摘要

从原始 GPS（全球定位系统）数据中提取 汽车停靠意图数据 是大多数位置感知应用程序中的关键任务，且随着从移动设备收集 GPS 数据的不断增长，这项任务变得越来越有趣。近期很多研究都集中在行人手机数据上（可理解为红海市场），而商用车领域几乎没有探索（蓝海市场）。

在本论文中，针对车辆 GPS 数据的汽车停靠意图的 识别 和 分类 问题 (利用来自不同行业的商业车队的大型异构数据集)，按照意图分类，旨在把汽车停靠点分类为：工作相关 和 非工作相关，以挖掘相关商业价值。

还对每个汽车停靠点计算一组含 100 个不同特征的集合，特征可分为四个主要类别：汽车停靠点特征，兴趣点特征，汽车停靠点集群特征 和 序列特征。并组合四组特征，加入训练，通过随机森林分类模型，我们得以评估四组特征中每个特征的相对重要性。

强特征可有效地提升分类模型的精度。

实验结果表明，本论文的方法显着地超越了现有商业车辆背景下用于汽车停靠意图的分类模型。

摘要

质谱流式细胞技术（Mass cytometry）能够在单细胞水平上识别到近 40 种不同的蛋白质，即提供前所未有的多维信息。由于各式各样的细胞种群数据集的复杂性，要收集有用的生物学知识对计算工具也有新的要求。回顾之前的聚类方法，聚类需要特征（维度），而每一种蛋白质（细胞表征由不同蛋白质表示）可当作一种特征，聚类算法就会自动识别不同类型的簇群，即对于不同功能的细胞识别是基于细胞表征相似性来实现区分的。当然，经典方法存在一定局限性，例如单细胞分辨率的损失（特征或维度的减少）；经典方法需要预知簇中的对象数量（本文中指细胞亚群的规模数量）。

摘要

在早期，大多数聚类工作主要集中在数值数据上，且它们主要是利用数值数据的固有几何特性，即数据点之间的 距离函数 (见附录1)。但是，数据挖掘应用程序通常涉及许多数据集，这些数据集是由混合数值属性和标称属性组成的，仅拥有数值数据的测量方法已无法满足混合数据类型的聚类工作。

本论文基于经典的 K-Means 算法上，提出了两种聚类算法，分别应对 标称域 和 混合数值与标称域 属性值的聚类操作。首先介绍的是K-Modes (K-众数) 聚类算法，他运作的方式与 K-Means 相仿，只是它利用的是相异性度量处理标称对象，聚类中心以众数替代均值，且众数以基于频率的方法去迭代更新，直至 聚类代价函数 的结果最小化停止迭代。其次，是 K-Prototype 聚类算法，它定义了一组合的相异性度量值，进一步整合 K-Means 和 K-Modes 算法，以实现对混合数值与标称属性的对象进行聚类操作。

摘要

聚类分析的目的在于根据元素的相似性将元素分类。而该论文基于这样一种观点的提出新的方法，即聚类中心的密度高于其邻居，而密度高的点相对较远。这个想法构成了聚类过程的基础，其中簇的数量直观地产生，异常值被自动地发现并从分析中排除，并且聚类被识别，而不管它们的形状和嵌入它们的空间的维度如何。

在软工系列课程上，老师常提及的一条等式 软件 = 程序 + 软件工程 ( 或 软件 = 程序 + 文档)，即一般情况讨论，一款软件产品的诞生之际总是伴随着一系列的软件过程。

那么如何充分理解软件工程 (过程)？从本书作者理念出发，我所理解的即应该时刻对软件产品持有 生命周期 的思维模式，将 需求、建模、设计、实现、测试、维护 等工程阶段联系起来，以自身代入案例环境中，去模拟开展软件过程的一系列活动，而非割裂。而这样的动态过程中，不仅仅是枯燥地学习理论、方法，则更像是问题所需、问题导向的理论应用过程。

当然，软件工程作为一门工程学科，学习过程的最大收获可以说是对 项目思维模式 的掌握。譬如，我们可以抛开软件产品的范畴，谈谈现实生活的实例：假若你需要在一定时限内掌握一门新知识、任务，则我们的做法可以从调研、计划、布局、实施，直至验收，即类似的过程可复用软件工程的方法。

