Foxit reader

想在pdf文件中添加任意文字. Foxit reader -> menu -> Home -> Typewriter

如何在方框中打鉤？

(1) 方法一: qq拼音輸入"對號"，就有標準的對號，復制即可
(2) 方法二: Foxit reader -> menu -> Comment -> Pencil How to change the color of the 對號? 用Pencil寫完，Select "Pencil" again. Select "對號". 右鍵, Properties -> Color

怎么添加簽名?
(1) 方法一: Foxit reader -> menu -> Comment -> Pencil
(2) 方法二: Foxit reader -> menu -> PDF Sign -> Draw Signature，然后寫的就應該保存了

How can we insert a picture?
Foxit reader -> menu -> Home -> Image Annotation
http://www.downxia.com/zixun/36037.html

Adobe professional問題

你上次組會，講ppt，用的什么pdf工具，右鍵會有pen出來？我看老師上課也這么用的

Shuang: 我用的是我的筆記本,其他的目前還不太清楚,我猜老師應該也是用的surface. Zhengxia: 我沒有用pdf工具，就是用的ppt放映的, 放映時候，右鍵會有一些選項，有pen，有激光器等等。See my webchat favourites on Sep 11, 2018. 我問Umich將machine learning的教授Scott: Do you use pdf or ppt when using the pen to write on this machine? He says ppt.
ppt,右鍵, 指針選項 -> pen (筆)；墨跡顏色(ink color); 橡皮擦(eraser)
如何設置Adobe professional每次打開pdf文件都是適合寬度？

菜單：編輯->首選項，頁面顯示和輔助工具，均設置成總是使用頁面布局方式：單頁連續；總是使用縮放設置：適合寬度。(This is under the help of Fei Gao)
工具欄不見了，如何顯示工具欄？
菜單：視圖->工具欄->顯示工具欄 (View -> Toolbars -> Show toolbars)
pdf文件如何旋轉？
用Adobe Acrobat即可：文檔——頁面——旋轉——保存即可
pdf文件寫東西：
工具->打字機工具->打字機工具(寫得很規范)；工具->注釋和標記->鉛筆工具(就可以自己寫字，包括打勾之類的)。How to change the color of the font? Google search "adobe professional pencil tools color" and find the link: https://forums.adobe.com/thread/494858. It says that "To change the color of the signature, right-click the Pencil tool in the Comment & Markup Toolbar. Then choose Tool Default Properties, and change the color in the Appearance tab." However, when I right-click or left-click the Pencil tool, there is nothing. Zhengxia gave the suggestion. Select the font. right-click -> Properties ->Color
第二點在ISCIDE 2013會議論文copyrightlncs.pdf中可以寫的，就不知這樣寫出來，是否符合要求：打印出來簽字再掃描
福昕閱讀器: https://jingyan.baidu.com/article/e4511cf35ae8fb2b845eaff6.html
Yuan Cao說有pdf轉word的軟件，word插入圖片，再打印成pdf，她就是這么弄的。
在校稿時如何在指定位置插入文本：

http://wenku.baidu.com/view/beb7b00690c69ec3d5bb7508.html，該文件也已經保存到電腦，“關于PDF修改批注的用法.pdf”

【您正在pdf/A模式中查看本文檔】去除方法
問題：
有的pdf格式書或者文獻，打開后，工具欄下有一行文字是“您正在pdf/A模式中查看本文檔”，想添加書簽卻不能，請教諸位書友怎樣才能改變此種模式，能如一般情況編輯書簽。
回答：
請選擇“編輯”>“首選項”（Windows）或“Acrobat”>“首選項”（Mac OS）。
在“種類”下選擇“文檔”。
在“使用 PDF/A 模式下查看文檔”中選擇選項： “從不”，“總是”或“僅用于 PDF/A 文檔”。

通過再次改變本首選項設置，您可以切換 PDF/A 查看模式。
http://blog.163.com/ldhy01234@126/blog/static/1716529482010111391417570/

http://www.cappchem.com/Article2014/1122.html

Adobe Acrobat X如何變更語言？

核心提示：Adobe Acrobat X本來裝的是中文版，后來不知道什么原因突然變成英文版了（如下圖所示），或許是升級后導致的？那么如何調整回中文版呢？1.進入Edit菜單，點擊Preferences下的Gen...

Adobe Acrobat X本來裝的是中文版，
后來不知道什么原因突然變成英文版了（如下圖所示），
或許是升級后導致的？
466×328

那么如何調整回中文版呢？
1.進入Edit菜單，點擊Preferences下的General。
593×554

2.在彈出的Preferences對話框中，左側選擇International。
在右側的Application Language中選擇Same as the operating system。
該選項的意思是“與操作系統的語言相同”。
我們一般是用的簡體中文版系統，因此Acrobat會自動切換成中文。
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3.完成后，關閉Acrobat，再重新運行Acrobat后的界面圖如下。
是不是已經回到中文版了呢？
553×402

posted @ 2012-11-12 19:11 杰哥閱讀(1062) | 評論 (0) | 編輯收藏

[zz]CVPR 2012 關于Low Rank的幾篇文章

http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc401019gqx.html

今年的low rank顯然比去年要火一些。

1.Robust Visual Domain Adaptation with Low-Rank Reconstruction (PDF)

