見matlab函數ttest的幫助，null hypothesis翻譯成零假設[見概率論與數理統計第八章筆記，第一個概念就是零假設]。
matlab幫助是這么描述的：h = ttest(x) performs a t-test of the null hypothesis that data in the vector x are a random sample from a normal distribution with mean 0 and unknown variance, against the alternative that the mean is not 0. The result of the test is returned in h. h = 1 indicates a rejection of the null hypothesis at the 5% significance level. h = 0 indicates a failure to reject the null hypothesis at the 5% significance level.
翻譯：h = ttest(x)執行t檢驗。零假設：x是均值為零的正態分布。備擇假設：均值不是零。h = 1 表示以5%顯著水平拒絕零假設。
 問題：ttest(x,y)與ttest(y,x)結果一樣嗎？
肯定一樣，見matlab幫助，ttest(x,y)的零假設是：x-y是均值為零的隨機變量。ttest(y,x)的零假設是：y-x是均值為零的隨機變量。故兩者等價。
例子：
論文ML-KNN:Alazy learning approach to multi-label learning(Pattern Recognition)的Table 2的第一行0.194±0.010   0.220±0.011，怎么判定前者顯著好于后者？
ML-kNN 采用十折交叉驗證得到十個Hamming loss組成一個向量x,BOOSTEXTER采用十折交叉驗證得到十個Hamming loss組成一個向量y,ttext(x,y)=1表明具有統計顯著性差異，ttext(x,y)=0表明不具有統計顯著性差異

簡單代碼：
x = [0.1 0.15 0.13 0.24 0.26];
y = [0.2 0.21 0.58 0.06 0.04];
ttest(x,y)
ttest(y,x)

x = [0.1 0.15 0.13 0.24 0.26 0.21 0.26 0.28 0.36 0.38];%x的前五個值與原來相同
y = [0.2 0.21 0.58 0.06 0.04 0.46 0.54 0.91 0.58 0.75];%y的前五個值與原來相同,故意將y的后五個值與x的后五個值差異比較大
ttest(x,y)
ttest(y,x)

一群動物過江，至江心船開始進水，必須有一部分下水才行。
聰明的猴子想了一個主意，讓各人講一個笑話，若講出的笑話不能讓所有人發笑，就要把講的人扔下水。
于是開始抽簽，結果是從貓第一個講，然后是猴子、雞。。。
貓費盡心思講了一個笑話，結果所有的人都笑了，只有豬不笑。無奈動物們只得把貓扔下了水。
猴子的笑話更是讓人笑的前仰后合，但是豬還是不笑，猴子也只得去喂魚。
雞害怕了，連聰明的猴子都難逃此劫。。。
孰料豬此時笑了，眾動物怪曰：雞還沒講，你笑什么？
豬曰：貓的笑話真好笑。。。

這是一個系統工程，包括你的神態，語言等。講一個東西最關鍵要能用通俗的語言將評委講明白，注意你的聽眾是誰，如果不是同一專業的，一定要講明你做事的意義和重要性，讓別人感覺你的工作非常重要。
1 注意口頭禪，不能說這個那個.要流暢，不能磕磕碰碰
2 目光和評委的交流，一個一個掃下，讓人感覺自信，注意儀態氣勢

                                                                                                【演講小技巧】如何在學術會議上做好口頭報告
      http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTIxNjQxMw==&mid=206277337&idx=2&sn=8b02975bfc9009b35c7de1174d426e19#rd
      如何在學術會議上來一次牛逼哄哄的口頭報告？在學術會議上提交的論文被錄用，論文作者去參會通常都有機會做口頭報告。那么，如何在學術會議上做好口頭報告呢？

　　會議報告一般分兩種，一種是oral，即口頭報告，需要制作PPT等，面對會場或分會場的參會者做報告演講并回答問題；一種是poster，即現場張貼形式，不需要制作PPT，將論文簡要內容打印好張貼在墻上或分發，也有采用掛板的形式，作者在邊上對有興趣的參會者做介紹和即時交流。

