10月上胖记
整个九月都比较忙碌，一直在做事情。没有时间停下来思考。
9月发生了很多事，搬了家，换到新的租处。不在窝在公司附近的一亩三分地。生活范围扩大了一点。每天骑车上下班，跟着爱车在路上飞驰，有一种不一样的感觉。
准备从研发工程师转型去算法工程师，不过路有很长，要慢慢学习，慢慢进步。希望有个好的结果。
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分析：6.4节《其他计数序列》里提到关于整数拆分的算法，比如，3有三种拆分法：1+1+1，1+2，3。设f(n, k)表示把n拆成一系列不大于k的整数的方法数，则
f(n, k) = f(n, k - 1) + f(n - k, k) (a)
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书籍整理：
程序员面试金典（第5版）.pdf http://vdisk.weibo.com/s/D2zXXYpTKPKx
程序员编程艺术— 面试和算法心得pdf版 http://url.cn/M3vj4Z
刷题oj：
leetcode http://oj.leetcode.com/problems/
刷剑指offer http://ac.jobdu.com/hhtproblems.php#
Java 内存区域和GC机制
http://www.cnblogs.com/zhguang/p/3257367.html#introduction
http://www.ibm.com/developerworks/cn/ja
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回文串
解题思路：既然通过添加一个字母可以变为回文串，那么通过删除与添加的字母相对位置的字符，应该亦为回文串。
例如：
- 'abcb'在末尾添加'a' --> 'abcba'为回文串
'abcb'删除与想要添加的字符'a'对应位置的字符 --> 'bcb'亦为回文串
'aabbaab'在头部添加'b' --> 'baabbaab'为回文串
'aabbaab'删除与想要添加的字符'b'对应位置的字符 --> 'aabbaa'亦为回文串
Java算法实现：
```java
import java.util.Scanner;
/**
*
* Created with IntelliJ IDEA. 2015/9/23
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安装Ubuntu之后做的几件事：
对的，我换电脑了！换了个8G内存宏碁的笔记本，这样就能搞得起某些数据分析的算法了。
买来新电脑第一件事当然是装系统啦，但是装完系统后好多软件需要重新安装。虽然说Ubuntu可以直接导出软件源和已安装软件列表，但是发现自己好多软件就不是用apt-get安装的。所以在此记录下本次装系统所做修改，以备不时之需。
首先是Ubuntu版本的选择，现在Ubuntu已经有了16.04版本，就选了最新的。但是，一定要选麒麟版本！第一次觉得之前碰到些错误信息是中文的不方便谷歌，所以没选麒麟，结果中文输入法装的真的很麻烦！本来想装搜狗的中文输入法的，结果各种依赖关系不满足，而且有些还找不到软件源。。。总之各种麻烦
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在时间序列中，我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势，三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。
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AlphaGo出来之后，对它的解读一直不断，而AlphaGo Zero和AlphaZero文章发表后，复现的文章也是层出不穷。写这篇博文的时候，真是感觉诚惶诚恐—不太可能将AlphaZero讲的比知乎上的这篇文章更清晰明了了。作者写的MCTS的讲解纠正了我对UCT算法的好多误解。
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词语相似度计算
词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用，例如信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。国内目前主要是使用知网和同义词词林来进行词语的相似度计算。
本文主要是根据《基于同义词词林的词语相似度计算方法--田久乐》论文中所提出的分层算法实现相似度计算，程序采用Java语言编写。
同义词词林扩展版
《同义词词林》是梅家驹等人于1983年编纂而成，这本词典中不仅包括了一个词语的同义词，也包含了一定数量的同类词，即广义的相关词。《同义词词林扩展版》是由哈尔滨工业大学信息检索实验室所重新修订所得。该版收录词语近7万条，全部按意义进行编排，是一部同义类词典。
同义词词林按照树状的层次结构把所有收录的
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PS入门
1.好习惯
1.永远不破坏原始素材(复制图层ctrl+j)
2.图层管理(图层分组ctrl+g)
3.保存PSD文件
4.尽量不使用快捷键
2.图层的概念
ps中的所有操作均发生在图层上，将多个图层叠加可将每个图层上的图像叠加，上层覆盖下层内容生成一张新图。
魔法棒：通过算法将相近的颜色转换为选区，
图层蒙版：使用图层蒙版将不显示的部分(黑色区域)遮住
3.钢笔工具
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分析：如果点i有一个消防站，那么i到其它各点的最近距离是多少？如果点j又有一个消防站呢？如果用矩阵表示图g，用Floyd算法求出每对顶点的最短距离（直接更新图g），那么g[i]就是i点的消防站到各点的最近距离的向量。如果j点又有一个消防站，则按如下方式把g[i]和g[j]合并起来就得到各点到最近消防站的距离向量（即下面的merge函数）：
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