LiXiang

我自己写的第一个 wordpress 插件，很简单，但很有成就感！

Introduction:

Youdao Translator automatically translates your blog only by move the mouse to choose some words. It supports the following different language pairs:

• Chinese (Simplified) <-> English
• Chinese (Simplified) <-> Japanese

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　　STL 中 map 的定义如下：

　　template < class Key, class T, class Compare = less<Key>,class Allocator = allocator<pair<const Key,

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　　今天调试程序，本来一直运行的好好的，由于换了一批数据，在运行过程中突然崩溃，并弹出如下崩溃信息

　　出错的函数代码如下：

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　　转载自：http://goo.gl/6thpQ

　　Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。该结果往往用于和其他特征值加权求和，而非直接相乘）

　　那么它究竟是什么样的一个东西，又有哪些适用情况和不适用情况呢？

一、官方定义：

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　　原文转载自：http://goo.gl/L6bC5，感觉很好，轻微修改格式，请作者见谅

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，减少所需时间的二次方项之可能性。

　　步骤：

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　　昨天百度年会，惊现美女HR，度娘这回着实好好宣传了下自己，一个HR在微博上的效应省了百万宣传费，教科书一样的案例啊，成为百度无数技术宅男的心中女神，粉丝暴涨，技术型公司招几个这样的美女具有重要的战术级意义，很多程序员要求组团面试，看来以后进百度难了啊！

　　一直觉得回顾昨天总是夹杂着伤感和幸福，2011年就这样过去了，来不及道别，来不及再见。
　　2011年，是我读研究生的第二年，虽然很早就进了实验室参与一些事情，但是这一年的离开却让我不舍，以后再也不会让本本分分学生一样好好读书就是王道，随之而来的是项目，研究工作，论文等。
　　2011年，做了一些算不上研究的工作，主要是找找感觉，灌灌水，其实有时觉得自己不是非常适合做科研，但真做起来还是很投入很有激情的，2011年还是没有找到自己喜欢做的方向，很可悲，但不放弃
　　2011年，又去一些地方旅游，广东，内蒙古，其实，我觉得在旅游中是非常单纯的，可以体验不同的生活，风俗，放弃平时的烦恼，就是玩

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　　转载自：http://goo.gl/0MPqC

　　大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。

　　1.Bloom filter

　　适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集

　　基本原理及要点：

　　对于原理来说很简单，位数组+k 个独立 hash 函数。将 hash 函数对应的值的位数组

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　　在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，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

　　5. 标准化欧氏距离

　　6. 马氏距离

　　7. 夹角余弦

　　8. 汉明距离

　　9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数

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　　最近在做一个项目，需要用到一个词典的小功能，由于暂时不需要考虑效率，我就使用了STL 的 map 容器，但在测试过程中发现 Windows 和 Linux 下存在不同的映射结果，其中  Windows 的结果跟自己设计的一样，而 Linux 却出现差错，debug 好久才发现如下问题：

　　其中，Linux 平台下使用的编译器版本为 g++ 4.1.2，Windows 下使用 Visual Studio 2010 编译。

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