摘要：
冒泡排序：http://t.cn/hrf58M希尔排序：http://t.cn/hrosvb，选择排序：http://t.cn/hros6e，插入排序：http://t.cn/hros0W，快速排序：http://t.cn/ScTA1d，归并排序：http://t.cn/Sc1cGZ 阅读全文
posted @ 2012-04-27 17:54 定宇逻辑 阅读(321) 评论(0) 推荐(0)
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April, 2012As usual, we created 2.4 branch in our repository (http://code.opencv.org/svn/opencv/branches/2.4), where we will further stabilize the code. You can check this branch periodically, before as well as after 2.4 release.Common changes¶At the age of 12, OpenCV got its own home! http://c 阅读全文
posted @ 2012-04-23 02:04 定宇逻辑 阅读(370) 评论(0) 推荐(0)
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Last Sunday, I taught six kids of ages 5 to 7 how to program. “In what programming language?” you may ask. Well…I didn’t use a programming language, at least none that you know of. In fact, I didn’t even use a computer. Instead, I devised a game called “How To Train Your Robot”. Before I explain how 阅读全文
posted @ 2012-04-22 16:36 定宇逻辑 阅读(404) 评论(0) 推荐(0)
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推荐《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》可以到这儿下载 http://www.computervisionmodels.com/另附读后感《Computer vision：models，learning and inference》系列讨论一http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bbd2dd10100svyx.html《Computer vision：models，learning and inference》系列讨论二http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bbd2dd10100 阅读全文
posted @ 2012-04-17 00:56 定宇逻辑 阅读(3908) 评论(0) 推荐(0)
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这节采用和前面相同的记号。 表示处理变量（ 是处理，是对照）， 表示结果， 表示处理前的协变量。在完全随机化试验中，可忽略性 成立，这保证了平均因果作用 可以表示成观测数据的函数，因此可以识别。在某些试验中，我们“先验的”知道某些变量与结果强相关，因此要在试验中控制他们，以减少试验的方差。在一般的有区组（blocking）的随机化试验中，更一般的可忽略性 成立，因为只有在给定协变量 后，处理的分配机制才是完全随机化的。比如，男性和女性中，接受处理的比例不同，但是这个比例是事先给定的。在传统的农业和工业试验中，由于随机化，可忽略性一般是能够得到保证的；因此在这些领域谈论因果推断是没有太大... 阅读全文
posted @ 2012-04-01 18:06 定宇逻辑 阅读(2120) 评论(0) 推荐(0)
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这部分谈到的问题非常微妙：完全随机化试验下的 Fisher randomization test 和 Neyman repeated sampling procedure。简单地说，前者是随机化检验，或者如很多教科书讲的Fisher 精确检验 （Fisher exact test）；后者是 Neyman 提出的置信区间 （confidence interval）理论。我初学因果推断的时候，并没有细致的追求这些微妙的区别，觉得了解到简介之二的层次就够了。不过在 Guido Imbens 和 Donald Rubin 所写的因果推断教科书（还未出版）中，这两点内容放在了全书的开端，作为因果推断的引 阅读全文
posted @ 2012-03-31 16:38 定宇逻辑 阅读(1068) 评论(0) 推荐(0)
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我自己的环境是 Mac 10.7.3原来好像安装的是XCode4后来有更新成了 4.2Matlab好像是装4.0的时候装的所以就造成了如下这几个文件的SDKROOT指向的是MacOSX10.6.sdk。导致用LibSVM的时候就无端端的说Float.h找不到，我查下来就是说什么32位不支持还是什么的，搞得我很郁闷。准备看看Mac下有32位的Matlab没得。结果查了一下其实只用修改这几个文件的SDKROOT路径就可以了/Applications/MATLAB_R2011b.app/bin/engopts.shmatopts.shmbuildopts.shmexopts.sh找到SDKROOT替 阅读全文
posted @ 2012-03-29 17:40 定宇逻辑 阅读(655) 评论(0) 推荐(0)
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By http://cos.name/2012/03/causality2-rcm/因果推断用的最多的模型是 Rubin Causal Model (RCM; Rubin 1978) 和 CausalDiagram (Pearl1995)。Pearl (2000) 中介绍了这两个模型的等价性，但是就应用来看，RCM 更加精确，而 CausalDiagram 更加直观，后者深受计算机专家们的推崇。这部分主要讲 RCM。设 表示个体 接受处理与否，处理取 ，对照取 (这部分的处理变量都讨论二值的，多值的可以做相应的推广)；表示个体的结果变量。另外记 表示个体接受处理或者对照的潜在结果 (pote. 阅读全文
posted @ 2012-03-29 02:14 定宇逻辑 阅读(3683) 评论(0) 推荐(0)
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By http://cos.name/2012/03/causality1-simpson-paradox/在国内的时候，向别人介绍自己是研究因果推断（causal inference）的，多半的反应是：什么？统计还能研究因果？这确实是一个问题：统计研究因果，能，还是不能？直接给出回答，比较冒险；如果有可能，我需要花一些篇幅来阐述这个问题。目前市面上能够买到的相关教科书仅有 2011 年图灵奖得主 Judea Pearl 的Causality: Models, Reasoning, and Inference。Harvard 的统计学家 Donald Rubin 和 计量经济学家 Guido 阅读全文
posted @ 2012-03-29 02:12 定宇逻辑 阅读(874) 评论(0) 推荐(0)
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http://www.simon-listens.org/Graz University of Technology这所大学做的一个语音识别库,他们这所学校比较勤奋做这些玩意,他们学校的Axel Pinz教授带领的3个学生成功地开发了NAO的视觉新功能http://v.youku.com/v_show/id_XMjI2NTQ3NjE2.htmlNAO是一种可编程机器人,现在在欧美的大学开始在普及,很多同学老师开发个来和他们打打桌球啦,帮他们拿灌可乐啦等等.就好像钢铁侠II里面的那个机器人帮他"端茶倒水"一样,不过看样死NAO是要比那个里面"笨"一些.想看更多的NAO的演示视频在这儿http 阅读全文
posted @ 2010-12-29 03:48 定宇逻辑 阅读(353) 评论(0) 推荐(0)
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