Hello,Big Big World!

双面中国-Looking from Both Sides

这是网上看到的一篇文章讲老外眼中的中国,作者:拉尔夫·瓦斯塔戈 来源于 《 双语时代 》 2006-9-28,mark一下。

I have spent almost three years in China – first as a tourist, then as an English teacher, then as a student, and now as a businessman. People, both Chinese and American, often ask me what I think about China. They want to know what I think about the country, the people, the food, and especially want to know about the cultural differences. Having lived both inside and outside China, I hope I can share a little bit about what I have seen and learned.

First, I would like to say that there are two sides to every story, so every country has its upside and downside. And I think in most cultures it is easier to sing praises than to say something negative.Out of respect and kindness, most people will not say something derogatory or hurtful. However, I think it is good to look at both sides, as long as there is no malice in what we say. I believe we can learn from seeing both sides.
An example of this is I think China is a beautiful country with kind people. I have had wonderful visits to Tai Shan, Huang Shan, Jiu Zhai Gou, Guilin, and Hainan. The serenity and stunning vistas of Tiger Leaping Gorge have touched my heart so much that I have been three times – and I know that there are even more wonderful things to see and experience in China. But on the other hand, I also think most people would agree that even though China has so much natural beauty, China also needs to take better care of the environment. I am sure it saddens everyone to see trash and pollution.
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哈佛幸福课中文字幕 第十讲

幸福课 第十讲1

早上好!今天要讲的是变化。今天很多事都会发生变化,我们之间的关系会发生变化,敬请关注啊!

上节课结束的时候,我们谈到很多种不同的变化。第一种方式是渐进式的,好像滴水穿石,要花时间的、一点一点的、慢慢的;第二种方式是突发式的,好像用大锤开山劈石,凿出一条路,一个隧道。对于这两种变化,或是所有形式的变化,必须要注意的是:我们讲的重点是要将变化持续下去,而不是突然一变之后又恢复原状。因此要注意的是,变化并不是药到病除的灵丹妙药——即便当我们举起大锤,就是这举起来的动作,也需要我们在之前做很多准备的功夫。因此,举例来说,渐进式的变化,就好像每天都做感恩练习,慢慢成为一个更容易找寻美好的人,逐渐的看到更多积极的事物,一点一点的构建起新的神经通路。

还记得我们之前说过的两个重要概念,神经塑性和新生神经元吗?因为通过了解和理解我们大脑的变化,我们自身也将更容易产生变化。Carol Dweck做过相关研究(我们之后谈到完美主义的时候还会提到她)。另外大锤的例子和探索经验是一回事——真知灼见不是凭空产生的,而是经过长时间准备后千锤百炼而得来的。大家都知道所谓的灵感来自于99%的汗水,所以说没有灵丹妙药,而且正是那种对灵丹妙药的笃信和渴求导致了今天抑郁症如此高发频发。因为大家都很郁闷,很失望,发现灵丹妙药不管用的时候,就觉得是自己出了问题。我在书里也写了很可能他们认为“如果做完这五件事,我的人生就会美满了”。结果五件事做完,我却没有变得更快乐,于是我就开始怀疑自己。其实没有灵丹妙药。任何事都需要时间。没有所谓什么“幸福生活五步走”。

在我们讲变化过程之前,我们先要厘清一些概念。首先我们要问的是:我,或者你,真的想要改变吗?这不是一个无关紧要的问题,也不是象征性地问自己一下,因为表面上我们可能会说当然了,但是潜意识里却有东西在阻挠我们。
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  1. http://www.jflxx.cn/jspd/ShowArticle.asp?ArticleID=11990(应该是来自网易公开课翻译的字幕) []

[CS]Donald Knuth’s Story of Concrete Mathematics

在webofstories.com上面有 DONALD KNUTH 讲述自己的故事的系列视频1,每个视频有几分钟的时间,讲述一个小的话题。

下面的视频是其中79和80两个部分,主题是关于 Concrete Mathematics ( 具体数学 ) 。

Information

Title: My class on Concrete Mathematics2

Listeners: Dikran Karagueuzian

Duration: 3 minutes, 13 seconds

Story told at: April 2006
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  1. http://www.webofstories.com/play/17060?o=MS []
  2. http://www.webofstories.com/play/17138?o=MS []

[公开课]世界名校网络公开课·网站收集

网络公开课·世界名校视频公开课1

1. 国内(视频)网站公开课平台

2. 国外专业公开课网站

  • Academicearth.org——拥有十所顶尖大学,130门课程,3,500堂录像课。同样附有收费网络大学学位的咨询,多为著名学 府如哈佛网大等。
  • TED.com——Technology, Entertainment, Design(科技、娱乐、设计),精短演讲集

3. 世界著名大学公开课官方网站

4. 校园网视频点播(内网)

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  1. 图片来源:http://media.people.com.cn/GB/40728/14977610.html []

