D. Wang's Log

花了点时间，作了点小功能，就已经是凌晨1点了。到厨房往外看看，果然，it is snowing now.白雪让整条东外大街比平时更加明亮，犹如白天一样，小山城门口有人在打雪仗，路上车来来往往，行人也不少，乍一看还真不觉得是凌晨了。这一刻，自己的精神也是那么的好 - 2009/11/10

可能从blogbus移出去了，打算自己用Django写一个，把twitter/blog/douban/wiki等信息集合在一个简洁的页面当中，平时没时间写blog，更希望twitter。鉴于目前整体的工作生活进度，搬迁工作可能会比较慢（好久没用表情了，出新的了，呵呵）。既然这篇写了一点，那就再多点内容吧，Kaifu Lee的创新工场看来确实收了不少简历阿，忙不过来了，其主页的每个页面都添上一句“只接受电子简历“的告示。一个小抱怨，想写一个Python脚本，命令行形式的，可配置的，下载/管理/播放 Mp3文件的脚本，可以配置下载源，比如baidu mp3，youdao mp3。结果发现，baidu的还好点，直接从html页面解析出来的mp3下载地址还算可以，只是文件名貌似被hash了，进入下载页面之后，不行了，js生成的，看了一下js代码，貌似是将encode的代码decode的一下还原，两种解决办法，要不模拟鼠标点击，要不分析一下js用到的decode算法，将encoded的url抽取出来再decode。回头慢慢研究吧，youdao更狠，干脆在结果列表进入下载页面也直接用js。。。改天有时间再看看怎么解决这个问题，还是想用命令行的播放器，自动从网络上搜索下载，简洁快速高效~

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摘要：路上看文档，坐过站了；朝阳路和大望路交汇处红绿灯坏了，可想而知，四个方向全堵了，最中间的是几量大公交车。

Updated on Sep 17 2009: 看来这篇写不完了。。路上看文档挺不错的，打发无聊时间，还能学习：）只是记得注意报站，别坐过头了。

准备对博客做一个迁移，跟自己的wiki进行整合，另外还需要一个SVN服务，用来管理代码和文档，以后还会把自己写的一些服务放上去，例如在线记帐本了什么的（为什么不用现成已有的？要不做的太复杂，要不没有我想要的功能。。）。目前正在找，稳定和安全是首要考虑的，其次是价格。没怎么了解过，据说Dreamhost不错，不过是国外的，国内的有没有好的Host推荐呢？在此希望发挥一下social的威力，帮我推荐推荐吧。博客很有可能会用自己写的系统，一是为了锻炼，二是向加入自己想要的功能，集成更多的功能和信息处理能力，比如Data Semantic 了，再加点Bookmark管理和share功能了，不想仅仅是把第三方提供的列表去过来放在自己的页面上，而是想进行一些处理，自己来管理。算是放在自己的TODO List里面吧，现在主要的任务是找到一家合适的Host。

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全部能直接访问了。。最近看到一些有趣的图片想传到picasa，发现也不能访问了。看来还是老实的用国内的服务吧。这条其实应该出现在Twitter上。

Orz，博客一个月都没更新了。刚开始写博客，喜欢把各种大大小小的事情体会记下来，后来写着写着觉得应该写一些有点深度的，写点自己仔细琢磨过的问题和感受，但发现写一篇往往得花个2个多小时，又渐渐失去动力了，特别是有了自己的wiki之后，有啥事、心得都往那边写，这样这边更新就更少了，打算以后博客的内容基本上是wiki的精缩版，等过些时间租个域名和主机再说吧。Twitter倒是非常喜欢，可惜最近被XX了，不过目前又可以了。

临近毕业，杂事比较多，真正能静下心来做事的时间不多，更不要说有时候自己想玩玩游戏了，时间也就那么过去了。。上周五去参加了Google Dev Day，倒也没听到什么让我印象深刻的东西，其实非常期待V8的那个Session，可惜内容比较简单，简单的过了一下，算了，要有时间还是自己去研究代码吧。今年发的纪念品不错，T恤挺好看的，还有一个背包，自我感觉比微软TechED的包要好，微软的包年年在缩水啊。。！那天最大的收获就是跑到首都时代广场，帮大宝弄到了Juicy套装！大宝期待很久了，正巧赶上促销，嘿嘿，在大宝的怂恿下，我杀过去同一帮人血拼，结果还是不错的，拼回来的衣服大宝也很喜欢：）

