[爆卦]二次函數生活應用是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 二次函數生活應用產品中有6篇Facebook貼文,粉絲數超過3,992的網紅台灣物聯網實驗室 IOT Labs,也在其Facebook貼文中提到, 機器學習識別特徵阻絕代測 上鏈回送監理資料庫防竄改 人臉辨識加酒精鎖阻酒駕 串區塊鏈上傳比對告警 2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室 本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統,結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用,以解決酒駕問題,並透過監控系統避免...

 同時也有15部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅賭Sir【杜氏數學】HermanToMath,也在其Youtube影片中提到,杜氏數學 官方網站: http://www.HermanToMath.com 賭Sir 幫你急救 DSE 數學: https://HermanToMath.skx.io ---------- ?️賭Sir是杜氏數學Herman To Math的始創人 ?全港唯一「完爆」【DSE Core+...

二次函數生活應用 在 Spark Light 工作坊 Instagram 的最讚貼文

2021-08-18 20:27:06

|Spark Light工作坊| 📍|主題| ▫️我該選數A還是數B? 📍|前情提要| ▫️新課綱的數學在高二時被分成了數A跟數B,不僅學習內容有所不同,在學測上也會被分成兩科分開測驗。那麼兩者的區別是什麼呢?而自己又應該選擇哪一個呢?今天就讓小編我來讓大家認識新課綱的數學吧! 📍|新課綱的數...

  • 二次函數生活應用 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文

    2021-05-29 18:18:27
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    機器學習識別特徵阻絕代測 上鏈回送監理資料庫防竄改

    人臉辨識加酒精鎖阻酒駕 串區塊鏈上傳比對告警

    2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室

    本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統,結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用,以解決酒駕問題,並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性,將車輛與人臉資料串上區塊鏈,以確保駕駛人的不可否認性。

    長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題,儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則,但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數,導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演,讓不少的家庭因此破滅。

    據統計,從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件,而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後,2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件,雖然成功達到嚇阻效果,但是死亡人數仍與去年前年持平,可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。

    立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」,酒駕者必須重新考照,並且只能駕駛具有酒精鎖(Alcohol Interlock)的車輛,所謂酒精鎖,屬於車輛點火自動鎖定裝置,在汽車發動前必須進行酒測,通過才能將汽車發動,而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測,以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生,若駕駛人未遵守其要求,車子就會強制熄火並鎖死,必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。

    由於法案的方式無法完全遏止酒駕,因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。

    其中本田(Honda)汽車與日立(Hitachi)公司研發出手持型酒精含量檢測裝置,讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測,若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖,藉此避免酒駕意外或事故發生,且該技術結合了智慧鑰匙功能,若偵測到酒測值超標,車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人,避免酒駕上路之問題。

    另一方面則是解決酒精殘值之問題,因為有許多駕駛人都會認為,休息一下後,身體也無感到不適,即駕車出門,等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過,因此收到罰單,甚至是吊銷駕照處罰等。

    根據醫學研究指出,酒精是在人體體內由肝臟代謝,實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議,喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念,導致駕駛人貿然上路,待意外發生或罰單臨頭時,已經為時已晚。

    背景知識說明

    本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識,並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈,並利用區塊鏈不可篡改的特性,來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。

    由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性,因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識,便可確認為駕駛本人。

    何謂人臉辨識

    人臉辨識技術屬於生物辨識的一種,基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術,將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材,讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵,藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。

    目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中,其應用面廣泛,最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等,其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說,人臉辨識皆具備以下幾個特性:

    ‧ 普遍性:屬於任何人皆擁有的特徵。

    ‧ 唯一性:除本人以外,其他人不具相同的特徵。

    ‧ 永續性:特徵不易隨著短時間有大幅的改變。

    ‧ 方便性:人臉辨識容易實施,設備容易取得,如相機鏡頭。

    ‧ 非接觸性:不須直接接觸儀器,也可以進行辨識,這部分考量到衛生問題以及辨識速度。

    人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證,別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識,無須近距離接觸,也可以精準地辨識身分,且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球,人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫,在門禁進出管制系統中,利於提高管理效率,有效掌握到進出人員的身分,以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。

    人臉辨識的步驟

    人臉辨識的過程與步驟,包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取,進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型,從影像中先尋找目標人臉,偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正,並摘取特徵值,接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算,最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟,如圖1所示。

    人臉偵測

    基於Haar臉部檢測器的基本思想,對於一個一般的正臉而言,眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練,所訓練出的人臉模型,其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型,可以有效地在影像中偵測到人臉。

    Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型,可以偵測出人臉的68個特徵點,包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測,如圖2~4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數,若分數越高,代表該張影像就越可能是人臉,右側括弧中的編號代表子偵測器的編號,代表人臉的方向,其中0為正面、1為左側、2為右側。

    人臉的預處理

    偵測到人臉後,要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同,尤其會受到燈光、角度、表情等影響,為了改善這類問題,必須對圖片進行預處理以減少這類的問題,其中訓練的資料集也很重要:

    ‧ 幾何變換與裁剪:將影像中的人臉對齊與校正,將影像中不重要的部分進行裁切,並旋轉人臉,並使眼睛保持水平。

    ‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化:可以增強影像中的對比度,可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題,更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。

    ‧ 影像平滑化:影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙,藉由使用圖形平滑處理,可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。

    人臉特徵摘取

    關於人臉特徵摘取,相關的技術說明如下:

    ‧ 歐式距離:人臉辨識是一個監督式學習,利用建立好的人臉模型,將測試資料和訓練資料進行匹配,最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離,選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜,且需要大量的訓練集資料與測試集資料,會導致計算量過大,使辨識的速度過於緩慢,因此需要透過主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)來解決此問題。

    ‧ 主成分分析法:主成分分析法為統計學中的方法,目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維,只保留影像中的主成分,即為影像中的關鍵像素,以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值,並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量,接著將訓練集與測試集的資料進行降維,讓新的像素矩陣中只保留主成分,最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配,選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟,因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。

    ‧ 卷積神經網路:卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)是一種神經網路的架構,在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用,是深度學習(Deep Learning)中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算,藉此來提取圖片的特徵,並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中,首先會輸入人臉的影像,再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出,並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。

    何謂酒精鎖

    酒精鎖(圖5)是一種裝置在車輛載體中的配備,讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測,通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求,讓駕駛人在時間內再次進行檢測。

    根據歐盟經驗,提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效,只有勸阻的效果,若在執法上不夠嚴謹,被吊照者會轉變成無照駕駛,因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路,這就是「酒精鎖」的設計精神。

    在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後,針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定,在酒駕被吊銷駕照者重考後,一年內車輛要裝酒精鎖,未通過酒測者無法啟動,且必須上15小時的教育訓練才能重考,若酒駕累犯三次,要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。

    許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛,懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮,為防範此問題,酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣,且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內,便會隨機要求駕駛重新進行酒測,如果沒有通過測量或是沒有測量,整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告,並勸告駕駛停止駕車。

    對於酒精鎖的實施,目前無法完全普及到每一台車子,而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言,根本是多此一舉,反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45~60分鐘的隨機檢測,會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測,可能加劇汽車違規停車的發生頻率。

    認識區塊鏈

    區塊鏈技術是一種不依賴於第三方,透過分散式節點(Peer to Peer,P2P)來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫,任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈,而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全,也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念,如圖6所示。

    區塊鏈的原理與特性

    可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本,網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份,當產生一筆交易時,會將這筆交易廣播到各個節點,而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著,每個節點進行工作量證明,選取計算最快的節點進行這些交易的驗證,完成後會把區塊廣播給到其他節點,其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效,驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈,此時就無法再將資料進行篡改。

    關於區塊鏈的特性,可分成以下四部分做說明:

    1. 去中心化:區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨,就是「去中心化」,區塊鏈採用分散式的點對點傳輸,該概念架構中,節點與節點之中沒有所謂的中心,所有的操作都部署在分散式的節點中,而無須部署在中心化機構的伺服器,一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入,因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性,不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。

    2. 不可篡改性:透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈,所有區塊都有屬於它的時間戳記,並依照時間順序排序,而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容,讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高,因此使區塊鏈具備「不可篡改性」,並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。

    3. 可追溯性:區塊鏈是一種鏈式的資料結構,鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣,這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中,如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般,每筆交易記錄著時間和訊息內容,若要進行資料的更改,則會視為一筆新的交易,且舊的紀錄仍會存在無法更動,因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。

    4. 匿名性:在去中心化的結構下,節點與節點之間不分主從關係,且每個節點中都擁有一本完整的帳本,因此區塊鏈系統是公開透明的。此時,個人資料與訊息內容的隱私就非常重要,區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術,讓節點資料在完全開放的情況下,也能保護隱私以及用戶的匿名性。

    區塊鏈與酒精鎖

    由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性,且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時,系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊,還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此,在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時,此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據,同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。

    酒駕防偽人臉辨識系統介紹

    為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題,酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時,要同時進行人臉辨識,來確保駕駛人與吹氣人為同一人。

    在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭,作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存,並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈,當汽車已經駛動時,攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功,會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈,若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象,系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測,並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。

