一些抱怨……

真是那啥……见鬼
很多时候明明机器上就有的软件就不想再装了,不过有时候真是麻烦……

例如说SVN。OK,在linux上我用命令行svn用得好好的,但是Windows这边我没装Apache也懒得从source编译,所以就装了TortoiseSVN。可是要在MSYS里用一些工具的时候它却要用命令行svn =_=
把那些命令换成TortoiseProc.exe并且连参数也一起改过来,还是不行。行为不一样嘛。总不能指望makefile过程中弹出N多的对话框让你填数据吧?可恶

例如说CVS。Windows上我没特别安装CVS,不过Eclipse我倒是装了好几个。前几天想更新一下手上的SpiderMonkey/Rhino代码,就想,该用CVS了吧,是不是装一个。不过又懒得装,于是直接从Eclipse里新建CVS project来下源代码。但连接状况也未免太差了,js+js2两个目录加起来33.6M的东西居然下了3天……

例如说Ant。同上,既然Eclipse里有,何必再装呢?不过说起来我好久没用命令行下的Ant了……要build一个Java项目总是直接在Eclipse里完成,都给惯坏了。这下可好,从JDK的sample目录下把scripting项目导入Eclipse,然后用里面的Ant编译,然后……失败了。可恶的Sun吧sample全做成了NetBeans project,在我看来对Eclipse超不友好。要想把那个build.xml直接在Eclipse里用绝对是没门——有些变量,例如说nbjdk.home,设起来真麻烦,因为我的路径上有空格……
然后想了想,干脆拿Eclipse里的Ant 1.7.0直接在命令行里用。但是我忘记“ant”这么个命令到底对应的是什么了,呜呜。突然发觉原来是对应bin里的ant.bat,然后才终于解决了那玩意的build...

Arrgh! It's driving me nuts!
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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