【前言】今年是忙碌的一年，忙到最近几个月都没有写点啥了。但是这几个月是十分充实的，我也不断抓紧时间吸收各种知识，终于抽空将这段时间的收获分享一下啦。2015年11月2日，Garnter的Oliver和Neil发布了一个报告，题为《智能SOC的五大特征》（TheFiveCharacteristicsofanInte..
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2015-12-02 01:04:48
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概述 WeUI是一套同微信原生视觉体验一致的基础样式库，为微信Web开发量身设计，可以令用户的使用感知更加统一。包含button、cell、dialog、toast、article、icon等各式元素。 这有什么好处呢？其实从上面也可以看到官方的话，就是让你的应用跟微信官方版本更加统一，而没有...
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2015-12-01 14:29:28
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在学习了机器学习十大算法之后，我决定将目光投向神经网络，从而攀登深度学习的高峰。这条险路的第一个拦路虎就是Rosenblatt感知器。为什么这么说呢？不仅是因为它开拓性的贡献——感知器是第一个从算法上完整描述的神经网络，而Rosenblatt感知器是感知器作为监督学习的第一个模型。还因为学习Rose...
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2015-11-28 23:09:18
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Ctrl+m+Crtr+o折叠所有大纲 Ctrl+M+Crtr+P: 停止大纲显示 Ctrl+K+Crtr+C: 注释选定内容 Ctrl+K+Crtr+U: 取消选定注释内容 Ctrl+J : 列出成员 智能感知 Shift+Alt+Enter: 切换全屏编辑 Ctrl+B,T / Ctrl+K,K...
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2015-11-25 16:50:17
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前面介绍了关于压缩感知的一些理论知识，这里介绍压缩感知最简单最开始的应用——单像素相机Single Pixel Camera。 1、单像素相机的模型与结构： 如下图所示： PD是光感器件（即单像素），对应公式中的yi； 场景图像对应公式中的f； DMD是数字微镜阵列，用来生成测量矩阵，每一次对应公式...
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2015-11-25 11:01:30
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主要内容：1、L1 minimization2、Matching Pursuit3、Iterative thresholding4、Total-variation minimization1、L1 minimization这是一个凸优化问题，类似于统计学中的LASSO。优化算法有：特点：L1最小化的...
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2015-11-24 12:28:45
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主要内容：信号的稀疏表示模型压缩测量RIP性质恢复重建一、信号的稀疏表示模型信号在某个空间是非稀疏的，如果变换到某个空间，即可变成稀疏的。稀疏信号表示有极少的非零系数。如下图，左边表示X信号在R3空间中只有一个非0系数，右边表示X信号在R3空间只有两个非0系数。如果信号是稀疏的，那么就没必要采集那些...
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2015-11-23 16:29:51
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1。无限传感器两种 有基础无基础1.无线传感器网络的定义 大量静止或移动传感器，自组织和多跳构成无线网络2,。传感器网络三要素 传感器，感知对象，用户3.传感器节点的限制三点 电能，通信能力，计算储存能力4.传感器组网特点六点 自组织，以数据为中心，应用相关，动态性，...
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2015-11-20 23:12:40
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引言假设一个单例模式的bean A需要引用另外一个非单例模式的bean B，为了在我们每次引用的时候都能拿到最新的bean B，我们可以让bean A通过实现ApplicationContextWare来感知applicationContext（即可以获得容器上下文），从而能在运行时通过Applic...
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2015-11-20 18:59:57
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