    如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛,該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位,並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況,應先行迴避。且該車輛於熄火後,酒精鎖會將車輛上鎖,必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖,如圖7所示。

    區塊鏈打包上鏈模擬

    在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後,會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,接著將128個人臉特徵向量資料取出,並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊,然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料,如圖8所示。

    要打包成區塊和上鏈的內容,包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料,接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例,圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包,並進行HASH運算。

    將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容,並打包區塊,經過HASH後的結果如圖10所示,其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料,由於這是實作模擬情境,並無上一筆資料,其中messages屬性代表內容數,一筆代表車牌資料,另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點,代表車輛解鎖的時間點。

    情境演練說明

    話說小禛是一間企業的上班族,平時以開車為上下班的交通工具,他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統,以下模擬小禛下班後準備開車的情境。

    已經下班的小禛今天打算從公司開車回家,當小禛上車準備發動車子時,他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣,並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像,如圖11所示。

    待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後,接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點,如圖12所示。然後,相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,如圖13所示。

    酒精鎖通過解鎖後,車輛隨之發動,解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記,隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中,設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉,以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值,並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對,藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後,也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中,如此一來,區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄,檢測通過的示意圖如圖14所示。

    系統通過辨識後,便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助,也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時,區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。

    如此一來,便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中,如果有需要更換駕駛人,必須待車輛靜止時,從車載系統發出更換駕駛要求,再重新進行酒測以及重複上述流程,才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛,系統將視為異常情況。

    結語

    酒駕一直是全球性的問題,將有高機率導致重大交通事故,造成人員傷亡、家庭破碎,進而醞釀後續更多的社會問題,皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題,各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範,但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同,有的國家如新加坡,透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯,又或者是薩爾瓦多,當發現酒駕直接判定死刑,這樣的制度雖嚇阻力極強,但是若讓其他國家也跟進,會造成違憲或是違反人權等問題。因此,各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究,想要達到零酒駕的社會。

    為達成此理想,本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統,利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術,使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中,結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理,將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改,可加強駕駛人的不可否認性,當汽車發生異常情況時,便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨,透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題,在未來能夠普及並結合法規,智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。

    附圖:圖1 人臉辨識的步驟。
    圖2 人臉特徵點偵測(正臉)。
    圖3 人臉特徵點偵測(左側臉)。
    圖4 人臉特徵點偵測(右側臉)。
    圖5 酒精鎖。 (圖片來源:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram)
    圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
    圖7 系統概念流程圖。
    圖8 取出人臉128維特徵向量。
    圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
    圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
    圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
    圖12 小禛的人臉影像特徵點。
    圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
    圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。

    資料來源:https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D

  • 二次函數生活應用 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的精選貼文

    2020-07-02 15:56:45
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    分享好文,中學生要學電腦嗎?
    作者:創新工場CTO、人工智慧工程院執行院長 王詠剛

    文章来自半轻人微信公众号(ban-qing-ren)
    ………………………………

    朋友的孩子高中剛畢業,已拿到美國頂尖大學(非電腦專業)的錄取通知。疫情影響,不知何時才能去學校報到。孩子想抓緊學習一下程式設計,為大學打好基礎。這孩子找我聊了一個多小時,從如何學程式設計,聊到非電腦專業和電腦專業的路徑差異,又聊到如何從不同角度認識電腦與程式設計。聊得比較寬泛,不知是否對這孩子有用。

    回想我自己的高中時代:那時雖迷戀程式設計,卻完全沒有懂行的人指導。在我們那個四線城市的廠礦中學裡,開設電腦興趣課的老師知道的資訊還沒我多。我高一時跑到北京中關村逛街,卻完全沒意識到中國第一代頂尖程式師當時就在我身邊的低矮辦公樓裡寫代碼(這話說得並不準確,比如求伯君那年就主要是在珠海做開發),鼎鼎大名的UCDOS、WPS、CCED就出自他們之手……我在當時街邊的一家書店(位置似乎就在今天的鼎好大廈對面)買到了許多種印刷品質極低劣的電腦圖書。用今天的標準看,那就是一批盜版影印或未授權翻譯的國外圖書。可那批書竟成了我高中時代最寶貴的程式設計知識來源。

    顯然,我在高中時根本就是野路子學電腦。現在後悔也沒用,當時我的眼界或能觸及的資源就那麼多。如果能穿越回30年前,我該對喜歡程式設計的自己說些什麼呢?這些年,我與世界上最好的一批程式師合作過,也參與過世界上最有價值的軟體系統研發——我所積累的一些粗淺經驗裡,有哪些可以分享給一個愛程式設計的中學生?

