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Free Soul & Mind

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真爱

今天去医院看同学的母亲,她病了,而且很重,同学的父亲说了一句话:

如果醒来,她看不到我,就会心慌慌的;如果看到我在旁边,就会闭上眼睛继续睡。

听了这句话,我心里只有一种感觉,就是爱,我的眼睛有点湿了。

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关于文章

本文摘录自《读书》2006年第一期中的《编辑手记》


是啊,为什么文章不能再简短些、精炼些,再深入浅出些呢?

一个可能,是作者自己还没有弄明白,自己都不明白怎么说得深入浅出?再一个可能,则是盲目跟“风”,以为越晦涩越表明自己有学问,怀着这样的想法写文章,怎么可能简练?第三个可能,那就是再也不读书了,充其量只是在电脑上“码字”,下笔怎么能有神?还有第四个可能,自己并没有什么真知灼见,只好把文章写得不知所云。

还有更荒唐的,现在还在读书的研究生,就被迫要在“国家级刊物”上发表至少两篇论文(据说有的大学还要求更多),否则没有资格参加答辩。这使我想起了一九七八年我们结束了农村工厂的锻炼再回来做学生的时候,那时老先生们告诫我们的,是“多读,多问,多想,少写,别发表”。


时代真的变了。


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以下乃我自己的观点:
以文章作为要求学生的一种指标确实不是很合理,甚至是一种社会毒瘤。试想,加入没有每年那么多研究生为杂志社“进贡”稿费,杂志社不就要去喝西北风。不过不以文章为考核标准,确实高校现在也没有什么很好的举措来评定研究生的研究水平。所以我们的高校还是需要改革,而这种改革不是停留在新闻报头的,而是切实的,我们要的不是绣花枕头。

文中说道老先生的一些话,确实时代变了,我比较不同意少写别发表的观念,有了学术上的突破,除非涉及机密,就应该大家拿出来交流,不是为了炫耀,而是为了相互促进,为的是什么,为的就是人类的进步,为的就是让人们的生活更有品质。看过国外一些会议的论文,参会者都是抱着与会交流的心态参加的,另外主办方也采取了不参会不予发表文章的举措,为什么?就是为了推进学术交流,而我们国内学生参加这样的会议多为文章能够发表,能够被SCI、EI等检索机构所收录。引用清华一位退学博士王垠的话,SCI、EI不就是和Google一样的东西吗?我是比较同意他的观点的,自己也有切身体会,最近才比较懂得如何使用SCI、EI来检索文章,其实发现它完全就是一个索引,不然为什么都有I(I指Index,中文指索引)呢?它的目的就是给检索文献的人方便,没有别的用途了。可能有人说还有影响因子的问题,我认为影响因子主要在于杂志,而不在于收录机构,比如你新发现一个学科,刚办一个杂志,看得人少,引用的人自然也少,当然影响范围就小,因子也就低了。再者,Google也有检索结果先后排名,也是一个Rank(等级)的区别,我觉得关键不在于检索工具,而在于你的东西是不是确实有“料”。国内也有被SCI、EI收录的文章看起来很空洞的,就属于前面文章提到的四种可能之一。相比,再看国内的“中国期刊网”,文章可谓是浩浩荡荡,可是好文章不多,精华更少,很多都是转载(即翻译国外文献)、拼凑。

据我所知,国外倒没有文章的考核指标,不过拿什么来评定研究生还不清楚。

中国的学术水平要有很大的提升,要在国际上具备强的竞争力,还有很长的路要走,如果可能,我也愿意为此付出一些。

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New Trash

  1. I want to post an article on IEEE Trans. on Measurement and Instrumentation
  2. 一个人到底是不是孤单的呢?
  3. The combined GNU/Linux operating system has achieved the goal of making it possible to use a computer in freedom. But freedom is never automatically secure, and we need to work to defend it. The Free Software Movement needs your support.
  4. Spline interpolation demo: http://www.math.ucla.edu/~baker/java/hoefer/Spline.htm
  5. RBF Demo
    http://myweb.ncku.edu.tw/~stli/www/teach/ke/RBF/demo1/
  6. 我喜欢三种声音:深夜的滴水声、深夜的钟表声和走过沙砾地的声音。

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Install Debian ------- HOWTO

The manual includes serveral parts:
  1. Install debian
  2. Configure Chinese Environment
  3. Install Desktop Environment


