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wdong的网站在我公司的黑名单上，LoL

wdong的网站在我公司的黑名单上，LoL# Programming - 葵花宝典

l*a2016-11-29 08:11

1 楼

今天各大网站满满地被湖人队的当家球星科比刷了屏。这位传奇明星今天即将
结束二十年的职业生涯，最后一次以球员身份在Staples中心进行谢幕表演。
我不是科比的球迷，甚至也不是篮球运动爱好者。但是正如大家说的，科比的
退役象征着一个时代的结束。即使再有下一个璀璨明星，我们80后也再没有另一个青春
去追了。大家感伤的不完全是自己追的星退出历史舞台，更是自己的青春小鸟一去不会
来。
不只是球星，这几年影星、歌星更新换代更是快。现在国内小孩听的都是
TFboys吧，估计说出自己追五月天的都会被看成古董了吧，更不要提什么小虎队了（虽
然感觉跟TFboys是一个路数的）。
所以呀，只能感慨一句，青春已逝。
科比把他的青春奉献给了球场，历史上留下了他辉煌的篇章。可我们呢？

g*t2016-11-29 08:11

2 楼

www.kgraph.org
http://www.kgraph.org/
上不去, LoL

w*g2016-11-29 08:11

3 楼

是网站挂了. 机房断电, 机器没有自动起来. 你要想看说明去
http://github.com/aaalgo/kgraph

【在 g****t 的大作中提到】

: www.kgraph.org
: http://www.kgraph.org/
: 上不去, LoL

g*t2016-11-29 08:11

4 楼

谢谢。我学习下。
之前看过一个类似compressed sensing的文章，
说满足一定统计条件的数据点低维坐标如果是一组nearest neighborhood 的点，
那么在高维可以渐进概率为1也是nearest。
你听说过这种东西吗？

: 是网站挂了. 机房断电, 机器没有自动起来. 你要想看说明去

: http://github.com/aaalgo/kgraph

【在 w***g 的大作中提到】

: 是网站挂了. 机房断电, 机器没有自动起来. 你要想看说明去
: http://github.com/aaalgo/kgraph

c*e2016-11-29 08:11

5 楼

LAMP架构，ubuntu的os
有没有用cms?

【在 g****t 的大作中提到】

: www.kgraph.org
: http://www.kgraph.org/
: 上不去, LoL

w*g2016-11-29 08:11

6 楼

我听过类似的是random projection.
就是把高维通过随机线性变换降维(相对的,PCA是优化出来的一组基),
能大致保持距离.
关于nearest neighbor的结论是, 一般而言, 随着维度升高
r/R -> 1
r: nearest neighbor distance
R: fartherst neighbor distance
这个可以解释为什么有人找老公/买房子越来越下不了决心.
因为看到的维度越来越多, 就会发现其实并没有特别好的.
或者说, 一般来说, 在极高维做nearest neighbor search没有意义.
实际数据表观维度很高, 但是维度之间有相关性, 所以往往
内蕴的维度并不是太高.
所以你说的compressed sensing的重要性应该是"一定的统计条件"是
什么. 我没学过compressed sensing, 完全根据你的贴子猜的.
(网站已经起来了)

【在 g****t 的大作中提到】

: 谢谢。我学习下。
: 之前看过一个类似compressed sensing的文章，
: 说满足一定统计条件的数据点低维坐标如果是一组nearest neighborhood 的点，
: 那么在高维可以渐进概率为1也是nearest。
: 你听说过这种东西吗？
:
:
: 是网站挂了. 机房断电, 机器没有自动起来. 你要想看说明去
:
: http://github.com/aaalgo/kgraph
:

g*t2016-11-29 08:11

7 楼

对对，就是降维的。文章我找到了：
https://www.cs.princeton.edu/~chazelle/pubs/stoc06.pdf
Www.cs.princeton.edu/~chazelle/pubs/stoc06.pdf

: 我听过类似的是random projection.

: 就是把高维通过随机线性变换降维(相对的,PCA是优化出来的一组基),

: 能大致保持距离.

: 关于nearest neighbor的结论是, 一般而言, 随着维度升高

: r/R -

【在 w***g 的大作中提到】

: 我听过类似的是random projection.
: 就是把高维通过随机线性变换降维(相对的,PCA是优化出来的一组基),
: 能大致保持距离.
: 关于nearest neighbor的结论是, 一般而言, 随着维度升高
: r/R -> 1
: r: nearest neighbor distance
: R: fartherst neighbor distance
: 这个可以解释为什么有人找老公/买房子越来越下不了决心.
: 因为看到的维度越来越多, 就会发现其实并没有特别好的.
: 或者说, 一般来说, 在极高维做nearest neighbor search没有意义.

g*t2016-11-29 08:11

8 楼

btw:
请问你这个网页封面的图是用什么工具画的？

【在 g****t 的大作中提到】

: www.kgraph.org
: http://www.kgraph.org/
: 上不去, LoL

w*g2016-11-29 08:11

9 楼

gnuplot. 写论文画图必备啊.

【在 g****t 的大作中提到】

: btw:
: 请问你这个网页封面的图是用什么工具画的？