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poson
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09年感悟

不能攀比。 应该要买房。 多和家人联系。 价值观是会改变的。 有些人是喜欢说大话。 周围有人开始默默创业。 多花10%的时间,做好自己的事情。 多看书,少说话。 没有把握的话,不能随便承诺。 努力不一定成功,不努力肯定不会成功。 对马云可以用两个成语评价:“天马行空,腾云驾雾”。天马行空是指其做事不守陈规,腾云驾雾是指其善于借势。

快乐工作

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hadoop ,行与行的乘法。 http://carbon.cudenver.edu/csprojects/CSC5809S01/Simd/parmult.html 一直很奇怪矩阵的乘法怎么在hadoop上面实现。看了上面的演示,才发现其实事情很简单。 矩阵M*N=A,受到习惯思维的影响,矩阵的一个元素Aij是M的一行与N的一列相乘。但是实际上可以转换为M的一列中的每一个数和N中每一行相乘,然后累加起来,就是最后的矩阵A。 PageRank算法可以整理为矩阵的乘法,最后也就化解为map-reduce的计算方法。 svd分解的并行算法: 《Parallel Algorithms for th ...

一句话的数学

线性空间有了范数,就能够计算两个向量的距离;有了距离就可以定义极限;有了极限就有收敛;同时也就有了cauchy不等式。 做分类、聚类的时候,关键就是要找到一组特征,一个距离计算方法(即相似性计算方法);找到了这两点,一切就都OK了。 一组特征必须要能够衡量两个对象a、b之间的距离;距离计算方法,必须要能够合适的表示两个对象的距离(相似性)。 可列个可列集的并集仍然是可列集。注意构造不相交的集合。 可列集的核心是可以按照一个规则排列所有的元素。 现代数学是在集合论的基础上发展来的。任何的数学对象都是用集合来定义的。 使用模拟退火算法,解决组合优化问题。 注意模拟退火的步骤。
S= [0 0 0 0 0 1 0 0 0 ;     0 0 0 0 0 1 1 0 0;     0 0 0 0 0 1 1 0 0;     0 0 0 0 0 0 1 0 0 ;     0 0 0 0 0 0 0 1 1;     1 1 1 0 0 0 0 0 0 ;     0 1 1 1 0 0 0 0 0 ;     0 0 0 0 1 0 0 0 0;     0 0 0 0 1 0 0 0 0]; count=9; I=eye(count); x=[1 1 1 1 1 1 1 1 1]; b=eye(count); P=ones(count); for i=1:cou ...

地下排污系统

三格化粪池,发酵,过滤,可以用作肥料。 才发现我们农村其实也可以搞化粪池这种东西啊。 杭州农村生活污水有了"植物疗法"。人工湿地清楚污染。建造人工湿地最关键的环节就是要把石块码放出层次。 (1)无动力厌氧工程处理模式:地势平坦共有一定落差的村庄,通过统一建设地埋式大型净化沼气池,将全村生活污水通过管道网络格栅井收集汇流沼气池,采取无动力厌氧工程实行统一处理。 (2)微动力好氧工程处理模式:村内轻污染家庭工业或养殖场污水采取微动力好氧处理模式。即在无动力厌氧工程处理的基础上配套做动力曝气设施。 (3)小型沼气池处理模式:村庄内地势较复杂。不易统一铺设污水管道的村,实好 ...
另外一篇论文证明关键词和竞价词之间随机的分配,最大的竞争率是1 - 1/e. 这个随机分配里面包括了最优的分配方式。     i.i.d 是独立同分布的意思: independent and identically distributed   《Mechanism Design via Machine Learning》   其中的一个公式:     
EM algorithm behavior targeting a survey of recommendation algorithm 我讲了k-l transformation 。
1、搜索的算法   2、考虑从多个点开始搜索   3、考虑方块减掉之后方块的变化   4、计算能够减少最多方块的方法   5、增加一些定式,如果按照定式应该安装什么顺序去消去方块。   6、每次要把连续的方块索引起来,把靠近目标的考虑移动方块   7、要考虑走几步之后的效果。要考虑总的收益最大。不能考虑一次消减的最多。   8、考虑从游戏上面搞几个图下来。作为测试样例。   9、最开始不考虑任务。   10、把距离作为 损失函数。如果距离为0,那么损失最小。   11、合理使用可以变色的块。   12、考虑最后块数,每种颜色的奇偶数。  
变量是严格的使用匈牙利命名法么?指在公司,而不是个人写的小程序。 个人不喜欢这种命名,虽然看起来好看。但是很多开源的经典代码读没有这种要求。 循环内部的变量一定要放在循环外部么?记得有人说变量声明尽量靠近变量的使用。 很疑惑,请大家讨论一下公司的标准。
一个梯度的图像。   

使用maple作图

几个极坐标图
数据结构需要布尔代数、图论。   图形处理需要矩阵运算。   图像处理需要矩阵运算,统计、信息论(墒的应用)、微分方程、最优化理论,信号处理(特别是傅里叶变换、小波变换等)、变分法等。    分类、预测问题需要线性回归、最优化、线性空间。   HMM 隐马尔科夫需要需要学习随机过程,用于分词,语音识别。   Bayesian(贝叶斯),分类需要学习概率,用于邮件分类,人群分类等等。   SVM需要学习线性代数,可以用于手写识别等等。                  
由于不同的网站有不同的访问人群,因此可能一个网站的调查结果不能表明整个人群对一个事情的态度,而必须综合考虑多个网站的调查结果,才能证明整个人群对一个事件的调查结果。   需要证明。 下面又两个图,不过还不能证明这个问题。
没事可以多走走。   星期一到五工作,星期六去超市。生活还是很规律的。   多锻炼身体,多打电话。   少议论别人。注意说话。很多时候自己不在意的事情,会冒犯别人。   超市买的东西尽量买量大的。   少上网,多看书。   注意生活的细节。     多花10%的时间,做好自己的事情。   多听纯音乐。        
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