解名缰 鸟倦飞

外婆

2021 年 12 月 01 日 | 分类于 生活

外婆终究还是走了。对于这个事实,家人们既感到突然,却也已经有所准备。在我出国以后的那段日子里,她患上了阿尔兹海默症,一开始是容易忘事,后来渐渐情绪变得不稳定,经常与家人发生语言冲突。而最后的这两年里,她已经完全不认识家人了,身体状况也迅速恶化。两周之前被告知她几乎不再进食,我们一众晚辈便回老家探望了一番,而那也是我亲身见她的最后一面了。

我仔细回想了两天前的晚上接到噩耗那一刻的场景。让我感到惊奇的是,那时候我似乎没有太多的惊讶或悲伤,甚至反而有些镇定。我几乎是像一台被编好程序的机器,挂掉电话,向学院报备离沪,找行政老师开调课申请,订火车票,预约第二天一早的出租车,收拾行李,最后努力让自己尽快睡着。我想这一切大概在两周前我从老家返回时就已经在潜意识里预演了很多遍,甚至考虑到了每一天方案的不同。

回到老家,按照这里的传统,送她的仪式持续了两天,故里亲朋也从四面八方赶来。人多的场合往往会掩盖掉个体的情绪,置身其中,我感觉自己更像是一个旁观者,见证了一项仪式的完成。这两天我并没有真正体会到我应有的悲伤,但我知道我会在未来某个独处的时刻,撤下所有心理的防御,然后意识到原来周围的世界已经不一样了。

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夜读

2021 年 08 月 01 日 | 分类于 生活

上一次整晚睡不着觉的时候,爬起来在手机上读完了《献给阿尔吉侬的花束》这部小说。在读之前被告知这是一部斩获各项大奖的科幻小说,而当时读完之后,才发现原来科幻小说还可以这么写。我想我那时候可能并没有看懂,但却大受震撼。

现在好像类似的情形又在重演。久不能入睡,就干脆起来找点事做。想起上次读得似懂非懂的《献》,就又重新快速翻了一遍。如果你还没有读过这本书,那么下面是一段毫无感情的故事梗概:

主人公查理是一位低智能者,32岁的他只有6岁儿童的智商。整本书由17篇他的自述笔记构成,而写这些笔记的原因是他参与了一个研究项目,即开展一项手术来提升低智人群的智力水平。17篇“进步报告”,记录了他手术前后的生活状况,也详述了他的诸多回忆和思考。

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三十而立Flag

2020 年 07 月 19 日 | 分类于 生活

以前曾经试想过,第一个三字头的生日会是怎么过的。今天终于有了答案,幸好,没什么仪式感,甚至有些仓促狼狈。

白天一大早就跑去做了个核酸测试,以备不时之需。在核对身份信息时要报一下生日,说完月份和天数,在年份那儿恍惚了零点几秒钟,一时没理清楚是该写今年还是出生年份。随后才意识到是因为一般填日期就两种可能,当天或者生日。今天凑巧前面的日期是一样的,所以产生了联想混乱。

白天剩下的时间基本都在整理准备打包的行李。这不整理还好,一整理房间就成了磁盘空间不足的灾难现场:从房间的一头到另一头需要经过旋转、躲避、跳跃等多个高难度连续动作。打包行李的过程就是个大规模有约束的组合优化问题,同时还要考察每样东西的运输成本和边际效用,最后得出的结论是送掉90%的衣服,然后保留90%跟砖头一样重的书。大部分的书没法扔掉的原因是几乎没有替代品,比如朋友送的,比如自己做的笔记。如果说今天一定得有些什么仪式感,那其中之一就是挑一些能带走的东西,让以后还能从这堆行李中还原出一段历史来。

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B站1000多集的柯南,该怎么追?

