<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[海燕]]></title><description><![CDATA[——让暴风雨来得更猛烈些吧！]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; hellotruth]]></copyright><item><title><![CDATA[常用排序算法的动画效果图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/44244221</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/44244221</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Fri, 13 Mar 2015 17:49:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 快速排序



介绍：

　　快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n)
 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[B树、B-树、B+树、B*树]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/44236353</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/44236353</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Fri, 13 Mar 2015 08:47:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[B树

具体讲解之前，有一点，再次强调下：B-树，即为B树。因为B树的原英文名称为B-tree，而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树，其实，这是个非常不好的直译，很容易让人产生误解。如人们可能会以为B-树是一种树，而B树又是一种一种树。而事实上是，B-tree就是指的B树。特此说明。

我们知道，B 树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉（下面你会看到，相对于二叉，B树每个内结点有]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[R树空间索引]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/44236295</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/44236295</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Fri, 13 Mar 2015 08:40:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。举个R树在现实领域中能够解决的例子吧：查找20英里以内所有的餐厅。如果没有R树你会怎么解决？一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中，一个字段记录经度，另一个字段记录纬度。这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息，然后计算是否满足要求。如果一个地区有100家餐厅的话，我们就要进行100次位置]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab安装使用libsvm]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/41314723</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/41314723</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Thu, 20 Nov 2014 15:59:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[防止别人重复犯一些错误，把网络上看到得东西总结一下，希望对某些人有些帮助。

20120703

 

一．下载libsvm

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

在libsvm的网站上下载 libsvm-3.12.zip文件，解压后放在任意目录下，最好放在MATLAB工具箱中，比如 C:\Program
 Files\MAT]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/41314021</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/41314021</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Thu, 20 Nov 2014 15:27:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图形学:名词解释]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/40889701</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/40889701</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Fri, 07 Nov 2014 10:49:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[3D
三维（three dimension）。客观世界中静止的物体都是三维的，在计算机图形学中常在一定的坐标系中用（x，y，z）坐标系列表示物体。

3D modeling
3D建模。用三维坐标来描述物体的形状。在各种计算机图形应用领域中有不同的三维建模方法，用不同的算法来描述这些领域中的物体和对象。

3D transformation
3D变换。在三维空间中把物体的三维坐标从一个]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[小谈Elsevier中的LaTex投稿]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/39453199</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/39453199</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 21 Sep 2014 17:25:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[三修的那篇文章修改的地方不多，

为了让评审人感觉我大刀阔斧的改了很多，

也为了尝试用LaTex投稿，

所以本次我用LaTex编辑了我的revised manuscript，

有些小经验吧，给大家分享。




Elsevier所有的杂志投稿的模板都是一个，

你把那个LaTex的模板下来就好了，

注释很明白，还有一个类似于user guide（elsdo]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[各种距离]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/39346349</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/39346349</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Wed, 17 Sep 2014 18:33:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。

　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。




本文目录：

1.欧氏距离

2.曼哈顿距离

3. 切比雪夫距离

4. 闵可夫斯基距离]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[VS2010+QT5.1+opencv2.4.5图像界面第一个程序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/38464339</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/38464339</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 10 Aug 2014 00:47:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[VS2010+QT5.1+opencv2.4.5图像界面第一个程序

2013年10月08日 ⁄ 综合 ⁄ 共 2600字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 评论关闭











         QT最近新出了5.1.0版本，最近要用QT编写界面，所以重新下载了新的QT，替换了以前的Qt4.8.4.

         VS2010+opencv2.4.5+Qt]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[智力风暴（经典智力题）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995819</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995819</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 20 Jul 2014 19:59:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[智力题1(海盗分金币)——海盗分金币

5个海盗抢得100枚金币后，讨论如何进行公正分配。他们商定的分配原则是：
（1）抽签确定各人的分配顺序号码（1，2，3，4，5）；
（2）由抽到1号签的海盗提出分配方案，然后5人进行表决，如果方案得到超过半数的人同意，就按照他的方案进行分配，否则就将1号扔进大海喂鲨鱼；
（3）如果1号被扔进大海，则由2号提出分配方案，然后由剩余的4人进行表决，当且]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Stanford机器学习---第10讲. 数据降维]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995607</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995607</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 20 Jul 2014 19:44:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machine
 learning中]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Stanford机器学习---第9讲. 聚类]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995593</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995593</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 20 Jul 2014 19:43:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machine
 learning中]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Stanford机器学习---第8讲. 支持向量机SVM]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995573</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995573</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 20 Jul 2014 19:42:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine
 learning]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Stanford机器学习---第6讲. 怎样选择机器学习方法、系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995549</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995549</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 20 Jul 2014 19:38:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine
 learning]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Stanford机器学习---第7讲. 机器学习系统设计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995555</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995555</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 20 Jul 2014 19:37:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine
 learning]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Stanford机器学习---第5讲. 神经网络的学习 Neural Networks learning]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995529</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995529</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 20 Jul 2014 19:37:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine
 learning]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Stanford机器学习---第4讲. 神经网络的表示 Neural Networks representation]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995427</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995427</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 20 Jul 2014 19:29:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine
 learning]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Stanford机器学习---第2讲. 多变量线性回归 Linear Regression with multiple variable]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995411</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995411</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 20 Jul 2014 19:25:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine
 learning]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Stanford机器学习---第3讲. 逻辑回归和过拟合问题的解决 logistic Regression & Regularization]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995417</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995417</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 20 Jul 2014 19:24:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine
 learning]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Stanford机器学习---第1讲. Linear Regression with one variable]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995395</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hellotruth/article/details/37995395</guid><author>hellotruth</author><pubDate>Sun, 20 Jul 2014 19:23:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine learning中A]]></description><category></category></item></channel></rss>