今天排练压力太大。
心情轻松不起来是因为把一件事情看得太重要。
参加了ISCA，缺了金融讲座，需要到教务处换课才行。
有得必有失。
星期一, 六月 30, 2008
星期五, 六月 27, 2008
在输之前赢
抽空和ls打了一把魔兽。打完一把继续看paper。
Turtle Rock, Orc vs NE, Lose. 前期基本是一些简单的纠缠，二本升完以后的优势期没有把握住――照理是第一个狼骑出来升完网的那几十秒是优势期，但是这个时候我却被打得满地图跑。整盘游戏都是在自顾自的打，没有一个知己知彼的概念（这个是输的关键，我记得其他很多赢的场次都是很好的占据了主动）。整盘游戏的节奏太松散，不连贯，目的性不够强。打完，ls过来说赢得很轻松嘛，不过操作似乎有长进。sigh，操作长进是因为鼠标好。
每次打第一把魔兽的时候总是会输。打ls一般来说是输多胜少，状态好的时候，后来能慢慢赢回来。我于是意识到我是按照习惯在打。似乎我必须要等到开始打，等输了几把以后才会想到去改有什么不对进的地方，去主动思考如何赢下下一场，去在下一场开始的时候做好准备(plan)如何在这场比赛中一步一步地达到胜利。问题出在习惯――以前打魔兽形成的习惯，固定下来，没有改进。第一把是按照习惯在无意识地打，开始打一会后，输几场以后，才痛改。作为一个兽族，如果只是按照习惯来打，是很糟糕的。因为常规的打法是被暗夜克制的。要掌握局势，必须在游戏中处处主动。不掌握主动权，不知己知彼，等来的只能是失败。
魔兽中存在的问题，在其他地方也一样存在：1、惰性。2、主动的习惯还是不够。success is nothing but habit.每次你都是take one shot,必须在shot之前就准备好，不要等shot后再去改。这个涉及到学习的问题，可以好好讨论一下。以前的习惯，既不能完全丢掉，也不能原封不动。要赢，必须要改进。想到以前打星际或者魔兽，总是能赢，所以只要上来以后按照习惯打，就能赢，所以就不想到去再改进技巧，不去更深地思考如何做好，不去更多有目的地练习去改进。以前和菜鸟打形成的习惯，要把它改掉，要成为高手。要在心底里高手起来。
Lesson learned: 做一件事情时，很容易一上来就根据习惯做。其中就包括了你的好习惯和坏习惯。要达到你过去最好的表现，你每次都需要尽全力。
嗯。明天或者后天再找他打一把。
Turtle Rock, Orc vs NE, Lose. 前期基本是一些简单的纠缠，二本升完以后的优势期没有把握住――照理是第一个狼骑出来升完网的那几十秒是优势期，但是这个时候我却被打得满地图跑。整盘游戏都是在自顾自的打，没有一个知己知彼的概念（这个是输的关键，我记得其他很多赢的场次都是很好的占据了主动）。整盘游戏的节奏太松散，不连贯，目的性不够强。打完，ls过来说赢得很轻松嘛，不过操作似乎有长进。sigh，操作长进是因为鼠标好。
每次打第一把魔兽的时候总是会输。打ls一般来说是输多胜少，状态好的时候，后来能慢慢赢回来。我于是意识到我是按照习惯在打。似乎我必须要等到开始打，等输了几把以后才会想到去改有什么不对进的地方，去主动思考如何赢下下一场，去在下一场开始的时候做好准备(plan)如何在这场比赛中一步一步地达到胜利。问题出在习惯――以前打魔兽形成的习惯，固定下来，没有改进。第一把是按照习惯在无意识地打，开始打一会后，输几场以后，才痛改。作为一个兽族，如果只是按照习惯来打，是很糟糕的。因为常规的打法是被暗夜克制的。要掌握局势，必须在游戏中处处主动。不掌握主动权，不知己知彼，等来的只能是失败。
魔兽中存在的问题，在其他地方也一样存在：1、惰性。2、主动的习惯还是不够。success is nothing but habit.每次你都是take one shot,必须在shot之前就准备好，不要等shot后再去改。这个涉及到学习的问题，可以好好讨论一下。以前的习惯，既不能完全丢掉，也不能原封不动。要赢，必须要改进。想到以前打星际或者魔兽，总是能赢，所以只要上来以后按照习惯打，就能赢，所以就不想到去再改进技巧，不去更深地思考如何做好，不去更多有目的地练习去改进。以前和菜鸟打形成的习惯，要把它改掉，要成为高手。要在心底里高手起来。
Lesson learned: 做一件事情时，很容易一上来就根据习惯做。其中就包括了你的好习惯和坏习惯。要达到你过去最好的表现，你每次都需要尽全力。
嗯。明天或者后天再找他打一把。
星期四, 六月 26, 2008
ISCA volunteer Day 2 & 3
昨天写了一篇当ISCA志愿者的感想，写了一半，就没往下写。
因为感觉上，从回来以后，每消化一些东西，对ISCA的感受又不一样。昨天写的都是些瞻仰的情绪，从昨天到今天，已经从瞻仰到了理性地学习，所以没用昨天的草稿，重新写一篇。
Day 2
第二天的亮点是Patterson的获奖演说。他简单地回顾了一下他的研究生涯，然后感谢他的团队。
ppt可以从这里下载：http://www.cs.berkeley.edu/~pattrsn/talks/EMPatterson3.ppt
David Kirk的演讲。听了后对GPU有很多的期待。并行会带来什么新的激动人心的成果？
Session 4 Talk 1: Hybrid Transactional Memory. 基本的思路很明确：结合软硬件的优点来做。文章的贡献是在怎么做。在做的过程中，1、如果简单的使用先硬件处理，硬件处理失败再交给软件处理，提高的性能在50%，如果加上一个简单的重试5次的abort handler，可以再提高40%左右。2、硬件的protection
Session 4 Talk 2: Token TM. 讲很多人忽略的一点，关于大事务的处理。
Session 4 Talk 3:走神了，注意力已经不集中了。这几天都没睡好。听着就睡着了。
另外，在听演讲的过程当中，现在有了一个初步的自己的经验。最重要的一点，要把演讲者的看法和事实分开。演讲者的讲述和他的思路，和他的解决方法，是他的工作，是他的东西，不是你的东西，你在听演讲的时候，其实思路是跟着演讲者的，你听到的看到的是演讲者的视角，你要自己去发现，去质疑。
一个经验是你要在思维上略微超前演讲者，在演讲者讲到某一点的时候，你要想下一步要做什么。
比如Session 4 Talk 1,在introduction讲到软硬件的优点的时候，就开始思考，那是不是可以结合。那怎么结合。（然后演讲者开始讲怎么结合）结合的话，能带来什么好处。如何实现、实现的难点是什么。（然后演讲者开始讲实现的难点和重点）
这样，你听的时候不是在被动的接受对方的信息，而是主动的在思考、判断、提问和收获。这Talk 2是我听了留下印象最深的，主要原因就是自己在主动的听。
Day 3
hu老师的演讲。虽然以前已经听过，但是还是觉得他很了不起。work on silicon不是盖的。
跟师姐聊起来的时候觉得这三天的感觉是这样：第一天是带着仰慕的心情，第二天听了Patterson之后觉得那些演讲者都不够牛了，第三天听这些演讲的时候就能以一种理性的态度去看这些牛人了。
今天再补充一点，不听演讲，轮到自己做的时候，发现那些演讲者又很牛了――能发现问题，并且解决问题，里面还是有很多工作要做。（好像是磨一把刀，你需要一把锋利的刀解决一个问题。开始的时候，你手里的不是一把刀，是一块铁片，你看到很多大侠拿着他们的刀剑在行走江湖，你很受感召，自己也开始炼自己的武器。等到铁片变成了刀，你发现你的刀已经可以切开木头了。但是你的刀还不是绝世武器，你看到那些大师可以切开坚硬的石头，可以干掉巨兽，你觉得还需要继续修炼你的武器。从铁片到一把刀不容易，从一把刀到一把好刀更不容易，从一把好刀到绝世好刀更不容易。）
今天，组里面出去吃饭，chen老师说，ISCA开会真正牛的是在会场外面聊天的那帮人，不是在里面听讲座的那些。那些只是他们的博士生。
说点自己要做的：
1、英语？应该不是短板。周围的一些师兄，应该是可以提出很好的问题，但是就是因为英语不行，不能表达自己的意见，限制了发展。还有一部分稍微好一点的，比起native来，还是不行。自己的英语还行。其实英语包括很多东西：当众发言、reading、oral、writing，从现在看这几样自己比起周围的average水平是好一点。但是不要停留在good的水平，要达到great还是相当难的。其实是要在沟通能力方面全面提高。
