ahnan

今天在辛苦下载VS2005 beta2，由于放software的F盘没多少空间了，就把beta2先下载到了C盘。下载的文件是分卷压缩的，偶在耐心等待下载完成的过程中，又抽空把F盘整理了一下，删掉若干咚咚，然后自作聪明的把已经下载的beta2的部分分卷压缩包从C盘剪切到F盘。然后……我等啊等啊，等到全部下载完了。接下来我要做什么呢？哦，要解压缩，解压缩到哪里呢？哈哈，解到F盘阿，可是，F盘已经被3个多G的rar包塞满了……

5555，我就只好又把亲爱的rar们剪切到C盘……

55555，我突然又想到，其实不用再次剪切到C盘了，winrar可以一边解压缩一边删除分卷rar包的￥%（￥%（……）

错了一次，可以原谅，糊涂一次，可以理解。可是屡错屡糊，这叫我们从何说起呢？！我哭！

我单知道山中有狼，狼会吃人，我却没有想到大白天的，狼还敢上门服务……

http://it.sohu.com/20050412/n225154412.shtml，有媒体称之为国内GIS(地理咨讯系统)行业第一宗收购案，倒也确实如此。

不过至于所谓“Go2Map（http://www.go2map.com/）被认为是国内地图咨询领域最早的拓荒者，中国数字地图的先驱，国内GIS行业真正意义上的龙头老大”，这些定位就未免有些太偏颇了吧？GIS行业里肯定是鲜有人会认同这个观点的。

http://book.sina.com.cn/nzt/maodun/index.shtml

备受关注的第六届茅盾文学奖于2005年4月10日下午评出，《张居正》、《无字》、《历史的天空》、《英雄时代》和《东藏记》这5部作品最终上榜。作家张洁是继第二届茅盾文学奖后，再次斩获茅盾文学奖。

没有《檀香刑》，没有《怀念狼》，甚至连《许三观卖血记》都榜上无名。55555。

抽空得瞅瞅前面这5部作品，咱得跟上评委们的眼光先。嘿嘿。

从下文可以看到原因:

http://blogs.msdn.com/brada/archive/2003/08/14/50226.aspx

也就是说，System.Random 类不是线程安全的。在多线程环境中需要进行同步校验。比如 ASP.NET 环境下面，就是一个典型的多线程环境（Multi HttpPipelines）。下文也是一个不错的参考。

http://weblogs.asp.net/erobillard/archive/0001/01/01/127374.aspx

Ajax，也就是 Asynchronous JavaScript+CSS+DOM+XMLHttpRequest，现在正被炒的火热：

http://www.adaptivepath.com/publications/essays/archives/000385.php

其实这些咚咚都不是什么新技术了。早在 2001 年，SuperMap IS 就已经完美的使用了这些技术。只不过这一阵子随着 Gmail、Google Maps 等吸引了大家的目光，它们才又被旧事重提了起来。不过，如果能有人趁机搞出几套好的Ajax应用框架或者开发平台来，也确实能算是web开发技术的一次小小进步了。事实上，Flash，Rich Client， ASP.NET 2.0里面的ScriptCallBack等，都可以算是Ajax的某一部分。甚至想得更远一些，Longhorn时代，可能就已经没有web和local的区别了。哈哈。 Let's think and try to do better in the future.

http://www.sdmagazine.com/jolts/15th_jolt_finalists.html

  可惜这本书在国内没有销售，不过呢，既然这次得奖了，相信国内不久就能见到它了。

  同时，joel 的公司开发的 FogBugz 3.1 也在 Test – Defect Tracking Tools 类别中榜上有名，joel 这下真的是爽歪歪啦。哈哈。

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今天才发现，原来 finalist 不是最终名单的意思，而是指“参加决赛的选手”，faint…… 难怪这几天我一直在纳闷为啥csdn上对这个名单没有新闻报道。细细，I'm shamed。

继 Google Desktop 、Yahoo! Desktop 、MSN Desktop之后，baidu也推出了自己的硬盘搜索软件。Topku提到了其相对于google的一些特点。主要是对中文的更好支持，以及给予中国用户更好的用户体验。不过，目前baidu主页上面还没有提供直接的链接，并且硬盘搜索主页面提供的“搜索帮助”链接还是空的，看来baidu还没有做好准备正式发布它，那就先下载下来玩玩吧。hoho。

