…我一直惦记着我的这个博客，它孤零零地挂在互联网上游荡。亏得有搜索引擎这东西，每天偶尔也会有十几个IP过来访问，拨动一下数据，不至于使它死气沉沉。…
…两者碰撞，我从爆炸的废墟学到的跟它们毫无相关，却是无比珍贵的一样东西：真诚。做人说话办事都要真诚，我现在终于懂了。… . . . → Read More: 写给久无更新的博客
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 此为转帖，原文在此：http://hi.baidu.com/l0he1g/blog/item/d0b6768d8df3fb1bb21bba27.html 虽然没有能去成上海的DragonStar课程，但这两天有幸接触到DragonStar的lecture视频，除了Feifei-Li老师与Eric Xing老师的讲解让我一直以来的疑惑得到解决以外，还见识了大牛的风采。Eric老师的一番话让我明白，无论在什么领域，在什么层次，你的热情、心中的激情都会是一股使你不断前进的力量。 . . . → Read More: [转]The road to success–听Eric Xing讲课记录  本文讨论了HMM中另一种基本算法，维特比算法。以下为部分摘要，点击阅读更多： …在之前的文章中，已经分别介绍了隐马科夫模型（HMM）的概况以及HMM中广泛应用的一种解决估值问题的算法：前向法(Forward Algorithm)。在本文将介绍解决HMM另外一个问题，解码问题，的算法：维特比算法(Viterbi Agorithm)，也属于HMM中的一个基本算法，而且算法本身很像Forward的这个概念，理解起来相对容易。… …可以说viterbi算法至此完成了两个任务：1、利用递归方法避开了重复运算提高了效率。2、在结果中找出了“局部最优解”，并将这些最优解拼成一个完整的解。… …我们需要特别注意到，当前我们面临的问题被称为解码问题，也称为寻找最优解问题。对于最优解，还分为全局最优解与局部最优解(Partial best paths)。上面提到的穷举法就属于全局最优解，因为它已经在全局范围内枚举了所有可能，一个不漏。而刚刚提到的维特比算法则属于寻找局部最优解的方法。… . . . → Read More: HMM中的维特比解码(Viterbi Agorithm)  来自MSRA的周昆大侠简述了他成为大侠的历程，我认为非常值得借鉴。以下是一些摘要，点击阅读更多： …周昆，2002年从浙江大学计算机学院获得工学博士学位，同年加入微软亚洲研究院，历任副研究员、研究员和项目负责人。2008年受聘*长江学者特聘教授，回到浙江大学计算机学院工作。在微软工作6年期间曾在国际计算机图形学大会ACM SIGGRAPH上发表17篇论文，其中多项技术被应用在Windows图形系统DirectX，XBOX游戏Halo 3，以及三维电影特技制作软件中。… …在科研过程中，往往会遇到很多没有设想到、但很有意思的现象，便导致了很多意外的新发现。因此，当一项科研成果出来的时候，你可以相信在其背后可能隐藏着另外一个不为人所知的故事。当然你所能看到的几乎所有的科研论文在讲述研究历程时都是运用“指哪打哪”法的，但是它这个结论的发现过程很有可能是“打哪指哪”出来的——没有打到目标A，却把目标B做出来了。… …“打哪指哪”法对于刚刚进入研究一两年，脑海中只是有些模糊想法但是又未必做不出来的研究人员比较适用。2003年我们没有做出豹子皮，只是在马身上生成了豹皮的斑点图案，看上去像是披着豹皮的马。两年之后，在2005年的SIGGRAPH上我们真正做到了“指哪打哪”，用纹理映射的方法生成了豹子。… . . . → Read More: [转]大侠是怎样练成的-周昆  此文介绍一个非常简单的字符分割步骤，文章最后附带源码。以下是摘要，点击阅读更多： …有一天，王老师说，他的车牌识别率可以达到86%（当然，不知道是以什么标准，在怎样的环境下，识别怎样的车牌），我总觉得我能用我的方法做得再好一点。试着写了下面这一个简单的字符分割Script，出来结果后才发现自己是多么幼稚阿··· …不要以为去噪就是传统的高斯、中值滤波之类的东西，在自然环境中，干扰是无穷无尽的。对于我们的车牌识别程序，干扰我们的通常会有光照、车牌上的污点等等，这些干扰通常会使用普通图像处理手段来解决，比如用高斯等平滑滤波，用直方图均衡化等。然而，还有另外一些干扰也要引起我们的注意，就是车牌的边沿、螺丝等等，这些是几乎每个车都有的问题，因此解决这种问题更显得程序的通用性。… . . . → Read More: 最简单的MATLAB车牌字符分割（附源码） |
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