%see the matlab code test.m of CCA-ITQ. It is very simple. Only one sentence using random projection

The paper can be found in http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6560364 and the matlab code can be downloaded from http://www.openpr.org.cn/index.php/104-How-to-Estimate-the-Regularization-Parameter-for-Spectral-Regression-Discriminant-Analysis-and-its-Kernel-Version/View-details.html.

 Whenever you need to use LDA (linear discriminant analysis), you can also try our method. This method is parameter-free, avoiding the pain of tuning parameters. When applied to large scale data, it is faster than LDA. Despite that the paper is a little mathematical intensive, the matlab code is very easy to use. If you want to use it, there is no need to know the details of all formulas in this paper. Have funJ

 

      論文鏈接:http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6560364，代碼鏈接:http://www.openpr.org.cn/index.php/104-How-to-Estimate-the-Regularization-Parameter-for-Spectral-Regression-Discriminant-Analysis-and-its-Kernel-Version/View-details.html。
     只要能用線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)的地方就能用我的方法，該方法沒有參數，完全避免了調參的痛苦。當應用到規模較大的數據，優點就是比LDA快。文章推導比較多，細節不懂也沒事，代碼很好用。

     摘要: 作者：naiyan wang （weibo：@winsty  homepage：http://winsty.net/） 小編： 本文是港科大博士@winsty 受小編之邀在博士畢業之際分享的一個個人總結。他的研究興趣是計算機視覺和數據挖掘，博士期間發表多篇高質量的論文。文中的問題和解答都出自winsty之手，作者非常真誠地分享了自己四年來的經驗和心得，是小編看過最干貨的求學經...  閱讀全文

只要是局域網就能相互傳文件的軟件，兩個電腦通訊時不需要添加好友，只要點擊“設置”，“網段好友IP設置”，比如另一個電腦IP地址是172.18.32.58，則從“172.18.32.0”到“172.18.32.255”，“增加”即可，就能相互看到，發個消息試下即可

http://blog.sciencenet.cn/blog-3199-636005.html

去掉或注釋\usepackage{cite}，即可。 

問題：

使用matlab怎么能夠產生這樣的一組數組呢？
x = 1,2,3,4
y = 5,6

產生一組點：

(1,5) (1,6)
(2,5) (2,6)
(3,5) (3,6)
(4,5) (4,6)


答案：

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5OTMxMTUzMw==&mid=229361789&idx=2&sn=2c9575512d75b9d2a650923a26e2c0d1&scene=2&srcid=35Z1fIYsK41Y8wokTgfu&from=timeline&isappinstalled=0#rd

昨天邀請一位前日本東京大學的教授來做講座，大家聊起來8月31日北大邀請去年獲得諾貝爾物理學獎的兩位日本科學家（天野浩和中村修二）來講座的事，沒想到這次講座的影響擴大到北大以外，很多人都很關注，也就再寫一些親歷這次講座的感受吧。

所謂百聞不如一見，雖然去年他們獲獎以后我也寫過關于天野浩的博文（日本學界的忍與狠）、檢索過他們的資料，可是這次講座還是給了我很多的意外收獲：

首先是天野浩（Hiroshi Amano），謙恭、踏實與低調，典型的日本學者風范，從當學生起就兢兢業業，自己研發設備（但是科研經費少、買不起，只能自己搭）、開發工藝、步步深入、決不放棄，成名后依然如此，培養學生研發設備（他舉例最近一個學生自己搭的實驗設備）、開發工藝、步步深入……這也是我提問他的問題：為什么在不缺錢的情況下還堅持這樣自己研發設備的扎實訓練，它對你做出創新工作的影響是什么？他的回答也是意料之中：因為你用別人做好的設備，能做出什么來基本都固定了，只有自己動手改造和搭建的設備才可能做出前所未有的新發現！這與我們各個單位強調買昂貴設備甚至為了設備而限制研究者動手是多么大的不同！這恐怕也是我們一直以來都難以有新的突破的一個核心癥結所在！

