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asker2

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    读paper最重要的是有orientation, 即心里建立一个坐标系，每种流派方法都在坐标系里某处放着，不同方法之间的相关与不同一目了然，整个领域也就有了big picture。技术的话说就是对方法集合做nonlinear component analysis。如果没这个坐标系，看再多paper，也是一个个离散的点，很快忘了，也不容易扩展
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    把这本书从Springer上抓下来了： "An Introduction to Statistical Learning with Applications in R.pdf"，和大名鼎鼎的 Elements of Statistical Learning 是一帮人写的，内容和 ESL 差不多，但侧重应用，数学比较简单 🔗 网页链接
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    腾讯web qq的 captcha 谁做的，无语了。以为用了gif 机器人就不容易识别了吗？用gif反而更容易识别，因为以前是一幅图，现在多幅了。反而是人看起来更费劲了。可以利用人的视觉暂留让captcha更难识别：gif每帧是不完整的字母，切换的快了看起来是完整的，再加上晃动的效果，防止把几个gif拼起来识别
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    程序终于bug free了。mentor发明的奥卡姆剃刀好强大，4个layer被削剩下2个，80个state变成8个。BTW, 用了半个月Python, 感觉比Perl舒服多了，从美感上说。快10年的Perl程序员就这么叛变了
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    Google trans 经常会翻译很流利的译文，但流利不代表质量高。Hinton的NN课程举了个例子，用wikipedia文本训练一个language model, 用它随机生成一段话，几乎没语病，但整体没意义. 我想SMT存在同样问题，概率高(=在语料中高频)的未必正确。举例“付け焼き刃”是临阵磨枪的意思，但google译成pretension
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