中秋節要回家的說。
回家，結果家裏沒有人，等到很晚還是沒有人，我也沒看到哭哭哩，找上找下都沒看到，難過，想說是不是跟前一隻一樣不小心跑出去，結果就沒有回來了。等到好晚，沒有人，我只好自己打電腦，然後大概十點多聽到喵咪聲，從上面傳來的，我就走過去，我咪，她咪，我咪，她咪，恩，果然在上面耶，大概是我進門的時候，他剛好被關在辦公室吧，然後辦公室的門被風吹關起來，她就被關在上面。開了門，他就跑出來，哇～長大了，好開心，好久沒看到咕咪了，嗚嗚，要是早知道你在上面，我就早點去找你玩了，不用一個人很可憐在樓下打電腦，咕咪給人抱，很乖，還會自己跳到我腳上，越來越喜歡她啦。
沒有一分鐘，媽咪也回來了，還真是剛好喔。媽咪說小蘿蔔頭在阿罵家，明天才會回來。
晚上一邊看電影，一般寫程式，一邊玩貓咪，然後鶔眼睛覺得眼睛很不舒服，想說去洗澡，咕咪竟然跟來，那就一起抓去洗。咕咪很乖，洗澡也不太跑，大致上算是乖乖給我洗。真的很可愛，抱在手上可以乖乖給摸還會睡覺睡得翻掉，喜歡。程式用 Ultimate++ 寫了華容道，但是有 bug，一直到我離開中壢，bug 都沒找到，生氣！
第二天早上六點才睡覺喔，因為寫程式累了，房間因為被小魚兒弄的髒髒臭臭，所以去客廳睡了，很舒服。早上媽咪醒過來，幫我開了電風扇，也有跟我說話，但是已經忘記說什麼了，然後就繼續睡了，喔，對了，媽咪好像說是要去打牌吧。然後睡到下午了，聽到電鈴聲，小鬼回來了，帶了 Wii。
然後就開始一直打 Wii，玩到吃晚餐，八點就騎車回家。騎車的路上撿到一隻手機，打了裡面通訊錄的電話，找到主人的弟弟，昨天他們來把電話拿回去了。
2007年9月27日 星期四
2007年9月22日 星期六
一次噴出很多新想法
最近進行的工作：
經過漫長的努力，詩芳今天終於完成資料庫的整理了，明天開始要進行 query 的動作，接下來這個程式碼也會麻煩，但是我想我們會完成他的，一個一個功能來完成。話說本來今天就可以進行查詢了，但是晚上跟小朋友討論論文，所以詩芳這邊的進度就延後了，感謝詩芳的體諒，並沒有催促我，謝謝。但是她還是等我等到十二點，真的很對不起。（可能不是在等我，只是我自以為XD）
跟小朋友討論研究內容，最後定在 state mapping 這個點。我想這是可以的，儘管我不確定結果會很好，但是我覺得可以作（只是這邊我還是有點擔心其物理意義，我擔心這邊不會這麼順利，因為 state 的 energy value 對於 state space graph topology structure 的代表性似乎還是不足以代表 state 的獨特性。但是在問題比較單純的時候，我想效果還是會有，只是在考慮多對一的狀況下我不知道會是什麼樣子）。在我看起來，sigma(abs(eigenvector/eigenvalue))的直觀意義，好像是考慮 connectivity 的 degree（也就是類似『腹地』或是對外界的流通性）其來源還可以想像，大概是來自於 eigenvector 對稱性會跨越於 0 的兩邊，然後「因為區塊內部的局部對稱性」所以會在區塊內部形成對稱行為，但是在靠近牆壁（graph不相連處）的地方就會因為極值被絕對值以後被累加起來。
話說小朋友今天晚上的反應很好，一點點東西她就可以很快反應，會想到很多我沒想到的，詩芳說得沒錯，她的確很有才能，在現在慢慢進步以後的確展現了（該不會是她快睡著的時候腦袋就特別清楚吧？）。