首先是PPT的準備

　　不要使用太花哨的模板，可以用最簡單的白底板，字體顏色稍有對比，讓聽眾視覺舒服為宜。PPT做的太過fancy，動畫到處飛來飛去的并不是很適宜，嚴肅與活潑之間的度要掌握好。

　　字體要統一，不僅字體的格式、大小要統一，每一頁標題的位置也要統一，否則翻頁的時候標題會跳來跳去，顯得不夠專業。

　　PPT里忌諱有大段文字，圖文并茂可以使聽眾更好地理解你的要點。研究數據表明，如果僅僅使用圖片，什么也不說，理解和記憶的內容是單純使用文字的3.5倍，圖片加文字對理解和記憶的幫助是單純使用文字的6倍。

對PPT的講解

　　開講之前第一件事情是開場白，不要認為僅僅說了“你好”和“我是誰誰誰”就算是做了開場白！開場白自有它的精妙之處，它能把聽眾帶進到報告中來。比如：

　　“大家好，我叫。你是否有過那樣的困擾，那么是不是有這樣的可能，現在我就來介紹下”。

　　準備好PPT，如果臨場發揮，語言表達也不會流利，因為人的大腦組織語言需要一個思路整理的過程。建議從頭到尾把每一句準備說的話都考慮好，尤其要注意slide之間起承轉合的語句，加入一些過渡性語言能幫助聽眾從一個要點轉到另一個要點，它們是容易被忽略卻很關鍵的步驟，能使你所傳達的信息更容易被記住。所有內容熟記于心之后站上講臺，心里就跟明鏡兒似的，講的時候就會更自信，更自然。

　　通常過渡性語言有：

　　“首先我們來看下A，接下來我們看下B，其中最關鍵的是……”

　　“基于以上要素，我們得出了以下的結論……”

　　“在做過……研究后，我們發現了……”

　　再有就是時間的把控，有些人做報告由于緊張，語速飛快，這樣不僅講話時隔著急促的喘氣聲而且聽眾聽得也是云里霧里，在發言中增加適當的停頓，不要一口氣把所有話匆匆說完，這樣既可以給自己留出整理思路的時間，也可以讓聽眾深入思考消化。如果擔心早早地講完了，可以準備些擴充的slide，結束前直接按End鍵切換過去接著講。

　　小技巧：講的時候示意完PPT后就轉向聽眾，注意眼神交流和保持適度的微笑，帶有情感的以講故事的方式講述，能夠加深聽眾對這個報告的印象。參加學術會議對著裝要求不是太嚴格，選自己最喜歡，感覺自信且舒適的衣服即可。

提問環節

　　很多人會擔心這個環節，怕自己答不上來，但有問題是好事，說明有人關注你的研究成果。其實這個研究方向做了這么久，你自己才是這個領域里最有發言權的專家，而且提問題的人大都自己也不知道答案，你可以慢慢理清自己的思路，給出自己的想法。更何況有時候是因為時間關系沒有展開來講，或者他當時開小差根本沒聽到，放輕松再講一遍就好了，沒什么大不了的。

總 結

　　能到學術會議上做口頭報告是一件榮幸的事情，因為你得到了一個能理清思路把自己的成果清晰地展示出來的機會，和更多的學術研究者交流學習的機會。做口頭報告只是把自己的研究成果貼上去，排排版，組織語言，多練習幾遍就可以去share了。

閱讀記錄：read twice

與人類視聽覺感知密切相關的圖像、語音和文本（語言）信息在社會、經濟和國家安全等領域中扮演著重要角色，并在今后一段時間內仍將迅猛增長。這類信息可被人類直接感知和理解，也可用計算機進行處理，但計算機的處理能力遠遜于人類且處理效率遠不能滿足當今社會的發展需求。如何借鑒人類的認知機理和相關數學的最新研究成果，建立新的計算模型和方法，從而大幅度提高計算機對這類信息的理解能力與處理效率，不僅可有力推動信息科學的快速發展，也將為國民經濟和社會發展做出重大貢獻。