I-Hong Jhuo, Dong Liu, Shih-Fu Chang, Der-Tsai Lee

這篇文章是做多視角的物體識別的。一般認為不同視角的物體分布在相同的低維流型上，但是

本文認為如果噪聲過大本質上并不在一個流行上面。所以將低秩的約束加在變換系數上了。

也可以說這篇文章是在domain adaption上面加了low rank的約束。

2.Sparse Representation for Face Recognition based on Discriminative Low-Rank Dictionary Learning

Long Ma, Chunheng Wang, Baihua Xiao, Wen Zhou

這篇文章可以說在判別詞典上面加上low rank的約束，也可以說在low rank上面加上了判別詞典

的信息。對目標函數的解法套用了別人的方法。實驗做得很充分。

以下是今年CVPR中關于low rank的一些文章，感興趣的可以看一看：

A Unified Approach to Salient Object Detection via Low Rank Matrix Recovery (PDF)

Xiaohui Shen, Ying Wu

Practical Low-Rank Matrix Approximation under Robust $L_{1}$-Norm

Yinqiang Zheng, Guangcan LIU, Shigeki Sugimoto, Shuicheng YAN, Masatoshi Okutomi

Automatic Mitral Leaflet Tracking in Echocardiography by Outlier Detection in the Low-rank Representation

Xiaowei Zhou, Weichuan Yu

Robust Late Fusion with Multi-Task Low Rank Minimization (PDF)

Guangnan Ye, Dong Liu, I-Hong Jhuo, Shih-Fu Chang

Non-Negative Low Rank and Sparse Graph for Semi-Supervised Learning

Liansheng Zhuang, Haoyuan Gao, Zhouchen Lin, Yi Ma, Nenghai Yu

Low-Rank Matrix Recovery with Structural Incoherence for Robust Face Recognition

Chih-Fan Chen, Chia-Po Wei, Yu-Chiang Frank Wang

posted @ 2012-11-10 21:19 杰哥閱讀(674) | 評論 (0) | 編輯收藏

Taylor series in several variables

http://en.wikipedia.org/wiki/Taylor_series

Taylor series in several variables

The Taylor series may also be generalized to functions of more than one variable with

$T(x_1,\dots,x_d) = \sum_{n_1=0}^\infty \sum_{n_2=0}^\infty \cdots \sum_{n_d = 0}^\infty \frac{(x_1-a_1)^{n_1}\cdots (x_d-a_d)^{n_d}}{n_1!\cdots n_d!}\,\left(\frac{\partial^{n_1 + \cdots + n_d}f}{\partial x_1^{n_1}\cdots \partial x_d^{n_d}}\right)(a_1,\dots,a_d).\!$

For example, for a function that depends on two variables, x and y, the Taylor series to second order about the point (a, b) is:

$\begin{align} f(x,y) & \approx f(a,b) +(x-a)\, f_x(a,b) +(y-b)\, f_y(a,b) \\ & {}\quad + \frac{1}{2!}\left[ (x-a)^2\,f_{xx}(a,b) + 2(x-a)(y-b)\,f_{xy}(a,b) +(y-b)^2\, f_{yy}(a,b) \right], \end{align}$

where the subscripts denote the respective partial derivatives.

A second-order Taylor series expansion of a scalar-valued function of more than one variable can be written compactly as

$T(\mathbf{x}) = f(\mathbf{a}) + \mathrm{D} f(\mathbf{a})^T (\mathbf{x} - \mathbf{a}) + \frac{1}{2!} (\mathbf{x} - \mathbf{a})^T \,\{\mathrm{D}^2 f(\mathbf{a})\}\,(\mathbf{x} - \mathbf{a}) + \cdots\! \,,$

where $D f(\mathbf{a})\!$ is the gradient of $\,f$ evaluated at $\mathbf{x} = \mathbf{a}$ and $D^2 f(\mathbf{a})\!$ is the Hessian matrix. Applying the multi-index notation the Taylor series for several variables becomes

$T(\mathbf{x}) = \sum_{|\alpha| \ge 0}^{}\frac{(\mathbf{x}-\mathbf{a})^{\alpha}}{\alpha !}\,({\mathrm{\partial}^{\alpha}}\,f)(\mathbf{a})\,,$

which is to be understood as a still more abbreviated multi-index version of the first equation of this paragraph, again in full analogy to the single variable case.

[edit]Example

Second-order Taylor series approximation (in gray) of a function $f(x,y) = e^x\log{(1+y)}$ around origin.

Compute a second-order Taylor series expansion around point $(a,b) = (0,0)$ of a function

$f(x,y)=e^x\log(1+y).\,$

Firstly, we compute all partial derivatives we need

$f_x(a,b)=e^x\log(1+y)\bigg|_{(x,y)=(0,0)}=0\,,$

$f_y(a,b)=\frac{e^x}{1+y}\bigg|_{(x,y)=(0,0)}=1\,,$

$f_{xx}(a,b)=e^x\log(1+y)\bigg|_{(x,y)=(0,0)}=0\,,$

$f_{yy}(a,b)=-\frac{e^x}{(1+y)^2}\bigg|_{(x,y)=(0,0)}=-1\,,$

$f_{xy}(a,b)=f_{yx}(a,b)=\frac{e^x}{1+y}\bigg|_{(x,y)=(0,0)}=1.$

The Taylor series is

$\begin{align} T(x,y) = f(a,b) & +(x-a)\, f_x(a,b) +(y-b)\, f_y(a,b) \\ &+\frac{1}{2!}\left[ (x-a)^2\,f_{xx}(a,b) + 2(x-a)(y-b)\,f_{xy}(a,b) +(y-b)^2\, f_{yy}(a,b) \right]+ \cdots\,,\end{align}$

which in this case becomes

$\begin{align}T(x,y) &= 0 + 0(x-0) + 1(y-0) + \frac{1}{2}\Big[ 0(x-0)^2 + 2(x-0)(y-0) + (-1)(y-0)^2 \Big] + \cdots \\ &= y + xy - \frac{y^2}{2} + \cdots. \end{align}$