在左岸会馆http://www.eduww.com上看到，钱理群老先生感到历史正在重演：

历史的重演

我非常强烈地感觉到，现在的中国和30年代的中国非常像，好象历史在重演。其实30年代国民党的统治是发展的，也是经济发展，甚至可以说是快速发展。在经济发展的前提下，产生了两极分化，上海是最突出的。国际上，我个人认为美国正在走向法西斯化，新的种族主义正在兴起。美国人的生命比其他国家人的生命更重要，以色列人的生命比巴勒斯坦人的生命更重要，这不是种族主义吗？而且，现在也出现了类似的英美绥靖政策，在纵容这样一种法西斯化。我觉得，历史好像正在重演。

 

 

 

 

 

o，真的是这样吗？我好怕怕哟……

人们一直将离散数学作为计算机科学的最基础的知识，离散数学课程是计算机科学的各专业第一个主干课程。编著者在多年的教学实践中深深体会到离散数学在计算机科学的学科建设和学科教学中，以及计算学科的知识掌握过程有着举足轻重的意义。
为什么离散数学在计算学科的知识掌握中有着举足轻重的意义呢?我们从如下几个方面进行探讨。
㈠从计算机科学学科发展的需要看离散数学的地位。首先，本世纪计算机的出现，同蒸汽机出现一样是人类历史中的一件大事。十八世纪由于蒸汽机的出现，引起了西方围绕着能源和动力的工业革命。20世纪的计算机的出现，带动了世界性的信息革命的伟大进程。工业革命是以能源为中心的革命，使人类在自己的生产实践和社会实践中更有力量；而信息革命是以知识为中心的革命，使人类在自己的生产实践和社会实践中更加聪明；工业革命给人类带来了丰富的工业产品和物质财富，带来了人类的文明；信息革命不仅给人类带来了丰富的智能化的信息产品和物质财富，而且给人类带来了丰富的文化、艺术、知识产品和知识财富，带来了人类的更高级的文明。
综观世界的文明史，人类经济发展到每一个阶段，都产生出这阶段的物质文明和精神文明，都产生代表这阶段的科学技术，并存在一种通用的学科表达语言，以客观地描述人们所了解的一些发展规律。在原始经济时代，由于产品的交换需要一种被称为算术的学科表达语言，描述了人们在物质交换时所带来的一些学科(主要是计数)问题；在原始经济向农业经济过度时，人们发现算术语言已不能完全表达有如土地丈量等一些经济活动了,例如直角边为1的直角等腰三角形的斜边不能用算术语言表达，因此产生了几何语言（欧基里得几何）。工业革命使人类进入了工业经济时代，显然欧基里得几何并不能描述工业革命的核心部分，例如能量转换、动力、瞬时速度、运动加速度、运动与运动之间的关系等，在产生牛顿力学的基础上，产生了微积分，有关能量转换、动力、瞬时速度、运动加速度、运动与运动之间的关系等问题可以在分析这个层面上统一认识，许多有关工业经济中的问题可以通过解方程的方法进行求解，可以这样说微积分和在此基础上发展起来的现代数学语言是工业革命和工业经济时期的学科表达语言。
20世纪中的计算机出现，带动了世界性的信息革命的伟大进程，人们开始从工业经济时代向知识经济时代迈进。信息科学和技术的发展以及由信息科学技术的发展带动的智能科学和技术、生命科学和技术等的发展，是知识经济科学技术发展的重要标志。从工业革命初期开始，人们就开始找寻工业经济的学科表达语言，毫无疑问现代数学语言（包括统计学、计算数学、数量和非数量代数学、运筹学、微分几何、张量分析、泛涵分析等等）和用这些语言描述一切系统理论（包括理论物理、量子力学、统计物理、电动力学、计算化学、生物数学等等）对在工业经济时代科学技术的发展和经济活动等起着重要的的作用，在知识经济的产生与发展也产生了重大的影响，但在信息革命中，用现代的数学语言关于信息革命的实践的描述就并不一定是那么有效了。例如，信息革命是以知识为中心的革命，现代数学语言就没有关于知识概念，也不可能用数学运算的方法去描述知识的应用；作为现代信息革命的灵魂和知识产品的体现的计算机软件至今也还不能用现代数学语言来描述。
