海外少年天才系列：17岁少年自学掌握23种语言

 

美国17岁少年蒂莫西·多纳

17岁少年自学掌握23种语言

美国纽约17岁少年蒂莫西·多纳可谓语言天才，通过自学学会了23语言言，其中包括斯瓦希里语、依地语等小语种。他能够在短短几个星期内掌握一种语言，令人瞠目结舌。

蒂莫西和父母生活在纽约东村，就读于曼哈顿一所私立高中，他坚持学习那些离家数千公里之外的地方语言。

蒂莫西从2009年开始学习各种语言，其中接触的第一门外语是希伯来语。随后他学习了阿拉伯语和波斯语。

迄今，蒂莫西已经学会所有欧洲大国的语言，如法语、德语、西班牙语以及意大利语。他还能说一口流利的中国普通话。

虽然已经掌握多种语言，但蒂莫西并不打算固步自封，他打算继续学下去，接下来准备学苏丹语或者马来语。

侠盗猎车手:圣安地列斯

《侠盗猎车手：圣安地列斯》将游戏舞台由前作的佛罗里达州移至加州，并收录了加州两大城市洛杉矶（游戏中的 Los Santo 影射该城市）、旧金山（游戏中的San Fierro 影射该城市）与内华达州的拉斯维加斯（游戏中的Las Venteruns），除了都会区之外也同时包括了市郊的森林、荒地与沙漠等各种地形地物，能探索的区域比前代大上数倍，玩家可以从公布的游戏画面中欣赏到惟妙惟肖的城市风景。

注意能探索的区域比前代大上数倍 说明此作的地图是最大的。

《了不起的麦瑟尔夫人》的剧情风格非常职业，里面的很多画面也非常精致，同时也能够展现出一个女强人应有的状态。

该剧将在故事的第一部分中讲述艾米莉·布朗特饰演的角色伊莉莎白，她也是《米高梅》的重要人物。这部电视剧将以美国20世纪初的米高梅为背景，讲述艾米莉饰演的麦瑟尔夫人在她第一次与丈夫汉斯结婚后，与丈夫开始了艰难的婚姻生活，同时也建立了自己的事业。 

《了不起的麦瑟尔夫人》是一个相对比较严肃的电视剧。

《了不起的麦瑟尔夫人》不会在剧集风格上进行改动，不过，这可能是一部严肃的电视剧，不会像《米高梅》那样充满浪漫气息，但仍是充满了对艾米莉·布朗特和她的家庭、朋友、邻居和同事的友谊的赞美。据报道，当罗比开始饰演这位美国演员时，她曾经对艾米莉·布朗特有过好感。

《了不起的麦瑟尔夫人》 里面也会有很多职场穿搭。

从某种程度上来说，因为《了不起的麦瑟尔夫人》 里面的女主角的各种穿搭非常多，同时也非常精准，所以很多人会专门为了女主角的穿搭而去看《了不起的麦瑟尔夫人》 。特别是当这场穿搭已经成为这个剧的主要风格之后，女主角的穿搭甚至已经达到了1000件以上，同时每集也会穿着不同的服装，我认为这个细节也是这部剧的亮点之一。

最后，当麦瑟尔的夫人试图摆脱传统家庭观念时，她开始意识到她必须为自己争取更多的自由。她必须在这条道路上继续前进，但她认为，这条道路将是漫长的，因为没有人能够代替她。麦瑟尔夫人有足够的自信和勇气去改变。 

我觉得高达系列中逆A的能力是逆天的。《机动战士高达》是日本动画作品中最著名、最持久、最庞大、最赚钱的系列之一。它还被称为日本科幻动画的三个里程碑，以及《宇宙战舰大和号》、《新世纪福音战士》（EVA）。高达系列中有很多高达，其中自由高达最为关键，即《机动战士高达SEED 》中的高达。

想必每个人都应该听说过这部卡通片也很好看，而且里面有很多情节，这让每个人都非常喜欢。如果我们说我们只能依靠我们的能力，我想是为了扭转一个。当时，一个非常叛逆。此外，他的对手，反向倒A，也是一个好对手。当我们看这部动画片时，我们必须明白到现在为止的时间安排与动画片的时间表不一致。当时独角兽高达似乎是一座充满科技感的高达，但它确实属于元祖的的高达，也就是说，内聚力的故事是他之后的第一座高达，比当时为零发生的高达更早。

