Maximum likelihood和Bayesian inference是目前譜系分析（phylogenetic analyses）常用的兩種方法。但是由於兩者使用的觀念或多或少都牽涉到機率與統計的範疇，應用這兩種方法的人常常會把兩者相互混淆。
雖然一般教學上都會提到，Maximum likelihood用的是統計方法計算譜系樹的likelihood，搜尋最佳譜系樹；Bayesian inference則是應用Bayes’ theorem來計算譜系樹為真的機率（probability）。但是機率和統計其實只是使用不同的角度探討同一件事而已——甚至在一般英文的定義中，likelihood和probability還是同義字：
Likelihood as a solitary term is a shorthand for likelihood function. In non-technical usage, “likelihood” is a synonym for “probability”, but throughout this article only the technical definition is used. Informally, if “probability” allows us to predict unknown outcomes based on known parameters, then “likelihood” allows us to determine unknown parameters based on known outcomes.
（節錄Wikipedia對likelihood function的定義
http://en.wikipedia.org/wiki/Likelihood_function） 繼續閱讀 »
Tags: Bayesian inference, Likelihood, Probability, 貝氏機率
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麻省理工學院媒體實驗室的天才學生普拉納夫-(Parnav Mistry)，發明了一項結合實體世界和虛擬世界的科技
很棒的一種思考方式
未來也許可以減少很多「坐在機器前面的機器人」
BTW, 這項技術的重點不在裝置, 在於content, 所以我看到的都是recognition和mining的技術
只要可以很精準的處理世界座標(World Coordinate System),
接下來好像就是recognition和mining的問題
(整份影片看完的感覺重點就是…real-time data mining….haha…計畫寫瘋了)
不知道大家有什麼感想?
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看完了tsz.an分享的Precision and Recall-Informaiton Retreival這篇文章，也許是有一些共鳴，我決定再繼續多加一些個人的闡述。
如果今天我們設計了一個自動判斷是否為男生照片的系統，通常我們會想知道這個系統的效果如何，最直覺的評估方式(evaluation)可能我們會放入幾張照片，然後測試到底成功機率(成功的數目/總樣本數)是多少，這個我們就稱它準確度(Accuracy)。接著往下看：
Positive Negative
系統(是) TP FN
系統(不是) FP TN 繼續閱讀 »
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ftp是個方便的工具,但是如果不限制使用者的下載頻寬,如果這一台FTP伺服器有提供多種服務的話
那頻寬就會不夠囉(除非你有超大頻寬)
所以查了依下設定檔vsftpd可以針對單一使用者設定下載頻寬
設定方法
建立目錄 mkdir /etc/vsftpd/userconf
在/etc/vsftpd/userconf目錄下建立需要限制user的檔案，touch oauser(一個帳號一個檔案)
在讓檔案加入local_max_rate=10000 這一個設定值(限制為10k)
在/etc/vsftpd/vsftpd.conf 加入一行 user_config_dir=/etc/vsftpd/userconf (表示個別user的設定檔目錄)
重新啟動vsftp服務即可
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我們可以透過 ComponentCount 來掃瞄 Form 底下的所有元件，進而控制這些元件，例如底下這個 sample code 可以把 Form
底下的 Edit 元件一口氣改掉。
Example:
for (int i = 0; i < ComponentCount; ++i)
{
if (Components[i]->ClassNameIs(“TEdit”))
((TEdit *)Components[i])->Text = “我被改了”;
}
那若是要改某個元件底下的子元件呢? 例如要改 GroupBox 裡頭的所有 Label 要怎辦呢? 這時就要用到 ControlCount 了。 繼續閱讀 »
Tags: BCB, FindComponent, 控制多項元件
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