放假闲的无聊，手机微信加了微软小冰——这个号称“史上最强聊天机器人”。据说“小冰”是“基于
Bing
云技术研发的新一代人工智能产品”，我开始感觉就是用点搜索技术加上关键词字典匹配算法，跟以往接触过一些自动应答机器人差不多。不过，今天我又跟她聊了一会儿，感觉还挺有意思，特别是最后，我还对这个小姑.....
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2014-06-02 22:12:56
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一、Mahout简单介绍查了Mahout的中文意思——驭象的人，再看看Mahout的logo，好吧，想和小黄象happy地玩耍，得顺便陪陪这位驭象人耍耍了...附logo：（就是他，骑在象头上的那个Mahout）步入正文啦：
Mahout是一个非常强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集.....
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2014-06-02 08:14:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录...
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2014-06-02 07:31:21
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:30:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:28:41
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链.....
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2014-06-02 07:28:03
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DS4000在LVM层面mirror的问题
方案：
两台DS4000，通过两台SAN交换机，交叉连接到两台P55A服务器，两台DS4000上的之间LUN在AIXLVM上建立mirror关系。
环境：
DS4700×2；P55A（HBA×2）×2；B16×2。
过程：
B16上划分zone，4700上做RAID、LUN，P55A识别一切正常。
P55A的AI..
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2014-06-02 04:03:50
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题意：在给定的数组里，寻找一个最长的序列，满足ai-2+ai-1=ai。并输出这个序列。很容易想到一个DP方程dp[i][j]=max(dp[k][i])+1.
（a[k]+a[i]==a[j],1=dp[1][5]。这样我们只需要在遍历数组的时候维护数组每个数的最大的下标即可。这里使用hash来做...
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2014-06-02 00:39:39
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剪枝的概念极大极小过程是先生成与/或树，然后再计算各节点的估值，这种生成节点和计算估值相分离的方式，需生成规定深度内的所有节点，搜索效率较低。
如果能边生成节点边对节点估值，并剪去一些没用的分枝，这种技术被称为α-β剪枝。剪枝方法(1) MAX节点（或节点）的α值为当前子节点的最大到推值；(2)
M...
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2014-06-01 12:32:00
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二叉树的层序遍历(要求区分层，例如每层遍历完输出换行)
单单层序遍历非常简单，一个队列就搞定了，但是区分层则要麻烦些。总的思路无非就是在每次print的时候，要能通过某个东西
区分出当前节点是否是一层最后一个节点，或者下一层的最后一个节点，感觉有点类似于机器学习中找个区分度明显的特征：
1.自己的解法，在单队列基础上，输入队列的数据添加一个标志 ，LevelHeaded，同时...
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2014-06-01 10:49:44
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