90个优秀外国英文网站强力推荐
一、大陆可访问的优秀英文信息源
1、英国《经济学家》http://www.economist.com, (http://www.economist.com,) 2、美联社http://wire.ap.orgGoToAP.cgi (http://wire.ap.orgGoToAP.cgi) 3、英国BBChttp://news.bbc.co.uk (http://news.bbc.co.uk) 4、《纽约时报》http://www.nytimes.com (http://www.nytimes.com) 5、普利策新闻奖1995年到2001年全部获奖作品http://www.pulitzer.org (http://www.pulitzer.org) 6、美国全国广播公司http://www.msnbc.com/news (http://www.msnbc.com/news) 7、《华尔街日报》评论http://www.opinionjournal.com (http://www.opinionjournal.com) 8、香港《南华早报》http://china.scmp.com/index.html (http://china.scmp.com/index.html)
二、新闻收藏夹1、CNN可以直接访问的地址http://asia.cnn.com (亚洲版)2、CNN可以通过代理服务器访问的地址http://207.25.71.5 (国际版)3、BBC可以通过代理服务器访问的地址http://212.58.240.36 4、《华盛顿邮报》社论版 可以通过代理服务器访问的地址:http://64.215.175.141/wp-dy/nopinion
三、英美外电新闻1、《泰晤士报》http://www.thetimes.co.uk 2、《基督教科学箴言报》http://www.csmonitor.com 字串8 3、《今日美国》http://usatoday.com 4、美国广播公司http://abcnews.go.com 5、英国《观察家》http://www.observer.co.uk 6、英国《每日电讯》http://www.dailytelegraph.co.uk
四、英美周刊杂志1、《每周标准》http://www.weeklystandard.com 2、《外交事务杂志》http://www.foreignaffairs.org 3、《沙龙》http://www.salon.com 4、《美国观察者》http://www.gilder.com/amspec/index.htmlhttp://www.gilder.com/amspec/index.html (http://www.gilder.com/amspec/index.html) 字串4 http://www.gilder.com/amspec/index.html (http://www.gilder.com/amspec/index.html)
5、《新共和》http://www.tnr.com 6、《国家评论》http://www.nationalreview.com 7、《国家杂志》httpnationaljournal.com/about/njweekly/stories8、《纽约客》http://www.newyorker.com 9、《纽约书评》http://www.nybooks.com (http://www.nybooks.com) 10、《外交政策》http://www.foreignpolicy.com 11、《大西洋月刊》The Atlantic Onlinehttp://www.theatlantic.com (http://www.theatlantic.com) 12、《外交政策聚焦》http://www.foreignpolicy-infocus.org 13、《民族》The Nationhttp://www.thenation.com 14、《进步》Homepage of The Progressive magazinehttp://www.progressive.org (http://www.progressive.org) 15、《洋葱》http://www.theonion.com(有趣新闻站点)
五、时事资料
1、安全政策研究中心http://www.centerforsecuritypolicy.org 2、美国国务院各国背http://www.state.gov/r/pa/bgn 3、世界各国地图http://www.lib.utexas.edu/maps/index.html 4、卫星照片http://www.spaceimaging.com 5、网上各国*资料http://www.gksoft.com/govt/en 6、中国外交部各国背景http://www.fmprc.gov.cn/chn/c242.html
六、英美常用经济网站1、《金融时报》http://news.ft.comhomerw 2、《商业周刊》http://news.ft.comhomerw 3、《财富》http://www.fortune.comfortune 4、《远东经济评论》http://www.feer.com 5、《福布斯》http://www.forbes.com 6、哥伦比亚广播公司《市场观察》http://cbs.marketwatch.com/news/default.asp?siteid=mktw 字串9 7、《街》http://www.thestreet.com
七、非英美周刊杂志和资料站点
1、德国《镜报》http://www.spiegel.despiegel (点击EnglishTexts)2、教廷《罗马观察家》http://www.vatican.va/news_services..._eng/index.html 3、捷克《布拉格邮报》http://www.praguepost.cz 4、《俄罗斯周刊》http://www.russiajournal.com 5、英国《简氏防务周刊》http://www.janes.com(出色的军事杂志) 6、埃及《中东时报》http://www.metimes.com 字串6 7、《巴勒斯坦时报月刊》http://www.ptimes.com 8、巴勒斯坦《耶路撒冷时报》http://www.jerusalem-times.net 9、埃及《Al-Ahram周刊》http://www.ahram.org.eg/weekly 10、阿富汗研究http://www.institute-for-afghan-studies.org 11、中东新http://www.middleeastwire.com 12、以色列DEBKA档案http://www.debka.com(一个情报站点) 13、保加利亚《首都周刊》http://www-us.capital.bg/old/weekly/index.html 字串9 14、皇帝的新装http://www.emperors-clothes.com ;15、全球主义者http://www.theglobalist.com 16、台湾《东森新闻报》http://www.ettoday.com byhttp://www.hjenglish.com (http://www.hjenglish.com)
