Posted by: TARONO on: May 21, 2007
很早以前就有一種感覺 現在這種感覺更強烈了….
學歷再高 學校再好 也只代表你比普通人多懂一些學識而已 如此而已 …
人生中真正要學會的東西 學校大概都不會敎吧 呵 …
在我看來 有辦法靠自己養活自己養活家人 才是真正的強者 …
沒飯吃 就談不了啥夢想 做啥研究
活了這麼久 到目前為止 看過最強的強者 大概就是我爸媽了 …
所以要以他們為榜樣 加油 !
Posted by: TARONO on: May 21, 2007
目前行程 : 政大附中 (取一 備二 差0.6分)-> 淡水高商 -> 彰化高商 -> 仁武
昨天星期日 去台中技術學院陪小乖當服務員 ( 因為四技二專考試 )
總之 今年夏天 會跑很多學校
其實 當個老師 也不錯
看到年輕的學生們 (小帥哥 小正妹) 也會想到當年的自己也是這麼可愛滴 XD
而且跟著年輕的學生們一起生活 也比較有趣也不會老化這麼快 嘿
其實 從很小以前 就覺得當老師滿好玩的
也很神奇的在大學就考到師範體系大學 但是就是懶得去修教育學分 ^^”
現在想想 能當老師 真的不錯唷
看完蜘蛛人3 : 嘆為觀止 ….讚 !
Posted by: TARONO on: May 17, 2007
期末考題出一堆期中考的範圍 …
至少有 40 分以上吧 …
算了 就算是在訓練應變能力 … =_=”
Posted by: TARONO on: May 7, 2007
https://ceiba.ntu.edu.tw/course/e280ea/index.htm
Posted by: TARONO on: May 6, 2007
http://www.csie.ntu.edu.tw/~r95058/tarono/DSP.rar
今天來衝 DSP 吧。
Posted by: TARONO on: May 4, 2007
我想 Context 這個詞如果硬要用一句話解釋出來在 Context Aware應用上的意義
我會解釋成 : 在我們所 focus 的環境中所能利用的資訊。
Posted by: TARONO on: May 4, 2007
在實驗室抓了 5 ~ 1o 集
回家又是一口氣把他看完
真是超好看的
簡直是用台語演偶像劇
閃光閃超大的
劇情也很緊湊
聖昌在追曉琳那段還真的滿可愛的
做什麼事情都需要 ” 勇氣 “
如果有不怕死的決心
才追的到心愛的人
完成自己想做的事情 :)
( 感謝 Lab 中最帥的男人 提供這麼好看的鄉土偶像劇 XD )
Posted by: TARONO on: May 2, 2007
今天看了一篇 paper 後才比較了解大家口中所說的 ontology 是什麼了 ?簡單的來說 ontology 是用來描述著在某個環境中有些什麼東西(entities)，這些東西彼此之間有什麼關聯(relationship) ，這些東西有著怎麼樣的性質(property)等等的。而在CONCON定義的ontology中，分為upper ontology與domain specific ontology。之所以要這樣定義的原因，我猜大概是在sharing common concepts in different situations。舉例來說在辦公室和教室兩種不同的situation中，必定都會有人(Person)，所以Person本質來說是屬於比較high level的concept(類似OOP中的CLASS)，然而在辦公室的人原則上都是一些員工(類似OOP的instance)，在教室的人基本上都是學生或老師(類似OOP的instance)，所以呢辦公室和教室均可以定義屬於自己的domain specific ontology，概念上他們share某些相同的concepts。參考下圖表應該就可以一目暸然了。
Posted by: TARONO on: May 2, 2007
上過很多課 … PR 課老師算是滿不會敎的
感覺他都把重點FOCUS在導機車的數學式子
而沒去講解這些數學式子是要用來做什麼事情的
然後就是一直講一直講…照本宣科…完全沒有解釋原因 為什麼要這樣做之類的 …
我想聽的是真理，而不是看你在講解如何導那些美麗的數學式子…… = =”
其中最常聽的一句話 : 這個沒學過的話自己回去看 …
( XXXX…. 就是不會才來修你的課的呀 …如果每個老師都這樣說…那學生還上課作啥…囧)
一個老師有沒有用心備課，學生都 “聽” 的出來。
Posted by: TARONO on: May 2, 2007
最近重新看了小黃大師的線性代數筆記，才發現自己原來忘了這麼多基本定理，而這些定理又是不斷的被利用在自己最近看的papers或是修的課程上面，為什麼論文上或是課本上的式子總是這麼不親易近人呢 ?有必要把數學式子表示的很cool讓大家覺得你很強嗎 ?
1.向量空間(Vector Space)有著8大性質，其中最重要的就是：
a. 向量加法的封閉性
b. 純量積的封閉性
2. 矩陣 A 可逆 <=> Ax=0只有零解 <=> A 可以列運算至 In 單位矩陣 <=>A = E1 E2 E3 …En 可以寫成單位矩陣的乘積 (口訣: 逆零單乘)
3. (AB)’ = B’A’ (AB)^-1 = B^-1 A ^-1
4. 矩陣Rank的概念 : A 做列簡化之後剩下的 n列非零列稱為 A 之 Rank : Rank(A) = n
5. 矩陣三型列運算 : 列交換 ˋ某列乘以 k倍ˋ某列乘以 k 倍加到另一列
6. 子空間的利用 => 可以利用在降低維度上面 [...]