如果我们突然听到这样的消息，我们就不明白了，因为那些没见过高达的人不知道时间表是什么，这取决于作者的计划。在当时，逆A也是在作者的背景下最完美的作品，也就是说，高达的所有终点都是所有人类科技的终点。当时，可以说地球在全速环绕赤道后会因此而崩溃，所以美国设计师创作的高达的战斗力非常强，尤其是逆A 呀。

在设计高达的时候，虽然据说他有两根胡子，但他看起来很丑。但我们必须承认，这个留着大胡子的高个子是整个系列中战斗力最高的。作为整个高达的最高战斗力，它也负有更大的责任。能力越强，责任就越大。这也是我们所知道的。因此，每个人都非常钦佩这位高达战士。所以我觉得高达系列中逆A的能力是逆天的。

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解析:

詹妮弗·洛佩兹 Jennifer Lopez

生于1969年7月24日，美国纽约布朗克斯区

星座：狮子座

身高：168cm

祖籍波多黎各，出生在美国纽约布朗克斯区。她从小就一直希望能成为一名演员，16岁时就在影片《我的小姑娘》(My Little Girl)中出演一个小角色，使她暂露头角。而詹妮弗真正开始演艺事业，是从音乐舞台剧中担任舞蹈演员开始。她先是在著名舞蹈艺术指导罗兹·佩瑞兹(Rosie Perez)的喜剧系列片《Fly Girl》中扮演一位青春飘逸的舞蹈少女，后又击败两千多名竞争者，在福克斯公司的音乐剧《In Living Color》中担任舞蹈演员。这段时间她从舞蹈演员逐渐向演戏过渡，参加了电视剧《第二次机会》(Second Chances)和《马里布之路》(Malibu Road)的拍摄，1993年她在影片《Nurses on the Line:The Crash of Flight 7》中演出一个角色，并由此开始走上了更加充满魅力的大银幕。她主演的第一部影片是1995年的《金钱列车》(Money Train)，真正使她放射星光的是在格里高利·纳瓦(Gregory Nava)执导的拉丁美洲情节剧《我的家庭》(My Family)一片中的演出，这使她引起了好莱坞一流制片人的注意。1996年她在大导演弗郎西斯·福特·科波拉(Francis Ford Coppola)的轻喜剧《杰克》(Jack)中与罗宾·威廉姆斯联合演出。该片并未受到影评界的好评，但詹妮弗“散发着玫瑰的清香”的银幕形象，开始展现在世人的眼前。1997年詹妮弗经过严格的面试，力压群芳，脱颖而出，成功地获得了出演纳瓦的新片《塞琳娜》(Selena)的主角，这是两人的二度合作。她在该片中塑造了逼真的女歌星形象使她受到影评界一致好评，并获得金球奖提名。影片的巨大成功使詹妮弗在好莱坞的身价倍增，从而一跃成为历史上片酬最高的拉丁籍女演员。这一年她还拍摄了《狂蟒之灾》(Anaconda)，大爆票房。与西恩·潘和演暴力片《U型转弯》(U-Turn)，深受观众好评。这一年是詹妮弗事业上最辉煌的一年，她一跃成为好莱坞最走红的明星，并被美国《人物》杂志评为当年50个最美的人之一。1998年她在性感惊险片《战略高手》(Out of Sight)中，与乔治·克鲁尼(Gee Clooney)联袂出演，詹妮弗坚强而性感的表演深受观众的欢迎。之后，她还拍摄了《天使之眼》、《曼哈顿女佣》。最新的影片是《我的野蛮婆婆》，和著名女星简·芳达大飚演技。

