一些关于所谓移动互联网的看法

  看着漫天的mobile game消息,想起了social game的发展历程.
  当大家都知道一个地方有金矿的时候,其实你再去就会发现剩不了多少.

  就像两三年前,你做Social Game可以很容易到几百万DAU,但是慢慢地大概也就10w作用了.
 
  毕竟市场是有限的,平均水平就在那里,分下来其实不多了.
  当然,每个人都认为自己更出色.
  这是另外一个问题了.

  想想,其实手机本身的移动热潮就在慢慢消减.
  毕竟人对通讯设备的需求是相对固定的,尽管有周期性,但大抵还是可以预期的.
  
  看似热闹的Android和iPhone之争,其实不过是smart phone在逐步替换老旧的feature phone而已.
  这是互联网带来的生活方式的改变.

  考虑一下这个替换速度和人口增长,大概规模还是能估算出来的.
  看Apple财报,除了中国特殊点外,其他地方的增长速度还是相对稳定的.
  大概这一两年也还能保持吧.

  对app来说的话,大概很快娱乐类的重心将转到pad上面吧.
  毕竟手机有它的局限性.
  虽然现在硬件在飙升,但是考虑到pad的适应性和压榨空间相对高些,手机还是没什么优势的.
  更高的硬件意味着更多的能耗,要么有革新的电池技术,不然手机的外观大小多少是制约它的重要一点.
  想到一个和pad大小差不多的手机就不寒而栗.

  pad作为当初netbook的继承人或者说胜利者,存在还是有一定意义的.
  毕竟较于Notebook,它舍弃了很多东西,也一次换来了相对的便携性.这是netbook之所以死掉的原因.
  而恰恰是因为这种便捷性,pad很适合小范围内的mobile使用.加上体积等硬件带来的优势,确实足以替代notebook了.
  有了可替代对象,自然就意味着有了存在的意义.

  在phone和notebook之间一个平衡点.

  说回app,具体地游戏这种娱乐项目.
  由于硬件和相关软件技术也才在发展阶段,所以手机和pad不会有太大的差距.
  但是从长远看,手机和pad的最终体验还是会有差距的.
  尤其是pad的地位可能更尴尬一些.

  如果是纯比拼硬件效果的游戏,那自然pad优于手机,但未比优于notebook和其他常规设备.
  它能带来的唯一区别是操作方式是触摸等其他常规设备做不到的.
  但在这个特性上却又疏于手机.

  所以,如果要有让一款游戏因为pad而存活,那大概只能是拥有华丽的硬件燃烧能力,加上相对简单的触控/重力/电磁交互方式了.
  而手机,同样因为自身限制,只能考虑利用自身独特的流动特征做文章了.GPS也好,蓝牙也好,通讯信号也好.
  
  如果横跨几种设备呢?
  当然也可以,就像程序要跨平台一样,只能舍弃各种相关特性,用很少很简单的东西,搭建一个系统.
  也就是说回到最淳朴的境界,从内容上取胜.
  这相对来说,还是比较困难的.

  所以,如果不能依照平台或者设备的专有特性下工夫,多半是要走一些弯路的.
  就像把web game port到SNS上.
  
  基因不对,要成功的话也只能期望变异了.

  一个是相对离线的mobile环境.
  一个是可连续在线的mobile环境.
  一个是可长久在线的非mobile环境.

  还有就是即便游戏受欢迎了,盈利模式也还在探索中.
  毕竟现在传统的是一次性付费.
  至于virtual currency这条路,多少还限制于支付的便利性.

  当然,所在平台可能提供了另一套支付手段.
  离线特性多少增加了风险,或者削减了物品的价值.

  也许还是走走类广告的路子好些.
  毕竟,跟商家捆绑,只要用户在任何一方有实际消费行为,双方都能得利.
  win-win的大团圆结局.

圈子的判断力

   最近一段时间,或者说其实很长一段时间以来,twitter timeline就几乎被吵架占满了.
  
  印象中花落去和霍炬的不合在Google +刚发布的那段时期就显现了,只不过双方还忍着用看似冷静的对话挑着对方的刺.

  想想大概是霍炬开始时不时拿着Twitter信息架构那篇文章说着媒体人也不过如此如此开始吧.
  毕竟花落去是个媒体人,所以总会看不下去.

  于是早期两人就着媒体的事情翻来覆去地矛盾着.
  后来就慢慢地在Apple,Sina,Bitcoin等问题上扩大战线.
  最后终于有了最近这么几天的彻底决裂.

  这件事的直接起因是花落去讽刺过了,道歉的不诚恳成了后续的把柄.
  
  而霍炬,在没有得到别人声援的同时,大概是忽然没了存在感吧,于是有了地图炮和阴谋论.
  在这个层面上来说,花落去讽刺其为技术公知也是不为过的.
  因为技术贡献和那篇闻名的文章,大概是使得其有了点变化吧.

  不管如何,这两人的事本来并不是什么大事,只不过各自有了一定的影响力,于是小事也就变成了不小的事.

  人总是试图寻找令自己正确的理由,或者寻找令对方错误的存在.
  于是,不管是辩论也好,吵架也好,如果只是不断在挖对方的漏洞,那么离题是必然的结果.
  最终沦为互相攻击也是难免的事情.

  尤其是如果发生在众目睽睽之下.
  所谓为名所累.

  一旦将位置放置在自己会对其他人影响的时候,就会不由自主地对所谓的正确性变得极为敏感.
  于是,自己"绝对正确"的观念也就很难消除了.

  尤其在所谓的圈子里.
  
  所谓的圈子"艺术"和所谓"为人处事"的方式,有多少是真实的呢?
  一个东西,亲属远近对它的评价可能并不客观,也很难客观.
  所谓的人情分.像友情投票,亲情帮顶之类的事相信大多数人都做过.

  当人聚在一起的时候总会有极化现象,越封闭,越亲密,越单一的结构越容易产生.
  因为在一个相对闭合的团体里,所谓的准则和规矩,乃至真理都是趋同的.
  也就是说对于背离这些共同认识的东西,所遭到的必然是强烈反对,而不管其存在是否有合理性.

  一个极端且可能不正确的例子就是人类的道德约束.
  凡是违反道德这个"理所当然"的存在的,都会被排斥.

  所以,一个圈子呆久了,接受异样声音的能力也许就弱了.
  尤其是在一个称赞生颇多的圈子里,一个自己有影响力的地方.

  所谓盛名之下.
  所谓功名.

  就像微博上某前淘宝员工批评阿里的时候,总会有一群"忠诚"的阿里卫士予以反击.

  有圈子无所谓,只要判断力不要被各种声音同化就好了.

  到底,人是独立的人.

关于时间旅行和平行宇宙的一些观点

  其实这个想法在看完Steins:Gate之后就有了.
  不过由于有些概念还不清楚,也就暂时作罢.

  现在想写,不过是因为没什么兴趣去追查下去了,如果现在不记下来的话,大概就慢慢忘记了.
  
  其实想说的是,纰漏什么的,就不要去理会了,不过是属于一闪而过的一点东西罢了.

  狭义相对论的基础是光速不变,也正是由于光速不变原则,才能从经典的牛顿力学中得出非绝对空间.
  
  对时间的感受,大抵不过是一些状态变迁的印证.
  如同经典物理的t=s/v一样,不过是所谓位移的变化.

  于是,放到非绝对空间中,时间也不过是这种"变化"了的变化而已.
  
  如果要说"时间倒流"什么的,也不过是所谓的"负空间"了吧.
  

  所以,关于时间旅行之类的话题,个人还是持否定态度的.
  如果把时间仅仅作为状态变迁的计量来考虑的话,时间本身是没有意义的.
  所谓的倒流,回到过去之类的话,不过是倒果为因而已.
  因为时间本身就没有意义,不过是个计量单位而已.

  这也是之所以部队Steins:Gate太感冒的原因.
  毕竟,在基本的世界观上,是有冲突的.
  尤其是时间旅行这个个人认为接近谬误的东西.
  且不论其本身就存在所谓的祖父悖论.

  当然,你可以把平行世界牵扯进来.
  
  平行世界大概是受到量子力学的所谓不可观测性得出的一种设想.
  毕竟,假设量子理论是完全正确地解释了一切的话,那么,如同相对论所揭示的空间的非绝对性一样.
  从纯数学等式上面,是存在多种叠加状态的.
  
  也就是说,"同一时刻",其实有着各种状态.
  知道观测完成,才坍塌到特定状态.

  也就是基于这种不可观测性,所以,有了所谓平行宇宙的设想.
  
  换句话说,从某个特定观测点之后的"平行宇宙"其实只是类似分支的存在而已.
  它并没有多出"时间"的概念.

  换句话说,它的"时间"的概念,也依然只不过是一种度量方式.

  也就是说,即使把平行世界纳入到时间旅行的体系里,貌似解决了祖父悖论.
  而实际上,依然没有摆脱时间不过是个度量的设定.

  时间,是不存在的.
  
  至于平行宇宙,或者说平行世界,个人倒是并不排斥.
  
  毕竟,数学上,即使是常数N,但是在加入多一维描述之后的[N,D]也马上变成不可数的了.

  波粒二相性的存在,把事情拉到了一个以概率叙述的理论中.
  
  而概率这种东西,就是没有"不存在",只有可能性的大小而已.
  
  就像是The Matrix里Architect所说,我讨厌不等式,因为它代表了不确定的因果关系.

  如果要否定平行宇宙的论调,大概需要先把世界从概率的非确定性里拉回来吧.

  至于平行宇宙之间的"旅行",从数学表达上,不过是额外维度的数值变化罢了.
  而怎么实现,在于怎么找到这种控制额外维的方法.

  当然,其实每个人没时没刻都在"穿越"着.

  每一个"动作"都在把结果坍塌到特定状态.
  而到底是不是每个人,每个细胞,每个原子都是到同一个态,这其实也是不确定的.

  其实,"唯一存在"不过是[atom,extract_dimension].

