11 2016 档案
双系统环境的搭建
摘要：本文重点关注，双系统安装完毕之后。boot manager：启动管理器；1. grub 引导在 Windows 系统上安装了 Linux 系统后，当删除了 Linux 系统的分区后，重新启动电脑就会出现 grub> 命令提示符，此时需要从 grub 中来引导先前的...
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双系统环境的搭建
摘要：本文重点关注，双系统安装完毕之后。boot manager：启动管理器；1. grub 引导在 Windows 系统上安装了 Linux 系统后，当删除了 Linux 系统的分区后，重新启动电脑就会出现 grub> 命令提示符，此时需要从 grub 中来引导先前的...
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淮南鸿烈
摘要：淮南鸿烈，又名《淮南子》，《刘安子》，西汉皇族淮南王刘安及其门客集体编写的一部哲学著作。1. 内容与结构内二十一卷中八卷外三十三卷 《淮南子》中有“主术训”一篇，专讲帝王之术。（讲给武帝刘彻）2. 典故《淮南子》载：“羿请不死之药于西王母，姮娥窃之，奔月宫。”；仓颉...
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淮南鸿烈
摘要：淮南鸿烈，又名《淮南子》，《刘安子》，西汉皇族淮南王刘安及其门客集体编写的一部哲学著作。1. 内容与结构内二十一卷中八卷外三十三卷 《淮南子》中有“主术训”一篇，专讲帝王之术。（讲给武帝刘彻）2. 典故《淮南子》载：“羿请不死之药于西王母，姮娥窃之，奔月宫。”；仓颉...
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EPI_H/EPI_V（边缘保持指数，matlab 矢量化编程）
摘要：EPI： edge preservation index，衡量对原始图像的操作（目标图像）对图像边缘的保持能力。EPI_H：horizontal ，水平方向；EPI_V：vertical，垂直方向；EPIH=∑i∑j∣∣I^(i,j+1)−I^(i,j)∣∣∑i∑j|...
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EPI_H/EPI_V（边缘保持指数，matlab 矢量化编程）
摘要：EPI： edge preservation index，衡量对原始图像的操作（目标图像）对图像边缘的保持能力。EPI_H：horizontal ，水平方向；EPI_V：vertical，垂直方向；EPIH=∑i∑j∣∣I^(i,j+1)−I^(i,j)∣∣∑i∑j|...
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matlab 类型转换（类型判断）
摘要：char：Convert to character array，转换为字符数组；matlab 下没有 str 字符串类型转换； char(0-255) ⇒ ASCII 码的转换；im2double()： 将 intensity image （0-255，uint8 的...
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matlab 类型转换（类型判断）
摘要：char：Convert to character array，转换为字符数组；matlab 下没有 str 字符串类型转换； char(0-255) ⇒ ASCII 码的转换；im2double()： 将 intensity image （0-255，uint8 的...
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使用 matlab 数据集的生成（generate datasets）
摘要：一般手工生成的数据集（artificial datasets），通常用于实验部分最开始的演示和示意，用于对结果的一种精确计算和量化分析。1. Swiss/Helix/Twinpeaks/Broken Swiss（随机化数据集） 既然是某种随机化生成的数据集，自然依赖...
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使用 matlab 数据集的生成（generate datasets）
摘要：一般手工生成的数据集（artificial datasets），通常用于实验部分最开始的演示和示意，用于对结果的一种精确计算和量化分析。1. Swiss/Helix/Twinpeaks/Broken Swiss（随机化数据集） 既然是某种随机化生成的数据集，自然依赖...
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从 RNN 到 LSTM （Short-Term Memory）
摘要：理论上循环神经网络可以支持任意长度的序列，然而在实际中，如果序列过长会导致优化时出现梯度消散（the vanishing gradient problem）的问题，在实际中一把会规定一个最大长度，当序列长度超过规定长度后会对序列进行截断；1. variant：GRU（...
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从 RNN 到 LSTM （Short-Term Memory）
摘要：理论上循环神经网络可以支持任意长度的序列，然而在实际中，如果序列过长会导致优化时出现梯度消散（the vanishing gradient problem）的问题，在实际中一把会规定一个最大长度，当序列长度超过规定长度后会对序列进行截断；1. variant：GRU（...
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OpenGL（二十二） gluBuild2DMipmaps 加载Mip纹理贴图
摘要：当纹理被用于渲染一个面积比它本身小很多的对象时，会由于纹理图像的降采样率不足而导致混叠现象，主要的表现特征是纹理图像的闪烁，出现纹理躁动。特别是在场景远近移动变换时，这种闪烁情况更为明显，严重可能会影响到模型的视觉质量。一个纹理躁动的示例如下：上图中可以看到，近处的场...
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概念的图解 —— 物理
摘要：1. 薛定谔之猫薛定谔之碗： They are both broken and not broken until you open the door;
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概念的图解 —— 物理
摘要：1. 薛定谔之猫薛定谔之碗： They are both broken and not broken until you open the door;
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机器学习：深入理解LSTM网络 (二)
摘要：之前我们介绍了RNN 网络结构以及其所遇到的问题，RNN 结构对于关联度太长的时序问题可能无法处理， 简单来说，RNN对于太久远的信息不能有效地储存，为了解决这个问题，有人提出了LSTM的网络结构，LSTM 网络结构最早是由 Hochreiter & Schmidh...
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人脸数据库
摘要：1. CMU-PIEThe CMU Multi-PIE Face Database 750,000 images of 337 people recorded in up to four sessions over the span of five months. ...
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人脸数据库
摘要：1. CMU-PIEThe CMU Multi-PIE Face Database 750,000 images of 337 people recorded in up to four sessions over the span of five months. ...
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机器学习：深入理解 LSTM 网络 (一)
摘要：Recurrent Neural NetworkLong Short Term Memory Networks (LSTMs) 最近获得越来越多的关注，与传统的前向神经网络 (feedforward network)不同，LSTM 可以对之前的输入有选择的记忆，从而有...
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熵、交叉熵、相对熵（KL 散度）意义及其关系
摘要：熵：H(p)=−∑xp(x)logp(x)交叉熵：H(p,q)=−∑xp(x)logq(x)相对熵：KL(p∥q)=−∑xp(x)logq(x)p(x) 相对熵（relative entropy）也叫 KL 散度（KL divergence）；用来度量两分布之间的不相...
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熵、交叉熵、相对熵（KL 散度）意义及其关系
摘要：熵：H(p)=−∑xp(x)logp(x)交叉熵：H(p,q)=−∑xp(x)logq(x)相对熵：KL(p∥q)=−∑xp(x)logq(x)p(x) 相对熵（relative entropy）也叫 KL 散度（KL divergence）；用来度量两分布之间的不相...
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概率分布的 perplexity
摘要：1. 一种 measurement信息论中，perplexity is a measurement of how well a probability distribution or probability model predicts a sample. 其越低，...
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概率分布的 perplexity
摘要：1. 一种 measurement信息论中，perplexity is a measurement of how well a probability distribution or probability model predicts a sample. 其越低，...
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ImageNet 数据集
摘要：1. top-5 error rateImageNet 图像通常有 1000 个可能的类别，对每幅图像你可以猜 5 次结果（即同时预测5个类别标签），当其中有任何一次预测对了，结果都算对（事实上一个图像也只可能属于一个图像 category ），当 5 次全都错了的时...
