• 关于中断了的百天

    新的系统终于初告成型,导图,笔记,ipython,mathematica,一切毛线都勉强有了归宿,虽然onenote依然没有找到一个比较好的解决方案,不过outline加上微软的阉割版,勉强也算是能用了,现在开始感觉到mac系统的好,不过我想说的不是这个。 我一旦搞起来东西就完全忘了时间,忘了其他一切事情,现在说自己是个不善于处理多任务的dos系统,应该无甚大错误。 今天到朋友分享的一篇文章,心甚 […]


  • mac配置初体验-以及赞美

    最近换了电脑,终于要彻底告别使用了多年的win系统了,虽然说mac的命令行与图形界面的结合使得其在三大系统中成为最省心的程序员的选择,然而win下的那些神器在mac还能找到替代么? 思维导图?效率笔记,快捷操作?以及无论硬盘多大都是一键直达的everything,换。回系统要做的工作实在是太多了。 mathematica和matlab这两个哥们就不说了,在mac均有对应版本,安装之后现在还没有过多 […]


  • Prml1.2 学习笔记–高斯噪声下的最大似然

    本来说今天中午要写一prml,但是第一章快读完了,可是回头再一看最大后验概率,很多东西像没看一样,于是再抓起来做导图。   上次简略地提了下贝叶斯学派和频率学派的区别,接下来就细说一下这两派的不同的作法。 对于频率学派来说,既然把整个模型的参数看作固定的,那么要做的事情就是去估计这个参数,而一个非常常用的方法就是最大似然估计。 假设我们现在有一个曲线拟合问题,也就是说,我们有一堆相互对应 […]


  • Prml1.2学习笔记—似然函数

    上节从最简单的随机变量扯到宇宙原理(汗)。今天接着上次扯。 关于均值,方差标准差什么的,没有什么好说的。 值得一提是书中提到的关于随机变量的变换, 在满足x=g(y)的情况下,概率密度函数存在着变量的代换,这里比较需要注意的变量代换的下标。 离散型与连续型随机变量的期望公式,也比较简单,但是需要注意边缘分布与联合分布下的对某一随机变量的期望求解。 特别是条件分布的条件期望: 关于条件期望的形式,非 […]


  • 回顾那些年的群体性事件

    回顾下零八,那是很不平常的一事,从动车到新疆,从奥运到汶川,奥运的五个吉祥物,每一个都和一件灾难挂上了钩,那些年,群体性事件频发,我当时正读大学,那几年也是我自己最关注新闻的几年,瓮安,石首,邓玉娇,躲猫猫,在网吧通宵看汶川新闻报道,以及之后关注3q大战,那时关注一个新闻会以一种专题学习的态度去搜集所有的资料,然后分析和总结。     现在自己很少再看新闻了,如果不做记者,空洞地关注民生不如自己做 […]


  • 怒吼那光的退缩

    周日刷了两遍星际穿越。 两刷很值,土星环从遥远的看不分明的太阳光中穿过的,在暴烈的虫洞中光阴如潮水拍打星空,以及时光之屋,维度在小女孩的房间中昏睡蜷缩,这一切事物,都令人屏息静气,生怕打扰那种宏大造物之美。     不要温顺地走进那个良夜 暮年当在光阴将逝时燃烧激烈 怒吼 怒吼 朝着那光的退缩     我们被扔在三维的宇宙魔方中,困顿在喜怒无常的时光琴弦上。眨眼间要回视正视不息的光阴,肚子和坟墓一 […]


  • Prml1.2学习笔记—–兼谈离散与连续的世界。

    这节讲的大部分东西,也不需要太过于多说的样子,加法法则,乘法法则,联合分布,边缘分布和条件分布,值得注意的是联合概率的英文是the probability of X and Y,而条件概率的英文是the probability of X given y,自己在文科的思维来搞理工,一向缺乏术语的严谨性,经常懂了,向行外人表达得挺清晰,可是在行内人听起来却很成问题。这一点需要克服改进之。     接下 […]


  • Python gil之三 check

    上回书说完了信号和tick,这回书接着来说check。 当某一个主线程运行了100tick之后,经过检查,从而释放了gil锁,并由操作系统调度其他的线程来运行,如图是线程2开始运行,当线程2也运行完100个tick之后,调度线程3.这两次进行的都很顺利,但是线程三在运行时,却出现故障。     如前所述,只有主线程中实现了线程处理函数,可以处理系统广播的信号,而在线程三的这一次运行中,当线程3接收 […]


  • PRML1.1学习笔记及其扩展

    最近参加完mla2014,深感自己基础还是甚不牢靠,之前断断续续的学习,没有一部内化的大部头做根基,一切都是无根之萍。 好在最近自己的生活节奏和状态都已经调节到看prml丝毫不觉得违和的地步,而且不再焦急地想把它看完,这样的学习状态应该是最好的。于是,进军PRML。     首先是训练集与测试集的概念,泛化,输入空间与输出空间,特征空间,特征提取,监督学习,非监督学习,分类与回归任务,这些都没有什 […]