巴别塔上的雇工

昨天看到一本书，叫《The 4-Hour Workweek》，名字很吸引人，尤其是对我这样朝九晚>六的上班族:) 翻了一下，作者大意是描述了一下New Rich人类的生活方式，按照2:8原理，20%的工作时间产生80%的产出，剩下80%的时间只有20%的产出，所以把握好20%的时间，也就是一周只干大约四小时就够了（不知道按一周多少工作小时算:)，真要能这样就好了。

书中提到New Rich这个概念，是不是可以翻译成“新新富人”，指的是一种工作和生活方式，不是傻干，而是巧干，干自己喜欢干的事情，而且及时享受生活，不要干到退休或者赚了一百万再享受（这年头是不是赚了一百万也不好意思和人打招呼:)。

这本书我还没有看完，但是感觉内容和主题还不错，就算不能全盘接受，但是至少也有参考价值。

作为书中课程的一部分，首先要Define自己:

花五分钟来描述一下你的梦想，如果不是你现在正在做的事情，那会是什么？对我而言，一直有一个梦想就是成为一个伟大的电影导演，当然到现在我一个DV都没有拍过:)

再花五分钟描述一下如果你去追逐你的梦想，最坏能有什么事情发生？还是对我而言，那就失去了目前一个还凑合的按月发放的工资，而且我也知道干电影这一行乌七麻黑，能当上导演的到底是极少数。

相对而言，这个最坏的事情能否让你放弃梦想？我觉得对任何人而言，梦想都不值得放弃，只是让人一下子放弃目前的事情去追逐梦想，似乎也不可能，算了，我还是先拍好一个DV再说吧:-)

莎朗斯通这个物体发表关于中国汶川大地震是“报应”的阙词之后，世界上每一个有良知人的人都会感到寒心，此事《人民日报》都作了评论，对这种莎大妈这种脑残言论，应该无视，动用《人民日报》似乎有点高射炮打蚊子，不过鲁迅说得好，要痛打落水狗，不然它一激灵还会抖你一身水，所以不要留情，狠狠地打。

我对电影很敏感，但是对电视反应就比较慢，到这几天才看《士兵突击》，这片不错，值得一看。

虽然这片讲的是军队的故事，但是很容易可以映射到外企的现状中来：时不时的Re-org，总有人分配去干烂活，Performance Review就是有人欢喜有人愁，等等等等。要说区别，就是似乎在军队比在外企还艰难，在军队干得不好就得滚蛋（在此片中是这样），在外企干的不好还混日子的多的是。

此片的励志精髓“不抛弃也不放弃”，对于每个人来说都可以作为修身之道，我在Foosball球场上深有体会，不能保证每场比赛你的队友都是好手，不是每场比赛都占优势，但是不要抛弃队友，不要放弃比赛，哪怕是大比分落后，也要抱着拼至最有一分的决心，事实上，这么多次大比分落后情况下的反败为胜，靠的就是一个团队的不抛弃不放弃精神。

Live Search推出Cashback服务，通过Live Search的产品搜索购物，微软给你钱，返还现金，所以叫Cash-Back，不过换个角度看，其实就是打折，而且Cash-back只在60天后确认没有退货才给，实际上给Microsoft一个资金的缓冲区。毫无疑问，这项业务要长期维持下去，不可能让Microsoft贴钱，羊毛出在羊身上，必须要和商家谈好折扣。

号称此项服务会改变在线广告的游戏格局，但是我觉得这只不过把销售加了一个包装，让消费者花了钱之后还能回来一部分感觉爽一点，至于是不是爽到改变在线广告格局，我很怀疑。

最近看到一篇关于寻找图像中连续颜色区域的文章，作者的想法相当巧妙。传统的方法是自左至右自上至下逐个扫描图像中的每一个像素(pixel)，对于每一个像素，假如坐标是(x,y)，需要比较它左边(x-1,y)和右边(x,y-1)上的像素，时间复杂度是O(m*n)，m和n分别为图像的宽度和高度；作者的想法是，不要一个像素一个像素的赵了，改作先把每一行像素拆分成连续颜色的一段一段，称为Span，这样就只需作Span得比较就好了，时间复杂度还是O(m*n)，但是这种实现更加优化。

这段算法的原理如果你没兴趣了解也没关系，有意思的在后面:-)

很明显，作者对自己的“发现”沾沾自喜： For the tuning wizards, if my algorithm takes 100% time, how many percent can you get? I myself expect (but not guarantee) to be around 5-10% faster. Can anyone do better?

