国家
“我”，生在一个很有趣的国家，一个多元种族的国家，一个在发展中的国家，一个还在成长中的国家。
这个国家，可以看到明显的贫富差距。有钱的人，非常有钱；没钱的人，就没有钱。当然，中等收入的家庭，还是不少，生活还不至于穷苦。当然，也有人装到很有钱。但有钱的人，可以在国内或国外拥有多栋房子，财力权力一概归他。没钱的人，要白手起家或是平步青云，几乎是难上加难。（也不是说不能白手起家。只有早期的人比较成功，因为竞争较少。）要成为地主大亨，可以透过非法生意或是政治手段来完成。
要在职场上飞黄腾达，就要看是在政府机构还是私人机构。政府机构有政府机构的做法；私人机构有私人机构的做法。但是不管哪个都是抱着“肥水不流外人田”的原则。在政府机构，若不是皇亲国戚，就慢慢地等。但是，还是可以靠阿谀奉承、信口开河、推卸责任，而分得一杯羹。大型私人机构，如果是皇亲国戚更好，如果不是，就要看真本事和忍耐度。但私人机构与政府机构有着福利的差别。若是想要白手起家，小型生意还不算太难，但没有本钱可就艰难（这是理所当然的）。
一个因为是多元且在成长中的国家，自然还没有什么远见，也没有慧眼识人，也没有承认自己无能的勇气，只注重虚有的其表。跟小孩不一样，小孩至少有父母可以教导。但国家只能让自己在错误中学习。因为只要有外表，就可以决定一切，所以你不需要有很强的办事能力，只要会车大炮就够了，越夸张越好。因为听的人会说：“Good idea！”来表示自己也是多么的厉害，听得懂说什么。至于会做事的，很抱歉，这是个艰难生存的环境。你会做事，你做的，功劳被人抢了。你会做事，你得到的，只是别人吃剩的渣滓。你不会做事，那你有头衔吗？没有。那你老爸有头衔吗？没有。那你老爸有钱吗？没有。
这些现象，从高等学府就可以见得。有才能的学生，反而是一种悲哀。因为导师们常常是近乎油尽灯枯。如果看到难得一见的天才学生，就把学生化成他们的油，让自己再次发光。学生就被“善加”利用。
同样，在职场上，如果某个员工很能干，而上司是无知的半桶水，那员工就很难出人头地。上司也许不珍惜他的才能，或是利用他的才能，或是害怕他的威胁而压榨他的才能。
这个国家，有时人民都在怪政治领导人；领导人更是分久了必合，合久了必分；有时挑起敏感话题；有时没有言论自由；有时做事有头无尾。领导人的自私自利，随处可见。领导人的无能，真是叹为观止。
这成长中的国家，需要成长的是整个国家。领导层愚蠢无能也就罢了，却有很多无知的人民不懂得成长。其实每个国家都有她的问题。在不了解其它国家的问题的情况下，就认为自己国家的问题最糟，这就像整天羡慕别人的老婆似的。又何尝知道家家有本难念的经？
所以我说：“正心，修身，齐家，治国，平天下”。你有行贿吗？你有危险驾驶吗？你有乱丢垃圾吗？你有进行非法活动吗？你有做非法生意吗？你有正确地教育子女吗，还是把子女全权教给了程度日渐趋下的国民学校？国家政策错误，当然要反对。但一昧地将希望交给只说不做的领导人，不如自己培养自己的子女，将来做个“真”领导人还要好。
同性婚姻合法化？
其实这是美国的事，与我无关。但这却又是人类的事，自然就想了又想，思考思考。首先我先声明，我不是律师，也不懂什么法律。我也没有歧视同性恋者。我很清楚地记得我学长教过我的一句话：“Love the sinners, hate the sins”。我们每个人都是罪人，没有什么好歧视或不歧视的。
我个人认为，这“同性婚姻合法化”，是一件很扭曲的事。因为这是出自美国最高法院的判决，因此全美50州，同性伴侣合法结婚，包括那些设有不准同性结婚的州，也将须停止执行有关禁令。并因此，在我的面书上就看到很多人放彩虹的头像，还有人用#lovewins的tag。