一、科學目標

本重大研究計劃的總體科學目標是：圍繞國家重大需求，充分發揮信息科學、生命科學和數理科學的交叉優勢，從人類的視聽覺認知機理出發，研究并構建新的計算模型與計算方法，提高計算機對非結構化視聽覺感知信息的理解能力和海量異構信息的處理效率，克服圖像、語音和文本（語言）信息處理所面臨的瓶頸困難，為確保國家安全與公共安全、推動信息服務及相關產業發展以及提高國民生活和健康水平做出重要貢獻。具體表現為：在視聽覺信息處理的基礎理論研究方面取得重要進展；在視聽覺信息協同計算、自然語言（漢語）理解以及與視聽覺認知相關的腦―機接口等三項關鍵技術方面取得重大突破；集成上述相關研究成果，研制具有自然環境感知與智能行為決策能力的無人駕駛車輛驗證平臺，主要性能指標達到世界先進水平，從而提升我國在視聽覺信息處理領域的整體研究實力，培養具有國際影響力的優秀人才與團隊，為國家安全和社會發展提供相關研究環境與技術支撐。

二、核心科學問題

本重大研究計劃將圍繞“感知特征提取、表達與整合”、“感知數據的機器學習與理解”和“多模態信息協同計算”等核心科學問題，組織并實施如下四個主要方面的研究工作。

（一）圖像與視覺信息計算。

主要研究圖像與視覺信息計算的認知機理，視覺基本特征的提取與選擇，物體識別與圖像內容理解，復雜場景下運動目標的行為分析等。提出若干圖像與視覺信息的高效計算模型，取得國際公認的原創性研究成果（在Nature, Science, IEEE Trans. PAMI等刊物上發表高水平論文），培養具有國際影響力的優秀人才與研究團隊。

（二）語音與聽覺信息計算。

主要研究聽感知機理與音頻場景分析，自然環境下的語音識別與合成，口語對話分析與理解等。取得國際上有影響的原創性研究成果，提出若干語音與聽覺信息的有效計算模型，在本領域國際權威刊物上發表高水平論文，培養具有國際影響力的優秀人才與研究團隊。

（三）自然語言（漢語）理解。

主要研究語言加工的認知機理，語言知識建模和語義計算模型，基于語義理解的機器翻譯方法，面向網絡的漢語適度理解模型和系列分析工具，支持自然環境下口語對話分析、識別與理解的關鍵技術等。在國內已有相關成果的基礎上，統籌構建大規模高標準漢語語義知識庫。將上述研究成果應用到語言（漢語）信息處理典型系統中，顯著提高對自然語言（句子、段落、篇章）的理解能力，并在網絡信息檢索、過濾和知識獲取方面得到驗證。       

（四）多模態信息的協同計算與腦—機接口。

主要研究多模態感知信息協同的認知機理與計算模型，基于視聽覺信息融合的模式識別與環境交互方法，跨模態視頻信息檢索與網絡敏感信息過濾技術等。大幅度提高跨模態視頻信息檢索的查準率，顯著提升本領域整體研究實力。

研究與視聽覺認知相關的腦信號提取、腦區定位與腦功能網絡分析方法和技術，腦—機交互中的信號傳輸、處理與控制技術，與視聽覺認知相關的腦—機接口典型應用。在改善殘疾人生活質量和功能康復等方面得到驗證或應用，為延伸和提高人類行為控制能力提供新技術。

三、關鍵技術與集成驗證平臺

在上述研究工作的基礎上，本重大研究計劃進一步開展與視聽覺信息處理相關的關鍵技術和集成驗證平臺研究。

（一）視聽覺信息協同計算的關鍵技術。

研究機器視聽覺信息的協同計算模型及系統實現技術，基于視聽覺信息融合的模式識別技術與驗證系統，跨模態視頻信息檢索與網絡敏感信息過濾技術及應用。基于多模態協同計算模型的網絡視頻信息搜索的查準率比同期國外最好水平高5%—10%，并在網絡信息安全與服務等領域得到驗證。

