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@cleardusk 2015-12-25T15:58:58.000000Z 字数 900 阅读 1236

学习记录.12.25

GjzCV

圣诞节(christmas)


J 语言一行代码打印出的圣诞树,来源,厉害之处在于,只用了 23 个字符!

  1. ((\:i.@#),}.)"1$&'*'"0>:0,~i.20

Screenshot from 2015-12-25 22:26:55.png-15kB

总结

掐指一算,这一周貌似没干啥-_-,今天宿舍除了我,另外五个都奔去宾馆(明天考研)了,一个人睡了一整天...
这周杂七杂八的事花了我相当多的时间...

回顾一下,周二之前,我翻了三本书:PRML, 概率论与数理统计多元微积分;我把图书馆数学那一块的书逛了几遍,像统筹,优化,数值计算等等都有,有的翻了翻目录,打算不懂的以后有需求再来充充电,但也应该意识到书的内容可能比较老。这几天也有点收获,就不谈了。

周二改变了方向,因为这样下去目标不明确,开始以实际问题为导向。对编程语言的选择比较纠结,最后还是选择以 c++ 为主,以 python 等为辅;好久未写 c++,翻出了 3 年前买的 C++ primer,作为参考书(这本书真的是本好书,我已受益不少)。

对于 face alignment 算法的实现,我想了想,把它分为三个部分,一是数据的 IO,一是随机森林(random forest)算法,一是回归(linear regression);我同时对这三个部分下手。我对数据 IO 一部分花了我并不应该花的时间,我过早地想优化,寻找速度最快的方式,结果是用 Boost 的 mmap 速度最快;linear regression 部分我暂时打算用 liblinear 库(比较小),我正在看这个,熟悉它的 api,但这个库支持的类别比较少,想着能不能加入库没有的 model;random forest 这个我就打算自己写了,当然也会参考别人的实现版本。不过这些工作我只花了一天时间左右==

接下来将继续上述工作,不过不是"全职"而是"兼职"了,因为要准备考试和课程论文以及毕设选题了。

一点感触:实践的积累是很重要的,模式识别(ML, DL)是带有很强的应用色彩的,它的理论体系,并不是纯数学那种建立在形式逻辑基础上的,而是以大量实践为基础的应用数学(和分支)。实践的意义在于,可以通过观察数据,写模型,验证模型,改进模型,获得直观上的认知以及理解模型所基于的理论的意义。


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