Mr./Ms. Days (MMDays) - 網路, 資訊, 觀察, 生活

Posted by Mr. Friday
從BT, IP-TV系列之後, 好一陣子沒有回到P2P主題上了. 一方面是因為懶(這類的題目要做功課啊…), 另一方面則是對這次的主題感到相當惶恐. 惶恐? 因為這次我要講的P2P軟體主題, 是在台灣不甚流行(其實也只有日本流行)的Winny. 由於我自己親身接觸Winny的經驗少之又少, 對日文又不了解, 只能從一些相關的中文新聞與討論看到旁枝末節, 因此接下來的文章如果有明顯謬誤的話, 還請各位不吝指正.
日本所流行的P2P軟體與世界其他各地非常不一樣. 根據去年12月的報導, 排名第一的Winny大約每日有40萬人次, 再來據說是WinMX, 第三是Share, 約有10~15萬人次. 聽慣BT和eMule的朋友一定覺得很奇怪, 日本人幹什麼偏偏要特立獨行, 別人在用eMulel你們偏偏愛用自己寫的Winny呢? 其實說起來也沒這麼奇怪, 早期的P2P軟體(像是Napster啦, Audiogalaxy等等)是只支援英文的, 想找其他語言的可麻煩了. 還記得以前我在Napster上打”faye”(王菲英文名), 跑出來一堆”chi_ai_mo_sen_ran”(只愛陌生人)…. 在這種情況下, 想用自己語言的日本人只好自己寫囉, 這套軟體後來大家用慣了, 也就不想改用eMule了. 這就是本系列的主角: Winny. (台灣人也自己寫過中文的P2P啊! 別忘了ezPeer與Kuro這兩套軟體)

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Posted By Mr. Thursday�
各位看到標題，如果沒有聽過KNN演算法，會不會覺得疑惑：KNN是甚麼呢？是不是CNN看久了，就變成DNN、ENN、最後變成KNN了呢？當然不是啦 XD！KNN全名是k-th nearest neighbor，中文意思是「第k位最接近的鄰居」。甚麼是「第k位最接近的鄰居」呢？假設在一個廣場上，有100個朋友，每位朋友都是你的鄰居，最接近你的鄰居，就是「第一位距離最近的鄰居」了，比第一位稍微遠一點的鄰居，就是「第二位距離最近的鄰居」了，以此類推，第10位距離最近的鄰居，就是k=10的時候了。
至於KNN演算法是甚麼，又有甚麼特別呢？之前提過了「人工智慧與機器學習」。KNN演算法就是一種機器學習的演算法。在進一步探討甚麼是KNN演算法之前，我們先介紹一下甚麼是演算法。演算法可以看成是一種「步驟」的集合。舉例來說：我們煮一道菜，第一步是先洗菜，第二步切菜，第三步放油，第四步快炒，第五步加點水悶幾分鐘，第六步再炒幾分鐘，最後第七步加鹽和味精，然後炒到菜煮熟為止。演算法就是這樣子，把工作分成詳細的步驟，有些步驟可能會重複執行，像是菜不夠鹹，就再加點鹽，一直到口味對了為止。有時候會依照情況的不同而有不同的步驟，像是過馬路的時候，如果是紅燈，我們重複「等待」的步驟，如果是綠燈，我們會進行「走路過斑馬線」的步驟。

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Posted by Mr. Saturday
Web2.0還不夠，現在連自然觀測都來個2.0，UC Berkeley的工程教授Ken Goldberg最近開始了一個為期三年，有關自然觀測的實驗性計畫CONE SUTRO FOREST (Collaborative Observatory for Natural Environments)，讓大家現在不用出門，上網路就可以賞鳥！當然看到這篇文章的標題寫著斗大的2.0，大家很快地就會意識到，這又是一個集眾人之力達成共享及創新的計畫。沒錯，這是一個大家可以上網隨便去玩的計畫。以下我們來了解一下這個計畫的背景和內容。

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Posted By Mr. Thursday
在簡單介紹了人工智慧與機器學習之後，我們知道機器學習過程包括了訓練 (training) 和預測 (prediction) 的過程，學習 (learning) 方法從資料 (data) 裡面的特徵 (feature)，建立起模型 (model)，再用來預測 (prediction)。現在讓我們簡單比較一下人和機器的不同點。我們先用下面幾個面向來分析：生理、心理、工作效率、以及智力。