让我先说男女之事。人得以存在，正是因为有父有母，有男有女。男女相爱，才有子女。你的基因，有一半是由生父而来，另一半是由生母而来。是铁一般的事实。不只人类男女，就连磁铁的南极北极都是异性相吸，同性相斥的。
接下来说“婚姻”。婚姻的意义是什么？婚姻的定义又是什么？我不是什么权威，但据我所知，婚姻是男女双方的自由意愿，定结婚约，并繁衍后代。
接下来我感觉比较困扰的就是“法院”。“法院是在现代国家中职掌审判、解决争议、解释法律、执行司法权的机关”（维基百科）。要做出准确的判决，就必须站在真理与正义之上。而不是像商家一样，有需求，就作出供应。并不是全人类要一个无辜的人死，就判一个无辜的人有罪并处以死刑。那样的话，何来正义？何来真理？
接下来的就是伦理问题了。若说“真爱致胜”，是否兄妹相爱也应该婚姻合法化？是否母子相爱也婚姻合法化？这是人类道德伦理能分辨的问题。清楚明白这是乱伦行为。这也就是人类与禽兽的差异。可怕的是“法院”。也许有一天就判决“小三合法化”、“娈童合法化”、“杀人合法化”。
这是非常可怕的现象。以后的人类大概就要靠克隆来繁衍后代了。人类之间再也找不到“真爱”。
话说，胎儿不会说话，是否因此他们就没有人权，父母有权力剥夺他们的生命？
念娘赋
娘说：自小，比其他小孩还小，就上课读书。但天生不是读书的料，只要一上课就会想睡觉。 不过运动及手工方面就很好。 不会读书，一直留级，但还是比其他同学年幼。读书很烂，却喜欢看言情小说。
她说，当年中学时，叛军甚至对她说，不要看那些爱情小说，应该看那些国家政治的书籍，她却一头雾水，理那人都傻。
她爹是校长，在家又是长女，要照顾弟妹。 中学还没毕业，就决定跟她爹说，不要读书了。之后她就去当女警。
我说：我娘真是天真浪漫，却又壮志豪情、侠义心肠。往往牺牲小我来帮助他人。对身边的人都以义气友情待人。对陌生人，若能帮助，都会施以援手。
娘后来结婚生儿育女，相夫教子。虽然脾气刚直热血，往往还是以大局为重。
娘说：做事若迟了，反正都迟了，就不要急，小心为上，免得发生意外，会更麻烦。用东西不可以用到极限，物极必反。做事要想得长远，不要只想到眼前的利益，要想到子孙之福。做人宁愿自己吃亏点。我怎样教你，你就怎样教你的子女。
我说：我娘真是伟大， 但我娘也真是命苦 。 一生劳苦都是为了他人。省吃俭用为家人。劳苦奔波劳碌命。一分一毫都会省下。她说，再穷不可穷教育，再苦不可苦子女。她穿的“新衣”，常常都是子女的衣服。外公外婆若是需要照顾，眉头不皱一下就飞奔过去。用尽生命都是为了我爹，为了子女。
娘说：她活到六十就够了。
我说：活久一点，能享清福。
可是人生苦短。孝顺之人，也未必长命。常言道：善有善报。但在她身上，我却没有看到几分。人就这么走了。一生人什么都处理妥当，打理得好。走的方式，却是如此偶然，如此震撼。以为她可以福大命大，但天若要人走，却又奈何？
现在留下给我的，就是一份遗憾与悲伤。恨不得自己能够再孝敬一点，恨不得自己能再珍惜一点与她相聚的时光。
当时吾信德破灭。至今也还是无法领悟。一生再也没有机会再看到她，一生再也没有机会跟她说话，一生再也没有机会让她见到自己成才。若有机会与她相遇，我唯一想问的就是，她这一生究竟有没有遗憾？
生亦何欢？死亦何苦？
孝儿敬上
机器学习
（这篇是由英文原文翻译的。）
机器学习是本人非常喜欢的学术之一（虽然本人在此项领域并非很深入了解）。当我第一次接触到它的时候，我就非常惊叹，机器是如何能够学习的？若说用电脑来寻找迷宫的出路或是寻找最理想的捷径，我都能理解。因为那是用尝试错误法，就可以找到的。但究竟机器如何能够学习？
机器学习的方法