租房子不容易，中介潮水般的信息把房东发的信息都给淹没了！要想直接联系到房东，通过网上找的话，还是挺不好找的，基本上都是中介。下午也是刚看房回来，基本上定下来了，在东直门找了间一居，是直接和房东谈的，无中介！信息是大宝从水木上找来的，水木租房版直接房东还是不少，推荐一下。快毕业了，3年就这么过去了，想想自己做的事情，还是看的、想的多，做的少，实际的项目比较少。前几天还想把论文里提的一个系统给彻底实现以下，可是又没有多大的动力，因为即使做出来了，也不会有很多的推广空间，不好用：）更多的是一个Demo的东西，BTW：是语义桌面相关的。应该来说，研究生的3年对我的帮助是巨大的，这里特别要感谢大宝，没有你的建议我可能就没有这么大的收获了！从几个方面吧，在环境上，长春和北京根本不一样，特别是对于做计算机的，强烈推荐来北京，这里的条件比较好，各种公司，各种会议和活动，耳濡目染，亲身体验；在科研上，罗老师对我的指导和帮助是巨大的，最重要的是让我知道和学会了发现问题、解决问题的方法，其实以后做项目创业也是这么一个过程，发现有价值的东西，然后把它做出来，还有就是锻炼了自己的学术表达能力，说白了就是如何表达自己的想法，如何说清楚自己做的，以后自己去申请风投，这个功底就很重要了；在技术水平上，其实这个和前两个方面都有关系，在这样的环境中能更加认识自己的缺陷和不足，研究上的需求也不断的告诉自己要去学习，因此这几年自己比较注重技术的学习，基本功上包括算法、语言-C/C++/JAVA/Python（感谢Elias对Python的推荐，非常喜欢Python）、系统-Linux，框架也接触过不少，包括Eclipse RCP、Django等，还有数据库，对MySQL也有一定的基础了，自己还是挺满意，不过深入的还不够，比如C/C++，我更像深入到编译器设计的级别去理解它，光看看标准还是不能让自己印象深刻，可是这需要时间。。那就放到自己的TODO List里面吧～学技术的目标就是拿到一个需求，然后自己能够把它做出来，项目也做过一些，但是没有特别的亮点，找一下原因就是要做的东西还是有点多，自己不够专注，因此每个项目其实都挖的不够深，做的比较粗糙，出来的是次品，这在面试中很有体会，面试官一旦抓住一个细节深究，要是没做过，自己肯定会有点慌，多多少少吧：）所以体会是，自己能想到的需要改进的地方，一定要记下来，然后一个个尝试去改进，深挖自己做的项目，在细节上还是挺能体现一个人的技术能力；在生活上，收获就更多了，跟大宝一起腐败了好多餐馆，品味美食，民以食为天吗~游玩了北京各处，工作也在北京了，许多好朋友也来到北京了，这下好了，在这边可以更热闹了，研究生认识了很多朋友，师兄师弟还有同学，他们在生活都给了很多帮助，当然也意识到在这边生活的压力，没房没车吗，呵呵，加油喽。在科研上，总的感觉就是硕士期间多做项目，做的深一点，最好能有不少人用，研究方向深挖一点，最好能自己发现新的问题或者提出没有的解决方案，HOHO，那就是牛人了，最后再来几篇顶级的Paper，那就是众人仰慕的大牛了~~

最近要给大宝做一个项目，应该说是一个网站吧，打算用Django做，规定自己一定要做出个样子来，不要半途而废！Django整个框架大致有个了解了，准备做出个原型来。7月份就要进公司了，全新的环境，全新的挑战~Oooops，貌似没啥可写的了，那就return吧。

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最近一有空脑子里就琢磨打球的时候该如何发力，时不时拿起拍子或者抡抡胳膊感受感受，发现过去打的时候有点问题：一是握拍，二是动作，三就是发力，握拍和动作是发力的基础，发力还需要手腕上的动作。现在基本上每周打一次球，自己摸索了一下，感觉在上面三个问题上有进步了，写出来分享一下~

过去在学球的时候教练说过该如何握拍（上G.cn搜一下图片，有很多，大同小异），当时就感觉比较别扭，特别是在杀球和高远球的时候，感觉不好发力。不过那时候也就这么玩下来了，后来发现其实接网前球／吊球这种握拍都还不错，但是扣杀／高远球还是别扭，倒是对反手握拍法感觉挺舒服的，可是发力不行，到目前还是不行，被动了就来个反手网前，后场打不到。。后来慢慢发现自己用这种握拍在击球的时候不能握紧球拍，导致力量会分散，即使用上手腕效果也不好。后来改了一下握拍，在击球的瞬间拇指回收一点，握紧球拍，然后再用手腕发力击球，效果好多了，球远了，力量比以前集中，声音也好听:)记得过去YY 65线26磅打了半年多，现在打了一个月多些差不多甜区的线磨掉1／3了，打球频率差不多，差不多一周一次吧。看看图片吧，击球瞬间的握拍，关键是要握紧，不能松。

