Category Archive for '學問'

最近網路上突然暴出了一則新聞,知名得網路作家九把刀指稱,一名十五歲的新店高中學生去年參加台北文學獎且獲入圍的作品『顛倒』,抄襲他的作品『語言』。關於抄襲這個古老的問題一下子又在網路上沸沸揚揚地討論了起來,該生的作品是否涉及抄襲在這裡不做任何判斷,不過這個事件意外勾起了Mr. Wednesday小學老師當年的諄諄教誨:『作業要自己寫,不要抄別人的,不然抓到打屁股。』

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有時候對特定的人事物下一個決定性的評價並不是一件相當容易的事情,尤其是注重敦厚、人情味的東方文化。在執行口碑行銷時,有一大部分的工作比重會放在分析口碑生成上,在正面口碑上,我們發現消費者通常比較能夠暢所欲言並詳細的表達對評價商品的觀感,不過在負面口碑上就比較困難,以語意來說,非理性的占比較多,能夠持平而論者較少,而非理性的批評性言論大多無法歸類出一個可供廠商改進的方向,這有時會造成一些麻煩。另外,負面口碑除了一些先天上的形成因素所帶來的「分析障礙」外,還有許多外部發言環境所造成的「發言障礙」,這些發言障礙如果不加注意,很容易在累積口碑上產生不公正的狀態,影響消費者購物決策的準確度。

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Posted By Mr. Thursday 不知道各位是否觀賞過立體電影?除了立體電影,現在也開始有立體相片的技術。由史丹佛大學 Andrew Ng 教授和他的博士班學生 Ashutosh Saxena 最近開發了一個技術,可以把照片的風景,經過演算法的處理,轉換成具有立體感的照片,同時可以在 FLASH裡面使用鍵盤來調整各種觀賞角度。下面例子是一張羅馬著名噴水池景點的照片,網址。鍵盤上下左右可以移動觀賞角度,+/-可以調整遠近距離。shift加上上下左右可以平移觀賞位置。  網頁畫面如下:  

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在意見領袖生成過程所產生的行銷價值這篇文章中,我跟大家分享了一些比較常見的「永久型」意見領袖特質,以及他們所帶來的價值。在該文末我提到了「短期型意見領袖」概念,這個定義引起了一些讀者的興趣,並敦促我及早做一個完整的論述,所以今天我便來把目前觀察到的現象以及目前的觀點提出來跟大家分享。

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昨天寫了JP Morgan怎樣花了2.36億美金買下了擁有85年歷史的投資銀行Bear Stearns,今天早上又看到了新聞講到Meebo準備募資,Post Money Valuation 2.5億美金。也就是說因為管理不當,Bear Stearns這個擁有固定資產跟商譽的公司,還沒有Meebo這間利用網路來整合所有的IM的網站有價值。不管大家是怎樣去想,或是Meebo的管理階層真的是哪麼利害,可以建築這樣的一個夢。可以讓其他的創投去追逐。現在很多人可能會說,

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過去有許多社會學家針對意見領袖的特質做過研究,其中有一部分專家認為這些意見領袖之所以成為意見領袖是因為有許多「潛在的特徵」使然,而這些特徵以白話來說,就是他們的「個性」。在這個論點中,學者們做了以下假說:人或許會加入不同的社群,或許對各個領域的認知深淺不一,但是擁有特定「個性」的人最後都會成為意見領袖。

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Posted By Mr. Thursday 在〈由樹的前序、中序、後序走法來談資料結構〉文章裡面提到了演算法就像是做事情的方法,資料結構則是對應演算法可以運作的東西,譬如說刮鬍子有步驟一、步驟二、步驟三,但是要有刮鬍刀、插頭、以及鬍鬚,那些步驟才有運作的東西,甚至不同的刮鬍刀,也會讓同樣的步驟有不同的執行效率,或是連原來的步驟都要改變,譬如說不是電動刮鬍刀,原來步驟裡面插插頭的那一步,也就可以不用作了。演算法和資料結構之間的關係也是如此,譬如說排序的演算法,可以用不同的資料結構來實現,好的資料結構,可能某一種排序演算法最適合,對其他種排序演算法,可能反而讓速度變慢。 因此,演算法和資料結構,通常會一起考慮,而演算法每一步,也就是電腦可以實現的基本步驟所組成。譬如說兩個數字相加,或是把「樹」這個資料結構裡面的節點根據某種規則移動,都是電腦運算基本步驟所可以達成的。但是如果步驟是「改善排序的品質」的敘述,電腦可能就看不懂了,這時候就是程式設計師,把這些人看的懂的需求,轉換成電腦可以實現的步驟,也就是演算法和對應的資料結構,最後再用程式 (編程) (program),變成電腦真的可以執行的語言,達到最初想要執行的功能。那麼今天想要完成的功能是甚麼呢?「排序」,排序就是把原本雜亂無章的一堆東西,按照某種順序排好,譬如說圖書館裡面的書籍,按照書籍的編號有小到大排好,譬如說醫院的病歷,按照病歷號碼有小到大排好,譬如說一堆檔案,按照字母順序或是檔案時間順序有早到晚排好,這些都是排序的應用。那麼電腦要如何完成「排序」(sort) 這件工作呢?「二元樹」 (binary tree) 怎樣子應用在排序這項工作呢?

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