从 sublime 到 vscode
使用 sublime 已经好有几年了，不得不说，sublime 的确是一个性感的编辑器。但是有几个痛点却也一直没能解决。
Echarts, open sourced by Baidu, is a fantanstic javascript library for visualizing web data. It is easy to use, so let us give it a try.
如果能在博客中插入幻灯片，想必是极好的。
第一种方式是嵌入式幻灯片，这可以像我们之前引入 jmpress.js 那样实现，不过那有点麻烦，直接用 iframe 其实就足够了。
今天才发现自己用 impress.js 做的 about 页面挂了，这里记录下修复的过程，对 Hexo 中使用 impress.js 有需求的童鞋可以看看。
MXNet是一款开源的深度学习计算平台(yet another one, but a good one)，是分布式机器学习通用工具包DMLC 的重要组成部分。MXNet具有轻量级、可移植性高、轻松支持分布式并行，显存利用率高、代码清晰、文档丰富全面等特点。
所谓对抗 样本是指将实际样本略加扰动而构造出的合成样本，对该样本，分类器非常容易将其类别判错，这意味着光滑性假设(相似的样本应该以很高的概率被判为同一类别)某种程度上被推翻了。
在图书馆看到一本《耳谈类增》，为明代王同轨所著。这是一本笔记小说体的著作，跟《世说新语》类似，里面记录了一些奇闻异事。单有一类名曰雅谑，就是一些高雅的玩笑和机智的对话。我觉得很有趣，这里便摘录几则。
数学的历史夜空中，伟大的数学家们的名字如群星闪耀，大神欧拉便是其中之一（也许也是最为闪亮的一个？）。作为一名瑞士数学家，欧拉将自己的名字留在了数学的诸多分支当中，各种欧拉常数、欧拉公式、欧拉定理随处可见，难怪拉普拉斯说: 读读欧拉，他是所有人的老师。
GSL(GNU Scientific Library)作为三大科学计算库之一，除了涵盖基本的线性代数，微分方程，积分，随机数，组合数，方程求根，多项式求根，排序等，还有模拟退火，快速傅里叶变换，小波，插值，基本样条，最小二乘拟合，特殊函数等。
变点(change-point)理论是探测序列的潜在分布是否发生显著变化以及确定变化发生时刻的统计理论，自提出之日起，对它的研究文献可谓汗牛充栋，并且已经有了一些不错的成果，包括参数和非参数的方法、线性回归的方法，也有人将它纳入贝叶斯理论的的框架中去讨论。由于具有实际应用价值，变点理论和方法在机器学习、模式识别、质量控制、信号处理等领域都获得了广泛的应用
R中编写函数是很方便的，所以一般情况下，如果对速度要求不是很高或者数据量不大，光用R就够了。但如果是计算密集型，各种循环嵌套你侬我侬又无法用apply家族向量化处理时，考虑用Fortran 或者 C 来提高代码速度是明智的选择。