Steins;Gate观后感

  花了几天看完Steins;Gate,也就是传说中的命运石之门.

  会起兴去看的原因在于,多处的timeline提及此为神作.
  于是,也就列入计划了.

  然而,看完后,也并没有觉得有如何特别出彩的地方.
  当然,也许是有所期望而后的失望吧.
  
  但,结论确实是颇为一般.

  在看到第5集前就稍微抱怨了下剧情的荒诞感觉.
  
  想想,用前几集的可以拉底水平,并埋设伏笔的手段,似乎是近期比较流行的手段.

  毕竟,用一种反差和所谓转折去营造一种出彩的感觉,多少也算一个捷径.
  尤其是在故事本身也许并不够出彩的情况下.

  13集的时候才有了所谓的目的.
  20集开始切到另一个生存目的.

  于是,总体来看的话,在剧情上难免有些支离破碎的感觉.
  尤其是前5集的沉闷,应该已经算超过了埋设伏笔的界限了吧.
  毕竟,这时间也稍嫌长了些.

  不过考虑到这是以游戏为蓝本的,也就容易理解13和20这两条路线了.
  所谓的分支或者后续剧情,于游戏脚本来说,也是很正常的.

  而20以后的,理解为真正的good ending的话,也不会有太大的意外.
  尤其是考虑到13/20都是偏向某一方的bad ending.

  在世界观方面,被人推崇的平行世界理念在这一作品中,个人并不欣赏.
  毕竟bug太多,而且逻辑上并不显得具有什么严密性.
  虽然明显的漏洞也不存在.

  只能说,构建在这上面的世界观不算完善.

  原因在于,既然提到了平行世界的概念,那么,纠结于alpha/beta两个世界的设定就显得有些不可理喻了.
  虽然,结尾引入了一个算是gama世界的设定,也就是不同于alpha和beta的第三世界线.
  但这样反而让整体世界观有些混乱.

  如果说前面的alpha/beta世界的二选一问题是某种因果论在里面的话,那么结局相当于是否定了这种因果论的限定.
  因为结果是产生了第三种可能.

  也就是说,把剧情往前推的话,alpha/beta的二选一问题其实是个伪命题.
  只能选其一的不过是个游戏/剧情设定.
  而不是世界观上的设定.

  因为结局本身是打破了这种设定的.
  如果强行把因果论引入,作为alpha/beta抉择的框架的话,只能说引入的是一个悖论.

  另外就是,引入来自未来这个概念,对于架构平行世界来说,算是一个自找麻烦的事情.
  毕竟,"未来"和"现在"的相互交叉很容易引入一个逻辑上的死循环.

  比如结局处,冈部伦太郎看着"自己"看到血泊里的牧濑然后跑开的事情,呢喃对方将会有难忘的XX天之类的话语.
  其实也就是暗示这第一集的时候,有类似的另一个自己在暗中做着同样的事情.
  于是,事情变成了一个一团糟的轮回里面.

  但如果是简单的轮回的话,那就无法解释未来的自己,为什么要派人回来,并给自己看一段手机视频然后要求救牧濑的剧情了.
  因为如果是轮回的话,那么这个未来的自己是知道结果的,于是拜托之类的话语也就无从谈起.

  当然,可以理解为是另一条世界线的事情.
  但这样跟最初的alpha/beta的抉择冲突了.

  如果就这样接受的话,那么前面的近20集便是毫无意义的赘述.
  于完整世界观的构筑无甚帮助.

  所以,仅从世界观方面来说,Steins;Gate不算出色.
  甚至不能说是完整或者说符合逻辑,更不用说经得起推敲了.

  不过,这部作品也不是说毫无供"过度"解读的地方的.

  至少,如果最初的荒诞路径能够坚持下来的话,应该也能成为一部另类的作品.
  尤其是,如果以菲利斯的心路为主线的话.

  菲利斯的Dmail造成的是秋叶原萌文化的退却.
  如果不管后期菲利斯对此Dmail的解释的话,那么尝试把它理解为对御宅文化的某种程度的反思也未尝不可.

  考虑到全片中充斥着对各种动漫文化的"致敬"之处.
  说这部片的原始观点是攻击,或者说反思御宅文化的话,也是说的过去的.

  男主前期的所谓中二行径设定.
  菲利斯的女仆和萌喵个性设定.
  桥田至的宅属性.
  
  更有趣的一点是牧濑这个所谓的天才科学少女,本身了解御宅文化却要装着不懂的行为.
  这一点多少也是可以发散的.

  如果全片朝着一种荒诞的,极端话各种御宅文化表现的方式发展下去的话,也难说不会成为神作.
  把它上升为一种文化反思剧也未尝不可.

  但也许原作的游戏世界观设定过于薄弱和有限.
  导致没办法很好地在这方面展开.
  而这种限制,似乎也能很好地解释为什么前期曾经花了近5集的时间在尽可能的营造荒诞效果.
  
  当然,也许这部作品之所以为人关注的点并不在于故事和情节有多么好,而是里面充斥的各种御宅文化用语产生的观众共鸣感.
  毕竟,目标观众便是这类群体,如果能产生先入为主的好感的话,多少也算成功了一半.

  总之,综合来说,命运石之门并不算一部非常出色的作品.
  甚至,如果不是平行世界这种受欢迎的题材的话,加上前期沉默的剧情和慢热的展开,也许就不会有人关注了吧.

  世界观上无所建树.
  剧情推进上拖沓.
  
  唯一有亮点的线索埋设,也因为过于浅显和套路,使得剧情很容易推测.

  所以,Steins;Gate只能说是很一般.

歧途的思维

  想起上周跟某人吃饭时候谈到的一个问题.

  之前一直很模糊Data Mining这东西.
  后来,做了些不算Data Mining的,但是需要类似思路的东西之后貌似有点头绪了.

  原本以为的DataMining嘛,如字面意思.
  数据挖掘.
  
  也就是说,你期望从数据中得到一些意外的东西.
  犹如被引用及神话很多的,关于纸尿片的案例.

  如果不深入想的话,会觉得数据挖掘是一件很美好的事情.
  你不知道的事情,通过挖掘会整齐地出现在你面前.

  而现在的想法是,其实数据挖掘.
  挖掘这个词已经概括了目前的认知.
 
  所谓挖掘,其实就是你原本知道那里可能会有什么,才会去所谓挖掘.
  某种程度上来说,数据挖掘其实只是通过结果来说明你猜测的准确度如何.

  换句话说,其实是你已经知道了结果是什么,只不过是通过这种手段来证明而已.

  于是说到数据驱动.
  
  所谓的数据驱动,就是让数据说话.
  而要让数据说话的前提是,你知道数据是什么意思
  换个角度来说,其实是你已经有各种预期了,然后通过对比数据,找出比较符合的一个.
  
  也就是所谓的fitting.

  这在某种程度上来说,其实也只是利用数据来验证自己的想法.
  
  于是,退一步想.
  这种数据挖掘其实是可有可无的.
  
  它依赖的还是人本身.
  它需要一种直觉,然后人通过这种直觉把它具象化.
 
  于是,把之前的认知推翻.
  数据挖掘其实就是检验你想法与现实符合到了什么程度.

  也就是一个model fitting的问题.

  而说符合到什么程度,这个其实也是很主观的问题.

  且不说它受你的预期条件的约束,更不用说它还受各种你可能不知道的因素的综合影响.
  结果可能只是恰好而已.

  也就是说,它依赖的还是人的建模水平.
  能排除多少干扰因素,能设想多少影响关系,能估计多少波动范围.

  极端点说,这其实跟空想一个idea然后实行没什么太本质的区别.
  
  原因在于,它始终是supervise的.
  有了一定预期,然后用结果解释结果.
  
  这看上去多少有些变扭.

  至少,纯学术上来说,并不优雅.

  而unsupervised的东西,看上去更复杂更优雅.
  但是实现程度和效果可能并不理想.

  尤其是,unsupervised也很容易地,在先期设计思维上陷入supervise的陷阱里.
  你还是需要知道某些特定的规律.

  毕竟,机器还是按照规则运作的.
  非确定性中,还是带有某种"确定性"的味道的.

  所以,试图依靠了解全部运作机制而做出相应决策的想法,感觉有些过于天真了.
  
  尤其是在数据涉及到人的行为的时候.
  人本身的不确定性,很多时候都是非理性的.
  意味这你对人的一个行为的结果,或者决策思路很难捉摸.
  
  如果不清楚输入输出的可能组合,也就很难有一套有效的规则来模拟这种行为.

  所以,还是觉得,在Social Network等涉及到人的地方.
  还是不要想着建造一个僵硬的规则,然后让人顺着这条规则走下去.

  而应该是构建一个开放的世界观.
  至于这个世界到底是怎样的,应该让参与到里面的人自己去营造.

  而不是创世者自己规划好了,然后让里面的人一步步走下去.
  这无论是对于造物主还是里面的生物来说,都是乏味的.
  
  未来可预测.
  这不能不让人觉得索然无味.

  而只有让用户自己去做三体运动,去通过复杂的不可描述的相互作用去构建的世界才能足够有趣.
  以及足够的强壮.

  而这时候的所谓"数据挖掘"才算是有点意义.

  因为你能了解这个"世界"的唯一途径就是数据.
  
  就像现实的人类社会一样.
  通过数学,去了解这个世界.
  去猜测这个世界.

  你完全不清楚你所创造的那个"世界"到底是怎样的.
  而此时的你,也才有兴趣去通过数据猜测这个你所创造的,但永远无法进去体验的世界,是如何的.

  即便,它最后并不能反馈给你"真实"的信息.
  但是,对于神来说,已经足够了.

  因为这个时候,创世已经是一件永远在进行的事情.
  而不是短短的"七天".

BalanceTree和交互设计

  "用tree描述交互流程,balance tree优化交互流程".
  这是前两天在G+和Twitter上说的.