（二）自然語言（漢語）理解關鍵技術。

研究漢語通用詞匯的規范化語義知識庫及其構建技術，面向網絡的漢語適度理解模型及系列分析工具的實現技術，支持自然環境下口語對話分析、識別與理解的關鍵技術。在國內現有相關成果的基礎上，統籌構建漢語語義知識庫，漢語通用詞匯規模不小于5萬詞，帶有語義標注的漢語平衡語料庫規模不小于1千萬字。將研究成果應用到網絡環境下的漢語處理系統中，信息檢索與知識獲取的準確率比現有最好技術提高20%以上。

（三）與視聽覺認知相關的腦―機接口關鍵技術。

研究與視聽覺認知相關的腦信號提取、腦區定位與腦功能網絡分析技術，腦—機交互中的信號傳輸、處理、控制技術及系統實現，與視聽覺認知相關的腦—機接口典型應用。所提無創腦―機接口信息提取與分析等技術處于同期國際領先水平，在改善殘疾人生活質量和功能康復等方面得到驗證或應用。

（四）無人駕駛車輛集成驗證平臺。

集成上述基礎理論與關鍵技術的相關研究成果，將傳統視覺計算模型與新的視覺認知模型相結合，實現環境感知與建模方法新突破；實現多傳感器跨模態跨尺度信息融合，生成高質量三維場景認知地圖，構建高性能智能車輛無人駕駛驗證平臺；提供新的基于人—車—路狀態綜合分析的智能輔助安全駕駛關鍵技術；在國防、智能輔助安全駕駛等相關領域得到驗證或應用并產生重要影響。

matlabpool open 4;%打開四個線程
B=zeros(1,5);
parfor i=1:5
a=i;
B(1,i)=a;
end
matlabpool close
B
Libing Wang師弟用過，比如對PCA 20次隨機分割肯定能這么用，這樣會提高CPU的利用效率，幾個核同時用

一個使用parfor-loop的例子:
%example of parfor-loop %本地worker數通常等于cpu的核數
matlabpool open local 2;
parfor i=1:1024
A(i) = sin(i*2*pi/1024);
end
plot(A);
matlabpool close;

設機器的CPU核心數量是CoreNum雙核機器的CoreNum2，依次類推。CoreNum以不等于核心數量，但是如果CoreNum小于核心數量則核心利用率沒有最大化，如果CoreNum大于核心數量則效率反而可能下降(如何看計算機有幾個核？Weiqiang說任務管理器->性能，看CPU使用記錄有幾個就是幾個核)。因此單核機器就不要折騰并行計算了，否則速度還更慢。下面一段代碼初始化Matlab并行計算環境：

%Initialize Matlab Parallel Computing Enviornment by Xaero | Macro2.cn

CoreNum=2; %設定機器CPU核心數量，我的機器是雙核，所以CoreNum=2

if matlabpool('size')<=0 %判斷并行計算環境是否已然啟動

matlabpool('open','local',CoreNum); %若尚未啟動，則啟動并行環境

else

disp('Already initialized'); %說明并行環境已經啟動。

end

運行成功后會出現如下語句：

Starting matlabpool using the 'local' configuration ... connected to 2 labs.

成運行計算后可以將其關閉。關閉的命令很簡單：

matlabpool close

另外一個問題就是并行代碼做模擬的次數問題。我們要達到用非并行的代碼做N此模擬所能得到結果的精確程度，在核心為CoreNum并行代碼中，Parfor語句段中只要做N/CoreNum次即可達到。

read twice http://blog.sciencenet.cn/blog-419879-444784.html, no need to see again

但下面例子是可以的，parfor內部可以有for(parfor本身也不支持嵌套，將for j 改為parfor，兩重parfar不行)：

matlabpool open local 2;

parfor i=1:1024

A(i) = sin(i*2*pi/1024);

for j=1:10

B(i,j)=A(i)*j;

end

end

matlabpool close;