计算机科学在信息革命中的学科地位有如牛顿力学在工业革命中的学科地位一样，由计算机出现带动的信息革命当然计算机科学将起着主导的作用。在今后的几百年内，人们将计算机科学迅速发展进一步完善，会象在牛顿力学的基础上发展出微积分以及现代数学语言一样，在计算机科学的基础上发展出信息革命的学科表达语言。计算机科学是在计算机带动的信息革命的实践中产生和发展的，反过来计算机科学的发展又大大推动了信息革命的进程。当前计算机科学在自己的发展过程面对着如下两个问题：一是信息革命的要求计算机科学要将计算机的应用扩大到包含所有的问题领域和深入到每个问题领域的深处而越来越细致越来越复杂；二是一旦让计算机去解决问题，那么计算机应自动地在有限和有效的时间内得出解。前者指出计算机科学的任务就是要用计算机的硬件、外设和软件构成一个系统，使得许多不同领域的问题都能在这样的计算机系统中得到解决。为了完成这个任务，就必须用一种符号语言构成一个包括了不同领域的通用模型。离散数学就是指出构成一个包括了不同领域的通用模型的思维方法，并且告诉我们怎样用不同的语言（符号语言、图形语言、逻辑语言等）从最简单的对象（集合）出发表示通用模型。后者指出计算机科学必须了解让计算机去解决问题在通用模型中的结构，由于要求在有限和有效时间内计算机自动完成，那么问题求解的方法必然是构造性的，所了解的结构必然是一种离散结构。离散数学中的求解问题的方法就是基于离散结构的构造性思维方法。
当然，离散数学不一定成为信息革命的学科表达语言，也不一定能够成为计算机科学的学科表达语言，从离散数学的基本内容和计算学科的发展情况来看，许多计算学科的问题，都可以在离散数学的范围中表达，都可以试验抽象为离散数学的问题，不能否认离散数学在较通用的层面上描述了计算学科所表现出来的信息革命的许多模型，为现代计算学科的发展和应提供了理论基础。从学习的角度来看，离散数学的思维方法能够为计算机科学所用，"离散数学能够使我们在更高的高度去了解和学习计算机科学"
因此可以说高等数学将大家从中学的传统的欧基里得的思维方式带进高等教育的基于工业革命的学科表达语言的富于创造性的思维方式，而离散数学将大家带进信息革命的学科表达语言中去发展和创造具有时代特点的先进的思维方式。
㈡从计算机科学学生能力培养的角度看离散数学的作用。计算机出现的五十多年间，人们追求着和出现了许多计算机信息革命带来的信息产品，但是信息产品受工业产品的观念上的影响，使得计算机科学的学科发展带来了偏差，使得整个学科的发展都是"软件跟着硬件走"。这种情况不仅仅表现在人们根据电子元件的发展来划定计算机发展的时代，而且最集中表现的是日本提出来的第五代计算机的发展计划：这个日本为了改变自己在科技界形象的、计划化钱最多的计算机发展计划，就是因为软件的原因宣告失败。早在60年代一些有识之士就指出了这一点，但计算机科学商品化发展的惊人的速度使得一直到1991年，由91教学大纲中才提出了"硬件必须跟着软件走"的提法。我们不能将自己的学生培养成计算机系统的奴隶，而应该培养成计算机系统的主人，我们的学生不能给计算机系统所塑造，将他们变成计算机，而是教育学生怎样地塑造计算机系统。在计算机科学知识掌握的过程中应是"硬件跟着软件走，软件跟着模型走，模型跟着学科实际应用走；学科实际应用跟着自然走"。而最主要的培养环节应该是软件跟着模型走，模型跟着学科实际应用走。关于学生的培养目标就是要培养自己的学生能够根据实际应用问题提出计算机应用的模型，并用硬件和软件资源去构造计算机系统去完成模型中所提出来的工作。换言之，关于"计算机"的研究并不是将自己的学生培养成计算机，而是将自己的学生培养成为怎样去根据实际应用问题去塑造计算机系统，成为计算机系统的主人。
因此，我们的学生需要如下三个方面的能力：构造模型的能力；算法设计的能力；程序设计的能力。
