一：cocos2d-x系列产品从cocos2d-iphone获得成功后，cocos2d-x已经迅速发展了起来，研发了一系列的产品，如下截图，其中对于楼主比较重要的是cocos2d-x，cocos2d-html5.二：cocos2d-xAPI风格 两个阶段够构造器与及使用静态create()函数 第一...
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2015-08-08 18:08:34
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一、综述
归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide
and Conquer）的一个非常典型的应用。
算法描述
归并操作的过程如下：
申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置比较两个...
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2015-08-08 16:40:13
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最近一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来，看了好多论文，写了一篇综述，对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。
其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法，早在上世纪八十年代就已经被提出来，但当时硬件运算能力有限，所以当时只用来识别支票上的手写体数字，并且应用于实际。2006年深度学习的泰斗在《科学》上发表一篇文章，论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力，从而掀起了深...
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2015-08-08 00:04:21
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一、综述
快速排序是交换排序中的一种，平均算法复杂度是O(nlogn)，最坏O(n*n)。下面用Java实现一个快速排序，并用注释的方式解释了思想和原理。
二、Java实现堆排序
{CSDN:CODE:869950}
三、结果检验
{CSDN:CODE:869983}...
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2015-08-08 00:01:10
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最近一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来，看了好多论文，写了一篇综述，对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。 其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法，早在上世纪八十年代就已经被提出来，但当时硬件运算能力有限，所以当时只用来识别支票上的手写体数字，并且应用于实际。2006...
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2015-08-07 23:37:20
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一、综述
堆排序是选择排序中的一种，算法复杂度是O(nlogn)，最坏最好都是这个。下面用Java实现一个堆排序，并用注释的方式解释了堆排序的思想和原理。
二、Java实现堆排序
{CSDN:CODE:853870}
三、结果检验
{CSDN:CODE:853886}...
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2015-08-05 15:01:21
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之前我写过《我对说话人识别/声纹识别的研究综述》，本篇基本上可以是这个综述的续写。其实，写的也没有什么深度，想获得深度信息的朋友们可以不用往下看了，还不如下载几篇领域内的国内博士论文看看。为什么是国内呢？因为国内博士论文前面的综述写的还不错，嘿嘿~我写这个主要是给不熟悉这个领域内的朋友看的，用通熟的话描述这个领域内重要的一些算法，等于是入个门吧。PLDA算法前面博客已经提到过声纹识别的信道补偿算法，...
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2015-08-05 10:33:49
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Go Go Go
第十讲也顺利结束啦，不愧是Advanced Recursive NN讲得内容确实有些Advanced，不过如果认真听课再认真看课后的paper的话，我相信还是可以完全理解的。
开始总结喽。。。
首先，老师在课上开篇讲了RNN的一个综述吧，也是使用RNN进行NLP的三个大的要素：1.Train objective主要有两种，一种是cross-entropy或者ma...
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2015-08-04 23:06:02
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为了方便大家从理论到实践，从入门到精通，循序渐进系统地理解和掌握推荐系统相关知识。特做了个读物清单。大家可以按此表阅读，也欢迎提出意见和指出未标明的经典文献以丰富各学科需求（为避免初学者疲于奔命，每个方向只推荐几篇经典文献）。1. 中文综述(了解概念-入门篇)a) 个性化推荐系统的研究进展 okb)...
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2015-08-04 10:40:27
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GMM-UBM系统框架
GMM-UBM的核心思想是用混合高斯函数去拟合特征在高维空间的概率密度分布，在训练说话人模型的时候，由于注册时说话人的数据稀疏，通常利用一个通用背景模型(Universal Background Model，UBM)和少量的说话人数据，通过自适应算法(如最大后验概率MAP，最大似然线性回归MLLR等)得到目标说话人模型；在测试时，用测试语音相对于目标说话人模型和UBM模型...
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2015-08-03 21:00:17
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