人生苦多乐少，但正是因为有“希望”，所以才能够坚持下去。相对的，“绝望”则是完全看不到一丝“希望”。

正是因为有“希望”，才能够坚强地面对一天所受的苦恼，因为明天会更好。但“希望”，要在好的事上，才好；在不好的事上，则一点都不好。比如一个赌徒，正是因为充满赢钱的希望，而不能戒赌。小孩不要把今天的功课做完，因为他想，“还有明天”。

“绝望”，往往是负面的。就像一个破产的人，因为看不到一丝“希望”，不能面对现实，只好自我了断。但是，“绝望”也可以是好的。就像一个男生，知道自己跟所心仪的女生没有希望了，为了渡过一切，只有诚然接受，并改变自己的想法。

有时候，因为希望而执着，反而不好。有时因为绝望而改变，则退一步而有了走另一步的空间。这正是“绝处逢生”。

话说少年时期，遇到一个对我神修上有很大启发的一位神父。是非常严厉的神父。

因为跟着益友（益友难求），就参加了生活营，类似避静的那种。参加人数寥寥无几，都是中学生。

神父叫我们自我介绍，并叫我们说出自己的优点或爱好。话说，那个时候还很青涩非常嫩草的我，对自己的存在、人生都还很模糊。说优点，也说不出口；说爱好，也没什么爱好，总不能在那样的生活营里说我喜欢看漫画吧。说才能，也没有什么才能。运动嘛，又没有运动细胞；读书嘛，也平平无奇。高富帅也完全不在我的世界里。

神父当时说，他很开心我们这些年轻人会参加这种小型的生活营。他就告诉了我们什么是“圣召”。他说：圣召其实并非只是指着成为神职人员而言。圣召是指，天主召叫每一个人去做真正属于自己的事，即是天主所安排于每个人的事。因此通常人们都会以去当神父而言。若我们知道这个圣召，我们可以回应这个圣召。回应这圣召的话，我们才会过着充实的生活，在各各方面都会得到成长。但有些人，因某些原因而不愿回应圣召，也许为了钱财，或是其它原因，最后选择了另一种生活或工作，这样的工作叫做career。这样的工作，是没有任何热情的。并在各各方面都不会成长，尤其神修方面。

而要认得我们自己的圣召，就要知道我们自己的兴趣、嗜好等。就是当我们在做某些事的时候，会感觉到力量源源不绝的涌出来。这其中就是我们自身的才能，或叫做“天赋”，一种独特的能力。因为这才能是天赐的，一种恩赐。

话说另一个神父也讲说圣经里的塔冷通的比喻，也就是talentum，也就是talent（天赋）。说每个人都至少有一项天赋。

当时的我，还不知道自身的天赋是什么。但很好的，就是透过这样的生活营的启发，才会不断寻找自己的塔冷通，并建立自己的才能。

庆幸父母是自由派的。只要不是做伤天害理下流低俗浪费人生的事，基本上都不怎么反对。因此我才有机会接触到生活上属于自己的人事物。经过岁月的摧残，人生的历练，终于渐渐地形成自己的才能。当然，才能要成长，那才有趣。如果才能一下就成长到饱和的状态，没有可进步的余地，就没有什么意义了。

身为教育工作者，经常告诉年轻人去做自己喜欢的，且有意义的事。只有那样的事，做了才不会后悔。

 

（但话又说回来，曾经看过一部漫画，其中一段有个人问主角说，若把自己的爱好变成了事业，那还会否对这个似爱好又似事业的工作充满热情？我忘了其中的答案，不过应该不是很重要。）

 

后记：人生中往往有时会做出了错误的选择。若能放弃，也许退一步反而让自己有更进一步的空间。但有些错误的选择，却没有后悔的余地。若是如此，只有坦然承受一切后果，弃绝自身的欲念，改变自己的观点，也是成长的过程之一。就用“苦尽甘来”度过人生吧。或往好的方面想：这就是“天命”。

本人是Linux的忠实支持者。曾经尝试过Ubuntu、Xubuntu、Linux Mint，到现在的Arch Linux，最爱最满意的就是Arch Linux。

Arch Linux并不适合初学者。因为它需要输入很多指令。但是，只要安装一次，使用者就几乎可以要风得风、要雨得雨。

我称之为“最逍遥”，因为它可以说是最自由，最无形，但又是最快的。最自由是指它随使用者的喜好，可以安装几乎任何的软件包。使用者并不会被限制于开放源代码的软件而已。若AUR（Arch用户软件仓库）中找不到需要的软件，就自己制作软件包，并不是难事。它唯一的哲学就是“简洁”，将一切简单化。

称之为最无形的，因为它安装后，并没有一个正式的桌面环境（Desktop Environment）。由使用者的喜好选择。它不拘泥于任何形式。虽然很多使用者非常讨厌systemd这个Linux的init软件，但Arch Linux也只不过是官方式地使用systemd来让整个操作系统能够完整地运行。若使用者不喜欢，可以自行更换。它不拘泥于任何形式，它可以是用于任何用途的操作系统。

