一直以为腋下夹棍的整个动作都是一定要用力的其实不然，否则只能练习20次作用以下是心得（假设是练习的是双棍）当棍向上、向前抛出的时候，想象自己捧着一大把鲜花，照着目标方向抛出去，脸部也要微微上扬—很自豪的感觉，肘关节微微用力就好了等棍转头顶时，就要控制力量，否则棍打在前臂上、后背上很疼的收棍时，当棍回...
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2014-06-08 22:46:12
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这部分主要讨论了一些概念性的东西。一个是常用的 local probabilistic
models，一个是如何用 template-based representation。这部分主要是一些概念，特别是对 BN 在某些特殊场所下 d-sep
概念的推广。这里需要区分一点的是 context 与“给...
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2014-06-08 22:49:17
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这部分介绍 sampling 方法，书上也称为 particle-based
method，这是因为每一个从分布中采集到的样本可以看成是一个 particle（instantiation of r.v.），而我们的 inference
借助了 particles。比较简单的问题就是 forward ...
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2014-06-08 22:50:20
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这里罗列一些看完此书后遗留的问题：常用 model 通过 BP/LBP 重新审视
inference 部分Lauritzen algorithm/Lauritzen-Spiegelhalter algorithmturbo codec 与
LBPGaussian processes 与 Gaussi...
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2014-06-08 22:51:21
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这部分讨论 inference 里面基本的问题，即计算 这类 query，这一般可以认为等价于计算
，因为我们只需要重新 normalize 一下关于 的分布就得到了需要的值，特别是像 MAP 这类 query（一般此时 是 的补集，可以理解成为取
只需要将这里一些 sum 换成 max ...
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2014-06-08 22:53:24
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这部分我们讨论结构学习，也就是 graph 的边我们并不清楚。很自然我们可以用 fully
observed 数据来做，但是也可能碰到有 missing data 的情况。一般来说前者是比较常见的。就方法而言，我们有 constraint-based
structure learning 与 sco...
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2014-06-08 22:57:33
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前面的近似策略是寻找了 energy functional 的近似，该近似导致了 LBP，这使得
message passing 的算法不变。近似使用 I-projection，尽管这个一般说来并不容易得到解，但是给出了 partition function
的下界。这部分我们讨论的第一个策略是尽量...
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2014-06-08 22:58:34
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前面结束了关于 learning 部分一些粗浅的讨论，我们大概明白了一些 learning 中
common sense/techniques。剩下的部分我们分为 causality 和 utility 两部分。Koller
的课程上面稍微涉及了一些后者的东西，不过觉得前者也挺有意思的，顺便了解一些...
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2014-06-08 22:59:36
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from:
http://www.metacademy.org/roadmaps/rgrosse/bayesian_machine_learningCreated by:
Roger Grosse(http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/)Intended for: b...
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2014-06-08 23:02:44
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这里简要的讨论 hybrid network 与一些时序数据的分析。hybrid network
指网络中存在离散随机变量与连续随机变量，这种情况下一般非常麻烦，这主要是因为连续型随机变量需要使用某个参数族来进行刻画，某些情况下对应的 margin
却不属于给定的参数族。常用的处理手段是离散化，即将...
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2014-06-08 23:00:42
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MRF 笔记我们先讨论引入 MRF 的必要性。经典的例子就是四个 r.v.s
连成一个正方形的结构的时候，我们没法通过 BN 获得给定对角线两个 r.v.s 而剩下的条件独立（不都是 d-sep），反过来如果希望通过 MRF 刻画某些
BN 也是不可行的，经典的例子就是 inter-causal r...
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2014-06-08 23:03:47
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zzs@ubuntu:~$ sudo /opt/lampp/lampp
startapache[sudo] password for zzs:XAMPP is currently only availably as 32 bit
application. Please use a 32 bit co...
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2014-06-08 23:04:45
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WHY对于google检索，有时需要技巧会得到更好的检索结果，不用简单输入关键字检索后，一个个去浏览。对于这些技巧，基本都知道，但是如果不经常用，总是忘了，又得重新搜索下具体使用方法，这里就把它放到自己的博文中，以后方便直接使用。正文前言：多数人在使用Google搜索的过程是非常低效和无谓的，如果你...
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2014-06-08 23:05:51
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看了Swift真的是想哭啊，哇哇哇哇~~~妈蛋简直让代码视觉化了啊，而且超级简洁苹果你让开发者怎么能不爱你感觉苹果才是真正为开发者着想的啊Android什么的都弱爆了WP居然养眼要将市场份额提高到6.5%妈蛋人类不买iPhone怎么对得起自己默默地考研，顺便默默码代码拿Swift和其他语言对比Swi...
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2014-06-08 23:06:54
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【题解】：【代码】： 1 #include 2 #include 3 #include 4 using
namespace std; 5 6 int dp[105][105]; 7 int N1,N2; 8 int a[105],b[105]; 9 int
main(){10 int...
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2014-06-08 23:09:50
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这部分 cover 两个比较特殊的情形，一个是 Gaussian networks，一个是
exponential family。正态分布常见的参数化策略是均值 和协方差矩阵 ，另一种是使用 information matrix/precision
matrix，即 ，另可以用所谓 potenti....
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2014-06-08 23:10:53
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