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ImageNet 数据集
摘要：1. top-5 error rateImageNet 图像通常有 1000 个可能的类别，对每幅图像你可以猜 5 次结果（即同时预测5个类别标签），当其中有任何一次预测对了，结果都算对（事实上一个图像也只可能属于一个图像 category ），当 5 次全都错了的时...
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可视化利器 —— t-SNE（matlab toolbox 的使用与解释）
摘要：t-SNE – Laurens van der Maaten（感谢学术男神们的无私开源）User_guide.pdf（用户指南）1. tsne 函数mappedX = tsne(X, labels, no_dims, init_dims, perplexity)tsn...
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可视化利器 —— t-SNE（matlab toolbox 的使用与解释）
摘要：t-SNE – Laurens van der Maaten（感谢学术男神们的无私开源）User_guide.pdf（用户指南）1. tsne 函数mappedX = tsne(X, labels, no_dims, init_dims, perplexity)tsn...
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OpenGL（二十一） glPolygonOffset设置深度偏移解决z-fighting闪烁问题
摘要：开启深度测试后OpenGL就不会再去绘制模型被遮挡的部分，这样实现的显示画面更为真实，但是由于深度缓冲区精度的限制，对于深度相差非常小的情况（例如在同一平面上进行两次绘制），OpenGL就不能正确判定两者的深度值，会导致深度测试的结果不可预测，显示出来的现象时交错闪烁...
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OpenGL（二十） glutSpecialFunc响应键盘方向控制键
摘要：OpenGL的glut中使用glutMouseFunc函数注册鼠标响应事件，使用glutKeyboardFunc函数注册键盘响应事件，对键盘上特殊的4个方向按键的响应函数是glutSpecialFunc。方向键响应事件的实现函数的格式是void SpecialKey(...
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OpenGL（十九） gluOrtho2D、glViewport、glutInitWindowSize区别与关系
摘要：gluOrtho2D定义剪裁面，通过正交投影，把景物（模型）按照1:1的比例绘制到一个剪裁面上，相当于对世界坐标窗口的一个截取。glViewport定义视口，即视见窗口，是从世界坐标系窗口到屏幕坐标系窗口的映射，决定了gluOrtho2D定义的剪裁main如何映射到屏...
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matlab 三维图像的绘制
摘要：1. 基本绘图函数plot3()scatter3()2. 修饰与点缀但仅使用默认的配置，调用这些绘图函数，不会很丑，但也漂亮不到哪里去。view(az, el)，调整视野和视角；
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matlab 三维图像的绘制
摘要：1. 基本绘图函数plot3()scatter3()2. 修饰与点缀但仅使用默认的配置，调用这些绘图函数，不会很丑，但也漂亮不到哪里去。view(az, el)，调整视野和视角；
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方阵的迹（trace）及其微分（导数）
摘要：trace 的一个十分重要的性质在于线性性，Tr(A+B)=Tr(A)+Tr(B)Tr(cA)=cTr(A)1. 基本性质Tr(A)=Tr(AT)Tr(AB)=Tr(BA)Tr(ABC)=Tr(BCA)=Tr(CAB) 因此如果 A 和 C 互逆的话，三者相乘的 Tr...
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方阵的迹（trace）及其微分（导数）
摘要：trace 的一个十分重要的性质在于线性性，Tr(A+B)=Tr(A)+Tr(B)Tr(cA)=cTr(A)1. 基本性质Tr(A)=Tr(AT)Tr(AB)=Tr(BA)Tr(ABC)=Tr(BCA)=Tr(CAB) 因此如果 A 和 C 互逆的话，三者相乘的 Tr...
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Scatter matrix（散布矩阵）
摘要：n 个 m 维的样本，Xm×n=[x1,x2,…,xn]，样本均值定义为：x¯=1n∑i=1nxi散列矩阵定义为如下的半正定矩阵：S=∑j=1n(xj−x¯)(xj−x¯)T=∑j=1n(xj−x¯)⊗(xj−x¯)=∑j=1nxjxTj−nx¯x¯T ...
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Scatter matrix（散布矩阵）
摘要：n 个 m 维的样本，Xm×n=[x1,x2,…,xn]，样本均值定义为：x¯=1n∑i=1nxi散列矩阵定义为如下的半正定矩阵：S=∑j=1n(xj−x¯)(xj−x¯)T=∑j=1n(xj−x¯)⊗(xj−x¯)=∑j=1nxjxTj−nx¯x¯T ...
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使用 LaTex 制作个人简历（CV，英文版）
摘要：\documentclass[12pt]{article}\textwidth=6.5in\textheight=9in\topmargin=-1.1in\headheight=0in\headsep=1in\advance\hoffset -.5truein\re...
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使用 LaTex 制作个人简历（CV，英文版）
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一些自成系统、完备的教程（链接、博客、github等）
摘要：0. Linus shellAdvanced Bash-Scripting Guide1. latex Some applicable LATEX’s info 14 课的个人 CV 制作；15 课的论文模板；2. awesome 系列awesome-computer...
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一些自成系统、完备的教程（链接、博客、github等）
摘要：0. Linus shellAdvanced Bash-Scripting Guide1. latex Some applicable LATEX’s info 14 课的个人 CV 制作；15 课的论文模板；2. awesome 系列awesome-computer...
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latex 矩阵分块（block matrix）
摘要：Lesson 12: Making Block Matrices in LATEX按列分块：[AAb⋯An−1b]$$ \left[ \begin{array}{c|c|c|c} A & Ab & \cdots & A^{n-1}b \end{array} \righ...
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latex 矩阵分块（block matrix）
摘要：Lesson 12: Making Block Matrices in LATEX按列分块：[AAb⋯An−1b]$$ \left[ \begin{array}{c|c|c|c} A & Ab & \cdots & A^{n-1}b \end{array} \righ...
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数学公式的规约（reduce）和简化（simplify）
摘要：to simplify notation，1. 增广（augment）xi=[xi;1]，减少一个常数项；2. 多个求和号∥x∥2=xTx向量 ⇒ 矩阵；求和号本身也可化为向量矩阵运算；∑in∥xi∥2=tr(XTX)，其中 X 定义为：X=[x1,…,xn]Lsq(...
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数学公式的规约（reduce）和简化（simplify）
摘要：to simplify notation，1. 增广（augment）xi=[xi;1]，减少一个常数项；2. 多个求和号∥x∥2=xTx向量 ⇒ 矩阵；求和号本身也可化为向量矩阵运算；∑in∥xi∥2=tr(XTX)，其中 X 定义为：X=[x1,…,xn]Lsq(...
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Analysis of variance（ANOVA）
摘要：方差分析，也称为“变异数分析”，用于两个及两个以上样本均值（group means）差别的显著性检验。在 ANOVA 的环境下，一个观测得到的方差视为是由不同方差的源组合而成。
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Analysis of variance（ANOVA）
摘要：方差分析，也称为“变异数分析”，用于两个及两个以上样本均值（group means）差别的显著性检验。在 ANOVA 的环境下，一个观测得到的方差视为是由不同方差的源组合而成。
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explanatory variable（independent vs dependent）、design matrix
摘要：design matrix（设计矩阵） 是统计学上的概念，一般标记为 X，是由一组对象的解释变量（explanatory variables）构成的矩阵。1. explanatory variables 刻画的是属性列（feature column），也即一个样本、...
