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森には雨水を蓄え（たくわえる）たり、その地下（ちか）を通る水をきれいにおいしくしたりする働きがあるそうです。 自分の国の森ことは最近に開発のために、大量（たいよう）木が切れています。 森がなくなってしまったら、雨水を蓄えることができません。 １．～わけがない 不可能…。形式体言「わけ」的用法，接续法与名词相同，表示从道理，情理上认为是不可能的。 大型（おおがた）の台風が接近（せっきん）しているのだｋら、今日は飛行機が飛ぶ（とぶ）わけがない。 一度なくなった森林が簡単に元に戻る（もどる）わけがありません。 ２．～ことだろう・～ことか 感情强烈，一般与句中的疑问词呼应，构成一种反问语气。属于肯定的表达，表示强调、感叹。强调句中的实事程度之深。注意不要与「ものか」混淆，「ことか」是强烈肯定用法，而「ものか」则属于强烈否定用法之一。 あの人と一緒になれば、どうなに素晴らしいことか。 自然（しぜん）が再生するのに、一体どのくらいの年月が必要になる事だろうと思います。 ３．～違いない 一定……，肯定，必定，的确……。（（「に違いない」の形で）確実にそうであると推量される意を表す。…に決まっている。…でないはずはない。たしかに…だ。）  あの人はきっと成功するに違いない。 すぐにでも手を打たないと大変なことになるに違いありません。 手を打つ（うつ） （1）高兴，佩服感情高涨的时候拍手发出声音。 （2）谈妥，恢复友好关系。 （3）对预想中的事情赶紧采取对策。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ POI 真的越來越精彩了, 上周S4E15剛好講到某公司透過 VAL(voice-activated lookup) 推送廣告控制人類情緒, 特別是推薦易上癮的藥物給情緒容易被左右的人. 這跟最近在讀的DSP演算法有異曲同工之妙, 還真的是從各大公司像 fb, twitter, google, ms 等收集的資訊裡可以拼湊出現實生活中的你, 然後根據你當時的心裡/瀏覽的頁面推薦你最合適的商品或服務. 或許霍金(Stephen Hawking) 是對的, AI 最終會毀滅人類的, 不過可慶幸的是其實目前各家的conversion rate 都不太高就是. XD "Hey search engine, I...

Happy Chinese New Year 2015!  這三天去了京都奈良旅行，真的是很棒的一趟充電之旅，下次絕對要帶家人一塊。話說這次的舞妓さん超可愛的，而且才15歲耶! (根本大叔了我 XD) 紀念一下。 2015年加油啦~~~

二月開始日本進入了求職潮，面臨人力公司跟公司的求職說明會宣傳不斷轟炸的新卒們，此時應該是人生最折騰的過程之一吧。(自己也是....XD) 但是否最後留日工作，我個人覺得不會去強求吧。先前的經驗告訴我，在收入差異不大的條件下，能做自己有興趣的事情所得到的成就>>>酬勞，只要能確認自己在該位置能獲得迅速成長。 以上廢話太多... XD 今天讀到美容產品零售商 Bluemercury 的 CEO Marla Malcolm Beck 分享了她面試別人的七分鐘要領，主要分別是技能(skill), 願景(will), 適性(fit)。 原文 [ 紐約時報 ] [ 科技橘 ] skill - What’s the biggest impact you had at your past organization? will - What do you want to do in five or 10 years? fit - In terms of fit, I’m looking for people who have some sort of experience with a smaller company. At big companies, your job is really one little piece of the pie. I need someone who can make things happen and is comfortable with ambiguity . BTW 不過阿，這位阿姨畢業後第一份工作是在阿麥(McKinsey)當 consultant 捏... ============================== Egg Benedict 班尼狄克蛋。講這個其實主要是因為今年二月(2015/02)據說在台北 自由之丘 的富錦街開了 家人氣很旺的九州鬆餅店 (九州パンケーキ)，據說他們店家最紅的就是班迪尼克蛋鬆餅。朋友的太太問我為什麼日本人也紅班迪尼克蛋?  我也不知道，我沒去過九州，更是頭一次聽過這玩意。但是在詢問谷哥大師後得到兩個結論： (一) 人們說九州是日本旅遊c/p值最高的地方。 (二) 這鬆餅跟本是滿滿的膽固醇與三酸肝油脂阿! 切忌切忌... hahaha ...

