MinGW-5.1.4-2008-12-4.exe（完美版，直接安装什么都不用做） 什么环境变量都搞好了~哈哈~

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Statistic-study-notes 李航统计学习方法（第二版）的学习笔记，包括： 1、每章重点数学公式的手动推导 均为手写然后扫描成图片，字迹不工整还望谅解，之后有时间会用Latex修正 点击数学公式没有出现图片的情况 需要搭梯子才可以在线预览到数学推导的图片... 3.1 无数学推导，偏重算法实现-KNN 5.1 无数学推导，偏重算法实现-决策树 6.1 最大熵模型的数学推导 6.2 拉格朗日对偶性问题的数学推导 6.3 改进的迭代尺度法数学推导 7.第七章数学公式推导 7.1 软间隔最大化对偶问题 7.2 证明最大间隔分离超平面存在唯一性 8.第八章数学公式推导 8.1 证明AdaBoost是前向分步加法算法的特例 8.2 证明AdaBoost的训练误差界 9.第九章数学公式推导 9.1 EM算法的导出 9.2 用EM算法估计高斯模混合模型 10.第十章数学公式推导 10.1

EasyCode EasyCode能做什么？ EasyCode是基于IntelliJ IDEA Ultimate版开发的一个代码生成插件，主要通过自定义模板（基于velocity）来生成各种你想要的代码。通常用于生成Entity、Dao、Service、Controller。如果你动手能力强还可以用于生成HTML、JS、PHP等代码。理论上来说只要是与数据有关的代码都是可以生成的。 使用环境 IntelliJ IDEA Ultimate版（172+） 支持的数据库类型 因为是基于Database Tool开发，所有Database Tool支持的数据库都是支持的。 包括如下数据库： MySQL SQL Server Oracle PostgreSQL Sqlite Sybase Derby DB2 HSQLDB H2 当然支持的数据库类型也会随着Database Tool插件的更新同步更新

Sinkhorn-Knopp 算法采用矩阵 A 并找到对角矩阵 D 和 E，如果 M = DAE，则 M 的每一列和每一行的总和为 1。 该方法实际上是交替地对矩阵的行和列进行归一化。 这个函数是一种高效的实现，它在迭代完成之前实际上不执行归一化，并且不使用 A 的转置。 A 必须是非负数。 如果 A 中有零，则算法可能不会收敛，具体取决于它们的分布。 如果需要，可以设置最大迭代次数和/或容错。 行和列总和为 1 的矩阵称为“双重随机”。 此类矩阵具有多种应用，包括网页排名。 参考： Philip A. Knight (2008) Sinkhorn–Knopp 算法：收敛和应用。 SIAM 矩阵分析和应用杂志 30(1), 261-275。 doi：10.1137/060659624

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解压密码：lsbeifen 可选择安装的组件： Haali Media Splitter VSFilter CoreVorbis WavPack MatroskaDiag MKVMuxer MKV仅是个“组合”和“封装”的一种容器格式，播放MKV并不需要专用的播放器，放器主要看里面封装的是什么影音编码格式选用什么影音解码插件，比如FFdshow等等。