所谓构造模型的能力就是在通用的语言（例如数量代数和非数量代数的语言、符号逻辑语言、数理统计语言等）中构造解决实际问题的模型的能力。换言之，用通用语言关于现实需要计算机求解的实际问题进行编码，使现实需要计算机求解的实际问题描述成领域性模型（如管理模型、控制模型、推理模型、学习模型等），离散数学中的大部分内容是讨论构造或生成领域性模型的基本方法。
所谓算法设计的能力是应用计算机的基本能力，也是计算机应用学科的计算机应用基础和应用技术的一个基本问题。让计算机来解决问题，目前人们不仅要告诉计算机需要做什么？而且还要告诉计算机怎样做？当领域性模型化为计算机能懂的计算模型后，将需要计算机解决的问题写成规划过程告诉计算机做什么和怎样做，使得计算机根据这个规划各步骤能自动地得到问题的解，这种规划就是解决这个问题的算法。算法过程的控制是算法设计的关键，它决定算法的存在性和算法的效率。算法过程的控制是由计算模型的结构来决定的。离散数学中所讨论的离散结构（例如线性结构、良序结构、锲型结构、群、环、域、各种代数格、置换、范畴等）以及这些结构的同态、同构等，在算法设计中都起着重要的作用。
㈢关于计算机科学的思维方法看离散数学的思维训练。既然我们要作为计算机系统的主人去塑造能满足实际应用的计算机系统，那么怎样地塑造计算机系统呢？怎样才有能力去塑造计算机系统呢？去塑造计算机系统需要什么样的思维方法呢？
首先，计算机系统要解决的问题并不是个别的问题，也并不是某个领域上的特殊问题，要解决某个领域的所有能用计算机进行计算的问题，因此，关于计算机科学的思维方法必须是在足够通用的层面上的思维方法。如果所掌握或所习惯的思维方法仅限制在是某些特殊的领域，那么，随着计算机应用的不断扩大和计算机信息革命的不断扩大，将会使得思维的方法带有很大的局限性。当然，最通用的层面是自然层面，然而，自然层面上的对象还不能为现代计算机(现代计算模型)所了解。因为，我们选择塑造计算机系的的层面既带有最大的通用性，又能为现代计算机系统所了解的层面。在现代计算技术的支持下，这个层面就是符号处理层面。
其次，我们是要去塑造计算机系统，我们的所有思维都要立足于能"塑造"性，因此，思维的可构造性，即在考虑构成计算机系统的所有对象都必须能够有某种方法在有限的时间内构造出来。因此塑造计算机系统的基本思维是构造性思维。
再其次，构造性思维建立在怎样的结构上，换言之，找寻满足构造性思维的对象结构。显然在连续结构上是很难进行构造性思维的，在连续结构上存在着不能用符号完全表示的对象。例如，一个无理数它不能用{0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，0}完全表示出来。因为计算机只认识符号，所以塑造计算机系统的构造性思维在某种离散结构上进行。
因此，计算机科学的基本思维是在符号处理的通用层面上的基于离散结构的构造性思维。离散数学就是在符号处理的通用层面上讨论满足构造性思维的离散结构。
我们来讨论另一个问题。离散数学课程的基本内容在数学学科中都能找到，从这个意义来看，离散数学是数学的一部分，燃而计算机科学工作者掌握离散数学的内容与数学上掌握离散数学的内容有什么不同？
编著者在80年代初发现一些资深的数学教学工作者去讲授离散数学课程时并不是很有效的，学生只不过学到一些甚至是重复了一些零散的、毫无联系的数学内容。许多离散数学的教材也只不过毫无联系地罗列出一些数学中离散数学的内容。因此，学生体会不到我们所讨论的前面问题中提出来的离散数学在计算机科学中的重要地位。计算机科学工作者是从不同的需要和角度去掌握离散数学中的最基本内容。应该站在计算机系统的主人的立场去塑造计算机系统的观点去学习离散数学。因此学习离散数学的思维方法与学习数学的思维方法也不相同。例如，在数学上的存在性和唯一性，在计算机科学就是可构造性和构造的复杂性，而且需要构造的过程和过程能否停止。因此，从计算机科学出发去学习离散数学，不仅仅着重于结构方面去学习离散数学的基本内容，更重要的是学习离散数学的最基本的思维方法。学习离散数学，是以学习离散数学的内容来掌握关于计算机科学的最基本的思维方法。我们从以下几个方面讨论离散数学的特点。