2、更重要的是学会提问题。这里再次强调。
3、Patterson的ppt要好好看看（上个学期看他的How to have a bad career，就有不少收获，li kai老师推荐的）。patterson的ppt中引用到Jim Grey的ppt，也要好好看看。GPU：wenmei hwu老师的课程，在网上有，好好看看。David Kirk的ppt，思考一下。
4、要学的东西太多了，如何学得又快又好？可喜的，最近不断有些小的进步。以正确地方法去做，不断积累，不受以前的思想的束缚，不断改进，同时意识到改进是无止境的，不断去期待学习的过程中每一次惊喜。
因为感觉上，从回来以后，每消化一些东西，对ISCA的感受又不一样。昨天写的都是些瞻仰的情绪，从昨天到今天，已经从瞻仰到了理性地学习，所以没用昨天的草稿，重新写一篇。
Day 2
第二天的亮点是Patterson的获奖演说。他简单地回顾了一下他的研究生涯，然后感谢他的团队。
ppt可以从这里下载：http://www.cs.berkeley.edu/~pattrsn/talks/EMPatterson3.ppt
David Kirk的演讲。听了后对GPU有很多的期待。并行会带来什么新的激动人心的成果？
Session 4 Talk 1: Hybrid Transactional Memory. 基本的思路很明确：结合软硬件的优点来做。文章的贡献是在怎么做。在做的过程中，1、如果简单的使用先硬件处理，硬件处理失败再交给软件处理，提高的性能在50%，如果加上一个简单的重试5次的abort handler，可以再提高40%左右。2、硬件的protection
Session 4 Talk 2: Token TM. 讲很多人忽略的一点，关于大事务的处理。
Session 4 Talk 3:走神了，注意力已经不集中了。这几天都没睡好。听着就睡着了。
另外，在听演讲的过程当中，现在有了一个初步的自己的经验。最重要的一点，要把演讲者的看法和事实分开。演讲者的讲述和他的思路，和他的解决方法，是他的工作，是他的东西，不是你的东西，你在听演讲的时候，其实思路是跟着演讲者的，你听到的看到的是演讲者的视角，你要自己去发现，去质疑。
一个经验是你要在思维上略微超前演讲者，在演讲者讲到某一点的时候，你要想下一步要做什么。
比如Session 4 Talk 1,在introduction讲到软硬件的优点的时候，就开始思考，那是不是可以结合。那怎么结合。（然后演讲者开始讲怎么结合）结合的话，能带来什么好处。如何实现、实现的难点是什么。（然后演讲者开始讲实现的难点和重点）
这样，你听的时候不是在被动的接受对方的信息，而是主动的在思考、判断、提问和收获。这Talk 2是我听了留下印象最深的，主要原因就是自己在主动的听。
Day 3
hu老师的演讲。虽然以前已经听过，但是还是觉得他很了不起。work on silicon不是盖的。
跟师姐聊起来的时候觉得这三天的感觉是这样：第一天是带着仰慕的心情，第二天听了Patterson之后觉得那些演讲者都不够牛了，第三天听这些演讲的时候就能以一种理性的态度去看这些牛人了。
今天再补充一点，不听演讲，轮到自己做的时候，发现那些演讲者又很牛了――能发现问题，并且解决问题，里面还是有很多工作要做。（好像是磨一把刀，你需要一把锋利的刀解决一个问题。开始的时候，你手里的不是一把刀，是一块铁片，你看到很多大侠拿着他们的刀剑在行走江湖，你很受感召，自己也开始炼自己的武器。等到铁片变成了刀，你发现你的刀已经可以切开木头了。但是你的刀还不是绝世武器，你看到那些大师可以切开坚硬的石头，可以干掉巨兽，你觉得还需要继续修炼你的武器。从铁片到一把刀不容易，从一把刀到一把好刀更不容易，从一把好刀到绝世好刀更不容易。）
今天，组里面出去吃饭，chen老师说，ISCA开会真正牛的是在会场外面聊天的那帮人，不是在里面听讲座的那些。那些只是他们的博士生。
说点自己要做的：
1、英语？应该不是短板。周围的一些师兄，应该是可以提出很好的问题，但是就是因为英语不行，不能表达自己的意见，限制了发展。还有一部分稍微好一点的，比起native来，还是不行。自己的英语还行。其实英语包括很多东西：当众发言、reading、oral、writing，从现在看这几样自己比起周围的average水平是好一点。但是不要停留在good的水平，要达到great还是相当难的。其实是要在沟通能力方面全面提高。
2、更重要的是学会提问题。这里再次强调。
3、Patterson的ppt要好好看看（上个学期看他的How to have a bad career，就有不少收获，li kai老师推荐的）。patterson的ppt中引用到Jim Grey的ppt，也要好好看看。GPU：wenmei hwu老师的课程，在网上有，好好看看。David Kirk的ppt，思考一下。
4、要学的东西太多了，如何学得又快又好？可喜的，最近不断有些小的进步。以正确地方法去做，不断积累，不受以前的思想的束缚，不断改进，同时意识到改进是无止境的，不断去期待学习的过程中每一次惊喜。
星期一, 六月 23, 2008
worth noting day
作为志愿者参加了ISCA大会。
刚回来。很值得记录的一天。
太难得的机会。尤其是对于我这样一个刚开始科研的研一新生来说。能在科研开始的时候见到这个领域最牛的人。看到他们的style，看到他们思考问题的方法，敏捷的反应，excellent questioning, 就像看到武林高手一样，心情澎湃。
今年的大会，从chair，到program chair，到很多演讲者，都不少华人的身影。特别是李凯老师和胡文美老师。
Intel做了开场演讲：Micro-architecture is dead, long live Micro-architecture.
上午第一场演讲是Francis Tseng，应该是华人吧，他的论文和他的英文都给我留下了很深刻的印象。
后面两场，没印象。略过。
下午六场讲座。记得其中两场。
第四场，Hybrid TM，结合STM和HTM的优点。结合两者优点是一个好的design idea，但要解决两个问题。一是use hardware memory protection to ensure strong atomic，一是先用HTM试，然后STM，在HTM fail的时候需要有一个handler，来决定是不是再试试HTM（简单的一个重试5遍的handler就提高了整体40%的性能）。
第五场，Token TM，讲很多人注意到了TM来处理小事件，很少人关注大事件，能不能有一种机制，既保持对原来小事件的处理，又改善大事件的处理。
对整个演讲和提问环节的观察。
一个观察是不要把ISCA当作一件要瞻仰的事情，那些演讲者都是及其谦虚和求真。
第二个观察。要发现问题。我注意到参会的Berkeley, Stanford, UCIC人都非常善于发现问题，而且都能问到点子上。其实这是一种做科研的方法。
从观察能发现问题。是一件很愉快的事情。
一天最后的panel环节。panel里全是些好玩的老头，而且这些老头一点也不生气有下面的人说他们老。这些老头喜欢提反对的意见。panel comedate说have we lost the compass? 另一个老头说computer architecture is dead. 还有一个老头说09年的isca不开了。总的来说，非常感谢这些老头对我们这些后辈的提醒。一个提醒是不要太以industry为导向，good work will lead industry, not follow it. Remember the Ratterner's 9 year pipeline. 鼓励ground breaking的研究。
刚回来。很值得记录的一天。
太难得的机会。尤其是对于我这样一个刚开始科研的研一新生来说。能在科研开始的时候见到这个领域最牛的人。看到他们的style，看到他们思考问题的方法，敏捷的反应，excellent questioning, 就像看到武林高手一样，心情澎湃。
今年的大会，从chair，到program chair，到很多演讲者，都不少华人的身影。特别是李凯老师和胡文美老师。
Intel做了开场演讲：Micro-architecture is dead, long live Micro-architecture.