八、非英美外电新闻1、《东盟新闻》http://www.aseanreview.com 2、菲律宾《星报》http://www.philstar.com/htmtest/index.htm 3、菲律宾《每日调查》http://www.inq7.net 4、印尼《雅加达邮报》http://www.thejakartapost.com/headlines.asp 字串6 5、新加坡《海峡时报》http://straitstimes.asia1.com.sg/home 6、巴基斯坦《黎明报》http://www.dawn.com 7、《印度时报》http://www.timesofindia.com 9、尼泊尔新闻http://www.nepalnews.com.np 10、德国《法兰克福汇报》http://www.faz.com/IN/INtemplates/eFAZ/default.asp 11、俄罗斯《莫斯科时报》http://www.moscowtimes.ru 12、保加利亚《新闻报》httpnews.bg/en13、保加利亚《索菲亚回声报》http://www.sofiaecho.com 14、《爱尔兰时报》http://www.ireland.com15、以色列《哈阿雷兹》http://www.haaretzdaily.com 16、伊拉克新闻http://www.uruklink.net/iraqnews/eindex.htm 17、《约旦时报》http://www.jordantimes.com 18、阿联酋《Khaleej时报》http://www.khaleejtimes.com 19、古巴《格拉玛》http://www.granma.cu/ingles/index.html 20、阿根廷《布宜诺斯艾利斯先驱报》http://www.buenosairesherald.com 21、泛非洲在线httpallafrica.com22、联合国新闻中心http://www.un.org/News 23、可以在线阅读英文小说http://hnbc.hpe.sh.cn/01/01A/04/UVWX.HTM 24、《时代周刊》http://www.time.com 25、《国家地理》http://www.nationalgeographic.com 26、《新闻周刊》http://www.msnbc.com/news/NW-front_Front.asp
适用人群: 1、词汇量在4500以上的英语学习者 2、CET-6、托福、雅思等高级英语考试应试者 3、各大专院校英语专业和非英语专业学生英语用书4、出国访问,外企员工学习英语丛书5、英语爱好者,希望提高英语听力的学习用书
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- **dialogue**:对话,两个或多个人之间的交谈或讨论。 - **skill**:技能,通过学习和实践获得的特殊能力。 - **invisible**:看不见的,无法用肉眼看到的。 - **setting**:场景,故事或戏剧发生的背景环境。...
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对机动车号牌信息管理的提升,也为了对机动车号牌信息进行更好的维护,机动车号牌管理系统的出现就变得水到渠成不可缺少。通过对机动车号牌管理系统的开发,不仅仅可以学以致用,让学到的知识变成成果出现,也强化了知识记忆,扩大了知识储备,是提升自我的一种很好的方法。通过具体的开发,对整个软件开发的过程熟练掌握,不论是前期的设计,还是后续的编码测试,都有了很深刻的认知。 机动车号牌管理系统通过MySQL数据库与Spring Boot框架进行开发,机动车号牌管理系统能够实现牌照换补申请管理,用户管理,牌照申请管理,牌照转移申请管理,车辆信息管理,公告信息管理等功能。 通过机动车号牌管理系统对相关信息的处理,让信息处理变的更加的系统,更加的规范,这是一个必然的结果。已经处理好的信息,不管是用来查找,还是分析,在效率上都会成倍的提高,让计算机变得更加符合生产需要,变成人们不可缺少的一种信息处理工具,实现了绿色办公,节省社会资源,为环境保护也做了力所能及的贡献。 关键字:机动车号牌管理系统,牌照,车辆信息
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内容概要:本文档详细介绍了一个名为《Python实现基于IBES-ELM基于改进的秃鹰搜索优化算法优化极限学习机的数据回归预测》的项目。该项目旨在通过结合改进的秃鹰搜索优化算法(IBES-EO)和极限学习机(ELM),优化ELM模型以提高其预测精度,尤其针对多指标、高维数据以及噪声数据的处理进行了探讨。项目涵盖了从数据预处理到建模预测的一系列完整流程,并提供了代码案例和GUI界面设计思路。文档详细阐述了模型的工作机制、适用场景及其实现细节。 适合人群:对机器学习有兴趣,特别是对ELM、IBES-EO感兴趣的研究人员、开发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于各种回归预测问题,包括但不限于金融预测、气象预测、健康数据分析和智能交通系统等。目标在于提供一种高效的解决方案,提高在大规模复杂数据集中进行回归预测的能力,同时也展示了如何将生物启发式的优化算法运用于改进现有的机器学习模型,为实际应用提供更多可能。 阅读建议:文档按照章节顺序编排,从背景介绍到具体实现再到最终总结。初学者可以从头至尾通读,以掌握全流程概念和技能;有一定经验的读者可以直接跳转至自己感兴趣的环节,例如优化算法的具体设计或者代码实现部分。建议边学习边动手实验,以达到最佳的学习效果,并可通过提供的完整示例代码加深理解和记忆。此外,项目中有关于系统架构设计、API接口搭建等内容也可作为实际工程项目参考。
本案例使用鸢尾花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)作为特征,采用Adaboost算法将其进行分类。 同学们通过本案例学习Adaboost算法的理论基础以及在分类问题中的应用,同时通过实际操作加深对分类算法和数据分析的理解。更好的掌握机器学习算法,培养对数据科学的兴趣和实践能力。
【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、MATLAB、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】:所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】:项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】:有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
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本案例使用鸢尾花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)作为特征,采用Adaboost算法将其进行分类。 同学们通过本案例学习Adaboost算法的理论基础以及在分类问题中的应用,同时通过实际操作加深对分类算法和数据分析的理解。更好的掌握机器学习算法,培养对数据科学的兴趣和实践能力。
【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、MATLAB、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】:所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】:项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】:有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。