我也在這邊想到一些東西，跟這次要投的論文無關的。一個是把跟 SOM 類似的作法用在 RL 上面，我在進行 Q-Learning 的時候，一旦遇到 reward，就對這個 reward 進行一次 flood fill，但是距離 reward state 越遠的地方，影響就越小，這樣不是可以有效加速 RL 的速度？跟隨而來的問題是 local optimal（這是小朋友想到的問題，很好）是，這樣可以增加速度，但是會有 local optimal 的問題，好，那我在這邊有個解法，我們使用 AIMA 講的 active learning 可以改善這個問題，另外一個方法是，我們可以採用 multiagent 來同時在 graph 裡面進行 active learning，這樣掉進 local optimum 的問題（也許）可以改善。其實進行 flood fill 的行為，我會想他類似於動物找到食物就大聲喊叫，或是放出費洛蒙（應該比較類似費洛蒙，因為具有時間的持續性（那乾脆再考慮隨時間遞散的效應？）），這樣別人聞到這個費洛蒙，就也會跑過來這個點。恩？我可以把同樣的方法用到 PSO 上面嗎？恩，不對，因為 PSO 本身其實就具有遠距傳達訊息的能力了（所有人都知道目前最佳解在哪（話說考慮區域性？））這樣說起來，這個方法其實很像是考慮區域性的離散型 PSO。突然想到，關於動作的不確定性對於 flood fill 的影響，好像都沒有考慮到？如果是有向圖的時候，記住 flood fill 的方向是要注意的。（想到了，這個有困難，因為 flood 的時候你要知道點跟點之間的距離來決定 fill 的強度，但是光跑 all pair shortest distance 就需要 O(n^3) 的複雜度，那樣太貴了。不好意思，我是北七，這邊根本就可以用 Breadth-first search 就根本不用考慮這些問題，所以可用，另外，動作的不確定性，直接影響於 fill 時候 reward 傳導的比例就可以了，所以這個方法確實可用，不過，不過什麼？不過要知道環境長什麼樣子，還是需要付出 explorer 的成本，這倒是不能缺少的，現在一直在想的是：進行 RL 跟進行 explorer + flood fill 的成本到底哪個高？另外，怎樣叫做 explorer 完成？）
另外一個想到的是，如果我們可以很漂亮的處理 scale 問題，那我其實可以在不破壞 topology （透過 graph laplacian 來進行 decomposition 或是平滑度確認？）的狀況下，把問題的 scale 縮小，然後解完之後再放大到原來的大小，這邊因為我知道當初從大到小是怎麼縮的，所以可以很輕易的把小問題放大回去，這個好像真的不錯？（糟糕，好像很多題目都可以作，不過大概也有很多都已經有人作過了） 話說正在打篇文章的時候，跟 rockogl 討論到好像也可以用 GPU 來算 ML，這也是一個很不錯的想法，不過不會上什麼 paper，只是可以跑恨快而已。（此時他的暱稱打著@SIGGRAPH，去觀摩的）
對了，Rine 已經初步算是完成開發了，大部分目前要用到的功能都有了，也不錯用，感謝 C# 給我的開發效率 ^_________^ 耶，話說現在的字串處理能力也進步很多了（詩芳應該也進步很多了，因為我們兩個都是一起在做），託詩芳的福，很開心，regular expression 真是好東西，Python 真是好東西。
好，今天就這樣，明天要早起，幫詩芳弄程式，另外還要幫小朋還書。
經過漫長的努力，詩芳今天終於完成資料庫的整理了，明天開始要進行 query 的動作，接下來這個程式碼也會麻煩，但是我想我們會完成他的，一個一個功能來完成。話說本來今天就可以進行查詢了，但是晚上跟小朋友討論論文，所以詩芳這邊的進度就延後了，感謝詩芳的體諒，並沒有催促我，謝謝。但是她還是等我等到十二點，真的很對不起。（可能不是在等我，只是我自以為XD）
