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  標籤/注釋：    支援中文。    支援非程式碼片段的標籤/注釋的備份和恢複。    支援刪除當前模組非程式碼片段的注釋。    檔案格式：   L/C address name  如：      L 40227F a label 這是一個標籤      C 40227F a commnet 這是一個注釋        int3斷點：    支援備份“條件記錄斷點”的資訊和該斷點處的注釋：    支援刪除所有斷點。（dll中的斷點在重啟後會恢複，必須刪除對應的udd檔案。od的bug？） 

《編程之美》讀書筆記04： 1.8 小飛的電梯調度演算法 假設電梯有n層，上樓要消耗能量k1，下樓要消耗能量k2，用a[i]表示要在第i層下的人數，Si為到i層時已經下（包括i層）的總人數，則總人數S=Sn。若用F(i)表示電梯在i層停時要消耗的總能量，則電梯在i+1層停時，有Si人要多下一層，（S-Si）人少上一層。則：   F(i+1) = F(i) + k2*Si - k1*(S-Si) = F(i) + (k2+k1)*Si – k1*S ＝ F(i) + G(i) （定義G(i)

惱春風  我心因何惱春風 說不出  借酒相送 夜雨凍  雨點透射到照片中 回頭似是夢  無法彈動 迷住凝望你  裉色照片中 啊…… 像花雖未紅  如冰雖不凍 卻像有無數說話 可惜我聽不懂 啊…… 是杯酒漸濃  或我心真空 何以感震動 照片中  那可以投照片中

《編程之美》讀書筆記10： 2.18 數組分割如果直接遍曆，則至少要遍曆

      EM是我一直想深入學習的演算法之一，第一次聽說是在NLP課中的HMM那一節，為瞭解決HMM的參數估計問題，使用了EM演算法。在之後的MT中的詞對齊中也用到了。在Mitchell的書中也提到EM可以用於貝葉斯網路中。下面主要介紹EM的整個推導過程。1. Jensen不等式      回顧最佳化理論中的一些概念。設f是定義域為實數的函數，如果對於所有的實數x，，那麼f是凸函數。當x是向量時，如果其hessian矩陣H是半正定的（），那麼f是凸函數。如果或者，那麼稱f是嚴格凸函數。    

    《編程之美》讀書筆記01： 1.2中國象棋將帥問題       剛看到題時，首先想到的是除法計算除數的商和餘數（eax和edx）。後來才想到C/C++中需要動態多維陣列時，new一維數組來類比多維陣列時所進行的多維陣列的下標和實際位移量的轉換，我想很多人學習C或C++時都做過這種事吧。    

 思路很簡單：如果數組頭尾，不是一負一正，則可以直接判斷。如果是一負一正： 直接二分搜尋最小正數。再與前面的那個數比較絕對值。 求遞增數組中絕對值最小的數#include<cstdio>#include<cassert>//從遞增數組（允許重複）中找出絕對值最小的數int bsearch(const int arr[], size_t len)  {  assert(len > 0);  const size_t end = len - 1;  if (arr[0]

為了她  又再勉強去談天論愛 又再振作去慰解他人 如難複合便儘早放開  凡事看開 又再講  沒有情人時還可自愛 忘掉或是為自己感慨 笑住說沉淪那些苦海  會有害因為我堅強到利用自己的痛心  轉換成愛心 抵  我對她操心  已記不起我也有權利愛人 誰人曾照顧過我的感受  待我溫柔 吻過我傷口 能得到的安慰是失戀者得救後很感激忠誠的狗 誰人曾介意我也不好受 為我出頭  碰過我的手 重生者走得的都走 誰人又為天使憂愁 甜言蜜語沒有  但卻有我這個好友 直到她  又再告訴我重新被愛 又再看透了我的將來

大類名稱關鍵詞有監督分類決策樹資訊增益分類迴歸樹Gini指數，Χ2統計量，剪枝樸素貝葉斯非參數估計，貝葉斯估計線性判別分析Fishre判別，特徵向量求解K最鄰近相似性度量：歐氏距離、街區距離、編輯距離、向量夾角、Pearson相關係數邏輯斯諦迴歸（二值分類）參數估計（極大似然估計）、S型函數徑向基函數網路非參數估計、正則化理論、S型函數對偶傳播網路無導師的競爭學習、有導師的Widrow-Hoff學習學習向量量化網路一個輸出層細胞跟幾個競爭層細胞相連誤差反向傳播網路S型函數、梯度下降法支援向量機（

由於從公司辭職了，所以以前在公司裡搭建的驅動開發環境也就 Game Over 了，同樣由於那環境是很久以前搭建的，自己也有很多記不清楚的地方了，而且其中還是有很多需要注意的地方的，所以在這裡順便做一個環境搭建的總結，以後再要用的時候也會很方便的。                                   WDK 調試環境搭建：安裝 WDK:自然首先是安裝 WDK 了，這個好辦，直接到官網上下載，然後安裝就 OK 了，注意的是，在安裝中最好是選擇安裝全部，並且最好是安裝在 C 盤下。  