Since log(1 + y) is analytic in |y| < 1, we have

$e^x\log(1+y)= y + xy - \frac{y^2}{2} + \cdots$

for |y| < 1.

posted @ 2012-10-31 10:48 杰哥閱讀(476) | 評論 (0) | 編輯收藏

Jensen's inequality

If λ₁ and λ₂ are two arbitrary nonnegative real numbers such that λ₁ + λ₂ = 1 then convexity of $\scriptstyle\varphi$ implies
$\varphi(\lambda_1 x_1+\lambda_2 x_2)\leq \lambda_1\,\varphi(x_1)+\lambda_2\,\varphi(x_2)\text{ for any }x_1,\,x_2.$ [這就是凸函數的定義]
This can be easily generalized: if λ₁, λ₂, ..., λ_n are nonnegative real numbers such that λ₁ + ... + λ_n = 1, then
$\varphi(\lambda_1 x_1+\lambda_2 x_2+\cdots+\lambda_n x_n)\leq \lambda_1\,\varphi(x_1)+\lambda_2\,\varphi(x_2)+\cdots+\lambda_n\,\varphi(x_n),$

例如-log(x)是凸函數

posted @ 2012-10-30 12:04 杰哥閱讀(421) | 評論 (0) | 編輯收藏

微軟快盤skydrive和金山快盤

兩個電腦的同步更新。問題：長期使用臺式機，筆記本不用也沒聯網。筆記本聯網之前最好將所有文件都刪除，不刪應該也沒關系，肯定是保留的最近的操作，比如臺式機已經刪除了，筆記本也會將它他刪除(其實可以做個實驗)。
微軟快盤skydrive
可以在任何地方使用，沒有限制。本機和網絡同步。問題：本機和網絡同步得快嗎，有沒有時差(比如我在本機更新一個文件的名字，多久在云端能夠更新)？打開這個軟件有什么顯示？

靈活：可以上載任何大小不超過300 MB 的照片和文件

更新時發現，文件名中含有中文冒號的都無法更新，在windows中本來文件名含有英文冒號就是不合法的

金山快盤

posted @ 2012-10-23 08:45 杰哥閱讀(374) | 評論 (0) | 編輯收藏

latex問題集錦

(1) Latex極其重要的技巧：
就四個文件有用，后綴bib是參考文獻，后綴tex和sty控制文章格式，后綴bst控制參考文獻格式。有時編譯不能通過，將其余格式文件都刪除，重新編譯就能通過了，可能是以前的編譯錯誤殘留下來的(以前xiaobo zhang and nannan wang 都這么演示過)
Latex 模板中如何輸入雙引號
問題：左右雙引號如何輸入呢？我用""，或者兩個單引號 '' '' 似乎都沒有這個效果“”
方案：``.....'' and `....'.奇怪的是``hot topics"在FSDH的摘要和第一段結尾效果是不一樣的
    Ref：http://www.ilovematlab.cn/thread-56935-1-1.html

如何顯示©?  \textcopyright
Reference: http://hevea.inria.fr/examples/test/sym.html
如何顯示é?   \'e
Reference: https://tex.stackexchange.com/questions/8857/how-to-type-special-accented-letters-in-latex#comment14849_8859

(2)公式
latex插入公式，導數：比如要顯示U',$U^'$不能編譯通過,U后面直接添加一個引號即可$U'$;
LATEX插入長公式:Latex的公式不具有類似表格能整體縮放(wei bian, nannan wang, mingming gong均這么說; 后來我發現是可以的: http://www.shnenglu.com/guijie/archive/2018/02/07/215510.html)，插入很長的公式，在mathtype中不用對稱的(),這樣不能換行。用單括號(. 另外一種方式，局部雙欄變單欄，見書P142單欄與雙欄的轉換；TPAMI 2019 Truncated的公式7。wei bian 覺得沒必要局部雙欄變單欄，我現在用在mathtype中用單括號( 也行。
GSM-PAF論文公式3、4和5用到了Latex教材P288的公式與上下文的間距調整\abovedisplayskip=1pt和\belowdisplayskip=1pt，不使用會有大片空白。也可采用addvspace(見教材P42)

(3)WORD或者LATEX插入PDF格式圖片？
將ppt轉化成pdf的兩種方式(一、打印成pdf；二、另存為pdf(我的論文PACFS的流程圖,graphs中間的線像是一段一段的，采用方式二就沒有問題(This is under the help of Yong Luo)))，工具->高級編輯->裁剪工具 (東大正版pdf, 編輯->編輯文本和圖像->裁剪頁面)，選中，注意此時調整大小，只能拉角落的角，確定，就會打印出新的pdf文件出來。工具->選擇和縮放->快照工具(東大正版pdf, 編輯->拍快照)，選中復制到word就可以了。Latex中直接插入pdf格式圖片就可以了，當然也可以將pdf存成eps格式，再插入eps格式的圖片，方法：打開pdf文件，另存為eps即可。一般情況這樣就可以了。如果存成eps，有部分被截怎么解決？解決方法：將pdf另存為png，不要另存為jpg，png是無損的，再用Zhibing Hong給我的以下三句matlab命令將png轉成eps格式即可。a = imread('SystemDiagram.png');imshow(a); saveas(gcf,'SystemDiagram.eps', 'psc2')。這種存的是矢量圖(Yong Luo)。