  其实想法很简单.
  对于一个应用来说,都会有一个唯一的landing.
  即使是互联网的网站也会有一个理论上的主页,虽然,很多时候其实是某个特定链接.

  不管怎么样,只要使用一个东西,都会有一个最初的入口.
  所谓的landing.

  于是对应到tree,其实就是那个root.

  简单想一下,怎么描述跟这个landing的交互过程,以及由这个landing衍生出的其他东西.
  很自然的,第一个想法是state machine.

  然后稍微加些约束简化下模型,就可以得到一个唯一初始状态的状态机.
  于是,换个角度,其实就是一个tree.

  当然,实际情况可能复杂些.
  尤其是对于互联网,每一个地方都可能是入口.
  所以实际上,这个交互更像是graph.

  回到tree.
  
  其实tree本身便是graph的一个子集,只不过"单向"关系比较多.

  当然,tree也可以是双向的.
  只是,相对于纯粹的graph来说,直觉上联通性比较差.

  如果说实际的交互是一个graph结构,那么换个角度.
  每个交互序列其实都是从某个特定点开始的.
 
  上面说了,无论是graph还是状态机,其实都可以退化到某个特定的点.

  于是,说了那么多,想表达的其实就是,把东西简化下,约束下,交互流程其是就是一个tree结构.
  而且是节点间可以是双向关系.

  这算是解释了前半句.

  仔细想下,其实要说交互能够被tree描述的话,做的约束条件是它必须能退化成tree.
  也就是说必须没有交叉.

  形象地说,其实就是只能有前进和后退两个操作.
  一个前进操作不能越级,回溯到parents的sibling.

  即给定一个操作序列S,把序列里每个节点s的sibling考虑将来则有一个集合O包含s以及它们的sibling.
  也即是说,对于某个s的前进页面的集合F,必然有全集A,满足A=O+F
  即F和O是不相交的.

  只有满足这个,才能将整个交互退化为tree.

  而对于后半句,为什么要牵扯到balance tree呢.
  原因在于balance tree的一个属性在于其节点在插入和删除时候的auto balance.
  
  也就是之所以成为balance tree的原因在于,它的目的是使得整个tree的level尽可能地少.
  
  而诸多balance tree的实现里都是自适应.
  也即任何对tree的operation都附带着对tree level的维护.

  于是,投射到交互流程上面来说,你可以不停地修改增删交互点.
  而在修改的过程里,如果能够严格地保证整个交互满足graph->tree的退化原则,则整个过程其实都会自己维护交互深度/复杂度的.
  
  当然,它的完成结果并不一定是符合直觉的交互点安排.
  但是,它提供了一种辅助手段.

  而实际上,对于交互点的权值设置得越合理,那么对auto balance的最终结果做调整的概率就越低.

  证明很简单.
  当理论权值都是完美的,也就退化为寻常的数值插入了.
  
  而权值的赋予,则不能算是一个很模型话的东西.
  它更多的时候是一个依靠先期的对于交互频度的估计.

  虽然,它可以基于一些其他渠道的统计数据.
  但是,同时应该考虑交互环境异构的多样和复杂性.
  
  统计数据只能说明统计问题.
  说明不了个体问题.
  尤其是,这个统计本身受样本交互流程设计的影响.
 
  最后, "用tree描述交互流程,balance tree优化交互流程"这句话的意义其实在于.
  提供一种简单的约束方式.

  它的基本点其实就在于保证graph的可退化性.
  balance只是一个简单的工具思想.
  
  如此而已.

手机与云端

  大概是前两天吧.某群里忽然谈到了iPod的,然后提到了MP3/MP4.
  于是忽然冒除了一个想法.

  能不能用无线电波作为载体,实现类似音乐点播的功能呢,这样的话,存储是在云端,而功耗方面应该类似于FM.
  后来想想,其实现在的通讯技术就是这么做的吧.
  不然,如何实现移动电话的.

  于是,很简单的这东西应该可以通过 现有的SP等渠道方式实现吧.
  
  它试图解决的其实是手机的能耗问题.

  所谓的云计算,大概的一个着力点其实也是在于能耗,或者说资源的高效利用上.

  毕竟单纯以CPU计算能力来说的话,其实并不是每台机器每时每刻都在满负荷运转.
  但只要启动则就存在消耗.

  于是,能不能把这种资源利用集中起来统一分配下去,也就成为一个有利可图的事情.
  从这点上来说,其实有点共产主义的味道.

  实际上,现在的云收费也大概是按劳分配的方式.
  
  想来,也唯有纯粹逻辑的机器能实现这种理想机制的运转.

  回到手机上,或者回到普通云端接入设备上,其实就是把某些功能委托出去.
  
  在技术上,其实也是有某种二八原则的.
  最简单例子就是cache.

  Amazon的Sink便算是这种应用概念的产品化.
  一个页面在一定时期内的多次渲染结果其实是一样的.
  而同时同一个渲染成页也可能供给不同的客户端使用.
  于是,在云端处理的话,那就大致是一次渲染多次使用了.

  而链接预测更是这种想法的延伸.
  如果一个链接点击频度超过一定,那么它被点击的可能从概率上来说就高些.
  如果结合Amazon擅长的推荐系统,那自然又可以省下不少功夫.

  从某个角度来说,Google的Instant Search加上Suggestion的话,其实也可能实际上增加了搜索的命中程度,降低了服务开销.

  印象中,似乎是有人在搞游戏的云端渲染的.
  更早一些时候是一些学术性的分布式计算,比如算DNA之类的"公益性"性作品.

  实际上,以手机来说,其实是个很尴尬的情况.

  现在的手机单机能力在攀升,而云端技术和带宽传播速度等都在不同程度地提升,看上去,似乎是无论如何都是间前景光明的事.
  只是一谈到现有的电池技术,就显得虚无缥缈了.

  大概也因此才有了平板的立足之地吧.
  一个介于正统Notebook和手机之间的过渡产品.

  也不知道续航能力这个问题什么时候能解决.

  虽然是有类似无限点充电之类的技术.
  但是总感觉不是很乐观.

  一来转化率是一个很直接的问题.
  二来辐射强度也不能不是一个需要考虑的点.
  最后是即使上述都解决了,设施建设也是个大工程.

  当然,也许根本不需要设施.

  比较,光也是种电磁.

  不过,感觉还是改变能耗方案来得靠谱些吧.
  少些本地计算能力,也就少很多能耗.
  再把屏幕技术革新下,看有没能利用自然光或者其他什么特性的材料,把屏幕这一大块降低.
  或者去掉屏幕,把距离往眼睛上靠,视网膜成像技术之类的.
  剩下的就是纯粹地提高传输速率了.

  到时,手机大概就是个类似收音机一样纯"被动式"设备了吧.只不过还有"主动"发起功能.

  也许,连"主动"其实也不存在了.
  比如量子纠缠.

无题

  发布会结束,没有iPhone5,但也没有想象中的欢乐场面.
  把5改为4s本也是件很简单的事情.
  谁会在意.

  其实,大概从头到尾就没人在意过是否真的有iPhone5.
  因为这对于有些人来说,不过是一笔意外之财.
  有自然好,没有,也无甚关系.
  毕竟,本来也不曾失去些什么.

  也无所谓愚弄与被愚弄.
  毕竟,结果可能是部价值几千块的手机.
  真假倒是不值得计较了. 

  原来,只要有可能得利,也就无谓是非曲直了吧.

  当然,也大可说一声不是自身无能,而是奸商太狡猾.
  对方使了诈才上当的.
  只是,对于一部确然不清楚是何物的东西,那个确定按钮也是扎扎实实地自己按下的.
  由不得其他借口.

  自然,这只不过是一时的贪小便宜,认了也无伤大雅.
  毕竟,到底是个人.
  所谓无利而不往.
  倒也是情理之中.

  于是,只要给些小利,也无心手中的是否是事实了.
  大抵是能拿到手的便是踏踏实实了,至于传出去的是真是假,也无所谓了.
  不过是拿人钱财,替人消灾.
  何况,本也并未曾实质拿到些什么.
  换个角度,自身也是个受害者,也能坦然一副备受欺凌的模样.

  本是平民百姓,也无需用如此的道德枷锁于己.
  
  毕竟,或得利益者,大概也能有既得的一天.
  且不管是否真的有.
  
  也许有,总比没有来得强.
  这便是逻辑.
 

无关Google与Moto

 Google收购Moto的消息不用几个小时就消停了.

Social network的新媒体属性确实颠覆了很多传统媒体的存在方式.

现在的消息一般是通过社交网站的Breaking news方式突发迅速扩散.
而此前,资讯的传播还掌握在门户网站,报纸电视等的手中.

如今,第一手的消息已经不再是传统意义上的记者了.
传统媒体的存在意义也就大为削弱.
至少,以传播第一手咨询为定位的传统媒体是注定失败的.
快不过网络上的没一个人,就别谈所谓的新闻.

但社交媒体的缺点也很明显.
只有速度,质量和深度,乃至准确性都没有可靠的保障.
比如近期的一些群体性时间和公共丑闻,消息和谣言保存,而且多是一些简单信息的罗列搜集.

对于背后的因果由来,还是传播不够.

相对于"真相",这个记者的基本职业素养来说,大多数人在乎的还是新鲜度.

就像一个小孩得到了一件新玩具,总恨不得第一时间炫耀出去.

从这个层面来说,这正是传统媒体需要扬的长.
但即便如此,转型还是不可避免.

轻博客和富媒体的概念,反映的正是那些新兴媒体所力图完全占领舆论阵地的尝试.
鼓励用户经营内容,从而试图提高信息质量而不失速度.

信息在社交网络引爆,然后传统媒体深入,最后公众完全吸收.
这是当前信息传播的主要模式.

接下来是新媒体把传统媒体踢出局,还是传统媒体王者归来呢?

抑或前所未有的第三种存在,从此以后再无所谓"新闻",资讯产生即送达? 

杂谈Twitter图片功能

有Twitter加入图片功能想到的.

