引子因研究兴趣不在图像处理，所以对图像中的『卷积』操作未做深入思考，直到某天，灵光一闪，我突然意识到图像『卷积』应该可以和『信号处理』联系起来更进一步图像卷积的本质，是提取图像不同『频段』的特征然而放眼望去，市面上大谈特谈『卷积』的文章，各种雷同，互相『借鉴』，都是在讲解卷积的不同方式、卷积的参数共享、卷积的具体操作、卷积在图像上的效果，竟鲜有一篇像样的文章，真正触及『卷积』的本质、探索『卷积』和

机器学习可以解决很多问题，其中最为重要的两个是 回归与分类。 这两个问题怎么解决， 它们之间又有什么区别呢？ 以下举几个简单的例子，以给大家一个概念1. 线性回归回归分析常用于分析两个变量X和Y 之间的关系。 比如 X＝房子大小 和 Y＝房价 之间的关系， X=(公园人流量，公园门票票价） 与 Y=(公园收入) 之间的关系等等。那么你的数据点在图上可以这么看现在你想找到 房子大小和房价的关系， 也

今天再拿出来我在初学三层时写的小例子和将要做的做比较，我们看看加设计及模式和没有加设计模式的区别：'/*************************************************'作者：许恕'小组：'说明：商务逻辑层对用户登陆的类'创建日期：2013.1.30'版本号：'****************************************

最近在看图像处理，卷积运算这一块也查了很多，但是感觉都写的太复杂，我这里简单的写一下卷积到底是一个什么计算过程。假设有一个卷积核h，就一般为3*3的矩阵：有一个待处理矩阵x：h*x的计算过程分为三步第一步，将卷积核翻转180°，也就是成为了第二步，将卷积核h的中心对准x的第一个元素，然后对应元素相乘后相加，没有元素的地方补0。这样结果Y中的第一个元素值Y11...

云计算，就是联合N台机器一起完成某个计算，当然随着业务复杂度的提升，对系统的要求肯定会越来越高，那么系统的复杂度也会越来越高，这样模块化开发肯定就提上了日程，所以就分化除了几个模块，也是为了解决不同的问题，下面就让我们一起研究研究这些模块。

本文作者通过ZooKeeper与Eureka作为 Service发现服务（注：WebServices 体系中的UDDI就是个发现服务）的优劣对比，分享了Knewton在云计算平台部署服务的经验。本文虽然略显偏激，但是看得出Knewton在云平台方 面是非常有经验的，这篇文章从实践角度出发分别从云平台特点、CAP原理以及运维三个方面对比了ZooKeeper与Eureka两个系统作为发布服务的 优劣，