由12年年初開始到現在都過去差不多一年，一直說著要把c++學好，但是學到途中，總會被迷茫的感覺打斷，以此同時分心是學習殺手，可以讓你一晚夜的時間虛度，因此學習的時候最好看一本就只看一本書，其他的什麼都不要管了，這本書讓你去做的時候才去做，這樣才不會被撲面而來的問題掩蓋，我們只做一樣東西就可以，那就是看書。
到現在為止我接觸到的c++知識有：函式、虛函式、析構函式、建構函式、類、巨集定義、模板，然後又開始想不起來了，學習的首要目的是理清要學習的東西是什麼，然後再看清他有哪些重要樞紐位置，像交信道路一樣，樞紐通了，就可以一通八大。
所以從現在開始在這裡寫下自己認為重要的c++的樞紐知識點吧。
首當其衝的就是c++所擁有的資料型別：整形，浮點型，字元型。
關於C 類的一些想法
每個類在例項化物件的時候，都會呼叫建構函式在記憶體裡面劃出一塊記憶體，這個記憶體裡面的頭4個位元組是給虛函式用的，有n個虛函式就要用4n個位元組。建構函式的目的就是初始化這塊記憶體，對記憶體進行劃分，所以，一般類不要搞太複雜，不然記憶體會很大。同理 開啟每乙個網頁的時候，就是在例項化乙個物件，開啟的...
關於OCR，一些想法
ocr一般分為兩種 1，根據給定的字元特徵集合，提取未知字元的特徵進行匹配識別 典型例子 gocr 2，不知道字元特徵，但給出提取特徵的規則，通過機器學習training來獲取某個字符集的特徵集，對未知字元進行匹配識別。典型例子 tesseract 第一種方法簡單，在某些場合很高效，但比較侷限，字符...
關於統計機器學習的一些想法
機器學習分為頻率學派和貝葉斯學派，頻率學派認為模型的引數是固定的，不同的輸入資料進來，就會得到不同的輸出資料。這種思路衍生出了統計學習方法，統計學習方法的前提就是訓練資料和測試資料存在相同的統計規律。那麼對大量資料的統計規律進行建模也是這樣，從輸入資料到輸出資料的對映，就需要構建乙個模型來反應。最簡...