Zejun Lin's Blog

对于一个程序猿，笔记本和里面的资料就是它的命
当某个明媚中午我吃完饭回到图书馆，看到空荡荡的桌面只剩下耳机的那一刻，绝望得差点想重启人生。

自从过完年后，生活变得越来越匆忙，平日里时间基本为新的论文和学习英语所占用，但仍想抽出一小部分时间复习以往学过的机器学习的知识，并做个总结。

因为之前看了一篇关于Topic word的论文，里面谈到主题模型LDA，故想仔细了解下这个模型的方方面面，在看文献的同时发现之前学的概率论已经零零碎碎，所以对几个相关的概率分布做一个回顾及再学习

这篇是关于多项分布的内容，也是笔记吧，因为做笔记的时候用的是英文，就懒得二次翻译了
个人觉得从二项分布开始，更能直观地了解多项分布的意义以及很容易地记住公式

断断续续折腾了一天多，好歹终于把了这个hexo博客给搭建完了。

一直以来都有搭建一个属于自己的博客的想法，只是现实生活匆忙，余下的一点休闲娱乐的时间又过于懒惰，直到一个多月前，终于下定决心搭建了一个基于Jykell的简易博客放在github pages，将一些原本写在作业部落的笔记放到上边，一来可以当作一个在线的储存空间，存放自己的各种学习笔记或者随笔而不易丢失，同时与其他人交流的时候也显得更为方便，二来可以记录自己的成长过程和生活经历，像是一个属于自己的小小领地，于此慢慢管理培养浇灌，让人有了一种强烈的归属感，自此精心生活，细心耕耘。

而在前几天，无意间看到了hexo的系列主题，无论是UI或是功能，都更符合我心中所想，故花了一天时间将原本的简陋pages迁移。

Topical Word Embeddings is an interesting paper from AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2015, which employs LDA to assign topics for each word in the text corpus, and learns topical word embeddings (TWE) based on both words and their topics

This artical is a simple review/note I did when learning this paper

Predictive Text Embedding through Large-scale Heterogeneous Text Networks is an extension of the previous network embeddings algorithm – LINE, which utilize both labeled data and unlabeled data to learn a representation for text that has a strong predictive power for tasks like text classification

This artical is a simple review/note I did when learning this paper

In order to have a big picture about text classification, I read some review papers and took some notes as follows

This is a simple introduction to the world of text classification

IT项目管理期末复习时整理的笔记

学了一学期的计算机图形学，虽然学的不深，OpenGL编程也是浅尝则止，终归算是初步窥得一眼这个领域大体上的景致，想起当初选这门课，是想以后工作了，大抵是不会这么花时间来了解这些东西的了，而这又是我感兴趣想要弄懂弄明白的东西，再有便是想打多些c++代码，总的来说我还是蛮喜欢c++的。

月末是计图期末考试，老师说，有些硬知识还是得考一考的，于是便复习了整学期的ppt，简单地整理出一些笔记

软件体系构架期末复习时整理的笔记
于我虽然有些内容看起来蛮有用处，但总的来说这是一门玄学课，也只能一章一章整理知识点，加以记忆了