Category Archive for '學問'

上面這個公式翻譯成白話文的話,就是假設有 n 個網頁連結到你的網站,那麼你的 PageRank 就是這些網頁個別的 PageRank 值除以他們個別的對外連結數目,再白話一點,在你的立場來看,別人的 PageRank 值就是他們手上握有的投票數目,他們對外連結的數目就代表了他們把自己手中的票均分成幾份投了出去。也就是說,別人連結到你的網站,就表示他投了票給你,但是這票的效力有多少,就取決於他把票投給了幾個人,如果他手中的 PageRank 值是 5 (也就是五票),而他把票投給 10 個人的話 (也就是有十個對外連結),那麼你從他手中拿到的票就只有 0.5 票。

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Posted By Mr. Wednesday 維基百科(Wikipedia)是一個自由的百科全書,由一群熱心的使用義務幫忙維護與更新。截至目前為止光是英文的條目就有高達180萬個,而且這個數字仍然持續在增加中。不知道大家是否有想過,在這浩瀚如海的知識庫裡,哪些條目的活動最熱烈,最具爭議,或者說更動最為頻繁?Bruce Herr與Todd Holloway兩位研究員最近完成了一個工作,將維基百科上的條目做了視覺化的呈現,他們稱之為”Power Struggle in Wikipedia“。如下圖所示。 圖片來源: A Beautiful WWW (另外,高解析版本的圖片可從這裡下載,79MB,有點大,請耐心等候。高解析圖片來源:Net Sci 2007。)

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Posted By Mr. Wednesday 網路應用發展至今日,已經有太多事情可以在網路上直接完成。但無可避免的,網路上詐欺與惡意侵害的行為也是時有所聞,為了保障終端使用者在網路上行為的安全性,開始有人提出所謂可信賴計算(Trusted Computing)的觀念與相關技術。然而,是否只要利用這項技術就可以完全避免電腦被惡意侵害並給予使用者一個更可靠的使用環境。知名的密碼學家Bruce Schneier就表示,”可信賴,並不代表值得信賴(A ‘trusted’ computer does not mean a computer that is trustworthy)“。以下這段影片就是對可信賴計算抱持著懷疑的角度,他們的理由是: 原始的可信賴計算的想法是,讓使用者自行決定什麼是可以信賴,什麼又是不可以信賴的。工業化的可信賴計算產品看起來與這個原始想法很類似,但是,它們已經決定了什麼是可以信賴,什麼又是不可以信賴。換句話說,它們”已經”決定了不信賴你,那麼,你又為什麼要信賴它們呢?

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Stroop Effect

Posted By Mr. Thursday Stroop Effect和蝴蝶效應有沒有關係呢?答案是沒有!Stroop Effect是在1935年的時候,由一位實驗心理學家John Ridley Stroop所提出的。這個效應是說,當我們看到代表某個顏色的字,譬如說:RED,我們當然會唸RED。但是當看到的字填上了和字代表的顏色相異的顏色,我們反應的速度就會變慢,譬如說:RED,我們會先想唸出RED,再來才想唸BLUE。Stroop將實驗進一步分成兩種:(1) 唸出字意義上代表的顏色。(2)唸出字看起來的顏色。當我們要唸出上了不同的顏色的字,就會發生幾毫秒的延遲,我們就稱之為Stroop Effect了!

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最近 PTT 的八卦版有一些人在吵一個很有趣的問題:「寫程式究竟需不需要懂數學?」問題一出現之後,正反意見立刻於板上展開廝殺,有些跨入業界的人主張數學不是那麼 重要,最重要的是主管要你的 code,你能準時交出來就好了。也有的人主張數學很重要,寫程式一定要懂數學。我的想法是,數學對於程式設計的發展有著非常重要的角色,然而是不是每個學習程式的人都需要去學習數學,或著是學到某個程度,就是見仁見智。你不懂數學,但是把工具和程式語言用得好,並且能夠展現出軟體工程的素養,你是一個軟 體業界需要的重要人才。你懂了數學,可以打造出更有效率的演算法,對於 Google 這種愛計較搜尋效率和結果的公司,你還是一個重要的人才。

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想像一下,我剛才說了一句話,那句話是:「想像一下,我剛才說了一句話,那句話是:「想像一下,我剛才說了一句話,那句話是:……….」」,如此下去,就好像站在兩面平行擺設的鏡子中間,鏡子中的影像不斷的重複。再舉個例子,寫完一封信想要匿名保密,就署名「知名不具」。回信的人寫:「知知名不具 具」。之後再回信的時候就變成:知知知名不具具具,加上括號可能比較清楚:(知(知(知名不具)具)具)。

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認知與記憶

Posted By Mr. Thursday 各位看到上面這張圖,想請各位比較一下中間的圓圈,左邊的是否看起來比較小?右邊的是否看起來比較大呢?答案是:兩個圓圈大小是一樣的,可以自行拿尺來量量看哦!這個錯覺英文名稱叫做Ebbinghaus Illusion,描述人類在判斷物體的大小的時候,會受到週遭物體大小的影響。然而我們如果要拿起某個大小的物體,我們的手指距離會迅速地調整到自動大小,如果是機械手臂,還要有好的機器學習演算法才辦的到。 在認知心理學裡面,有很多這種測驗,想要探討人腦在認知的過程中,到底有哪些奇妙的機制在裡面。經過了前幾篇的介紹,我們分別走訪了分子層、大腦生理層、以及機器學習的角度,對於人類大腦的學習功能的探討,這一篇我們將從認知心理學的角度出發,來看看我們的大腦,尤其是在記憶的部分。之後就會固定在這四個方向:「分子」、「大腦生理」、「認知心理」、以及「機器學習」四個大方向,一起攻克我們大腦複雜的結構,解開人類智慧之謎。偶而也會介紹網路上可以看到的相關演講給各位,讓各位對這個領域的最新發展也能夠有所熟悉!

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