Happy birthday!

今天之所以快乐，是因为BC收到了有史以来最好的礼物，喜出望外。Paige的保密工作做得很好，以至于天天在一起，都没有发现一点端倪，Paige太棒了！BC是不是也能做到这样呢？总之，超高兴！至于礼物呢，则是BC期待了很久很久的PSP！前两天还在和同事探讨说呢！哈哈哈！估计晚上要睡不着了，反正这两天都在搞论文，没关系。

另外补充一下论文进展，明天的话再Review以下文字，打印好就可以GA了。接下来就是Movie月了，把错过的电影全部补上，争取多写影评出来。

本来不想再补充了，但这个消息太重要了，那就是WebSphere之父离开了IBM去了微软。只想Highlight一条，那就是Big companies needs big support，而BC就决心做个Big Supporter!

K-Means聚类

本来想用分类器实现自己论文中的一个监测功能的，但是发掘用于分类的训练样本的分类值没有定。想来想去就想到BC的老本行——聚类算法那里去了，不过以前的一些资料因为硬盘的原因丢失了，所以找了一些新的资料用Blog保存一下。BC研究的是中耳炎症检测，大概分成正常人、亚正常人、炎症患者和胆脂瘤患者，论文最大的好处是帮助医生找到亚正常人，毕竟已经是胆脂瘤的话，除了手术没别的办法了。因此选择K-Means聚类会比较好，但是懒得写代码了，这里有可以下载源代码的地方。

Everyday is deadline

论文、论文、还是论文……

什么时候能够是个头？

Simple Classifer

这两天在修改论文，导师说要多加一些深度和创新点，可以补充一些模糊推理、神经网络之类的东东。虽然本科学习过一些数据挖掘的算法，而且数据挖掘也是一种机器学习，但绝不是AI之类的范畴，因此说起模糊推理和神经网络，也会比较感冒。曾经想要好好学习一个Java下的分类器，但是工作和论文让BC无法分心，而且目前又在开发一个帮助Support更快上手的基于Excel的报表生成器。在经过来回踱步四五次后，想到一个最简单的基于01神经网络的分类器改进，丰满论文之余贡献与此。

前提：一个基于模型的分类器，输出为M(p)，p为离散参数。如果可以确定M(p)能够起到分类作用，但无法确定参数p，可以使用01神经网络进行二次分类学习。以下全部变量均属于[0,1]。

设新的分类器C输出[0,1]，结构如下：
0------->J0---\
M(P1)--->J1----\
M(P2)--->J2-----\
. .-------X-->C
. .------/
M(Pn-1)->Jn-1--/
1------->Jn---/
其中Pi为p的可选参数，Ji为权值，且Sigma(Ji)=1.0，输出为C=Sigma(M(Pi)*Ji)+J0+Jn。反馈方法为：
{Ji=Ji*(1+S), if M(Pi){Ji=Ji*(1-S), if M(Pi)>C*
{Keep(Sigma(Ji)=1.0)
其中C*为训练结果输入，S为学习速度。

将01分类器C接到模型分类器M后，就能够确定M分类器的参数p了。虽然p参数可以通过改进模型获得，但是这样能够增加模型M的复杂度，同时给论文增加篇幅，呵呵^_^，不好意思咯。

实习生、论文和DOA

IBM是很会“培养”人才的，记得以前“猎头谈高薪”那篇Blog里面已经说过，IBM培养的人才最适合IBM，却不是很被猎头看中。所以在IBMer们跳槽的平均年数在5~7年间。签下这么多实习生，无疑又为未来5~7年的人才仓库留下了充足的储备。
IBM签下七成实习生 http://www.morningpost.com.cn/article.asp?articleid=70601

论文时间表~~~（怎么一个慌字了得）

2006年12月1日前 学生完成论文初稿
12月2日---12月24日 导师与学生共同完成论文修改
12月25日 学生将修改稿交学院自评组长
12月25日---2007年1月7日 院内自评
2007年1月8日 自评评语反馈原导师及学生，并将该评语交学院（盛青处）
1月8日---1月20号 督促学生进一步完成论文修改
1月20---21日 学生将定稿论文交付力学所印刷
1月22日 学生交二本盲审论文给研究生部
3月19日---23日 各组进行论文答辩
3月27日之前 学生归档结束
3月27日 整理材料并做授予学位表决票（盛青）
3月28日---30日 召开院学位委员会议
4月上旬 召开校学位委员会议

DOA看完了，这部游戏改编的动作片真的不错，而且美女作为卖点，但是那个东方女忍者太娃娃脸了，娃娃的有点受不了。而且结局的大佛崩塌，颇有点别的意思，不过看在美女的份上也就算了。好了，大家晚安！

找工作，论文和敏捷开发

明天就要签Offer了，今天BC想把把这两个月的辛苦历程记录一下。在没有拿到Offer前，BC曾经也尝试海投，什么咨询、管理培训生、银行和IT基本上都投了出去。可是结果却很不理想：
Opera Solution：电话面试像突击检查一样，然后杳无音信；
华为： 第一轮技术面试因为没有充分准备，朝简单算法没有写出来就被淘汰了；
MS ATC：四轮面试后被淘汰，算法都能给出，但是细节部分没有注意；
Intel：同学帮我推荐后杳无音讯，对方经理对我简历过分谦虚而表示不满；
IBM CDL：从Intern到Offer都很顺利。
所以作为一名普通大学硕士研究生，BC的经验是：

1. 不赞成海投，筛简历按学校、专业或者关键字的基本是没希望的；
2. 专业很看重，做一名技术工人比转行找工作容易得多；
3. 英语很重要，语言沟通有问题的，再厉害也没用；
4. 不要太谦虚，简历要写得好一些，具体的能力由对方判断，不要输在筛选上；
5. 准备要充分，基础要很扎实才行，而且去的时候不要太紧张，会影响发挥；
6. 最好有实习，内部流程总会比外部流程要好一些，至少认识一些人。

今天Remy向我抱怨说他担心论文发在增刊上不能毕业，后来查了一下应该是正刊。这也算是上海大学的一种特色，研究生要毕业，论文必须发在核心期刊而且是正刊上。相比同济、浙大来说，这种规定真是要人命。总共两年半的研究升学习，一年是基础学习，半年至少留给大论文，而仅剩的一年时间要平均分给小论文、老师的项目和实习，实在是不够用。Remy已经很幸运了，导师帮助他发会议，结果中了个中国图象图形学报。可惜BC没这么好运气，老师也鼓励发会议，但是发什么会议、怎么发和什么时候发，这些问题就再也没跟BC提起。幸好最后BC发了计算机应用，也算满意。想想BC的MM到现在还没有发掉，虽然已经帮她改过投掉了，但总是没有100%的把握。没有小论文意味着没有学位证明，真该死的规定！

网上看到一篇文章提起敏捷开发宣言：

个体和交互 胜过 过程和工具
可以工作的软件 胜过 面面具到的文档
客户合作 胜过 合同谈判
响应变化 胜过 遵循计划

BC作为一个Technical Support，是一个绝对的Process和Tools的支持者，所以对于个体和交互不是很理解，至少在大型团队中，建立在Personal Bond基础上的认同总是不能信任的。Working Software和Complete Document不矛盾吧，Working Software和Perfect Software才矛盾呢，总之这是Tradeoff的问题，而且很多不是我们Engineer能够解决的。Customer Partner这个我同意，也是IBM一直宣扬的境界。变化是一种Risk和Choice，好的PM应该能够制定出解决变化的计划，这才是好的计划嘛。BC很想尝试PM，不过要学习的东西还有很多，慢慢来吧。