参与影片：

边城小镇 Bordertown (2006) Lauren Fredericks

怪兽婆婆 Monster-in-Law (2005) Charlie

邪恶亲家母 / 魔鬼岳母

美丽待续 An Unfinished Life (2005) Jean Gilkyson

命途多舛 / 生命未结 / 未竟一生

泽西女孩 Jersey Girl (2004) Gertrude Steiney

纽泽西爱未眠 / 3人爱过界 / 新泽西爱未眠

谈谈情，跳跳舞 Shall We Dance (2004) Paulina

来跳舞吧 / 谈情共舞 / 我们跳舞吧 / 谈情跳舞

鸳鸯绑匪 Gigli (2003) Ricki

爱情标错心

贴身恐惧 Enough (2002) Slim Hiller

忍无可忍 / 追情杀手 / 还你一点颜色 / 忍可忍

曼哈顿灰姑娘 Maid in Manhattan (2002) Marisa Ventura

女佣变凤凰 / 五星级恋人 / 曼哈顿女佣

天使之眼 Angel Eyes (2001) Sharon Pogue

触目惊情 / 超感应频率

缘分没法挡 The Wedding Planner (2001) Mary Fiore

Wedding Planner - verliebt, verlobt, verplant

2000 Blockbuster Entertainment Awards (2000) Herself

入侵脑细胞 The Cell (2000) Catherine Deane

移魂追凶 / 死亡空间

The 70th Annual Academy Awards (1998) Herself - Presenter: Best Music, Original Musical or Comedy Score

蚁哥正传 Antz (1998) Azteca (voice)

小蚁雄兵

战略高手 Out of Sight (1998) Karen Sisco

至激关系 / 视野之外

塞琳娜 Selena (1997) Selena Quintanilla-Pérez

歌坛巨星莎莲娜 / 哭泣的玫瑰

The 69th Annual Academy Awards (1997) Herself - Presenter: song "I've Finally Found Someone"

狂蟒之灾 Anaconda (1997) Terri Flores

巨蟒 / 大蟒蛇：神出鬼没

U形转弯 U-Turn (1997) Grace McKenna

上错惊魂路 / 不准掉头

家有杰克 Jack (1996) Miss Marquez

超级插班生 / 杰克

小心女人 Blood and Wine (1996) Gabriela 'Gabby'

血与酒

金钱列车 Money Train (1995) Grace Santiago

玉米田的天空 My Family (1995) Maria Sanchez, in the '20s

Cafe con leche

黏巴达 Lambada (1990) Booker

生动的颜色 "In Living Color" (1990) Fly Girl

活色生香

  相似性度量是机器学习中一个非常基础的概念：是评定两个事物之间相似程度的一种度量，尤其是在聚类、推荐算法中尤为重要。其本质就是一种量化标准。在机器学习中主要是用于衡量样本之间的相似程度。

  为什么要有一个衡量标准？这世间万物都是公说公有理，婆说婆有理，而这衡量标准一旦定下来，大家都得在这里面玩。这人世间的法律制度，大大小小的条文规矩都是衡量标准。

  那有些同学可能就会说了，我也想制定标准，可以是可以，但是得大家听你的吖，就像制定下面这些距离标准的人哪个不是赫赫有名。现在也有一些论文和机构在制定标准，背后都是学术界的泰斗人物。如果你不够强大到改变规则，就好好研究规则，在里面玩，如果你能改变规则，那就好好研究规则，在改规则里面玩，不知道要香到哪里去了，emmmm。

  回归正题，我们有些场合需要依据样本的自相似性来对样本进行分类，而哪些样本之间很像，哪些样本之间不像，需要一个度量标准，相似性度量的方法有很多，主要包括以下几种：

  欧式距离( Euclidean Distance )也称欧几里得距离或欧几里得度量，是一种最常用的一种度量方法，主要描述为以下数学形式：两个 维向量 和 之间的欧式距离( euclidean distance )为其对应分量的平方和再开根号：

  其实说白了就是欧几里得空间中两点的“普通”直线距离。

  欧式距离是一种二范数形式，具有在特征空间中转化可旋转的不变性，一般趋向于构建球形聚类簇。然而线性变换会使其相关性产生形变。

  根据数据各维分量的不同，将各个分量部分都“标准化”到均值、方差相等。这样做的目的是使每一个属性对距离的贡献率相同，消除特征之间量纲差异

  两个 维向量 和 之间的标 准化欧式距离 为：

  其实 表示方差，方差的倒数可以看作是一种权重，标准化欧式距离本质上是一种 加权欧式距离 。

  曼哈顿距离( Manhattan Distance )也称为L1距离、城市区块距离( City Block Distance ) 。基于曼哈顿纽约市区的网格状街道地理所得出来的一种距离。