[CS]图灵奖获得者演讲集 在线阅读

图灵奖获奖者演讲发表在每年的ACM的Journal of the Association for Computing Machinery 以及后来的 Communications of ACM 上。

在线阅读1

图灵奖获得者演讲集 (Google Docs)

图灵奖奖杯2

“图灵碗”是图灵奖的奖杯,这是一个银碗,外形朴实得很,但色泽却光彩夺目。
更多关于图灵碗背后的图灵奖的故事,请参考 科学松鼠会 上 苏椰 的 《近看图灵碗》。

关于图灵奖获奖者的介绍,请参考 弯曲评论 计算的美丽 系列及其《计算的美丽–图灵奖的第一个四十年》。

相关图书:
ACM图灵奖:1966-2006(第三版)计算机发展史的缩影
ACM图灵奖演讲集:前20年(1966-1985)

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  1. 本文提供在线阅读仅为学习之用,版权归原作者或出版社所有 []
  2. 图片来源:科学松鼠会 近看图灵碗 (0. 引言) []

[CS]P、NP、NPH、NPC问题

网上收集的关于NP问题等相关概念的资料

澄清P问题、NP问题、NPC问题的概念

From:http://blog.baisi.net/?179915/viewspace-6154
你会经常看到网上出现“这怎么做,这不是NP问题吗”、“这个只有搜了,这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题,NPC问题才是。好,行了,基本上这个误解已经被澄清了。下面的内容都是在讲什么是P问题,什么是NP问题,什么是NPC问题,你如果不是很感兴趣就可以不看了。接下来你可以看到,把NP问题当成是NPC问题是一个多大的错误。
还是先用几句话简单说明一下时间复杂度。时间复杂度并不是表示一个程序解决问题需要花多少时间,而是当问题规模扩大后,程序需要的时间长度增长得有多快。也就是说,对于高速处理数据的计算机来说,处理某一个特定数据的效率不能衡量一个程序的好坏,而应该看当这个数据的规模变大到数百倍后,程序运行时间是否还是一样,或者也跟着慢了数百倍,或者变慢了数万倍。不管数据有多大,程序处理花的时间始终是那么多的,我们就说这个程序很好,具有O(1)的时间复杂度,也称常数级复杂度;数据规模变得有多大,花的时间也跟着变得有多长,这个程序的时间复杂度就是O(n),比如找n个数中的最大值;而像冒泡排序、插入排序等,数据扩大2倍,时间变慢4倍的,属于O(n^2)的复杂度。还有一些穷举类的算法,所需时间长度成几何阶数上涨,这就是O(a^n)的指数级复杂度,甚至O(n!)的阶乘级复杂度。不会存在O(2*n^2)的复杂度,因为前面的那个“2”是系数,根本不会影响到整个程序的时间增长。同样地,O(n^3+n^2)的复杂度也就是O(n^3)的复杂度。因此,我们会说,一个O(0.01*n^3)的程序的效率比O(100*n^2)的效率低,尽管在n很小的时候,前者优于后者,但后者时间随数据规模增长得慢,最终O(n^3)的复杂度将远远超过O(n^2)。我们也说,O(n^100)的复杂度小于O(1.01^n)的复杂度。
容易看出,前面的几类复杂度被分为两种级别,其中后者的复杂度无论如何都远远大于前者:一种是O(1),O(log(n)),O(n^a)等,我们把它叫做多项式级的复杂度,因为它的规模n出现在底数的位置;另一种是O(a^n)和O(n!)型复杂度,它是非多项式级的,其复杂度计算机往往不能承受。当我们在解决一个问题时,我们选择的算法通常都需要是多项式级的复杂度,非多项式级的复杂度需要的时间太多,往往会超时,除非是数据规模非常小。
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[音乐]Angel Springs-久石让

人生若只如初见?

[Science]Experimental Error: Most Likely to Secede

分级翻译:专家·进阶·入门

We thought we would rule the world. Then we got actual science careers.

By Adam Ruben

February 25, 2011

I don’t mean to brag, but in sixth grade I won the Science Award for Mrs. Lukoff’s class. Lest you think the prize frivolous, I should stress that this honor — accompanied, of course, by a certificate printed using the ultramodern Brøderbund Print Shop — brought me legitimate notoriety among my classmates. They all paid close attention at the awards ceremony because, according to time-honored tradition, the recipient of the Science Award gets beaten up.

Someday, I thought while being stuffed into a trash can, I’ll be a big, bad scientist. Then they’ll all see.

I’ll stand at a podium to receive my Nobel Prize. “Citizens of the world!” I’ll announce. “People who used to beat me up! Hear me, for I have discovered a universal cure for all diseases! And would you like to know what it is?”

“Yes, O Wise Scientist!” the masses will cry. “Please tell us! We would like to learn your universal cure!”

That’s when I’ll smile. “Yeah,” I’ll say. “I bet you would.”
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天天向上