2012/11/11 Latex插入圖片(我自己畫的pdf圖片(投CVPR 2013的)，如果轉成eps圖片，就會產生問題：發現有一些被截斷了(以前也遇到過，或者被翻轉之類，而且用轉換成png再轉化為eps，仍然不能解決)。于是想到還是插入pdf圖片)，頭文件只要\usepackage{graphicx}即可

注意1：要插入pdf圖片，所有圖片都要求是pdf圖片，不能是eps圖片。編譯方式1：WinEdt 6.0和7.0都有PDFTeXify直接能生成pdf文件(Yong Luo都用的這一種方式)。編譯方式2：PDFLaTeX->BibTex-> PDFLaTeX-> PDFLaTeX; 注意此時不能再點div2pdf,直接到文件夾看生成的pdf文件即可(nannan wang的版本就不能點擊div2pdf)。問題：WinEdt 6.0和7.0都有PDFTeXify直接能生成pdf文件，這和PDFLaTeX->BibTex-> PDFLaTeX-> PDFLaTeX這樣編譯有什么區別？答：Yong Luo都用的第一種方式。編譯方式3：Mingming Cheng老師的latex基金模板，要安裝texlive，安裝完成后WinEdit 7就會出現XeLaTeX，運行XeLaTeX即可，不能運行PDFLaTeX，他說XeLaTeX相對PDFLaTeX的優點就是支持中文比較好。texlive不能刪，否則XeLaTeX就沒了。因為我首次運行發現引用參考文獻的地方，顯示的是問號，問他是不是首次運行時要先運行XeLaTeX，再運行BibTeX，再運行XeLaTeX？是不是只要參考文獻改過了，都要這樣運行一次？他說應該是，參考文獻改過了，應該不要再編譯參考文獻了。怎么將“Figure”換成“圖”？他的是自動就是“圖”。我自己上網找到解決方案：https://zhidao.baidu.com/question/247603925.html，加\renewcommand\figurename{圖} 即可.
20250312 Xiaofeng Cong: TexWorks中編譯順序是XeLaTex->BibTex->XeLaTex->XeLaTex

注意2：此時只能點擊PDFLaTeX 編譯，不能點擊LaTeX編譯，否則會有問題：cannot determine size of graphic (怎樣在latex中插入jpg圖片? 必須用pdf LaTeX 編譯)

有eps圖片，編譯方式LaTeX->BibTex-> LaTeX-> LaTeX->div2pdf，有時如果eps不顯示，可能是點dvi2pdf沒用；先點dvi2ps再dvi2pdf。編譯方式：LaTex：編譯論文文件；BibTex編譯參考文獻；再兩次LaTex（是規定的）(Tianyi告訴Fangjun Wu：ctrl+shift+X等同于LaTex+BibTex+LaTex+LaTex，分四步，能看出是參考文獻錯誤還是文中有錯誤)。

nannan wang講pdf圖片唯一的問題，質量不太高，他和Yong Luo現在都是插入pdf圖片。Matlab生成的圖片可以直接保存為pdf格式，例如我準備投CVPR 13的Yale結果圖，發現問題：見我的文件Yale.pdf,NN的結果在matlab看效果是方塊的，但到pdf是豎線。matlab畫出圖后，不保存為pdf，按打印，屬性，在Adobe PDF設置，默認設置，編輯，選擇圖像，將彩色圖像，“縮減像素采樣”選擇“關”，再確定，打印成pdf，這樣就沒有問題了。這是首次的方式，以后每次打印時將默認設置改為standard(1)即可 (This is with Fei Gao's help.)

雙欄模式插入單欄圖片：\begin{figure*},這種是因為圖像比較大，必須單欄才能顯示出來，如果圖像很小就用\begin{figure}即可;
如何讓圖片或者表格置頂？\begin{figure}[t], nannan wang says [t]就是實現置頂的功能
Please note the differences between \usepackage{subfig} and \usepackage{subfigure}. These two can not be used together in

my talk: "talk\2017\I\1\Jie Gui_3\Multi-view".

(4)LATEX中如何插入網址？(我的教材P379)

使用以下方式即可：\usepackage{url}

\url{http://www.ri.cmu.edu/projects/project_418.html}
【這種方式在我的SRDA正則化參數估計雜志論文中已經能夠正確編譯】

Latex參考文獻中含有網址，對應的*.bib文件要如何編輯?

