在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3，如果用欧氏距离，也就是distance[i][j]=(b[j]-a[i])*(b[j]-a[i])来计算的话，总的距离和应该是128，应该说这个距离是非常大的，而实际上这个序列的图像是十分相似的，这种情况下就有人开始考虑寻找新的时间序列距离的计算方法，然后提出了DTW算法，这种方法在语音识别，机器学习方便有着很重要的作用。
这个算法是基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，简单来说，就是通过构建一个邻接矩阵，寻找最短路径和。
还以上面的2个序列作为例子，A中的10和B中的2对应以及A中的2和B中的10对应的时候，distance[3]以及distance[4]肯定是非常大的，这就直接导致了最后距离和的膨胀，这种时候，我们需要来调整下时间序列，如果我们让A中的10和B中的10 对应 ，A中的1和B中的2对应，那么最后的距离和就将大大缩短，这种方式可以看做是一种时间扭曲，看到这里的时候，我相信应该会有人提出来，为什么不能使用A中的2与B中的2对应的问题，那样的话距离和肯定是0了啊，距离应该是最小的吧，但这种情况是不允许的，因为A中的10是发生在2的前面，而B中的2则发生在10的前面，如果对应方式交叉的话会导致时间上的混乱，不符合因果关系。
接下来，以output[6][6](所有的记录下标从1开始，开始的时候全部置0)记录A，B之间的DTW距离，简单的介绍一下具体的算法，这个算法其实就是一个简单的DP，状态转移公式是output[i] [j]=Min(Min(output[i-1][j],output[i][j-1]),output[i-1][j-1])+distance[i] [j];最后得到的output[5][5]就是我们所需要的DTW距离.
2019-12-21 19:31:55
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老外最新版的avilib.h文件和avilib.cpp文件，解压后直接放在自己项目里，直接调用就行。里面还有如何调用.cpp文件内函数的说明文档，可供参考。
2019-12-21 19:28:54
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Qt-detect-Udisk老外写的qt检测U盘，没有使用hal或udisks，而是使用的tcpsocket和内核的netlink通信。可以在windows和linux上运行，据作者说正在测试wince平台。真牛啊。详见老外的资料链接：http://developer.qt.nokia.com/forums/viewthread/9605/
2019-12-21 18:58:09
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IP包的传送方式动画版(老外的教学课件,非常精彩)
这是一个视频文件。通过3D动画的方式演示出一个非常精彩的网络基础知识内容。而且表示的非常生动~简直是让人佩服
2019-12-21 18:47:51
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