跟小朋友討論研究內容，最後定在 state mapping 這個點。我想這是可以的，儘管我不確定結果會很好，但是我覺得可以作（只是這邊我還是有點擔心其物理意義，我擔心這邊不會這麼順利，因為 state 的 energy value 對於 state space graph topology structure 的代表性似乎還是不足以代表 state 的獨特性。但是在問題比較單純的時候，我想效果還是會有，只是在考慮多對一的狀況下我不知道會是什麼樣子）。在我看起來，sigma(abs(eigenvector/eigenvalue))的直觀意義，好像是考慮 connectivity 的 degree（也就是類似『腹地』或是對外界的流通性）其來源還可以想像，大概是來自於 eigenvector 對稱性會跨越於 0 的兩邊，然後「因為區塊內部的局部對稱性」所以會在區塊內部形成對稱行為，但是在靠近牆壁（graph不相連處）的地方就會因為極值被絕對值以後被累加起來。
話說小朋友今天晚上的反應很好，一點點東西她就可以很快反應，會想到很多我沒想到的，詩芳說得沒錯，她的確很有才能，在現在慢慢進步以後的確展現了（該不會是她快睡著的時候腦袋就特別清楚吧？）。
我也在這邊想到一些東西，跟這次要投的論文無關的。一個是把跟 SOM 類似的作法用在 RL 上面，我在進行 Q-Learning 的時候，一旦遇到 reward，就對這個 reward 進行一次 flood fill，但是距離 reward state 越遠的地方，影響就越小，這樣不是可以有效加速 RL 的速度？跟隨而來的問題是 local optimal（這是小朋友想到的問題，很好）是，這樣可以增加速度，但是會有 local optimal 的問題，好，那我在這邊有個解法，我們使用 AIMA 講的 active learning 可以改善這個問題，另外一個方法是，我們可以採用 multiagent 來同時在 graph 裡面進行 active learning，這樣掉進 local optimum 的問題（也許）可以改善。其實進行 flood fill 的行為，我會想他類似於動物找到食物就大聲喊叫，或是放出費洛蒙（應該比較類似費洛蒙，因為具有時間的持續性（那乾脆再考慮隨時間遞散的效應？）），這樣別人聞到這個費洛蒙，就也會跑過來這個點。恩？我可以把同樣的方法用到 PSO 上面嗎？恩，不對，因為 PSO 本身其實就具有遠距傳達訊息的能力了（所有人都知道目前最佳解在哪（話說考慮區域性？））這樣說起來，這個方法其實很像是考慮區域性的離散型 PSO。突然想到，關於動作的不確定性對於 flood fill 的影響，好像都沒有考慮到？如果是有向圖的時候，記住 flood fill 的方向是要注意的。（想到了，這個有困難，因為 flood 的時候你要知道點跟點之間的距離來決定 fill 的強度，但是光跑 all pair shortest distance 就需要 O(n^3) 的複雜度，那樣太貴了。不好意思，我是北七，這邊根本就可以用 Breadth-first search 就根本不用考慮這些問題，所以可用，另外，動作的不確定性，直接影響於 fill 時候 reward 傳導的比例就可以了，所以這個方法確實可用，不過，不過什麼？不過要知道環境長什麼樣子，還是需要付出 explorer 的成本，這倒是不能缺少的，現在一直在想的是：進行 RL 跟進行 explorer + flood fill 的成本到底哪個高？另外，怎樣叫做 explorer 完成？）