称之为最快，并非指它的运行速度而言，而是指它的软件安装和制作而言。跟其它的Linux发行版相比，如Gentoo、Slackware，它不需要编译（compile），除了AUR的软件包。就算用AUR的软件包，制作的过程也快过其它的发行版，因为用PKGBUILD就好了。它另一个“快"，是快在滚动更新（rolling release）。很多软件都是最新的。虽然与Fedora相比，Fedora也许略高一筹，但Fedora的软件包多数是beta版本。若比较它俩的稳定性，我个人认为Arch Linux恰到好处（因为论稳定性，Debian方是最有名的）。

若你喜欢道家思想、逍遥派、自由，就尝试Arch Linux吧。本人认为它才是自由软件的佼佼者。是指自由而言，不是指免费而言的。

（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。

话说，当年年轻的时候，阅读圣经时，读到一段印象非常深刻的章节，即格林多后书4:18

那看得见的，原是暂时的；那看不见的，才是永远的。

那时我就明白了一个道理。所有有形的，都会有消逝的一天；而无形的，才是永恒的。

买了名车，车会坏掉。买了房子，房子会旧掉。电脑、电视、手表、钱包、鞋子、衣服等，都会有坏掉的一天。就连土地都会荒废的一天。太阳近乎永恒，也是会有消逝。更何况是人？人的青春美貌也是短暂的。所有有形的，都会尘归尘、土归土。

那些看不见的，才是永恒的。如爱情和智慧，甚至天主，都是看不见的。

因此，当我读到列王记上，撒罗满求了智慧，就明白了智慧的美妙。并且在圣经中，可以看到多处章节都教人要追求智慧。如约伯传、箴言篇、训道篇、智慧篇、德训篇。这几部经书也是本人的最爱。人拥有了一切物质，却没有智慧，也一无是处。唯有智慧才是王道。

最后，让我引用另一段圣经来结尾。

普世是藉天主的话形成的，看得见的是由看不见的化成的。（希11:3）

一切有形的，都是由无形的而来。

这也是当我学习编写计算机图形（Computer Graphics）应用程序的时候，就感受到了那份莫名的感慨。

习武不是为了以暴制暴。习武也不是为了报仇雪恨。习武也不必是为了锄强扶弱。

习武是为了强身健体。习武是为了保护自己。习武可以保护身边的人。

习武除了可以养生外，还可以修身养性，锻炼毅力和意志力。因为习武不是今天练，明天见效的。

拥有了崇高的智慧，却体弱多病，也不能将智慧发挥到极限。唯有强健的体魄，再加上渊博的智慧，那才是近乎完美的组合。

有所爱，就必有所恶（wù）。爱恶分明者，即性格鲜明者，亦作有性格之人，或有个性之人。

性格鲜明之人，即有原则之人，因为爱恶分明。爱恶分明，未必是非分明。因为要明辨是非，是用理智；而爱恶主要是出于性情。

性格鲜明之人，如两刃之刀。有利亦有弊。遇到相似之人，一拍即合；遇到相斥之人，一拍即散。因此，遇好则更好；遇坏则更坏。

有所爱恶，人之本性。但因性格鲜明，个性方刚，而不能随波逐流。因不能随波逐流，而无法生存（物竞天择）。因为性格过于鲜明，而有违生存之道。

因此，性格鲜明，个性方刚者，应学会收敛性情，修心养性。人可以有所爱，亦有所恶，但应表达中庸，不该轻易将性格张扬。正如有一技之长者，不可到处张扬。

性格有如人之本领。发挥本领有时（机），如说话亦有时。

因此，见时机而行事方为妙策。

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。

耶稣的名言，大概就是“爱自己的敌人”了。要爱人如己，还好；要以德报怨，真是很难。

话说当年，我到大学读书时，遇到了很多种人。因为大学是个很有趣的地方。各各地方的人都会齐集而来，所以可以认识到各式各样的人。

那时，有个跟我比较有“共鸣”的朋友，当时虽然我们还未很稔熟，但她待人很不错。

我就对她说：“妳人很好（不像某某），待人都很不错。”

她回应我说：“当然啦。我妈々教我，人家怎样待我（好），我就也要怎样待人。”

在世俗而言，能够做到像她这样子，就可以算很好了。先别说“爱你的敌人”，很多人连对待对自己好的人，都不能予以回报。很多都是吃里扒外、以怨报德、笑里藏刀、暗箭伤人。这些人都不会知恩图报，只会欺善怕恶。

如果遇到类似我朋友那种类型的人，已经是千载能逢的奇遇了。

“爱自己的敌人”的确很难。但对待对自己好的人好一点，应该不会很难吧。

甲与乙是兄弟。甲称他的父亲为“阿爸”；乙称他的父亲为“老爹”。他俩都知道自己在指着谁。正常人听到他们所用的称呼，也知道在说谁，那就是他俩的父亲。

丙与丁不是兄弟。丙称他的父亲为“爸爸”；丁也称他自己的父亲为“爸爸”。他俩自然也知道自己在指谁。正常人听到他们所用的称呼，也知道在说谁，那就是他们俩各自的父亲。

哪有人会弄错？