您很可能是其中一个非常强调自己计算机桌面上显示内容的人之一。考虑到当今我们花在计算机前的时间是多少，关于虚拟环境会影响我们的心情并可能对生产力甚至我们的幸福产生巨大影响的论点比以往任何时候都更加真实。 微软出品免费壁纸工具 Bing Wallpaper 中文版 微软出品免费壁纸工具 Bing Wallpaper 中文版 诚然，在线上可以找到无数精美的壁纸，但是，找到合适的壁纸需要花费时间，甚至可能需要很多耐心。就是说，如果您不害怕每天面对面的旅行癖，那么必应 Bing Wallpaper 绝对是您会喜欢的东西。 借助 Bing Wallpaper 每天更换不同壁纸 作为 Microsoft 的官方产品，Bing Wallpaper 承诺将高质量的图像带到您的桌面上（每天在Bing主页上显示的图像相同）。对于不认识的人，Bing 拥有来自世界各地的令人印象深刻的精美图像集，而这正是使用此应用程序所能获得的。 更好的是，这也是提高您对世界地理常识的一种好方法，因为该应用程序会告诉您每张照片的确切位置。因此，这是每天探索和“发现”一个新地方的好方法。 除此之外，该应用程序制作精良。它不显眼（位于系统托盘中），超级用户友好，它具有极简主义和非常时尚的 GUI，它带来的壁纸令人赞叹不已，并且还为您提供了一种快速的搜索方式。它显示的照片的位置。但是，有一个小问题。 Bing 和更多参考 虽然该应用程序的整体质量是一流的，但我们不得不提到一个事实，即该应用程序基于“漂亮的图片仅仅是个开始”的营销理念。更确切地说，当您首次安装该应用程序时，它提供了将 Bing 设置为主页的功能，并且使 Bing 成为浏览器上的默认搜索提供程序（无论您使用的是哪种浏览器：Internet Explorer，Microsoft Edge，Firefox 和 Google Chrome）。 值得庆幸的是，您可以选择保持所有浏览器设置不变，并且只需安装该应用程序即可每天拥有一个新的美丽墙纸。可悲的是，无法关闭应用程序在浏览器中带来的所谓“建议”。例如，如果您的计算机运行的是 Chrome，则会出现一则小消息，要求您不时安装 Bing Wallpaper 浏览器扩展程序。哦，还有一件事：单击当前图像的位置（显示在 GUI 的上部）会自动在浏览器中显示 Bing 搜索会话。 结论 总而言之，Bing Wallpaper 是一个有趣的应用程序，几乎可以毫不费力地将惊人的图片带到您的桌面。如果没有太多必应参考，我们会认为该应用程序绝对不错。 不过，这并不是说该应用程序会强迫您安装任何东西，因此，不管怎么说，如果您想充分利用 Bing 所提供的功能，那还是您的电话。公平地说，它的所有潜在缺点绝不会破坏交易，它仍然是我们完全推荐的好应用。

Web数据挖掘旨在阐述web数据挖掘的概念及其核心算法，使读者获得相对完整的关于web数据挖掘的算法和技术知识。本书不仅介绍了搜索、页面爬取和资源探索以及链接分析等传统的web挖掘主题，而且还介绍了结构化数据的抽取、信息整合、观点挖掘和web使用挖掘等内容。 全书分为两大部分：第一部分包括第2章到第5章，介绍数据挖掘的基础；第二部分包括第6章到第12章，介绍web相关的挖掘任务。

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强制Windows 10和Cortana使用chrome和您最喜爱的搜索引擎而不是Bing！ 微软非常努力地让我们喜欢并使用他们的新浏览器Edge和糟糕的搜索引擎Bing。甚至使Windows 10用户很难使用其他任何东西。借助Chrometana Pro（一种Chrome扩展程序，迫使Windows和Cortana使用Google Chrome和您最喜欢的搜索引擎而不是Edge和Bing）应对潮流。在Google，DuckDuckGo，Yahoo和百度之间选择 Chrometana Pro还可让您轻松添加自己的搜索引擎并自定义Bing和/或Cortana请求是否将使用您喜欢的搜索引擎 Chrometana Pro填补了原来的Chrometana扩展程序留下的空白，该扩展程序的作者放弃了该项目。给我反馈：D我很想知道您的想法;）更改日志：v1.6-修复了尚未打开chrome时扩展未从bing重定向的问题v1.4 / v1.5-（没有chrome更新）Firefox “ Foxtana Pro”发布了v1.3-改进了菜单文本的大小v1.2-修复了搜索计数器计数过快的问题v1.1-修复了安装教程页面v1.0-初始版本:telephone:联系人：contact@chrometanapro.com在Google上+1★★★★★评价此扩展程序 支持语言:English (United States)

Training a generic objectness measure to produce a small set of candidate object windows, has been shown to speed up the classical sliding window object detection paradigm. We observe that generic objects with well-defined closed boundary can be discriminated by looking at the norm of gradients, with a suitable resizing of their corresponding image windows in to a small fixed size. Based on this observation and computational reasons, we propose to resize the window to 8 × 8 and use the norm of the gradients as a simple 64D feature to describe it, for explicitly training a generic objectness measure. We further show how the binarized version of this feature, namely binarized normed gradients (BING), can be used for efficient objectness estimation, which requires only a few atomic operations (e.g. ADD, BITWISE SHIFT, etc.). Experiments on the challenging PASCAL VOC 2007 dataset show that our method efficiently (300fps on a single laptop CPU) generates a small set of category-independent, high quality object windows, yielding 96.2% object detection rate (DR) with 1,000 proposals. Increasing the numbers of proposals and color spaces for computing BING features, our performance can be further improved to 99.5% DR

Bing-Search-Bot：该程序执行一系列网络搜索以为Microsoft Rewards会员赢得积分

这个是BING算法纯检测部分的实现，训练好的模型已经在里面了。只需要修改你自己图片的路径就可以使用。 工程上使用大概20FPS。

调用bing搜索api 本地网站实现搜索功能 并借用fiddler软件 解决跨域问题 伪装服务器 本地实现该搜索功能

Web数据挖掘（Web Data Mining） 【清华大学出版社，刘兵(Bing Liu) 著】 中文扫描版pdf+英文原版ppt