https://blog.csdn.net/techfield/article/details/19933589

用到這個包：

\usepackage{url}

然后在你的.bib文件里寫上

@Misc{timmurphy.org,

howpublished = {[EB/OL]},

note = {\url{http://timmurphy.org/2009/07/22/line-spacing-in-latex-documents/} Accessed April 4, 2010},

title = {Line Spacing in LaTeX documents},

author = {Murphy, Timothy I}

}

我在引用https://cacm.acm.org/news/244720-yann-lecun-yoshuabengio-

self-supervised-learning-is-key-to-human-levelintelligence/

fulltext時將\url刪除了，如果加上沒法自動換行

我覺得有如下兩種方式：
方式一：
@article{zhu2005semi,

title={Semi-supervised learning literature survey, \url{http://www.cs.wisc.edu/~jerryzhu/pub/ssl_survey.pdf}},

author={Zhu, X.},

year={2005},

publisher={Citeseer}

}
也可以用url={http://www.cs.wisc.edu/~jerryzhu/pub/ssl_survey.pdf} ，但這樣有可能：編譯沒問題，但在最后參考文獻中，這一項顯示不出來
問題：要不要使用宏包\usepackage{hyperref}

方式二：

\bibitem{url} National Center for Biotechnology Information, \url{http://www.ncbi.nlm.nih.gov}

問題：要顯示網址中的~,使用\~{}嗎？審稿人說我的網址顯示不對，我在latex用的是https://www.cs.toronto.edu/\~{}kriz/cifar.html
Tongliang回答：usepackage{hyperref}，在文中使用\url{https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html}
繼續產生問題：偽代碼中凡是有引用的，都加了紅色的框。網址，圖表的序號都加了框，這怎么解決呢？
Tongliang回答：在usepackage{hyperref}后面加上

\hypersetup{

bookmarks=true, % show bookmarks bar?

unicode=false, % non-Latin characters in Acrobat’s bookmarks

pdftoolbar=true, % show Acrobat’s toolbar?

pdfmenubar=true, % show Acrobat’s menu?

pdffitwindow=false, % window fit to page when opened

pdfstartview={FitH}, % fits the width of the page to the window

pdftitle={My title}, % title

pdfauthor={Author}, % author

pdfsubject={Subject}, % subject of the document

pdfcreator={Creator}, % creator of the document

pdfproducer={Producer}, % producer of the document

pdfkeywords={keyword1, key2, key3}, % list of keywords

pdfnewwindow=true, % links in new PDF window

colorlinks=true, % false: boxed links; true: colored links

linkcolor=black, % color of internal links (change box color with linkbordercolor)

citecolor=black, % color of links to bibliography

filecolor=black, % color of file links

urlcolor=black % color of external links

}

即可，以上語句來自https://en.wikibooks.org/wiki/LaTeX/Hyperlinks，就最后五行修改了。我的論文SDHR就是這么處理的

我的latex中文簡歷V1版本，20170301咨詢Yong Luo第二頁腳注顯示有問題。

他找到方案:把這個去掉就好了\usepackage{hyperref}，這個包可能跟模板有沖突，會導致分頁不正常。

產生新的問題:但刪掉之后，有網址出現的地方就編譯通不過了，怎么使得網址出現的地方和我原來效果一樣呢？

他也沒有辦法解決，我想到的是用\url{}代替\href{},\usepackage{url}，將V2版本發給他，感覺還行

(5)LATEX中，在輸入有中文的情況下如何兩端對齊？
以下例子可能是偶然情況，需要時再看教材4.2.7節。代碼一：，cbscmvOptimizeAlpha有參數lambda\_a可能就對應這兩個正則化參數；代碼二：,cbscmvOptimizeAlpha有參數lambda\_a可能就對應這兩個正則化參數.區別僅僅在于最前面中文還是英文逗號，中文就能自動兩端對齊，像IEEE模板一樣，長單詞在截斷處加-,不會硬放在一行。

(6)Naive: Also note the existence of \i and \j, which produce dotless versions of “i” and “j” (viz., “i” and “j”). These are useful when the accent is supposed to replace the dot. For example, “na\"{\i}ve” produces a correct “naïve”, while “na\"{i}ve” would yield the rather odd-looking “naïve”. (“na\"{i}ve” does work in encodings other than OT1, however.) (http://hevea.inria.fr/examples/sym.html)

參考文獻多個作者只顯示一個？

試試: Joe Gui and others 這種方式

如何設置成IEEE或者ACM的參考文獻樣式? https://www.sharelatex.com/learn/Bibtex_bibliography_styles

(末尾) LATEX插入參考文獻完整攻略

Latex中插入參考文獻遇到的問題：

在模板中，將最近的bib文件拷貝至當前目錄，加上以下兩句即可
\bibliographystyle{ieeetr} %plain
\bibliography{a}
如果模板有bibitem方式的參考文獻，必須注釋。如果文中沒有加任何參考文獻引用，直接編譯是會出錯的， 2012-09-18晚為這個問題很長時間都沒搞定。回去想可能是在文中加一篇引用就能解決，確實是這個原因。以上就是Latex插入參考文獻完整的步驟。

Latex中參考文獻如何設定專有名詞大寫

將所有參考文獻寫在bib file 中，然后在latex調用來生成參考文獻，一般生成的參考文獻的格式是：除了文章名字的第一個字母為大寫外，其他均為小寫。但是有些專有名詞是需要全部大寫或者部分大寫的，要實現這樣的功能就需要在bib file 中把需要顯示為大寫的字母用{}括起來。

例如：要實現 OFDMA network, 那么在bib file中，要寫成 {OFDMA} network;

要實現 Nash bargaining solution, 那么在bib file 中要寫成 {N}ash bargaining solution.