感知器（Perceptron）是机器学习的最单间的方法。它是人工神经网络（Artificial Neural Network）的基本概念。它可以用来学习很单间的样式或规律。感知器是模仿头脑的脑神经。当人学习某样东西的时候，这些脑神经之间的连接会变得更强。而在感知器中，这连接则由“重量”（weight）来表达，连接越强，重量就越强。
当电信号的能量到达了一个门槛的时候，神经细胞就会被激活，因而传达讯息。相似的，感知器的设计也运用了函数（function），称为激活函数（activation function）。但信号达到了门槛，这个函数就会被激活并将数值传送到下一个神经元（neuron）。
感知器是一种监督式学习（supervised learning）。即一个机器必须通过监督者，告知机器它学习时的输出（output）是对还是错。若机器的实际输出（actual output）和监督者所期望的输出（desired output）是不一样的时候，两种输出的相差数值即是错误（error）。因此，学习的目的就是要减少这个错误数值，好让实际输出的数值能够非常接近所期望的输出数值。这种监督式学习，如同小孩开始学习的时候，都是由长辈们监督着的。
为了让机器学习，则需要训练样本（training samples）。机器会通过学习来更新重量。每一次学习就会更新一次重量。而训练样本的数量应当庞大且多样化，这才能让感知器“体验”到各种不一样的状况。每个样本可以用来训练多次。样本训练的次序应当是随机的。每一轮的训练，称为epoch（时代？）。因此，经过多个epoch后，理论上均方差（mean squared error）会渐渐减少。
机器学习的学习过程可以通过三种方式而停止。1）当均方差接近零的时候。因为这表示说这机器可以得出非常接近所期望的数值。2）当经过连续非常多次的学习后，均方差也不会再减少时，学习就可以停止了。因为这表示无论再多的学习，机器也不会再进步，重量也不会更好的改变。（应当知道，不是所有的资料都有规律，例如随机组成的多个号码是没有规律的，因此这样的资料是无法学习的。）
3）当学习的epoch量已达到了使用者定义的数目，如1000或更多。因为这表示通过长久的学习，重量既不稳定，均方差也不减少。因此，这样的学习是可以停止的了。
经过训练的机器可以给予测试样本（testing samples）。测试样本不应该是由训练样本而来。这测试样本是为了评价经过训练后的机器的性能。零错误的训练结果并不代表在测试样本的测试下也会零错误。通常，测试样本是由真实的数据而来的。只有在测试以后还能表现出满意的结果，那样的机器才算是成功。
学习率（Learning rate）
机器学习，尤其是感知器中，有一个非常有趣的数学公式。为了更新重量，重量必须加（或是减）某个数值。算法如下：
wi(t+1) = wi(t) + α ⋅ e ⋅ xi(t)
wi(t+1) 是更新后的重量， wi(t) 是现在的重量， α 是学习率， e 是错误， xi(t) 是目前神经元的输入值。
有趣的地方是学习率。这学习率是在0与1之间。若学习率越高，每一回重量更新的变化就更大；若学习率较低，每一回的重量更新的变化就小。高学习率，学习得快，但并不保证会得到最好的结果（因为变化太大）；低学习率，学习得慢，但却可以得到比高学习率更好的结果。
我们的学习也是如此。有些小孩，学习得快，但当他们成长到某个阶段后，学习能力就开始下降（所谓小时了了大未必佳）。但一些学习较慢的小孩，学习的表现则随着年龄的增长而更好。
过度训练
训练用的样本，若其样式有限，然而现实中的问题包含更多的样式，并将这有限的训练样本给予机器彻底的学习，结果就造成过度训练。即是，机器的神经元间的重量已经达到饱和，适应了训练样本。当给予其它拥有不一样的样式的训练样本时，机器就难以适应新的训练。这也是为何需要在训练时将训练样本随机化。
