赤木李子

摘要： 理论基础：机器学习有三类基本的问题，即模式识别、函数逼近和概率密度估计．SVM有着严格的理论基础，建立了一套较好的有限训练样本下机器学习的理论框架和通用方法。他与机器学习是密切相关的，很多理论甚至解决了机器学习领域的其他的问题，所以学习SVM和机器学习是相辅相成的，两者可以互相促进，有助于机器学习理论本质的理解。维理论：对一个指示函数集，如果存在个样本能够被函数集中的函数按所有可能的种形式分开，则称函数集能够把个样本打散；函数集的维就是它能打散的最大样本数目。维反映了函数集的学习能力，维越太则学习机器越复杂(容量越太)。期望风险：其公式为，其中为损失函数，为概率分布，期望风险的大小可以直观的理 阅读全文

摘要： Mysql客户端如何处理中文n两个问题我们在mysql客户端输入中文的时候，经常会碰到以下两个现象：1）不能输入中文。例如输入"你好netease"，并敲回车，mysql表示只接受到了"netease"，或者一些乱码。2）可以输入中文，但是不能回显。例如输入"你好netease"，并敲回车，mysql表示接受到了"你好netease"，但是屏幕上只回显了"netease"。n字符集和编码要了解上述两个现象的前缘后世，我们首先需要了解字符集和编码：1）Unicode： Unicode定义了所收录的 阅读全文

摘要： n 同步背景我们小组有好几个数据中心，这些数据中心的数据基本上都是相同的，核心数据中心的数据在每天凌晨更新，其他数据中心同步于这台核心数据中心。n 同步方法由于只在凌晨更新，所以没有设置主从数据库来进行同步，myisam表同步非常简单，直接拷贝MYD，MYI和frm文件就可以了。Innodb表同步有点复杂，我们在核心数据中心的innodb表上增加了一个字段updatetime，定义如下：`updatetime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,这样当核心数据中心的innodb表有更 阅读全文