人脸识别学习笔记(1) 1) 相关科学      神经生理学，神经病理学，心理学，脑神经学，计算机视觉。2） 计算机视觉中的基本问题：     如何区分光的亮度及强度；眼睛的空间分辨率；如何精确的比较和估计面积和距离；如何感知色彩；检测和区分物体时利用的是什么特征；3）计算机视觉理论     图像处理，模

虽然我有时也很喜欢喊点口号，但我内心还是知道，光喊口号是不行的。互联网+，大数据，人工智能，工业智能4.0，这些想法都很好，这些理念也非常高大上，但没有人才的储备，没有知识的硬积累，很多东西就只能停留在口号上了。几十年前我们可能凭着蛮劲做出点事情，但现在很难了，因为现在更多的是一种系统的工程，即使是很小的突破，也需要有厚实的基础积累。今天去了一趟我出道做ERP的厂，拜访了一下这家厂的老板，我一直很

有网友问云计算，大数据，数据库，数据仓库之间是什么关系,在这里我就我的理解简单解释一下:首先简单的看一下云计算与大数据的概念.1)云计算:云计算本质上是一种计算资源集中分布和充分共享的效用计算模式,其中集中是为了计算资源的集约化管理,分布是便于扩展计算能力.集中分布式是针对云服务提供商的,充分共享是针对用户,在云计算中,虽然对于每个云用户来说都拥有一台超级计算机,但本质上,这些用户是充分共享了云服

这段时间比较忙,码代码码得都有点反胃了,没顾得上写博客,看在CSDN赠送一张云计算门票还管3餐中午饭的份上,还是决定完成这个每月4篇的基本任务,但发现又没什么可写的,想来想去,还是把自己写的简单分布式计算模型分享出来,整成一个小连载,利用这个简单的分布式模型,其实可以实现简单的MapReduce功能.虽然比较简单,但Hadoop的原理其实也是这样的.当然,出来献丑的心理素质还是具备的.今天出来的时

hadoop的数据流分布式处理模型，是分布式计算模型的一种实现，hadoop对海量文件数据比较适合，但对于很多公司的应用系统而言，基本都是基于数据库的，并没有多少文件数据需要实时分析，就是日志文件，也可以放在数据库中，特别是用户操作日志（不是系统级日志),当然，就是存成文件，格式和内容也基本是确定的，分析的时候并不需要分拆和Map.其实只要一个简单的分布式分析(reduce)即可。因此模型上没必要

有一种说法是智商就是其阅读能力，这当然有一定道理。我觉得一个人的智商取决于拥有的知识（包含逻辑知识等），从脑科学上将就是其神经突触链接的数量。人类获取知识的途径其实非常多，比如观察，体验，阅读，交流等。这些途径可以分为三个基本类，一是遗传，这种知识的形成时间跨度都非常大，而且每个人都具备，局限性非常大，对于个人来说基本没有可操作性；而是亲自获取，比如婴儿开始到这个世界后，就会观察周围环境，并通过听

1）数据挖掘的一种定义     是一项通过探测大量数据以发现有意义的模式和规则的业务流程。     数据挖掘是一种业务流程，它以其它业务流程产生的大量数据为输入，一般经过清理，整理，识别、分析和度量等加工，得到某种有意义的模式或规则作为输出。而这种输出反过来可以为其它业务流程提供度量，判断，预测等作用。     数据挖掘的基础是大量的数据，不同的挖掘方法和目的对于数据量的要求会有所不同，但一般而言

1、辅助类，用于计算过程和结果存储////// 决策树节点.///public class DecisionTreeNode{////// 类型：分支或叶子///public string Type { get; set; }///

前些天去参加了Dell公司在广州主办的云存储方案交流会，通过这次会议，基本上印证了我对云计算的理解。Dell的云存储解决方案偏硬件一些，如果把他的磁盘看做是一台服务器，其核心的技术思想跟Google的GFS差不多。当然，Dell的云存储是基于硬件的解决方案，有些做法，比如冗余采用的还是RAID技术，而不是GFS的软冗余。从性能上来讲，基于硬件的肯定要好些，但扩展和灵活性还是稍逊一些（其实Dell的

感觉经济的寒冬要来了,老百姓的日子估计难过了,但人还是需要积极向上,因此对技术的发展做个小预测,以10年计:1)云计算将会深入企业应用;2)现有的电商模式将会被淘汰或者被融入;3)云计算后很快就会形成云集群，这将会颠覆现有的很多商业模式和软件应用模式；4)很多新技术,新服务模式将会在云平台下相互渗透和融合，并将自己发挥得淋漓尽致；5)云计算下的安全技术将会需求强劲；6)你可以将云平台看作是一种融合