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explanatory variable（independent vs dependent）、design matrix
摘要：design matrix（设计矩阵） 是统计学上的概念，一般标记为 X，是由一组对象的解释变量（explanatory variables）构成的矩阵。1. explanatory variables 刻画的是属性列（feature column），也即一个样本、...
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OpenGL（十八） 顶点数组和抗锯齿（反走样）设置
摘要：顶点数组函数可以在一个数组里包含大量的与顶点相关的数据，并且可以减少函数的调用。使用顶点数组需要先启用顶点数组功能，使用glEnableClientState函数启用顶点数组，参数可以是GL_VERTEX_ARRAY（顶点数据）和GL_COLOR_ARRAY（颜色数组...
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theano 安装杂记
摘要：0. MinGW MinGW：Windows 下的 g++等linux 下的编译工具；Anaconda 下 MinGW 的安装（进行 windows cmd 界面）：conda install mingw 会将 mingw 安装在 anaconda 的目录下；1. ...
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theano 安装杂记
摘要：0. MinGW MinGW：Windows 下的 g++等linux 下的编译工具；Anaconda 下 MinGW 的安装（进行 windows cmd 界面）：conda install mingw 会将 mingw 安装在 anaconda 的目录下；1. ...
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Matlab 版本和支持问题
摘要：从 Matlab 2013版本开始，matlab 将可以直接调用 gpu 进行并行计算，而不再需要安装 GPUmat 工具箱；随机化：old：rand(”)/randn(”, )，（’seed’, ‘state’, or ‘twister’）new：rng() ...
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Matlab 版本和支持问题
摘要：从 Matlab 2013版本开始，matlab 将可以直接调用 gpu 进行并行计算，而不再需要安装 GPUmat 工具箱；随机化：old：rand(”)/randn(”, )，（’seed’, ‘state’, or ‘twister’）new：rng() ...
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深度学习性能问题
摘要：0. benchmarkGitHub - pascanur/DeepLearningBenchmarks1. 深度学习模型的计算MLP & CNN： Large matrix-matrix multiplications dominate in the MLP exa...
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深度学习性能问题
摘要：0. benchmarkGitHub - pascanur/DeepLearningBenchmarks1. 深度学习模型的计算MLP & CNN： Large matrix-matrix multiplications dominate in the MLP exa...
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机器学习实战 Tricks
摘要：样本集的简单封装D = (numpy.random.randn(N, d), numpy.random.randint(low=0, high=2, size=(N, ))) # D[0] ⇒ X # D[1] ⇒ y1. One Hot Encoder ...
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机器学习实战 Tricks
摘要：样本集的简单封装D = (numpy.random.randn(N, d), numpy.random.randint(low=0, high=2, size=(N, ))) # D[0] ⇒ X # D[1] ⇒ y1. One Hot Encoder ...
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小议极简代码
摘要：brevity is the soul of wit. —— 言贵在简；如果使用的是某个库，或者框架，就使用框架、库内的函数，而不要自己再单独实现；比如求均值，显然使用 T.mean(xent) 或者 xent.mean()，而不是相加求和再平均； ...
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小议极简代码
摘要：brevity is the soul of wit. —— 言贵在简；如果使用的是某个库，或者框架，就使用框架、库内的函数，而不要自己再单独实现；比如求均值，显然使用 T.mean(xent) 或者 xent.mean()，而不是相加求和再平均； ...
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算法（algorithm）、模型（model）与框架（framework）
摘要：模型对应的数学公式，公式中往往有待学习得到的参数，因此在进行训练或者学习时，首先初始化这部分参数（0 或标准正太分布）； 学习之前的初始化：initial model；学习完成之后的模型：final model；算法则是一套处理的流程； 引入新的记号（变量）；对参数进...
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算法（algorithm）、模型（model）与框架（framework）
摘要：模型对应的数学公式，公式中往往有待学习得到的参数，因此在进行训练或者学习时，首先初始化这部分参数（0 或标准正太分布）； 学习之前的初始化：initial model；学习完成之后的模型：final model；算法则是一套处理的流程； 引入新的记号（变量）；对参数进...
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机器学习与深度学习 —— 参数的调优
摘要：1. 正则化系数与最速下降的步长ℓ(W,b)=−1N∑iNy(i)logp(i)+(1−y(i))log(1−p(i))这里对全局的损失之所以取均值的原因在于，是为了解耦（decouple）后续的对权值矩阵的正则化系数以及 SGD 的步长；
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机器学习与深度学习 —— 参数的调优
摘要：1. 正则化系数与最速下降的步长ℓ(W,b)=−1N∑iNy(i)logp(i)+(1−y(i))log(1−p(i))这里对全局的损失之所以取均值的原因在于，是为了解耦（decouple）后续的对权值矩阵的正则化系数以及 SGD 的步长；
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莎士比亚的对白
摘要：0. 成为典故的莎翁果壳里的宇宙：The Universe in a Nutshell， O God, I could be bounded in a nutshell, and count myself a king of infinite space, were ...
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莎士比亚的对白
摘要：0. 成为典故的莎翁果壳里的宇宙：The Universe in a Nutshell， O God, I could be bounded in a nutshell, and count myself a king of infinite space, were ...
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拟人、比喻及修辞 —— 生动的英语
摘要：figure of speech：修辞； mince words：拐弯抹角；1. 拟人化的表达bare-bones：n. 皮包骨头的人；adj. 极简单的；基础的 a bare-bones Model；scapegoat：替罪羊； bellwether：领头羊2. ...
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拟人、比喻及修辞 —— 生动的英语
摘要：figure of speech：修辞； mince words：拐弯抹角；1. 拟人化的表达bare-bones：n. 皮包骨头的人；adj. 极简单的；基础的 a bare-bones Model；scapegoat：替罪羊； bellwether：领头羊2. ...
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32位与64位、单精度（single-precision）与双精度（double-precision）
摘要：What’s the difference between a single precision and double precision floating point operation?0. 64-bits CPU如果说一个 CPU 是 64 位机，通常意味着，其...
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32位与64位、单精度（single-precision）与双精度（double-precision）
摘要：What’s the difference between a single precision and double precision floating point operation?0. 64-bits CPU如果说一个 CPU 是 64 位机，通常意味着，其...
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OpenGL（十七） 绘制折线图、柱状图、饼图
摘要：一、绘制折线图glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_8_BY_13,label[j])函数可以绘制GLUT位图字符，第一个参数是GLUT中指定的特定字形集，第二个参数是要写入的单个字符；#include GLsizei windowWidt...
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计算机的组成 —— PCI（PCIE）、PCB
摘要：1. PCI PCI 是 Peripheral Component Interconnect（外设部件互连标准）的缩写，它是目前个人电脑中使用最为广泛的接口，几乎所有的主板产品上都带有这种插槽。PCI 插槽也是主板带有最多数量的插槽类型，在目前流行的台式机主板上:A...
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计算机的组成 —— PCI（PCIE）、PCB
摘要：1. PCI PCI 是 Peripheral Component Interconnect（外设部件互连标准）的缩写，它是目前个人电脑中使用最为广泛的接口，几乎所有的主板产品上都带有这种插槽。PCI 插槽也是主板带有最多数量的插槽类型，在目前流行的台式机主板上:A...
