@echo offrem eth //eth 为网卡名称，可在网络连接中查询，如"本地链接"set eth="本地连接"rem ip //ip 为你想更改的IPset ip=202.198.24.125  rem gateway //gateway 为网关地址set gateway=202.198.24.254rem netmasks //netmasks 为子网掩码set netmasks=25

案例分析：一稿多投与重复发表我本以为一稿多投(Duplicate Submission)与重复发表(Redundant (or Duplicate) Publication)的是同一回事, 可仔细回想和分析一下，发现有些“一稿多投”的作者还真的没有“重复发表”的动机。作为编辑，我们时常遇到作者收到退改意见后坚持要求撤稿的情况，不久前，一位博士生作者坦白自己是一稿四投，并且是奉“老板”之意

假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质，找到产生数据的内在规律。流形学习方法是模式识别中的基本方法，分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法，线性方法就是传统的方法如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），非线行流形学习

发表者：吴军，Google 研究员 前言：隐含马尔可夫模型是一个数学模型，到目前为之，它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法。复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决，让我不由由衷地感叹数学模型之妙。 自然语言是人类交流信息的工具。很多自然语言处理问题都可以等同于通信系统中的解码问题 -- 一个人根据接收到的信息，去猜测发话人要表达的意思。这其实就象通信中，我

 数学之美 系列八-- 贾里尼克的故事和现代语言处理读者也许注意到了，我们在前面的系列中多次提到了贾里尼克这个名字。事实上，现代语音识别和自然语言处理确实是和它的名字是紧密联系在一起的。我想在这回的系列里，介绍贾里尼克本人。在这里我不想列举他的贡献，而想讲一讲他作为一个普普通通的人的故事。这些事要么是我亲身经历的，要么是他亲口对我讲的。弗莱德里克.贾里尼克(Fred Jelinek)出生于

        数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。        由于数据挖掘是一门受到来自各种不同领域的研究者关注的交叉性学科，因此导致了很多不同的术语名称。其中，最常用的术语是"知识发

1: 没有免费的午餐: 对特定问题的先验认识的条件下, 没有最优的分类器.2: 丑小鸭定理: 对特定问题的先验认识的条件下,没有最优的特征表达.3: occam razor: 杀鸡焉用牛刀? 小的剃须刀就可以了,干吗用电锯??? keep it simple,stupid. 简单就是美.    爱因斯坦:描述一个问题,解决一个问题,要尽可能的简单,但不要更简单.

      模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。　　模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代

文档被保存但是语音识别的数据丢失文档被保存但是语音识别的数据丢失。我使用word 2003编辑文档，点“保存”后，会跳出一个错误提示“文档被保存，但是语音识别的数据丢失，因为没有足够的空间存储这些数据，确保没有录音时关闭麦克风，并检查磁盘上的可用存储空间。”我的机器上没有安装麦克，而且磁盘空间足够大。解决方案：请做以下步骤看是否工作正常。1. 点击‘工具’菜单＞‘选项’2. 在‘保存’选项

 SVM算法支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学