浮躁就像一块扔进平静湖面的石头，搅动着整个水面。

定义

这里的浮躁指的是一种行为模式，即通过可预期的一系列行动步骤在短期内获得需要的结果。

• 可预期：会有结果么？有的话结果是什么？达到这一结果需要哪些步骤？
• 短期: 做完这题能看答案么？半小时后能看到结果么？明天会有消息么？

浮躁行为模式排斥两个重要的现实。

1. 不确定性。
2. 长期回报。

Q: 已知平面上n点，其中无4点共圆，过3点做1个圆，求最多的交点数(不包括这n个点)。

当n=10的时候，给出具体数值

A：过三点(A,B,C)做一个圆，其他圆和它的交点最多N个。那么总共最多的交点是$\frac{C(n,3)N}{2}$.

因为考虑最多，所以不考虑相切的情况。

N可以分为三个部分，N0:其他圆有0交点在A,B,C中,每个圆和这个圆有额外2个交点 N1:其他圆有1交点在A,B,C中，有额外一个交点; N2: 其他圆有2交点在A,B,C中.N2=0;

N0: 容斥原理, 求出

$$|\overline{A_1}\cap\overline{A_2}\cap\overline{A_3}|=C(n,3)-3C(n-1,2)+3C(n-2,1)-1$$

$$N0 = 2\times[C(n,3)-3C(n-1,2)+3C(n-2,1)-1]$$

N1: 只过一个点
$$
|A_1\cap\overline{A_2}\cap\overline{A_3}|=|\overline{A_1}\cap A_2 \cap\overline{A_3}|=|\overline{A_1}\cap\overline{A_2}\cap A_3 |=C(n-1,2)-2C(n-2,1)+1$$

$$N1 = C(3,1)[C(n-1,2)-2C(n-2,1)+1]$$

$$Total =\frac{C(n,3)(N0+N1)}{2}$$

最近开始玩poj, 做了几个后发现个难的。代码基本上是http://leonacwa.github.io/acmicpc/2011/04/27/poj-1009-edge-detection/的。明确思路后改动了两个地方，一个是二分查找Length那块，另外是把原作者对大数据的优化取消了(因为现在自带了对大数据的优化)。

题目见http://poj.org/problem?id=1009。

因为edge其实只和上下左右一个元素相关，于是可以把矩阵展开成三行，然后对开头做特殊处理即可。

做科研应该知道什么？

1. 知道一个发现是怎么产生的。

1. 这里可以用5W1H的方法，不要仅仅关注结论和结果。
2. 论文往往扭曲发现过程，往往不是先总结前人工作，提出Hypothesis，再设计实验进行检验。实际上是先做着实验发现了一些问题，再拿结果去fit Hypothesis，又发现新的问题再继续做。
3. 学术报告上提问的一个通用问题: 你为什么做这个实验？

2. 知道怎么找信息比知道信息更重要。

1. 信息输入的过度无选择性有碍健康。
2. 看好review，不要一篇篇全文看。牛人在review中说问题没解决就是没解决，不管有多少之前的文献有结论。

3. 知道怎么叙述一件事比知道这件事更重要。

1. 叙述是逻辑整合的过程，没有整理的信息没有掌握。
2. 科学的乐趣源于交流。有效的交流需要训练。所以我们应该抓住每一次

4. 知道什么是未知比什么是已知的更重要。

1. 现存的知识存在着不完整与不可靠。
2. 没有说清楚哪些问题没解决的review不是好的review

5. 知道如何自我教育比找到一个好老师更重要。

书单

1. The double helix
2. What Mad pursuit
3. Advice to a young scientist 老蒲说他每十年读一次都有新收获
4. A passion for science
5. The Eighth Day of Creation
6. webofstories.com老蒲本人评价上去后就下不来了

通常来说，用户体验设计想让用户的情绪保持或达到一个满意/非负面的状态。

那么这种满意的状态的神经基础是什么。我以为是一种预期的模式被匹配。

人工智能的未来里提到大脑的工作模式是记忆与预测。在这无时无刻不在进行的模式匹配过程中，如果现实与我们的预测相符合，我们会觉得自在，甚至常常察觉不到这种模式匹配的存在。当出现冲突时，我认为首先激活的应该是边缘系统，也即是我们的情绪系统。

