（一）
CONNECT_REQ净荷如下：
InitA(Initiator Address)域是public(TxAdd=0)还是random(TxAdd=1)由净荷头中TxAdd域决定。
AdvA(Advertiser Address)域是public(RxAdd=0)还是random(RxAdd=1)由净荷头中RxAdd域决定。
(二)...
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2016-03-29 10:57:49
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ViewMatrix用于直接将World坐标系下的坐标转换到Camera坐标系下。已知相机的坐标系，还有相机在世界空间下的坐标.就可以求出ViewMatrix，下面进行具体推导。令UVN为相机坐标系下的三个基，，对于一个相机来说，它在开始的时候和世界坐标系是重合的，用户控制相机在世界空间中移动之后，相机的状态可以用两个属性来描述——朝向和位置。也就是说，有了这两个属性，一个相机模型在世界中的状态就...
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2016-03-29 10:59:13
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【0】README
0.1）本文总结于 Clas字节码文件，旨在理清 Class字节码文件的大体结构；
【1】干货开始
对上图的分析（Analysis）：
A1）offset=0
A1.1）头四个字节为CAFEBABE：表示魔数；A1.2）第5、6个字节是0x0：表示Class文件的次版本号；A1.3）第7、8个字节是0x34：表示主版本号；A1.4）第9...
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2016-03-29 10:57:34
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前面文章已经介绍了朴素贝叶斯算法的原理，这里基于NavieBayes算法对newsgroup文本进行分类测试。
文中代码参考：http://blog.csdn.net/jiangliqing1234/article/details/39642757
主要内容如下：
1、newsgroup数据集介绍
数据下载地址：http://download.csdn.net/detail/hjy...
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2016-03-29 10:58:41
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由之前对核函数的定义（见统计学习方法定义7.6）：
设χ是输入空间（欧氏空间或离散集合），Η为特征空间（希尔伯特空间），如果存在一个从χ到Η的映射
φ(x): χ→Η
使得对所有的x,z∈χ,函数Κ(x,z)=φ(x)?φ(z)，
则称Κ(x,z)为核函数，φ(x)为映射函数，φ(x)?φ(z)为x,z映射到特征空间上的内积。
由于映射函数十分复杂难以计算，在实际中，通常都是使用核函数...
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2016-03-29 10:57:41
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OpenStack是一个旨在为公共及私有云的建设与管理提供软件的开源项目。它的社区拥有超过130家企业及1350位开发者，这些机构与个人都将OpenStack作为基础设施即服务（IaaS）资源的通用前端。OpenStack项目的首要任务是简化云的部署过程并为其带来良好的可扩展性。做为云计算IAAS层事实标准，OpenStack广泛的应用与各行各业。到目前为止OpenStack社区并没有一个完整的虚拟机HA解决方案。起初社区认为虚拟机的HA不是云平台层次的特性，不应该在云平台层面来实现，虚拟机的HA应该通过应...
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2016-03-29 10:55:01
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尽管在云计算领域仍然有很大的争议，但是OpenStack事实上已经成为Iaas云平台的事实标准和首选的平台。从培训市场的火热也证明了这一点，现在的OpenStack培训有很多，讲的内容也不尽相同，那么哪一种培训才是用户最需要的呢？
这篇文章并不是要评价任何一个OpenStack培训，只是想从用户体验的角度分析一下，到底什么才是用户真正需要的。如果文章观点有任何不妥，还请各位前辈和大牛们多多海涵。关...
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2016-03-29 10:55:40
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值和集合
在OC中可以使用C中的基本数据类型。
可以在类的实现里面对这些基本数据类型的属性进行C中的：++ – += -= *=等操作。
如下所示：
//---------接口声明-----------
@interface XYZPerson : NSObject
@property int age;
-(void)gettingOlder;
@end
//----------接口实现------...
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2016-03-29 10:55:12
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阿发...
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2016-03-29 10:52:36
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1.高斯滤波器综述
高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为：
g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2)
其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。
高斯函数具有五个重要的性质，...
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2016-03-29 10:54:54
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4.1朴素贝斯法的学习与分类
4.1.1基本方法
设输入空间为n维向量的集合，输出空间为类标记。P(X,Y)是X和Y的联合概率分布。训练数据集由P(X,Y)独立同分布产生。
朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布P(X,Y)，即先验概率分布和条件概率分布，从而学到联合概率分布P(X,Y)。
条件概率分布有指数级的参数，假设可能的取值有...
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2016-03-29 10:54:44
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文本挖掘是一个对具有丰富语义的文本进行分析，从而理解其所包含的内容和意义的过程。文本挖掘包含分词、文本表示、文本特征选择、文本分类、文本聚类、文档自动摘要等方面的内容。文本挖掘的具体流程图可下图所示：
我的项目是以复旦大学中文语料库和路透社英文语料库为数据集的，都是有类别的两层目录文本集。
不管你要做什么，你首先都要先读取文本，为了方便后面的操作，我写了几个工具类，这里先将文本读取Reade...
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2016-03-29 10:52:32
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Greenland'sMeltwater May Fertilize Fjords with Phosphorus
格陵兰冰川融化
fjords是什么意思
基本解释
n.峡湾，海岸峡江( fjord的名词复数 )
phosphorus是什么意思
英音 [?f?sf?r?s]
美音[?fɑ:sf?r?s]
基本解释
n.[化]磷...
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2016-03-29 10:51:50
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本来应该先有这篇文章,后有如何提高ElasticSearch 索引速度才对。不过当时觉得后面一篇文章会更有实际意义一些，所以先写了后面那篇文章。结果现在这篇文章晚了20多天。
前言读这篇文章前，建议先看看ElasticSearch Rest/RPC 接口解析,有利于你把握ElasticSearch接受处理请求的脉络。对于RPC类的调用，我会在后文简单提及，只是endpoint不一样，内部处理逻辑还是...
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2016-03-29 10:53:20
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String类被设计成一个最终类，不能被继承。
1、字符串常量放在常量池，所有相同值得字符串常量是相等的。
String str="测试字符串";
String str2="测试字符串";
System.out.println("str2.equal(str)"+(str2.equals(str)));
System.out.println("str2==str"+(str2==...
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2016-03-29 10:52:50
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1.线性回归模型
"回归"的由来
Francis Galton,英国生物学家，他研究了父母身高与子女身高之间关系后得出，若父母身高高于平均大众身高，则其子女身高倾向于倒退生长，即会比其父母身高矮一些而更接近于大众平均身高。若父母身高小于平均身高，则其子女身高倾向于向上生长，以更接近于大众平均身高。此现象，被Galton称之为回归现象，即regression.
什么是线性回归？
这里...
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2016-03-29 10:50:47
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由于想梳理data_layer的过程，整理一半发现有几个非常重要的头文件就是题目列出的这几个：
追本溯源，先从根基开始学起。这里面都是些什么鬼呢？
common类
命名空间的使用：google、cv、caffe{boost、std}。然后在项目中就可以随意使用google、opencv、c++的标准库、以及c++高级库boost。caffe采用单例模式封装boost的智能指针（caffe的灵...
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2016-03-29 10:51:25
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