㈠面对着最一般、最自然的思维对象。虽然计算机是为了某种特殊的计算而诞生的，但它从诞生之日起就面临着所有计算问题的命运。在它走过的五十多个岁月中，不断地扩大它的应用范围，至今无所不在；所解决的问题的深度越来越深入，越来越丰富，越来越复杂。这样就产生了两个相互矛盾的问题摆在计算机科学工作者的面前：一是当计算机系统支持问题许多不同的领域问题的应用时，它所能解决的问题只是关于这些不同问题领域的共性，因此系统不能是很丰富的；二是实际应用中所表现出来需要计算机解决的问题是很丰富的和很复杂的，为了使计算机解决丰富复杂的问题，它支持解决的问题的范围不能是很宽的。
前者从描述计算机科学的语言来看，要求描述计算机科学的思维的语言面对的的是最一般和最自然的对象，或者说鉴于目前计算机仅能认识符号，所面对的是能用符号表示的最一般和最自然的对象。如果要计算机面对的是有许多条件限制的特殊的对象，那么，计算机就有可能因为无法了解这些条件而不认识这些对象。关于这些对象的操作也应该是最一般和最自然的，只有最一般和最自然的操作才是作用于最一般和最自然的对象的对象，才能真正实现。在现有的计算机体制下，操作往往表现为符号的形式变换。正因为这样，在离散数学中首先了解集合。因为①集合的确定除了满足排中律之外不需要再满足任何其它条件；②从集合出现构成新的集合的操作最自然、最简单，它只是并、交、补等；③集合和在它们之间的运算(操作)都能用符号表示；④利用集合和它们之间的运算能够产生出任何数学对象，也能在符号处理层面产生所有计算机系统。因此，有些离散数学的对象，从数学的角度来看很特殊、很简单，因为数学是在某种特定的理想条件下定义的对象，这种特定的理想条件下计算机不一定认识。离散数学就不能这样做，必须从最一般、最自然的条件下去理解。然而最一般、最自然的对象系统是非常广泛的（例如集合存在的范围是排中律所允许的最广泛的范围）。如此广泛的范围中所能讨论的性质是不丰富的，以次作为问题求解的平台不论在表达能力上和求解的功能上都是很低的。要求计算机求解的问题不仅需要问题的广度，而更重要的是问题的深度。离散数学所讨论的问题是从最一般、最自然的对象出发，但并不是停留在最一般、最自然的对象系统之中，离散数学整个学习过程就是不断地从计算机能了解的低层的系统中去构造仍然是计算机能了解的高一层而更丰富（更具有个性）的系统。这种不断地从广泛的描述问题领域构造没有那么广泛但更为丰富的描述问题的领域的过程称为"气化"。
后者从计算机面临的实际问题来看。计算机面对的问题是一种多学科，且多姿多彩，个性非常突出的问题领域，在这些问题领域中问题描述和进行问题求解所用的方法是各式各样的。如果计算机只能解决其中某个领域的问题，那么这种计算机就只是专用机。计算机科学的工作者面对着各种各样不同的问题领域必须找到更为抽象的语言层面，虽然它不能描述每个问题领域的所有个性，但它可以描述许多问题领域的共性以及有关这些共性的问题的求解。这种找寻描述许多问题领域共性语言的过程称为"形化"。为了有更多的共性，往往需要讨论语言的编码。所以离散数学中所讨论的结构并不是某种具体的结构，而是能代表一类结构的抽象结构。例如，半群，它并不是指某个集合和结构，它是只要满足结合律的所有结构。离散数学另一个学习过程是讨论提出构成抽象结构的条件以及讨论各个抽象结构的性质和抽象结构之间的关系。
㈡结构化的问题描述。前面讲过，离散数学从内容来看是一般的数学内容，这些内容也可以用大家所熟悉的数学思维方法学到，但是数学思维方法并不一定能将这些方法用计算机能懂的语言告诉计算机系统。因此有些离散数学的内容的掌握是与计算机系统能懂的语言相联系的。因此计算机科学的学科表达语言有两方面的任务，一方面使计算机能懂的语言更为丰富；另一方面将求解的问题描述所用的语言尽量是结构化的。因为从现代计算机而言，如果用结构化方式描述的内容，显然比较容易被计算机所了解。因此，离散数学的学习过程中很大程度上是借助与对离散数学的内容的学习，来训练关于离散数学内容的结构化表达方式。离散数学就是用某种结构化语言对解决实际问题的系统（计算系统）的结构进行描述。