另外一個想到的是，如果我們可以很漂亮的處理 scale 問題，那我其實可以在不破壞 topology （透過 graph laplacian 來進行 decomposition 或是平滑度確認？）的狀況下，把問題的 scale 縮小，然後解完之後再放大到原來的大小，這邊因為我知道當初從大到小是怎麼縮的，所以可以很輕易的把小問題放大回去，這個好像真的不錯？（糟糕，好像很多題目都可以作，不過大概也有很多都已經有人作過了） 話說正在打篇文章的時候，跟 rockogl 討論到好像也可以用 GPU 來算 ML，這也是一個很不錯的想法，不過不會上什麼 paper，只是可以跑恨快而已。（此時他的暱稱打著@SIGGRAPH，去觀摩的）
對了，Rine 已經初步算是完成開發了，大部分目前要用到的功能都有了，也不錯用，感謝 C# 給我的開發效率 ^_________^ 耶，話說現在的字串處理能力也進步很多了（詩芳應該也進步很多了，因為我們兩個都是一起在做），託詩芳的福，很開心，regular expression 真是好東西，Python 真是好東西。
好，今天就這樣，明天要早起，幫詩芳弄程式，另外還要幫小朋還書。
2007年9月12日 星期三
就學貸款，女人說話。
之前工作的薪水用光光了，呵呵 :D
研究室的薪水很少，一個月兩千。去日本考了 GRE，跟去澎湖，好傷荷包的，對窮研究生實在很吃重阿，case 也不是很穩定，寫網頁好像比 AP 好賺錢，真是走錯路 :) 還好現在開始有助教的薪水嚕，研究室的薪水也會增加了，生活費可以搞定，不過學雜費還是困難耶，又不是很想用到那一百萬 T_T。所以要就學貸款啦，個性愛拖，等到前兩天才開始弄，結果意外連連就辦不成了，最後還是跟媽咪就學貸款 XD
詩芳很好笑，
「ㄟ，我幫你那個就學貸款的話，要賠多少錢阿？」
「我自己會還錢的好嗎，幹嘛一直覺得我會不還錢 XD」
「沒有阿，就問一下，想說如果很少的話我還可以負擔。」
「你根本就沒有在聽人說話嘛，每次都自顧自的說話 -_-」
「哈哈哈～」
不過最後因為跟媽咪辦了就學貸款，所以跟詩芳說不用了，但是還是很感謝的喔，也很感謝媽咪。我會乖的喔。
前幾天把老書「男人都該知道的女人秘密(What Women Want Men to Know)」拿出來翻，很多東西已經忘記了，覺得有看到很多新東西，其中看到一個地方，寫男生跟女生講話方法的差異。女生常常會繞著一個東西一直講，轉來轉去的，講了很久似乎還在同一個地方，書上說那是因為女生會把思緒的過程也轉成文字輸出，但是男生比較偏向想好以後再一次輸出結論。結果就是男生常常覺得女生怎麼很嘮叨的感覺，怎麼講半天講不到重點。結果我看到這邊，想到自己最近常常被小朋友嫌講話都講來講去講不到重點，而且也常常被笑說我是女人。看到這邊我忍不住笑了，就覺得很想笑。不過以前講話跳太快的話，小朋友都聽不懂，結果現在是小朋友進度太快了，覺得我太慢。
其實這本書給我的不是教條般讓我記得女生在想什麼，有什麼禁忌，而是閱讀的過程當中，會有一種很溫柔的感覺，覺得這是女生的文字，會感覺到女生的溫和，還有跟男生不一樣的，充滿很多愛的一顆心，然後心也會慢慢的柔軟，每次也有這種感覺，覺得很舒服，喜歡這本書，喜歡閱讀。
研究室的薪水很少，一個月兩千。去日本考了 GRE，跟去澎湖，好傷荷包的，對窮研究生實在很吃重阿，case 也不是很穩定，寫網頁好像比 AP 好賺錢，真是走錯路 :) 還好現在開始有助教的薪水嚕，研究室的薪水也會增加了，生活費可以搞定，不過學雜費還是困難耶，又不是很想用到那一百萬 T_T。所以要就學貸款啦，個性愛拖，等到前兩天才開始弄，結果意外連連就辦不成了，最後還是跟媽咪就學貸款 XD
詩芳很好笑，
「ㄟ，我幫你那個就學貸款的話，要賠多少錢阿？」
「我自己會還錢的好嗎，幹嘛一直覺得我會不還錢 XD」
「沒有阿，就問一下，想說如果很少的話我還可以負擔。」
