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Approximation Theory: From Taylor Polynomials to Wavelets

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We are drowning in information and starving for knowledge. Approximation Theory: From Taylor Polynomials to Wavelets. 这是由 Ole Christensen 和 Khadija L. Christensen 两人合写的一本小册子，全书加上封面一共才 166 页，我想这应该是我能迅速把它看完的一大原因。 全书从 Weierstrass Theorem 引出，该定理讲的是在有界闭区间上的任何一个连续函数可以由一个多项式函数进行 uniform approximation。 这里的美妙之处就在于我们都知道多项式很 简单 ，这样一来所有问题都可以近似地化归为多项式的问题来解决，简直就跟在说 所有的问题都已经解决了 一样。 以上的两个例子都是处理一致收敛或者说 uniform approximation 的情况，实际中我们经常还会碰到各种其他的收敛或者近似。 此时考虑 Hilbert Space 中的一列向量. 也就是我们刚才所说的积分收敛，这个特殊情况也成为 least square 收敛。

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2013: 我要的幸福

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We are drowning in information and starving for knowledge. 梦想 理想 幻想 狂想 妄想. 邮箱校内微博 Facebook Twitter HackerNews Reddit cc98总觉得渐渐变成一件非常可怕的事情，渐渐地所有原本可以用来思考的时间渐渐地被漫无目的地被动地浏览一条一条互无关联的并且 10 分钟之后立马就会忘记掉的 状态 这样的事情所蚕食掉。 今年特地把尼尔 波兹曼的 娱乐至死 找出来看了一下。 A Song of Ice and Fire. 原本自己就是一个对电子产品完全不感冒的，连智能手机也都没用过的家伙，到了美国之后陆陆续续败了 macbook pro、macbook air、iphone、ipad、Nexus 10、kindle、kindle PW 之类的东西 虽然并不是全部都是给自己买的。 也不能说是完全是坏处，比如用 kindle 看完了剩下的几卷 冰与火之歌 ，对英语应该还是略有点帮助的吧 ipad 用来看论文方面也算勉勉强强吧，但是差不多也仅此而已了，原本还打算用平板来记笔记的，但是结果完全不可行。 我自己的感觉而...

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Mosh: the Mobile Shell

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We are drowning in information and starving for knowledge. Mosh: the Mobile Shell. 如其名字，mosh 差不多就是为移动设备设计的 SSH，现在的发展趋势 笔记本越来越轻便，网速越来越快，服务器越来越强大。 这其中有一个小小的不便之处就是笔记本不管是从休眠中恢复也好，还是从一处拿到另一处也好，如果网络断开重新连接了，那么 SSH 之类的连接基本上也就挂掉了，当然如果在服务器上用了 GNU Screen 或者 tmux 之类的东西，那么其实只是要再重新连接一下 SSH 然后再 attach 到之前的 session 上就好了，其实也只是小麻烦，但终究还是麻烦的。 这样即使你网络断开 截图中顶上的状态栏就是网络断开时 mosh 给的状态提示 或者休眠之后，当网络重新连上之时，mosh 会自动重新连接，而对于你在 mosh 里运行的程序来说，一切就好像你的 SSH 连接从来没有断开过一样。 并且替换是无缝的，SSH 所有的公钥私钥验证全都支持 因为 mosh 在登陆验证这部分其实是直接用 SSH 的。

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julia | Randomized.ME

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Press "Enter" to skip to content. Reveries in the Air. Julia: Piled-Like Matrix Multiplication on Memory-Limited GPUs Using MXNet. January 15, 2016. 2D Matrix Multiplication on GPUs with Limited Memories. There was a time when I imagined feeding my big big data to the graphics cards smoothly, but Mom told me that is impossible because my data stream is much too big and the memory of the graphics cards is limited. The memory is to a graphics card what capacity to a human brain. November 19, 2015. Normally...

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Teatime | Randomized.ME

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Press "Enter" to skip to content. Reveries in the Air. Join me trying some interesting techniques and applications with a cup of tea. November 13, 2015. Writing something I found when coding, like some kind of syntax sugars… though no guarantee for the correction…. There are different kinds of array initializations. Notice the differences between “{}” and “()” notations. All of them work. Those in parentheses specify how they can be initialized. How Does Sparse Matrix Work? There’s a type definition.

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JMLR Editorial Board

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MPI for Intelligent Systems. Illinois Institute of Technology, USA. University of Edinburgh, UK. Massachusetts Institute of Technology. MPI for Intelligent Systems. Massachusetts Institute of Technology. Massachusetts Institute of Technology. Edoardo M. Airoldi. Harvard University, USA. Statistics, Approximate inference, Causal inference, Network data analysis, Computational biology. Montanuniversitaet Leoben, Austria. Bandit problems, reinforcement learning, online learning. University College London, UK.

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2012: The Moment

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We are drowning in information and starving for knowledge. 不过接下来校园就渐渐安静下来，课程和科研的 load 渐渐填满了每天的生活，结果就连 free food 什么的也变得不太感兴趣了。 Coursera 上的课也在听，暑假的 GSoC 的申请工作也是紧锣密鼓，还被拉去做 KDD Cup 当然最终果然还是没有时间精力而退出了 ，总而言之每天的日程都排得满满的，现在回想起来感觉就像是被告知还能活几天了然后拼命地去做各种事情一样的。 期间还碰到 Teach for China 的人和他们仔细聊了一下，我对他们的兴趣在于我很想去了解一下他们是如何用现实的方法地去运营一个不太现实的理想，当然就事论事的话我是不会在这个时候选择去支教两年的，但是接触的过程中确实学到了挺多有趣的东西。 Sleepyworm 同学又回到了 ZJG 附近，所以那段时间也见了几次面，对于她之前假期寄养在我那里的小榕树被我养死这件事我一直很过意不去，不过大概我真的是很不擅长养植物，之前 xiaoyaya 送我的仙人掌也是在我那里一直处于亚健康状态，临走之前把它拿去种到了校友林里。

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Series

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We are drowning in information and starving for knowledge. Machine Learning and Optimization. A Compressed Sense of Compressive Sensing. 漫谈 Hidden Markov Model.

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MCMC，LDA，文本建模 (一)

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很久没写 blog 了，PyMoTW 也没想好下一个对象，刚好最近读完一篇关于文本建模的科普 LDA数学八卦. 讲的是 Gamma 函数的推导和 Beta 函数的引入. 写了 Gamma 分布以及 Binomial 分布与 Poisson 分布的关系 略去了从 Binomial 到 Gamma 的推导因为涉及到了一个比较复杂的等式. Beta-Binomial 共轭，是前面例子的延伸，对理解之后的 Dirichlet-Multinomial 共轭和更后面的 LDA 建模有很大的帮助. 噔噔噔噔，进入 Markov Chain 部分 讲了 Markov Chain 的平稳分布收敛条件和一些性质，是后文 Markov Chain Monte Carlo 算法的基础. 平稳分布的判定条件(detailed balance condition)、如何人工满足这个条件 α 接受概率的引入 以及以此为基础的 MCMC 采样算法 最简单的 Metropolis-Hastings 采样算法。 M-H 算法衍生的大名鼎鼎的 Gibbs Sampling，以及从二维到高维的推广. 以及 漫谈 HMM Definition.