离散数学结构化问题描述往往注重讨论支持问题求解的环境（论域）的结构，特别是离散结构，因为连续结构的环境（论域）不能提供结构化问题描述的支持。因此离散数学所关心的是满足计算机科学思维的离散结构，关心的是求解对象在结构中的相对位置，能够构成子结构的的条件，以及从对象类生成离散结构的方法和算法等。在离散数学中确定离散结构有两种方法：一是首先提出一系列用来表示结构中表示事物个体的性质和个体与个体之间的关系的形式表达式，它们往往是关于结构中性质和关系的断言，形式表达式往往是命题（谓词）公式，结构是满足这些命题公式的那些个体构成，结构就表现在这些性质和关系上。二是先提出一个结构的初型，然后指出一些从结构中的个体出发生成新的个体的操作及操作所需要满足的规则，结构是由初型和操作确定的。
离散数学的这种确定描述问题的结构化语言的方法是计算机科学中的主要方法。
㈢构造性的思维方法。学科的思维特点是由学科的本体论、认识论、方法论和表达语言所决定的。我们不去讨论这些概念的精确定义和在计算机科学中的含义，但在计算机科学中，任何的思维都应该问题的求解在计算机上实现。在计算机科学的表达语言（至少在符号处理层面和在逻辑层面）上，求解问题如何操作，也就是说任何称得上适合于计算机科学的思维都应该是可操作的。所以在数学中的存在性和唯一性问题，在计算机科学中是可构造性和构造的复杂性问题。另外，目前人们让计算机解题，不仅要（用程序的方式）告诉计算机做什么，而且还要（用程序的方式）告诉计算机如何做，因此在结构化问题描述的基础上，还要指出问题求解的整个构造过程。在计算机科学的整个解决实际问题的思维过程中，非常注重解题的可操作性和操作的过程。
离散数学的整个思维训练就是这种构造性思维的训练。在离散数学的整个学习过程中不仅要注重解题（或论证）的结果，而更重要是注重解题（或论证）过程的可构造性，以及可构造过程的复杂性。
从数学的角度来看，离散数学的内容并不复杂，但从计算机科学的角度来看离散数学引导了人们进入计算机科学的思维领域，在通用层面上表现了计算机科学的学科特点。
离散数学课程内容的结构。根据离散数学的思维特点安排整个内容：有三种方式描述离散结构：
㈠用性质和关系确定离散结构：它们具有这个结构是由于这些成员都具有某些性质和它们之间具有某些关系。用符号体系表示。
① 由于计算机面对的是最基本、最一般的的对象，只有集合才是最基本、最一般的的对象，因为关于它的认识不需要附加许多"人为"的条件，只需最自然的的可区分性就行了。而且用最自然的方式去陈述所满足的自然性质和最自然的操作方式去构造就可以形式地表示出来。
② 用为什么属于某集合和以怎样方式属于某集合形式地描述性质和关系。
③ 用符号的方法论证满足某性质和具有某关系来确定一种结构。
④ 利用最简单的离散结构-线性结构的问题求解的构造性思维方法。
㈡用简单几何图形表示离散结构
① 怎样用简单几何图形表示离散结构。
② 怎样利用这种表示方式进行问题求解的构造性思维。
㈢在最通用的符号层面上的问题求解。
① 用符号体系描述推理。
② 在通用层面推理操作。
㈣用满足某些规律的操作（运算）来确定离散结构。
① 关于操作所确定的结构。
② 怎样用操作确定结构中的位置。
③ 关于结构的生成性。
④ 怎样用一个结构了解另一个结构。
⑤ 几种特殊的结构。
㈤用性质和关系确定离散结构和用操作确定离散结构的一致性。

Google在它的英文页面又推出了新的功能——Suggest。下面是略图，is that cool? how is it implemented?  :)

It's still XmlHttp,也就是ASP.NET 2.0里面提出的Script CallBack，看来这一招确实很棒！