《好运设计》史铁生，在高三的时候读过，第二次读的收获更多了，很感动。
我们绞尽脑汁设计的那个好运者，到最后，竟然就是此生此世的自己。
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YA
In me the tiger sniffes the rose.
机器学习|感知机与支持向量机
字数统计:
3.2k字
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阅读时长≈
12分
本文简单介绍了感知机(Perceptron)与支持向量机(Support Vector Machine SVM)的部分概念。
本文没有系统地介绍两种算法，只是作为四川大学彭玺老师《机器学习引论》的课程作业和笔记，以供参考。
more >>机器学习中有一个概念叫做『线性可分』，意思是可以画一条线把把两个不同的类别分开，比方说男左女右排好队，就是线性可分的。不过有的时候大家混在一起乱成一锅粥，完全没有办法找到这么一条线，这时候怎么办呢？也有办法，就是不通过当前的角度来看问题，把问题投射到更高维的空间去，就可能在更高维的空间里找到新的『线性可分』。
机器学习|模型评估与选择
字数统计:
4.6k字
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阅读时长≈
16分
整个统计机器学习模型选择的逻辑，在我看来，其实是：
- 模型测试：通过某种方法（留出法、交叉验证法……），使模型输出一系列数据，这个数据是其性能的表现；
- 性能度量：根据模型展示出的一系列数据，运用数学方法对数据进行处理，使得处理后的数据能够直观地代表模型的性能；(就是问题一讨论的内容)
- 模型评估：对由第二步处理后的数据进行比较，每个模型都有自己的性能度量数据，我们将每个模型的性能度量数据进行比较，这个比较不是单纯的比大小，需要运用数学方法对每个模型的性能度量数据进行处理，在处理完后得到的数据，才能进行比较；
- 模型选择：根据比较的结果，选择最好的模型。
每个步骤的名称是我自己定的，肯定和经典书籍中的描述有所出入，整个流程的逻辑应该是清楚的。
本文简述了模型评估与选择的第1步和第2步，具体地说，本文解决了两个问题：
- 怎样进行模型测试；
- 如何得到一个模型的性能度量。
机器推理|SLD Resolution
字数统计:
4.4k字
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阅读时长≈
16分
今年修了四川大学潘无名老师的「AI面向语言编程」课程，这门课程的期末论文要求对SLD消解进行简单叙述，因此我对相关内容进行了粗浅的学习。
此篇为关于SLD消解的学习笔记，简略介绍了SLD消解的原理和思想。
因为时间比较紧张，故没有仔细斟酌行文结构、语法、语言流畅度，读起来十分缺乏user-friendliness，以后如果有时间，会试图讲得更详细、明白些的。
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学习笔记|Volume Rendering
字数统计:
1.4k字
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阅读时长≈
5分
生成对抗网络与强化学习:文本生成的方法
字数统计:
2.8k字
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阅读时长≈
10分
《桨声灯影里的秦淮河》俞平伯
字数统计:
3.7k字
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阅读时长≈
12分
more >>密匝匝的绮恨逐老去的年华，已都如蜜饧似的融在流波的心窝里，连呜咽也将嫌它多事，更哪里论到哀嘶。心头，宛转的凄怀；口内，徘徊的低唱；留在夜夜的秦淮河上。
《桨声灯影里的秦淮河》 作者：俞平伯
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1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录（注意不是yilia-plus根目录）执行以下命令：
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3、在根目录_config.yml里添加配置：
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