科学空间|Scientific Spaces

本文主要做了一个尝试，尝试不通过Green公式而实现将封闭曲线的面积与线积分相互转换。这种转换的思路，因为仅仅利用了二重积分的积分变换，较为容易理解，而且易于推广。至于这种技巧是否真正具有实际价值，还请读者评论。

假设平面上一条简单封闭曲线由以下参数方程给出：
$$\begin{equation}\left\{\begin{aligned}x = f(t)\\y = g(t)\end{aligned}\right.\end{equation}$$
其中参数$t$位于某个区间$[a,b]$上，即$f(a)=f(b),g(a)=g(b)$。现在的问题是，求该封闭曲线围成的区域的面积。

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语言处理

在《文本情感分类（一）：传统模型》一文中，笔者简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。传统的思路简单易懂，而且稳定性也比较强，然而存在着两个难以克服的局限性：一、精度问题，传统思路差强人意，当然一般的应用已经足够了，但是要进一步提高精度，却缺乏比较好的方法；二、背景知识问题，传统思路需要事先提取好情感词典，而这一步骤，往往需要人工操作才能保证准确率，换句话说，做这个事情的人，不仅仅要是数据挖掘专家，还需要语言学家，这个背景知识依赖性问题会阻碍着自然语言处理的进步。

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猴年快乐！

今天是年三十了，这里简单祝大家除夕快乐，新年快乐！愿大家在新的一年里都晋升为学神。^_^

这两天主要在折腾家里的路由器。平时家里只有爸妈两人，所以为了节省，家里只是通过中继隔壁家的网络来上网。本来家里用小米路由器mini，可是小米mini中继模式下功能限制非常多，我又不想刷第三方固件（因为这样会失去app控制功能，不是很方便），所以干脆换了个极路由3。极路由在中继模式下仍然保留了大部分功能（我觉得这样才是正常的，我不理解小米mini在中继之后就没了那么多功能究竟是什么逻辑）。

作为折腾派，一个新路由到手，总有很多东西要配置，极路由本身是基于openwrt的，因此可玩性也很强。首先要完成中继，然后上网，这个很简单就不多说了。其次是获得ssh权限，在极路由那里叫做“申请开发者模式”，或者叫root（感觉极路由想做路由界的苹果，但是在如今这个时代，苹果当初那种发展模式估计很难发展起来了），这个步骤也不难，不过申请之后就会失去极路由的保修资格（不理解这是什么逻辑）。

本文主要介绍了怎么在openwrt（极路由）上安装python，以及建立SSH反向代理（实现内网穿透）。

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最近入手了一个非常迷你的路由器——由25 x 25mm的vocore开发板搭建成的超小路由器，配上外壳后，也仅仅是37.4 x 34 x 25.9mm，比一个随身WiFi稍大。（链接）

vocore路由器

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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。

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经过第一、二步，我们已经能够找出图像中单个文字的区域，接下来可以建立相应的模型对单字进行识别.

模型选择

在模型方面，我们选择了深度学习中的卷积神经网络模型，通过多层卷积神经网络，构建了单字的识别模型.

卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前图像识别领域的主流模型. 它通过局部感知野和权值共享方法，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量，在网络结构上更类似于生物神经网络，这也预示着它必然具有更优秀的效果. 事实上，我们选择卷积神经网络的主要原因有：

1. 对原始图像自动提取特征 卷积神经网络模型可以直接将原始图像进行输入，免除了传统模型的人工提取特征这一比较困难的核心部分；

2. 比传统模型更高的精度 比如在MNIST手写数字识别任务中，可以达到99%以上的精度，这远高于传统模型的精度；

3. 比传统模型更好的泛化能力 这意味着图像本身的形变(伸缩、旋转)以及图像上的噪音对识别的结果影响不明显，这正是一个良好的OCR系统所必需的.

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写在前面：前面的博文已经提过，在上个月我参加了第四届泰迪杯数据挖掘竞赛，做的是A题，跟OCR系统有些联系，还承诺过会把最终的结果开源。最近忙于毕业、搬东西，一直没空整理这些内容，现在抽空整理一下。

把结果发出来，并不是因为结果有多厉害、多先进（相反，当我对比了百度的这篇论文《基于深度学习的图像识别进展：百度的若干实践》之后，才发现论文的内容本质上还是传统那一套，远远还跟不上时代的潮流），而是因为虽然OCR技术可以说比较成熟了，但网络上根本就没有对OCR系统进行较为详细讲解的文章，而本文就权当补充这部分内容吧。我一直认为，技术应该要开源才能得到发展（当然，在中国这一点也确实值得商榷，因为开源很容易造成山寨），不管是数学物理研究还是数据挖掘，我大多数都会发表到博客中，与大家交流。

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去年泰迪杯竞赛过后，笔者写了一篇简要介绍深度学习在情感分析中的应用的博文《文本情感分类（二）：深度学习模型》。虽然文章很粗糙，但还是得到了不少读者的反响，让我颇为意外。然而，那篇文章中在实现上有些不清楚的地方，这是因为：1、在那篇文章以后，keras已经做了比较大的改动，原来的代码不通用了；2、里边的代码可能经过我随手改动过，所以发出来的时候不是最适当的版本。因此，在近一年之后，我再重拾这个话题，并且完成一些之前没有完成的测试。

为什么要用深度学习模型？除了它更高精度等原因之外，还有一个重要原因，那就是它是目前唯一的能够实现“端到端”的模型。所谓“端到端”，就是能够直接将原始数据和标签输入，然后让模型自己完成一切过程——包括特征的提取、模型的学习。而回顾我们做中文情感分类的过程，一般都是“分词——词向量——句向量(LSTM)——分类”这么几个步骤。虽然很多时候这种模型已经达到了state of art的效果，但是有些疑问还是需要进一步测试解决的。对于中文来说，字才是最低粒度的文字单位，因此从“端到端”的角度来看，应该将直接将句子以字的方式进行输入，而不是先将句子分好词。那到底有没有分词的必要性呢？本文测试比较了字one hot、字向量、词向量三者之间的效果。

模型测试

本文测试了三个模型，或者说，是三套框架，具体代码在文末给出。这三套框架分别是：

1、one hot：以字为单位，不分词，将每个句子截断为200字（不够则补空字符串），然后将句子以“字-one hot”的矩阵形式输入到LSTM模型中进行学习分类；

2、one embedding：以字为单位，不分词，，将每个句子截断为200字（不够则补空字符串），然后将句子以“字-字向量(embedding)“的矩阵形式输入到LSTM模型中进行学习分类；

3、word embedding：以词为单位，分词，，将每个句子截断为100词（不够则补空字符串），然后将句子以“词-词向量(embedding)”的矩阵形式输入到LSTM模型中进行学习分类。

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