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天行健，君子以自强不息

基本矩阵之歌

发表于 2009/09/18 由 foelin

   上午在《Multiple View Geometry in Computer Vision》一书的主页上check errata，偶然发现一神曲《The fundamental matrix song》，竟然将computer vison里面外极几何和基本矩阵的内容融汇贯通于旋律之中……    orz…太赞了~    老外真能折腾，这玩意儿也能谱曲填词，简直高深莫测啊…    直接看看视频吧：    标签：基本矩阵, 视频, 计算机视觉

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突然

发表于 2009/09/15 由 foelin

   上午组会，持续到十点半，然后4个普博和我留下来与老板们讨论以后的方向。    被问及想做理论还是应用，答曰：偏理论一点吧。    遂被H老师带到办公室进一步探讨。    大致对白如下。 标签：实验室, 研究方向

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[zz]和机器学习和计算机视觉相关的数学

发表于 2009/09/04 由 foelin

新进实验室，急需恶补数学基础知识，goolge到此文，据说为某MIT大牛所感，转载于此，以便以后查阅。 感觉数学似乎总是不够的。这些日子为了解决research中的一些问题，又在图书馆捧起了数学的教科书。从大学到现在，课堂上学的和自学的数学其实不算少了，可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识。Learning和Vision都 是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇，对于一个researcher来说，往往是非常exciting的enjoyable的事情。不过，这 也代表着要充分了解这个领域并且取得有意义的进展是很艰苦的。 记得在两年前的一次blog里面，提到过和learning有关的数学。今天看来，我对于数学在这个领域的作用有了新的思考。 对于Learning的研究， 1、 Linear Algebra (线性代数) 和 Statistics (统计学) 是最重要和不可缺少的。这 代表了Machine Learning中最主流的两大类方法的基础。一种是以研究函数和变换为重点的代数方法，比如Dimension reduction，feature extraction，Kernel等，一种是以研究统计模型和样本分布为重点的统计方法，比如Graphical model, Information theoretical models等。它们侧重虽有不同，但是常常是共同使用的，对于代数方法，往往需要统计上的解释，对于统计模型，其具体计算则需要代数的帮助。 以代数和统计为出发点，继续往深处走，我们会发现需要更多的数学。 2、Calculus (微积分)，只是数学分析体系的基础。其 基础性作用不言而喻。Learning研究的大部分问题是在连续的度量空间进行的，无论代数还是统计，在研究优化问题的时候，对一个映射的微分或者梯度的 分析总是不可避免。而在统计学中，Marginalization和积分更是密不可分——不过，以解析形式把积分导出来的情况则不多见。 3、Partial Differential Equation （偏微分方程)，这主要用于描述动态过程，或者仿动态过程。这个学科在Vision中用得比Learning多，主要用于描述连续场的运动或者扩散过程。比如Level set, Optical flow都是这方面的典型例子。 4、Functional Analysis (泛函分析)， 通 俗地，可以理解为微积分从有限维空间到无限维空间的拓展——当然了，它实际上远不止于此。在这个地方，函数以及其所作用的对象之间存在的对偶关系扮演了非 常重要的角色。Learning发展至今，也在向无限维延伸——从研究有限维向量的问题到以无限维的函数为研究对象。Kernel … 继续阅读 →

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开心

发表于 2009/06/09 由 foelin

   晚上视觉课回来后    Gmail里收到了TOP100面试通过的邮件    幸福真的来的很突然    渴望的一切终于成为了事实    好开心，好兴奋    和ww和kevin一起喝了点小酒庆祝下    今年终于做成了一件渴望做成的事情    真的很开心~ 标签：top100

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come on

发表于 2009/06/06 由 foelin

  周二通知我笔试通过了，跨过第一槛   今天去办公室找Professor Hu，很热心，也很乐意接收我，2个条件：1.原所放人；2.硕士转硕博…okay~第二槛也算通过了。    明天第三槛，面试！！下午2点40分，玉泉办公楼第二办公室！    come on！man！！ 标签：top100

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top100考试归来

发表于 2009/05/16 由 foelin

top100考试归来~ 2个半小时的综合测试… 132道选择题，每题1分，涵盖数学、物理、化学、生物、地理、计算机、逻辑七大块… 3道数学建模，每题6分，只要求写出数学模型，不要求求解.. 时间完全不够用，做完前面40多道数学选择题，大概就花了80分钟~~其实不是很难，纯粹高中的知识，排列组合、解析几何、三角函数，二次函数、复数等等..主要是很久没做这些题目了，都有点生疏。估计高考那段时间来做的话至少快1倍… 干掉数学，然后就开始紧张了~毕竟还有90多道选择和3道大题，时间只剩下1小时10分钟了…已经做好全选C的准备了~~ 还好物理、化学、生物的题目比较少，一共不到30道，20秒没想到答案直接就猜了。比如说生物吧，什么有丝分裂中姐妹染色体如何移动都考来了，还有什么核苷酸、进化论、隐性基因遗传之类的东西…ft~~~骤然非常怀念高中~~~唉，当年做这些题目还不是如果切西瓜一样顺利，现在的记忆都模糊了…物理考的什么没印象了，原子核？mabye~~化学才BT，肯定是考的大学的内容，好多都没听说过，连化学符号都没有见过，直接晕菜了~~不过也有些简单的高中题目，比如什么如何鉴定用自来水假冒的矿泉水，把乙醛、乙酸、乙醇按酸性排序等等~~ 标签：top100, 考试

