其他

裝置管理系統設計和實現 從1月份到3月初，一直在做一個系統，之前做項目都不考慮什麼架構，直接把SQL寫到cs檔案中，後來學會了分層架構，我想以後如果要做類似的網站肯定就這樣做了。 1、  架構設計，採用和微軟經典的petshop架構類似的分層方式，但是考慮到不需要針對多類資料庫，而且也不需要考慮過於複雜的設計，所以就簡單進行這樣分層2、 

在三月份的時候做過一個很小的功能，就是從資料庫中擷取資料，然後通過json把資料傳遞到iphone用戶端上面，不知道iphone開發的項目是否都需要使用json，我做的只是提供一個資料互動的介面而已，在VS2010下面建了一個C#的MVC工程，把之前專案管理系統的架構拿來改了改，就交工了。json超哥是知道的，我之前也不知道，但用過後發現其實挺好用，無非是資料轉送的一種格式罷了，通常使用的就是使用list進行資料封裝，這裡列出工程中所寫的一些代碼：ApsaraVideo for

公開課地址：https://class.coursera.org/ml-003/class/index 授課老師：Andrew Ng1、prioritizing what to work on:spam classification example(垃圾郵件分類系統)前面學到的都是一些理論知識外加實踐過程中的診斷方法，這一講是針對一個實際問題進行分析-垃圾郵件分類系統。相信大部分用過email的人都知道什麼是垃圾郵件，對垃圾郵件也深惡痛覺，如果不知道什麼是垃圾郵件的請看下面：左邊很明顯是一個垃圾

Andrew

昨日，一個在南大學城市規劃的同學在新浪微博上@我按照他的意思是把Json資料轉換為向量圖，我之前並沒有聽過好這麼轉換的，上網站看了一下，發現芝加哥真的把城市規劃的資料放在了github上面，具體見這裡 ：http://thechangelog.com/the-city-of-chicago-is-on-github/隨意選擇其中的一個，我這裡選擇的是Bike routes in

time limit per test1 secondmemory limit per test64 megabytesinputstandard inputoutputstandard outputThe king is left alone on the chessboard. In spite of this loneliness, he doesn't lose heart, because he has business of national importance. For

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公開課地址：https://class.coursera.org/ml-003/class/index 授課老師：Andrew Ng1、model representation(建立模型)考慮一個問題，如果給定一些房屋售價和房屋面積的資料，現在要預測給定其他面積時的房屋售價，那該怎麼辦？其實這是一個線性迴歸問題，給定的資料作為訓練樣本，用其訓練得到一個表示售價和面積關係的模型（其實是一個函數），然後用這個函數進行預測。基本流程如下：2、cost function(代價函數)ps:其實這一節中代價

using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using Videoworks.VPServer.Service;using Videoworks.VPServer.Config;using MySql.Data.MySqlClient;using MySql.Data.Types;namespace Videoworks.VPServer.DAL{ public

公開課地址：https://class.coursera.org/ml-003/class/index 授課老師：Andrew Ng1、classification(分類)考慮一個預測病人腫瘤的系統，該系統能判斷病人的腫瘤是良性還是惡性。我們可以用一個值y∈{0,1}來表示預測結果，當y為0時表明是良性的，y為1時表明是惡性的。我們收集了8個體現腫瘤的大小和性質的樣本資料，在平面上描出點如下：假設我們用資料進行線性迴歸得到的直線，那麼可以確定一個閾值-0.5，我們可以把malignant等於5的

在大陸上不了Facebook和twitter，相信每個人都知道。之前一直在用自由門，但最近發現自由門用不了了，昨天改用Gapproxy，發現Google每天贈送1G的瀏覽供你瀏覽各種網站，很是方便，速度比用自由門快多了。在這裡把資料匯總下，給出最快的搭建Proxy 伺服器的方法。1.建立自己的application 詳細情況請見此貼：http://apps.hi.baidu.com/share/detail/24085039