(1) python 這週五面試了間公司，被詢問了個關於一個 python 不錯的問題，筆記一下。 [Q] a = [[0]*3]*4 a[0][1] = 3 a[1][1] = ? [A]     主要是python對於常數(constant/immutable variable)所指向的記憶體空間皆同. 像是 0, "a", 3.189 等常數有各自的記憶體空間。但是list, dic等型別的宣告則會分配不同的空間。 >>> a=[[1,2],[1,2]] >>> id(a[0]) 4336602216 >>> id(a[1]) 4336652728 >>> a=[[1,2]]*2 >>> id(a[0]) 4336652440 >>> id(a[1]) 4336652440     另外就是 list 的乘法。過去針對數值的運算免不了都用 numpy, scipy 或 conda 內建地資料結構, 像是 array, frame, matrix 等，直接作 list multiplication 我通常只會寫 '='*10 做排版或者採用 list comprehension 的寫法，什麼時候會直些相乘？還沒見過。 不過Ｌ大建議可以利用 (1) dis 去 dump python bytecode 了解語法差異。(2) 針對 immutable 的特性，用 ctypes.memmove() 就讓此特性消失了， 很機車的解法 lol  (1) SQL     昨天Ｌ大問了個關於資料庫的字串搜尋的問題，紀錄一下。假設要找字串 ABC     Mysql 語法   SELECT * FROM   [table]   WHERE [column] LIKE '%ABC%' [Q] 如何讓它更快？ [A]      a. 若 table 提供 full text indexing, 用關鍵詞 CONTAINS [ stacko...

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關於 HAVE (Haptic Audio Visual Envrionment) 上的通訊學 前言 人類對於計算應用中的多媒體及資訊，像是圖片文件音樂及影片，以往都是透過聽覺及視覺的回饋來取得。雖然在經由網路傳輸後的多媒體及資訊，其觀看的視覺及聽覺品質在遠端皆得到了令人滿意的結果。但為了再遠端得到更真實的體驗，以及能夠提供觸覺裝製來實現操作及互動，是下一個迫切的議題。 一直以來我們都在研究如何在過去傳統的計算應用中，聽覺與視覺回饋存在的同時，讓力學裝置也能在各種網路虛擬環境下完整的傳遞觸覺回饋。 We discuss the state-of-the-art in haptic communications both from human perceptual perspective and technical point of view to present another dimension in addition to traditional audiovisual communications and aim at advancing immersive experience in network virutal environment. * 從人類認知學的角度而言，我們著重於聽覺、視覺及觸覺等多種形式的整合來改善互動的效能，尤其是真實環境中各種反應是同時發生的。 討論人類如何處理不同形式間的不一致及同步時的錯誤，透過認知學習。（perceptual learning） *  而從技術的觀點，我們針對觸覺資訊在資源受限及存在失真的網路環境上其隱藏著無法預期與不穩定的因素，提出了解決的認知編碼及傳輸方式。(perceptual coding) => quality metrics for haptic communication 對於通訊的不穩定性(communication uncertainty)的存在，像是 packet loss 與 packet delay，許多控制結構及設計紛紛提出來保證系統的穩定性。 （但對於使用者的動態以及環境需求皆未考慮！） a further challeng...

IBM Research - Tokyo Open House 2015 周五跑到 TOYATSU 參加 IBM Research 辦的open house, 其實就是跟大學辦的 open campus 差不多，主要是介紹研究的成果。與會的都是日本大學的碩博士生，這裡記錄一下所見所聞。 首先是參加的服裝，本來說是服裝自由，結果日本學生清一色穿西裝! 這倒是讓我不自由了起來... 後來聽朋友說這樣其實會被公司扣分，但會計較這東西的公司我也不想去了XD  (慘 接著是使用語言。除了所長外，其他研究員清一色日本人，所以全部用日文... 我想就算我投了被發卡的機會也頗大了吧...  (慘 最後是研究的方向。IBM 日本 基礎 研究所主要以 cognitive computing 及 neuromorphic computing 為主，感覺是偏生物資訊類的研究吧，在看能否透過自家的 cloud 有更多的延伸研究。 另外，基礎這兩個字很重要! 因為真的是基礎研究所，所以作的是基礎科學...  研究的說明分為四個主題(各兩個演講)：【science & technology 】、【computing as a service 】、【cognitive computing】、【industries & solution】 【science & technology 】   science 組的學者主要是指透過perceptual level human behavior modeling 來解決 decision making 的不確定性.    technology 組的研究就很抽像, 他說是開發一種新的技術(感覺是種 cognitive interface )他能透過學習客戶經驗提升商業上的創新。可是前提是要夠好用吧，但至少他給我看的畫面不太好使... 【computing as a service 】   兩組都是再強調他們家 cloud 建置上的 automatic deployment method, security, 以及他們在硬體上如何提升計算的效能吧. ...