這段代碼沒有問題，不知我的Test_GLA_DLSR_FS_ServerVersion_outerParFor，沒有r = zeros(length_d,1);就不行，提示rate can not be classified.和Weiqiang討論，他也沒遇到這種錯誤，只是想辦法用替代方法解決
解決方案：最內層的循環用parfor(Weiqiang說未必要這樣)；幾個內層串行for，相互沒有關聯，可以一起parfor。parfor內部不能有clear和save，因為parfor內部有了clear和save，對應的clear和save會顯示紅色。This is with Dong Cao's help.
解決方案：Weiqiang說parfor內部是可以有for循環的，他講是可以有clear和load的，封裝成一個函數my_clear(隨便什么函數名字都行)調用clear即可，load類似，但save不行。

錯誤實現：
function my_load1(filename)
load(filename);
end
正確實現
function S = my_load(filename)
S = load(filename);
end

和Weiqiang討論，他也沒說清楚原因。

function my_clear(name1)

clear name1;

    end

看clear的用法有很多種，Weiqiang講只能寫死一種。

見Test_GLA_DLSR_FS_ServerVersion_outerParFor

The client lost connection to lab 4. This might be due to network problems, or

the interactive matlabpool job might have errored.Weiqiang說這種問題沒法解決,

是通訊問題
在本機程序沒耗100%CPU和內存，到服務器上跑會不會快點，Weiqiang講會快點，但快不了多少。他在du公司服務器速度也和lab服務器速度速度差不多，關鍵程序本身很慢，租服務器還是很慢。

This section shows how to modify a simple for-loop so that it runs in parallel. This loop does not have a lot of iterations, and it does not take long to execute, but you can apply the principles to larger loops. For these simple examples, you might not notice an increase in execution speed.

1. Suppose your code includes a loop to create a sine wave and plot the waveform:

   for i=1:1024
       A(i) = sin(i*2*pi/1024);
       end
       plot(A)

2. To interactively run code that contains a parallel loop, you first open a MATLAB pool. This reserves a collection of MATLAB worker sessions to run your loop iterations. The MATLAB pool can consist of MATLAB sessions running on your local machine or on a remote cluster:

   matlabpool open local 3

3. With the MATLAB pool reserved, you can modify your code to run your loop in parallel by using a parfor statement:

   parfor i=1:1024
       A(i) = sin(i*2*pi/1024);
       end
       plot(A)

   The only difference in this loop is the keyword parfor instead of for. After the loop runs, the results look the same as those generated from the previous for-loop.

   

   Because the iterations run in parallel in other MATLAB sessions, each iteration must be completely independent of all other iterations. The worker calculating the value for A(100) might not be the same worker calculating A(500). There is no guarantee of sequence, so A(900) might be calculated before A(400). (The MATLAB Editor can help identify some problems with parfor code that might not contain independent iterations.) The only place where the values of all the elements of the array A are available is in the MATLAB client, after the data returns from the MATLAB workers and the loop completes.

4. When you are finished with your code, close the MATLAB pool and release the workers:

   matlabpool close

For more information on parfor-loops, see Parallel for-Loops (parfor).

邢波（Eric Poe Xing），現為美國卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）計算機系的助理教授。邢波，1993年畢業于中國清華大學物理和生物系，并獲雙學士學位。1998年，1999年，邢波于Rutgers University分別獲得計算機的碩士學位和分子生物與生物化學的博士學位，其博士論文為The Molecular Mechanism of Human Esophageal Carcinogenesis。2004年，邢波從美國加州大學柏克萊分校計算機系獲得其在美國的第二個博士學位，其博士論文為Probabilistic graphical models and algorithms for genomic analysis。邢波教授目前的研究方向為機器學習，統計計算方法，生物信息工程，圖像信息挖掘等等。