公開課地址：https://class.coursera.org/ml-003/class/index 授課老師：Andrew Ng1、multiple features(多特徵)在第一次課中我們假設房屋的價格僅和房屋的面積相關，顯然這與實際情況不符，為此，我們需要考慮更多的影響因素，也就是這裡說的房屋的特徵。比如，我們可以加入房屋中臥室的數量，房屋所在的樓層數和房屋的年齡這幾個因素：顯然，我們之前定義的函數形式就作廢了，現在需要重新定義函數，這裡可以定義多變數的一階函數。當然，如果變數再多，可

一轉眼，2月10號就到了，從1月10號到現在，算是實習一個月了，當然，中間有個春假八天的小假期-從20號到27號。 在這一個月中，有很多體會，有些是在剛實習第一天就感受到的，例如在外面吃飯很貴；有些是在實習第一周結束時感受到的，例如大海他們都是很友好的朋友；還有一些是最近一段時間才感受到的，例如天天擠公交車實在太折磨人了，早上去很擠，晚上回來很堵。 要說我每天的安排，大致如下：早上7:07分起床7點35分左右出門去食堂吃早飯8點左右在月台等車8點30分左右到達公司11點45左右吃午飯12點到13

公開課地址：https://class.coursera.org/ml-003/class/index 授課老師：Andrew Ng1、the problem of overfitting(過擬合的問題)回到我們最早提到的預測房屋價格與房屋面積關係的線性迴歸問題，最簡單的模型是線性關係，但是在很多情況下線性關係是不適用的，需要引入二階三階等。不過在引入高階後又存在新的問題，樣本資料能很好的擬合了，但是對於新來的資料卻不能保證正確性，這就很可能出現了所說的過擬合：從可以看到，左側線性擬合效果很差，

 public DataTable CheckDate(string  checkBeginTime,string checkEndTime,string fliter)        ...{            System.Text.StringBuilder strSql = new System.Text.StringBuilder();            strSql.Append("select NoteID,NoteTitle,CreateDate,EndDate from

源自：http://www.cnblogs.com/ycc/archive/2007/10/29/942223.html  用javascript自訂SharePoint文件庫/清單項目菜單 我們在SharePoint中自訂菜單，通常通過帶CustomAction

本書封皮如下：上周三的時候淩曉峰教授來我們學校做“如何寫好學術論文”的學術報告，彙報完畢後他現場簽名售書，雖然我當時沒有買一本，不過好在還是有人買的，今天晚上把這本書大致過了一遍，覺得比較淺顯，從英文翻譯過來的痕迹明顯，口語化太嚴重。不過，還是有一些值得學習的地方，摘抄如下：p59：研究過程概覽第一步：為自己確立一個具體的研究問題。第二步：尋找問題的解決方案。這裡注意要準備多個候選解決方案，原因大家都知道第三步：進行理論或實驗上的反覆推敲。這是為了論文研究假設正確與否第四步：為自己鼓掌。理論推導

文獻檢索EI檢索（EI village）普通檢索不區分大小寫詞根檢索$management 能檢出manager等檢索個人發表文章檢索欄位（英文）： Smith.A.Brandon檢索欄位（中文）：((long.teng) or (teng.long)) WNAV beijing inst* of tech*檢索某一主題例如：Tall building檢索：{{Tall building} AND {Earthquake restance}}Web of knowledge包括：專利資料庫-De

針對資料的可視化顯示，可以說Dundas Dashboard給我們提供一個非常好的平台，最近正好要學這個東西，給support寫了一封信，很快收到了他們的工程師的回信。相信如果你給外國人寫過信請教技術問題，一定會覺得他們真的是無比熱情，這一點中國是比不了的。 這篇文章就貼一封外國人的email回複，其中包含了很多內容，也涉及到如何基於Dundas

第五章 第一題：給出如下布爾函數的決策樹： (A∧B)∨(C∧D) 第二題：考慮根據不同天氣情況決定是否野餐的問題。現有一個集合，標示了根據某些條件是否進行野餐。旁邊是該問題的一個決策樹： (a)   圈出表中原本True但識別為False的執行個體(b)   圈出表中原本為False但識別為True的執行個體(c)    如果將一個葉子節點轉化為一個屬性集，則轉化的應該是哪個葉子節點？(i)Raining=T    (ii)Sunny=T