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  • mahout ppt 收集

    <Category: Mahout>

    mahout相关的ppt收集.
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    本文来自: mahout ppt 收集

    static site generator:jekyll

    <Category: 小道消息>

    Jekyll is a simple, blog aware, static site generator. It takes a template directory (representing the raw form of a website), runs it through Textile or Markdown and Liquid converters, and spits out a complete, static website suitable for serving with Apache or your favorite web server. This is also the engine behind GitHub Pages, which you can use to host your project’s page or blog right here from GitHub.
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    本文来自: static site generator:jekyll

    sudo on cygwin

    <Category: Linux>

    有些时候必须要以root的身份执行,但是在cygwin下怎么做呢?

    windows Cygwin 下使用root权限的方法,sudo 方法
    修改C:\cygwin\etc\profile文件

    将对应的windows用户名的那条记录,将对于的记录
    medcl:unused:1001:513:Medcl’,U-BS-MEDCL\medcl,S-1-5-21-1781803582-33251031-1424578719-1001:/home/medcl:/bin/bash
    修改成如下,即成
    root:unused:1001:513:Medcl’,U-BS-MEDCL\medcl,S-1-5-21-1781803582-33251031-1424578719-1001:/home/root:/bin/bash

    注意,切换了目录和用户账户,之前的用户下的配置都没了哦,如ssh、svn账户信息等

    本文来自: sudo on cygwin

    Mahout 安装配置

    <Category: Mahout, 个性化推荐, 机器学习>

    Apache Mahout 是一个机器学习的框架,构建在hadoop上支持大规模数据集的处理,目前最新版本0.4。

    Apache Mahout 简介
    http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-mahout/

    基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎
    http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/

    Taste:
    http://taste.sourceforge.net

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    launchy插件:新浪微博、海词

    <Category: 小道消息, 资源分享>

    Medcl’s LaunchyKit http://bit.ly/launchykit

    launchy插件:http://www.box.net/shared/drininoui5

    提供快速访问新浪微博和海词的功能。

    使用方法:

    提示:alt+space打开launchy主界面

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    Hadoop 集群配置(centos\CDH3)

    <Category: Hadoop>

    ref:http://www.michael-noll.com/tutorials/running-hadoop-on-ubuntu-linux-multi-node-cluster/
    https://docs.cloudera.com/display/DOC/CDH3+Installation

    记录下,许久不弄hadoop,都生疏了。
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    [转]Amdahl’s law (阿姆达尔定律)的演化和思考

    <Category: 分布式>

    From:http://manio.org/progress-and-thoughts-of-amdahls-law-286.html

    G.M.Amdahl在1967年提出了Amdahl’s law,针对并行处理的scalability给出了一个模型,指出使用并行处理的提速由问题的可并行的部分所决定。这个模型为并行计算系统的设计者提供了指导。

    其形式如下:

    f为问题中可被并行处理的部分的比例,m为并行处理机的数量,Speedup为并行后相比串行时的提速。

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    机器学习的开源工具

    <Category: NLP, 机器学习, 资源分享>

    以下工具绝大多数都是开源的,基于GPL、Apache等开源协议,使用时请仔细阅读各工具的license statement
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    本文来自: 机器学习的开源工具

    HMM-Viterbi Algorithm

    <Category: 机器学习, 算法>
    简单来说,通过给定的观测状态序列,推算另一状态[隐藏状态]最可能出现的序列情况,这些状态的可能变化又称Viterbi Path
    Viterbi算法基于如下3个假设:
    1.无论是观测到的事件还是隐藏的事件都必须在一个序列中[一般对应时间]
    2.这两个序列需要重新校正排列,观测状态需要和一个隐藏状态进行对应
    3.每一个状态只依赖于它之前的那一个状态,而与其它的无关
    注:以上假设同样满足隐马模型。
    说了这么多,还是看个简单的例子吧。

    简单来说,通过给定的观测状态序列,推算出可能性最大的隐藏序列,这些序列的可能变化又称Viterbi Path
    说到viterbi算法,不得不提隐马模型(HMM),viterbi是HMM里面一个比较重要的算法。

    隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。

    在正常的马尔可夫模型中,状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的,但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符号的序列能够透露出状态序列的一些信息。

    HMM[隐马尔可夫模型]里有三个经典的问题:

    已知模型参数,计算某一特定输出序列的概率.通常使用forward算法解决.

    已知模型参数,寻找最可能的能产生某一特定输出序列的隐含状态的序列.通常使用Viterbi算法解决.

    已知输出序列,寻找最可能的状态转移以及输出概率.通常使用Baum-Welch算法以及Reversed Viterbi算法解决.

    另外,最近的一些方法使用Junction tree算法来解决这三个问题。

    Viterbi算法基于如下3个假设:

    1.无论是观测到的事件还是隐藏的事件都必须在一个序列中[一般对应时间]

    2.这两个序列需要重新校正排列,观测状态需要和一个隐藏状态进行对应

    3.每一个状态只依赖于它之前的那一个状态,而与其它的无关

    注:以上假设同样满足隐马模型。

    说了这么多,还是看个简单的例子吧。

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    本文来自: HMM-Viterbi Algorithm

    RabbitMQ .NET Client使用范例

    <Category: .NET, 试试>

    今天试验了下RabbitMQ的.NET客户端的调用,包括简单的发送和获取以及订阅方式,不过RabbitMQ的持久化好像有些问题,重启服务之后,数据丢失一部分,很奇怪,改天再仔细研究下。
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    本文来自: RabbitMQ .NET Client使用范例

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