这与我们相似。若我们过度训练某种东西时，我们就会依附于那种习惯，而难以改变。这就好像我们的语言、习惯、字体等等。
动力（Momentum）
在人工神经网络学习过程中，有时会遇到长时没有进步的阶段。这叫做局部最优解（local optima），即我们认为是最好的结果了。但事实上，继续的训练，也许能够突破局部最优解而达到更好的结果，即全局最优解（global optima）。
比喻式的说法，这就像将一颗球从高处滚到低处，因为表面不平，而球到某个位置时就停了下来。因此我们以为这个位置是最好的。但是通过动力来推动这颗球，这球就有可能突破那些小高峰，而达到更低的位置。（越高的位置，即越大的错误；越低的位置即越小的错误。）
有趣的是，当我们在现实中学习时，往往会遇到瓶颈。这瓶颈令我们觉得没有进步，也很无聊。但坚持就好像动力一般，有可能让我们突破那瓶颈，而达到更高的学习层次。
含义
通过了学习这“机器学习”，我也学到了关于学习的道理。
- 机器只需要两个输入的神经元和一个输出的神经元，就可以示范如何学习。而我等的头脑是何等复杂，怎么可能不能学习？
- 机器可以接着监督而学习。同样，前辈的监督对于新学者来说是非常重要的。
- 当我们学习时，我们就像是要找出那某种规律，如游戏的规律，数学的规律，语言的规律，技巧的规律等。例如，当我们学习数学时，数学题做得越多，我们的数学能力就越好。因为我们接触到了各种各样的题目。这就好像通过大量的训练样本，就能够提升机器的学习效果。
- 当我们学习了书上或其它资源的某种技能，而且我们能够用那技能来完美地解决书上的问题，这并不表示我们可以解决现实中的真实问题。这就像训练样本和测试样本的差别一样。
- 学习较慢的人，未必比较差。稳当且顺利的学习，才是比较好的。
- 当一个人过度训练于某种式样，他就会依附于那个式样，难以改变。
- 想要突破瓶颈，坚持是必须的。
非监督式学习
另一个有趣的，感知器的运算法则是1957年所开发的。之后才有了非监督式学习。我个人认为，这些开发运算法则的过程，如同人生一样。当我们还是小孩时，我们需要父母及师长们监督我们的学习，好让我们知道什么是对与错。当我们到了理智的年岁时，我们就渐渐地能够自己学习了。这正是非监督式的学习方式。
附言：父母能够辨别双胞胎，正是因为他们过度训练了如何分辨他们。对外人而言，因为少接触，双胞胎几乎是一样的。但父母则天天见面，久而久之，就从中学习了其间微妙的差别。
开放源代码（Open Source）
自从接触到开放源代码（Open Source），真是深深地爱上它。先不看它license的问题。就因为开放源代码，身为一个程序编写员，才有机会学到其他人的编写方式。虽然程序编写主要是知道一个程序设计语言（programming language）的语法（syntax），但不同的人会用不一样的习惯（convention），如Microsoft喜欢用Hungarian notation，有的人喜欢用CamelCase等等。只有多接触各种各样的源代码（source code），或是不一样的程序设计语言，才会增强属于自己的程序编写的技巧。（这就像机器学习Machine Learning一样。有机会我会介绍这个。）
开放源代码，主要就是自由和开放，就可以自由学习、自由修改、自由改善，并继续地开放下去。也正是有这种观念，才有今天的Android、才有人人都在用的Google Chrome。就算某某人是Apple的支持者，他所用的Safari的WebKit引擎也是开放源代码的。而HTML，虽然跟开放源代码无关，但是它是属于自由文件格式（Open Format）。如果没有这个自由文件格式，我们就不能用任何一个网页浏览器（web browser）去浏览任何网页。
