人生苦短,我用Python!
By 苏剑林 | 2015-12-06 | 57874位读者 | 引用通过ssh动态端口转发共享校园资源(附带干货)
By 苏剑林 | 2016-03-07 | 36752位读者 | 引用众所周知,校园网最宝贵的资源应该有两样:一是IPv6,IPv6是访问Google等网站的最理想途径,当然IPv6并非所有高校都有;二是论文库,一般高校都会买了一部分论文库(知网、万方等)的下载权,供校园用户使用。如果说访问Google还有VPN等诸多方式的话,那么对于校外用户来说访问知网等资源就显得格外宝贵了,一般只是叫校内用户下载,或者就只能付费了(那个贵呀!)。
站长还是学生,在学校同时享用着IPv6和论文库资源,确实很爽。自从用上Openwrt的路由之后,一直想着怎么把校园网资源共享出去。曾经考虑过搭建PPTP VPN,但是感觉略有复杂(当然,跟其他VPN相比,搭建PPTP VPN算是非常简单的了,可是我还是不怎么喜欢。),而且当时还没解决内网穿透的问题。最近借助ssh反向代理的方式实现了内网穿透,继而认识到,通过ssh动态端口转发,居然还可以搭建代理,并且实现远程访问内网(校园网)资源,而且几乎不用在路由器本身上面做任何配置。不得不说,ssh真是一个极其强大的东西呀。
添加普通帐号
既然要共享,就没理由把root账户都分享出去了,因此,第一步要实现的是在Openwrt上添加一个代理账号,而且为了安全和保密,这个账号不允许真的登陆服务器进行操作,而只允许进行端口转发。
“熵”不起:从熵、最大熵原理到最大熵模型(三)
By 苏剑林 | 2015-12-20 | 71062位读者 | 引用上集回顾
在上一篇文章中,笔者分享了自己对最大熵原理的认识,包括最大熵原理的意义、最大熵原理的求解以及一些简单而常见的最大熵原理的应用。在上一篇的文末,我们还通过最大熵原理得到了正态分布,以此来说明最大熵原理的深刻内涵和广泛意义。
本文中,笔者将介绍基于最大熵原理的模型——最大熵模型。本文以有监督的分类问题来介绍最大熵模型,所谓有监督,就是基于已经标签好的数据进行的。
事实上,第二篇文章的最大熵原理才是主要的,最大熵模型,实质上只是最大熵原理的一个延伸,或者说应用。
最大熵模型
分类:意味着什么?
在引入最大熵模型之前,我们先来多扯一点东西,谈谈分类问题意味着什么。假设我们有一批标签好的数据:
$$\begin{array}{c|cccccccc}
\hline
\text{数据}x & 1 & 2 & 3 & 4 & 5 & 6 & \dots & 100 \\
\hline
\text{标签}y & 1 & 0 & 1 & 0 & 1 & 0 & \dots & 0\\
\hline \end{array}$$
熵的形象来源与熵的妙用
By 苏剑林 | 2016-02-20 | 31923位读者 | 引用在拙作《“熵”不起:从熵、最大熵原理到最大熵模型(一)》中,笔者从比较“专业”的角度引出了熵,并对熵做了诠释。当然,熵作为不确定性的度量,应该具有更通俗、更形象的来源,本文就是试图补充这一部分,并由此给出一些妙用。
熵的形象来源
我们考虑由0-9这十个数字组成的自然数,如果要求小于10000的话,那么很自然有10000个,如果我们说“某个小于10000的自然数”,那么0~9999都有可能出现,那么10000便是这件事的不确定性的一个度量。类似地,考虑$n$个不同元素(可重复使用)组成的长度为$m$的序列,那么这个序列有$n^m$种情况,这时$n^m$也是这件事情的不确定性的度量。
$n^m$是指数形式的,数字可能异常地大,因此我们取了对数,得到$m\log n$,这也可以作为不确定性的度量,它跟我们原来熵的定义是一致的。因为
$$m\log n=-\sum_{i=1}^{n^m} \frac{1}{n^m}\log \frac{1}{n^m}$$