Latex插入會議參考文獻時 BOOKTITLE統一采用以下方式：看了很多，感覺Ran He CVPR2012的方式最好
booktitle={Conference on Computer Vision and Pattern Recognition};注意不能是{International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}
booktitle={International Conference on Computer Vision},
booktitle={European Conference on Computer Vision},
booktitle={Neural Information Processing Systems},
booktitle={International Conference on Machine Learning},
booktitle={International Joint Conference on Artificial Intelligence},
booktitle={AAAI Conference on Artificial Intelligence},這就是AAAI會議
booktitle={ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining},這就是KDD會議
注意這兩個數據挖掘會議簡稱
booktitle={IEEE International Conference on Data Mining},
booktitle={SIAM International Conference on Data Mining},
mingming gong說UAI references用數字標沒有問題, http://auai.org/uai2017/proceedings/papers/289.pdf, 
http://auai.org/uai2017/proceedings/papers/11.pdf, 這兩個最終接受的論文都是用數字標的, 他特地研究過。
不一定用那個，真的無所謂.Asymmetric LSH是NIPS最佳論文獎,參考文獻19就寫的In KDD, 5寫的In SDM, 20寫的In NIPS。關鍵格式一致就可以。

書的引用方式：
Top 10 algorithms in data mining的第83個文獻，該文應該是非常標準的方式。
Vapnik V (1995) The nature of statistical learning theory. Springer, New York
對應的Latex方式：@book{vapnik2000nature,   
title={The nature of statistical learning theory},   
author={Vapnik, Vladimir},   
year={2000},   
publisher={Springer, New York} 
}

對于沒有正式卷號期號的怎么寫bib文件？
仿照tongliang主頁寫法：@article{gui2016Re,   
title={Representative Vector Machines: A unified framework for classical classifiers},   
author={Gui, Jie and Liu, Tongliang and Tao, Dacheng and Sun, Zhenan and Tan, Tieniu},   
journal={IEEE Transactions on Cybernetics},   
doi={10.1109/TCYB.2015.2457234} 
}
----------------------------------------以下內容不必再看------------------------------------
注意不要加簡稱CVPR 11之類，看Deng Cai Graph Regularized Nonnegative Matrix(TPAMI)第四十六個文獻，patch alignment的第十八個文獻都沒有加會議簡稱,
Yangqingjia CVPR 2012和Jianchao Yang CVPR 2009格式都是In CVPR
@INPROCEEDINGS{CHZH07,
        Author = {Deng Cai and Xiaofei He and Wei Vivian Zhang and Jiawei Han},
        TITLE = {Regularized Locality Preserving Indexing via Spectral Regression},
        BOOKTITLE = {Proceedings of the 16th ACM Conference on information and knowledge management},
        YEAR = {2007},
        pages = {741--750},} 

 @INPROCEEDINGS{HCN05b,
         AUTHOR = {Xiaofei He and Deng Cai and Partha Niyogi},
         TITLE = {Tensor Subspace Analysis},
         BOOKTITLE = {Advances in Neural Information Processing Systems 18},
         YEAR = {2005}, } 
booktitle={Proceedings of 2011 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}
booktitle={Proceedings of the 24th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}
The differences are 24th and 2011. I asked Professor Ran He on msn on 20120327 and he said that both are OK.

nannan wang(20120827): 標準就是統一就行。會議最后不要用Proceedings,年份一般也不寫，單獨寫，有簡稱CVPR、NIPS都有，沒有都沒有。
booktitle={IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}

如何排序并壓縮連續的引用，產生如[2,4-8] 形式的引用? [zhaofeng he]

如果你在Latex 中使用\cite{a,b,c,d,e,f} 則Latex 不會對條目進行排序，因此，可能會產生象[6,2,5,8,4,7] 這樣很難看的排版效果。大多數人都希望對引用的條目進行排序，并且對連續的條目使用壓縮的表示方式，即用[2,4-8] 表示上面的例子。使用cite 宏包可以解決這個問題。另一種方法是使用宏包natbib 并指定選項numbers 和sort&compress ，可以得到一樣的效果。如果使用BibTEX 則必須使用natbib所帶的數字式參考文獻風格(plainnat.bst 和unsrtnat.bst)。

在使用 hyperref 宏包來生成超鏈接的時候會有點問題。cite 宏包會完全失效，產生沒有排序和壓縮的引用。而 natbib 則可以得到排序但沒有壓縮的引用效果。如果你想得到排序而且壓縮的效果，可以在加入natbib 宏包后再使用宏包 hypernat。

參考文獻:Ctex FAQ-P.26

方法1：具體例子如下：\usepackage[sort&compress,square,numbers]{natbib}，則可以得到排序但沒有壓縮的引用效果，但再使用\usepackage{hypernat}，編譯出現錯誤：

