好久没有更新了，一是在用GitHub记笔记，所以就没有那么多blog要写了，二是打算搞个GitHub Page用用。在这里FiveEyes’ GitHub Page，用的默认模板，打算学下sass和css，自己撸一个试试。 ...继续阅读 (21)

朋友给讲了个1+2+3… = 1/12的故事…其实没那么复杂啦,我讲个简易版的…以前写在百度空间上的文章,现在百度空间关闭了…再写一下证明1+2+4… = -1S = 1 + 2 + 4 + 8 …2S = 2 + 4 + 8 … = S – 12S = S – 1S = -1这个证明的问题在于2S = S – 1, 并不仅仅有一个解-1,还有两个不明显的解,就是正负无穷大啦~ ...继续阅读 (20)

来水一篇blog…[link](http://ttic.uchicago.edu/~harry/teaching/pdf/lecture1.pdf)Min-cut列出方程$$\min \sum cap(e) \times dist(e)$$$$dist(v,u) + dist(u, w) \ge dist(v, w)$$$$dist(s,t) = 1$$$$dist(v, u) = 0 or 1$$然后松弛成LP问题$$\min \sum cap(e) \times dist(e)$$$$dist(v,u) + dist(u, w) \ge dist(v, w)$$$$dist(s,t) \ge 1$$$$dist(v, u) \ge 0$$问题是松弛成LP问题之后,求出的解可能是分数,如何求出最小割.方法就是把所有点按照和s点的距离排序,然后枚举前i项形成的点集形成的割,其中最小的就是最小割.证明在给的pdf链接里面~ 这个方法可以推广到The Multicut Problem,得到一个2-approximation algorithm~[The Multicut Problem](http://www.cs.cmu.edu/~anupamg/adv-approx/lecture18.pdf) ...继续阅读 (14)

最近写东西都在GitHub上…blog写点碎碎念吧~Steam今年11月要出Steam Machine,要与PS4和XboxOne竞争家用机市场的节奏.从游戏数量,质量和价格上来讲,看好Steam Machine. ...继续阅读 (20)

#debian上次折腾debian忘记留档了,又折腾了一遍…##wifi驱动我的本本是bcm系列,教程在这里https://wiki.debian.org/wl##chrome标签乱码少字库的原因apt-get install ttf-wqy-microhei ttf-wqy-zenhei xfonts-wqy##桌面gnome3在我本本上直接崩溃,可以选gnome-fallback-session,以前还挺好的,用了用感觉变成半残品.现在用xfce. ...继续阅读 (16)

最近在用Coq的一点碎碎念… Dependent type是个很有意思的类型理论,使用值来构建类型,不过和我想象的还有点不一样…比如使用强规范函数,需要传入值,以及对于规范的证明项.按照我的想法呢,关于值的某项证明应该是依附在值上的一个属性…而将值包裹在证明里,感觉就会怪怪的. ...继续阅读 (22)

自从用了Markdown记笔记，就用起了Atom，然后发现GitHub对Markdown支持的很好。计划把笔记从EverNote迁移到GitHub上。Dropbox的空间不够用，做任务可以刷到6G，不过依然不足以把各种书同步进去，Google Drive和OneDrive都有安装，最后选了用Box来存书籍。 ...继续阅读 (25)

#The Schwartz-Zippel Algorithm##Problem: Testing Polynomial Identities判断两个多项式\(P(x_0, x_1, …, x_n),Q(x_0, x_1, …, x_n)\)在有限取值空间里是不是等价的.##Solution: A Monte Carlo algorithm随机取值测试,看看P,Q是不是一样.##Analysis and Proofd是P,Q中多项式最大的度,S是取值空间,如果P,Q不一致,而随机测试碰巧相等的概率是:d/|S|.如果自变量只有一个证明比较简单,\(H(x) = P(x) – Q(x) = w_n * x^n + … + w_0\).那么H(x)最多有n个解,取值空间大小是|S|,碰巧的可能是n/|S|.如果有多个变量的证明也是类似的.归纳法证明. ...继续阅读 (14)

[论文链接](http://arxiv.org/abs/0909.3346)##算法很简单,随机选取未匹配的点随机漫步寻找增广路,直到完美匹配,期望时间是O(n \log n).##分析这家伙很懒,什么都没有留下~ ...继续阅读 (13)

学习下Markdown，方便做笔记。#Markdown ##Chapter 1 ###Section 1.1 \$\frac{mark}{down}\$. Text attributes *italic*, **bold**, `monospace`, ~~strikethrough~~ . A [link](http://www.freopen.com). Shopping list: * apples * oranges * pears Numbered list: 1. apples * oranges * pearsMarkdownChapter 1Section 1.1$\frac{mark}{down}$.Text attributesitalic,bold,monospace,strikethrough.Alink.Shopping list:applesorangespearsNumbered list:applesorangespears ...继续阅读 (19)