活用JavaEye的RSS输出

本文介绍了作者如何利用RSS阅读器抓虾订阅各类网站更新,包括个人博客、新闻关键词等内容,并分享了一些RSS订阅技巧,如RSS合烧等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

现在,[url=http://www.zhuaxia.com/]抓虾[/url]是我最常用的RSS阅读器,通过抓虾,我每天几乎只需要通过这一个网站,就可以看到所有自己想看的内容。因此,每当我发现一个好的Blog,就会去寻找这个Blog的RSS输出,并通过抓虾来订阅。这样,那个Blogger的最新动态,精妙好帖,我就再也不会错过了。

我现在订阅了200多个RSS Feeds,并且还在不断的收集积累中。

但是,有不少好的站点,却没有Site RSS的输出,这就比较苦恼了。有一个网站:
http://www.ponyfish.com/
能够为没有RSS输出的站点,生成RSS Feeds,不过目前还不支持中文,还好JavaEye 2.0现在已经推出了,而且经过我的大力推销,Robbin也相当重视站点的RSS输出:)

目前JavaEye能够支持的RSS有:
首页热点话题RSS输出:http://www.iteye.com/index/rss_index_topics
论坛所有文章RSS输出:http://www.iteye.com/forums/rss_all
具体板块(Java版)的RSS输出:http://www.iteye.com/forums/rss_forum/39
JavaEye精华帖RSS输出:http://www.iteye.com/index/rss_hot_articles
Robbin个人Blog的RSS输出:http://robbin.iteye.com/blog/rss_blog/2

个人希望,将来能够支持的RSS输出,还包括:
论坛帖子检索结果的RSS输出,比如按Tag检索、按关键字检索等等;
个人收藏内容的RSS输出;
某个具体帖子的最新讨论的RSS输出;
推荐Blog文章RSS输出;
文集中某个专栏的RSS输出;

另外再聊聊我是怎么利用RSS的:
1、del.icio.us也是支持RSS输出的,所以可以通过抓虾订阅自己的美味书签,这样所有的信息,就都收集到一起了。
2、Google和Baidu都支持新闻关键词检索的RSS输出,因此可以订阅某个具体关键词的新闻,以重点关注某一领域或者竞争对手。
3、del.icio.us也支持Tags检索结果的RSS输出,有利于关注某一特定领域的最新网站和资源情况
4、抓虾的收藏功能,非常顺手,有利于在空余时间反刍咀嚼。
5、FeedSky或者FeedBurner支持RSS合烧,多个RSS输出源,能够合成一个输出,比如我的FeedSky就把我的Blog和我的美味书签的订阅合成一个RSS输出,相当方便,推荐使用。

总之,有了RSS和抓虾,我基本上就不去其他乱七八糟的网站了。
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值