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Docker可以在容器内运行应用程序，使用docker run命令在容器内运行应用程序
gdb调试AOSP代码
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用Python实现简单的区块链（二）
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支持向量机
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支持向量机是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题。
支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型：
- 当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化（hard margin maximization），学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机。
- 当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化（soft margin maximization），也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机。
- 当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧（kernel trick）及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。
决策树
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分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构，决策树由结点和有向边组成，结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。
用决策树分类，从根结点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子结点；这时，每一个子结点对应着该特征的一个取值。如此递归地对实例进行测试并分配，直至达到叶结点。最后将实例分到叶结点的类中。决策树学习的目的是为了产生一个泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的分而治之（divide-and-conquer）策略。
卷积神经网络
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关于卷积神经网络的原理这篇文章先不做介绍，推荐机器视角：长文揭秘图像处理和卷积神经网络架构和卷积：如何成为一个很厉害的神经网络这两篇文章，这里记录一下PyTorch对卷积神经网络的实现。
神经网络
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当构建神经网络时，我们经常想把计算分配到各个layer，一些可学习参数(learnable parameter)在学习的过程中会被优化。在PyTorch中nn包提供了计算图(computational graph)的高级抽象，nn包定义了一系列Module，和神经网络的layer大致相同，Module接收输入Tensor，计算输出Tensor，同时也保存中间状态，如包含可学习参数的Tensor。nn包也定义了一系列有用的损失函数。
前向传播和反向传播
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之前听过前向传播和反向传播，也看到项目中有这两个步骤，但是不知道具体是干什么的，在看PyTorch官方教程的时候看到一个用numpy实现的2层神经网络，里面实现了前向传播和反向传播，这里记录一下，同时也记录一下我的PyTorch学习过程。
朴素贝叶斯
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Logistic回归
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我们需要一个函数能接受所有的输入然后预测出类别，例如在两个类的情况下，这个函数输出0或1。单位阶跃函数具有这种性质，然而它的问题在于在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，这个瞬间跳跃过程有时很难处理。幸好另一个函数也有类似性质，且数学上更易处理，这就是sigmoid函数。