上午第一场演讲是Francis Tseng，应该是华人吧，他的论文和他的英文都给我留下了很深刻的印象。
后面两场，没印象。略过。
下午六场讲座。记得其中两场。
第四场，Hybrid TM，结合STM和HTM的优点。结合两者优点是一个好的design idea，但要解决两个问题。一是use hardware memory protection to ensure strong atomic，一是先用HTM试，然后STM，在HTM fail的时候需要有一个handler，来决定是不是再试试HTM（简单的一个重试5遍的handler就提高了整体40%的性能）。
第五场，Token TM，讲很多人注意到了TM来处理小事件，很少人关注大事件，能不能有一种机制，既保持对原来小事件的处理，又改善大事件的处理。
对整个演讲和提问环节的观察。
一个观察是不要把ISCA当作一件要瞻仰的事情，那些演讲者都是及其谦虚和求真。
第二个观察。要发现问题。我注意到参会的Berkeley, Stanford, UCIC人都非常善于发现问题，而且都能问到点子上。其实这是一种做科研的方法。
从观察能发现问题。是一件很愉快的事情。
一天最后的panel环节。panel里全是些好玩的老头，而且这些老头一点也不生气有下面的人说他们老。这些老头喜欢提反对的意见。panel comedate说have we lost the compass? 另一个老头说computer architecture is dead. 还有一个老头说09年的isca不开了。总的来说，非常感谢这些老头对我们这些后辈的提醒。一个提醒是不要太以industry为导向，good work will lead industry, not follow it. Remember the Ratterner's 9 year pipeline. 鼓励ground breaking的研究。
星期六, 六月 21, 2008
Learning & Activities
June 20~21
Professor Jason Cong
http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/publications.html
Professor Wen-mei W. Hwu
Programming Massively Parallel Processors: the CUDA experience
http://courses.ece.uiuc.edu/ece498/al1/
The Landscape of Parallel Computing Research: A View From Berkeley
http://view.eecs.berkeley.edu/wiki/Main_Page
ISCA 2008 Volunteer
http://isca2008.cs.princeton.edu/
Professor Jason Cong
http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/publications.html
Professor Wen-mei W. Hwu
Programming Massively Parallel Processors: the CUDA experience
http://courses.ece.uiuc.edu/ece498/al1/
The Landscape of Parallel Computing Research: A View From Berkeley
http://view.eecs.berkeley.edu/wiki/Main_Page
ISCA 2008 Volunteer
http://isca2008.cs.princeton.edu/
星期二, 六月 17, 2008
关于report
1、report到最后阶段了，paperwork其实也是挺重的工作。大家加把劲，最后再加加班，把这份工作做完善了。黄老师对我们的draft的评价是不错的。最后的report，不单单是为了黄老师做，从自己的角度来说，也希望尽量做得完美些。
2、题目很重要，黄老师给的参考题目是："Performance of MapReduce-Recoded NPB/EP Benchmark "，当时是想把MPI也加到题目中，但不知道怎么表达合适，现在的题目改为：MapReduce-Recoded NPB/EP Benchmark and Its Performance Comparison Against MPI，大家看是不是对我们所做的工作描述基本合适。
3、大家的分工。
wd：
I.这部分我们已经讨论过。一是把Introduction改为侧重为MapReduce，并且和MPI对比一下。二是加一个两者比较的table。
hw：
II. MapReduce III.The NPB/EP Benchmark IV.Implementation这部分我来写。一是performance metrics must be defined,这会在II.MapReduce里面补充，二是MapReduce需要加个Example，闪是NPB/EP Benchmark需要介绍一下（我把它单独列为了III），四是"Datasets need"，这会在IV里面讲，五是Interpretation Implication，放在IV.，这部分是之前没写的。
VI. Conclusion and Discussion:这部分我会把IV和V里面的分析拿过来总结一下。
ch：
V. Performance Evaluation: 黄老师对这部分提的意见是:1.A.Platform部分需要把配置画个图2.more interpretation of results are needed; 3.在D.Comparison里面需要加一个表
2、题目很重要，黄老师给的参考题目是："Performance of MapReduce-Recoded NPB/EP Benchmark "，当时是想把MPI也加到题目中，但不知道怎么表达合适，现在的题目改为：MapReduce-Recoded NPB/EP Benchmark and Its Performance Comparison Against MPI，大家看是不是对我们所做的工作描述基本合适。
3、大家的分工。
wd：
I.这部分我们已经讨论过。一是把Introduction改为侧重为MapReduce，并且和MPI对比一下。二是加一个两者比较的table。
hw：
II. MapReduce III.The NPB/EP Benchmark IV.Implementation这部分我来写。一是performance metrics must be defined,这会在II.MapReduce里面补充，二是MapReduce需要加个Example，闪是NPB/EP Benchmark需要介绍一下（我把它单独列为了III），四是"Datasets need"，这会在IV里面讲，五是Interpretation Implication，放在IV.，这部分是之前没写的。
VI. Conclusion and Discussion:这部分我会把IV和V里面的分析拿过来总结一下。
ch：
V. Performance Evaluation: 黄老师对这部分提的意见是:1.A.Platform部分需要把配置画个图2.more interpretation of results are needed; 3.在D.Comparison里面需要加一个表
today
在填学年评定表，想来blog找找自己这一年做了什么。
结果没找到。
发现自己blog写的是观点，而不是生活。
要既有观点，又有生活。
改进一下。
前面几天的也补上。
6.17
Readings in Computer Architecture, Chapt. 1
6.16
Edsger Dijkstra's Turing Award Speech - Part 1 of 8
http://www.youtube.com/watch?v=6sIlKP2Lzb ...
6.13
PSVM: Parallelizing Support Vector Machines on Distributed Computers
Readings in Computer Architecture, Chapt. 2
6.12
Google Developer Day
结果没找到。
发现自己blog写的是观点，而不是生活。
要既有观点，又有生活。
改进一下。
前面几天的也补上。
6.17
Readings in Computer Architecture, Chapt. 1
6.16
Edsger Dijkstra's Turing Award Speech - Part 1 of 8
http://www.youtube.com/watch?v=6sIlKP2Lzb ...
6.13
PSVM: Parallelizing Support Vector Machines on Distributed Computers
Readings in Computer Architecture, Chapt. 2
6.12
Google Developer Day
daily
凤凰台《小莉看世界》在播油价上涨。
1、震后重建需要大量交通支持，但是国际油价在上涨
2、政府补贴为了保证奥运前油价稳定，内地油价和香港油价差额逐渐增大。
获利者是弱势美元还是国际投机者？
美国次贷和信贷。
强美元低油价
当利益需要，把价格上涨，不需要的时候，把价格降下来。
美元标定主要的国际油气价格，左右国际市场。
纸币本位制最大的弊端。
中国是第二大石油进口国。
中石化和中石油每炼一桶油要亏1000元
1、震后重建需要大量交通支持，但是国际油价在上涨
2、政府补贴为了保证奥运前油价稳定，内地油价和香港油价差额逐渐增大。
获利者是弱势美元还是国际投机者？
美国次贷和信贷。
强美元低油价
当利益需要，把价格上涨，不需要的时候，把价格降下来。
美元标定主要的国际油气价格，左右国际市场。
纸币本位制最大的弊端。
中国是第二大石油进口国。
中石化和中石油每炼一桶油要亏1000元
星期一, 六月 16, 2008
Classic Machines
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更快、更高、更强
想要成为世界冠军，怎么做？
首先，需要有一份强烈的愿望和坚定的信心和不怕困难的恒心。
其次，需要有一个教练，一个榜样。教练会指出你哪里做得不够，榜样是你学习和超越的目标。你不是凭空想象出来一个世界冠军。
第三，需要刻苦的锻炼。要有毅力。
第四，需要合理的锻炼。锻炼是一个漫长的过程，急于求成是不行的。要有弹性，休息和锻炼同样重要。
第五，需要每天都锻炼。没有一天可以停下。
第六，当你已经取得good的成绩时，要勇于否定自己，去做great的事情。
第七，在遇到困难，遭遇失败时，要肯定自己，从失败中吸取经验，更要有勇往直前的勇气。
第八，记住，要享受这个过程，如果你不热爱自己做的事情，你无法做到杰出。
第九，要享受奋斗的过程。每一次进步、每一点新的收获、每一点新的发现，都是值得欣喜的，看到自己的进步而又不自满不懒惰。
第十，最快没有极限。发挥自己所有的才能。不要想着第一。没有人可以永远第一，关注自己认识的自己，而不是关注外界评价的自己。从某种意义上讲，奖励不是为了奖赏获胜者，而是为了激励未获胜者去争取胜利。
首先，需要有一份强烈的愿望和坚定的信心和不怕困难的恒心。
其次，需要有一个教练，一个榜样。教练会指出你哪里做得不够，榜样是你学习和超越的目标。你不是凭空想象出来一个世界冠军。
第三，需要刻苦的锻炼。要有毅力。
第四，需要合理的锻炼。锻炼是一个漫长的过程，急于求成是不行的。要有弹性，休息和锻炼同样重要。
第五，需要每天都锻炼。没有一天可以停下。
第六，当你已经取得good的成绩时，要勇于否定自己，去做great的事情。
第七，在遇到困难，遭遇失败时，要肯定自己，从失败中吸取经验，更要有勇往直前的勇气。
第八，记住，要享受这个过程，如果你不热爱自己做的事情，你无法做到杰出。
第九，要享受奋斗的过程。每一次进步、每一点新的收获、每一点新的发现，都是值得欣喜的，看到自己的进步而又不自满不懒惰。
第十，最快没有极限。发挥自己所有的才能。不要想着第一。没有人可以永远第一，关注自己认识的自己，而不是关注外界评价的自己。从某种意义上讲，奖励不是为了奖赏获胜者，而是为了激励未获胜者去争取胜利。
星期日, 六月 15, 2008
[news]地震预报
日本提前10秒预报了地震。
这是不是earth simulator计算出来的？
10秒，也不简单啊。能有10秒，就可以有100秒。
ref:
http://news.hexun.com/2008-06-15/106693968.html
http://en.wikipedia.org/wiki/Earth_Simulator
这是不是earth simulator计算出来的？
10秒，也不简单啊。能有10秒，就可以有100秒。
ref:
http://news.hexun.com/2008-06-15/106693968.html
http://en.wikipedia.org/wiki/Earth_Simulator
星期四, 六月 12, 2008
[Study]学习方法
The Scientific Method
The essential elements of a scientific method are iterations, recursions, interleavings, and orderings of the following:
* Characterizations (observations, definitions, and measurements of the subject of inquiry)
* Hypotheses (theoretical, hypothetical explanations of observations and measurements of the subject)
* Predictions (reasoning including logical deduction from the hypothesis or theory)
* Experiments (tests of all of the above)
A linearized, pragmatic scheme of the four points above is sometimes offered as a guideline for proceeding:
1. Define the question
2. Gather information and resources (observe)
3. Form hypothesis
4. Perform experiment and collect data
5. Analyze data
6. Interpret data and draw conclusions that serve as a starting point for new hypothesis
7. Publish results
8. Retest (frequently done by other scientists)
A more proactive application of the scientific method: Strong Inference
The Methods that computer architects use
-- the methods used to evaluate alternative architectures.