'hypernat.sty' not found的錯誤。請chong wang幫忙，也沒能解決。

方法2：\usepackage[compress]{cite} [見我的Latex教材P367]。以后就用這個方法

在gmailstore里的“Latex學習記錄”，20160826已經整理，絕不再看，但gmailstore里刪不掉，本機的該文件已刪

posted @ 2012-10-21 13:38 杰哥閱讀(19435) | 評論 (0) | 編輯收藏

Model selection, Model/Parameter estimation

以SVM為例，參數C和sigma的選擇叫Model selection。求w和b叫Model/Parameter estimation

posted @ 2012-10-19 18:17 杰哥閱讀(170) | 評論 (0) | 編輯收藏

Gradient Descent(梯度下降法)(兩例對應兩牛文均用該法求解目標函數)

http://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_descent
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E9%80%9F%E4%B8%8B%E9%99%8D%E6%B3%95
Gradient descent is based on the observation that if the multivariable function $F(\mathbf{x})$ is defined and differentiable in a neighborhood of a point $\mathbf{a}$ , then $F(\mathbf{x})$ decreases fastest if one goes from $\mathbf{a}$ in the direction of the negative gradient of $F$ at $\mathbf{a}$ , $-\nabla F(\mathbf{a})$
為啥步長要變化？Tianyi的解釋很好：如果步長過大，可能使得函數值上升，故要減小步長 (下面這個圖片是在紙上畫好，然后scan的)。
Andrew NG的coursera課程Machine learning的II. Linear Regression with One Variable的Gradient descent Intuition中的解釋很好，比如在下圖在右側的點，則梯度是正數， $-\nabla F(\mathbf{a})$ 是負數，即使當前的a減小

例1：Toward the Optimization of Normalized Graph Laplacian(TNN 2011)的Fig. 1. Normalized graph Laplacian learning algorithm是很好的梯度下降法的例子.只要看Fig1，其他不必看。Fig1陶Shuning老師課件非線性優化第六頁第四個ppt，對應教材P124，關鍵直線搜索策略，應用非線性優化第四頁第四個ppt，步長加倍或減倍。只要目標減少就到下一個搜索點，并且步長加倍；否則停留在原點，將步長減倍。
例2： Distance Metric Learning for Large Margin Nearest Neighbor Classification(JLMR),目標函數就是公式14，是矩陣M的二次型，展開后就會發現，關于M是線性的，故是凸的。對M求導的結果，附錄公式18和19之間的公式中沒有M

我自己額外的思考：如果是凸函數，對自變量求偏導為0，然后將自變量求出來不就行了嘛，為啥還要梯度下降？上述例二是不行的，因為對M求導后與M無關了。和tianyi討論，正因為求導為0 沒有解析解采用梯度下降，有解析解就結束了

http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/8147046

1. 梯度下降法

梯度下降法的原理可以參考：斯坦福機器學習第一講。

我實驗所用的數據是100個二維點。

如果梯度下降算法不能正常運行，考慮使用更小的步長(也就是學習率)，這里需要注意兩點：

1）對于足夠小的, 能保證在每一步都減小；
2）但是如果太小，梯度下降算法收斂的會很慢；

總結：
1）如果太小，就會收斂很慢；
2）如果太大，就不能保證每一次迭代都減小，也就不能保證收斂；
如何選擇-經驗的方法：
..., 0.001, 0.003, 0.01, 0.03, 0.1, 0.3, 1...
約3倍于前一個數。

matlab源碼：

[cpp] view plain copy

function [theta0,theta1]=Gradient_descent(X,Y);
theta0=0;
theta1=0;
t0=0;
t1=0;
while(1)
for i=1:1:100 %100個點
t0=t0+(theta0+theta1*X(i,1)-Y(i,1))*1;
t1=t1+(theta0+theta1*X(i,1)-Y(i,1))*X(i,1);
end
old_theta0=theta0;
old_theta1=theta1;
theta0=theta0-0.000001*t0 %0.000001表示學習率
theta1=theta1-0.000001*t1
t0=0;
t1=0;
if(sqrt((old_theta0-theta0)^2+(old_theta1-theta1)^2)<0.000001) % 這里是判斷收斂的條件，當然可以有其他方法來做
break;
end
end

2. 隨機梯度下降法

隨機梯度下降法適用于樣本點數量非常龐大的情況，算法使得總體向著梯度下降快的方向下降。

matlab源碼：

[cpp] view plain copy

function [theta0,theta1]=Gradient_descent_rand(X,Y);
theta0=0;
theta1=0;
t0=theta0;
t1=theta1;
for i=1:1:100
t0=theta0-0.01*(theta0+theta1*X(i,1)-Y(i,1))*1
t1=theta1-0.01*(theta0+theta1*X(i,1)-Y(i,1))*X(i,1)
theta0=t0
theta1=t1
end

posted @ 2012-10-19 13:33 杰哥閱讀(3162) | 評論 (0) | 編輯收藏

How to compile the mexfile?

An Efficient Projection for l1,∞ Regularization該文提供代碼，在Readme文件中說To run the projection in Matlab, you first need to compile the mexfile:

$ mex -output projL1Inf mex-projL1Inf.c

Then, from Matlab, test the projection by running the script "runprojection",

(1)在我筆記本電腦，打開matlab，打開該程序所在的文件夾，在matlab命令行輸入mex -setup，matlab輸出：Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? 手動輸入：y ，matlab輸出：
Select a compiler: 手動輸入：1, matlab輸出： Are these correct [y]/n? 手動輸入：y 。手動輸入： mex -output projL1Inf mex-projL1Inf.c ，可能是因為我的筆記本電腦沒裝VC，有錯誤。在我本機要能運行，關鍵就是生成projL1Inf.mexw32這個文件就可以了，在Mingming Gong電腦上生成，拷貝到我的電腦就可以了。 Mingming電腦裝VC了，但還是不能編譯，他講可能原因是這個c語言代碼本來就是在linux下寫的，在windows上跑不了，naiyang也這么說。20121023, after Mingming Gong saw my blog, he found the solution to produce the file projL1Inf.mexw32. 只要將mex-projL1Inf.c后綴改為mex-projL1Inf.cpp，projL1Inf.c后綴改為projL1Inf.cpp，mex-projL1Inf.cpp第39行改為#include "projL1Inf.cpp"，只要修改這三點就可以在windows下編譯，我已經從他那里拷貝了projL1Inf.mexw32 。從我本機還是不能編譯，因為本機沒裝VC。原因：*.cpp是支持C和C++的；*.c只支持C，故//不支持。在Linux下C和C++是兩個編譯器(在linux下c是用gcc編譯，C++使用g++編譯)，在windows下，C和C++是可以同時用VC編譯的。

