白天的工作时间主要花在纠结于Adaboost。到底是训练样本和测试样本差异性太大，还是Adaboost本身的算法设计问题？
晚上按照opencv的方法，
（1）利用createsamples.exe生成了正负样本，参考方法详见
http://niopen.com/thread-24236-1-1.html
（2）使用haartraining.exe训练时，cvAlloc发生错误，造成insufficient memory.具体问题未知。只好自己使用opencv提供的源码进行调试。
我使用的是vs2010+opencv2.2（for 2010）。相比之前vc6.0+opencv1.0的安装，
相同的是
（1）需要设置环境变量
不同的是
（1）v1.0只需设置include，lib路径一次，便可对所有solution适用，而v2.2只要是新的solution都要设置路径。
建立工程编译的过程中，遇见了visual studio 编程经常遇见的三个问题：
(1)无法打开文件…
此类问题一般是它所在的文件#include的路径不对，编译的时候找不到。
(2)无法创建或使用预编译头…
此类问题一般在对应文件的预编译属性中选择不使用预编译头即可。不过这可能是对小的工程适用（小工程编译时间在容忍的范围之内），如果将来遇到大工程，预编译头可以节省时间。
参考链接http://blog.csdn.net/gouki04/article/details/6219822
(3)Link 2019 无法解析的外部符号
3种可能：
1. lib 文件未引入。可使用“#pragma comment(lib, “winsock.lib”) ”语句添加 lib 引用，也可在项目依赖里添加。
2. 类方法的实现未加类标识。如， “CTest::Connect(void) { … }” 写成了 “Connect(void) { … }”。
3. 缺少 obj 文件。在项目里添加“包含路径”：C:\curl\lib\release-dll*.obj。