1.Analytic Modeling
Analytical models are mathematical expressions that approximate some behaviors of a system by capturing some system features and omitting others. An accurate model predicts system behavior close to actual behavior. An insightful model omits irrelevant system aspects so that what remains captures the essence of what is important.
2.Simulation
With simulation, a computer program -- called simulator -- running on a host computer is used to mimic the functionality, and usually some performance metrics, of a target computer system.
3.System Monitoring
System monitoring is the technique that computer architects use to learn from the present(soon-to-be past). With system monitoring, one records information about the behavior of a running system.
Simulation in details
In practice, many simulations combine components from different levels. High-level components are used when simulation speed is important, detailed aspects have not yet been designed, or this aspect of the design is not the current focus of activity. Low-level components are used otherwise.
Reference:
1.http://en.wikipedia.org/wiki/Scientific_method
2.Mark D. Hill, Norman P. Jouppi and Gurindar S. Sohi, Readings in Computer Architecture, Chap. 2
总结：
科学方法：问题(观察)->假设(理论)->实验(分析，验证)->假设->……
体系结构者三种方法，用数学的、软件的、硬件的方法。模拟的方法，（目前涉及）两种层次：功能级和微体系结构级。微体系结构级分执行驱动和trace驱动。
Simulation的目的：mimic the functionality and performance metrics.
The essential elements of a scientific method are iterations, recursions, interleavings, and orderings of the following:
* Characterizations (observations, definitions, and measurements of the subject of inquiry)
* Hypotheses (theoretical, hypothetical explanations of observations and measurements of the subject)
* Predictions (reasoning including logical deduction from the hypothesis or theory)
* Experiments (tests of all of the above)
A linearized, pragmatic scheme of the four points above is sometimes offered as a guideline for proceeding:
1. Define the question
2. Gather information and resources (observe)
3. Form hypothesis
4. Perform experiment and collect data
5. Analyze data
6. Interpret data and draw conclusions that serve as a starting point for new hypothesis
7. Publish results
8. Retest (frequently done by other scientists)
A more proactive application of the scientific method: Strong Inference
- Develop alternative hypothesis.
- Develop one or more experiments that can exclude or corroborate an alternative hypothesis.
- Predict experimental results before running the experiment.
- Run experiment.
The Methods that computer architects use
-- the methods used to evaluate alternative architectures.
1.Analytic Modeling
Analytical models are mathematical expressions that approximate some behaviors of a system by capturing some system features and omitting others. An accurate model predicts system behavior close to actual behavior. An insightful model omits irrelevant system aspects so that what remains captures the essence of what is important.
2.Simulation
With simulation, a computer program -- called simulator -- running on a host computer is used to mimic the functionality, and usually some performance metrics, of a target computer system.
3.System Monitoring
System monitoring is the technique that computer architects use to learn from the present(soon-to-be past). With system monitoring, one records information about the behavior of a running system.
Simulation in details
In practice, many simulations combine components from different levels. High-level components are used when simulation speed is important, detailed aspects have not yet been designed, or this aspect of the design is not the current focus of activity. Low-level components are used otherwise.
Reference:
1.http://en.wikipedia.org/wiki/Scientific_method
2.Mark D. Hill, Norman P. Jouppi and Gurindar S. Sohi, Readings in Computer Architecture, Chap. 2
总结：
科学方法：问题(观察)->假设(理论)->实验(分析，验证)->假设->……
体系结构者三种方法，用数学的、软件的、硬件的方法。模拟的方法，（目前涉及）两种层次：功能级和微体系结构级。微体系结构级分执行驱动和trace驱动。
Simulation的目的：mimic the functionality and performance metrics.
[Study] Learn how to learn
MOTIVATION:
1.为什么听别人讲论文比读一篇论文要难？
2.如何更好的学习？
METHODOLOGY:
学习如何学习的文章，改进自己的学习方法。
RESULT:
有效果。体现在：
1、抓住了MOTIVATION,METHODOLOGY和RESULT，清楚知道了logical flow。
2、如何读paper：先题目和概要。review一下。跳过Introduction，看Results，（要看细节再回去看Materials和Methods）然后看对Results的Discussion（看看finding是什么）。
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Learning How to Learn
Key Point: Habits can be the best of friends or the worst of enemies.
Reference: http://www.marin.cc.ca.us/~don/Study/3learning.html
Try to complete the learning cycle - For most courses, the learning cycle goes like this:
* Memorize new information, rules and concepts - often tedious and boring.从概念学起。
* Assimilate and organize this information - often hard, but interesting.从无序到有序。
* Use this information to analyze, synthesize and problem-solve - often difficult, but satisfying.从抽象到具体。
* Incorporate this information into evaluations, judgments and predictions - often powerful and exhilarating.
学习的cycle，对于学习，有没有一个清醒的认识，是一个怎么样的过程？
这里说的也许并不是完全适用的，从实际看，自己的经验，对比这里的经验，学习是什么样的过程？
学一门新的课：从概念开始学，学习一些性质和定理，学习一些例子，练习（应用一下学到的知识）。
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How to Read a Scientific Paper
Reference: http://www.biochem.arizona.edu/classes/bioc568/papers.htm
1. How are papers organized?
In most scientific journals, scientific papers follow a standard format. They are divided into several sections, and each section serves a specific purpose in the paper.
要知道每一部分的目的是什么，这样读起来更有针对性。（为什么听能听懂，读的话读不懂，一个原因就是对论文的每一部分是干什么不了解。）
A paper begins with a short Summary or Abstract. Generally, it gives a brief background to the topic; describes concisely the major findings of the paper; and relates these findings to the field of study. As will be seen, this logical order is also that of the paper as a whole.
Abstract是很重要的。从Abstract里面把握文章的脉络。
2.How do I prepare to read a paper, particularly in an area not so familiar to me?
Although it is tempting to read the paper straight through as you would do with most text, it is more efficient to organize the way you read.
Generally, you first read the Abstract in order to understand the major points of the work.
One extremely useful habit in reading a paper is to read the Title and the Abstract and, before going on, review in your mind what you know about the topic. This serves several purposes. First, it clarifies whether you in fact know enough background to appreciate the paper. If not, you might choose to read the background in a review or textbook, as appropriate.Second, it refreshes your memory about the topic. Third, and perhaps most importantly, it helps you as the reader integrate the new information into your previous knowledge about the topic. That is, it is used as a part of the self-education process that any professional must continue throughout his/her career.
If you are very familiar with the field, the Introduction can be skimmed or even skipped.
the logical flow of most papers goes straight from the Introduction to Results; accordingly, the paper should be read in that way as well, skipping Materials and Methods and referring back to this section as needed to clarify what was actually done. A reader familiar with the field who is interested in a particular point given in the Abstract often skips directly to the relevant section of the Results, and from there to the Discussion for interpretation of the findings. This is only easy to do if the paper is organized properly.
先题目和概要。review一下。跳过Introduction，看Results，（要看细节再回去看Materials和Methods）然后看对Results的Discussion（看看finding是什么）。
3. What difficulties can I expect?
One major problem is that many papers are poorly written. Some scientists are poor writers. Many others do not enjoy writing, and do not take the time or effort to ensure that the prose is clear and logical. Also, the author is typically so familiar with the material that it is difficult to step back and see it from the point of view of a reader not familiar with the topic and for whom the paper is just another of a large stack of papers that need to be read.
4. How do I understand and evaluate the contents of the paper?
a. What questions does the paper address?讲paper的分类，原文讲生物学方面的分类，补充计算机方面的分类。
补充：how (and how not) to write a good systems paper
Reference: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=378267.378283&coll=GUIDE&dl=GUIDE
Classes of Papers
Your paper will probably fall naturally into one of three categories:
* It presents a real system, either by a global survey of an entire system or by a selective examination of specific themes embodied in the system.
* It presents a system that is unimplemented but utilizes ideas or techniques that you feel the technical community should know.
* It addresses a topic in the theoretical areas, for example, performance modelling or security verification.
b. What are the main conclusions of the paper?
c. What evidence supports those conclusions?