虽然图片把Twitter的信息类型弄复杂的,但未比就是一个退步.

图片破坏简洁的原因在于,它可能带来不了更多的信息量
文字基本上已经足够了.
即便需要使用图片的场景,一个URL就可以解决.
所以,似乎并没有必要引入图片或者其他所谓的富媒体.

但是换个角度来看图片.
比如instagram,这可以说是一直基于图片的交流.

更广泛地说,SNS,乃至整个互联网不过是某一种形式的互相交流.所谓信息流通.

如果把图片看出一种特别的交流方式的话,twitter未必不能引起另一种流行.

比如QR code,它能代表的不仅仅是一张图.而是一种信息存储介质.
它可以是任何形式的信息,而不仅仅是图片.
它甚至可以是一段程序,只要你的解码是定制的.

即便它有着大小的限制,但是只有一个URL,它就可以是任何东西.

即使抛开QR code,图片可以做的事情也很多.
实际上,图片里嵌套Torrent已经不是什么新鲜事了吧.
图片做加密通信也是很直接了当的,尤其对于Twitter这种透明化网络.

一个东西要称为革命性或者震撼人心的话,未必需要什么彻底的从无到有.
它需要的也许只是Make it different.

一个东西,你觉得它就是这样的,你不会感到惊喜.
除非它以你想不到的方式出现在你眼前.

某种程度上来说,创新不完全是创造,而至少一个Magic,一个小把戏.

所有,twitter的转变未比是个坏事.
当然,对于Twitter来说,可能图片就只是图片.

但Twitter的神奇向来不是twitter自己产生的.
第三方的各种奇思,才让Twitter有着特别的魅力.

没有新浪就没有微博

  最近由于接连几个"名人"宣布离开新浪微博,也由此,新浪的一些下做手段再次曝光在人眼前.

  虽然,新浪删贴,屏蔽信息什么的,相信很多人都经历过,有时候,也报以一种理解,毕竟,言论审查是一种国内企业回避不了的境况.

  但是新浪做的审查远超出政治,谷奥的事,对宋石男等两面派的事,郭美美认证的事,甚至今天性感玉米吐槽抄袭视频的事,这些其实都只关新浪利益.

  新浪的审查不在于政治,而在于它的媒体属性.
  作为传播媒介,需要为政治服务,作为一个非中立媒体,它需要为自身利益服务.

  拟人话一点来说,新浪就是一个时刻准备着出卖一切可以出卖的利益.

  一个纯粹的商人.

  所以,用户什么的,对于它来说不过是可供套现的工具,用来点缀国富民强,上下繁荣的工具.

  第三方开发者也只是因为有暂时利益而已.
  当新浪养肥了,一样可以宰杀.

  前些时候Yibo等这些第三方客户端因为同步其他微博的问题,曾遭到API限制,这不能说不是一个先兆.

  僵尸粉的出现,各种语录心灵鸡汤的营销帐号的养成真那么容易么?大量帐号的关注,就没有反spam机制?就不会对这些原本非vip的用户造成的服务器流量/压力报警?

  可以说是KPI的罪,但至少,这是新浪默许的行为.

  考虑下新浪近期打算推出的一些东西,不难联系到腾讯的帝国.

  只不过新浪是打造一个打着开放平台的更封闭的帝国.

  而这些,对于普通用户而言意味着什么?

  意味着你必须把跟新浪有关的东西容升为敏感词.
  意味必须小心地跟着新浪的舆论方向走.

  要么就转转语录八卦星座.
  把它变成只有转贴的微博.

  把新浪比做党.
  微博比做天朝.

  其他的,认真你就输了.

Google plus的一些看法

  Google plus还是一款有些超前的产品吧.

  Circle的概念还行,算是解决了隐私和信息单向传播的问题.

  除了这个和sparks,G+其实和buzz的差别不大.
  
  G+没有同步功能,大概是吸取的buzz的教训.
  同步意味着创造内容的热情会降低,也就是会减少这个网络存在的价值.
  因为信息都是从其他网络流入.buzz的存在只不过进一步查缺补漏罢了.

  但是,对于G+来说,不同步并不意味这就有内容.
  没有内容,就没有属于自己的信息流动.
  没有信息,网络本身就没有存在的必要.

  把circle和buzz结合起来考虑呢?
  G+的关系其实很弱.甚至比twitter follow关系还弱.
  它更倾向于一种临时的,或者说随意性比较强的联系.
  一个circle的建立非常廉价和安静.
  而由于circle的channel特性,它非常适合做特定对象群体间的讨论.

  这里可以看到wave的影子.
  Circle和wave在某种程序上是相似的.
  前者可以看成是wave的简化版,一个单纯的在线协作/会议工具,尤其是结合handout,基本上可以说是传承了wave的有点,摒弃了wave宣扬的华丽的强实时.

  然后考虑下sparks.
  这东西跟google news其实差不多.
  出现在G+的原因大概是为了加速信息的传播.
  同时保持G+作为一个信息入口的优势.

  毕竟,G+的通知功能几乎是无处不在的.
  
  综合考虑Sparks和circle的话,其实G+的定位应该是一个内容集散地.
  从spark/circle里获取源信息,然后到circle里加工.

  但问题是,这个东西之前buzz已经做了.
  G+难道只是换个展现方式而已么?

  考虑下,如果circle引入gmail priority inbox的模式,sparks 引入推荐算法的话,那么G+还是有可能成为一个革命性产品的.
  想象下,sparks通过推荐算法把关注点筛选出来,circle通过机器协助归类,那么一个话题在一个circle就可能引发更大的讨论和共鸣,于是信息的价值以及网络本身的价值就体现出来了.

  但,这多少过于理想化了点.
  而且,依照Google的思路,它应该是把人类社会的运作看成是纯粹的信息流动了.
  人类的社交行为只是信息流动的表现方式之一.
  于是,Google把人类社会当作一个巨大复杂的神经网络,试图建立一个G+去training 这些信息.

  于是G+能不能成功,在于用户能不能正确地使用G+了.

SocialGraph的一些计算

  一直想看看实际的social graph是如何的.
  或者说六度空间在实际中到底是到达一个什么样的量.

  毕竟六度这个东西是基于一个纯数学上的假设的演算.
  即,每个人有固定数目的关系,并隐性假设了所有人都是相互联通的.

  实际情况可能是,一个群体"蔓延"到一定程度上之后,就再也无法扩展了.
  实际的例子是,一个与世隔绝的生活群体.
  或者说未发现的人类聚积地等.

  即使在简化地多的social networ里,也可能存在大量的鼓励点.
  极端的特例就是一个用户,没有任何好友.
  这就构成了纯粹的孤立点.

  于是,对于social graph,首先要确定的这个graph的连通性如何.
  或者说覆盖率如何.

  对于给定的一组好友关系,如何确定是不是一个连通图呢?
  
  换个思路,如果是一个连通图,那么就意味这任意两点之间存在着一条路径,使得这两点是连通的.
  
  推广一下就是,在一个连通图里,对于一个给定的点,其他所有点都存在一条路径使之到达这个给定点.
  也就是,一个graph可以退化为一个tree.

  回到最初的问题.
  即,对于给定一组形如:
  peer | friend_1,friend_2
  的输入数据,其中peer表示一个节点,friend_N表示这个节点的好友.
  如何从这个graph里过滤出一个sub graph,使得这个sub graph是连通图呢?

  前面提到,连通图的一个充要条件是它可以退化为一个tree. 
  于是,要做的就是把这组数据生成一个尽可能大的tree.

  一个直接的思路是,把id号最小的peer作为tree的root节点,然后往下爬.

  另一个思路是让每个节点自己聚集起来.
  即,每个节点寻找自己能够达到的id最小的节点.
  这样的好处在于,即使原来的graph不是连通的,但是迭代结束后,也能得到一个cluster了的结果.
  即,几个独立的互不连通的grpah.每组graph有着以graph中最小id为root的tree.

  那么,具体怎么做呢?
  其实是类似路由广播的思路.
  对于每一个节点peer,在每一次迭代开始前,都存在一个可以达到的最远节点parent.
  
  比如,在第一轮迭代开始前,这个peer可以达到的最远节点就是friend中id号最小的(包括自身在内的friend)

  于是,在每一轮迭代开始的时候,把当前的parent广播给friends就可以了.
  同时,由于这个peer同时也是被人的friend,所以,自然会收到来自friend的广播.
  在这一轮迭代结束前,该peer根据收到的广播和原来的parent比较,并从中选出最小的id的作为新的parent,进入下一个迭代.
  这样,当所有节点都不在更新parent的时候,就代表tree的生成结束了.

  用这样的思路对一个有大概4000w个peer的graph跑hadoopjob,大概是7轮左右就停下来了.
  结果是有大概存在12000个互不联通的graphtree.
  看上去碎片化很严重?
  
  其实有将近4000w用户是在同一个tree下面的.
  其余的tree都是最多只有几百人小group.   
  99.27%的人都是可以回溯到同一个root节点的.

  也就是说,虽然social graph不是完全连通的,但是基于这个样本的结果,也大致可以认为是连通的.
  
  基于这个结果,就开始考虑,在去除了那些不连通的部分之后,在身下的graph中,任意两点间,最多需要经过多少个中间节点才能到达彼此.
  也就是六度空间中的"度"数在一个具体的样本中会是多少?

  理论上说,这是一个寻找一个连通图中,给定所有任意两点间的最短路径的集合,寻找这个集合的最大值.
  
  按照前面广播的思路,可以对任一给定点,算出其到其他所有点的最短路径,然后取最大值.
  扩展开,把这个过程迭代,应用的所有点之后就能得出这个六度空间的度数.
  
  但这似乎只是理论上可行.

  用前面的tree的思路的话.
  算出tree的深度,可以得到这个度数的下限.
 
  即,给定一个tree,理论上的最短路径的最大值就是tree的depth*2.即两个最底层节点之间的通过root才能互通的情况.
  这是这个度数的理论上限.
  而且是以当前tree的root为特例的上限.

