互联网正从两个方向上从PC中分流出去，一个是手机，一个是电视机，不过这个电视机已经不是传统的电视机了，特别是今年Wii的推出，它与桌面应用的结合，让人看到了一个更舒服的使用互联网的方式。 在互联网普及以前，人们总是在闲暇时间，舒服的窝在沙发中，观看者由少有的几家内容制作者推送的电视。 互联网普及的今天，让许多人，特别是年轻人在电脑面前乐此不疲。但这个姿势并不舒服，你必须把手缩在胸前，上身前倾。 液晶电视市场的兴起，以及一些机顶盒的出现，让互联网的内容也能透过电视设备被观看，个人多媒体内容的丰富，更让人们在电视上的节目选择多了许多，于是，这样的预期自然而然的出现：你可以打开你的电视，看youtube上你的朋友，或你关注的某个tag/主题的视频，可以听你在 last.fm上的音乐，也可以欣赏flickr上的精美图片，当然还能视频聊天等。 Wii的推出，让鼠标逊色许多，也让人们的手可以脱离桌面而自由运动，不止是游戏，这也让远程遥控应用程序成为可能。 所以，可以想象到这样的情景，握着wii，舒服的坐在沙发上，看、听、浏览、搜索，与朋友交流甚至是游戏。 M$应当对这样的情景早有预期，所以不遗余力地坐着开发，努力把电脑前的人们推向后仰： 这是他们刚推出的Windows Live For TV beta产品的截图。 它是一个3D的应用，让人们在大屏幕或者电视上，使用Windows Live Spaces 、 Messenger 和 Live Call 。 呵呵，对我有吸引力的是M$对SNS元素的组织方式，很酷，也更友好。

在 RHEL 4 上，默认 top 命令的显示有了一点小变化：如果是 SMP 机器 ，只显示 CPU 的概要信息。

其实很多用户还是喜欢看到 CPU 的细节数据的，要恢复旧的显示习惯，只需要输入数字 1 即可打开到 SMP 显示模式。输入大写的英文字母 I 则显示 Irix/Solaris 模式。

