自我学习就是把稀疏自编码器与Softmax回归分类器串联起来。
稀疏编码器是用来无监督学习的，使用无标签数据。
Softmax回归分类器是有监督学习，使用标签数据。
实际生活中，我们能轻松获得大量无标签数据（如从网上随机下载海量图片）
难以获得大量有标签数据（有标签的数据库通常不会太大，而且很贵）
如果我们手头上只有少量标签数据，但是有大量的无标签数据，这是就可以采用自我...
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2014-08-13 13:03:36
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hdu4921 Map(状压统计)
题意：有10条长度不超过1000链，链上的节点有权值。我们从这些节点中选出一些节点来，若要选节点u，则u的前继都得被选进去。对于某一种选定的情况，我们能获得的权值为，选定的节点的权值和，以及一些附加值。附加值的求法为，对于每条链的同一深度的点，若选定的点的个数超过1，那么会得到的附加值为(si*xi/ci)，其中si表示该层选中的点的权值和，xi为该层选中...
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2014-08-13 10:37:45
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下面以最快的速度简单谈谈阴影生成技术，目前普遍采用的一般有三种：Planar Shadow、Shadow Mapping和Shadow Volume，前者类似投影，计算最简单，缺点只能绘制抛射在平面上的阴影；Shadow mapping利用站在光源处所沿光源法线看去所生成的深度图来检测场景中的体象....
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2014-08-13 10:07:45
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Title: 深度问答技术及其在搜索中的应用马艳军博士, 百度Abstract: 深度问答（DeepQA）是一种基于对自然语言深度理解的智能问答技术，其核心技术涉及知识图谱建设、语义表示和计算、语义匹配等技术。深度问答在互联网尤其在搜索中有着广泛的应用价值。本课程将详细介绍深度问答中涉及的核心算法，...
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2014-08-13 00:49:24
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二叉树相关概念：路径：对于节点n1 n2 n3….nk从n1到nk的路径长度为k-1节点的层数：只有一个根节点，则层数为1，其余节点的层数为双亲节点的层数加1树的深度：树中所有节点的最大层数称为树的深度，只有根节点深度为1。满二叉树：所有分支节点存在左子树和右子树，并且所有的叶子节点都在同一层上。完...
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2014-08-12 21:46:04
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至于为什么要去实现对象的深度克隆，这里就不说了，直接说实现，也是看别人代码总结的： 1 function cloneObject( obj ) { 2 var str = ''; 3 var newObj = obj.constructor === Array ? [...
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2014-08-12 21:21:04
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本文转自：http://blog.csdn.net/unbutun/article/details/6101354#ibm-pconRead 系统调用在用户空间中的处理过程Linux 系统调用（SCI，system call interface）的实现机制实际上是一个多路汇聚以及分解的过程，该汇聚点就是 0x80 中断这个入口点（X86 系统结构）。也就是说，所有系统调用都从用户空间中汇聚到 0x...
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2014-08-12 19:10:14
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Softmax回归就是推广版本的逻辑回归。
只不过逻辑回归是个2分类问题，而Softmax是多分类问题，仅此而已。
Softmax回归在2分类情况下就蜕化成了逻辑回归。
逻辑回归的代价函数
考虑到权重衰减，修改一下就是Softmax回归的代价函数了
这里的权重衰减项是必须的，因为原先的代价函数不是严格凸函数，有无穷个极小值。现在加了这个权重衰减项，函数变成了严格凸函数。L...
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2014-08-12 17:10:34
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喜欢看电影的你想必对 1080P、AAC、x264 这些字眼不陌生，那他们究竟包含着什么信息，下面我来“深度”解剖一下。先来讲讲 360P、480P、720P、1080P 这些 P看到这了，身居屏幕前的宅男们会说了，我只知道 3P、还有 1080P？其实啊，这里的 P 意为逐行扫描（Progress...
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2014-08-12 17:00:54
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