始终

在 LaTeX 中，我们可以用 \mathbb{R} 输出表示实数集合的字母 $\mathbb{R}$。这一命令来自 amsfonts 宏包。那么如果我们希望输出类似效果的阿拉伯数字或者小写字母，应该怎么办呢？

XGBoost 是陈天奇（怪）领衔开发的一套 Gradient Boost 算法实现，比如我会用到它做 LambdaMART 的实验。如果要给它一个评价，那应该是：好用、耐操。

不过，也有甜蜜的烦恼。XGBoost 在每轮迭代后，能够贴心地给出模型在数据集上的指标。比如我会关心 NDCG 指标。然而，这里列印出来的指标，会比事后用标准算法计算出来的值要高不少。

所谓字符串匹配，就是拿着一个字符串（也称为模式串），去到另一个字符串（母串）里去查找完全相同的子串的过程。显然，只要能定义相等关系，那么字符串匹配算法可以扩展到任意的序列匹配算法。因此，这会是一类用途很广的算法。

解决字符串匹配问题，最朴素的办法就是拿着模式串逐字符地沿着待匹配的串去比对，每次向前移动一个字符，直到完全匹配或者找不到匹配。显然，这个算法的复杂度是 $O(n\cdot m)$（$n$ 表示母串的长度，$m$ 表示模式串的长度），是比较高的。

这里介绍的 KMP 算法，能够在 $O(n)$ 时间内完成任务，它是由 Donald Knuth/James H. Morris/Vaughan Pratt 发明的。当然，你也可以称之为「看毛片算法」——你高兴就好。

在软件工程课中，有一个经典的作业题：实现一个小学四则运算器。当然，它有不少变种，比如要求学生预先生成合规的四则运算题目。但不论如何变形，此类问题都绕不开 Dijkstra 提出的调度场算法。

今天有人在群里讲，大意是「我就喜欢 CJK，不喜欢 CTeX 宏集，不够通用」。我对此的评价是「啥也不懂，瞎搞胡搞」，然后摘了龚自珍的「病梅馆记」中的一段话作为评论。

梅以曲为美，直则无姿；以欹为美，正则无景；以疏为美，密则无态。

后有人惊奇，曰：「这么偏的中学古文，你居然还记得」。答曰：「大约因为吾与龚自珍同类也」。