Install Debian
Using netinstall.iso to install debian, follow the instruction.
After rebooting the system, choose cancel to skip sources.list configuration.
login as root and execute the commands following:
#cd /etc/apt
#vi sources.list

# put the content inside the file
# choose the server near you
deb http://210.34.132.250/debian main non-free contrib

save the file

#apt-get update
Configure Chinese Environment
#apt-get install zhcon
chooose the language support you need
Install Desktop Environment
#apt-get install gdm gnome-core x-window-system-core ttf-arphic-uming
#apt-get install fcitx

create a new file named 95im-launch with the content below in the directory
/etc/X11/Xsession.d/:

export LC_ALL=zh_CN.GB2312

export LANG=zh_CN

export XMODIFIERS=@im=fcitx

fcitx

直流电机 vs 交流电机

直流电动机的调速范围宽广,调速特性平滑。
直流电动机过载能力较强,热动和制动转矩较大。

Key

BYHR3-CFB99-FGXTW-YGYXX-3QB26

Mark Twain

What gets us into trouble is not what we don't know,
It's what we know for sure that just ain't so.

Nobel prize

Matlab2006a安装不成功之解决方案

版上很多同学发出了这样的疑问:为什么安装到40%的时候,换CD2,点击确定按钮的时候会出现安装程序无响应的现象。

我具体描述一下现象:

使用光盘或者镜像安装,当进度条走到40%的时候,提示放入CD2,按照提示操作后,点击OK,然后程序进入无响应的状态,等待也没有办法,如果从任务管理器将setup.exe进程中止,也是没有办法的,好像安装进程变成了僵尸进程一样,此时,你要重新启动计算机都不可能,安装程序把真个系统挂起。

由于matlab是个大的专业程序,所以安装起来费时费力,一旦出错有的同学甚至想到了重新安装系统来得到一个“干净”的环境再进行重新安装,那么我说说我的解决方案。

我的安装也是进行到40%卡住了,总结了以往的经验,首先,我删除了安装目录下的MATLAB文件夹,比如:C:\Program Fiels\MATLAB。而后我直接reset了计算机,重新启动。登陆系统后,这时别急着重新安装,先做几个确认:
1. 你有安装java runtime environment,也就是java的运行环境,由于matlab很多东西都是基于java的,所以这个东西不可缺,我觉得在40%挂起就是由于那个造成的,因为你要结束那个安装程序的时候出现的窗口图表是一杯咖啡。如果没有,建议你到java的官方网站下。
2. 你是否有安装虚拟光驱,由于有同学反映用光盘安装出现卡死,不晓得是不是1里出现的情况,为了保险起见,如果是采用光盘安装的同学,请你多一步,把光盘制作为镜像,可以采用UltraISO制作成cue/bin的镜像(在我这里是这样,iso没有尝试,有愿意尝试的可以看看,麻烦把结果跟贴)。
3. 你是否安装了杀毒软件,并启用了。其实很多软件在安装前都建议我们把杀毒软件关闭,以前我也不以为然,不过这次,为了保险,不希望因为一个软件大费周章。断开你的网络、关闭杀毒软件,这样比较安全。虽然解释不清楚为什么(希望有人回答这个问题)。

开始安装,就按照你平时的安装方法,建议安装在系统盘,在安装第2张CD时,会出现一个错误对话框。看标题貌似是遗传算法工具箱的问题,应该是这个版本自身的问题,TBE可能没有做好,因为我不会用到遗传算法,请有用的同学反馈下。点OK后继续安装,应该就不会出什么问题了。


安装完后,可以通过运行matlab来检验是否安装成功,祝好运!

时间序列

在统计和信号处理中,时间序列是一系列数据点,通常都是在连续的时间点上的测量,这些时间点由统一的间隔分开。时间序列分析包含尝试了解那些时间序列的方法。这些方法要么是了解数据点的内在理论(从哪里来、由什么产生?),要么是做预测。时间序列预测是通过过去已知的事件结合一个模型来预测未来的事件,在测量前预测未来的数据。标准的例子就是利用股票过去的表现来预测开盘价格。

时间序列数据模型有很多种形式。三种广泛而有实践重要性的模型是自回归(AR)模型、积分(I)模型和移动均值(MA)模型。这三个模型和以前的数据成线性关系。与之前的数据成非线性关系是人们感兴趣的,因为有可能产生混沌时间序列。