正是这份自由，很多人才能够加强自身对电脑的认识，比如安装Linux，从中了解harddisk，partition，bootloader等等的术语。这份自由，给了那些愿意学习的学者，一份无疆界的知识领域。也透过类似Linux的操作系统，学会了如何使用“命令”（command），将一部电脑的作用发挥到淋漓尽致。
（当然，并非很多人喜欢“浪费”时间学习。他们由于各种理由，喜欢外表精致，介面看似高级的操作系统。某些人喜欢用手指滑来滑去的介面，认为这才是“高级”。）
正是开放源代码，本人体会到了几个要点：
- 自由。正是自由，一切都返璞归真，无为而治，无招胜有招。
- 取长补短。既然自由，就可以自由修改，也可以从其它的源代码那里学习，甚至是竞争对手的源代码。因此，将各各不同的优点集合起来，就可以取长补短。
- 编写源代码（也）是一种艺术。有人认为，程序编写是科学，因为都是逻辑和数学运算的。讲求的都是资料处理等。但是，一个好的程序编写员，最重要的就是要将源代码写得他人也看得懂（并非只是自己看得懂而已）。因为这些源代码是开放的。他人可以“阅读”。为了让他人明白，语法本身是不能改变的了，所以必须在注释方面解释得清楚。代码风格需要清晰易读。这就是所谓的“艺术”。（它是一种艺术。并非把别人的源代码盗取后修改，就叫做程序编写员。）
- 编写源代码，呈现自己的风格。因为是一种艺术，当拥有一定的程序编写技巧后，自己的风格会渐渐鲜明。这就是每个人艺术的一种风格。
- 群体意识。因为是开放的，每个人都可以分享。共同志向的开发者就会集合在一起，一起分工合作地开发。当然，并非每个开发者都是友善的。就如现实生活中，也是会遇到一些评语不友善的开发者或使用者给予不适当的批评。有些可以不必理会；有些可以当着忠言逆耳。透过这样的群体互动，能够加强自身对他人的批评做出适当的反应。
- 自由选择。正是自由，若不喜欢某个人写的程序，某某人可以不用，也可以修改。就像Linux Distribution一样。有那么多的选择，就选个适合自己的。
总结，开放源代码，就是一种自由的艺术。
在线游戏和Matrix
Matrix（又称《骇客任务》、《黑客帝国》、《二十一世纪杀人网络》），本人的最爱。它表达了万般皆虚幻。当然，它的CG效果和武术特技真的是恰到好处。
在网上常常会读到些文章说玩在线游戏而上瘾、手机上瘾、推特（Twitter）上瘾等。只要跟上瘾有关，都和dopmine离不开。一个游戏，若千篇一律，自然玩了一阵子就觉得沉闷了。但在网上，新鲜事物层出不穷。如玩一个游戏，今天有新的物品、明天有新的关卡、后天有新的角色、再打两个怪物就升级了。所以越玩越有趣。如果有朋友跟你互动，那就更精彩了。因为那“未知”的因素又多加了一层。因为你不知道你的朋友会送什么礼给你，你不知道他会用什么样的新技能来帮助你。更厉害的是，你觉得这个游戏闷了，那就再下载新的一个吧。反正都是免费的。
若觉得人生非常虚幻，那这网上的虚拟世界更虚幻。就像Matrix一样，住在一个虚拟世界里，而耗费自己的时间，耗费自己的人生。
当你把自己的时间花在你所玩（扮演）的角色时，只是为了多加一点的“攻击力”，何不去花一点时间来锻练自己的体力？当你把时间花在你的角色，只为了多加一点的“智慧”而有更强的魔法攻击时，何不花点时间来阅读而增加自己的知识？当你用你的角色去打怪，只为了多加一点经验时，何不去做有意义的事来让自己各各方面都得到一些新的体验？当你在线上游戏里，用你的角色赚了那虚拟的金钱后，再用那笔钱去买虚拟的物品时，不如在现实生活上把钱存起来，然后买些有意义的东西。
