Network）的思路简单又伟大：使用 1×1 卷积为卷积层的特征提供更组合性的能力。 NiN 架构在各个卷积之后使用空间 MLP 层，以便更好地在其他层之前组合特征。同样，你可以认为 1×1 卷积与 LeNet

学习好的表示(representations)是深度学习的核心目的，而非像 SVM 一样就是在特征的固定集合做一个线性预测。（吐槽 SVM 用 kernel 转移重点） 为什么决策树注定泛化能力差？我的

的封装。 Drawing with Quartz and UIKit 列举了这些对应关系。界面的内容主要是图像和文字，文字是怎么显示的？也是使用 Core Graphics 框架绘制出来的。 接下来，正式开始本文的话题。

把搜索到的每条新闻进行索引后加入数据库。然后通过Web服务器接受客户端请求后从索引数据库中搜索出所匹配的新闻。 本人在介绍搜索引擎的章节中除了详细的阐述技术核心外还结合了新闻搜索引擎的实现代码来说明，图文并茂、易于理解。

公司标志的颜色更相关。在这两种问题中，我们的先验知识是不完整的，但显然，它有助于区分相关和不相关的特征。 本章考虑的问题是：“我们可以设计出怎样的算法，使用近似的先验知识结合可用数据来形成一般假设？”

3 ，未知属性的值是z。z可以通过公式计算出来。 这里，已知的属性称之为 特征 ，未知的属性称之为 目标 。假设特征与目标之间确实是线性关系，并且我们已经得到表示这个关系的权值w 1 ，w 2 ，w

3 ，未知属性的值是z。z可以通过公式计算出来。 这里，已知的属性称之为 特征 ，未知的属性称之为 目标 。假设特征与目标之间确实是线性关系，并且我们已经得到表示这个关系的权值w 1 ，w 2 ，w

正交三角矩阵分解（QR分解） Pinv 矩阵伪逆 特征值和奇异值 Eig 求特征值和特征向量 Poly 求特征多项式 Hess Hessberg形式 Qz 广义特征值 Cdf2rdf 变复对角矩阵为实分块对角形式

最简单的方法，就是把句子中的每个单词，都替换成翻译后的目标语言单词。这里有一个简单的例子，把西班牙语逐字翻译成英语： 我们只是用匹配的英语单词替换每个西班牙单词。 这很容易实现，因为你所需要是一本字典来查找每个单词的翻译。但结

会去关心你是怎么实现 的，只要这个机器不是由人躲在盒子里面伪装的就好（图2）。不过，如果你的算法对图像应用了一些像滤波器、边缘检测和形态学处理等等高大上的技术后，模式 识别社区肯定就会对它感兴趣。光学

逻辑复杂的商品业务，需要存储的商品属性信息是倒排索引信息的2倍之多； 用户购物的个性化需求，要求系统实现用户标签与商品标签的匹配。 正是由于既要兼顾大搜索引擎的通用需求，同时要契合京东的业务特点，我们将系统架构分为四个部分：1

学习训练才能达到的。理解更为复杂的数据，必须要越过更高的认知壁垒，才能对客观数据对象建立相应的心理图像，完成认知理解过程。好的可视化就能够极大地降低这个认知壁垒，将复杂未知数据的交互探索变得可行。

。经过分析，Webshell的访问特征通常包括特征文件名、特征参数、访问频率、是否为孤立页面等。说明如表1所示。 上述特征皆可通过对Web日志条目进行特征匹配和访问频率统计得到。 2 检测思路的提出

1.1 X线的特征 3.1.2 X射线成像原理 3.1.3 计算机X线摄影（CR） 3.1.4 直接数字化X线摄影系统（DR） 3. 3.1.1 X线的特征 4. 3.1.1 X线的特征X射线在电磁辐射中的特点属于高频率、波长短的射线

一般的虚拟现实系统主要由专业图形处理计算机、应用软件系统、输入设备和演示设备等组成.虚拟现实技术的特征之一就是人机之间的交互性（interaction）。 虚拟现实技术的特点在于，计算机产生一种人为虚

录人脸识别原理第一部分人脸识别的应用场景第二部分人脸识别算法第三部分 3. 生物特征生理特征 what you have? 行为特征 what you do? -人像 -DNA -虹膜 -指纹-笔迹 -步态

是与你互动最多的人），发表类型（比如照片、视频、状态、更新等等）。 3. OKCupid 情侣匹配 在线交友现在是一个价值 20 亿美元的产业。由于 Match.com, eHarmony， and

是与你互动最多的人），发表类型（比如照片、视频、状态、更新等等）。 3. OKCupid 情侣匹配 在线交友现在是一个价值 20 亿美元的产业 。由于 Match.com, eHarmony，

在将能够检测和识别图像中的文本，以便客户可以输入标志和文档，并将这些图像的内容进行进一步处理。 这意味着识别服务可以被用于通过仅为处理文本数据而构建的系统，使得物理世界的图像更易于理解。

认识的只有钥匙，它可不是狗，不会认主人。 我们会很自然地去寻找那些偷不走的钥匙。对于生物来说，不太容易变的特征有两种： 一个是生物特征，另一个是行为习惯 ，这就是柒车间从事生物识别认证研发的最主要的两个方向。综合考量技术