Generally, you can get a pretty good idea about this from the Results section.
In any case, you need to be sure that you understand the relationship between the data and the conclusions.
d. Do the data actually support the conclusions?
One major advantage of doing this is that it helps you to evaluate whether the conclusion is sound.
e. What is the quality of the evidence?
This is the hardest question to answer, for novices and experts alike. At the same time, it is one of the most important skills to learn as a young scientist. It involves a major reorientation from being a relatively passive consumer of information and ideas to an active producer and critical evaluator of them. This is not easy and takes years to master. Beginning scientists often wonder, "Who am I to question these authorities? After all the paper was published in a top journal, so the authors must have a high standing, and the work must have received a critical review by experts." Unfortunately, that's not always the case. In any case, developing your ability to evaluate evidence is one of the hardest and most important aspects of learning to be a critical scientist and reader.
独立思考的能力。
How can you evaluate the evidence?
First, you need to understand thoroughly the methods used in the experiments.
Second, you need to know the limitations of the methodology.Every method has limitations, and if the experiments are not done correctly they can't be interpreted.采用的方法会有局限。（采用某种实验方法，这种实验方法的局限性。）
Third, you need to distinguish between what the data show and what the authors say they show.
Fourth, it is often helpful to look at the original journal (or its electronic counterpart) instead of a photocopy.
f. Why are the conclusions important?
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How to Read an Engineering Research Paper
Reference: http://www.cs.ucsd.edu/~wgg/CSE210/howtoread.html
To develop an effective reading style for research papers, it can help to know two things: what you should get out of the paper, and where that information is located in the paper.
Because of the repetition in these papers at different levels of detail and from different perspectives, it may be desirable, to read the paper ``out of order'' or to skip certain sections. More on this below.
The questions you want to have answered by reading a paper are the following:
What is the proposed solution?
What is the work's evaluation of the proposed solution?
Presumably, the introduction should provide motivation. The introduction and conclusion may discuss the solutions and evaluation at a high level. Future work is likely in the concluding part of the paper. The details of the solution and the evaluation should be in the body of the paper. You may find it productive to try to answer each question in turn, writing your answer down.
1.每部分都讲什么。
2.不仅要问问题，而且要确认找到了问题的答案。把它写下来。
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我从事科学研究工作的体会
Reference: http://faculty.math.tsinghua.edu.cn/~jzhou/%CE%D2%B4%D3%CA%C2%BF%C6%D1%A7%D1%D0%BE%BF%B9%A4%D7%F7%B5%C4%CC%E5%BB%E1.htm
这是华罗庚先生的文章。
我仍是一个年青的科学工作者，工作虽有一些，但就整个的一生来说，还仅仅是开始，新经验还不断地在被发现，旧办法也不断地在修正和否定；所以，很可能我今天所说的，在将来看来是极肤浅甚至于是错误的，当然更不要谈到它的完整性了.
学习只意味着终身进步。
科学研究要有坚实的基础
嗯。基础。不要心急，对基础的东西要扎实的学好。为什么说今天开发者日听的东西里面觉得那个machine learning的收获最大。因为这个是基础的，fundamental的。当然，如果想要去做企业，也许重要的是找到和实际的结合点，把知识转化成生产力这点更有经济效益。
所谓"真懂"，其中当然包括搞懂书本上的逻辑推理，但更重要的还要包括以下一些 内容：必须设身处地地想，在没有这定律(或定理)之前，如果我要发现这一条定律(或定 理)是否可能.如果可能，那是经过怎样的实践和思维过程获得它的.不消说，在研究证明 的时候，更重要的是了解其中的中心环节.因为对中心环节的了解，有时可以把这证明或 这定理显示得又直觉又简单.同时真正了解一本书或一章书的中心环节，对了解全部内容 也往往是带有决定性的作用的.不但如此，它还可以帮助记忆，因为由了解而被记忆的东 西比逐字逐句的记忆更深刻，更不易忘掉；而逐字逐句的记忆法，如果忘掉一字一句就有 极大的可能使全局皆非.
要"真懂"，了解其中的中心环节。中心环节是又直觉又简单的。Think true.
学完一本书(或一篇文章)之后，还必须做些解剖工作.对其中特别重要的结论，必须 分析它所依赖的是本书上的哪些知识.很可能一条定律是写在第二百五十页上的，但实际 上所需要的仅仅是其前的散见各处的二三十页.这种分析工作做得愈透彻，在做研究工作 时就运用得愈方便.在研究中可能遇到同第二百五十页相仿佛的问题，如果没有做过解剖 工作的人在解决这样问题时，就会牵涉到二百五十页的考虑，而做过解剖工作的人，他只 须考虑二三十页就可以了.
要把中心思想提纲挈领出来。
也许有人说，以上所说的很多是大学教师授课时所应当注意之点.是的.大学教师应当 把中心环节的指点说明提高到逐字逐句讲解之上，要把内容全面讲解清楚，而不要在枝节 上兜圈子.应当把本门学科和其他相邻学科的关键讲解清楚.但最主要的还是要依靠自己， 因为教师能指点的总是十分有限的，而我们可以自己了解的及需要我们自己去了解的，却 是无穷无尽的.
注意："但最主要的还是要依靠自己， 因为教师能指点的总是十分有限的，而我们可以自己了解的及需要我们自己去了解的，却 是无穷无尽的."要主动去学习。这样才能学得更好。
专 业是不可不固定的(至少在某一阶段相当长的一个时期内不要任意转移)；但是也不要放弃 任何可以扩大眼界、扩大研究领域的机会.
这个矛盾的关系也要处理好，如果说有个度的话，自己的专业要花80%，相关专业花10%，其他花10%。当然再让实践来检验一下。
由于科学的本质和它在历史上发展的过程，我们可以体会到科学乃是逐步深入、乃至 无限深入的.由于科学是千变万化的，因之往往每去掉一层障碍就发现一些真理.在突破这 层层障碍的时候，往往要用和已往迥然不同的新的独创的方法，才能获得成功；所以科学 上的不断进展，是必须依靠独创精神的.也许如此说并不是过分的，独立思考是取得正确 认识的必要方法，也是科学中克服困难的不二法门.很多例子可以说明：有些大学生在学 校中功课学得很好，在教师指导下也是优等学生，但一旦离开教师参加工作，就停滞不前 ，遇到困难便束手无策.这种现象就是由于只跟教师学得了若干知识，而并没有获得独立 思考的本领之故.
独立思考。
独立思考和不接受前人的成就是毫无共同之点的.如果有人认为研究工作是独创性的 ，只要独立深思，不需要多读书、多接受前人的经验，也不需要依靠群众，这看法也是错 误的.这样的看法会把人引入前人已走过的失败的道路，因而白费精力.以数学上的"三分 角"为例吧.由于无知，有些人还硬想用圆规和直尺来三分任意角，这便是精力浪费.因为 三分任意角是中世纪的著名难题.但今天已经完全解决了(即已证明用圆规、直尺三分任意 角是不可能的).如果我们不肯接受前人成果，仍把自己的知识停滞在中世纪的水准上，盲 目地来进行这种无益的研究，当然就无怪乎要和中世纪的"三分角家"一样地浪费精力了 ！ 独立思考和不需要导师也是并不相容的.优良的导师有无数成功的和失败的经验，特 别是后者，往往是在书本上不易找到的――因为书本上仅仅记录了成功的创作，而很少记 录下在发明之前无数次失败和无数次逐步推进的艰苦思索过程.而优良的导师正如航行的 领航者一样，他可以告诉你哪儿有礁石，哪儿是航道.但是有一点必须指出，不独立思考 ，一味依赖导师也是要不得的.因为导师也有主观或思索不到之处.另一方面，没有导师也 不必自馁.照我个人的经验，由于自修的关系，我对中学、大学程度的知识都进行了研究 ，当然花费了不少的时间和精力，但我并不后悔，因为在今天，在我的研究工作中所以能 够自如地运用任何初等数学部分，都不能不归功于我早年的关于初等数学的研究功夫.同 时，每一个初走上研究道路的同志还必须看到，由于我国科学工作的幼稚，能胜任的导师 是不很多的.所以，我们必须坚强地树立起：有优良导师我们跟着他较快地爬过一段山路 ，再独立前进；如果没有，我们便应当随时随刻地准备着披荆斩棘地奋勇前进！
最先应当提出的一点：就是不要轻视容易解决的问题和忽视点滴工作.科学之所以得 有今日，并不是由于极少数的天才一步登天般地创造出来的，而是由于积累，长期的一点 一滴地积累而得来的；所以，尽管是一点一滴，也不应该忽视.因为江河之形成正是由于 点滴的聚汇且任何一个成功的科学工作，如果分析一下，都是由于不少步骤所组成的.由 第一步看第二步，是容易的，较直觉的；由前一步看后一步，也莫不如此.但是，一连若 干步贯穿起来，这便成为一件烦难而深入的工作了.所以如果任何人轻视在科学实践中的 点滴工作，也便一定不会有较大的创造发明.
