拾遗录.十五.最后的拾遗

前言

好久没有更新了，这个系列的文章其实很小众，很个人向。所以说好的一周一更没有达成，嘻嘻，也没有什么关系吧。之前整理材料的时候没有按照什么时间顺序，其实是不太好的。完全是凭借我个人的喜欢进行筛选和修改的，有一些觉得自己不喜欢的就没有编入进来。现在想想觉得挺对不起他们的。于是在最后一篇的时间里都编辑进来。做最后的整理。

小小恋歌中文填词

前言

不知道什么时候听到了这首歌曲，仅仅被那温柔的旋律所打动。看到翻译后的歌词更是喜欢的不行。早就有了想要填词的愿望，可是由于种种原因没有进行。今天尝试一下，如果不好，也是没有办法的事啊。

使用js对汉字和单词混合进行统计

规则

每个汉字标点做为一个长度。每个单词作为一个长度。（虽然这样的应用场景很少，但是用到的时候没有查询到直接可以用的代码，于是改造了网上的资料，作为比较记录下来）

代码

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function characterWordStatic(input){
    //计算规则 汉字算一个长度 单词算一个长度
    if(input){
        var clength = 0;
        // 计算汉字个数
        var str = input;
        //console.log(str.match(/[\u4E00-\u9FA5]/g));
        if(str.match(/[\u4E00-\u9FA5]/g) != null){
            clength = str.match(/[\u4E00-\u9FA5]/g).length || 0;
        }
        //替换汉字
        str = str.replace(/[\u4e00-\u9fa5]+/g, " ");
        // 将换行符，前后空格不计算为单词数
        str = str.replace(/\n|\r|^\s+|\s+$/gi,"");
        // 多个空格替换成一个空格
        str = str.replace(/\s+/gi," ");
        var length = 0;
        var match = str.match(/\s/g);
            if (match) {
                length = match.length + 1;
            } else if (str) {
                length = 1;
            }
        return length+clength;
    }else{
        return 0;
    }
}

我将一直迷惑和无知，我是黄油香蕉君，再见。

我每天都在面向“对象”编程。 ———来自本文作者的冷笑话。

阅读指南

这篇文章为Java最为基础的语言基础。也就是说，你完全可以泛读一遍，让心里有个印象，仅仅接受自己可以接受的知识点就好。我希望做到的是在你心里建立一个词典，知道有这么回事儿就好。然后在下次遇到的时候回到手头的文档，或者工具书（当然我会给你一本的），来查看就好。那个时候在力尽可能的弄清楚。请记住这个学习方法。或许这个方法在考试上无效，但是在学习编程和技术上可以大显神威的。

前言

要说精通Java是一件很难的事，但是单单是看懂也不是件容易的事。主要是因为当我们谈起java时都以为它只是一门语言。其实它已经是一个完整的系统和体系，包含了语言的语法特性之外的其他东西。比如面向对象（OOP）思想等等。于是乎里面出现了数量恐怖的新的概念，有一些仅仅知道就可以看懂代码有帮助，有的必须要学习透彻才能理解为什么这么写。（而有些看懂了之后，就会发现看什么代码都很low）。

所以这是一个很大的工程。我准备分开的书写。但是我却要说，这将会是一个简单的旅程，除了篇幅可能长一点点其他的阅读起来不会存在什么难度。（如果觉得难了或者简单请及时反馈）

前言

最近都有点忙了，其实今天也很忙。只是最近发生了一些事，所以觉得忙一点到没有什么不好。都是平时突然抽风写的东西，虽然不一定好但是还是记录下来吧。

声明

注意这是一个人向教程，内部全部知识资源来自网络。大部分内容来自前端大全，希望学习前端的同学去关注公众号去获取更多内容。本人仅仅对其中常用内容进行整理增删，所以请不要捐助这篇文章。在这里再次感谢原作者。谢谢。

OverView（总览）

本文将介绍chrome浏览器的简单调试模式下的一些常用操作。（火狐下面的这些功能是类似，不过是位置不同。火狐需要插件支持，我将会提供插件的下载安装的教程）

我打开chrome或者火狐后按下F12后。就可以看到下面的画面，这就是chrome开发者工具面板。

前言（阅读指南）

我准备写一个轻松的PCA算法的教程。传说中的零基础教程，也就是不用带特别多脑子去阅读的教程。不过有很好线性代数基础的同学可能会觉得我有点啰嗦。那些超级简单的内容请跳过去就好啦。

问题出发：如何给数据降维

现在我们都知道，PCA（主要成分分析）是一种可以把高纬度的数据降低到低纬的一种降维算法。他的英文全称Principal components analysis。当然你肯定不在乎，全称。我们知道在进行学习机器学习或者流形学习中，样本数据的特征值可能多到可怕(当然有的时候纬度太少可能啥也做不了)，那么这个时候做算法的科学家们就不开心了，这么多纬的样本数据老子玩不来啊。这尼玛算法收敛要几年啊，cpu吃不消。我就一台xp的PC，宝宝心里苦啊。

于是这群傲娇的科学家，就在思考这样一个问题，可以给数据降维吗？

前言

我知道我的人生到了最最迷惑的地方。如今我必须整理回顾自己所面临的种种可能，虽然看似没有必要。

前言

人类的智慧是无限的。当我看到了下面的证明之后我相信了这一点。希望你也可以体会到我所感受到的震撼。

命题

在6个人的聚会中，一定有三个人互相都认识，或者三个人互相都不认识。
现在想想怎么证明。或许你和我一样一开始想到的是条件概率，贝叶斯公式。这样也不是证明不出来，而是证明的方法显的暴力，和不用脑子。有一种极其优雅的证明。现在验证你是不是天才的时候来了，关掉这个博客，然后思考两天。对比一下你的证明方法。