手写数字识别是属于机器学习中的分类问题，它有许多的机器学习的算法可以解决，如SVM，CNN等。最近在Kaggle上看到这一问题，并且恰巧之前有学过一些卷积神经网络（Convolutional Neural Network），于是打算用Python写一个简单CNN，实现手写数字识别器。

 线性模型，是通过相关数据的线性组合来构成的模型（如下式）。而线性回归是机器学习中的一类问题，它试图通过学习已有数据而获得一个线性的模型，以此来预测某一个问题的实际输出值。

 1. 辅音+辅音

 2017，一路坎坷，经历了许多让人很烦的事情（比如手机丢了等等），但是自己的心态在慢慢变好。虽然现在还不能做到“不以物喜，不以己悲”，但已经可以做到“不过分欢喜，也不过于忧愁”。当然2017也学到了许多东西，于是就在年末通过如下几个关键词总结一下。

 2017年，没有做多少事情，唯一一件就是考研。一开始决定要去考研是一时冲动，并没有考虑太多。等到了学校开始复习时，说实话有些后悔。一方面是看到要考的科目，基本上忘得差不多了；另一方面，也没有想好方向和学校。

 通过上一篇文章，我们可以发现游戏的评分机制不仅和KDA有关，还受其它因素影响。于是重新定义一个模型如下：

 当一局游戏结束，总有一些疑问：为什么我的评分这么低，为什么不是我的MVP？虽然菜是原罪，但游戏具体的评分仅仅是根据KDA(KILL,DEATH,ASSIST)计算出来或是还有其它参数，另外具体的算法又是如何？因为之前有看过一个老师使用梯度下降算法来分析Pokemon的CP(combat power)值是如何进化的，于是也想借用该算法来分析王者荣耀的评分机制。

 第一次了解到番茄工作法是两年前在别人写的一篇博客里，当时只是大致读了一下文章，没有想过要去尝试。直到上个月的某天，走在路上思考着自己每天的时间都没有什么规划，总感觉一天糊里糊涂的就结束了。或许是路旁边有个菜铺的缘故，突然想起了番茄工作法，于是就想尝试一下用它管理自己现阶段的时间。从开始使用到现在大概有两个月的时间，总的来说这种时间管理方法一定程度上是有效的。接下来谈一下有关番茄工作法的内容以及自己的一些看法吧。

 最近对一些东西或是有了新的认识，或是有一种还有这种操作的感觉。并且最近一段时间的状态比起六月份好太多了，应该是因为自己的格局在慢慢打开。

 最近几周，貌似有些不在状态。每天上午，很难起床，几乎有一半都是在八点之后才醒的。有几次起的比较早，然后在图书馆又不在状态。中午的时候，很少睡午觉，一方面是因为睡了又很难起床；更重要的一方面是，如果中午睡觉，晚上很难睡着。到了晚上，很难入睡，平均都是在两点以后。可能是盯着电脑或手机的屏幕太长时间，或是白天起太晚，总之躺在床上一两个小时才能睡着。有一次实在睡不着，就起床看了会英语，结果看了一个小时后，饿了……

 在之前，读一句英文时，我所采用的基本步骤：首先把自己能够“认识”的单词找出来；然后根据这些类似关键词的提示联想这句话应该是讲什么的；最后根据自己的想法理解这句英文。显然这种做法基本上都会理解有误，还记得大学某次英语考试的翻译，最后写下的译文自己都不忍再看，更别说阅卷老师了，最终的分数肯定是有些惨不忍睹。

 在字符串的操作中，对于子串的定位运算称为模式匹配。在没有进行任何优化和预先处理的情况下，查找str字符串中子串sub的的算法为：

 对于一个新手来说，要建立一个小型的网站，LAMP+Wordpress是一个很不错的选择。LAMP指的是Linux、Apache、MySQL与PHP，搭建好LAMP+Wordpress的环境后，就可以通过Wordpress来在线建立并管理网站。