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Posted by Mr. Saturday
你可曾想過，無人駕駛、無人遙控的一台無人休旅車可以自己橫越132 miles (相當於220公里) 的沙漠，從頭到尾以電腦系統自動控制不偏離道路，最後順利抵達終點？其實這項壯舉，早在兩年前就已經有人達成了。也意味著原本在霹靂遊俠李麥克才可以看到的智慧型汽車，不再是遙不可及的夢想。由史丹佛大學的年輕教授Sebastian Thrun領軍的電腦視覺團隊，在2005年的十月參加由美國國防部舉辦的DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) 挑戰計畫 (DARPA Grand Challenge)，順利讓無人駕駛車Stanley (見左圖) 橫越沙漠，抱走兩百萬美金的賞金。這項挑戰計畫是由美國國防部的DARPA機構提出，該機構旨在促進美國國防部科技及工程上的研究發展，這次舉辦的無人車自動駕駛挑戰，也是在為美國國防部尋找千里馬的一個計畫。

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Posted by Mr. Thursday
人工智慧(Artificial Intelligence)簡稱A.I.。在一些電影裡面，我們可能會看到具有智慧的機器人，和人類一樣可以說話，能夠幫忙人類工作，有時候還會出現統治人類的劇情。其實能夠創造出一部機器，具有人類的智慧，對我們來說即使不是最好的，至少也是好壞參半。有了人工智慧，一些比較枯燥乏味，卻又需要人類的能力才能完成的工作，就可以交給機器來處理。至於人工智慧衍生出來的失業問題、倫理問題、甚至人類將來安危的問題，雖然不容易解決，但是就現階段人工智慧的發展，也許要下一個世代，才需要煩惱這些問題了，目前人工智慧的產品還沒有到讓人類面臨危機的地步。

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Posted by Mr. Saturday
在現在的全球資訊網上，網站與網站之間的連結主要來自於文字的超連結，就是大家所熟知的超文字連結hypertext，那麼有沒有文字之外的連結呢？可能不好想像，不過現在網路上最流行的連結方式，實際上早已經跳脫一般文字的連結了：那就是透過標籤(tag)來連結，現在YouTube或是很多social network或是social content的網站都讓使用者可以為自己的內容加入tag，作為內容的metadata，網站就根據該內容的標籤，來決定相關以及類似的其他內容提供給 使用者。這已經是一種跳脫於hypertext靜態連結的方式了，網路越來越聰明，越來越能透過這些metadata來提供有價值的動態連結給網民。 Google的AdWords和AdSense的人工智慧也是一個超脫於一般純文字連結的動態方式。不過這些技術呢，本質上還是透過文字來連結。

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Posted by Mr. Saturday
寫程式的人都或多或少會有這種感覺，別人的code看起來總不是那麼地順眼，閱讀自己的code才是像閱讀好書一樣如行雲流水般順暢。其實寫code如寫書，不僅寫給自己看，同時也寫給別人看；開發軟體也往往有如打造一件工藝品，投入其中的巧妙心思及用心，會影響到最後呈現出來的結果。所以，寫程式本身可以是一種藝術，而不僅僅是一件耗費勞力的枯燥工作。這也是為什麼Knuth要把他的巨著取名為The Art of Computer Programming，他認為打造軟體是困難的，是一種複雜度以及最後呈現結果足夠作為一件藝術品的一種過程。當然以Mr. Saturday的觀點來看，要邁入如創造藝術品般地去打造軟體這樣的一個境界，實在不是我們這種實力淺薄之人一日可成的事。所以，我還是比較喜歡寫code如寫書這個切入點。

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Posted by Mr. Friday
前幾篇BT系列文刊出之後迴響熱烈, 看來大家都有聽過BT的名頭, 或多或少也都曾經下載過 , 不過對於BT在各種層面的影響似乎沒有非常深的認識. 今天要來討論的主題顯然也是許多使用者長年以來的疑問: 為什麼BT沒有內建搜尋功能? 雖然真正的答案可能只有Bram Cohen才知道, 不過這裡將從P2P軟體設計及網站架設的困難度, 試著尋求合理的解釋.

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Posted by Mr. Wednesday
繼前一陣子看到diggirl這個網站的出現後，最近又發現了一個網路上好玩的應用，叫做Web Allusive Relation Map(WARM)。該服務目前是以無名小站(Wretch)上的使用者為基礎，提供許多有趣且實用的人際關係分析服務。記得在Mr. Wednesday的前一篇文章“全自動正妹排行榜“中有提到，無名小站的網頁中其實提供了許多有用的資料可以將無名小站所有的使用者建立起一個人際網路(Social network)。

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