Category Archive for '學問'

Posted by Mr. Friday 前情提要 : 在這個數位 MP3 流竄的世界中, Radiohead 跳出來做了一件沒有人做過的事 : 就是把專輯公佈在網路上, 消費者可以直接到 Radiohead 的新專輯網站, 直接下載來聽, 費用呢? 你自己決定. 這個舉動一出立刻引起許多網路產業評論者的好評, 有人認為這是數位時代的新標竿. 然而, 一個月過去了, Radiohead 的新專輯 In Rainbows, 到底實際銷售狀況如何? 殘酷的數字出來了, 這是來自 comScore 的調查數據. 我相信, 這個數字對許多 Radiohead 的死忠樂迷一定是一股重擊, 不過我們到是可以順便來落井下石一下那些當初看好這種銷售模式的報導與評論家…

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Posted by Mr. Saturday 顯然電腦科技改變的,不僅僅是我們的上網生活而已,在這一次 DARPA Urban Challenge 的比賽之後,相信許多人會真正感覺到,電腦科技真的已經準備好要深入我們的日常生活之中了.有些讀者可能不知道 DARPA Urban Challenge 是什麼東西,我在之前的一篇文章 無人車橫越沙漠! – 初探 Computer Vision (電腦視覺) 有介紹過,有興趣的讀者可以回去翻閱,這邊我就簡單地再說明一次.DARPA機構隸屬於美國國防部,該機構旨在促進美國國防部科技及工程上的研究發展,DARPA 之前為了促進自動車無人駕駛的科技,在 2004 年曾經在 Las Vegas 沙漠舉辦無人車自動駕駛挑戰 (DARPA Grand Challenge 2004),也是在為美國國防部尋找千里馬的一個計畫。但是 2004 年的這個比賽全部參賽的隊伍通通槓龜,沒有任何隊伍的自動車跑完全程.因此在 2005 年又辦了同樣自動車橫越沙漠的競賽,該競賽最後由史丹佛大學 (Stanford University) 奪得最後的冠軍,順利跑完全程,抱走獎金兩百萬美金.

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Posted By Mr. Thursday 在《體溫發電機》一篇文章裡面提到了用體溫來發電的技術。然而天下沒有白吃的午餐,如果沒有作功,一顆球會往低處動,水會往低處流,肌肉不會無緣無故收縮把東西提起來。想要克服往能量低的地方走,就要給予能量才能夠讓球往高處移動,水從有插電的抽水機才能抽到高處的水塔,肌肉有能量才能產生位移造成肌肉收縮,讓東西可以被抬起來。即使是體溫,也是消耗能量才會有。 人體的能量來源,就是我們每天吃飯攝取的養分,消化吸收以後成為細胞的能量。然而,細胞沒有嘴巴,要怎麼吃飯呢?細胞消耗甚麼東西得到能量呢?消耗的東西又要怎樣子產生呢?今天就要和各位介紹在細胞的世界裡面,消耗的東西 (ATP),以及把養分轉換成細胞能量來源的胞器–粒線體 (mitochondion)。希望大家讀完這一篇,對於細胞世界如何運轉有更近一步的了解!

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Posted by Mr. Holiday 一直想聊聊這本書,若尚未看過,可先讀 iThome 那邊的一段書摘,開個胃口。書本身有專屬的繁中網站,網路上也有些讀書心得,不過將時間花在閱讀書籍本身會更好。對內容以我能力不夠評論,只能說若是喜歡以程式創作,那麼絕對是 must read. 倒是從這本書引申出來的一些思考,相對於台灣現況,頗有些玩味的空間。

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Posted By Mr. Thursday 《時空線索》這部電影描寫一個人可以看到未來,英文片名為 “Deja Vu”。Deja Vu就是描述這種對未來的事情感覺有點熟悉,有種似曾相識的這一種感覺。Deja Vu原本是法文的辭彙,是由一位法國的心理精神研究者Émile Boirac在他書中第一次提出這種現象的研究,因此用法文稱呼這種現象為Deja Vu。Deja Vu有可以分為三種:似曾活過、似曾感覺過、似曾拜訪過。

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Posted by Mr. Saturday 剛剛看了這篇很棒的文章 Forget Platforms And Applications, Data Is The Real Asset On the Web,心有所感所以趕緊寫下了這篇文章,如果各位讀者懶得看該篇文章,那我在這邊就稍微提一下該篇文章的內容,之後再說說我自己的看法.這篇文章講的東西呢,用四個字來總結,就是資料為王.什麼意思呢?是這樣的,這篇文章的作者觀察到現今網路上的新興網站,大多著重在平台 (platform) 和應用 (application) 本身,卻忽略了在 Web 2.0 的網路時代,最重要的是資料,而不是花俏或是功能強大的平台.也就是說,Web 2.0 本來的重點就在於使用者回饋,使用者產出以及使用者得到回報,真正有價值的東西在於使用者幫你累積的資料,而不在於你的平台本身,平台本身,一但缺了使用者和資料,在現在的網站時代是毫無價值的.

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Posted By Mr. Thursday 在今日我們可以從網路上吸收大量資訊,有時候一堆文章看不完。如果我們想要吸收資訊,時間卻又不夠的時候,使用電腦幫我們過濾資訊,或是用電腦幫我們做個總整理,是個方法。如果今天手中有一篇文章,我們想要用電腦幫我們找出這篇文章最重要的關鍵字,要怎麼做呢?在資訊檢索 (IR: Information Retrieval)領域裡面,有個基礎的方法,入門必學的方法,就是使用 TF 和 IDF (TF: Term Frequency, IDF: Inverse Document Frequency)。使用這兩個估計值,可以讓電腦具有計算重要關鍵字的能力,進而節省我們的時間。 接下來讓我們看看,TF 和 IDF 個是甚麼東西呢?TF 全名是Term Frequency,也就是某個關鍵字出現的次數,譬如說某篇文章裡面,「電腦」這個詞出現很多次,或是「使用者需求」這個詞出現很多次,那麼這些詞句的出現頻率,就會很高。一篇文章中出現很多次的詞句,必定有其重要性。譬如說一篇論述「人工智慧」的文章,「人工智慧」這個詞句再文章中出現的頻率也一定很高。然而為甚麼除了 TF  (Term Frequency) 以外,還要有 IDF (Inverse Document Frequency) 呢?

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