  实际情况可能会更复杂.
  所以这个思路意义不是很大.

  一个模糊的直觉是,可以把这个不要退化为tree.
  直接是graph,那么这个graph如果存在一个高阶/多维的数学模型的话,那么是否可以让他低纬投影之类的.
  这样,就能退化成算distance或者取值区间范围之类的问题了.

  比如对于一个特定的样本,对于peer本身,必然存在一个最大的friend数目上限N.
  也就是说,也许可以把它描述为N维空间或者N阶方程式之类的么..?

  这个估计还需要想一想.   

从药家鑫案想到的

  对于药家鑫案,最开始直觉上的伪善让我觉得不该死刑.

  但某群里某同学的一句话让我想了很多.
  "(不判死刑)效果就好像当年南京老太案件一样"

  确实,药的自述作案动机也承认,在交通肇事中"他不死就是我死"这种观念其实应该一直存在的.
  药案本身已经算是很有社会影响力的一个案件,不严惩,确实有可能会对社会造成不良影响.

  也就是说,死刑是必须的.

  然后,抛开这个案件,死刑是不是必须的呢?

  死刑的目的是起到震慑作用.
  换句话说,就是起到增加犯罪成本的作用.

  以故意杀人为例.
  对于受害人一方来说,无论执不执行死刑,从纯理性角度来说,只要罪犯受到制裁,收益都是正的.

  所以,从这个角度来说,死刑对于受害人一方来说,意义不是特别大.
  也许除了短期的一些情绪意思之外.
  当然,有可能长期收益.
  
  不管怎样,受害人一方,理性收益是正的.

  对于罪犯一方.
  不死刑的话,面临的成本是监禁和劳动.
  长期来说,损失在于服刑期间的损失,以及潜在的出狱后的损失.
  
  对于拥有平等观念和健全劳动体系的社会来说,出狱后的损失也许不大.
  但,如果固有偏见比较大,且劳动体系不健全的社会来说,出狱损失可能比服刑期更大.
  
  而死刑的话.
  对罪犯一方基本是短期损失.
  因为作为独立客体的存在已经终止了.

  唯一的特例是比如作为家庭唯一劳力的情况.
  这时候的损失就会牵涉到无谓的家庭.
  也就是引入了无谓损失.

  于是,对于罪犯一方.
  死刑不死刑,以及犯罪的成本问题,跟社会总体环境有关.
  即,家庭劳动力的普遍构成结构,社会观念,社会劳动体系构成有关.

  对于区别于受害人和罪犯的第三方,社会来说.
  如果以有罪论出发,即认为存在潜在犯罪的话,那么以上的成本计算就是有效的手段.
  毕竟,在有罪论的基本假设之下,成本的核算自然会被考虑到犯罪决策中.

  如果以无罪论处发,即承认犯罪都是偶发性的.
  那么就没有所谓的犯罪预算了.
  
  在这种情况下,就应该不启用死刑了.
  毕竟,基于犯罪是偶发性的假设,也就是犯罪是没有必然性的,死刑的惩罚也就没有意义了.

  于是,综上,如果死刑要有意义的话,需要
  1.有罪假设,即存在潜在的犯罪分子.
  2.家庭劳动力结构比较单一,或者社会偏见小且劳动就业体系完备的社会.

  这似乎是一个有违直觉的谬论.
  如果以贵国的社会情况来说的话,似乎更不适合以死刑来作为震摄手段.
  而是一个中长期的监禁刑罚?

  而传说中的美好的基于有罪假设的部分西方社会,则似乎更适合于启用死刑?  

  于是,回到药家鑫一案来说,似乎死刑并不是最好的处理方式.

  当然,药案目前的发展已经脱离的纯粹刑事案件的范畴了.
  
  CCAV和有关部门错误的舆论引导,已经把它变成李刚案的后续.
  于是,对于李刚案的不满,群众和媒体们只能通过向药案施压的方式发泄.

  这已经不是法律或者其他足够纯粹的问题了.
   
  这已经是一个社会矛盾驱动下的情绪性对抗了.

  所以,药家鑫只能死.
  不然,下一个药家鑫会被要求死的更惨.  

百度文库的对错

  上次Google Book没觉得有什么问题.
  这次,百度文库的事,才开始想其中有什么问题.
  果然,有时候还是不够中立.

  其实,百度也许在法律上并没有什么过错.
  毕竟,它不是图书的提供者,谈不上是publish的行为.
  而对于图书上传造成的影响,大体跟P2P的合法性与否差不多.

  即,对于UGC的内容,平台本身有没有责任.
  
  对于音像制品,软件产品等相对成熟的东西来说,平台的责任很难划分清楚.
  因为这些产品本身有比较明确的适用/版权说明.
  提到涉及的范围权利等.

  而图书,至少对自己身边的几本来说,并没有明确的权利划分.

  也就是说,购买图书这个行为,其实是一个并不明确的行为.
  购买的到底是什么?

  诚然,对于图书内容的引用,涉及到著作权,但是,购买之后呢?

  买到的是什么,适用于什么范围.

  以其他产品来说,可能限制了copy的数量,和copy适用的范围.
  但是,图书呢?

  没有copy.
  那阅读这个行为呢?

  比如,某人买了这本书,是只能自己看呢?还是可以借给别人看?
  想Amazon的kindle,貌似是有提供互借的.

  而日常里,相互交换阅读也是很正常的一件事情.

  对于百度文库的这种行为,其实可以理解为一个租借场所也不为过.

  于是,从法律上来说,似乎并不违法.

  但是直觉上,这又是一个不合理的事实.
  
  它的不合理在于,适用范围上.
  购买行为,所导致的所有权问题等等.
  都是并不明朗的.

  这在网络还不发达的时代可能并不严重.
  因为交流成本的问题,一本图书的流传/借阅范围并不会产生很大影响.
  于是,图书行业也并不关心这个早已存在的漏洞.
  或者说,其实有关心过,但只是对于出版行业.

  所以,才有了对图书馆博物馆之类的,能够产生大范围影响的案例进行豁免.

  但是,互联网的发展,把这个漏洞放大了.
  
  它不仅仅是个人与个人之间的交换,不仅仅是熟人与熟人之间的交换,甚至交换的增长速度可能是非线性/级数增长的.
  在这样一个环境,出版商,或者说图书版权所有者们,对于图书的流传的把握能力就失控了.

  因为这本是原本的契约里的由于含糊不清带来的漏洞.
  在对于错之间的一种存在.

  现在,百度文库的出现把这个问题彻彻底底地暴露了.
  如果说之前Google还算是一种双赢的解决方案的话,那么百度的则是完全的利用漏洞玩的一场游戏.
  
  合法但并不合理.

  其实,本质上来说,百度文库这件事情也许算是为出版业的转型提供了一个契机.
  因为只有这种血淋淋才能让那些不能接受新事物的人,不得不为寻找盈利模式而努力.

  即便百度妥协了,但是这个漏洞已经暴露出来了.
  而且,即使没有百度,事实上,盗版/网络传播的问题已经存在已久.
  出版业也不是不知道.
  
  说到底,百度也不过是把一群掩耳盗铃的家伙的遮羞布给彻底拉下来了罢了.

  作家们遇到的问题其实是寻找新的盈利模式的问题.
  在承认互联网的游戏规则下寻找新的契机的问题.

  本来,Google其实已经为他们寻找到了一种途径.
  一种算是双赢的,互联网味道十足的模式.
  可是他们拒绝了.

  在音乐行业都开始考虑转换模式,采用在线/流量等盈利的探索方式的时候,只有出版业还在坚持游离在互联网之外,似乎这样能够独善其身.

  而百度很好地出来证明他们错了.

  所以,即便这次百度低头了.
  但如果作家们依然悠然自得,希望以古老的方式,维持古老的生计.
  就很难说,作家这个行业还能存在多久.

  至少是传统出版意义上的作家.

  像起点的模式其实解决了一部分问题. 
  当然,它不能解决所有人的问题.
  毕竟,它是一个非常商业化的东西.
  
  而有些作家,可能是没那么商业化.
  或者说,需要十年磨一剑.

  说到底,好作家的定义在于,书有人看.
  而好作家如何赚钱,则可以从如何从看书的人身上赚钱出发.

  买书是一种,阅读也是一种.
  Google能把搜索编程一种商业行为.
  自然也就有人能把阅读变成一种商业行为.

  虽然,百度这次是很没下限,如有些人所说的,这是在毁灭整个行业.
  毕竟,就很多人的思维来说,在中国,能做大,而且独大,是最快最长久的盈利方式.
  因为这里从来没有垄断审查.
  从来是纯粹的"资本说话".

  但,至少百度把这一现实的问题提前摆在了世人的面前.
  怎么想,怎么做.
  
  总该会对作家们,和出版行业有所反思. 

关于Hadoop

  在hadoop里写了点东西,大概也印证了有怎样的环境才有怎样的解决方案.

  确实,在hadoop里,不像在一台机器上,能比较容易的mutex操作.
  毕竟,你要mutex 的东西都不知道物理上在什么地方,甚至还存在不存在.
  所有,这个是思维要转变的地方.

  在分布式情况下,有时候create比read/write来得更浅显易懂.
  毕竟,除了delete操作,其他操作都不会影响create的行为.
  而且,当delete操作也依赖于create的某些标志性行为的时候,一切都简化到create操作上了.

  比如,要进行任何操作,先create一个标志,表明holding了这个resource.
  
  当然,这中间也还是会有些问题的.
  比如,在hadoop里,这依赖于namenode操作的正确性.
  
  某种程度上说,这种解决方法其实是利用了namenode的单点性.
  由于所有对hdfs的操作都需要汇总反馈到namenode上 ,所以,用namenode去拦截调度也是很容易想到的思路.
  毕竟,所谓的一致性,是由namenode保证的.