小技巧：在输入 1 后，再输入一个大写的 W 即可在当前用户默认路径下保存一个 .toprc 文件，下次启动 top 命令就不用费事了。

这个变化和 procps 版本有关，还不确定是否是因为 RHEL 的 Bug -- 虽然 RHEL 与 procps 相关的 Bug 挺多。

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前几天，Google Reader推出了个人RSS阅读的Trends统计。可以统计出你订阅的Channel的更新、数量等指标，也可以知道你阅读上的很多指标，你可以根据这些指标来维护订阅列表，比如已经基本不更新的完全可以踢出列表了。 一直都在关注这些RSS阅读器，自己曾经在Eclipse的RCP平台基础上做过一个,不过没有开放，也没有release，开始只有CCoffee一个用户，后来连他都舍弃了，呵呵。现在平时一直在做一个升级版本的，想加入一些辅助阅读的东西。 其实，这种类似于Trends的是我想加入的第一个feature。平时使用bloglines订阅rss，但是经过很长时间的积累之后，每天300+的阅读量，已经没有勇气去维护这个阅读列表，但是其中有很多的feeds已经不更新，或者是很少阅读，没有这个trends分析，很难去维护。说道维护，还希望有的就是批量维护，一些rss阅读器提供了批量维护，但是只不过是列成了一大列，要选对于每个feed的操作，很麻烦啊。当初想的是做一个DnD Box，可以把想一起操作的feed一个一个拖拽到一个box里面，然后一个操作就全生效了。 Read/Write的blog上说， 2006年是内容过滤的一年，当然这个趋势还没有发展到国内，所以，可能07年才是国内互联网内容过滤的一年，为什么要过滤，无非就是要解决信息过载同个人阅读能力之间的矛盾。而现在的RSS阅读器大部分还仅仅使用OPML的个人列表来解决这个问题，可是多了之后才出现了维护困难的问题，不过仅仅是阶段问题，即便可以很好的维护，但是真的把自己阅读的feeds限制在200个以内也不是什么好的解决办法。于是，就看到了国外的meme engine，一种阅读上内容过滤和聚类的方式。每天的热点会根据Topic和backlink聚类到一起，比如techmeme和tailrank。可以很大的减小阅读上的压力，但是，国内的blog内容往往缺乏互相引用和讨论的氛围，究竟是不是合适，这个也不可能知道。 不过我想会有越来越多的人关注Meme engine的发展，不过具体要多长时间，不得而知。06年Wikipedia上搜索第一名的是web2.0，但是我注意到meme也列到了 Wikipedia搜索的top10。其实，Meme engine这种方式解决的是将优秀话题和短期内热点话题从大量的信息中过滤出来，成为阅读的首要话题。在本质上，跟Digg达到的效果一样，不过 Meme engine需要技术上的手段，把这些信息过滤出来，并且依赖于blog世界中每个写blog的人的参与。但是，Digg不同，Digg仅仅需要阅读者的参与，而非写作者的参与，这更现实一些。 Digg基于一种协同的方式把内容过滤出来，wisdom of crowd是他的理论基础，然而这种digg的方式缺少个性化的内容。Read/Write说07年是个性化的一年，我也写过一点个性化内容阅读的粗浅东西。个性化阅读在国内更是为时过早，不过不妨漫无边际的想象一下。在一些RSS阅读器中其实已经有一些share阅读的东西，比如Google的东西，可以直接Tag某人，然后通过这个Tag链接，某人可以订阅好友推荐给自己的东西，类似于del.icio.us的network，你可以tag某篇文章为 for:xxx。抓虾在国内这方面走的比较向前，内容已经有了，于是开始了内容的digg，不过貌似效果不是很好，朋友之间也可以分享feed。不过我很看好抓虾，因为老板是搞挖掘的，应该会有些东西出来，呵呵。 豆瓣开始做我上，也是一种好友之间对于博客内容阅读的分享。前几天，我在豆瓣的豆瓣小组上提问，为什么豆瓣要做我上，不过没有引发什么讨论。阿北说不会把“我上”做成RSS阅读器，那么为什么要做我上呢。不要忘了，豆瓣是一个基于内容过滤的推荐系统，我不知道backbone的算法是什么，不过应该是类似于协同过滤的内容过滤算法。现在豆瓣把blog也当作一种资源，在网友之间进行共享和推荐，推荐适合你个人阅读的blog。但是在blog这个层面做推荐，个人觉得是比较困难的，这个范畴太大了，而且每个人写的文章不一定就始终保持那一个主题。文章应该是更准确的推荐资源。所以，个人觉得内容阅读的推荐系统或者说协同过滤应该建立在文章的基础上，而不是blog的基础上。可是真的很难。 协同过滤需要大家一起来阅读并且推荐或者进行某些行为的分析。也就是，协同过滤的backbone需要明确的输入输出。对于 blog文章来说，大家类似的OPML可以作为相似范围的划定，文章的Tag也可以作为相似范围的划定，明确的输入可能包括digg、comment、阅读、甚至点击流模型，可是这些就已经很难很难了。就类似于Amazon，仅仅有书的资源不能形成协同过滤，仅仅有买书的行为也不能形成协同过滤，只有横向连接的买书的行为分析才能形成协同过滤。豆瓣同理。可是在内容阅读上想搞这个，行为更加复杂，自身资源也更加复杂，而且需要大量的语言和语义方面的分析。 内容阅读是一个很有意思的东西，发展到目前这个阶段其实也不是很容易，毕竟到了现在人们对于内容阅读的要求还不是非常强烈。强烈之后才需要非常好的过滤器帮助个人阅读，现阶段，这更像是一种奢侈品，普通大众还不需要的奢侈品。内容的个性化阅读和推荐阅读更是金字塔顶了。 呵呵，都是我一些粗浅的想法，大侠不要笑话，呵呵。 © Winters Mi for Xerdoc Together, 2007. | Permalink | No comment Add to del.icio.us [...]

正则表达式用了几年了，本以为这个问题很简单：把所有查询关键词中纯英文(包括数字)的滤出来；但是折腾了一下午才总算找到了以下解决方法：
iconv -f gbk -t utf-8 query_list |egrep -e "^[a-z0-9]*$"

1 为什么需要用utf-8： 如果直接对gbk编码的文字进行grep会由于编码中的交叉而滤出很多中文；
2 为什么需要用egrep： egrep=grep -E 就是正则表达式支持扩展字符集，扩展的正则支持用高八位字符；

关键：先将文本强制转换成UTF-8，然后利用egrep。
适用环境：Unix命令行模式下的grep；

有更简单的方法吗：请留言……

a periodic table archiving & categorizing different visualization methods, differing between data visualization, information visualization, concept visualization, strategy visualization, metaphor visualization & compound visualization. the listed methods range from the famous scatterplot, pie chart & metro map, to the lesser known cartoon, swim lane diagram & hype cycle.

an interesting approach to model the science in visualization?

[link: visual-literacy.org|thnkx Martin]

有时候不想让某个分类显示到自己的Blog上，或者有时候只想显示某一个或者几个分类。markpasc.org制作的这个Ca...