从8.9日到8.25日北京友谊医院住院16天，终于出院归来。做了个鼻中隔矫正手术和鼻窦炎手术，康复的不是很好，还有并发症，有点血囊肿，又被医生把中隔刀口撕开，用一个管子插进中隔吸收囤积的淤血，啥也不说了，受罪阿。。。今天结帐医药费总共72581.05元，还好可以报销一些，否则得把自己卖了。 虽然不是经历生死，但是在鼻子上做文章真的是好疼，感慨感慨，真是不容易啊。还好活着回来了，重新做人，好好开始这个学年。。。。不说了，也许是麻药刺激多了，脑子累，搁笔。

  必须再用些力气好好感谢一下老婆，这半个月，她每天早来晚走，又带吃的又买穿的，每天那么辛苦的照顾我，真是没的说了。。

机器学习最根本就是用小样本训练一个结构，使其估计总体分布，即可以判断新的数据。 随着训练的成熟度逐渐加深，该系统与样本的拟合程度越来越加深，但同时可能使与总体的误差越来越大，即过度拟合。训练时间和样本的选取（如样本数N等）是关键。

我们受教育这么多年，按机器学习的理论就是用小样本训练我们，所以相应的也应该存在以上的问题。我们学习是为了预测新的数据，估计总体，所以一定要防止过度拟合小样本数据，我们不得不问自己：什么时候应该终止学习去预测新数据？对样本如何程度的靠近？

即如何学习能杜绝过度拟合已有的知识，不使其束缚思维？火候如何把握。希望有个反思而已。

1、从http://www.cvsnt.org下载cvs服务程序，我下的是cvsnt2.503。

2、安装重起。

3、开始配置，配置之前察看系统环境变量path是否有%\cvsnt。

4、（a,b,c除红字皆转载，自己懒得表述）a　查看运行状态：
　　在about面板有个cvsnt  和 cvsnt lock二个选项，这儿可以对其进行start,stop服务

　　b　添加资源
     在repository config面板中可以添加删除资源，这儿主要设定了repository 的name and  root值。如我在这儿将name设置为 \project(记住这是name，通过它能找到root)，root为e:\project。创建后会在对应的目录下生成cvsroot文件夹及cvs相关配置文件。 OK,确定。这个地方可以要重启服务才能生效。

　　c　兼容：
　　在conpatibility option 面板上选择兼容的版本，注意一定要勾上respond as cvs 1.11.2 to version request，为了与eclipse中的cvs兼容(在eclipse中的cvs版本很可能与你cvsnt版本不同)。

　　d　server settings：注意run as 管理要选择administrator.
　　好了，现在服务器上的资源路径已经设定好了。

5、eclipse平台拥有内置客户机，建立eclipse与cvs连接。具体：打开cvs资源库——〉新建——〉资源库位置(repository) ,然后添加cvs资源库各参数，连接缺省。注意repository一定要填写\project（我一直是全路径，结果总是连接cvs服务器不成功，悲哀啊）。
6、启动一个项目：创建或者把已有的项目team——〉share。其他都缺省即可。

完成。

7、填加成员，并设置权限。

 

    近日于北大听香港中文大学chair porfessor徐雷教授讲授《机器学习之统计理论》的课程，徐老师介绍了课程知识更重要的是以恰当的高度传授给我们他自己在艰苦的研究道路上积累的研究方法论东西 ，真的使我受益匪浅，不是他给了我们什么，是让我思考了很多，悟道了很多及其珍贵的道理，看到了自己i的不足，总之帮助我向研究的门摸爬的近了。我每天路上花费的时间就达到4小时，但我觉得这么辛苦，值！好了，言归正传，今天上课又让我第n次下决心写博克了，记录一些东西同时也激励自己向正确的方向发展。

    分解问题:针对一个问题如何分析？当然第一步肯定要具体分析，这是显然的，我这里要阐明的是更重要的是要把问题抽象到一定高度，将这个具体问题其内部蕴藏着具有普遍性的本质抽取出来，然后加以思考分析求解。比如Hough变换，仅仅是提出一个识别直线的思想，不但没有实现，而且存在很多问题。徐老师将Hough变换思想抽象成（信息部分采集、映射变换、信息融合）这个高度，然后再回头看Hough变换，Hough变换是具体的，即（逐行扫描、y=kx+b的y-x空间映射到k-b空间、用累加器实现信息融合）。站在问题本质的高度来思考，从三个方向下手设计，就能根本性的改进Hough变化，随后，徐老师非常漂亮的发明了随机Hough变换，在这个领域具有开创性。

    抽象本质：上面说了。

    多粒度分析 ：这个是我的想法，结合自己特点看到自己常常犯的错误。做事研究问题都要用粒计算的观点。徐老师说抽象就能站到如此的高度，当具体解决问题，又能恰当的下来，思维在多个粒度多个层次把握的游刃有余，实在佩服。这方面我做的不好。当考虑宏观的时候，有时候很容易注意一个局部问题，而难以控制深入到那个粒度去，从而不能很好的把握上一个粒度。研究问题要善于站到适当的粒度去思考，这样才能集全部精力解决某个层次的问题，否则容易分散精力，不利于问题的解决。例如当分析问题如何分解时，就不要把精力陷入到hough变化具体的实现或者机理，当把问题分析清楚以后，在具体到某一个粒度，然后深入，比如映射，这样在这个粒度之下，思考设计如何好的映射，映射到什么样的空间。

   如何认识数学：原来自认为数学非常好，严谨的思维，丰富的想像，当了解到了徐老师，他把我打击的几乎没有信心作研究了，他的高度让我望尘莫及。他认为人最原始的想法才是最重要的，思考问题或者讨论都要源于实例，是思想的源头，火花。数学只是用严谨抽象的表达方式阐述所发现的学术想法，并且证明，只是表达学术的工具语言，使学术深刻严谨而以。使我非常惭愧，我常常本末倒置，无论思考问题还是讨论问题还是喜欢针对一个抽象的公式，抽象的概念分析，这样不能很好的激发思考的火花，甚至会使思想枯竭。举个最简单的例子，当论加法，研究思考，就要缘于人性最单纯的源点分析，比如1+1=2 ；1+2=3 ；1+4=5；。。。。。。；2+1=3 ；2+2=4；。。。。。。使思维活跃在这些例子中，从而发现规律，然后再用x+y=z，数学公式抽象本质的表述，严谨的证明。要明白思想的火花来源于哪里。徐老师具体的时候惊人的形象，抽象的时候又让人像听天书，可见其学术功底多深，我深深感到，这样才是真正数学高手，已经深刻理解数学的人。这让我认识了数学在我将来的研究中所扮演什么样的角色，在思考分析问题的时候应该如何做。

 

     每个行当都有其本身的秩序，进入这个行当的人除了提高自己的技术更重要的是要入门。学术这个圈，更加是个很有规矩的圈，在里面闯荡出个人模人样是非常艰辛的，我现在连门都没有入呢，已经感受到了持之以恒的艰辛的压力了。从抽象的本质看，学术和江湖殊途同归；武侠中，十多年苦练本领，期满终获师傅许可，可以下山了，带着一把小片刀开始了闯荡江湖。我现在仅是开始上山，本领还没有像样的，现在的功夫充其量也是三角猫，还不入行当。即使论文数量够了，学术稍有色相了，能毕业了，那仅仅是说明闯荡才真正开始，我的小片刀足够么？

不够，江湖规矩江湖事还得慢慢学，慢慢历练阿，在学术秩序下show我的小片刀。