上周有幸聽了邢波教授的五天機器學習課程,受教頗多頗多。該課程屬于"龍星計劃" 的一部分,該計劃每年都會邀請一些海外杰出的華人教授回國教授研究生課程。Professor xing是CMU的副教授，也是當代機器學習領域中泰山北斗Michael Jordan的學生,他們那些人經歷了推動這個領域從無到有，再到今天繁榮昌盛的過程。除此之外，他還是Richard Karp（提出NP問題而獲得1985年圖靈獎）, 和Stuart Russell（《人工智能：一種現代方法》的作者）的學生。用邢教授的話說，他當年在Berkeley讀博時，面對Karp時和他談算法，面對 Jordan時就和他談Machine Learning,面對Russell時和他談AI。五年之后，博得眾家之所長，在CMU開辟一片屬于自己的天地。值得一提的是，邢教授本科在清華念得的 是物理，后來去美國讀了個分子生物和生物化學的博士，然后再去Berkeley讀計算機的博士的。

此次回國講課，雖然短短五天，但邢教授 恨不得傾囊相授。從機器學習從前二三十年的發展，到前十年的成果，再到上個月的成果;從背后深厚的數學原理到上層模型算法的應用實例和技巧;更是高屋建瓴 將整個領域總結成一個五維空間，同時將問題映射到具體細節。由于課程時間很緊，課程內容其實是他在CMU所教授的兩門研究生課程的一個結合，所以講課速度 不得不比較快，但每講完一個問題，他都會停下來問問大家有沒有什么問題，征求大家的意見，唯恐大家聽不懂。不僅如此，每到興奮之處，更是會講授他的一些研 究經歷。期間為了和大家給大家更多的交流機會，更是在周三晚上增加了一次座談，回答大家學習上，生活上等等的問題。雖然白天上課強度如此之大，他每天晚上 三點起床為我們備課，每次上課都會提前二十鐘到堂，上課前十分鐘還要把ppt好好檢查一遍，修改的更為完美。此番熱忱之心，真是令人感動!反觀國內一些無 術之士，上課簡直就是浪費別人的的大好青春，扼殺別人的創造力。

我一直很奇怪，姑且不論其本科專業，這個人為什么要讀兩個專業差別如此大 的博士，他又是如何做到的?后來，在座談會上，才被一席話驚醒夢中人。答案很簡單--passion。講到他之所以三番兩次改專業，其實就是一個不斷的去 嘗試的過程，"Fowllow my heart"。最終終于在Machine Learning找到了自己的歸屬，而且是計算機頂尖牛校。很多人會問他,本科在清華讀了四年物理，博士又那么辛苦讀了五年生物，就這樣放棄，值得嗎？他 說，一個人如果在他四十歲時做出改變都不算晚，因為他還有下半輩子來享受這種改變；反之如果他一直瞻前顧后，止步不前，那么他遺憾的就是一輩子!人生可就 這么一輩子啊!再從具體的講，本科乃至博士學到的東西都是很快會過時的，所以沒什么舍不得的,還舉了以前他讀清華時的同學的例子，因為成績好舍不得放棄物 理，然而又對物理沒有passion,十余年過后，兩人差距可想而治。總結一下，人活著就應該去做自己有passion的事，敢于去try，不要怕吃苦， 敢于放棄!

其實,作為一個轉專業的學生，邢教授申請Berkeley的過程并不順利，一開始報Jordan，被調到Karp那，Karp 也沒接收，最后落到Russell那搞人工智能,但他并沒有放棄對Machine Learning的熱愛，經過不懈努力，最終得到了Jordan和Karp的認可，被兩人也收為弟子。還講到研究生與導師相處的訣竅是不要等老師來 drive你，而是你要主動去drive老師。具體的說，不要等老師來告訴你要干什么，而要你主動去告訴老師你在干什么，想干什么,讓老師來配合你的工 作！當我問道國內的研究環境和國外的差距，國內整天做工程的困惑時，他的建議是要尋找一個平衡點，既讓自己happy，也要讓導師happy。這句話是想 想目前還是正確的，自己不happy，日后后悔的只有自己；搞的導師不happy了--會死的很難看,起碼在國內的環境下大概如此了。很多事情，看上去總 是困難重重，但“If you have the heart，Nothing can stop you”!