最后，也是想声明的一点：学习软件工程的过程中，无可避免地将反映本人的一些观点、倾向，当然这也反映该学科需要 多沟通 的特点，若有不恰当、错误之处，欢迎大伙出建议、斧正。

《 一个 APP 的诞生 》被定义是一本教科书、工具书，适合想通过 APP 实现自己的产品梦的受众通读，即通过本书可让你快速了解 APP 产品的整个流程，从零到一，创造 APP 产品。

而通读本书籍后，或许你、我有同样的感受，即大部分内容是以设计师的角度看待问题的。这样，若你就是设计师，或许这将助你更加透彻理解 APP 的产出过程；若你是软件工程师，也可看待成是从另一角度理解软件过程。当然，这些知识只停留在书本层面，而对实际项目而言，有出入是无法避免的，但不失它的参考价值。简言之，这样一本图文并茂、实例贴近现实且含有众多跨界元素 (设计、开发、交互、产品等) 的工具书，特别是产品这一类别的书目 (下述还有同类型的书籍推荐)，不仅让你有机会感同身受业界优秀企业的工作流程，也是自身寻求产品方法论的不二选择。

在安卓项目中，诸如监听器、适配器、迭代器等并不陌生，然而它们无不体现着设计模式的精髓，设计与模式的结合往往与设计能力与代码质量息息相关。同理逆向思考此类问题，对于一些优秀项目源码的学习障碍往往是对其架构设计的理解（逻辑、性能、解耦等），而不仅仅是源码本身。作为开发者，知其然知其所以然，这也正是我们深入学习设计模式的理由之一。

当然，我们还要正视学习设计模式的心态，掌握了各种设计模式，并不代表个人的设计能力与代码质量就能突飞猛进；同样在项目中，也不是生搬硬套设计模式就能解决问题的。在《 Head First 设计模式 》一书中指出，即没有最好的模式，只有最适合问题的设计模式，学习过程与运用过程要注重融会贯通。

最后，学习设计模式不要局限于《 Android 源码设计模式 》本身，您还可以搭配一些经典论文、综述或者书籍学习，以至于怀疑一个问题的正误时，多比对、多思考，以得到正确理解。

Hexo $^{[1]}$，一个快速、简洁且高效的博客框架，若以个人博文为主导需求，它的强大毋庸置疑。

Hexo 支持 GitHub Flavored Markdown 的所有功能；且基于 Node.js 所带来的超快生成速度，百页博文秒级渲染；开放性 API 以及丰富的插件等，即功能来得纯粹，不失个性化定制，上手容易且操作便捷。更重要的一点，它是开源的、免费的博客框架，数据保存在本地以及 Github 上，相信在众多博客产品中选择、博弈，相信 Hexo 的表现不会令你失望。

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由于对图灵出品的 O’Reilly 动物书情有独钟，至此本篇文章以动物书系列之 Java 技术手册 为主要框架，开启我的 Java 语言学习旅程。

当然，通读一遍本书之后，你会发现本书对 Java 基础知识部分的讲述一定是有所欠缺的，所以课后补充工作很有必要。如通过参考其他 Java 书籍（下文中有参考书目推荐）、优秀博文的补充，核心需求就是要输出一份便于常翻阅、可复用的读书笔记、学习笔记。

需要说明的是，笔记当中会包含实际项目当中深入了解、研究的知识点，如 Class 类文件结构、Java 范型等。既经由分析、解决、随之文档化的过程，这不仅仅可作为自己的案例库，也可用于分享、交流。毕竟自身的知识面是非常有限的，有不恰当之处、不正确的地方，欢迎广大朋友的帮忙、斧正，互为补足。

从标题中得知，本系列文章是围绕 “C语言” 展开学习的笔记总结。且目的很明确，笔记内容偏应试，适用于计算机等级考试、考研专业课 ( C语言 ) 等的复习使用。文章推崇总结性、对比性的学习方法，对于模糊的知识模块需自行查阅参考书目，深化理解以取得理想效果。