计算机视觉、机器学习朝拜者

Evan Miller收集了程序员应该掌握的统计学公式：http://www.evanmiller.org/statistical-formulas-for-programmers.html非常有用。但他在文章前面的这段话更有启发意义：能够运用统计学，就像拥有了秘密的超能力。大多数人只会看看平均数，而你会看置信区间。别人说“7比5大”，你会说，生成数据的过程是无法辨识的。

How to work with huge and fast data setsBig data refers to the dramatic increase in the amount and rate of data being created and made available for analysis.A primary driver of this trend is

By Jill Reese, MathWorks and Sarah Zaranek, MathWorksView PDFMulticore machines and hyper-threading technology have enabled scientists, engineers, and financial analysts to speed

http://www.mathworks.cn/support/product/DM/installation/ver_current/?s_cid=pi_dc_pi_R2012binstalling and Configuring Parallel Computing Toolbox and MATLAB Distributed Computing Server (R2012b)

最近在写深度学习的程序，遇到一些瓶颈，多方咨询下大牛的经验，无果，找到了一篇机器学习心得，为了不浪费，翻译后贴出来吧。        项目失败在IT中太常见了。如果在你公司里使用一项你们不熟悉的技术，那风险很高。机器学习在学术界出现很长时间了，但是走进公司并且让公司尝到甜头也是最近几年的事情。因此正确机器学习在工业界还有很大的潜力，能使得公司降低开销，开辟新径，但是它仍然有一些陷阱要注意。

使用mean-shift方法、隐马尔科夫模型的恋爱指南----用数学指导我们的生活！！！   作者：gubgub [1][2]   [1]xxxx公司 [2]xx小组         开篇   爱情是人类最宝贵的情感， 可是很多人无法拨开迷雾去摘取最美的花。   我曾经为此迷茫，可是突然我发现了科学的力量！！！！ 使用数学，揭开了恋爱

前面的进20篇博文已经牵扯到很多机器学习算法咯，已经吊足了胃口，从后面开始正式学习机器学习的理论，涵盖：加州理工(caltech)的 Yaser Abu-Mostafa教授的机器学习，偏重于传统统计理论斯坦福大学（Staford U)的Andrew Ng教授的机器学习，偏重于实用，直观理解多伦多大学（Tronto U）的Geoffery Hinton教授的高级神经网络，偏重于神经网络和

如果你的操作系统是64位的win7,并且使用VS2010调用OpenCV2.4.4,提示缺少msvcp110d.dll和msvcr110d.dll(debug模式下)或者msvcp110.dll和msvcr110.dll(release模式下)的话，      你就要考虑一下重新编译下OpenCV咯，而不是使用安装解压后的dll和lib文件，因为VS2010对应的这两个MFC文件是100版本，

发几张收藏的图，让大家对学科起源有点了解，避免因学科纷争而引起不和，生命科学也罢，神经网络也罢都摆脱不了从物理和数学的角度去解释，因为机器学习中很大的一部分，尤其是神经网络，最近深度学习很火，所以一些物理术语出现在神经网络中让人很不解。接着来个物种进化吧，当然是科普简图咯，这种图好处就是让一部分人看到了很激动，老想着在里面找到灵感，有时间可以看看《物种起源》吧最后就来个宏观

这几天暂停下稀疏编码的后续博文，因为一直在想一个问题，大脑学习是否是凸的，如果是凸的，一个班的孩子或者一个学习小组同时学习一门课后，水平应该差不多，但这是与现实是矛盾的，是每个人的惩罚不一样？还是每个人的模型不一样？导致模型变化的因素是皮层网络结构发生了变化了？那么是什么导致网络结构发生了变化，考虑到上节（稀疏编码的前生今世（二））中提到：活跃细胞间的网络连接增强，“好孩子”一本书看的多了，自然就

C++语言很通用，但是写程序太慢，matlab很适合科学运算，但是对于一个码农来说又想在互联网上弄潮，因此决定使用python这个粘贴语言作为日后的工具，学了两天感觉确实很方便，无论是科学计算、桌面程序，互联网程序（前台，后台），可视化等都很方便，写起来也很快，顿时觉得“生命有限，所以我们要用python”是对的，很happy！初学者最好装python(x,y),因为这个安装包包含了大多数常用

可扩展性是Python的一大特色，一方面，由于Python是解释执行的，这导致运行速度会比编译型语言慢，因此可以通过使用C/C++重写核心部分代码以解决性能上的瓶颈(程序90%的时间再运行10%的代码)；另一方面，可以通过扩展，达到添加整合一些额外的功能以及保持专有源代码的目的。在本文接下来的部分中我们将讨论如何编写C/C++扩展代码，并使用它们的功能。    我们要建立的是一个可以在Pyth