最近老师布置作业，给了个VMWare10的Ubuntu14.04镜像，想跟以前的Windows虚拟机一样开启VMTools来使用剪切板和文件拖放，结果怎么编译总会出错，调了半天终于装好了，记录一下过程。

0x00 前言没有太多说的，这个可能也到处都有…… 每个人的方法大概也大同小异？主要是自己第一次接触docker，就当作简单的做一个记录与总结吧。（注意：本篇和以前的环境配置不同，这次主要着眼于问题的解决）0x01 记录查看当前系统版本Linux 系统需要不小于 3.10.x下述输出的意思是：系统为Linux，名称为c9，版本为3.10.0，64位系统[chend@c9 ~]$...

前言在python编程中，我们往往能够发现，作为数据容器的某个对象每次都需要载入进缓存，然后繁复的程序运行之后，这个对象需要记录下来作下次使用。那么，存成文件，自然是大家想到最轻便简易的方法，但是文件读写那“相对较慢”的速度，令我们着实感受到了使用大型工具时“等待预热”的感觉。然而，我们是可以通过dump（对对对你们这些爱显示隐藏文件的，是不是经常看见dump什么什么的呀）~序列化：序列化

用TeamViewer中转+VNC连接来图形化，SecureCRT两重ssh跳转来改代码，以及paste.ubuntu.com来复制粘贴，这样的日子我已经受够了…… 我要在我的windows上配一个！

没写过 Java，得配个带 Maven 的编码环境，不太明白，试试看顺便记录一下。

0x00 前言这是中科院（国科大）黄庆明老师的《模式识别与机器学习》课程 (2016Autumn) 中的内容，复习期间为了加深记忆尝试着敲了敲，对于MachineLearning而言，这在判别函数中是一种入门级的算法，作为入门ML的新手，我决定敲一下，于我而言感觉可以更有助于理解~感知器算法感知器算法实质上是一种赏罚过程

之前就听说过百度开源了一个数据可视化的项目，叫做Echarts，觉得甚是开心但一直没想起来用过，恰好前几日导师需要做一个数据可视化的东西，简单来说就是做一个热力图，自然就想到了这个，于是现学现卖做好了展示和数据处理，特此撰文记录一下。

0x00 前言论文阅读理解之——《algorithms-for-non-negative-matrix-factorization》这是一篇网络数据挖掘专业课中，导师推荐阅读的论文，NMF是非负矩阵分解的意思，这种算法旨在针对现实中的问题（图像像素信息等数据往往不会出现负值），将一个N x M的矩阵分解为N x P和P x M两个矩阵，并尽可能的令乘积与源矩阵相近，顺手走了个PPT。