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计算机的组成 —— 主板
摘要：主板，又叫主机板（mainboard）、系统板（systemboard）或母板（motherboard）；它安装在机箱内，是微机最基本的也是最重要的部件之一； AGP（Accelerated Graphics Port）是在 PCI 总线基础上发展起来的，主要针对...
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计算机的组成 —— 主板
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查询电脑信息
摘要：设备管理器1. 使用自带的 DxDiagDxdiag 是 Windows 的 DirectX 诊断工具；启动方式：win+r，输入 dxdiag，回车；2. 使用软件鲁大师；
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查询电脑信息
摘要：设备管理器1. 使用自带的 DxDiagDxdiag 是 Windows 的 DirectX 诊断工具；启动方式：win+r，输入 dxdiag，回车；2. 使用软件鲁大师；
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计算机的组成 —— 显卡
摘要：0. GTX 1080 与 GTX1080 Ti从字面上来看 GTX 1080Ti 像是 GTX 1080 的升级版，但其实并非如此。GTX 1080 和 GTX 1080Ti 它们的显示芯片不一样，1070 ⇒ 1080（1070+）⇒ 1080Ti（TITAN X...
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计算机的组成 —— 显卡
摘要：0. GTX 1080 与 GTX1080 Ti从字面上来看 GTX 1080Ti 像是 GTX 1080 的升级版，但其实并非如此。GTX 1080 和 GTX 1080Ti 它们的显示芯片不一样，1070 ⇒ 1080（1070+）⇒ 1080Ti（TITAN X...
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云计算服务与基本术语、概念
摘要：云服务提供商，亚马逊云服务（AWS）通过将各种复杂操作抽象成一些简单的应用程序接口（API），使基础设施的管理变得相当容易。0. 基本定义云计算是通过互联网将某一计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享软件资源和信息可以按需要提供给用户和设备的一...
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云计算服务与基本术语、概念
摘要：云服务提供商，亚马逊云服务（AWS）通过将各种复杂操作抽象成一些简单的应用程序接口（API），使基础设施的管理变得相当容易。0. 基本定义云计算是通过互联网将某一计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享软件资源和信息可以按需要提供给用户和设备的一...
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用 theano 求解 Logistic Regression （SGD 优化算法）
摘要：1. model这里待求解的是一个 binary logistic regression，它是一个分类模型，参数是权值矩阵 W 和偏置向量 b。该模型所要估计的是概率 P(Y=1|x)，简记为 p，表示样本 x 属于类别 y=1 的概率：P(Y=1|x(i))=p(i...
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用 theano 求解 Logistic Regression （SGD 优化算法）
摘要：1. model这里待求解的是一个 binary logistic regression，它是一个分类模型，参数是权值矩阵 W 和偏置向量 b。该模型所要估计的是概率 P(Y=1|x)，简记为 p，表示样本 x 属于类别 y=1 的概率：P(Y=1|x(i))=p(i...
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theano 深度学习大全
摘要：1. theano 的设计理念与性能分析Theano: a CPU and GPU Math Expression Compiler2. thenao 深度学习Deep Learning Tutorials
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theano 深度学习大全
摘要：1. theano 的设计理念与性能分析Theano: a CPU and GPU Math Expression Compiler2. thenao 深度学习Deep Learning Tutorials
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hann function
摘要：hann function 是一种离散型窗函数，定义如下：w(n)=12(1−cos(2πnN−1))=sin2(πnN−1)窗口的长度为 L=N+1; hann function 以及其傅里叶响应为： 之所以给出其傅里叶响应的形式在于其，时域的卷积等于频域的乘积。...
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hann function
摘要：hann function 是一种离散型窗函数，定义如下：w(n)=12(1−cos(2πnN−1))=sin2(πnN−1)窗口的长度为 L=N+1; hann function 以及其傅里叶响应为： 之所以给出其傅里叶响应的形式在于其，时域的卷积等于频域的乘积。...
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matlab 各种文件的读取（及读写问题的解决）
摘要：0. 文本文件load('**.mat')load('**.mat', '-ascii')load('-mat', filename)load('-ascii', filename)1. 音频wav 文件等：audioread()2. 视频常用接口 vision.Vi...
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matlab 各种文件的读取（及读写问题的解决）
摘要：0. 文本文件load('**.mat')load('**.mat', '-ascii')load('-mat', filename)load('-ascii', filename)1. 音频wav 文件等：audioread()2. 视频常用接口 vision.Vi...
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极简代码（八）—— binary activation function
摘要：二值化的激活函数：x > 1 ? 1 : -1; ⇒ [1, -1]; x = 0 ⇒ -1;当然也可以使用sign() 函数（求符号函数）：sign(x) % 但要注意的是，sign(0) ⇒ ？
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极简代码（八）—— binary activation function
摘要：二值化的激活函数：x > 1 ? 1 : -1; ⇒ [1, -1]; x = 0 ⇒ -1;当然也可以使用sign() 函数（求符号函数）：sign(x) % 但要注意的是，sign(0) ⇒ ？
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微积分基本概念相关证明
摘要：(uv)′=u′v+uv′导数定义：(uv)′===u(x+Δx)v(x+Δx)−u(x)v(x)Δxu(x+Δx)v(x+Δx)−u(x)v(x+Δx)+u(x)v(x+Δx)−u(x)v(x)Δxu′v+uv′
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微积分基本概念相关证明
摘要：(uv)′=u′v+uv′导数定义：(uv)′===u(x+Δx)v(x+Δx)−u(x)v(x)Δxu(x+Δx)v(x+Δx)−u(x)v(x+Δx)+u(x)v(x+Δx)−u(x)v(x)Δxu′v+uv′
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不定积分
摘要：1. 定义∀x∈I（I 表区间），都有 F′(x)=f(x)，则称 F(x) 是 f(x) 在 I 上的一个原函数；∫f(x)dx=F(x)+c从多个方面去理解同一个定义概念本身，才算得上真正的理解：若 ∃x0∈I，使得 F′(x0)≠f(x0)，则 F(x) 就不是...
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不定积分
摘要：1. 定义∀x∈I（I 表区间），都有 F′(x)=f(x)，则称 F(x) 是 f(x) 在 I 上的一个原函数；∫f(x)dx=F(x)+c从多个方面去理解同一个定义概念本身，才算得上真正的理解：若 ∃x0∈I，使得 F′(x0)≠f(x0)，则 F(x) 就不是...
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matlab 工具函数（一） —— 添加指定 SNR 的噪声
摘要：SNR=PsignalPnoise=10⋅log10∑x=1Nx∑y=1Nyf2(x,y)∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2=20⋅log10∥f(x,y)∥∥f^(x,y)−f(x,y)∥=20⋅log10∥f(x,y)∥∥noise∥根据信...
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matlab 工具函数（一） —— 添加指定 SNR 的噪声
摘要：SNR=PsignalPnoise=10⋅log10∑x=1Nx∑y=1Nyf2(x,y)∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2=20⋅log10∥f(x,y)∥∥f^(x,y)−f(x,y)∥=20⋅log10∥f(x,y)∥∥noise∥根据信...