  但是,如果是纯粹的对等网络呢?
  比如,没有namenode的?

  其实最后还是会归结到这种有中间节点的模型上.

  比如hadoop准备改造的mapreduce模型.
  实际上就是去掉的jobtracker的这个单独的job调度节点,把它分散到开来.

  也就是实际上来所,是在tasktracker上vote一个节点作为某一个job的jobtracker罢了.

  这其实有时典型的分层思维.
  跟ip地址的掩码模式差不多.
  加一层即可虚拟出许多隔离的东西出来.

  resource manager就是这个新加的一层.

  所以,从这个程度上来说,也许并没有纯粹的对等模型.
  多少还是有一些中心节点的.
  只不过这种中心节点的特殊性不强罢了.

  就像人的选举一样.
  本质都是差不多的.
  只是由于某些原因变得有些特殊罢了.

  所以,平等这个东西,首先是建立在公平之上.
  没有公平,也就没有平等.

  话说回来,hadoop或者说map reduce这个东西,也许又是Google重新修饰了一番的东西.
  就像Bigtable的概念一样,重新包装了下,以不太直观的形式描述一个很简单的模型/思路.

  mapreduce其实就是把计算分摊到各台机器上罢了.
  即使不用hadoop,写个脚本自己分块数据自己计算汇总也是可以的.
  只不过hadoop本身解决了分块的问题.

  而所谓的map/reduce过程,则多少有些无谓?
  毕竟,redcue本身其实也是一种map过程.
  至少从hadoop的实现上来说,是这样.

  而且,hadoop本身似乎也是这么认为的.
  这个从job的combine设置以及,不显式设置reduce数目的时候,job的行为可以看出.
  
  本质上说,hadoop的reduce过程只是map的特例.
  所不同的是output出来的数量分块比较少.

  当然,从编程接口上来说,reduce跟map的区别在于,reduce是key的一个汇总.
  但其实这是map output的sort使然.
  reduce也不过是根据output结果去取罢了.

  所以,其实mapreuce本质上就是一个数据格式的转换问题.
  只不过被放到到了分布式的情况下.
  多了调度和同步的问题.

  除开这些,mapreduce也许什么都不是.  

HDFS的碎碎念.

  HDFS说简单也简单,说复杂,其实也不复杂.

  它解决的主要是在集群规模大了之后,distribution的问题.
  更重要的是把disk的failure视为常态.

  因为毕竟,只是单纯的distribution的话,如NFS的也可以达到目的.
  但概念是Google提出的,它面对的问题显然不是一般人会常态遇见的.

  所以HDFS/GFS的概念主要在replication.
  
  理论上的模型也很符合直觉.
  寻找一个可用的节点,然后分发之.
  
  所不同的就是这种分发的具体实现了.

  HDFS的replication其实很简单.

  比如你upload一个local的文件到HDFS的时候,DFSClient会向namenode发起一个RPC的create请求.

  顺便说下,Hadoop的RPC其实有两套.
  一套是给各种node的用的,基于interface的reflection.
  另一个套是给DFSClient之类的,基于Invocaionhandler.
  但本质都是把方法名和参数以及连接信息什么的写到流里,然后在method.invoke()

  也许可以理解为前者是给server用的.毕竟有了local的instance.
  而诸如DFSClient的是没有instance的实现的,所以要InovcationHandler去hook.

  回到create.
  
  namenode会向FSNamesystem添加一个inode信息,同时记录一个lease.
  此时的inode为INodeFileUnderConstruction,表明是未完成的.
  而lease的作用是用来保证不重复create/以及一些超时处理.
  
  然后namenode将这个RPC的请求返回给DFSClient.
  
  DFSClient会开启一个DataStreamer去做copy and write的工作.

  首先是到RPC到namenode去申请block.
  此时的namenode会去查看FSNamesystem里的inode信息.
  
  namenode会检查inode的类型是否是INodeFileUnderConstruction,即未完成.
  然后会check下lease的信息,看时候有意外的已经replication的情况.(这个估计是以前有类似bug吧.)

  当然,在此时,一般这些check都会pass掉的.
  但,这是distribution的,所以,按照状态机来变换是最简单的事情.
   
  datanode会根据block size去选择一些datanode.
  在用DFSClient.copyfromlocal的情况下,block size是由参数fs.local.block.size决定的.
  其他情况下,是由dfs.block.size决定的.

  replicator在choose datanode的时候会根据replication的数目而略有说不同.
  当数目是<2的时候,当local也是datanode的是会被选上.
  其他情况则感觉datanode上的block数目和load做一个权衡.

  然后把选择好的naenode把block和datanode的分配信息返还给DFSClient.
  DFSClient则选择第一个datanode建立连接,把读到的数据写到这个选中的datanode上.

  在DataStreamer里还有一个ResponseProcessor的东西,在处理这个datanode返回来的ack.

  但是,这里只写往了一个datanode,那么replication怎么实现的呢?

  这个在datanode的实现了.
  datanode在经历过一些列初始化之后,会有一个DataXceiverServer去处理进来的连接.
  尤其的,没一个连接会dispatch到DataXceiver去处理.
  
  DataXceiver就是HDFS的IO操作的核心吧.
  
  当地一个datanode收到DFSClient发来的OP_WRITE_BLOCK请求时候,会调用writeBlock把读到的block写到datanode的local filesystem里.
  同时会取DFSClient传过来的datanode array信息,取第一个,然后与之建立连接,然后把把block信息和剩下的datanode写到对方的stream里.
  
  即,HDFS的replication就是通过这种级联的,pipeline方式的write扩散出去的.
  同样,ack也是一级一级地往前传递.

  至于写到datanode上的block大小限制是在DFSOutputStream里限定的.
  当写到这个数的时候会表明这是最后一个package.

  至于读则差不多.
  namenode会在返回datanode的时候稍微排序下.
  将local和local rack的往前排.
  因为client在取datanode的时候总是先取前面.

  至于local rack怎么决定的.
  这个在NetworkTopology里,没仔细看.  

浅谈用户价值模型

  某天被某叫去谈了某些事情.
  大体是什么打算云云.
  然后又说到了某部门以后要做的计划之类的.
  其中一个是所谓用户价值模型.

  听到这个词其实不只一次了.
 
  早前也想过,但没定论以及具体的实践还不好着手.

  最简单的衡量标准莫过于ARPU了.
  
  ARPU的问题在于,对于social game或者类似的用户流失很常见的领域来说,这提取有效用户数.
  当然,DAU/DMU可以一定程度解决这个问题.
  但即便以这两个为基础,还是避免不了每个月可能N%的用户是属于"新陈代谢"的.

  当然,如果用户的付费行为跟游戏时间经历无关,上面这个问题意义不大.

  所以,对于要不要修正用户基数的计算方式以使ARPU更精确,这需要看下首次用户的首次付费时间跟注册时间的关系分布.

  ARPU的另一个问题是,revenue的取舍.
  取所有历史数据当然最简单,但也比较没意义.
  因为如果这样的话,对于如果实际revenue衰减的话,可能在ARPU上反映不出来.
  
  所以通常的做法都是采用一定周期内的revenue来计算.
  
  这样的话,周期长短选择就需要些考虑了.
  毕竟,这个个消费周期的长短有关.
  比如一件商品可能固定在一个时期内没有多少销售,那么将这段时期作为一个独立计算周期来考虑的话,意义就不是很明显了.

  所以,ARPU的计算周期也应该是跟消费方式有所联系的.

  但是,很多时候,消费行为是无固定模式的.
  如何解决呢?

  其实换个角度,借鉴下AMPU的某些思路也许就可以解决.

  ARPU的目的是衡量用户revenue的平均水平.
  换句话说,对于包含付费和非付费用户的系统来说,其实讲述的就是将付费用户的revenue"分配"到非付费用户身上.
  于是,通过对于ARPU的计算就归结到:
  对于任意时间段t,可以有total revenue Revenue(t).
  而根据付费记录历史和用户创建/活跃时间,可以得到一个比较准确的T时段内的paid比率P.
  即ARPU=Revenue(t) * Paid

  从这个指标等式的两个因素可以看出,
  如果能维持一个相对固定的付费比的话,提高单价是简单快捷的提高ARPU的方式.

  当然,提高单价也许可能会影响付费比.
 
  但如果用户对价格的sensitive是可以衡量的话.
  假设销售价格p跟数量Amount的关系为Amount=Trade(p),
  价格对付费比Paid的影响为Paid=Sensitive(p)

  于是ARPU就可以修正为:
  ARPU=(Amount*p)*Sensitive(p) = Trade(p)*p*Sensitive(p) 
  
  从这里,如果有数据表明付费行为跟商品定价有关的话.
  那么可以很直接地从上面等式可以有
  ARPU=Function(p)
  即ARPU跟价格直接相关.

  那么Function应该是大致是怎样一条曲线呢?
  考虑
  Amount=Trade(p),价格和数量关系.以及 
  Paid=Sensitive(p),价格对付费欲望的影响.

  假设,对于这两个等式的认识都是常识性的.即价格提高消费数量增多,消费欲望降低.
  于是曲线Function(p)的趋势就取决于,是Sensitive占主导呢还是Trade占主导.

  对于Sensitive的取样,也许可以对销售物品价格和付费人数的关系做个计算.
  对于Trade的取样,也许可以对销售品价格和付费次数的关系做个计算.

  但最终ARPU不能解决的问题是,它支持纯粹考虑直接的revenue.
  它没办法衡量非付费用户,甚至付费用户本身的价值.
  它只是一个平均观测.

  那么,如何建立一个比较全面的用户价值参考呢?
  对于付费用户,相对简单,可以直接对其群体套用ARPU.
  但是对于非付费用户也许就要花些时间.

  比如,一个用户也许不直接付费,但是通过它的渠道过来的可能付费用户占了相当一部分.
  但是因为它没有直接的付费计算,所以价值被低估了.
  
  再比如,有些用户也许不付费,渠道也不怎么样,但是可能扩散性很好,或者活跃度很高,对于这类用户又该如何评价呢?