在做研究方面，他 講到做研究最重要的是honesty,只有做到honesty，才會有人追隨你。雖然貴為該領域的大教授，但在課堂上，對于其不確定或是不知道的問題，絕 不掩飾，虛心的聽取別人的見解。其次就是diligence，講到Jordan即使是度假，每天也到帶兩三篇paper讀讀，講到 Andrew（Jordan最出色的弟子，邢教授的師兄）整日呆在實驗室不出門，他自己回國晚上只睡著4個小時,白天依然神采奕奕的講課。是什么支持他們 做到如此的，答案還是passion。因為passion,對于那些大牛讀paper其實就普通人看電影沒有區別。還有一點就是healthy。在同等條 件下或是別人條件比你好的情況下，你唯有拼身體了--別人每天工作12小時，你每天工作13小時！還說到智力和出身院校其實都不重要，講到年紀比他還輕的 楊子恒,甘肅農大畢業，北京農大讀的博士如今已當選為英國皇家學會院士。

PS:昨日在BBS上看到一篇文章“從院士增選看數學江湖”,后來又了解下丘-王事件，沒想到國內數學界墮落到如此地步。國內某些人雖然在局部時間和空間內風光無限，但無恥行徑注定日后遭人唾棄。真正有學問的人，也是品格極為高尚的人。在華老，陳老等老一輩苦心栽培的數學界，院士級別的人物尚且如此，其他領域不必多言。

花 了一上午多的工作時間終于敲成了這篇文章，希望與大家共勉。附上一幅插畫，此畫被邢教授掛于其辦公室當中，座談課介紹后，當即不少人將其作為桌面。其中道 理，盡在畫中。大圖地址:http://incredimazing.com/static/media/2008/01/06 /d1a108c26ba4bfc/successlarge.jpg

       以前覺得我是線性代數，概率論與數理統計方面的專家。2007年將2007年之前的每一條線性代數考研題都做了一篇，概率論與數理統計在上大學時就將所有概率論與數理統計的考研題做完。其實很多中國人都有這個問題，是解題專家，但意義呢？比如線性代數中最基本的概念特征向量的意義是什么？Jianxun Mi在百度百科里面查的，A*x=lamada*x,A是矩陣，x是非零特征向量，lamada是特征值。可以看出，特征向量是對x進行線性變換也就是A*x，得到的只是長度的拉升。所以特征向量定義是一個矩陣對空間中所有向量做線性變化，變換后如果只是這個向量簡單地乘以一個縮放因子，所有滿足這個性質的向量的集合。特征向量是針對一個線性變換，未必是矩陣。例如：
        (1)旋轉的地球的特征向量？只有指向南極和北極的兩個向量，只有這兩個向量只是長度的拉升。隨著地球的自轉，每個從地心往外指的箭頭都在旋轉，除了在轉軸上的那些箭頭。考慮地球在一小時自轉后的變換：地心指向地理南極的箭頭是這個變換的一個特征向量，但是從地心指向赤道任何一處的箭頭不會是一個特征向量。因為指向極點的箭頭沒有被地球的自轉拉伸，它的特征值是1。 　　
        (2)另一個例子是，薄金屬板關于一個固定點均勻伸展，使得板上每一個點到該固定點的距離翻倍，特征向量是什么？這個伸展是一個有特征值2的變換。從該固定點到板上任何一點的向量是一個特征向量，而相應的特征空間是所有這些向量的集合。

        filename = strcat('.\5Train\',num2str(i));
        load (filename);
       
        a=regexp(filename,'\.\\\d','match');
        b=regexp(a,'\d','match');
        temp=b{1,1};
        temp=temp{1,1};
        l=str2num(temp); %the number of training samples

如果僅僅在matlab程序的最后一句save結果，則可能導致斷電，什么結果也沒有保存下來。可以類似Sparsity preserving projections的代碼，在每一重循環的結尾save，要看該程序執行到哪一重循環。因為cor = zeros(splits,maxDim);所以看cor哪一行全為零，就知程序運行到哪一步，即使斷電，可以從斷電的地方接著運行從而節省很多時間。