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Windows 平台从 XP 到 7 再到 10，一路使用过来。本着好用、简单、尽量免费的原则，期间不断地发现新的软件，也不断地抛弃掉不再使用的软件。

现在给电脑中还在使用的软件汇总一个表格，其中有使用很久的，也有新发现的。

除了开发相关的软件比如 Matlab、Miniconda、Python、Visual Studio 等软件没有给出，列表中给出的软件基本涵盖了自己的使用范围。尤其是最近几年时间，发现了越来越多免费好用的软件。

工作需要，最近接触了一些图像增强的内容。涉及到了一些简单的灰度变换方法，现在作一点总结。

简单起见，本文只考虑单通道灰度图像，同时图片的像素值归一化到 [0 1] 范围内。若要应用于不同灰度范围图像，只需在处理前对图像进行归一，在处理之后进行灰度范围还原即可。这里不作过多讨论。

通俗来说，灰度变换就是找到一种方式（或称为变换函数）$s=T(r)$ ，将图像中所有灰度值为 $r$ 的像素的灰度值变为 $s$，同时保证其像素位置不变。

10月初，微软发布了新的 Win10 LTSC 2019^[1]，相比之前安装使用的 Win10 2016 LTSB 来说，吸引我升级的主要动力是看重其任务管理器中增加了 GPU 监测功能，在进行 GPU 计算任务的时候就可以原生监控显卡的使用情况了，很方便。

使用 LTSC 版本的原因是系统够简约，但是不便之处在于想要使用高版本只能重装而无法通过升级进行（目前我没发现升级方法）。

这次重装系统，顺便记录一下全新安装 TensorFlow 的过程步骤。

一直以来对 C++ 中的 const 说明符理解不够清晰，尤其是在变量声明时处于何种位置起到何种作用，分辨不清。

现在花费一些时间专门理清其中的关系，明白其中的道理之后，就再也不会混淆了。文中内容主要参考了这篇译文。

近期升级了 Hexo 以及 Next 主题的版本，发现 Next 主题的变化比较大，记录一下自己的主题配置文件 _config.yml 的内容。

只体现自己关心的配置，其它无关或不重要的信息省略。

从 2016 年开始，对搭建个人静态博客产生了兴趣。经过对比发现采用 Hexo 工具搭建博客的人还挺多。官网上介绍：

Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。Hexo 使用 Markdown（或其他渲染引擎）解析文章，在几秒内，即可利用靓丽的主题生成静态网页。

零零散散的，网上很多人都有介绍使用 Hexo 搭建博客的步骤技巧，每个人都根据自己的需要有特别的定制。本人也在此总结一下自己的搭建使用过程，一是做个记录，为以后回顾做个归档；二是为有同样需求的同学给一些参考。

决策树 (Decision tree) 是一种基本的分类与回归方法。它是一个树形结构，对于指定特征空间上的数据点来说，总能顺着决策树的根节点一步步分配到子节点最终到达叶节点，而叶节点表示了该数据点所属的分类。在每一次分配到子节点的过程中可以看作是对数据点中特有的特征属性值进行的 if-then 判断。

机器学习中，绕不开的一个概念就是熵 (Entropy)，信息熵。信息熵常被用来作为一个系统的信息含量的量化指标，从而可以进一步用来作为系统方程优化的目标或者参数选择的判据。在决策树的生成过程中，就使用了熵来作为样本最优属性划分的判据。下面按照本人的理解来系统梳理一下有关熵的概念。

周六日两天的北京大雨下个不停，无法出门。正好听说深度学习领域的大牛 Andrew Ng 的新创业项目竟然是与 Coursera 合作的一个关于深度学习的系列课程，果断报名参加。花了两天的时间看完了第 1 门课程 Neural Networks and Deep Learning 的视频，也做完了相关作业。相较其它课程不同，也是其中比较有意思的一点是，每一周的课程结束都有一段 Andrew 采访当今人工智能领域权威人士的视频。通过采访视频，也能够了解到一些人工智能技术的发展历史，还是相当不错的。

言归正传，下面进入正题。

问题起源于，从网上下载的高清电影外挂字幕放到 QNap 中去，从 Qvideo 中访问竟全是乱码。查询得知，QNap 中的 Video Station 只能解析识别以 UTF-8 编码的字幕文件。虽然采用 QNap 上更强大的 Plex 可以自然解决该问题，还是促使我要弄明白文本编码到底是怎么一回事。本以为文本编码是一个简单的问题，却在网上查阅的过程中牵连出了一系列的问题。下面分别介绍。