  这个其实可以参考adsense或者之类的思路.
  付费用户的每一次付费行为其实就算是一次点击,于是,对于其他非付费用户来说,就是参考content provider,或者campaign什么的.

  但是问题还是在于,如何把付费用户的付费行为转换为非付费用户的"广告分成".

  换句话说,就是付费行为跟非付费用户的相关度有多大?
  这么衡量这个相关度?

  一个简单但未必有效的方案就是.
  加入某个付费用户有n个好友,一次付费m的话,那么可以简单的对每个好友增减n/m的rank.
  这样的话,理论上,每个用户都会得到相应的价值rank.
  
  这样的话,一个问题就是,对于有很多付费好友的用户来说,它的rank很高.
  但它未必是有价值的用户.
  比如,它可以是故意加很多付费用户.
  或者它是一个沉默/不活跃/流失用户.
  这时候,即便它没有任何行动,rank也可能很高.

  如何过滤掉和谐噪音呢?

  可以考虑加入活跃度和交互亲密性来过滤掉.
  即在上面的rank的基础上,乘以有活跃度和亲密性生成的weight.

  随着而来的一个问题是,活跃度和亲密性如何量化.
  还有就是,能否把两者合并一下,变成一个普适的参考量.

  这是一个问题.
  
  对于合并普适的问题比较容易解决,可以转化为对行为的rank.
  参考下诸如豆瓣等的recommended就有大概模式.
  即,每一个行为都会得到一个rank.

  但,
  但是,
  如何定量?

  回到那个问题,要过滤的是那些实际跟付费用户没关系的人的rank.
  那么,什么是有关系的人呢?
   
  1.有相互访问行为.
  2.共同好友有显著重叠.

  这样的话,就简单多了.
  一共同好友所占的比例为基数,然后通过对访问行为通过类似facebook的like算法可以得到一个应该比较合理的weight,于是,算rank和用户价值就很直接明了了.

  一个有趣的问题就是共同好友衍生出来的其他一些东西.
  诸如social graph,不同游戏里同一帮好友的付费情况,交互情况等.
  以及,到底这个整个用户的graph是"联通"的还是..."移动"的...
  即,所谓的"6度"具体到某个特定群体是怎样的展现..

  诸如此类,不一而述  

对错之间

  想谈谈最近的一些事情.
  但落笔时又感觉无从下手.

  第一件是关于微博打拐.
  
  开始是持赞成态度的.
  毕竟,这于人人自危无暇顾及他人的社会现状来说,总算是一线善意.
  
  后来,打拐打出问题来了.
  随手拍的随意性,和纯主观的鉴定盲目,开始了冤假错案的闹剧.
 
  于是有人出来指责了,说这中廉价爱心是伪善云云.
  基本观点就是应该打倒之.
  
  诚然,随手拍有随手拍的自由,但也确实,这需要尊重他人的意愿.
  毕竟,某种程度上说,这是一种人生侵害,它多多少少会对当事人造成社会影响.
  它跟纯粹的随手拍是有区别的.

  某种程度上,这可以算是一种新闻采访的摄影.

  然后是衍生出的关于乞讨,自由,社会公平等的"争论".
  这相对无意义和过于扩大化了,按下不表.

  最初的问题是,对于这种廉价的伪善,该不该支持?

  第二件事情是今天网瘾战争的作者@corndog在微博对语录体的一些评击行为.
  大体原因是说,由于一些机会,潜入了解过网络推手的团队运作方式,发现语录体的微博帐号是有预谋的蓄养.
  导火线算是那条烧伤儿童转发即捐款的微博.

  对于这类转发即如何如何的言论,相信有一定经验的网民都能自行识别.
  然而事实是,很多人转发了.
  且不论其相信不相信.
  但这已然是为这舆论添砖加瓦.

  也当然,不能否认的是应该有相当一部分人确实是出于善意转发.
  因为一个转发成本并不高.
  即便转发了,于他来说也没什么损失.

  然后就像,@cordog的做法固然也有其道理,但是否过激呢?

  第三件事情是20号的茉莉花行动.

  像这类行为艺术已经不是第一次发生.
  像之前的黄丝带,若干次的快闪行动.

  twitter很多人都参加过.
  包括那些这次嘲笑茉莉花是无厘头的人.

  确实,这次茉莉花的宣言很网络风格,很无厘头.
  但是它被有意无意地跟中东局势联系起来,被冠以了"革命"的后缀.

  于是,当被号召的时候,许多人顾虑了.
  当真的把"革命"两个字摆在他们面前的时候,这些谈论民主民生的人谨慎了.

  尤其是当局同时也作出以为是革命的态度,去部署媒体,部署戒严的时候.
  民主人士们顾虑了.

  虽然口头上还在称之为"无厘头的后现代解构主义革命",但谁有知道他们心里怎么想.

  这三件事情,归结到最后也许就是,什么是对的.

  无论是打拐还是转发还是茉莉花,不管是哪一方,都有其所以为的善存在.
  不同的只是立场,或者眼界.

  而争端的焦点也在于不同眼界所带来的不同理解,产生的不同观点.
  
  人总很难避免伪善.
  尤其是在伪善的成本相当低廉的情况下.
  
  它的消极点在于,它可能本身不是一种善,而是一种居高临下或者类似的东西.
  而积极的一点在于,它表明,在伪善的成本/损益相对较低的时候,交换是可以发生的.

  前两件事情的伪在于,结果对于"行善"的人来说"没有任何影响".
  所以它是伪的.

  而能够明确批判其伪的人,在于他们回去追溯消息的真实性和考虑假如"行善"所造成的影响.

  也就是区别在于,思考的广度和取舍.

  茉莉花其实也是一个道理.

  对于有优越感的人说,很容易鄙视,或者感到无奈.
  因为这些行为也许于他们来说很简单.
  
  但对别人也许不是.

  于是有了对打拐的质疑.
  对转发的炮轰.
  对茉莉花的哭笑不得.

  想说的其实很简单.

  谁都会犯错.
  面对正在犯错的人,别想着试图告诉他这样是错的.
  而是让他继续.
  然后让他直面错误的结果.

  只有自己.
  才能说服自己.   

挠还是不挠

  趁着周末,把豆瓣上想看列表里的 黑天鹅 看完了.
  总的来说,确实不错.
  看完顺手给了少有的5星.

  虽然从剧情上说,开始没多久就大概猜到发展模式了.
  毕竟,nina老妈的行为,以及周围人对nina的评价,加上 黑天鹅 以及天鹅湖的故事描述,发展的思路很容易想到.

  不过毕竟这不是悬疑片,悬念还在其次.

  看片的时候,偶然会想起海上钢琴师.

  多少是因为钢琴和芭蕾在某些sense上是相同的.

  好电影的一个共同之处就是,你能够通过导演的镜头,看清楚一些东西.
  比如海上钢琴师对弹奏动作的描写,以及通过特意安排的场景解说音乐的手段,尤其是那段钢丝冒烟的经典镜头.
  无一不是借助镜头,借助别人的眼睛,学习欣赏.

  黑天鹅让人愉悦的一点在于,对各个排练桥段肢体动作的特写.

  尤其是借助nina本人心里的细微变化,眼睛,眼神的所视来表达.

  从本质上说,黑天鹅不过是天鹅湖的一种另类演绎罢了.
  通过nina本人的挣扎,来代喻黑天鹅桥段.

  总的来说,算是演绎出了这种纠结状态.
  
  影片后期,nina的幻觉正式白天鹅那种担忧和不甘.
  以及怯懦的具象化.

  对于 失去 ,这种感情的表现,在最后真正上台表演的时候,算是发挥的淋漓尽致.
  至少个人在看的时候是提心掉胆.

  作为一名芭蕾演员,年轻有限.
  如同nina离家出走前对母亲所表达的那样.
  随着年龄的增长,对碌碌无为的恐惧,以及对多年期望目标的向往.
  
  nina的悲伤的抓伤印象之一便是这种渴望:
  止不住的痒,却又不能挠.

  这里想起来红楼梦的陈晓旭.
  也算是一种痴狂.

  其实仔细想想,背上那个痒能发掘的东西貌似挺多.
  比如夜归宿之后,对着镜子拔出羽毛,明显隐喻的是黑天鹅翅膀.

  不过对于最后在化妆间黑化的表现有些失望.

  最初以为会是长出翅膀,可惜没有.
  然后因为只有一处的痒,以为在表现人物纠结的高潮和黑化的时候,会出现黑白两双翅膀的镜头.
  可惜没有.
  多少有些小失落.

  影片另一个不太好的点是对于nina母亲的描写.
  同样是nina离家前的那句对"龙套"的话语.
  
  这句话说的应该是nina母亲年轻时候应该也是芭蕾演员.
  而且从人物的身形气质,以及对女儿芭蕾生命的关注,似乎也可以佐证.
 
  但是房间里的画怎么解释呢?
  说她其实是个画家?
  也说得通.

  在nina某次路过她房间看到她边画边哭的镜头,联系她对nina说不要学自己为了某些东西放弃理想的话.
  似乎可以认为她其实是画家.

  另外,全剧对她母亲的性格刻画其实很游离.

  nina的白天鹅气质跟nina母亲严格到近乎变态的家教有关.
  从影片中前期来看,nina对swan queue的紧张一部分也是来与母亲期望的压力.

  甚至一度因为黑天鹅这部电影想表达的是
  nina在母亲严厉家教所训练出来的外在表现的白天鹅性格,而实际上是堕落的糜烂的黑天鹅.
  但是看到中前期就基本可以否定这个思路了.

  于是,影片无意表现她妈妈如白雪公主的恶毒母后般的剧情.
  那么,这样对于她母亲严厉家教的描写就有些过分了.

  从主旨上说,黑天鹅所要描述的应该是类似于陈晓旭的"入戏太深",和对艺术执着的沉迷/入魔.
  如果是这样,对她母亲的描写到使nina产生焦虑就可以结束了.