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极简代码（七）—— SNR
摘要：10⋅log10∑x=1Nx∑y=1Nyf2(x,y)∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2这里不妨先用 matlab 所支持的函数对象（函数式编程）定义这样一个函数变量，可作为函数的参数进行传递，使用等：SNR = @(signal, noisy...
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极简代码（七）—— SNR
摘要：10⋅log10∑x=1Nx∑y=1Nyf2(x,y)∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2这里不妨先用 matlab 所支持的函数对象（函数式编程）定义这样一个函数变量，可作为函数的参数进行传递，使用等：SNR = @(signal, noisy...
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黑科技 —— OTG 线
摘要：OTG：On-The-Go的缩写；OTG 可将鼠标、键盘等一切终端（terminal）连接起来；OTG 技术就是实现在没有 Host 的情况下，实现从设备间的数据传送。（支持传送，显然也支持要求更弱的显示和查看）
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黑科技 —— OTG 线
摘要：OTG：On-The-Go的缩写；OTG 可将鼠标、键盘等一切终端（terminal）连接起来；OTG 技术就是实现在没有 Host 的情况下，实现从设备间的数据传送。（支持传送，显然也支持要求更弱的显示和查看）
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Domain adaptation：连接机器学习（Machine Learning）与迁移学习（Transfer Learning）
摘要：domain adaptation（域适配）是一个连接机器学习（machine learning）与迁移学习（transfer learning）的新领域。这一问题的提出在于从原始问题（对应一个 source data distribution）学习到的模型能够很好地...
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Domain adaptation：连接机器学习（Machine Learning）与迁移学习（Transfer Learning）
摘要：domain adaptation（域适配）是一个连接机器学习（machine learning）与迁移学习（transfer learning）的新领域。这一问题的提出在于从原始问题（对应一个 source data distribution）学习到的模型能够很好地...
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中英文对照 —— 法律
摘要：对公共事务的讨论应当不受限制（uninhibited）、充满活力（robusts）并广泛-公开（wide-open）0. 概念case law：判例法；legal family：法系，即使同属西方文化圈，英国和法国的法学家若要对话常常很困难。因为它们分属两个不同的法系...
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中英文对照 —— 法律
摘要：对公共事务的讨论应当不受限制（uninhibited）、充满活力（robusts）并广泛-公开（wide-open）0. 概念case law：判例法；legal family：法系，即使同属西方文化圈，英国和法国的法学家若要对话常常很困难。因为它们分属两个不同的法系...
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中英文对照 —— 电影与话剧、歌剧
摘要：act：一幕 Scene 1：场景 1Scene 2：场景 2Part 1，take 1：第一场，第一镜；0. 电影的发行流程premise： 前提；上述各项；房屋连地基；（设定，所谓的人设） premiere：首映，首演world premiere：世界首映movi...
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中英文对照 —— 电影与话剧、歌剧
摘要：act：一幕 Scene 1：场景 1Scene 2：场景 2Part 1，take 1：第一场，第一镜；0. 电影的发行流程premise： 前提；上述各项；房屋连地基；（设定，所谓的人设） premiere：首映，首演world premiere：世界首映movi...
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matlab 正态分布相关 API
摘要：randn：标准正太分布（μ=0,σ=1）normrnd：正态分布随机数，（需要手动指定 μ,σ，二者均是标量）mvnrnd：多变量正态分布随机数，（需要手动指定 μ,σ（二者为向量））
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matlab 正态分布相关 API
摘要：randn：标准正太分布（μ=0,σ=1）normrnd：正态分布随机数，（需要手动指定 μ,σ，二者均是标量）mvnrnd：多变量正态分布随机数，（需要手动指定 μ,σ（二者为向量））
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位操作（一）—— 截断（保留低位，保留高位）
摘要：低位：k least significant bits；高位：k most significant bits；1. 截断保留低位def _int32(x): return int(0xFFFFFFFF & x)
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位操作（一）—— 截断（保留低位，保留高位）
摘要：低位：k least significant bits；高位：k most significant bits；1. 截断保留低位def _int32(x): return int(0xFFFFFFFF & x)
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伪随机数与采样（sampling）
摘要：计算机本身是无法产生真正的随机数的，但是可以根据一定的算法产生伪随机数（pseudo-random numbers)。最古老最简单的莫过于 Linear congruential generator：xn+1=(axn+c)modm式中的 a 和 c 都是根据数学知识...
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伪随机数与采样（sampling）
摘要：计算机本身是无法产生真正的随机数的，但是可以根据一定的算法产生伪随机数（pseudo-random numbers)。最古老最简单的莫过于 Linear congruential generator：xn+1=(axn+c)modm式中的 a 和 c 都是根据数学知识...
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使用 install.packages() 安装所需的包
摘要：1. 从 CRAN 上安装install.packages("tm", dependencies = TRUE)tm 程序包用于文本挖掘（text mining）2. 本地安装本地安装，首先要确保当前路径下，有待装 package 的程序包：setwd("~/Down...
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使用 install.packages() 安装所需的包
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英文语法、中文英文语法对比
摘要：介宾短语：由介词加上后面的名词、代词或名词短语组成。用来修饰或补充说明动词。 为人民（服务），对他（说）1. 可数名词（count/countable noun）语言学上，一个可数名词可以被一个数值修饰，无论单数（singular）还是复数（plural）形式，同时也...
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英文语法、中文英文语法对比
摘要：介宾短语：由介词加上后面的名词、代词或名词短语组成。用来修饰或补充说明动词。 为人民（服务），对他（说）1. 可数名词（count/countable noun）语言学上，一个可数名词可以被一个数值修饰，无论单数（singular）还是复数（plural）形式，同时也...
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20 世纪 10 大算法
摘要：1. 蒙特卡洛采样算法2. 矩阵运算相关Krylov子空间迭代法求解如下形式的线性方程组 Ax=b，当方阵 An×n n 足够大时，算术解 x=A∖b 的计算将会变得十分困难。此时可以考虑迭代算法（iteration methods）：Kxi+1=Kxi+b−Axir...
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20 世纪 10 大算法
摘要：1. 蒙特卡洛采样算法2. 矩阵运算相关Krylov子空间迭代法求解如下形式的线性方程组 Ax=b，当方阵 An×n n 足够大时，算术解 x=A∖b 的计算将会变得十分困难。此时可以考虑迭代算法（iteration methods）：Kxi+1=Kxi+b−Axir...
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ffmpeg 编译
摘要：./configure --prefix=/usr/local/ffmpeg --enable-pic --enable-shared --enable-gpl --enable-nonfree --enable-postproc --enable-pthrea...
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word 软换行与硬换行
摘要：word 下的软回车，就是按住 Shift+Enter 之后产生的一种效果，通常在文字后面会有一个向下的箭头；硬回车就是只敲击回车（enter）产生的一种效果了，通常就会在文字后面产生一个向左弯区的一个向下的箭头；其实硬回车和软回车是有很大的区别的。硬回车在分段落起到...
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word 软换行与硬换行
摘要：word 下的软回车，就是按住 Shift+Enter 之后产生的一种效果，通常在文字后面会有一个向下的箭头；硬回车就是只敲击回车（enter）产生的一种效果了，通常就会在文字后面产生一个向左弯区的一个向下的箭头；其实硬回车和软回车是有很大的区别的。硬回车在分段落起到...