说老实话，我第一眼看到这哥们的想法也被折服了，毫无疑问这样的实现效率会更高啊！出于练习的目的，我用传统方法实现了一遍(姑且叫pixel-by-pixel方法），然后觉得他的实现过于复杂，用类似他的建议（span-by-span方法）实现了一遍。这位提供了自己的code，而且还有一个GUI应用程序自动生成随机的黑白点阵，然后用自己的实现的算法来寻找连续的黑色或者白色区域，我就把自己实现的code也结合到他的应用程序里面去比较一下。一开始，我只是想比较一下我实现的Span-by-Span方法和他实现的Span-by-Span方法的的效率，希望我得比他的快，结果还比较让人满意，我的比他的要快大约30%，不过让人吃惊的是，我的传统的Pixel-by-Pixel方法实现，比两种Span-by-Span实现都要快得多！几乎快5倍！

怎么回事？我反复演算了一下code，所有的实现结果都是正确一致的，所以不存在pixel-by-pixel算法不正确的问题，那为什么一个显而易见效率会更高的算法居然不快呢？问题出在实验对象上，这位仁兄的应用程序自动生成黑白点阵，因为用的是随机数，所以几乎就没有多少很长的Span，也就是说，Span-by-Span的优势完全没有发挥出来，相反，为了维护这些只有少数pixel的span，需要额外的运算和内存，效率反而不如pixel-by-pixel。

这件事告诉我们，说一样东西能工作，唯一的方式是跑它一下；说一样东西强壮，唯一的方式是折腾他一顿；说一样东西效率高，唯一的办法是比较它和其他东西的结果。

当然，现实中的图像处理往往不是这么随机的，图像上一件物体有颜色，那一块就基本上是这种连续的颜色像素，这样就有比较长的Span，这样Span-by-Span的方法的确就会快一些。啊，刚说的，不能空想着觉得它会快，我试验了一下，基本上Span-by-Span效率比pixel-by-pixel快一倍。

在四环看到有直升飞机飞过，用手机拍的，很模糊。

灾难让我们落泪，也让我们团结！

我一直认为，作为公众人物，不应该只是默默的捐钱，不然捐献的就真的只是钱了，而没有起到榜样带头作用，公众人物捐献应该大声说出来，有了榜样的带动，大众会更加积极地伸出援手。李连杰没有公布自己的捐款数目，但是他不只是说，而是亲历亲为地去做，明天他就要亲自送第一批“壹基金”筹集的物资去四川，不得不说，李连杰，你是好样的！

CNN近日对主持人的辱华言论正式道歉，我想不用揣测CNN道歉的时机原因或者经济原因，你CNN做错了，要求你CNN道歉是天经地义，CNN道歉也是应该的。

最近得知一个Visual Studio的Add-in叫RockScroll，相当简单，就是把Visual Studio里面Editor右侧的Scroll Bar替换了，替换成稍微宽一点，但是有代码缩略图效果的滚动条，这个功能看起来相当简单，我开始用的时候也就当赶个新潮，但是用了几天之后就发现带来的好处相当巨大，尤其对于处理动辄上千行的代码文件，通过RockScroll的滚动条可以相当方便地浏览代码，除了缩略图功能本身，还有一个附带功能也相当不错，当你选中一个Word的时候，同一文件中所有和这个Word匹配的字符都会高亮显示，同时滚动条上相应区域也会变红，通过这种方法寻找字符串，那是相当的方便。

最重要的是，免费，安装不到一分钟，点击这里开始。