  也许是导演本身的摇摆,所以后期改变结局吧?

  这点从nina对于性的需求的压抑也可以看出.
  前期似乎基本是在说一个外人看来的白天鹅是如何养成的.
  以及白天鹅心里对这种压抑无法发泄的情感.

  后来笔锋一转,就到了对失去表演机会担忧产生的焦虑,以及一系列幻觉.
  这难免有些跳跃.

  如果从结局往前看的话,尤其是把nina最后那句perfect作为影片注脚的话.
  那么对她母亲以及性压抑的描写就显得有些多余.

  还有一点就是背上的痒.
  除了前面所说的隐喻外,也许还对应着nina对于角色担忧的外在来源.
  
  由于害怕皮肤问题而失去角色?
  尤其是她妈妈说,不要去挠.
  深层的意思就是,忍住,不要以为这些小事破坏了良好机会.
  而生理上的煎熬,比如彻夜难免,带毛手套等,则作为对心理上纠结的外在神经质描写.
  
  还有个可以挖掘以下的就是谢幕的方式,从高处坠落.
  如同nina本人的命运一般,在最辉煌的时候陨落,而且别人并不知道她其实已经消失/死去.
  
  一生的追求,换来一次的演出.

  一个题外话是,本来以为nina的教练是使她成为黑天鹅的引导者.
  因为教练本人的名声加上nina的性压抑.
  可惜不是,也是一个遗憾.

  nina心中的黑天鹅引导者其实是自己对艺术的追求.

  即是一种升华,同时也是一种毁灭.
  
  总得来说,这部片子虽然有些游移不定,但大致算是一个好片,在豆瓣打分的话四星是可以打的.

  至于为什么打了五星.
  只是因为看完没想太多,光顾着喊精彩了.

  无他
  如此而已.    

五分之一的书评

  年过完了,生活又一次回归.
  或者说,其实是偏离.

  毕竟,假期结束从来都不是一件能令人愉快的事情.

  在机场无聊,翻了几本书,找到个可看到.
  剑桥中华人民共和国史.

  大概是这个名字.

  说是中华人民共和国史,也或许可以说是毛泽东本纪.
  翻了50几页,基本上是谈论毛泽东,尤其是50,60年代的事情.

  这本书的观点是,毛是一个哲学家.
  整个中华人民共和国,或者说中国的社会主义不过是其哲学观的一种现实演练.

  从早期革命时期对黑格尔和马恩列斯的崇拜,到后来国内造神运动之后,的自我追求.
  泱泱大国,不过是它的一种理想演练罢了.

  说毛是个文化人,其实并不尽然.
  至少,也许他自己不见得愿意贴上这个标签.
  
  对于知识分子,在不同的时期,只是不同的工具.
  这个在所谓的百花齐放时代,以及之后的文革可见一斑.
  
  这本书有趣的地方是,对于中国国体政体的关于毛的一些材料.

  其实毛从一开始便无视所谓民主.
  即便是45年时期的国共合作提出的所谓联合政府观点,也不过是一时的权衡.

  在这一点上,不得不说年轻时候的毛泽东是位伟人.
  能够审时度势,懂得取舍.

  这或许也是能让蒋公剿匪不力的原因.
  
  只不过后来个人崇拜过头了.
  于是,便自我观点地绝对化了.
  
  一个人达到权利颠峰之后就是所谓的帝王,就是所谓的万岁,就是所谓的绝对真理.
  这大概是多数中国人都难以逃脱的一个宿命约束.
 
  于是,随着年纪增长以及功勋,帝国的不断壮大.
  毛开始摆脱苏联的社会主义影响,开始摆脱既定的哲学观念.
  开始创造自己的哲学世界.

  诸如对主观能动性的强调,对矛盾对立统一的诠释等等.
  这某种程度上说,后来的大跃进和文革正是这些哲学观念的试验场.

  所伟大之处便在于,弹指间灰飞烟灭.
  摆弄960万平方公里于手掌间.

  当然,毕竟他不是个完人.
  如同他自己经常"自谦"的说法,他是个粗人.

  革命能成功,社会主义能引导人民归附,如他所说的,民主集中制使然.

  在他的解读下,民主只是个可有可无的修饰词.
  另一方面,这也是他对对立统一的一种理解性运用.

  所谓民主集中制,是在集中前提下的民主.
  哲学上的咬文嚼字,于是便有了一定的放权和收紧.

  随着他个人不断的哲学上观念的挣扎,中国现代史如波纹搬发展.
  时而鼓励下放,时而又收紧.

  到底,他不是一个哲学家,更不是一个学者.

  用今天的话说,大抵是个民间科学家的水准.
  毕竟不是科班出身.
  没有系统和本质的按部就班.

  于是,仅凭这或可称为悟性的东西,从封建走向了新民主,再到所谓的共和.

  反观建国后的种种,其实就是他老人家的一篇习作.
  不断的尝试,不断的修正,然后不断地失败.

  年轻时候的经历让他觉得,知识分子不必是从学校出来的.
  甚至于,以他自身的履历来说,知识分子自然是要上山下乡而来的.

  文革时期的上山下乡,一方面是对知识分子的需求,一方面又是对知识分子的提防.
  需要他们,而又需要根正苗红的"无产阶级"指示分子.

  "百花齐放"时期所招致的知识分子对其无知的批判,更是让这位时值神话时期的先生恼怒.
  于是,十年浩劫和各种功臣的生死也就不难理解.

  一个观点是,文革的"不问世事",一方面即是借此报复,一方面其实也是源于道家的无为想法.
  所谓的退居二线,用哲学领导.

  对于毛的所作所为,其实正如他所终结的,唯一真理便是对立统一.
  他本身便是个矛盾的存在.
  确切点说,他是个阴晴不定,波动反复的矛盾存在.

  某种程度上说,是奇特的中国历史环境造就了这个覆手中国大半个实际的神话存在.
  而反过来,这些矛盾的所为,也打造了一个更加奇特的中华人民共和国以及凌驾于之上的党政军组织结构.

  所以,纵观来说,这奇特的西朝,其实从百年前就开始酝酿了.
  只不过,让他如此"奇幻"的原因在于,这么一个矛盾对立统一的人物,建立构架了一个如此有特色的中国.

  毛泽东.
  在一个奇怪时代,设计了一个奇怪社会.  

世界观的挣扎

  年关将至,博客也许就未曾更新.
  这只能说明生活平淡,无甚变化.

  上周去了新部门.
  于是有也许能够重新摸下hadoop系的东西了.
  
  但是对技术方面,信息还是乏乏.
  毕竟,虽然也工作了这么长时间,但是写的东西其实还是重重复复,不见得有什么长进.

  某人等说的对.
  也许是不知道要什么,也许是想要的东西太多.
  总是在游移,于是总是在选择,总是在徘徊.

  想起某同学也许已经超然了.
  当年从学校离开,为着自己的爱好执着了.
  然后现在重新入世做回程序员.

  这于我来说是一种别样的情绪.
  能舍能拾.
  所谓的禅.

  虽然公历新年已经过去许久,想想,也许也该做点计划.
  尽管,依然没有脱离顺其自然的世界,但是,多少有些动摇了.

  存在就是合理,这固然也许没错.
  基于这个前提也就很自然地会有一个推论,就是合理性的价值.

  这个是很自然的想法,只是以前没有想过.

  对于一个观点,肯定是一种合理存在,否定也是另一种合理存在.
  那么,合理本身是什么?
  或者说,回到本源,什么是合理的?

  用经济学来说解释的话,就是每个合理存在都有其对应价值,只是看如何取舍从而最大化收益而已.

  一个很简单的结论,却长期被困扰着.

  于是,顺其自然的模型也许就要修正一下了.
  要将假设合理对立面的另一些合理的存在,并评估它们的合理性优先级.
 
  简而言之,就是:
  承认事物的复杂性
  承认任何行为都存在其合理的解
  对于如何应对这些合理存在,依据的应该是合理性的价值.

  但这里隐含的一个世界观的冲突点是,在作出选择后,其他的合理性就似乎变得不合理存在了.

  也就是说,要纳入这个修正的话,就必须要同时解决这个目前不能接受的东西.
  因为这种例外的不对等,其实是对各种合理存在的不自由的限定.

  基本原则是自由,对等.
  而引入价值评判的话,就破坏了对等,进而影响评价时的自由.

  但是顺其自然本身就是一种选择.
  只不过这是一个本位缺失情况下,有外界条件互相竞争达成的结果.

  也就是说,原本的无为是基于自身放弃而达成的结果.
  即在这种自然选择当中,对于外界系统来说,是对等的.
  因为不对等的是自身和外界.
  源于,自身的放弃,使得"对等"偏向于外界.
 
  那么要引入价值评判进行修正的话,就需要将自我选择的跟外界选择对等么?

  随之而来的问题就是,这种价值的判定是依据自我,还是自我跟外界相互评定的呢?
  这是个问题.

  犹如一个循环依赖.
  世界观决定价值观.
  价值观指导世界观.

  一个可能的解方向就是确定一个价值观或者世界观,推导/推翻之.

  基于存在即是合理,那么,也就是会说不否认有冲突和竞争.
  也不否认选择是基于冲突/竞争相互作用的结果.

  于是,在对等化自身和外界的时候,所作的价值评定呢?

  无偏见是一件很难界定的东西.
  因为无偏见本身就默认了偏见的存在.
  于是,所谓的无偏见只是第三种偏见而已.

  一个方法是,以自身为体系,评价一个选择的价值.
  然后以外界为体系,评价同一个选择对的价值.
  
  这里所谓的价值是对于自身和外界这个统一体的世界而言的.
  于是,这里就曲折转换之后,有了一个相对公平和对等,同时有允许冲突/竞争存在的世界观了.

  简而言之,所谓正确的选择就是对整个世界的效用最大化的选择.
  与自身无关.
  与世界无关.