[INFO] Sea Level Rise Explorer

在全球暖化（Global Warming）的議題裡，海平面上升是暖化的嚴重後果之一，因此 Golbal Warming Art 利用 Google Maps 技術做了一個海平面上升探測圖（Sea Level Rise Explorer）網站，使用者可以找到自己的所在位置，看看居住地方的「告急」程度。如果想看台灣的狀況可以直接點這個連結。

這是不是庸人自擾，介紹這個網站的 Maple Leaf 2.0 說得好，擁有資訊總比完全無知好，無論如何還是由您自己判斷吧 （You can decide that for yourself, however I think having the information is better than not）。

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如何評估推薦系統（一）

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這是很多年前的舊文了，最近有些網友找到這篇文章，於是有了一些很有意思的對話，我記錄在下面兩篇文章，如果您有興趣，也歡迎看看這些簡短的記錄，批評指教。謝謝。

如何評估推薦系統（二）記一次推薦系統對話
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任何工作，包括學術研究與商業專案，都必須有衡量成績好壞的客觀標準（metrics），我們才能據以評估工作的品質以及判斷優缺點，並進而找出改進的方向。

我們剛接觸一個新的研究對象時，或許因為缺少標的物的相關知識（所以我們才要研究呀）；也可能因為缺乏經驗，不知該觀察紀錄那些資料，常常不能找到理想的計算方式與評估標準。但是隨著我們對於研究對象的所知愈來愈豐富，數學計算的工具與實體的測量工具越來越方便好用，評估量尺的可用性與實用性也隨之進化，能提供我們更多研究（或者是商業上的決策）上的輔助。

學術界開始推薦系統的研究始自上世紀90年代初，這十餘年來（今年是 2008年，自九零年代至今，接近二十年了），經過許多學者的精心灌溉，發展出許多有用（且有趣）的演算法，也發展出許多評估推薦系統的計算方式。

因為電子商務的發展，推薦系統的重要性，已經廣受經營者與研究者的肯定。因此評估推薦系統時，從商業上的基本面來考慮，就是最實用的評估標準了。換言之，我們要問的是「推薦系統」的預測有多精準？建議是否有用？提昇營業效益多少？

經過學者的努力，目前廣泛被使用的評估工具有兩大類，第一類考量的是推薦系統的正確性（Accuracy），也就是計算推薦系統的預測與消費者行為的誤差有多大，誤差愈小，推薦系統的精準度愈高。

(推薦系統評估方式的分類：Accuracy and Usefulness)
正確性的評估，還可以再細分為 Prediction Accuracy 和 Decision-Support Accuracy ，前者以 MAE （Maximum Absolute Error）、RMSE （Root Mean Square Error）等常用的統計工具，計算推薦系統對消費者喜好的預測與消費者實際的喜好間的誤差平均值；而後者則以 Reversal Rate 、Precision-Recall 或 ROC curve 為主要工具。。

Prediction Accuracy 指標很容易理解，計算方式也不複雜，Netflix Prize 競賽，就是以 Prediction Accuracy 作為評定得…
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備忘：在 Mac OS 環境安裝 Python 開發工具

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昨晚一時心血來潮，整理筆電硬碟之後 ，順手安裝了 Python 開發環境，花了大半夜，解決掉幾個莫名所以的大小蟲子，為了備忘，把解決方案記錄於後： 安裝適合 Mac OS 版本的 XCode 在 XCode 的 Preference Panel 裏面選擇安裝 command line tools，Mac OS 10.8 搭配的 C 編譯器是 llvm gcc 4.2.1 從Python 官網下載並安裝新版的 Python （目前官網的最新版是 2.7.10 和 3.4.3。，檢查時間是 2015/06/22 ） 以及搭配 OS 與 Python 版本的 Tcl/Tk 以 easy_install 指令安裝 pip 到 Python 官網的 virtualenv 頁面下載 virtualenv.py（在此按右鍵另存新檔），或是以 pip 指令安裝 virtualenv Mac OS 10.8 已經預安裝 Python 2.7，直接執行 virtualenv ENV，就會在先行目錄下建立一個名爲 ENV 的子目錄，進入這個目錄，執行 source bin/activate，就可以啓動一個新的 Python 虛擬開發環境 如果要建立 python3 的虛擬開發環境，使用指令 virtualenv --python=python3.3 ENV 或是 python3 ~/.virtualenv.py --distribute ENV 接著安裝 numpy/scipy，要安裝這兩個套件，必須先安裝 gcc 和 gfortran，才能編譯下載的程式碼。 若是嫌編譯太麻煩，可以考慮這個非官方版本，先下載腳本 install_superpack.sh ，然後在命令列環境執行腳本 sh ./install_superpack.sh，這個腳本將配合 Python 2.7 的 numpy、scipy 、matplotlib 及 PyMC 等編譯好的模組下載回來，放在該放的位置。 若要編譯程式，先要搞定 gfortran。XCode 的命令列工具不包含 gfortran， Mac OS 10.8 環境裏面，下載這個檔案，安裝後需檢查 /usr/bin/gfortran 是否存在，若不存在，執行 sudo ln -s /usr/bin/gfortran-4.2 /usr/bin/gfort…
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[詩戀] 鄭愁予/定

看到鄭愁予落籍定居金門的消息，不由得想起高中時，瘋狂的讀著愁予的詩，為著「誰傳下詩人這行業/黃昏裡掛起一盞燈」而感動的竟夜不眠。

因為家中變故，我的青春期過得並不輕鬆，只有大量瘋狂的，幾乎是囫圇吞棗式的閱讀，才能讓我躲到一個安全的，能夠感受到希望的象牙塔裡。

那時，和我感情最深相交最篤，一起瘋狂的愛著閱讀的同學，則鍾愛余光中的詩，連國文課的作業都以模仿天狼星風格的詩作交差。我則對於鄭愁予的詩作格外心儀，但是我一直只是個讀者，沒有試著跨過那條線（也許我試過，只是發現自己辦不到）。

後來的故事很老套，一點都不出奇。就像陶淵明的詩，「誤入塵網中，一去三十年（有那麼久嗎？）」，我們選擇不同的道路，各自用自己的姿勢，走到中年之前的邊緣。

那個沒有作成詩人的同學，後來唸了法律，先是考上檢察官，然後做了律師，現在是個大忙人。我則唸了數學，然後進入資訊界，瞎攪和了十來年，發現自己的身體不堪負荷，健康狀況弄得一塌糊塗，最後選擇回到學校，進入另外一個大家公認的象牙塔。

這兩年，在校園裡沉潛，找回年輕時閱讀的悸動，所以念起各種「閒書」格外起勁。只是每當被問起論文的進度，那種「不務正業」被抓包質疑時的赧然，與年輕時的感覺竟然一模一樣（一笑）。無論如何，對於鄭先生的人和詩，我都是心懷感恩的。

或許是巧合，從年輕到現在，鄭先生的詩作中，最有印象，一直還能背誦的詩，竟然是定。


我將使時間在我的生命裡退役
對諸神或是對魔鬼我將宣佈和平了

讓眼之劍光徐徐入韜
對星天 或是對海 對一往的恨事兒 我瞑目

宇宙也遺忘我 遺去一切 靜靜地
我更長於永恆 小於一粒微塵

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