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2013-02-28 14:59:09 +08:00

回复了 zkg510168343 创建的主题 › 数学 › 请教大家1+1=2怎样证明

http://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Mathematica#Quotations

2013-02-28 12:59:00 +08:00

回复了 depress 创建的主题 › 北京 › 北京PM2.5基本每晚都破200，像我这种晚上跑步的该怎么办？

@i_have_to_pee 鼻梁金属片可以调整，但是下巴蛮宽松的……可能男性会好点吧。

2013-02-28 00:50:30 +08:00

回复了 depress 创建的主题 › 北京 › 北京PM2.5基本每晚都破200，像我这种晚上跑步的该怎么办？

也是新买的 Respro Sportsta，刚用确实有吸二氧化碳的感觉，不过只要呼吸平稳感觉不到任何不适，可能更多的是心理问题。倒是温度和排湿更困扰我，哈气冷凝跑完了内衬的水能往下流。使用效果也不知道有多少是心理作用，不过之前有时会咳嗽，最近一周戴着跑的时候都没有。

2013-02-25 22:25:40 +08:00

回复了 pepsiwant 创建的主题 › V2EX › V2EX的用户都是怎么聚集起来的呀？

@undeflife 我们还有废土2。

2013-02-25 14:36:17 +08:00

回复了 pepsiwant 创建的主题 › V2EX › V2EX的用户都是怎么聚集起来的呀？

搜索《异域镇魂曲》的时候……因为品牌类节点分类是“法印城”。

2013-02-04 12:11:51 +08:00

回复了 laoyuan 创建的主题 › 自然语言处理 › 有做过nlp中文分词的么，从生语料建立一个领域词典，有哪些可以参考的资料？

直接用中科院分词就挺好的。

自己搞的话，常见的就是TF-IDF、互信息，隐马尔可夫模型。
互信息：I=log(p(xy)/p(x)*p(y))，用于判断字串是否总是组合出现 -> 组合概率高的可能是词。从单字开始到分隔符（标点符号）依次计算，可以得出候选词概率矩阵。
TF-IDF：TF-词在整体语料中出现的频率，IDF-出现词的语料块在整体语料中的频率，可以用于从候选词中筛选。
隐马尔可夫模型：推断分词的最优路径。

2013-01-31 14:45:47 +08:00

回复了 kokdemo 创建的主题 › 随想 › 为什么游戏，电影中的怪物大多都是人形的？

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%81%90%E6%80%96%E8%B0%B7%E7%90%86%E8%AE%BA

2013-01-24 10:35:57 +08:00

回复了 keys 创建的主题 › 问与答 › Chrome上的那些插件

我使用 Context -> https://chrome.google.com/webstore/detail/context/aalnjolghjkkogicompabhhbbkljnlka

和 Extension Automation -> https://chrome.google.com/webstore/detail/extension-automation/ghopjgdkodchjclkkfdekhjfomdbakkb

2012-12-12 20:02:46 +08:00

回复了 jezal 创建的主题 › 问与答 › 请问大家现在还使用RSS阅读器么？

Google Reader

2012-11-30 14:06:24 +08:00

回复了 joyjy 创建的主题 › Ingress › 非北美地区也可以进入输激活码的界面了

版本1.04.0。

实验了一下，公司的网 124.193.159.4，直接打开停在 Booting...，刚刚是从更新完通知栏点进去的所以从市场里进去点打开结果进去了。