「你根本就沒有在聽人說話嘛，每次都自顧自的說話 -_-」
「哈哈哈～」
不過最後因為跟媽咪辦了就學貸款，所以跟詩芳說不用了，但是還是很感謝的喔，也很感謝媽咪。我會乖的喔。
前幾天把老書「男人都該知道的女人秘密(What Women Want Men to Know)」拿出來翻，很多東西已經忘記了，覺得有看到很多新東西，其中看到一個地方，寫男生跟女生講話方法的差異。女生常常會繞著一個東西一直講，轉來轉去的，講了很久似乎還在同一個地方，書上說那是因為女生會把思緒的過程也轉成文字輸出，但是男生比較偏向想好以後再一次輸出結論。結果就是男生常常覺得女生怎麼很嘮叨的感覺，怎麼講半天講不到重點。結果我看到這邊，想到自己最近常常被小朋友嫌講話都講來講去講不到重點，而且也常常被笑說我是女人。看到這邊我忍不住笑了，就覺得很想笑。不過以前講話跳太快的話，小朋友都聽不懂，結果現在是小朋友進度太快了，覺得我太慢。
其實這本書給我的不是教條般讓我記得女生在想什麼，有什麼禁忌，而是閱讀的過程當中，會有一種很溫柔的感覺，覺得這是女生的文字，會感覺到女生的溫和，還有跟男生不一樣的，充滿很多愛的一顆心，然後心也會慢慢的柔軟，每次也有這種感覺，覺得很舒服，喜歡這本書，喜歡閱讀。
2007年9月7日 星期五
做事情
最近這幾天的主要事務有兩個，Rine 的開發，跟幫助詩芳完成她的論文。
Rine 的開發進度緩慢，雖然工作量大，但是進度還是緩慢，主要是因為我龜毛吧，GUI 的東西要防呆跟驗證使用者輸入的問題，好像真的要花很多功夫，以前都沒做到這麼龜毛的。比較實質上的進度算是完成了讀取存檔的功能，我想明天可以完成跟地圖同構的 Graph Laplacian 的生成，更高元的 graph 就比較難，要先想出一套把 world state compact mapping 到線性空間的方法，想法大概有啦，但是就很怕 coding 的時候有什麼地方遺漏去了，然後因為 bug 不明顯，所以不容易抓出來，希望一切順利。
詩芳的論文，過兩天讓她完整的一次講給我跟小朋友聽，這樣我們會比較容易理解，也比較容易幫忙，希望詩芳在 E-R model 上面能更有 fu，這樣會很順利呢，可是事情好像沒這麼簡單，要多給她鼓勵，這樣才會更順暢，因為這兩天發現詩芳的問題主要都在 E-R 跟 table 的觀念不清楚，所以作很多白工，如果 E-R 弄懂一點就好了。
自己的論文方向還是一片模糊呢，禮拜一又要跟老闆討論了，不知道要做什麼才好，嗚嗚。
Rine 的開發進度緩慢，雖然工作量大，但是進度還是緩慢，主要是因為我龜毛吧，GUI 的東西要防呆跟驗證使用者輸入的問題，好像真的要花很多功夫，以前都沒做到這麼龜毛的。比較實質上的進度算是完成了讀取存檔的功能，我想明天可以完成跟地圖同構的 Graph Laplacian 的生成，更高元的 graph 就比較難，要先想出一套把 world state compact mapping 到線性空間的方法，想法大概有啦，但是就很怕 coding 的時候有什麼地方遺漏去了，然後因為 bug 不明顯，所以不容易抓出來，希望一切順利。
詩芳的論文，過兩天讓她完整的一次講給我跟小朋友聽，這樣我們會比較容易理解，也比較容易幫忙，希望詩芳在 E-R model 上面能更有 fu，這樣會很順利呢，可是事情好像沒這麼簡單，要多給她鼓勵，這樣才會更順暢，因為這兩天發現詩芳的問題主要都在 E-R 跟 table 的觀念不清楚，所以作很多白工，如果 E-R 弄懂一點就好了。
自己的論文方向還是一片模糊呢，禮拜一又要跟老闆討論了，不知道要做什麼才好，嗚嗚。
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