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DM presentation

发表于 2009/05/15 由 foelin

   周二的DM大作业presentation，第一个出场，便在讲台上面狂讲了50分钟，中途貌似还被偷拍了一张pp…    Mrs Liu竟然连Adaboost都不知道，直接导致我解释了好半天怎么调weak classifier和samples的权重，以及samples的权重如何影响weak classifier的选择…     好不容易解释清楚samples的分布只和计算错误率有关，然后在准备一笔带过PCA时，又被抓住不放，使劲的问我78维->6维这个是怎么来的…其实就是求离散度矩阵的特征值，然后选前n个特征值总和占所有特征值总和大于预设阈值的n阿…    然后终于切入了我原计划的主题，如何找weak classifier…Perceptron方法的比较好懂，所以很快解释清楚了，但是其实具体实现时，在数据本身不可分时，搜索一个使错误率最小的超平面是很困难的。当讲到后面的shanzhai法，Mrs Liu又是连珠发问，十万个为什么又来了…最后还是yangyan上来解释清楚了~~    话说这次dm作业的数据真BT，来自KDD2004的physical particles，当时winner的正确率是73%，我们现在只跑到68%~~继续加油吧…    总结一下，咳咳~    这次上台讲project的感觉还是不错，越来越放的开了，一点也不紧张。主要还是胸有成竹，不怕质疑提问~~嘿嘿~~以后继续多锻炼演讲的能力！come on~    share一份李开复的slides: 21 Secrets to Becoming A Good Speaker    share一份我们组的slides: Physical Particles  classification     心平常，自非凡~~ PS:     周四听别的组的presentation，出来了2个NB的… … 继续阅读 →

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My Projects

发表于 2009/04/29 由 foelin

   最近有些朋友通过留言、Email和我讨论一些项目，例如毕业设计里面的关于摄像机参数估计的内容、隐蔽通道分析等等。    本着opensource的精神，决定在blog上开辟一个版块，用于和大家分享我曾经写过的一些小程序以及做过的一些小项目，同时也是对自己的一个很好的总结。    这两天忙着data mining的project，有点忙，所以估计五一期间抽空来做这件事情，敬请期待。 标签：project

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Failed

发表于 2009/04/27 由 foelin

gsoc意外的挂掉了。 费了很多心血，熬了几个通宵，2周的时间里面读了很多项目相关的open source的code，写好了2个demo，完成了code chanllege… 结果还是挂了，并且是以这样一种奇怪而郁闷方式： athme组织在GSOC主页上挂出了3个项目， Audacious、Conspire以及NASPRO。26号考完分布式后，开始申请Tagging Library，结果写好了code chanllege后被告知“we have had 2 applications for this proposal and encourage you to look at other ideas as wel”，简单的说就是you are late！ 正在郁闷的时候，Aman（其中一个mentor）站出来，告诉我Conspre的OTR插件是他很想做的一个项目，如果有兴趣的话可以申请它。于是我便在还有3天deadline的时候华丽的转身，开始做OTR plugin的code chanllege~~回想那几日废寝忘食的惨状，简直不堪回首，可以说是被狠狠的摧残了一把。其间一周之内闭关不出，甚至英语B的半期考试也翘了，但想想未来的4500刀，硬是挺了过来，在deadline之前提交了proposal，然后在Amen限定的时间内做好了demo。Amen的要求只是用libotr做好信道加密和解密，我不但完成了这两点，顺带连认证功能也一并实现了。然后便是漫长的10天左右等待消息的日子。在IRC在询问Amen是否有戏，但也没有得到明确的答复，不过自我感觉尚好，毕竟在这个组织上顺利提交了2个proposal和code chanllege。没有功劳也有苦劳阿，况且requirement都实现了。 4月20日（the judgment day）终于到来了，熬到凌晨3点，小心翼翼而满怀希望的用略带颤抖的手指点开了Accpeted页面，却没有发现我的名字。失望，已经不能形容我的心情。Athme组织一共选了4个子项目，其中Audacious的三个子项目全部上榜，NASPRO的两个子项目上榜了一个，重点项目Conspire包含6个子项目，居然一个也没有上榜！！！ god damage！ 顿时有一种被忽悠的感觉。完全没有想到是这样一个结局，竟然整个项目被咔嚓掉，Amen作为负责人居然也一个项目也不带！一番心血顿时付之东流~~ 其实不被Accpeted也可以接受，技不如人我也就认了。但是总不能一个人都不选吧？似乎这个项目根本就没有指标，根本就不存在过，但是我却为之努力了2周，牺牲了大量的时间…唯一的解释就是google否决了这个项目，但为什么要等到20号呢？为什么还要将这种项目挂出来呢？？ 刚知道结果的几天一直在IRC上等Amen，希望他能给个说法，告诉我原因。其他认识的几个朋友申请没有成功，别的组织都给发了封邮件，感谢他们的参与，并告诉他们没有被选择的原因，然而我却没有收到任何邮件，甚至在IRC上留言询问，也是如石沉大海，渺无音讯… … 继续阅读 →

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windows 环境下使用GSL

发表于 2009/04/24 由 foelin

GNU Scientific Library(GSL)是一个为C和C++程序员提供的科学数值运算库。该科学计算库异常强大，提供了如下方面的支持： Complex Numbers               Roots of Polynomials          Special Functions Vectors and Matrices           Permutations                     Sorting BLAS Support                      Linear Algebra                    Eigensystems Fast Fourier Transforms      Quadrature                         Random Numbers Quasi-Random Sequences  Random Distributions          Statistics Histograms                          N-Tuples                             Monte Carlo Integration Simulated Annealing            Differential Equations         … 继续阅读 →

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