在完成資料結構的**的時候產生的感悟：
1. 當你對於常見的程式設計方式不確定，或者採取你自己認為是行得通的方法的時候，常常是行不通的。創新必須有基礎。
2. 不是每乙個錯誤都有價值學習。遇到奇怪的錯誤，除錯的時間不如重新再用正規的方法做一遍。
3. 在遇到無法解決的問題的時候，最小化你想要構建的模型的框架，看一看效果如何。然後除錯。最小化到什麼程度呢，就是小學生水平，能表現原理就行，然後再進行系統的迭代，公升級為複雜的系統。
4. 不要依賴網際網路上的答案，學會檢視技術手冊，權威的書籍，軟體的help手冊。
5. 實在做不出有答案就看答案，沒有的話多看例程。
最小化安裝 Ubuntu
ubuntu 的預設安裝方式或許並不為所有使用者所接受。譬如說吧，有的使用者並不想使用 gnome 桌面環境，也有的使用者並不需要預先安裝的所有軟體。為了解決上述諸如此類的問題，在安裝最小化的 ubuntu 的基礎上，根據各人之喜好執行定製化安裝，可能是較好的折中方案。首先，安裝 ubuntu 基本...
經驗風險最小化
前面提到，機器學習的目的就是根據一些訓練樣本 尋找乙個最優的函式，使得函式對輸入 x的估計y 與實際輸出y之間的期望風險 可以暫時理解為誤差 最小化。期望風險最小化 依賴於樣本的輸入 x與其輸出 y之間的函式對映關係f x,y 而這個對映關係，在機器視覺和模式識別系統中，一般指代先驗概率和類條件概率...
最小化到托盤
notifyicon notifyicon1 void inittraymenu 在建構函式時呼叫此函式 void notifyicon1 click object sender,eventargs e private void menuitem1 click object sender,syste...