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  用数学表示为：两个 维向量 和 之间的标 曼哈顿距离 为：

  在欧式空间的直角坐标系上，两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。这种距离 不符合在特征空间中转化和旋转的不变性 。

  切比雪夫距离( Chebyshev Distance )也称为棋盘距离，是由一致范数( uniform norm )（或称为上确界范数）所衍生的度量，也是超凸度量（ injective metric space ）的一种方法。它的典型应用是解决国际象棋中的国王从一个格子走到另一个格子最少需要几步的问题。

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  两个 维向量 和 之间的标 切比雪夫距离 为：

  描述的是 和 中对应分量差值中值最大的那一个。通过等价性可以由放缩法和夹逼定理(squeese theorem)证得其等价于：

  闵可夫斯基距离( Minkowski Distance )也称为 闵式距离 ，定义如下：

  两个 维向量 和 之间的标 闵可夫斯基距离 为：

  所以闵式距离是上述三种距离的一般性表示。

  其图形表示如下：

  闵氏距离 将各个分量的量纲，也就是“单位”当作相同看待 ， 没有考虑各个量的分布 (如期望、方差等)可能不同。

  向量的几何意义不只包含方向，余弦距离( cosine distance )是度量两个向量方向差异的一种方法。是方向性地判断，而不是大小的判断。两个方向相同的矢量的余弦相似度为1 ，两个相对于彼此成90°角的向量的相似度为0，而两个完全相反的向量的相似度为-1，而与幅度无关。

  数学表示：两个 维向量 和 之间的标 夹角余弦度量 为：

  即：

  马氏距离( Mahalanobis distance )是一种 基于样本分布的一种距离 ，它是 规范化的主成分空间 中的欧式距离。

  那什么是规范化的主成分空间呢？规范化的主成分空间就是利用主成分分析，对一些数据进行主成分分解，再对所有主成分分解轴做归一化，形成新的坐标轴，由这些坐标轴组成的空间就是规范化的主成分空间。

  设有 个向量 , , , ，协方差矩阵记为 ，均值记为向量 。则 样本向量 到 的马氏距离 ：

   向量 与 之间的马氏距离 ：

  若协方差矩阵是单位矩阵(各样本向量之间独立同分布)， 则 与 之间的马氏距离等于它们的欧式距离 ：

  如果协方差矩阵是对角矩阵的话，此时的马氏距离就变成了标准化欧式距离。

   马氏距离具有以下特点 ：

  两个等长二进制串 和 ，将其中一个变换为另一个所需要的 最小变换次数 。

  例如：字符串“1111”与“1001”之间的海明距离为2。

  在了解杰卡德距离之前我们需要了解一下杰卡德相似系数( Jaccard similarity coefficient )：

  两个集合 和 的交集元素在 、 的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号 表示：

  杰卡德距离描述的是与杰卡德相似系数相反的一个概念：用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。

  相关系数：衡量随机变量 与 相关程度的一种方法，相关系数的取值范围是 。如皮尔逊相关系数定义为：

  相关系数的绝对值越大，则表明 与 相关度越高。当 与 线性相关时，相关系数取值为1(正线性相关)或-1(负线性相关)。

  有了相关系数之后我们定义相关距离( correlation distance )：

  上文讨论的都是度量两个样本(向量)之间的距离

  信息熵( information entropy )描述的是整个系统内部样本之间的一个距离，或者称之为系统内样本分布的集中程度(一致程度)、分散程度、混乱程度(不一致程度)。

  如果数据分布越分散，对应的信息熵就越大；反之，如果分布越有序，信息熵则越小。

   信息熵 的公式可以表示为如下形式：

  其中， 为样本 的分类数； 为 中第 类元素出现的概率。

  我们为什么要用到核函数？因为原始样本空间中的数据是线性不可分的，采用核函数映射到高维空间，在这个高维空间中使其线性可分。

  因此，对于原始样本空间当中，距离函数需满足：