今天看了两集Stanford 的Machine
Learning，先说说感受，在看的过程中，脑海里冒出来一个念头：在中国的大学里，教授们都是好像在做研究，而学生们都是好像在上课，到头来不知道学到了什么，我在屏幕的这边都能感受到他们和我们的不一样。
其实对于机器学习，我是真心不懂，也不知道为什么忽然就...
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2014-04-28 05:32:20
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本论文主要有三个关键的贡献：使用积分图快速地计算haar特征使用adaboost算法从特征池中现在关键的特征构建分类器级联实现快速的人脸检测haar特征：本论文使用三种简单的矩形特征：由上下（或者左右）邻接的大小相同的两个矩形组成（如下图a），特征值为白的矩形的像素和减去黑的矩形的像素和由上下（或者...
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2014-04-28 03:12:04
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分析的过程：1、假设前序遍历的第一个值为a，该值就是原二叉树的根节点。2、在中序遍历结果中查找a。
则在中序遍历中a前面的节点，就是原二叉树a节点左子树的中序遍历结果；在a后面的节点，就是原二叉树a节点右子树的中序遍历结果。3、由第二步得到a节点左子树的节点个数为m，那么在前序遍历中a后面的m个节点...
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2014-04-28 02:32:53
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#include #include // 操作符// 优先级 符号 运算顺序// 1 ! 从右至左//
2 * / % 从左至右// 3 + - 从左至右// 4 = 从右至左int op_preced(const char c){ switch(c)...
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2014-04-28 02:09:18
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一
统计学习方法概述统计学习对象：数据-->数据特征-->数据模型-->知识-->预测统计学习关于数据的假设：
具有一定统计规律性的同类数据。统计学习目的： 对数据进行预测与分析，尤其是对未知新数据进行分析预测。通过构建概率统计模型实现。统计学习方法：
监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习监督...
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2014-04-28 01:04:26
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在OSI体系中，该层位于第二层，从下到上依次：物理层，数据链路层，网络层，运输层，会话层，表示层，应用层。在TCP/IP体系中，该层位于第一层，从下到上依次：网络接口层，网际层，运输层，应用层。在这层中，涉及到最重要的知识点1
帧的格式2 差错检验3 碰撞检测4 帧的长度问题MAC帧的格式6字节：目...
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2014-04-28 00:21:12
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《Introduction to Data Mining》 《Data Mining :
Concepts and Techniques》 《Introduction to Machine Learning》 《机器学习：实用案例解析》
《Pattern Recognition and Machin...
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2014-04-27 23:32:07
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此系列文章只是OpenCV
tutorials的学习和总结。网址：http://docs.opencv.org/doc/tutorials/tutorials.html基础OpenCV入门包括以下内容：OpenCV介绍---------------------------------学习如何安装Op...
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2014-04-27 22:34:28
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很久没有用过二叉树了，最近由于需要用到了，发现很多知识需要巩固了，中间涉及到一个算法就是找任意两个节点的最近祖先。通过本人回顾和演算，最终提出了下面一个方法，网上也有很多其他的方式实现，再次仅对自己好几个小时的工作作个记录和积累吧！
程序是用C语言写的，个人觉得如果用C#实现会更加方便。首先是数据结...
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2014-04-27 21:49:15
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每边有一个权值，要求得到最大流并且使得权值和最小把EK算法中的bfs改成spfa，spfa需要注意的是进行松弛的边容量不能为0const int
INF=0xfffffff ;struct node{ int s,t,cap,cost,nxt ;}e[200005] ;int sumflow ...
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2014-04-27 21:45:47
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