當然，更加出乎我意料的是中村修二（Shuji Nakamura），這個看起來很“二”的科學家，他真的太不“日本”了，之前就聽到過他的一些故事，可是這次講座真是讓我見識他的與眾不同。為什么會做藍光LED？很簡單，中村修二說：就是要拿Ph.D學位！這是他受到的刺激：1988年前后他去美國大學訪問交流一年期間，別人問他：你有Ph.D學位嗎？沒有，他所畢業的學校根本沒有博士學位授予權。他馬上意識到：沒有Ph.D學位，你什么都不是，staff、technician可以，但是Scientist，No！不行，必須盡快拿到Ph.D，可是他當時所在的那家小公司是在一個島上，他所畢業的這所島上大學，根本不具備博士學位授予權利，但是還有一個渠道，就是論文博士學位，發表5篇學術論文可以被授予博士學位，于是，回到日本的中村修二只有一個目標：發表5篇學術論文獲得博士學位！怎么辦？遍尋當時他所涉及的領域，只有天野浩和他導師（Isamu Akasaki）所堅守的這個GaN方向上人少，論文少，有機會，于是，他開始了一年半的攻關，同樣是改造設備，他沒有博士學位的好處是不受理論的限制，自己按照最不常規的套路改造，他所在單位很小的好處是不需要請示領導，想改自己就改了，想干自己就干了，就這樣，中村修二在自己的一番艱苦努力之后竟然獨辟蹊徑實現了完美突破！在日本國內發表論文的時候，會場里只有不到10個人，其中還包括天野浩師徒（天野浩第一篇論文發表的時候會場里只有五個人，其中一個是觀眾），多么冷僻的方向啊！可是，事情就這樣成了！

縱觀中村修二的成長之路，簡直是輸在起跑線上的典型代表：出生不高貴，上學也不出眾，大學更是在日本排不上號的偏遠島上的地方大學--德島大學（應該達不到211水平），拿到碩士學位后選擇在島上一家民辦鄉鎮企業--日亞化學(Nichia)上班，沒有團隊，更沒有強有力的支持，可是就這樣的一個輸在人生起跑線上的屌絲工程師，一個長得充滿“階級仇、民族恨”、很不會說話的刺頭兒，卻是憑著自己一股不服輸的“氣”實現了震驚世界的完美逆襲：不僅獲得了博士學位，被邀成了美國大學一流大學的教授，入選美國工程院院士，竟然還獲得了世間第一大獎：諾貝爾獎！

也由此可見很多我們常常討論的問題其實大多都是偽命題，多數都是我們在給自己的懶惰和逃避尋找的接口和幌子，比如：

何為起跑線？人生的任何一個時刻都可以是“起跑線”，所謂“朝聞道，夕死可矣！”中村修二輸在了很多起跑線上，可是當他找到自己的興奮點開始全力加速起跑的時候，時間、地點和周圍的環境都沒能阻擋他的腳步！

何為屌絲？學術出身是名校名師，當然好，可是如果沒有這樣的機會，難道就要自暴自棄嗎？中村修二這個連容貌都“屌絲”的學術獨狼，一樣是做到了，甚至現在他都無法獲得日本學界的認可，但是這有關系嗎？藍光LED影響了世界。

何為機會？天野浩選擇研究生研究方向的時候，會場里有5個人，幾年后中村修二進來的時候，會場里還不到10個人，這是常人看起來很好的機會嗎？都不是，所以，機會只選擇那些堅守并且為之不懈努力的人。

何為公平？出身名門且在二十幾歲就做出了“諾獎級成果”的天野浩卻是一直等到50歲才成了名古屋大學的教授，中村修二的公司只給了他很少的獎勵，雙方為此還打了場“世紀訴訟”，公平嗎？可是，2014年10月他們榮獲“諾貝爾獎”，是天道酬勤還是上天有眼？

……

仔細想想，其實只要我們把眼界放寬一些、目光放遠一點，有股中村修二處在再低的起跑線也不服輸的氣，加上天野浩師徒這樣板凳甘做幾十年冷的堅忍不拔精神，還愁咱們的科研不出成果嗎？只怕是到時候各行各業都碩果累累啦！

此文來自科學網張海霞博客
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