你把你的精力、时间、金钱都花在了虚拟的角色身上。它既不是你儿子，也不是你自己，程式也不是你写的，为何要浪费这些珍贵的东西在它身上？
这虚拟世界，就像Matrix一样，让你觉得那“牛排”很好吃，让你觉得这花花世界（虚拟世界）多姿多彩。你的朋友们都拥有美丽的姿态。你的朋友们都跟你一样共患难，因为你们都有同样的敌人。你的朋友们都跟你志同道合，因为在那个世界，你们都有同样的使命。虽然那个世界会有些难题，如很强的boss，很贵的装备。但这一切都是可以解决的，只要多花点时间，多交几个“朋友”，甚至多花点真实的金钱，这一切都不会是问题。
这就是在线游戏的可怕之处。因为在给你这些自我良好的感觉时，你不知不觉中，就成为了那虚拟世界的“电池”了。
“欢迎来到Matrix。”
[caption id=“attachment_413” align=“aligncenter” width=“490”]
Matrix的其中一幕。[/caption]
母亲的忌日
昨天星期天，母亲的忌日。跟六年前一样，也是在星期天。但六年前的那一天是复活节。若不是看我的记录，我也不记得是多少年前的事了，因为对母亲的离世，记忆犹新。
我一生中，（跟别人相比之下）朋友不多。但我的母亲和挚友，都离世了。
人一生的痛，有多少？为何当至亲挚友离开时，会哀嚎痛哭？因为有太多的遗憾。因为有太多的千言万语。因为有太多的未来还在期待着。因为有太多珍贵的回忆，害怕将会遗忘。因为你在这个世上，再也没有机会跟他再见一次面，说一句话，听他的声音。留下的，只有不懂得更珍惜对方的遗憾。
对家人朋友好一点吧。每个人都必定会在某一天离开。先走的未必不好。因为他不用带着遗憾渡过余生。后走的，其实也未必不好，因为他还可以继续珍惜他身边的每一个人。
音乐、游戏、学习
当我们听一首歌的时候，我们觉得好听，就自动的想着它的旋律。并好像预知着接下来的旋律。但我们有时好像猜到接下来的旋律是怎样，有时又好像猜不到。正因为如此，我们才觉得这首歌很有趣。如果整首歌，都是千篇一律，那么我们就觉得这首歌非常无聊，没有新鲜感。但如果一首歌，过于随性，没有一点规律性，那就想噪音一样，完全没有味道。
游戏也是如此。一个烂游戏，正是让玩家觉得不能更进一步了。太容易的游戏，非常无聊。太难的游戏，连有没有“聊”都是个问题。人类会发明类似赌博的游戏，如掷骰子，正是赌博好像有种规律，有时猜到，有时猜不到，因此才觉得有趣。
其实，（我个人认为）这就是学习的本能。我们听一首歌的时候，就在学着这首歌。学习正是寻找一件事物的规律，并用着这个规律来推测接下来的事；或是学会一个技巧，并用这个技巧来解决接下来所有类似的问题。我们觉得“有趣”，因为我们“学会”了一点又一点。我们觉得无聊，因为我们全部都会了。但如果太难，什么都学不到，这根本就不能称得上是无聊还是有趣了。
听歌，正是学习它的旋律。游戏，正是学习游戏里的规律。太容易的，就很无聊；太难的，又很无趣。
过年
“过年”，尤其小孩特别开心，因为可以拿红包。其实不仅如此，曾经阅读过报章，过年的意义可多着呢。
在中国，因为四季的关系，过年即是由冬天转为春天之时。因为冬天寒冷，大地冻结，不宜耕种。而春天则大地回春，百花齐放，万象更新。一切都有更新的现象。因此，过年时，人人都穿新衣。因为以前人穷，新衣并不常有。买了新衣，唯有等过年时才穿。因此才欢天喜地的过着新年。就连老鹰也是一年一次在春天时更换羽毛。
所谓一年之计在于春，一日之计在于晨。（后两句还有“一家之计在于和，一生之计在于勤”，出处《增广贤文》）。因为万象更新，就把过去不好的抛开，在新的一年开始，决定目标，创造出新的未来。这就是过年的意义。