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正态分布（normal distribution）与偏态分布（skewed distribution）
摘要：存在正太分布的概念，自然也少不了偏态分布。正态分布（normal distribution）偏态分布（skewed distribution） 左偏态：left skewed distribution，负偏态（negatively skewed distributio...
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正态分布（normal distribution）与偏态分布（skewed distribution）
摘要：存在正太分布的概念，自然也少不了偏态分布。正态分布（normal distribution）偏态分布（skewed distribution） 左偏态：left skewed distribution，负偏态（negatively skewed distributio...
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windows 系统文件 —— 特殊文件及文件类型
摘要：0. .mht 文件（MHTML）MHTML文件又称为聚合 HTML 文档、Web 档案或单一文件网页（聚合成单一文件）。单个文件网页可将网站的所有元素（包括文本和图形）都保存到单个文件中。这种封装使您可将整个网站发布为单个内嵌 MIME （MIME：通过 Inter...
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windows 系统文件 —— 特殊文件及文件类型
摘要：0. .mht 文件（MHTML）MHTML文件又称为聚合 HTML 文档、Web 档案或单一文件网页（聚合成单一文件）。单个文件网页可将网站的所有元素（包括文本和图形）都保存到单个文件中。这种封装使您可将整个网站发布为单个内嵌 MIME （MIME：通过 Inter...
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“获取硬盘信息失败，请谨慎操作”的解决方案
摘要：是自己误打误撞搞定了，百度上的经验、知道啥的，都不太靠谱，首先还是先进入 BIOS，可以试试切换 SATA Mode Section 里面的 IDE（性能一般） 和AHCI （性能较好）的选项重启试试看，如果调整之后，再次进入 PE，能够硬盘信息，则大功告成；如果还没...
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“获取硬盘信息失败，请谨慎操作”的解决方案
摘要：是自己误打误撞搞定了，百度上的经验、知道啥的，都不太靠谱，首先还是先进入 BIOS，可以试试切换 SATA Mode Section 里面的 IDE（性能一般） 和AHCI （性能较好）的选项重启试试看，如果调整之后，再次进入 PE，能够硬盘信息，则大功告成；如果还没...
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中英文对照 —— 生活中常见词汇
摘要：mandarin：n. （中国）普通话；国语；官话；满清官吏；柑橘1. 五指拇指：thumb； 指尖：tip of thumb；食指：index finger；中指：middle finger；无名指：ring finger；小指：fifth finger； litt...
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中英文对照 —— 生活中常见词汇
摘要：mandarin：n. （中国）普通话；国语；官话；满清官吏；柑橘1. 五指拇指：thumb； 指尖：tip of thumb；食指：index finger；中指：middle finger；无名指：ring finger；小指：fifth finger； litt...
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Linux 下非 root 用户安装 theano（配置 GPU）
摘要：非 root 用户，安装 Python 第三方的包，尤其像 theano，存在大量的依赖项，存在的主要问题，是安装各个包时的权限问题。所幸，存在这样一个集成工具，叫 anaconda，其已经内置了许多 Python 库，安装 theano 之前，只需安装 theano...
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Linux 下非 root 用户安装 theano（配置 GPU）
摘要：非 root 用户，安装 Python 第三方的包，尤其像 theano，存在大量的依赖项，存在的主要问题，是安装各个包时的权限问题。所幸，存在这样一个集成工具，叫 anaconda，其已经内置了许多 Python 库，安装 theano 之前，只需安装 theano...
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中英文对照 —— 计算机、电路（电子）
摘要：module：[计] 模块；组件；模数；0. 系统结构主板：mainboard，Motherboardseries：串联，parallel：并联；HDD：hard disk drive，SSD：Solid State Diskcase：箱，computer case，...
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中英文对照 —— 计算机、电路（电子）
摘要：module：[计] 模块；组件；模数；0. 系统结构主板：mainboard，Motherboardseries：串联，parallel：并联；HDD：hard disk drive，SSD：Solid State Diskcase：箱，computer case，...
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BIOS 选项设置的含义
摘要：SATA Mode Section：ADHI：Advanced Host Controller Interface - this is a hardware mechanism that allows the software to communicate with ...
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BIOS 选项设置的含义
摘要：SATA Mode Section：ADHI：Advanced Host Controller Interface - this is a hardware mechanism that allows the software to communicate with ...
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解方程 —— 简单三次方程
摘要：x3+x−2=0三次没有直接的求根公式，一次和二次有，因此，如果可以的话，将其整理成 1 次和 2 次相乘的形式。 x3+x−2=x3−1+x−1=(x−1)(x2+x+2)=0 ⇒ 1
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解方程 —— 简单三次方程
摘要：x3+x−2=0三次没有直接的求根公式，一次和二次有，因此，如果可以的话，将其整理成 1 次和 2 次相乘的形式。 x3+x−2=x3−1+x−1=(x−1)(x2+x+2)=0 ⇒ 1
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实变函数与泛函分析导论
摘要：1. 内容实变函数：测度理论（measure）；基于测度的积分（integration）；拓扑（topology）；泛函分析：Banach SpaceCompact operatorHilbert space
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实变函数与泛函分析导论
摘要：1. 内容实变函数：测度理论（measure）；基于测度的积分（integration）；拓扑（topology）；泛函分析：Banach SpaceCompact operatorHilbert space
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matlab figure 调整大小、字体、线宽
摘要：用 matlab 画了一张图，投稿时要缩小，缩小后字体就会过小或者发虚。 解决办法：% figure resizeset(gcf,'Position',[100 100 260 220]);set(gca,'Position',[.13 .17 .80 .74]); ...
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matlab figure 调整大小、字体、线宽
摘要：用 matlab 画了一张图，投稿时要缩小，缩小后字体就会过小或者发虚。 解决办法：% figure resizeset(gcf,'Position',[100 100 260 220]);set(gca,'Position',[.13 .17 .80 .74]); ...
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学术研究 —— 常用结论、说法
摘要：Multimedia：video, speech and musicnon-linear ⇒ linear直接求解（较困难）⇒ iteration methodsAn×nx=b：n 足够大时，x=A∖b将会变得是分困难，此时可以使用子空间迭代的方式，Kxi+1=Kxi...
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学术研究 —— 常用结论、说法
摘要：Multimedia：video, speech and musicnon-linear ⇒ linear直接求解（较困难）⇒ iteration methodsAn×nx=b：n 足够大时，x=A∖b将会变得是分困难，此时可以使用子空间迭代的方式，Kxi+1=Kxi...
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OpenGL（十六） 鼠标、键盘交互响应事件
摘要：OpenGL中通过鼠标和键盘跟程序交互的实现需要实现注册鼠标和键盘响应事件，在一定条件下，该事件被触发，事件里的程序被执行，达到交互的目的。通过glutMouseFunc(&OnMouse)注册鼠标事件，OnMouse是鼠标事件的响应，函数格式是void OnMous...
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N+1：创新点的设计
摘要：定义、公式、模型、算法的提出；0. 如何进行抽象，如何定义数学表达式二次衰减函数； f(z)=1z2 ⇒ f(z)=11+z2噪声衰减因子： 对值域的要求，单调性的要求，必须是可调的；2n1+2n，n 是正整数，则其值域为 [2/3,∞)，且为单调增，随着 n 的增大...