林丹击球瞬间，用手紧握球拍，击球瞬间手腕发力。

再来一张。

关于手腕发力其实很早就听说过，也尝试用过，结果还是感觉别扭，是不上劲。。。问过教练，教练说没有这回事。。但是我看教练打的时候确实有那个动作，可能教练是担心我们过于靠手腕容易受伤吧。现在想想，手腕发力动作确实需要慢慢体会，慢慢琢磨，要是一开始就使劲发力，说不定还真能受伤。网上关于内旋／外旋等发力的图文很多，这个网址就详细介绍了发力方法。

上图中，先是引拍，注意拍面，然后在击球瞬间转手腕，击球的时候拍面是正向击球，不能切球。

反手击球也是一样的，注意5－6－7当中拍面和手腕的变化。

感觉这个过程需要自己慢慢体会，不可能一下子做好，当然有人指导最好了。一开始不要太过发力，体会体会，有感觉了再加力~再看看高手们的动作吧~

引拍，注意握拍／拍面，再看看姿势。。弓形，这样打3局，腰部不累才怪。。。不过他们也是平时专业训练的结果，这样才能保证做这么大的动作不受伤~

和上面的一样~

再来几张击球之后的动作。

谢杏芳的动作

男子的动作就更大了~~

其实挑球也一样，也靠手腕发力

注意5－6。

记得在《专家把脉》里面就讲了发力的问题，挺好的，建议看看。反手也是依靠手腕发力，自己现在也没打好，继续琢磨。

最后体会就是动作，包括侧身，做好击球姿势。现在是体会到了教练当年说的记住要侧身，退的时候要侧身，侧身准备，做好击球姿势，最近自己打的时候提醒自己，发现能够改善击球的效果。最后贴一张林丹的起跳扣杀，希望自己某一天也能够出来这种动作。。。Orz

  过去用G.cn和baidu.com都搜过，可是没找到自己想要的理想软件，GNU R下来试用过，但是不怎么符合我的需求。最近几个月都是在跟论文打交道，将前阶段的研究内容和项目进行归纳总结，做了一些实验，需要画散点图之类的，用MS的Excel效果也还行，但是不如国外一些论文里面做的图看上去舒服。索性问了问CS师兄，知道了一些常用画图的工具，小数据量的图用Matlab做，对于极大数据量的图（最后成簇和团的），可以用GNU PLOT做。哎，惭愧，Matlab这么大名鼎鼎的工具，自己居然没发现它的这个功能，也是自己一直想学习学习的工具，可是一直没讲学习的事提上日程。。GNU PLOT还是头一次知道，冠了GNU的大名，应该是个不错的东西。

  稍微总结一下做论文的时候涉及图表制作可用的工具吧，多加一些关键词，希望能够被更多人的检索到。论文，制图，数据图，折线图，绘图，架构图。想起前几天关于Twitter的报道，讨论Twitter和Google的，Twitter上，发布一个问题，如果可以被众多好友包括专家看到，而且大家都积极参与回答，那么就很容易找到自己想要的信息，而Google有时候则不能。看看现在Twitter的热度和参与度，也许这个“社会搜索”还真的能成为可能。最好能够对数据添加语义吧，让个人Agent参与进来，帮忙处理信息，例如如果一个问题遇到过并且回答了，那么Agent自动的将答案发给提问者。我喜欢这样子的系统，说白了，我喜欢机器能够理解我，并且理解数据：）说远了，常用的工具有：

• Windows画图：屏幕截图，然后进行简单的处理
• MS VISIO：在发现DIA之前一直用VISIO画各种图，例如体系结构图、模块图、数据流图等等。
• DIA：类似VISIO的画图软件，不过它们最大的区别就是DIA是开源的，原先是Gnome下的一个项目，后来把它移植到Win下了。提供的链接是Win版本的链接（为什么没用Linux？其实我还是一直在斗争究竟平时该用哪个系统，Win+VituralBox或者Linux+WINE+VirtualBox，宋大侠给过建议，不过我还是自己先用着看吧，Linux非常喜欢，特别是在开发的时候，高效、简单，而且系统可以随我定制，最喜欢Debian了；Win下就是没法割舍那些好用的、庞大的软件，像TC、Source Insight，可能有人会说对应的软件Linux都有，由于我目前使用最频繁的还是Win，所以这些软件还不知道。哎，再说再说吧，折腾系统也是挺费时间的，很多时候想想够我使用就行，比如在Win下我要用Linux环境，我会打开Cygwin，或者ssh到自己管理的Linux服务器，或者到Unix-Center的SUN Solaris服务器。跑远了，赶紧拉回来～）
• Excel：做一些数据图，不如后面几个软件看上去美观、专业。
• Matlab：常用的工具。
• GUN PLOT：适合做大数据量分析图。
• GUN R：数理统计分析和制图工具。

