工作的时候，因为是内网开发，所以遇到难题Milo都记在纸上。原本想一月一发，事实上却因为各种缘由拖了大半年，一下子整理起来问题还真有点多。以下内容可以说是问题集锦，或者大杂烩了。
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本文主要回顾了部分常用排序算法，包括冒泡排序，快速排序，选择排序，插入排序，希尔排序，以及归并排序。
稳定性：飞机插毛，即归并排序，基数排序，插入排序，冒泡排序是稳定的。
平均算法复杂度：快堆龟，即快速排序，堆排序，归并排序是nlogn。
参考blog，含gif演示，注意：该文章中的算法有误。
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FacenNet是谷歌提出的一种新的人脸识别的方法，该方法在LFW数据集上的准确度已经达到了99.65%。
上个周末，Milo在FaceNet的导入上踩了整整两天的坑，包括开发环境，源代码报错，运行异常等等。希望本文的粗糙填坑可以帮助到更多和Milo一样的人工智障爱好者和初学者。
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本文实现的是Kaggle竞赛平台上Getting Started级别的Digit Reconizer（即MNIST）。使用Tensorflow搭建了5层卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），最终取得测试成绩是0.98742。
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谈机器学习，免不了要讲损失函数；讲损失函数，避不开梯度下降；运用梯度下降，必先确定梯度方向。为什么梯度方向是函数局部上升最快的方向？
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自从毕业之后，Milo一直忙于工作，无暇管理独立博客。最近沉迷于机器学习实战，Milo想以博文的形式记录学习的心路历程，正好可以打理一下。
更新了一下Hexo，Milo发现Next主题都已经到了7.0的时代。怎么更新主题呢？
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初学机器学习的时候，Milo毫无方向感。看过Ng的机器学习，看过《机器学习实战》，看过《西瓜书》，虽然对机器学习有个大概的了解，但仍无法很熟练地说出每个算法的具体内容，以及算法所属类别。
无意间，在CSDN上找到了一份大纲，感觉豁然开朗。特此转载，日后将逐渐完善每个算法的相关学习和介绍。
以下是算法大纲：
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| 配件 | 配置 |
|---|---|
| 硬件 | 神舟笔记本K650D-i5 D3 |
| 硬盘 | 西数(WDC WD10JPLX-00MBPT0) |
| U盘制作软件 | USBWriter |
| Arch系统ISO | archlinux-2018.06.01-x86_64 |
注意：本文使用UEFI方式安装Arch Linux，所以首先请检查电脑是否支持UEFI启动。BIOS/MBR启动方式请不要继续往下看。
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网上已经有很多关于如何备份Hexo博客的教程，不过大部分都是使用同一个Github仓库创建双分支的方法。
倘若你喜欢这种方法，请直接出门右转找谷歌。Milo使用的是两个不同的Github仓库，其中一个用来发布Hexo博客静态页面，另一个则用来备份博客的源文件。
当Milo想到博客备份问题的时候，已经将Hexo博客建好了。所以，Milo在本文中不会赘述如何搭建Hexo博客以及如何使用Hexo发布文章。
Milo将会以最简洁的方式讲述如何备份Hexo博客。
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