2016 年 5月随笔档案 - 未雨愁眸

摘要：台北应该是台湾最繁华的一个城市了，看过了高雄的平实，花莲的简朴，台北给人的感觉完全不一样。刚到台北的时候，是一个风和日丽的下午，台北火车站与高雄，花莲的相比，显得恢宏大气，但是内部的结构复杂，就像一座迷宫一样，刚来的人很容易在里面迷失方向。我把行李寄存在车站，后来差点... 阅读全文

posted @ 2016-05-28 09:32 未雨愁眸阅读(158) 评论(0) 推荐(0)

摘要：离开垦丁，从枋寮火车站出发，搭乘自强号列车，沿着东铁线，一路向北，就可以来到台东重镇：花莲。枋寮火车站很小，有些简陋，候车与售票基本在一个大厅，车站外面也有一些卖吃的小摊，那天下着很大的雨，车站候车的人不多，旁边有个纪念品商店，里面摆放着一些明信片，还有和台铁有关的一... 阅读全文

posted @ 2016-05-28 09:31 未雨愁眸阅读(117) 评论(0) 推荐(0)

摘要：多年前的一部电影《海角七号》，让人记住了恒春，记住了垦丁，记住了那里的碧海蓝天，还有那些让人似懂非懂的闽南语以及别样的风土人情。恒春是个小城，沿着几条主要的街道兜一圈也花不了多少时间，这里的房屋很陈旧，仿佛被打上了时间的烙印，纵横交错的胡同里，时不时地会窜出一条狗来，... 阅读全文

posted @ 2016-05-28 09:31 未雨愁眸阅读(125) 评论(0) 推荐(0)

摘要：台湾，对于很多大陆人来说，是个陌生而又美丽的存在，近在咫尺，却又远在天涯。多年前的国共内战，以及后来的意识形态之争，让一个狭窄的海峡将一个民族硬生生的一分为二。那个岛屿有着太多的称谓：宝岛，中国传统文化的捍卫者，民主政治的先行者，亚洲四小龙之一，在那些光环的后面，台湾... 阅读全文

posted @ 2016-05-28 09:30 未雨愁眸阅读(110) 评论(0) 推荐(0)

摘要：在机器学习领域，概率估计是经常用到的一种模型，而概率估计中，我们经常会看到两种估计模型，一种是最大似然估计，即 Maximum likelihood，另外一种就是最大后验概率估计，即 Maximum posterior ，两种模型可以由贝叶斯定理演化而来。在介绍这... 阅读全文

posted @ 2016-05-23 17:25 未雨愁眸阅读(302) 评论(0) 推荐(0)

摘要：前段时间在论坛上讨论封装PE到u盘里热闹的，就想自己也封装一个，随便下载了一个WIN7的PE封装后发现还不错，本来就是做测试用的，测试完了就想把u盘在恢复成以前的样子，可是发现恢复并不是这么容易如下图，封装后，我的u盘成了这个样子的，可用空间只剩下了不到2G，而在磁盘... 阅读全文

posted @ 2016-05-22 00:09 未雨愁眸阅读(497) 评论(0) 推荐(0)

摘要：这个城市的夏天很热，暮色四合的时候，空气中依然涌动着一股股燥热的气息，身处其中的人，仿佛置身于一个巨大的火炉之中，除了忍受烘烤，已经无处可逃了。走的时候，校园里还很热闹，毕业季离别带来的伤感气息还在酝酿之中，这是最后的狂欢，天空中忽然爆裂盛开出几朵绚烂的烟火，他们说，... 阅读全文

posted @ 2016-05-20 16:42 未雨愁眸阅读(145) 评论(0) 推荐(0)

摘要：Canonical Correlation Analysis(CCA)典型相关分析也是一种常用的降维算法。我们知道，PCA(Principal Component Analysis) 主分量分析将数据从高维映射到低维空间同时，保证了数据的分散性尽可能地大, 也就是数据... 阅读全文

posted @ 2016-05-15 16:39 未雨愁眸阅读(586) 评论(0) 推荐(0)

摘要：Linear discriminant analysis (LDA) 线性判别分析也是机器学习中常用的一种降维算法，与 PCA 相比， LDA 是属于supervised 的一种降维算法。PCA考虑的是整个数据集在高维空间的分散性，PCA降维之后依然要让数据在低维空间... 阅读全文

posted @ 2016-05-15 16:38 未雨愁眸阅读(370) 评论(0) 推荐(0)

摘要：人脸识别是机器学习和机器视觉领域非常重要的一个研究方向，而特征脸算法是人脸识别里非常经典的一个算法，EigenFaces 是基于PCA (principal component analysis) 即主分量分析的。一张尺寸为 w×h 的人脸图像 Ii可以看成是一个 D... 阅读全文

posted @ 2016-05-11 08:45 未雨愁眸阅读(1023) 评论(0) 推荐(0)

摘要：Principal components analysis 这一讲，我们简单介绍Principal Components Analysis(PCA)，这个方法可以用来确定特征空间的子空间，用一种更加紧凑的方式（更少的维数）来表示原来的特征空间。假设我们有一组训练集{... 阅读全文

posted @ 2016-05-11 08:44 未雨愁眸阅读(294) 评论(0) 推荐(0)

摘要：Mixtures of Gaussian 这一讲，我们讨论利用EM (Expectation-Maximization)做概率密度的估计。假设我们有一组训练样本x(1),x(2),...x(m),因为是unsupervised的学习问题，所以我们没有任何y的信息。我们... 阅读全文

posted @ 2016-05-09 20:08 未雨愁眸阅读(198) 评论(0) 推荐(0)

摘要：在计算机软件开发世界中，编程语言种类极多，数据在各种语言的表现形式可能有所差异，但数据本身的处理可能，或者说本质上是完全一样的；比如数据在某个算法中的运算过程是一样的。在这里，我以加密与解密来作为例子说明。在C++下，我使用OPENSSL库生成了RSA... 阅读全文

posted @ 2016-05-04 19:10 未雨愁眸阅读(514) 评论(0) 推荐(0)

摘要：#include // for is_any_of#include // for replace_if#include #include std::string someString = "abc.def-ghi";std::string ... 阅读全文

posted @ 2016-05-03 19:17 未雨愁眸阅读(276) 评论(0) 推荐(0)