读者可能会疑惑,$n^m$和$m\log n$都算是不确定性的度量,那么究竟是什么原因决定了我们用$m\log n$而不是用$n^m$呢?答案是可加性。取对数后的度量具有可加性,方便我们运算。当然,可加性只是便利的要求,并不是必然的。如果使用$n^m$形式,那么就相应地具有可乘性。
趣题:如何编程列出一个集合的所有子集
By 苏剑林 | 2016-03-04 | 30667位读者 | 引用一个非线性差分方程的隐函数解
By 苏剑林 | 2016-04-09 | 42830位读者 | 引用问题来源
笔者经常学习的数学研发论坛曾有一帖讨论下述非线性差分方程的渐近求解:
$$a_{n+1}=a_n+\frac{1}{a_n^2},\, a_1=1$$
原帖子在这里,从这帖子中我获益良多,学习到了很多新技巧。主要思路是通过将两边立方,然后设$x_n=a_n^3$,变为等价的递推问题:
$$x_{n+1}=x_n+3+\frac{3}{x_n}+\frac{1}{x_n^2},\,x_1=1$$
然后可以通过巧妙的技巧得到渐近展开式:
$$x_n = 3n+\ln n+a+\frac{\frac{1}{3}(\ln n+a)-\frac{5}{18}}{n}+\dots$$
具体过程就不提了,读者可以自行到上述帖子学习。
然而,这种形式的解虽然精妙,但存在一些笔者不是很满意的地方:
1、解是渐近的级数,这就意味着实际上收敛半径为0;
2、是$n^{-k}$形式的解,对于较小的$n$难以计算,这都使得高精度计算变得比较困难;
3、当然,题目本来的目的是渐近计算,但是渐近分析似乎又没有必要展开那么多项;
4、里边带有了一个本来就比较难计算的极限值$a$;
5、求解过程似乎稍欠直观。
当然,上面这些缺点,有些是鸡蛋里挑骨头的。不过,也正是这些缺点,促使我寻找更好的形式的解,最终导致了这篇文章。
【备忘】电脑远程控制手机的解决方案
By 苏剑林 | 2016-03-29 | 49473位读者 | 引用最近由于数据挖掘上的研究,需要想办法通过电脑远程控制手机(主要是安卓),遂查找了网络上的一些工具,这里记录一下结果,纯粹做备忘。有同样需要的读者可以参考。
之前在阿里云的服务器和树莓派上都做过远程控制的,记得Linux下的远程控制工具叫做VNC,于是我google和百度了vnc server android、vnc server apk等,发现这类工具确实不少,比如最知名的当属droid vnc server。但是同类的几个软件我都测试了,它确实是VNC软件,但是在我的几个安卓4.x上,显示都不正常(花屏),无奈抛弃了。再看一下日期,发现原来这些软件基本到2013年就停止更新了,一般支持到安卓2.3而已,怪不得。
调侃:万有引力与爱因斯坦的理论
By 苏剑林 | 2016-05-18 | 50108位读者 | 引用我不是研究引力的,也没有很好地学习过引力。在理论物理方面,我学习经典力学和量子力学比学习广义相对论要多得多。因此,本来我是不应该谈引力的,以免误人子弟。不过,在一次坐车的途中,司机的刹车和加速让我联想到了一些跟引力有关的东西,自我感觉比较有趣,所以发给大家分享一下,也请大家指正。
等效原理
引力,准确来说应该是“万有引力”。所谓“万有”,有两个含义:1、所有物体都能够产生引力;2、所有物体都被引力影响。一个力居然是“万有”的,这让爱因斯坦感觉到非常奇怪,这也是四种基本力之中,引力跟其他力区别最明显的地方。相比之下,电磁相互作用力就只能存在于有“电”的地方,弱相互作用只存在于费米子,等等。
除了引力之外,我们平时还遇到过什么“万有”的力吗?貌似没有。但是我们想象一下,当你坐在一辆长途大巴匀速前进时,突然司机来了一个急刹车,在刹车的那一瞬间,所有人都往前倾了,不仅如此,可能你的行李箱、你的随身物品都往前移的,事实上,车上所有东西都受到了一个往前的力!对于那辆车上的人和物来说,刹车的那一瞬间,就存在着一个“万有”的力!
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