比如我们回想一下愤怒，常常是我们预期别人应该这么做，结果他却那么做；委屈，我们预测别人能理解我们结果别人没理解我们；悲伤，我们预测事情可以正常发展结果却失败了；快乐，我们预期事情会正常发展，结果比我们预期的更好。

人始终是一种情绪动物，这是刻在基因中无法抹灭的。作为用户体验的设计者，应该关注情绪，更应该关注背后冲突的实质。

而这种冲突实质上是两种模式的冲突。通俗来说是期望是否被现实所满足，也可以说是心理模型与现实模型的匹配程度。但是，使用模式这个词语不利于精确分析期望。

为了更方便的阐释问题，我们可以建立一个期望框架，分别命名两种期望，一种叫做目的期望，一种叫做方法期望。前一种是对最终结果的期待，后一种是对任务执行过程中行为的期待。

六大影响力原则

互惠

互惠原理是我帮你个小忙你的帮我个大点的忙。我做个我算计内的让步，你得做个你算计外让步。我认为前者的核心在于“惠”是量子化的，不是连续的。对于熟人来说，我们可以通过长期的量子化的交换达到一个相对公平的结局。而对陌生人来说，我帮了你个小忙，你也得帮我个忙，你现在不帮以后可能也没有机会了，你是选0呢还是1呢？基于互惠原理，只要后面这个大忙设计得合理，人们不会忍心选0来给自己带来道德上的负罪感，宁可选1带来一些道德上的优越感。

一致性

一致性原理是先建立一个人在某方面的自我模型，然后让人在无意识中与这个模型保持一致。该原理的有效性体现在建立模型的代价可能很小，而一致性行为带来的收益很大。对于募捐者来说，先让你建立起你是一个慷慨的人的形象，然后你就可以多捐款。对于个人来说，如果你对外建立起一种编程牛人的形象，别人有什么问题就会问你，你自己为了保持一致性不停地在空闲时间学习这些知识，而蓦然回首，当时可能只是对某个妹纸有好感罢了。

一致性原理中书写是一种较强的先验的自我模型(相较于口头承诺)，对于个人的实践来说，启示是1)要勤做计划2)要坚持日志和反思。

对于游戏来说，粉丝就是一致性的很好的体现。通过组织活动，比如征文，线下聚会，Cosplay等让粉丝产生认同感，进而玩家就会更加支持这款产品。

引子

之前写《完全用Linux工作》都王垠同学最近写了篇《漫谈 Linux，Windows 和 Mac》，引起徐宥同学也谈了谈，《编程珠玑番外篇之番外篇-N 答 UNIX 痛恨者王垠》。作为一个墙头草，我也随便说点吧。

今天小君同学因为实验室某款软件在Linux下才有，于是装了个双系统。然后她问我，Linux比Windows有啥好的？ 我站在她方面想了想，觉得没啥，于是补充了句，对我来说，最大的好处是不能玩电脑游戏了。对于拖延的同学来说，触手可及的诱惑比需要重启甚至换台机器来实施的诱惑其诱惑更大。

为什么装黑苹果

1. 喜欢*nix下的小工具。

前几天师兄找到一个认知心理学课程的网站，里面有很多课件，因为比较多，师兄就把讲义的部分一个个的点击下载。拿到url后想到了wget, 然后直接把整个目录弄了下来，然后分享给师兄。这种小工具的使用上的喜悦是留在*nix阵营最大的理由。

2. 得用PS，AI，FW，PR，AE呀，关键是得用WACOM板

虽然Gimp，Inkscape 都是很好，但是以前投奔了Adobe阵营回不来了。
我的板子太便宜, 在Linux下驱动老是弄不太好~ 多亏这些货都支持MacOSX。

3. 资金

有笔钱可以买MBP，也可以出去学习，最后选择了出去学习，回报一定要大于MBP，加油!

安装问题与经验

第一篇博文，以写带思，拉动型生产。