 

最近总在想一些问题，想一些自己过去懒得去想的问题，为什么最近自己愿意去想？因为自己现在能够静下心来去想。这些问题面也比较广，有些是比较有指导意义的。比如如何去学习，因为只要找到比较适合自己的学习方法，才能以最高效的方式去吸收知识；再比如经济的运行模式，自己知道一点，也知道好好读一些关于宏观和微观经济的书，大致就能够明白这些东西，为什么想去知道这个问题的答案，因为我想看到一些东西背后的东西，一些东西包括很多，比如国家出台的经济政策，蒙在骨子里的感觉还是相当不爽的。如此等等，发现有很多问题，自己都不知道。不过我也不感觉可悲，一是自己有很强的求知欲，二是有信心去找到问题的答案。

晚上在上水木，看大牛的帖子，心里想自己和大牛的差别究竟在哪儿？或者就说，如何让自己成为专家？专家不是一个炫耀的词，而是一个衡量知识能力水平的词。我希望自己能够成为能够解决自己所在的领域里面具有挑战性的问题的人，而且我认为专家应该是具备这种能力的人，所以自己向朝这个方向努力。过去也思考过如何成为一个专家，当然想的也比较简单，无非是多学习知识，多实践。但是现在看来，这有点太概括了。有一种方法，能够找到成为专家的路径，那就是拿自己和专家比较，比较方方面面，比如怎么学的，都学了哪些，都做了什么等等，从而总结出具体的方法，弥补自己的不足。拿我自己来说，可以以读书作为一个例子。过去我是认为书读的越多越好，心里也希望自己能够多读书，以致于后来有点变成只要把书读完就代表我都知道了这本书的内容，读书的时候很着急，是一种被动接受，而不是在接受的基础上再细细品位，理解并举一反三。所以感觉过去没找到读书的方法，或者说，那时候自己读书的层次还处在低级水平。虽然期间也知道读书有时候得反复读，也知道古人说过“书读百遍，其义自现”，但是就是不愿意花时间去细读或者重读书。到后来自己才觉得，好多自己不会的东西，其实都在自己的读过的书上出现过，自己不会是因为过去没好好去理解，或者去实践一下。好书非常值得慢读，而且多读几遍，如果能够理解和掌握好书当中80％的内容，那就很不错了。哪怕就是知道知识点出现的位置，以后想要查找也能很容易的找到。所以说，知道成为专家要不断读书学习这个很重要，但是知道如何读书更重要。推而广之，对于做任何事情，知道想做什么，找对方向，然后需要知道该怎么做，接着去亲身施行，每一步都很重要，需要自己去总结出一套方法来找到实现目标的正确方法。有时候找到正确方法是不容易的，可能需要不断的失败再总结。

“态度决定一切”，这句话太有道理了。想想要是一遇到难题就退缩，那就永远也解决不了难题。找到正确的方法还需要有正确的态度去执行。下面这张图就很能说明态度的重要作用。（图片转自互联网）

（To be continued or for further modification）  

Read Write Web放出了一篇报道，题为Google: "We're Not Doing a Good Job with Structured Data"。这不仅让我想起了部署Semantic Web的一个思路：通过一些技术对目前的网页数据进行结构化信息抽取，进而改进搜索结果；然后随着Semantic Web研究和工具以及应用的日益完善，利用Semantic Web技术的站点不断出现，结构化的数据日渐丰富；Ok，Web 3.0来了，机器能理解数据的语义。当然，这是一个比较漫长的过程，单指Semantic Web研究工作，还有很多事情要做。

Google内部的表态，至少说明Google开始认真对待数据的语义了。其实大公司的这种关注向来已有，而不仅仅局限于学术界对数据语义的研究。微软、Google等不断地赞助Semantic Web相关的会议，在自己的产品里面不断的加入对结构化数据处理的功能。上面那篇报道还提到了Yahoo的SearchMonkey，这个也是比较早的东西了，印象中快有2年时间了吧。对数据加入语义已经是一个趋势了，前不久听说Digg推出了采用Semantic Web技术的服务，而且这种趋势随着研究和工程开发的深入不断加强，试想机器能够理解数据的含义并且能够完成原先需要由我们自己亲手去做的事情，是一件多么美好的事情。

A little semantic goes a long way，拭目以待吧~