雄心是要有的，但更重要的是步步可行的计划，不要一开始就抱着"一鸣惊人"的思 想.必须认识，在科学中出类拔萃的工作固然重要，但大量的平凡的工作也是推进科学进 展的重要部分.
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How to Learn More and Study Less
Reference: http://zenhabits.net/2007/09/how-to-learn-more-and-study-less/
Holistic Learning
Smart people don't just learn better. They learn differently. While many students get caught up in memorizing facts, intelligent learners know to seek the bigger picture and connect the facts together. This form of learning I call holistic learning.
注意整体和部分的关系。当然，记忆还是必须的。要记住中心环节。记住，要记住，要记住中心环节，要真懂。
这部分自己做得还好。略读是没有问题的。现在的需求是要深入进去，抓住最难的东西。找找其他资料。
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Learning to learn
Reference: http://www.studygs.net/metacognition.htm
Your path for most effective learning is through knowing
* yourself
* your capacity to learn
* the process you have successfully used in the past
* your interest in, and knowledge of, the subject you wish to learn
认识你自己！
Begin by printing this and answering the questions.
Then plan your strategy with your answers, and with other "Study Guides"
Begin with the past
What was your experience about how you learn? Did you
* like to read? solve problems? memorize? recite? interpret? speak to groups?
very much. not much. no. no. no. no.
* know how to summarize?
much better than before. still to be improved.
* ask questions about what you studied?
sometimes
* review?
sometimes
* have access to information from a variety of sources?
yes, owe thanks to the Web and the lab.
* like quiet or study groups?
first quiet, then groups
* need several brief study sessions, or one longer one?
What are your study habits? How did they evolve? Which worked best? worst?
最好的习惯是review，不管是对书本、魔兽、游泳、架子鼓还是其他，但是有的时候做得不够。
最差的习惯是memorize，不能很好的记忆。没有有目的的去记最重要的中心环节的习惯。
How did you communicate what you learned best? Through a written test, a term paper, an interview?
以前是test，填鸭，考的是机械记忆。现在应该是paper,因为在锻炼语言组织和逻辑思维能力。interview有难度。（要加强）
Proceed to the present
How interested am I in this?
有兴趣，但是兴趣比较广，宽的对事物感兴趣的概念，不是对某一个特别感兴趣。
How much time do I want to spend learning this?
full time, >10h/day
What competes for my attention?
体系结构，选这个方向是对的。
Are the circumstances right for success?
应该是的。
What can I control, and what is outside my control?
Can I change these conditions for success?
What affects my dedication to learning this?
Do I have a plan? Does my plan consider my past experience and learning style?
yes, but not sound enough, maybe. kind of, 看来确实是需要改进一下learning和plan
Consider the process, the subject matter
As I study, do I ask myself whether I understand?
yes.
Should I go more quickly or more slowly?
quickly to get a bigger picture, slowly to get the detail. slowly的时候注意，是在读哪一部分，获取的是什么detail。
If I don't understand, do I ask why?
not much.
Do I stop and summarize?
sometimes
Do I stop and ask whether it's logical?
not much
Do I stop and evaluate (agree/disagree)?
rarely
Do I just need time to think it over and return later?
Do I need to discuss it with other "learners" in order to process the information?
Do I need to find an authority, such as a teacher, a librarian, or a subject-matter expert?
learn from others
1.为什么听别人讲论文比读一篇论文要难？
2.如何更好的学习？
METHODOLOGY:
学习如何学习的文章，改进自己的学习方法。
RESULT:
有效果。体现在：
1、抓住了MOTIVATION,METHODOLOGY和RESULT，清楚知道了logical flow。
2、如何读paper：先题目和概要。review一下。跳过Introduction，看Results，（要看细节再回去看Materials和Methods）然后看对Results的Discussion（看看finding是什么）。
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Learning How to Learn
Key Point: Habits can be the best of friends or the worst of enemies.
Reference: http://www.marin.cc.ca.us/~don/Study/3learning.html
Try to complete the learning cycle - For most courses, the learning cycle goes like this:
* Memorize new information, rules and concepts - often tedious and boring.从概念学起。
* Assimilate and organize this information - often hard, but interesting.从无序到有序。
* Use this information to analyze, synthesize and problem-solve - often difficult, but satisfying.从抽象到具体。
* Incorporate this information into evaluations, judgments and predictions - often powerful and exhilarating.
学习的cycle，对于学习，有没有一个清醒的认识，是一个怎么样的过程？
这里说的也许并不是完全适用的，从实际看，自己的经验，对比这里的经验，学习是什么样的过程？
学一门新的课：从概念开始学，学习一些性质和定理，学习一些例子，练习（应用一下学到的知识）。
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How to Read a Scientific Paper
Reference: http://www.biochem.arizona.edu/classes/bioc568/papers.htm
1. How are papers organized?
In most scientific journals, scientific papers follow a standard format. They are divided into several sections, and each section serves a specific purpose in the paper.
要知道每一部分的目的是什么，这样读起来更有针对性。（为什么听能听懂，读的话读不懂，一个原因就是对论文的每一部分是干什么不了解。）
A paper begins with a short Summary or Abstract. Generally, it gives a brief background to the topic; describes concisely the major findings of the paper; and relates these findings to the field of study. As will be seen, this logical order is also that of the paper as a whole.
Abstract是很重要的。从Abstract里面把握文章的脉络。
2.How do I prepare to read a paper, particularly in an area not so familiar to me?
Although it is tempting to read the paper straight through as you would do with most text, it is more efficient to organize the way you read.
Generally, you first read the Abstract in order to understand the major points of the work.
One extremely useful habit in reading a paper is to read the Title and the Abstract and, before going on, review in your mind what you know about the topic. This serves several purposes. First, it clarifies whether you in fact know enough background to appreciate the paper. If not, you might choose to read the background in a review or textbook, as appropriate.Second, it refreshes your memory about the topic. Third, and perhaps most importantly, it helps you as the reader integrate the new information into your previous knowledge about the topic. That is, it is used as a part of the self-education process that any professional must continue throughout his/her career.
If you are very familiar with the field, the Introduction can be skimmed or even skipped.
the logical flow of most papers goes straight from the Introduction to Results; accordingly, the paper should be read in that way as well, skipping Materials and Methods and referring back to this section as needed to clarify what was actually done. A reader familiar with the field who is interested in a particular point given in the Abstract often skips directly to the relevant section of the Results, and from there to the Discussion for interpretation of the findings. This is only easy to do if the paper is organized properly.
先题目和概要。review一下。跳过Introduction，看Results，（要看细节再回去看Materials和Methods）然后看对Results的Discussion（看看finding是什么）。
3. What difficulties can I expect?
One major problem is that many papers are poorly written. Some scientists are poor writers. Many others do not enjoy writing, and do not take the time or effort to ensure that the prose is clear and logical. Also, the author is typically so familiar with the material that it is difficult to step back and see it from the point of view of a reader not familiar with the topic and for whom the paper is just another of a large stack of papers that need to be read.
4. How do I understand and evaluate the contents of the paper?
a. What questions does the paper address?讲paper的分类，原文讲生物学方面的分类，补充计算机方面的分类。
补充：how (and how not) to write a good systems paper
Reference: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=378267.378283&coll=GUIDE&dl=GUIDE
Classes of Papers
Your paper will probably fall naturally into one of three categories:
* It presents a real system, either by a global survey of an entire system or by a selective examination of specific themes embodied in the system.
* It presents a system that is unimplemented but utilizes ideas or techniques that you feel the technical community should know.
* It addresses a topic in the theoretical areas, for example, performance modelling or security verification.
b. What are the main conclusions of the paper?
c. What evidence supports those conclusions?
Generally, you can get a pretty good idea about this from the Results section.
In any case, you need to be sure that you understand the relationship between the data and the conclusions.
d. Do the data actually support the conclusions?
One major advantage of doing this is that it helps you to evaluate whether the conclusion is sound.
e. What is the quality of the evidence?
This is the hardest question to answer, for novices and experts alike. At the same time, it is one of the most important skills to learn as a young scientist. It involves a major reorientation from being a relatively passive consumer of information and ideas to an active producer and critical evaluator of them. This is not easy and takes years to master. Beginning scientists often wonder, "Who am I to question these authorities? After all the paper was published in a top journal, so the authors must have a high standing, and the work must have received a critical review by experts." Unfortunately, that's not always the case. In any case, developing your ability to evaluate evidence is one of the hardest and most important aspects of learning to be a critical scientist and reader.
独立思考的能力。
How can you evaluate the evidence?
First, you need to understand thoroughly the methods used in the experiments.
Second, you need to know the limitations of the methodology.Every method has limitations, and if the experiments are not done correctly they can't be interpreted.采用的方法会有局限。（采用某种实验方法，这种实验方法的局限性。）
Third, you need to distinguish between what the data show and what the authors say they show.
