原创 LDA算法入門
摘自：http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943 一． LDA算法概述： 線性判別式分析(LDA)，也叫做Fisher線性判別(Fisher Linear Disc
2020-02-20 20:03:11
原创 Ubuntu14.04安裝搜狗拼音輸入法開機死機
最近裝了Ubuntu14.04的雙系統，覺得自帶的輸入法總是出現各種問題，比如有好多字打不出來，還有好多情況開機根本調不出輸入法的。所以就選擇安裝搜狗拼音輸入法。當時就是按照百度經驗上的方法安裝的，但是後來發現那個安裝方法
2020-02-20 20:03:10
原创 error lnk 2019
錯誤 19 error LNK2019: 無法解析的外部符號 __imp__PLAY_StopDataRecord@4，該符號在函數 "public: void __thiscall CAviConvert_DemoDlg::StopCo
2020-02-20 20:03:10
原创 spark數據傾斜處理
1、在沒有groupby reduceby的情況下，可以將原始數據repartition()一下，增加task的數量。 2、如果存在groupby reduceby的情況，如果只是統計key的數量，可以在key前面加上隨機數，將k
2019-06-12 17:18:50
原创 目標檢測的圖像特徵提取之（一）HOG特徵
轉載地址：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348 1、HOG特徵： 方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient, HOG
2018-08-25 16:17:30
原创 指數分佈族的後驗概率函數都可以是logistic/sigmod形式
logistic regression的魯棒性較強，針對樣本的不同分佈都可以得到一個相當不錯的效果。在Andrew Ng的課程裏面說過，logistic function可以用來做樣本符合指數分佈族的後驗概率函數。三年前的自己怎麼都想不通
2018-08-25 16:17:22
原创 移動硬盤 使用驅動器X：中的光盤之前需要將其格式化 的 解決辦法
在linux下使用了 sudo ntfsfix /dev/sdc1無效。我的是ntfs系統。然後在windows下修復成功了。 windows的命令應該是：chkdsk F: /f
2018-08-25 16:17:22
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原创 linux 下的path變量
## 在linux下面經常用到path這個變量，比如你在終端編譯一些命令的時候，經常提示一些.o文件找不到，其中的一種可能就是.o文件所在的路徑沒有加入path裏面。還有可能就是沒有ldconfig，這種情況參考上篇轉載的文檔。
2018-08-25 16:17:20
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原创 "error while loading shared libraries: xxx.so.x" 錯誤的原因和解決辦法
一般我們在Linux下執行某些外部程序的時候可能會提示找不到共享庫的錯誤, 比如: tmux: error while loading shared libraries: libevent-1.4.so.2: cannot ope
2018-08-25 16:17:20
原创 讀者寫者問題
這篇文章參考了該鏈接http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_a3eacdb20101ct0c.html 2.讀者—寫者問題 讀者—寫者問題（Readers-Writers problem）也是一個經典的
2018-08-25 16:17:20
原创 C++ typedef struct 引起的expected unqualified-id before...錯誤
環境ubuntu 14.04 自己寫的一個C++小程序，在定義結構體的時候，使用了typedef struct structName{...};結果一直提示expected unqualified-id before錯誤，就是在對str
2018-08-25 16:17:20
原创 linux 移動硬盤文件無法改變權限
原文地址：讓linux掛載的移動硬盤具有執行權限。 本文試圖通過探求達到讓linux系統掛載的移動硬盤具有可執行權限之目的的途徑來梳理有關linux系統設備掛載、用戶和羣組、以及文檔權限方面的基礎知識。 一、提出問題 當插入一個wind
2018-08-25 16:17:20
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原创 Logistic Regression的決策超平面
深度學習中偏置（閾值）不參與正則化。這時候我就想到了邏輯迴歸和svm。 svm和邏輯迴歸都是用來做分類的，而且就以機器學習的角度去講（先不從統計學分析）他們都是在找一個決策超平面。但是一個超平面的表現方式多種多樣，法向量的模長
2018-08-25 16:17:20
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原创 從損失函數談一談adaboost和GBDT和xgboost的區別
adaboost和GBDT和xgboost在損失函數的最優化方法是有很多不同的，三者的不同之處其實就在於最優化方法的不同（這樣說不知道是否妥當，至少站在這個角度的我認爲是正確的，多年後可能發現這個觀點不太妥當）。adaboo
2018-08-25 16:17:20