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• 前一篇已经讲到如何玩LED了
• 这次说给树莓派装个耳朵

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###为何要玩LED

• led是体验树莓派控制硬件魔力的最简单方法。
• 通过GPIO(General purpose input/output)来实现与外部硬件的交互。

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###前言

• 随着云、物联网、编程教育等事物的兴起，树莓派（raspberrypi）作为人们实现想法、控制硬件的玩具越来越火。
• 由于无聊，也想试着玩玩树莓派，就买了raspi 2b、传感器、面包版、杜邦线等。

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##文本摘要简介

• Automatic Summarization 主要有两种方法。
  • Extraction : 抽取式，提取文档中已存在的关键词、句子形成摘要。
  • Abstraction: 生成式，建立抽象的语意表示，使用自然语言生成技术，形成摘要。

##TextRank的文本摘要

• TextRank的方法属于graph-based Extraction。
• 对文本中的句子重要性排序后得到摘要。
• 权值为句子间的相似度，计算两个句子的内容覆盖率。
• 与TextRank关键字提取的不同：考虑了句子间的权值。

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##TextRank与PageRank

• TextRank脱胎于PageRank，受其启发应用于文本处理。->论文
• TextRank在PageRank的基础上，引入了边的权值概念，代表两个句子的相似度。
• PageRank 公式
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• TextRank 公式
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• 公式解释
  • 模型描述了一个有向有权图 G =(V, E), 由点集合V和边集合E组成
  • 图中任两点 Vi , Vj 之间边的权重为 wji
  • 对于一个给定的点Vi, In(Vi)为指向该点的点集合, Out(Vi)为点Vi指向的点集合
  • d为阻尼系数,代表从图中某一特定点指向其他任意点的概率,一般取值为0.85

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##前言

• 人们一直会对JAVA有一种“丑陋”的错觉，特别是UI。
• 但JAVA其实是强大的、多功能的、适合网络的语言。
• 我们一简单的文本编辑器，管中窥豹，一探JAVA的UI设计。

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与传统文化的碰撞

• 虽然这个时代日新月异，但古老的故事依然让人们留恋。
• 此次用hadoop从另一个方面，探究一下脍炙人口的《三国演义》。

原理

• 利用lucene的smartcn进行分词，结合hadoop的编写wordcount，进行词频统计。

难点

• 编译与运行包含第三方jar包的hadoop程序。

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##前言

• Big Data and AI‘s age has coming!
• 面对海量的数据，传统方式已无法满足用户高效地使用和处理数据了。
• hadoop的意义非同一般，它赋予了人们面对bigdata的信心和能力，同时也开创了一个时代，
• 它是一个可靠的、可扩展的、分布式的计算框架,给予人们PB级的计算处理能力。
• 由Doug Cutting根据谷歌公司发表的MapReduce和GFS的论文自行实现而成。
• 诞生历史：Lucene (1999) -> Nutch (2003) -> hadoop (2011)

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###前言

• 我国一直努力地去做互联网的强国。1
• android sdk manager 无法正常更新，国情如此。
• android开发者急需新版的SDK，以跟上时代。

###普通方法

• 普遍的方法是改SDK manager的http proxy。
• 之前用过几个地址，效果不佳，大概是失效了。

###我的解决方法

• 以linux版为例
• 启动sdk manager 其实是执行SDK目录下/tools/android。
• 它其实是一个可执行的shell脚本。

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引言

• 大数据时代的到来是无可质疑的，但挖掘数据背后的秘密才更具价值。
• 深度学习，受益于大数据的出现和大规模计算能力的提升，它是开启未来的钥匙。

文章简介

• 转载的文章是Keith Adams的一份第八届超大数据库会议（XLDB2015）报告。
• 报告简述了深度学习的所遇到的困难问题与解决方法。
• 转载文章自infoq，作者张天雷，有删改。

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