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N+1：创新点的设计
摘要：定义、公式、模型、算法的提出；0. 如何进行抽象，如何定义数学表达式二次衰减函数； f(z)=1z2 ⇒ f(z)=11+z2噪声衰减因子： 对值域的要求，单调性的要求，必须是可调的；2n1+2n，n 是正整数，则其值域为 [2/3,∞)，且为单调增，随着 n 的增大...
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数学中的物理、几何概念与含义
摘要：1. energy function∥x∥22=∑n|x(n)|2，一个向量的二范数表示着向量 x 的能量；
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数学中的物理、几何概念与含义
摘要：1. energy function∥x∥22=∑n|x(n)|2，一个向量的二范数表示着向量 x 的能量；
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‘3 sigma’rule（68–95–99.7 rule）
摘要：不限标准正太分布，任一正太分布（normal distribution）均可、围绕均值附近求得的区间概率； (μ−k⋅σ,μ+k⋅σ)Pr(μ−σ≤x≤μ+σ)≈0.6827Pr(μ−2σ≤x≤μ+2σ)≈0.9545Pr(μ−3σ≤x≤μ+3σ)≈0.9973（...
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‘3 sigma’rule（68–95–99.7 rule）
摘要：不限标准正太分布，任一正太分布（normal distribution）均可、围绕均值附近求得的区间概率； (μ−k⋅σ,μ+k⋅σ)Pr(μ−σ≤x≤μ+σ)≈0.6827Pr(μ−2σ≤x≤μ+2σ)≈0.9545Pr(μ−3σ≤x≤μ+3σ)≈0.9973（...
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Matlab Tricks（二十四）—— 将一副图像逆时针旋转 180°
摘要：function I2 = rot180(I)I2 = I(end:-1:1, end:-1:1); % 上下颠倒，左右颠倒；
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Matlab Tricks（二十四）—— 将一副图像逆时针旋转 180°
摘要：function I2 = rot180(I)I2 = I(end:-1:1, end:-1:1); % 上下颠倒，左右颠倒；
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统计学基本概念（及辨异）
摘要：1. 样本（sample）与总体（population）样本均值：X¯=1n∑ni=1Xi，总体均值：μ2. 均值与期望事实上不严谨地讲，一个概率分布其实定义了随机变量输出值出现的相对频度，期望值可以视为一种对输出的加权平均，权重便是相对频度。Why is expec...
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数学思想 —— 推广和泛化
摘要：1. 由 2 及 n方差的定义 D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2cov(x,y)，当 X 与 Y 彼此独立时：显然 D(X+Y)=D(X)+D(Y)，从 2 推广到 n，则有：D(∑ni=1Xi)=∑ni=1D(Xi)
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数学思想 —— 推广和泛化
摘要：1. 由 2 及 n方差的定义 D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2cov(x,y)，当 X 与 Y 彼此独立时：显然 D(X+Y)=D(X)+D(Y)，从 2 推广到 n，则有：D(∑ni=1Xi)=∑ni=1D(Xi)
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matlab 求解 Ax=B 时所用算法
摘要：x = A\B;x = mldivide(A, B);matlab 在这里的求解与严格的数学意义是不同的，如果 A 接近奇异，matlab 仍会给出合理的结果，但也会提示警告信息；如果 A 为方阵，如果解存在的话，x = A\B 的解就是 Ax=B（代入就会成立）如果...
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matlab 求解 Ax=B 时所用算法
摘要：x = A\B;x = mldivide(A, B);matlab 在这里的求解与严格的数学意义是不同的，如果 A 接近奇异，matlab 仍会给出合理的结果，但也会提示警告信息；如果 A 为方阵，如果解存在的话，x = A\B 的解就是 Ax=B（代入就会成立）如果...
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matlab 工具函数 —— axnote（在坐标轴上写文本内容）
摘要：function axnote(string)font_size = get(0, 'DefaultAxesFontSize');if 1 h1 = text(0.99, 0.05, string, ... 'units', 'normal...
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matlab 工具函数 —— axnote（在坐标轴上写文本内容）
摘要：function axnote(string)font_size = get(0, 'DefaultAxesFontSize');if 1 h1 = text(0.99, 0.05, string, ... 'units', 'normal...
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中英文对照 —— 学术概念
摘要：publish or perish：出版（发表）或死亡hypothetical cases：假想性问题； taxonomy：分类体系；cardinal（adj. 主要的，基本的；）：one two three four five，ordinal（顺序的，依次的；序数）...
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中英文对照 —— 学术概念
摘要：publish or perish：出版（发表）或死亡hypothetical cases：假想性问题； taxonomy：分类体系；cardinal（adj. 主要的，基本的；）：one two three four five，ordinal（顺序的，依次的；序数）...
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matlab 稀疏矩阵（sparse matrix）
摘要：参数的设置：spparms() spparms('spumoni', 3);：Set sparse monitor flag to obtain diagnostic output1. 创建稀疏矩阵A = sparse(M, N); % ...
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matlab 稀疏矩阵（sparse matrix）
摘要：参数的设置：spparms() spparms('spumoni', 3);：Set sparse monitor flag to obtain diagnostic output1. 创建稀疏矩阵A = sparse(M, N); % ...
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matlab 可变参数与默认参数设置
摘要：1. 基本思路矩阵矢量化编程，而不是循环和遍历；GPU 并行计算；使用稀疏矩阵；2. 实践可变长输入参数，输出参数，需要解析（使用大括号进行索引）； vararginvarargout函数体内，首先进行的是可变长输入输出参数的解析，赋值；可变长参数与参数默认值；if ...
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matlab 可变参数与默认参数设置
摘要：1. 基本思路矩阵矢量化编程，而不是循环和遍历；GPU 并行计算；使用稀疏矩阵；2. 实践可变长输入参数，输出参数，需要解析（使用大括号进行索引）； vararginvarargout函数体内，首先进行的是可变长输入输出参数的解析，赋值；可变长参数与参数默认值；if ...
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卷积、卷积矩阵（Convolution matrix）与核（Kernel）
摘要：在图像处理领域，Kernel = convolution matrix = mask，它们一般都为一个较小的矩阵；用于：Sharpen，Blur， Edge enhance，Edge detect，Emboss（使凸出；在……上作浮雕图案；装饰）1. 卷积操作与卷积矩...
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卷积、卷积矩阵（Convolution matrix）与核（Kernel）
摘要：在图像处理领域，Kernel = convolution matrix = mask，它们一般都为一个较小的矩阵；用于：Sharpen，Blur， Edge enhance，Edge detect，Emboss（使凸出；在……上作浮雕图案；装饰）1. 卷积操作与卷积矩...
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Matlab Tricks（二十三）—— 保存图像到 pdf
摘要：printme = @(txt) print('-dpdf', sprintf('figures/Example_%s',txt)); % 该匿名函数的接受的参数为字符串类型，也即欲保存的文件名； % print 没有创建文...
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Matlab Tricks（二十三）—— 保存图像到 pdf
摘要：printme = @(txt) print('-dpdf', sprintf('figures/Example_%s',txt)); % 该匿名函数的接受的参数为字符串类型，也即欲保存的文件名； % print 没有创建文...