20130629在NLPR的54服務器用mex -output projL1Inf mex-projL1Inf.cpp成功編譯生成文件projL1Inf.mexw64，不知為什么用mex -setup一步一步來不行。

(2)在uts cluster，按照上面輸入的命令，有錯誤和警告 (Mingming said that the warning does not matter)

Warning: You are using gcc version "4.4.6". The version

currently supported with MEX is "4.3.4".

錯誤：projL1Inf.c:248: error: expected expression before '/' token

projL1Inf.c:250: error: expected expression before '/' token

projL1Inf.c:252: error: expected expression before '/' token

打開projL1Inf.c ，將這三行的注釋//，均換成/* * /
這樣的作用，就是生成projL1Inf.mexa64這個文件.如果用命令mex mex-projL1Inf.c,就是生成mex-projL1Inf.mexa64 (已經實踐，將原始 projL1Inf.mexa64 刪除，用命令mex mex-projL1Inf.c,就是生成mex-projL1Inf.mexa64，再將這個文件改名為projL1Inf.mexa64，再運行runprojection 還是可以的)

20121208在uts服務器編譯libsvm-mat-2.9-1，編譯有問題，根據提示，將所有文件*.c都變成*.cpp,還有問題g++: svm.obj: No such file or directory，上網搜索解決方案http://blog.csdn.net/kit_147/article/details/7417734，將文件svm.obj改為svm.o，編譯就沒有問題了，但用程序測試還有問題，提示 "-largeArrayDims"的問題，make.m開始注釋：% add -largeArrayDims on 64-bit machines，問mingming gong怎么add？將makefile中的mex...修改為mex...-largeArrayDims即可。例如

mex -O -c svm.cpp

mex -O -c svm_model_matlab.c
修改為

mex -O -c svm.cpp -largeArrayDims

mex -O -c svm_model_matlab.c -largeArrayDims

(This is with Mingming Gong's help)

20150710在跑FastHash提示錯誤：binaryTreeTrain1.mexw64不是有效的w32應用程序,感到費解，這是64位機，怎么會提示這個錯誤。Jian Liang講重新編譯下就行了，他就在matlab窗口敲入mex binaryTreeTrain1.cpp，再敲入mex forestInds.cpp就可以了

posted @ 2012-10-18 08:27 杰哥閱讀(1931) | 評論 (0) | 編輯收藏

[zz]Newton Raphson算法

http://blog.csdn.net/flyingworm_eley/article/details/6517853

Newton-Raphson算法在統計中廣泛應用于求解MLE的參數估計。

對應的單變量如下圖：

多元函數算法：

Example：（implemented in R）

#定義函數f(x)

f=function(x){
1/x+1/(1-x)
}

#定義f_d1為一階導函數

f_d1=function(x){
-1/x^2+1/(x-1)^2
}

#定義f_d2為二階導函數

f_d2=function(x){
2/x^3-2/(x-1)^3
}

#NR算法　
NR=function(time,init){
X=NULL
D1=NULL #儲存Xi一階導函數值
D2=NULL #儲存Xi二階導函數值
count=0

X[1]=init
l=seq(0.02,0.98,0.0002)
plot(l,f(l),pch='.')
points(X[1],f(X[1]),pch=2,col=1)

for (i in 2:time){
D1[i-1]=f_d1(X[i-1])
D2[i-1]=f_d2(X[i-1])
X[i]=X[i-1]-1/(D2[i-1])*(D1[i-1]) #NR算法迭代式
if (abs(D1[i-1])<0.05)break
points(X[i],f(X[i]),pch=2,col=i)
count=count+1
}
return(list(x=X,Deriviative_1=D,deriviative2=D2,count))
}

o=NR(30,0.9)

結果如下圖：圖中不同顏色的三角形表示i次迭代產生的估計值Xi

o=NR(30,0.9)

#另取函數f(x)

f=function(x){
return(exp(3.5*cos(x))+4*sin(x))
}

f_d1=function(x){
return(-3.5*exp(3.5*cos(x))*sin(x)+4*cos(x))
}

f_d2=function(x){
return(-4*sin(x)+3.5^2*exp(3.5*cos(x))*(sin(x))^2-3.5*exp(3.5*cos(x))*cos(x))
}

得到結果如下：

Reference from:

Kevin Quinn

Assistant Professor

Univ Washington

posted @ 2012-10-16 07:21 杰哥閱讀(800) | 評論 (0) | 編輯收藏

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[edit]Example

If λ1 and λ2 are two arbitrary nonnegative real numbers such that λ1 + λ2 = 1 then convexity of implies [這就是凸函數的定義]This can be easily generalized: if λ1, λ2, ..., λn are nonnegative real numbers such that λ1 + ... + λn = 1, then例如-log(x)是凸函數

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