reference:  http://e2fsprogs.sourceforge.net/ext2intro.html reference: http://www.nongnu.org/ext2-doc/index.html reference: http://www.science.unitn.it/~fiorella/guidelinux/tlk/ Each file is represented by a structure, called an inode. Each inode con…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 3 Learning Theory 3.1 Regularization and model selection 模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 2    Supervised Learning    3 2.1    Perceptron Learning Algorithm (PLA)    3 2.1.1    PLA --…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 目 录 1    Introduction    1 1.1    What is Machine Learning    1 1.2    学习心得和笔记的框架    1 2    Supervised Learning    3 2.1    Perceptron Learning Algorithm (PLA)    3 2.1.1    PLA -- "知…

机器学习中遗忘的数学知识 最大似然估计( Maximum likelihood ) 最大似然估计,也称为最大概似估计,是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的. 最大似然估计的原理 给定一个概率分布,假定其概率密度函数(连续分布)或概率质量函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样,通过利用,我们就能计算出其概率: 但是,我们可能不知道的值,尽管我们知道…

Reinforcement Learning 对于控制决策问题的解决思路:设计一个回报函数(reward function),如果learning agent(如上面的四足机器人.象棋AI程序)在决定一步后,获得了较好的结果,那么我们给agent一些回报(比如回报函数结果为正),得到较差的结果,那么回报函数为负.比如,四足机器人,如果他向前走了一步(接近目标),那么回报函数为正,后退为负.如果我们能够对每一步进行评价,得到相应的回报函数,那么就好办了,我们只需要找到一条回报值最大的路径(每步的回…

1    Unsupervised Learning 1.1    k-means clustering algorithm 1.1.1    算法思想 1.1.2    k-means的不足之处 1.1.3    如何选择K值 1.1.4    Spark MLlib 实现 k-means 算法 1.2    Mixture of Gaussians and the EM algorithm 1.3    The EM Algorithm 1.4    Principal Components…

1. ROS Indigo (30 min) Just flow ROSWiki: http://wiki.ros.org/indigo/Installation/Ubuntu NOW simply use my automation script at https://github.com/xpharry/automation_scripts/blob/master/install-ros-indigo.sh 2. OpenCV 2.X (15 min) extract the package…

dynamically typed vars: basic types: nil, boolean, number, string, function, userdata, thread & table. where nil has only one value, is mainly to differ from other types. absense of useful info bool: false & true. so false & nil are both make…

catalog . 简介 . Ext2文件系统 . Ext3文件系统 . 小结 1. 简介 VFS虚拟文件系统接口和数据结构构成了一个框架,各个文件系统的实现都必须在框架内运转,但这并不要求每个文件系统在持久存储其内容的块设备上组织文件时,都需要采用同样的思想.方法和概念,与此相反,Linux支持多种文件系统概念即使由于虚拟文件系统的存在,使得这些文件系统从用户空间和内核空间都可以通过相同的接口访问,我们接下里重点讨论Ext2/3文件系统,它们已经说明了文件系统开发中的关键概念Ext2/3的特征…