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Matlab Tricks（二十二）—— 自定义函数
摘要：printme = @(txt) print('-dpdf', sprintf('figures/Example_%s',txt)); % 这里的 print 显然不是控制台输出一句话，而是图像的命名并保存的双重动作； ...
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Matlab Tricks（二十二）—— 自定义函数
摘要：printme = @(txt) print('-dpdf', sprintf('figures/Example_%s',txt)); % 这里的 print 显然不是控制台输出一句话，而是图像的命名并保存的双重动作； ...
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作为学术用的 matlab
摘要：1. 可重复实验程序实现的所谓随机，并非完全的随机，而是由某一算法（或者再需要一个种子值）生成出来的。randn('state', 0) % set state so that example can be reproduced这...
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作为学术用的 matlab
摘要：1. 可重复实验程序实现的所谓随机，并非完全的随机，而是由某一算法（或者再需要一个种子值）生成出来的。randn('state', 0) % set state so that example can be reproduced这...
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OpenGL（十五） OpenCV+OpenGL实现水面倒影
摘要：有两幅原始图片，一个是景物图像，一个是水面图像，尝试生成景物在水中的倒影：在OpenGL中，加载并显示这个景物图像可以把这个图像作为纹理载入即可，把图像直接选择180度的效果就相当于是在镜面中倒影的效果，剩下水纹的效果本来也想作为纹理叠加上去的，但是试了一下没有成功，...
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一题多解（七）—— 取两数的最大值
摘要：法一：使用自带的 max 函数法二：三目运算符；x = a > b ? a : b;法二：使用布尔运算（返回 0/1）x = (a>b)*a + (b>=a)*b;
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一题多解（七）—— 取两数的最大值
摘要：法一：使用自带的 max 函数法二：三目运算符；x = a > b ? a : b;法二：使用布尔运算（返回 0/1）x = (a>b)*a + (b>=a)*b;
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pandas 学习（二）—— pandas 下的常用函数
摘要：import pandas as pd;1. 数据处理函数pd.isnull()/pd.notnull()：用于检测缺失数据；2. 辅助函数pd.to_datetime()3. Series 与 DataFrame 的成员函数drop(labels, axis=0...
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OpenGL（十四） 模板测试
摘要：启用模板测试时，OpenGL会在内存中开辟一块空间作为模板缓冲区，里边保存了每个像素的“模板值”，模板测试的过程就是把每一个像素的模板值与一个设定的模板参考值进行比较，符合设定条件的通过测试，不符合条件的则不会绘制。glClearStencil函数用来指定模板值复位后...
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Python 绘图利器 —— ggplot
摘要：安装：命令行：pip install ggplot1. 杂项NameError: name ‘ggsave’ is not defined. Python ggplot- ggsave function not defined 解决方法，直接使用 ggplot() （...
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Python 绘图利器 —— ggplot
摘要：安装：命令行：pip install ggplot1. 杂项NameError: name ‘ggsave’ is not defined. Python ggplot- ggsave function not defined 解决方法，直接使用 ggplot() （...
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OpenGL（十三） Alpha测试、剪裁测试
摘要：Alpha测试测试就是测试每一个像素的Alpha值是否满足某一个特定的条件，如果满足，则该像素会被绘制，如果不满足则不绘制，跟深度测试的机制是一样的，只不过深度测试考察的是像素的“深度”属性，Alpha测试考察的是像素的“Alpha”属性。利用Alpha测试的这一特性...
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什么图用什么工具画？
摘要：a-dramatic-tour-through-pythons-data-visualization-landscape-including-ggplot-and-altair0. 图像类型line chart：折线图， 一副折线图，可以自由一条折线，也可以 with...
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什么图用什么工具画？
摘要：a-dramatic-tour-through-pythons-data-visualization-landscape-including-ggplot-and-altair0. 图像类型line chart：折线图， 一副折线图，可以自由一条折线，也可以 with...
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scipy —— 丰富的子包（io、cluster）
摘要：io，顾名思义，input/output，输入输出接口；1. ioInput and output (scipy.io) — SciPy v0.18.1 Reference Guidewavfile（读写 .wav 文件）from scipy.io import ...
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scipy —— 丰富的子包（io、cluster）
摘要：io，顾名思义，input/output，输入输出接口；1. ioInput and output (scipy.io) — SciPy v0.18.1 Reference Guidewavfile（读写 .wav 文件）from scipy.io import ...
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如何写作一篇优秀的学术论文
摘要：篇幅不够，图片来凑；篇幅不够，Conclusion & Discussion 来凑；1. 可视化（visualization）Introduction 部分就要点出文章的创新性何在，当然配以一定的插图；模型的框架图；算法的流程图；实验部分； 效果图；折线图 准确率随着...
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如何写作一篇优秀的学术论文
摘要：篇幅不够，图片来凑；篇幅不够，Conclusion & Discussion 来凑；1. 可视化（visualization）Introduction 部分就要点出文章的创新性何在，当然配以一定的插图；模型的框架图；算法的流程图；实验部分； 效果图；折线图 准确率随着...
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算法 Tricks（六）—— 判断一个数是否为完全平方数
摘要：int(sqrt(n)) * int(sqrt(n)) == n ? 1:0;matlab 下判断一个数是否能开方的判断是：floor(sqrt(m))^2 == m
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算法 Tricks（六）—— 判断一个数是否为完全平方数
摘要：int(sqrt(n)) * int(sqrt(n)) == n ? 1:0;matlab 下判断一个数是否能开方的判断是：floor(sqrt(m))^2 == m
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matlab GUI 编程
摘要：matlab 语法的简便，在 GUI 上也不遑多让呀；uigetfile[filename, pathname] = uigetfile('*.m', 'choose a m file')1. 创建对话框程序button = questdlg('qstring',...
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matlab GUI 编程
摘要：matlab 语法的简便，在 GUI 上也不遑多让呀；uigetfile[filename, pathname] = uigetfile('*.m', 'choose a m file')1. 创建对话框程序button = questdlg('qstring',...
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经典数字图像处理（matlab 实现）
摘要：Ivan Selesnick（Software）Sparsity / Total variation / DenoisingSoftware - Michael Elad’s Personal Page：Multi-Scale EPLLLinearized Kerne...
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信号、系统与滤波器设计（matlab）
摘要：0. 基本概念AWG：Additive White（zero-mean） Gaussian，可加白噪声；AWGN：Additive White（zero-mean） Gaussian Noise将某一均值为 0 方差为大小的噪声序列，加到原始信号和传递函数卷积后的结果...
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信号、系统与滤波器设计（matlab）
摘要：0. 基本概念AWG：Additive White（zero-mean） Gaussian，可加白噪声；AWGN：Additive White（zero-mean） Gaussian Noise将某一均值为 0 方差为大小的噪声序列，加到原始信号和传递函数卷积后的结果...
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matlab 深度学习
摘要：0. 超参的定义超参的定义直接使用结构体：opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepoch = 5;1. AutoencoderTrain Stacked Autoencoders for Image Classific...
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期刊（Journal）、会议（Conference）及其影响因子（Impact Factor）
摘要：CNCC：China National Computer Congress，中国计算机大会0. 会议计算机视觉（CV）三大顶级会议：ICCV： IEEE International Conference on Computer Vision 国际计算机视觉大会，通常每...
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浙公网安备 33010602011771号