Fourth, it is often helpful to look at the original journal (or its electronic counterpart) instead of a photocopy.
f. Why are the conclusions important?
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How to Read an Engineering Research Paper
Reference: http://www.cs.ucsd.edu/~wgg/CSE210/howtoread.html
To develop an effective reading style for research papers, it can help to know two things: what you should get out of the paper, and where that information is located in the paper.
Because of the repetition in these papers at different levels of detail and from different perspectives, it may be desirable, to read the paper ``out of order'' or to skip certain sections. More on this below.
The questions you want to have answered by reading a paper are the following:
What is the proposed solution?
What is the work's evaluation of the proposed solution?
Presumably, the introduction should provide motivation. The introduction and conclusion may discuss the solutions and evaluation at a high level. Future work is likely in the concluding part of the paper. The details of the solution and the evaluation should be in the body of the paper. You may find it productive to try to answer each question in turn, writing your answer down.
1.每部分都讲什么。
2.不仅要问问题，而且要确认找到了问题的答案。把它写下来。
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我从事科学研究工作的体会
Reference: http://faculty.math.tsinghua.edu.cn/~jzhou/%CE%D2%B4%D3%CA%C2%BF%C6%D1%A7%D1%D0%BE%BF%B9%A4%D7%F7%B5%C4%CC%E5%BB%E1.htm
这是华罗庚先生的文章。
我仍是一个年青的科学工作者，工作虽有一些，但就整个的一生来说，还仅仅是开始，新经验还不断地在被发现，旧办法也不断地在修正和否定；所以，很可能我今天所说的，在将来看来是极肤浅甚至于是错误的，当然更不要谈到它的完整性了.
学习只意味着终身进步。
科学研究要有坚实的基础
嗯。基础。不要心急，对基础的东西要扎实的学好。为什么说今天开发者日听的东西里面觉得那个machine learning的收获最大。因为这个是基础的，fundamental的。当然，如果想要去做企业，也许重要的是找到和实际的结合点，把知识转化成生产力这点更有经济效益。
所谓"真懂"，其中当然包括搞懂书本上的逻辑推理，但更重要的还要包括以下一些 内容：必须设身处地地想，在没有这定律(或定理)之前，如果我要发现这一条定律(或定 理)是否可能.如果可能，那是经过怎样的实践和思维过程获得它的.不消说，在研究证明 的时候，更重要的是了解其中的中心环节.因为对中心环节的了解，有时可以把这证明或 这定理显示得又直觉又简单.同时真正了解一本书或一章书的中心环节，对了解全部内容 也往往是带有决定性的作用的.不但如此，它还可以帮助记忆，因为由了解而被记忆的东 西比逐字逐句的记忆更深刻，更不易忘掉；而逐字逐句的记忆法，如果忘掉一字一句就有 极大的可能使全局皆非.
要"真懂"，了解其中的中心环节。中心环节是又直觉又简单的。Think true.
学完一本书(或一篇文章)之后，还必须做些解剖工作.对其中特别重要的结论，必须 分析它所依赖的是本书上的哪些知识.很可能一条定律是写在第二百五十页上的，但实际 上所需要的仅仅是其前的散见各处的二三十页.这种分析工作做得愈透彻，在做研究工作 时就运用得愈方便.在研究中可能遇到同第二百五十页相仿佛的问题，如果没有做过解剖 工作的人在解决这样问题时，就会牵涉到二百五十页的考虑，而做过解剖工作的人，他只 须考虑二三十页就可以了.
要把中心思想提纲挈领出来。
也许有人说，以上所说的很多是大学教师授课时所应当注意之点.是的.大学教师应当 把中心环节的指点说明提高到逐字逐句讲解之上，要把内容全面讲解清楚，而不要在枝节 上兜圈子.应当把本门学科和其他相邻学科的关键讲解清楚.但最主要的还是要依靠自己， 因为教师能指点的总是十分有限的，而我们可以自己了解的及需要我们自己去了解的，却 是无穷无尽的.
注意："但最主要的还是要依靠自己， 因为教师能指点的总是十分有限的，而我们可以自己了解的及需要我们自己去了解的，却 是无穷无尽的."要主动去学习。这样才能学得更好。
专 业是不可不固定的(至少在某一阶段相当长的一个时期内不要任意转移)；但是也不要放弃 任何可以扩大眼界、扩大研究领域的机会.
这个矛盾的关系也要处理好，如果说有个度的话，自己的专业要花80%，相关专业花10%，其他花10%。当然再让实践来检验一下。
由于科学的本质和它在历史上发展的过程，我们可以体会到科学乃是逐步深入、乃至 无限深入的.由于科学是千变万化的，因之往往每去掉一层障碍就发现一些真理.在突破这 层层障碍的时候，往往要用和已往迥然不同的新的独创的方法，才能获得成功；所以科学 上的不断进展，是必须依靠独创精神的.也许如此说并不是过分的，独立思考是取得正确 认识的必要方法，也是科学中克服困难的不二法门.很多例子可以说明：有些大学生在学 校中功课学得很好，在教师指导下也是优等学生，但一旦离开教师参加工作，就停滞不前 ，遇到困难便束手无策.这种现象就是由于只跟教师学得了若干知识，而并没有获得独立 思考的本领之故.
独立思考。
独立思考和不接受前人的成就是毫无共同之点的.如果有人认为研究工作是独创性的 ，只要独立深思，不需要多读书、多接受前人的经验，也不需要依靠群众，这看法也是错 误的.这样的看法会把人引入前人已走过的失败的道路，因而白费精力.以数学上的"三分 角"为例吧.由于无知，有些人还硬想用圆规和直尺来三分任意角，这便是精力浪费.因为 三分任意角是中世纪的著名难题.但今天已经完全解决了(即已证明用圆规、直尺三分任意 角是不可能的).如果我们不肯接受前人成果，仍把自己的知识停滞在中世纪的水准上，盲 目地来进行这种无益的研究，当然就无怪乎要和中世纪的"三分角家"一样地浪费精力了 ！ 独立思考和不需要导师也是并不相容的.优良的导师有无数成功的和失败的经验，特 别是后者，往往是在书本上不易找到的――因为书本上仅仅记录了成功的创作，而很少记 录下在发明之前无数次失败和无数次逐步推进的艰苦思索过程.而优良的导师正如航行的 领航者一样，他可以告诉你哪儿有礁石，哪儿是航道.但是有一点必须指出，不独立思考 ，一味依赖导师也是要不得的.因为导师也有主观或思索不到之处.另一方面，没有导师也 不必自馁.照我个人的经验，由于自修的关系，我对中学、大学程度的知识都进行了研究 ，当然花费了不少的时间和精力，但我并不后悔，因为在今天，在我的研究工作中所以能 够自如地运用任何初等数学部分，都不能不归功于我早年的关于初等数学的研究功夫.同 时，每一个初走上研究道路的同志还必须看到，由于我国科学工作的幼稚，能胜任的导师 是不很多的.所以，我们必须坚强地树立起：有优良导师我们跟着他较快地爬过一段山路 ，再独立前进；如果没有，我们便应当随时随刻地准备着披荆斩棘地奋勇前进！
最先应当提出的一点：就是不要轻视容易解决的问题和忽视点滴工作.科学之所以得 有今日，并不是由于极少数的天才一步登天般地创造出来的，而是由于积累，长期的一点 一滴地积累而得来的；所以，尽管是一点一滴，也不应该忽视.因为江河之形成正是由于 点滴的聚汇且任何一个成功的科学工作，如果分析一下，都是由于不少步骤所组成的.由 第一步看第二步，是容易的，较直觉的；由前一步看后一步，也莫不如此.但是，一连若 干步贯穿起来，这便成为一件烦难而深入的工作了.所以如果任何人轻视在科学实践中的 点滴工作，也便一定不会有较大的创造发明.
雄心是要有的，但更重要的是步步可行的计划，不要一开始就抱着"一鸣惊人"的思 想.必须认识，在科学中出类拔萃的工作固然重要，但大量的平凡的工作也是推进科学进 展的重要部分.
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How to Learn More and Study Less
Reference: http://zenhabits.net/2007/09/how-to-learn-more-and-study-less/
Holistic Learning
Smart people don't just learn better. They learn differently. While many students get caught up in memorizing facts, intelligent learners know to seek the bigger picture and connect the facts together. This form of learning I call holistic learning.
注意整体和部分的关系。当然，记忆还是必须的。要记住中心环节。记住，要记住，要记住中心环节，要真懂。
这部分自己做得还好。略读是没有问题的。现在的需求是要深入进去，抓住最难的东西。找找其他资料。
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Learning to learn
Reference: http://www.studygs.net/metacognition.htm
Your path for most effective learning is through knowing
* yourself
* your capacity to learn
* the process you have successfully used in the past
* your interest in, and knowledge of, the subject you wish to learn
认识你自己！
Begin by printing this and answering the questions.
