和计算机打交道的人,有时候需要长期远程访问某台机器,但是由于经费或者其它原因,这台机器没有固定IP.这种情况下IP的变化就会给使用者带来困扰,尤其是出差的时候.下面方法的主要思想是:机器定时向使用者发送邮件并告知本机IP地址,算是一种常用的方式.该方法在ubuntu 14.04上测试有效.1.安装mutt和msmtp ...
Ubuntu上安装Cuda时踩过的坑
最近学习Tensorflow时，突然想安装cuda来试试GPU的加速效果。一鼓作气将系统整个重新安装为Ubuntu 14.04，然后按照网上教程尝试安装Cuda 8.0；系统显卡是Nvidia的，然而安装之后总是在登录界面循环，或者进去之后桌面一片空白，即没有任务栏也没有标题栏；如此反复重装系统，重装Cuda接近10遍，中途放弃过但是感觉心有不甘，就去查看官方文档，链接：http://develo ...
一张图弄明白从零维到十维空间
事情是这样的，这周我给学生讲3dmax的课。为了让学生了解三视图我就顺便科普了一下什么是零维、一维、二维、三维空间。讲完不过瘾，感觉一支粉笔一块黑板讲维度是一件很爽的事情，那么.........接下来请同学们打开脑洞，看我用一支笔几张纸来为同学们展开从零维空间到十维空间之旅吧！声明：本文中的理论均依据弦理论物理的知识，结合简单的图示和通俗 ...
双位移隐式QR迭代算法(Householder旋转)
双位移即Francis位移，双位移隐式QR迭代算法的思想是第一步对应的matlab代码如下 ...
隐式Hessenberg矩阵QR迭代(Householder旋转)
隐式Hessenberg矩阵QR分解常见的是应用Givens变换来保证Hessenberg矩阵的不可约性。直到Hessenberg矩阵的对角线收敛到其对应特征值。下面的matlab代码应用Householder旋转的隐式QR分解，属于直接求解Hessenberg矩阵的特征值，并没有保证Hessenberg矩阵的不可约性。 ...
局部线性嵌入降维算法（含实验代码）
局部线性嵌入算法（Locally linear embedding, LLE）是一个非线性降维方法，由 Sam T.Roweis 和Lawrence K.Saul 于 2000 年提出并发表在《Science》杂志上。它能够使降维后的数据保持原有拓扑结构不变。现在已经广泛应用于图像数据的分类与聚类、文字识别、多维数据的可视化、以及生物信息学等领域中。LLE 是一种局部算法。它的主要思想是利用数据的 ...
谱聚类原理简述（含实验代码）
Spectral clustering(谱聚类) 是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间并收敛于全局最优解。其基本的思想是将样本数据进行相似性计算得到相似度矩阵，然后将相似矩阵转换到Laplacian 矩阵 (拉普拉斯矩阵)，做 Laplacian 矩阵的特征值分解，将得到的前 k 个特征向量按列排序后按行做 k − means 聚类，得到最终的聚类结果。由于谱聚类有很强的数学逻辑 ...
聚类之 FCM 算法原理及应用（Java可视化实现）
模糊 C 均值（Fuzzy C-means）算法简称 FCM 算法，是一种基于目标函数的模糊聚类算法，主要用于数据的聚类分析。限于篇幅和数学公式的表达，笔者誊写了一篇文档用于介绍FCM的数学推导，这篇推导主要参考on2way的“ 聚类之详解 FCM 算法原理及应用”(http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47087201)笔者誊写的FCM ...
特征值计算算法(含matlab demo)
1、幂迭代 ...
Latex某些用法小记
1、Latex反省略号 ...