2020 年 05 月 08 日 | 分类于 生活R

在当前这个人均B站大会员的时代,上B站刷弹幕已经成了很多90后中老年前浪们日常的消遣娱乐生活。前不久B站买下了《名侦探柯南》的版权,一次性更新到了1031集(实际上暂缺942到993集,所以实际上更新了979集)。现在问题来了,1000多集的《柯南》肯定没法一集一集地看,那么应该如何科学摸鱼规划时间,做到劳逸结合呢?显然,下图给出的建议肯定是不可取的。弹幕里这些一口气肝1031集的同学,你们真的是认真的吗?

Conan danmu

其实既然是在B站,那么必不可少的一项体验就是跟着弹幕一起吐槽越来越飘逸的剧情,比如为什么柯南越来越明目张胆,连麻醉枪都不用就开始推理了,比如为什么过了一千多集小兰还是命案现场第一个发出惊呼的人。既然很多剧情已经看过了,那么现在重新追剧的动力似乎就变成了弹幕主打、剧情辅助的观影模式了。于是我有了一个大胆的想法,能不能直接找出弹幕最多的那些剧集,以此作为观影指南呢?

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自搭评论系统

2020 年 04 月 27 日 | 分类于 Blog学习中

在家宅久了很容易滋生拖延症,具体表现就是明明还有很多活堆着,但就是不想动手去做,导致最后浪费了很多时间在发呆上。最近一篇论文审稿快要到期,但审稿意见死活写不出来,于是昨天终于弃疗,索性给自己放个假,做点以前想做但没精力去折腾的事,其中之一就是试着搭一个能自己管理的博客评论系统。

在最早用 WordPress 写博客的时候,评论是直接整合进数据库的,不需要特别操心。后来改用静态博客,省掉了管理服务器的烦恼,但评论就成了一个麻烦。从那以来长时间用的是 Disqus 评论系统,虽说一直是免费服务,拿别人手短,但不得不说 Disqus 想力推的“社交元素”可能是这个博客最不需要的东西了。用 Disqus 总有一种“长恨此身非我有”的感觉:评论数据都是 Disqus 掌握,而且没法轻易导入导出,这对数据管理有执念的人来说是很难受的一点。

后来在网上看到了一个开源项目 Isso,其目标就是替代 Disqus,利用它可以把评论系统架在自己的服务器上,方便数据备份和管理。这个系统是用 Python 写的,而且存储评论的数据库是 SQLite,非常轻便,不需要动用 MySQL+PHP 这样的大型武器,要备份数据只需要复制一下数据库文件就行。之前注意到这个项目大概是两年前 COS 转静态网页需要找评论解决方案的时候,但那时候 Isso 功能还不是很完善,所以没有采用。昨天再次看的时候感觉已经差不多了,至少在我自己小流量的博客上可以先来测试一下效果。

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MCMC 探秘(一)

2019 年 12 月 28 日 | 分类于 学习中

最近在看一些跟 MCMC 有关的研究,发现有很多东西是以前在学校里没有接触过的,所以想稍微整理一下,方便自己、也方便读者未来对 MCMC 进行更深入的了解。这里我先立个 Flag,计划写成一个系列,虽然以很大的可能最后会鸽掉。本文是这个系列的第一篇,将引入一个重要的概念,几何遍历性(Geometric ergodicity)。

MCMC 的内容非常广,我们先从一个典型的算法开始,即 Gibbs 抽样(Gibbs sampler)。我们的目的是从一个联合分布 \(p(x,y)\) 抽取 \(X\) 和 \(Y\) 的样本,但通常 \(p(x,y)\) 的形式比较复杂,很难直接抽样。但如果两个条件分布,\(p(x\vert y)\) 和 \(p(y\vert x)\),具有某些特殊的形式,使得从条件分布抽样很简单,那么 Gibbs 抽样就可以派上用场。我们任意指定一个初值 \(X_0\),然后进行下面的迭代:

  1. 抽样 \(Y_i\sim p(y\vert x=X_i)\)
  2. 抽样 \(X_{i+1}\sim p(x\vert y=Y_i)\)

那么在一定的条件下,\((X_i,Y_i)\) 的分布会随着迭代次数 \(i\) 的增大而逐渐逼近 \(p(x,y)\)。

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