《編程之美》讀書筆記15： 4.5 磁帶檔案存放最佳化 對一個已經是最優解的排列，記第i個檔案的長度為Bi，被訪問機率為Ai。如果交換第i個和第i+1個檔案，則平均長度一定不會變小，交換後，訪問原第i個檔案時，要多訪問一個原第i+1檔案，長度增加了Ai*Bi+1，而訪問原第i+1個檔案時，要少訪問一個原第i個檔案，長度減少了Ai+1*Bi，而訪問這兩個檔案之前和之後的檔案，長度沒有改變，故有：Ai*Bi+1 - Ai+1*Bi >=0 即Ai/Bi >=

malloc/free和new/delete的區別malloc/free是C語言的標準庫函數，new/delete是C++的運算子。 由於malloc/free是庫函數而不是運算子，不在編譯器控制許可權之內。對於使用者自訂的對象而言，用maloc/free無法滿足動態管理對象的要求。（廢話） new是型別安全的，malloc不是。int a=new float[2]是通不過編譯的，new

想走出你控制的領域 卻走近你安排的戰局我沒有堅強的防備 也沒有後路可以退  想逃離你布下的陷阱 卻陷入了另一個困境我沒有決定輸贏的勇氣 也沒有逃脫的幸運  我像是一顆棋 進退任由你決定我不是你眼中唯一將領 卻是不起眼的小兵  我像是一顆棋子 來去全不由自己舉手無回你從不曾猶豫 我卻受控在你手裡  想走出你控制的領域 卻走近你安排的戰局我沒有堅強的防備 也沒有後路可以退  想逃離你布下的陷阱 卻陷入了另一個困境我沒有決定輸贏的勇氣 也沒有逃脫的幸運  我像是一顆棋

  C++0x中的x總算不再是一個未知數了。不知道D語言什麼時候才能流行起來。  gcc 4.6已經發布了，tdm-gcc 4.5.2才發布，4.6版還要再等幾個月。  4.5.2測試了好幾個月，也正因為等這個正式版，這個修改器現在才發出來。    過年期間，本打算寫個修改器替換35劇本中的一些資料， 寫完後，心想既然知道了大致的資料結構，何不操作下資料。  更改上場年份”和“添加待命的新武將”都是將資料區塊移動下。但是更改“所在地”、“身份”，實在是太煩人了，要 

《不要一個人吃飯（ Never Eat Alone）》一書介紹了21世紀的交際規則。1.努力讓自己的付出多於回報因為你會為別人提供價值，別人才會聯絡你。所以多考慮別人而不是自己。2.不要保留 不要以為友誼是有限的。這是投資，會越滾越多。3.成功的關鍵是慷慨大方在社交中通行的不是貪圖便利，而是慷慨大方。 4.在你需要前，打造好人際網路

 假設有某種很低級的晶片，不提供乘除法指令。 問題1  計算從1加到N的和 (即 1 + 2 + 3 + ... + n)。 問題2  求3的餘數。 對問題1，直接從1加到N，效率太差了，肯定不能這麼幹（小高斯都知道用乘法） 。既然不能用乘除法，那隻好用加法來類比了。             m * n，可以看做是 n個m相加，可以看做是 m，2*m, 4*m, 8*m, 16*m，... 中的幾個相加。對問題2   設 n = 4 * a + b，則 n　≡ 　a + b (mod

還記得當天旅館的門牌 還留住笑著離開的神態 當天整個城市  那樣輕快 沿路一起走半哩長街 還記得街燈照出一臉黃 還燃亮那份微溫的便檔 剪影的你輪廓太好看 凝住眼淚才敢細看                  忘掉天地 彷佛也想不起自己 仍未忘相約看漫天黃葉遠飛 就算會與你分離  淒絕的戲 要決心忘記我便記不起 明日天地  只恐怕認不出自己

《編程之美》讀書筆記17： 2.16

　　最近在看csdn解題筆記系列文章關於樹的部分，卒讀之後，捫心自問：二叉樹到底有多少種便利方法？每種方法又有幾中實現版本？各個版本間的關係如何，有無必然聯絡和轉化可能？那天知道晚上一點多才有一些確定性思考結果,總結如下。　　一、樹的遞迴遍曆方法：略；　　二、樹的非遞迴遍曆方法　　　　（1）國內教材和網路流行的解法：二叉樹的先根遍曆，中根遍曆，後根遍曆的非遞迴演算法 ；　　　　（2）自己憑直覺想了一種先序方法[1]，但無法對稱地推廣到中序、後序，便隨便翻了下師弟給的一本電子書，Knuth大弟子S

  全排列的hash函數，可以利用N位變進位，一般做法是用逆序數，但時間複雜度比較大。    設n位變進位數M，+i位逢i+1進一，顯然M可表示的數的範圍為[0, n!)共n!個  要產生n個數的排列，可以先從n個數挑一個，再從剩下的n-1個數挑一下，如此反覆n次。  若最初的n個數是 0,1,2 ... n-1，第一次挑選的數是t，則可以將t放入到M的n-1位，  若第二次挑選的數是m，則 0 <= r <= n-1 且 r != t，當r等於n-1時，   不能將r放入到M的n-