Conclusion

  • 星期六衝了一下 thesis 進度,把評估、結論、和摘要寫完了,因為星期四和星期五一整個焦慮起來,做不了正事。很明顯地,心靜下來做什麼事情都很快。Moreover, the final page number is 77, a lucky number : )
  • thesis conclusion

加油!

  • I want to finish the evaluation chapter !!!
  • 今天頭痛,無法做事情。每次只要焦慮、興奮、緊張、期待一起來,頭就會開始痛。而且今天天氣實在是有夠悶,雨就在晚上回家的路上批哩趴啦的落下來。
  • 星期日要交給老闆比較完整的thesis draft讓她review一下。啊,不知道自己這樣的進度,老闆會不會滿意。其實我做的東西很簡單,我也喜歡做簡單而且直覺的東西。
  • 今天去聽seminar,是系上元老級的教授來演講。是我見過最有魅力的教授了,眼神和說話口氣很殺!

Today’s Notes

  • [ Consistent + Reasonable + Fluent ]
  • 今天繳房租給房東時,房東先生問我要住到什麼時候,我跟他說應該會住到七月份。房東人也很好的跟我恭喜說要畢業了。從2006年的暑假開始,一個人踏進台北,第一個認識的就是房東先生了。他是建中的退休化學教師,我常常在半夜忘記帶鑰匙去洗澡時,麻煩他拿備份鑰匙給我,而房東也都笑笑的沒什抱怨,他人真的挺和藹可親的。而且房租部份,水費都不用繳,雖然一個月只有幾百元,而拿房租給他時,如果數字不是整數,他通常都會把那些不是整數的零錢退給我,我想,離開台北後,對我住的這個地方,和附近的小吃,一定會有不捨吧。
  • tag suggestion

Today’s Notes

  • Integrate tag suggestion and content recommendation mechanisms into tagging communities
  • Tag suggestion and content recommendation mechanisms for collaborative tagging community
  • Now the total pages of my thesis is 66, a lucky number, and the next step is to reach 77 XD
  • I need to make the writing more consistent. Any two chapters need to have a semantic relation so that people can follow our ideas and not to be misled.
  • Done: [Introduction][Related Work][System Overview][Data Analysis][System Implementation]
  • Be precise and critical.
  • thesis

寫論文

寫論文寫到現在的心得

  • 深深覺得長痛不如短痛
  • 甘脆就一次寫多一點再放個自己幾天假期
  • 有個論文壓力卡在心理總是會覺得怪怪的
  • 一切都是嘴砲 捍衛自己學術尊嚴的嘴砲

我想
之前一直寫的很慢的原因大概還是因為懶
懶的去查LaTeX語法 (這輩子大概也只會用在這一次而已)
但是每次看到自己論文頁數一直增加
就會有種莫名的虛榮心
(有一部份是因為LaTeX的專業排版吧)
讓自己以為是自己排出很專業的版面
但是又想想自己也是搞那些語法測的半死才弄出這些效果

結論
其實就跟寫HTML一樣
好好用TABLE, FIGURE, LIST (Ordered/Unordered)來擴版面吧
雖然不知道未來會有多少人來看我的Thesis
But anyway, 這是學生時代最後的大作了
有多少本事就寫多少本事上去!

我要畢業!

終於用LaTeX把數學公式打完 (其實也不會很難)
formula

Semantic Web

Semantic Web

Figure: A layered approach to the semantic web

這張圖是由 A Semantic Web Primer (by Grigoris Antoniou and Frank van Harmelen) 一書上抓下來的。今天晚上無聊,就翻翻這本一年前下載的電子書。我覺得寫的還滿淺顯易懂的,第一章就點明什麼是semantic web,為什麼我們需要semantic web,semantic web與當今的WWW的差別。其實說穿了,Semantic web的夢想就是去建構機器可以讀得懂的(Machine Understandable)內容,在更明白一點,就是機器可以很簡單處理的內容。基於這個目標,我們需要對我們的content多加一點功夫。從XML開始做起,建立資料的Metadata,也就是描述資料的資料。接著,我們需要探討Ontology,也就是用來描述資料間的關係,這個就得靠RDF來搞定。有了Ontology後,我們可以配合Logic的描述法則來對Ontology內的概念進行更簡單高階的描述(例如For All, or Exists xxx->xxx)。這樣一來,我們的content不只有結構,而且也在結構內部實體內解釋了彼此關係,靠著事先定義的語言來描述這些結構與關係,我們就可以很簡單的寫支程式來parse整個content,更能容易的取出我們想要的information,甚至把這些information整合起來做summarization回傳。

Motivation

前天晃大學時代自己學校的 BBS
一次把自己大學四年的水球紀錄看完
才發現自己跟以前比起來在心境上變那麼多

到了台北的我 好像真的變墮落了也
也沒有以前那麼純樸
嘖嘖 該檢討了

整個水球紀錄
有歡笑 有悲傷 其中很多紀錄都是在討論作業的 (我還真認真)
不過由於 BBS 主機好像在大一下學期的時候更換過一次
所以大一上學期的 『經典水球紀錄』已經看不到了

還好在這麼重要的時刻
我漸漸找回來我差點遺忘掉的記憶與感覺
和一直以來所堅持的夢想

討論

今天在小group聽完報告後
大家就一起聚起來討論感情議題
啟嘉也來串場了

也許念碩班所學習的東西
大多都是從朋友中的思想得到一些啟發吧

一切都很有趣

自己也把 recommender 的結果
show 給實驗室兩位 tagging 強者看一下
聽了他們的建議 覺得思路又通了

不過今天講 recommender 的結果
事前沒做什麼準備
但是要講的一些概念都可以很清楚的抓住
之後的報告應該是 dry run 了吧
一定要用上很大的心力 先想好要講什麼台詞
簡潔明要的說清楚
傳達自己的理念給人家

加油