Then plan your strategy with your answers, and with other "Study Guides"
Begin with the past
What was your experience about how you learn? Did you
* like to read? solve problems? memorize? recite? interpret? speak to groups?
very much. not much. no. no. no. no.
* know how to summarize?
much better than before. still to be improved.
* ask questions about what you studied?
sometimes
* review?
sometimes
* have access to information from a variety of sources?
yes, owe thanks to the Web and the lab.
* like quiet or study groups?
first quiet, then groups
* need several brief study sessions, or one longer one?
What are your study habits? How did they evolve? Which worked best? worst?
最好的习惯是review，不管是对书本、魔兽、游泳、架子鼓还是其他，但是有的时候做得不够。
最差的习惯是memorize，不能很好的记忆。没有有目的的去记最重要的中心环节的习惯。
How did you communicate what you learned best? Through a written test, a term paper, an interview?
以前是test，填鸭，考的是机械记忆。现在应该是paper,因为在锻炼语言组织和逻辑思维能力。interview有难度。（要加强）
Proceed to the present
How interested am I in this?
有兴趣，但是兴趣比较广，宽的对事物感兴趣的概念，不是对某一个特别感兴趣。
How much time do I want to spend learning this?
full time, >10h/day
What competes for my attention?
体系结构，选这个方向是对的。
Are the circumstances right for success?
应该是的。
What can I control, and what is outside my control?
Can I change these conditions for success?
What affects my dedication to learning this?
Do I have a plan? Does my plan consider my past experience and learning style?
yes, but not sound enough, maybe. kind of, 看来确实是需要改进一下learning和plan
Consider the process, the subject matter
As I study, do I ask myself whether I understand?
yes.
Should I go more quickly or more slowly?
quickly to get a bigger picture, slowly to get the detail. slowly的时候注意，是在读哪一部分，获取的是什么detail。
If I don't understand, do I ask why?
not much.
Do I stop and summarize?
sometimes
Do I stop and ask whether it's logical?
not much
Do I stop and evaluate (agree/disagree)?
rarely
Do I just need time to think it over and return later?
Do I need to discuss it with other "learners" in order to process the information?
Do I need to find an authority, such as a teacher, a librarian, or a subject-matter expert?
learn from others
[Study]PSVM: Parallelizing Support Vector Machines on Distributed Computers
听Prof. Chang讲演这个论文的时候不觉得多难，里面的思想还是很容易理解的，将关键步骤的矩阵求逆用ICF并行化。但是把论文下下来自己再看的时候就发现论文很晦涩难懂。
为什么呢？
是因为讲的时候，你能知道什么是重点，什么是细节。而读的时候，你看到的是没有声调的，死的文字，无法知道什么是要深刻理解，什么是可以迅速掠过的。
听君一席话，胜读十年书。书是死的，不会告诉你什么是重要的，什么不重要。什么是简单的，什么是难点。而人对一件事的理解是活的。你对你做的这个事情的理解是活的。你的思路是活的，style是活的，你学到的不止是他说的内容，更重要是他说这件事情时候的逻辑。
还有一件事情，你必须有一个专长。在某一方面非常的professional。
为什么呢？
是因为讲的时候，你能知道什么是重点，什么是细节。而读的时候，你看到的是没有声调的，死的文字，无法知道什么是要深刻理解，什么是可以迅速掠过的。
听君一席话，胜读十年书。书是死的，不会告诉你什么是重要的，什么不重要。什么是简单的，什么是难点。而人对一件事的理解是活的。你对你做的这个事情的理解是活的。你的思路是活的，style是活的，你学到的不止是他说的内容，更重要是他说这件事情时候的逻辑。
还有一件事情，你必须有一个专长。在某一方面非常的professional。
下午没听讲座。累了。
休息区的二人足球，踢得很high。夹了个毛绒玩具。
丰盛的自助晚餐和jazz乐队。
纪念T恤。
不明白的是google组织的这么好的活动，还有很多人抱怨。
总裁助理超级平易近人，招呼大家吃饭，还不停的跟大家道歉说我们还有很多没有做好。
讲座结束后，半个小时的googler和大家交流的时间。googler，每一个都很有实力的样子。却没有想到有什么要跟他们交流的。是对google太了解还是太不了解，所以没有什么问题。
回来的路上，ls说这才是行业领导者的风范。
和ls讨论，今天没多认识几个人，其实在玩游戏的时候可以留个联系方式。没有这样的习惯，以后改进。
要进公司就进gogle这样的。
休息区的二人足球，踢得很high。夹了个毛绒玩具。
丰盛的自助晚餐和jazz乐队。
纪念T恤。
不明白的是google组织的这么好的活动，还有很多人抱怨。
总裁助理超级平易近人，招呼大家吃饭，还不停的跟大家道歉说我们还有很多没有做好。
讲座结束后，半个小时的googler和大家交流的时间。googler，每一个都很有实力的样子。却没有想到有什么要跟他们交流的。是对google太了解还是太不了解，所以没有什么问题。
回来的路上，ls说这才是行业领导者的风范。
和ls讨论，今天没多认识几个人，其实在玩游戏的时候可以留个联系方式。没有这样的习惯，以后改进。
要进公司就进gogle这样的。
Lecture 2:
machine learning
Parallelizing Support Vector Machines on Distributed Computers, Edward Chang
并行对机器学习的加速。
学到了不少东西。
machine learning
Parallelizing Support Vector Machines on Distributed Computers, Edward Chang
并行对机器学习的加速。
学到了不少东西。
星期三, 六月 11, 2008
Google Developer Day
No news is good news.
没有什么新闻是好新闻。
给这句话新的意义。
developer day讲的这些东西对于我来说都不是什么news了，这样才走到了news前面，成为了news creator。
一个月前就已经知道了云计算。
这一个月已经对云计算做了功课。
Google infrastructrure: GFS + MapReduce，其实是跟Hadoop一样的。BigTable了解的比较少。（三种工具：GFS+MapReduce+BigTable）BigTable提供类似数据库的能力。由这三种工具，基本上google的云计算就提供了。
会场满了。只能坐在过道地毯上。环视周围，都是些promising的developer
ACCI: Google & IBM Academic Cloud Computing Initiative
华盛顿大学，清华
"Massive Data Processing" course based on Google Cloud technology
Google Beijing Office展示成果
这门课是Google云计算的开始
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): :(
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星期二, 六月 10, 2008
Reading Today
考完试，在同学寝室吃火锅。lpc说，我给大家讲笑话吧，然后打开电脑给我们读笑话。
随手翻翻书。
柏扬《丑陋的中国人》
从自己做起。昨天做什么远不如现在做什么重要。
反省的同时，不失去失望，学习的同时，不盲目跟从。
泰戈尔
"我的深爱，如阳光普照，以灿烂的自由，将你拥抱。"
星期一, 六月 09, 2008
星期日, 六月 08, 2008
boredom
一件事情，做到一定程度以后，就会厌倦了。喜新厌旧。比如说，游泳，会游了以后，就很少再去游了。比如说，学一件乐器，学到能自娱自乐了，就不想再精益求精了。很多人都这样。
boredom的表现：觉得在重复做一件事情，找不到做这件事情的意义。或者，发现做这件事的意义不是原来想象的那样，失去了原先的激情。一开始做一件事情的时候，总是充满了期待，对未来有一种兴奋。passion and persistence， 难在坚持，难在总是充满激情。
人们总是习惯把目标定得很高，总是认为自己能完成很多事情。但到了真正做的时候，就会发现实际情况和想象差别很大。很多人都把事情想得太简单，真正做的时候，发现要真正完成这件事，需要原先几倍、甚至几十倍的努力。也有把事情想复杂的，这部分人对自己没有信心，把事情想得太难，踯躅不前。只有实践，才是真的。只有不断在实践中修正达成目标的办法，把事情推到更好的方向去。这才是做一件事的方式。爱默生说，做好一件事情最好的奖赏是这件事本身，说的就是在不断精益求精的过程中自己得到的收获。
自勉：不要在做到差不多的时候就停下来。天才只意味着终身努力。
boredom的表现：觉得在重复做一件事情，找不到做这件事情的意义。或者，发现做这件事的意义不是原来想象的那样，失去了原先的激情。一开始做一件事情的时候，总是充满了期待，对未来有一种兴奋。passion and persistence， 难在坚持，难在总是充满激情。
人们总是习惯把目标定得很高，总是认为自己能完成很多事情。但到了真正做的时候，就会发现实际情况和想象差别很大。很多人都把事情想得太简单，真正做的时候，发现要真正完成这件事，需要原先几倍、甚至几十倍的努力。也有把事情想复杂的，这部分人对自己没有信心，把事情想得太难，踯躅不前。只有实践，才是真的。只有不断在实践中修正达成目标的办法，把事情推到更好的方向去。这才是做一件事的方式。爱默生说，做好一件事情最好的奖赏是这件事本身，说的就是在不断精益求精的过程中自己得到的收获。
自勉：不要在做到差不多的时候就停下来。天才只意味着终身努力。
星期四, 六月 05, 2008
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