始终

LaTeX 中的 hyperref 宏包是一个非常强大的宏包，它提供了和超链接的各种接口。特别地，对于 LaTeX 原生的交叉引用，hyperref 宏包能够在引用位置生成一个超链接——点击之后跳转到相关位置。

不过，如果你将 \caption 放在 \includegraphics 后面，然后在文中对图片进行引用的话，点击超链接后将跳转到图片标题位置。此时，图片本身会被挡住。这多少有点不方便。

本系列的上一篇文章介绍了 NLP 中处理分词的两种方法，其中基于统计语言模型的方法以巨大的优势胜出。

在上一篇文章的末尾，我们讲了优秀的算法模型在形式上应该是简洁优雅的。具体来说：

1. 一个正确的数学模型在形式上应该是简洁优雅的。
2. 一个正确的数学模型，在刚开始的时候可能还不如一个经过精心调教的错误模型准确。但是错误模型不论如何调教，因为方向错了，所以终究会有处理不了实际问题的时候。
3. 正确的数学模型可能因为受到干扰而不准确。此时应该找出干扰、噪音，并解决它们，而不是简单凑合去修修补补。

这篇文章我们继续讲分词和统计语言模型。不过，这次的内容会比上次要深入、深奥，并且会涉及到一些数学推导，以及一些工程上的 Dark Side。不过，其中有些非常 Tricky 的技巧对于大多数读者来说没有必要阅读，而剩下的部分中简单的数学推导也不致枯燥。

一个基本的搜索引擎的工作，基本上可以分成以下三个部分：

1. 利用网络爬虫下载网页，分析网页关键词，制成索引备用；
2. 理解用户输入，确定检索关键词；
3. 根据关键词和网页索引，按照相关性排序列出搜索结果。

第一个部分主要涉及网络爬虫技术、图论、自然语言处理等技术；第二个部分主要涉及自然语言处理；第三个部分同样涉及自然语言处理。

自然语言，即是人类用来交流的语言。

由此可见，自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）是现代搜索引擎很重要的内容，其终极目的是将自然语言转化为计算机容易处理的形式。

使用 QQ 这么多年，管理的群越来越多。现在每天被入群申请搞得烦不胜烦，于是萌生了写一个 QQ 机器人的想法。

要想实现一个 QQ 机器人，首先是要在程序里模拟登录。经过整理，可用的思路有两个：

• 使用 WebQQ 的方式登录，模拟浏览器的行为；
• 使用 Android QQ 的方式登录，模拟 Android 客户端的行为。

二者各有利弊。使用 WebQQ 方式登录协议相对简单，网络上也有相关分析；但是 WebQQ 不能与电脑上的 QQ 共存：登录 WebQQ 就会将电脑上的登录踢下线。使用 Android QQ 的方式登录，由于没有现成的资料可供查询，实现起来十分复杂；但是 Android QQ 是手机端 QQ，可以与电脑端 QQ 共存。

「要做就做好」。思前想后，我还是决定使用 Android QQ 的方式登录。于是问题来了，怎样去抓取 Android QQ 的行为呢？

1. 在 Android QQ 外围进行抓包分析，然后让程序伪装成 Android QQ 向腾讯的服务器发包；
2. 直接读 Android QQ 的源代码，然后仿照着相关内容重新实现。

方案 1 是常规方法，若能顺利实施，无非是不断重复抓包 - 分析 - 伪造的步骤。不过 QQ 的通信信息是加密处理过的，抓包分析比较费劲。因此，我决定尝试反编译 Android 程序，直接阅读源代码。

这里我介绍反编译安卓程序，得到 Java 代码的详细方法。

请尊重他人劳动成果，勿将此方法用于恶意活动。

XeLaTeX 是 eTeX 的扩展。它直接支持 Unicode 字符，并且能够调用安装在操作系统的字体。这些特性解决了以往 TeX 切换字体不便的问题，对于中文 TeX 用户来说，更是福音。

前段时间，TeX Live 更新到了 TeX Live 2015 版本，Mac OS X 上相应的也更新到了 MacTeX 2015 版本。不过此次更新之后，XeLaTeX 却无法通过字体文件名调用系统字体。亦即，下列代码无法通过编译（提示 font-not-found）：

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4
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6

\documentclass{article}
\usepackage{fontspec}
\setmainfont{GillSans.ttc}
\begin{document}
GillSans Test.
\end{document}