    【問題1】中學生要不要學電腦?

    當然要!

    每個中學生都要學。只不過——建議大部分中學生使用“休閒模式”,小部分(不超過10%)中學生使用“探險模式”。

    啊?兩個模式?那我該進入哪個模式?⟹請跳轉至【問題2】

    【問題2】選哪個模式?

    你癡迷電腦嗎?比如,你玩遊戲時會特別想知道這遊戲背後的代碼是如何編寫的嗎?再比如,就算老師家長不同意你學電腦,甚至當著你的面把電腦砸了,你也要堅持學電腦嗎?如果是,恭喜你進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】

    你對數學有興趣嗎?比如,你看到街邊建築的曲線,就會在腦子裡琢磨曲線對應的函數或方程嗎?每當手裡攥著幾粒骰子,你就會不由自主地計算概率嗎?如果是,歡迎進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】;當然,如果有些猶豫,也可以先進入“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

    即便你對電腦和數學興趣不大,家長、老師還是強烈建議你學電腦嗎?就算你一百個沒時間一千個不願意,家長、老師還是會逼著你學電腦嗎?如果是,建議你主動進入“休閒模式”並向家長、老師彙報說“我已經按照前谷歌資深軟體工程師的專業建議在認真學程式設計了”⟹請跳轉至【問題100】

    其他情況,一律進入“休閒模式”。⟹請跳轉至【問題100】

    【問題100】休閒模式 | 主要學什麼?

    “休閒模式”將電腦視為我們生活、工作中的必備工具,主要學習如何聰明、高效、優雅地使用計算設備。這裡說的計算設備,包括所有形式的電腦、手機、遊戲機、智慧家電以及未來一定會進入生活的自動駕駛汽車。

    什麼什麼?你已經會用電腦、會玩手機、會打遊戲了?別著急,慢慢往下看。

    【問題101】休閒模式 | 我會用搜尋引擎嗎?

    我知道你會用百度搜習題答案。但,習題答案不是知識。你會用搜尋引擎來搜索和梳理知識嗎?請試著用電腦和你喜歡的搜尋引擎來解決如下兩個問題:

    (1)圓周率𝜋的計算方法有多少種?每種不同的計算方法分別是由什麼人在什麼時代提出的?借助電腦,今天人們可以將圓周率𝜋計算到小數點後多少位?將圓周率𝜋計算到小數點這麼多位元,一次大概需要花掉多少度電?

    (2)全球大約有多少個廁所?在發展程度不同的國家,分別有多少比例的人可以享用安裝了抽水馬桶的衛生廁所?為什麼比爾·蓋茨曾大力推動一個設計新型馬桶的研發專案?比爾·蓋茨的公益組織在這個專案上大約花費了多少資金,最終收到了多大的效果?

    如果你沒法快速得到上述問題的全部答案,那就給自己設一個小目標:一個月內,學會用搜尋引擎系統地獲取、梳理一組知識點的全部技巧。

    【問題102】休閒模式 | 接下來學什麼?

    建議學好典型的工具軟體。比如,我知道你會用Office了,但用Office和用Office是很不一樣的。對生活、學習、工作來說,學好、學透一個工具軟體比鑽研程式設計技巧更實用。

     你會用Excel來管理班級公益基金的預算和實際收支情況嗎?
     你會用Excel做出過去20年裡全球大學排名的演變趨勢圖嗎?
     你會用Word排版一篇中學生論文嗎?論文中的圖表和最後的參考文獻部分該如何排版?
     你會用Word編排一份班級刊物,包含封面、扉頁、目錄、插圖頁、附錄、封底等部分,可以在列印後直接裝訂成冊嗎?
     PowerPoint呢?你有沒有研究過蘋果公司發佈會上那些幻燈片的設計?當約伯斯(多年以前)或蒂姆·庫克站在幻燈片前的時候,他們的演講思路是如何與幻燈片完美結合的?

    還有哦,別忘了學學如何為數碼照片做後期,如何用電腦或手機剪視頻,如何為剪輯好的視頻配字幕,如何將照片、音樂、視頻等素材結合起來,做出一段吸引人的快手/抖音短視頻。

    最後,抽空玩玩那些設計精妙的遊戲吧,比如《紀念碑穀》、《塞爾達傳說:曠野之息》之類;同時,遠離那些滿屏廣告,或者一心騙你在遊戲裡充值花錢的垃圾。

    【問題103】休閒模式 | 不學學知識嗎?

    當然要學知識。下面每種實用的電腦知識都夠大家學一陣子了。

    (1)色彩知識:你知道同一張數碼照片在不同品牌的手機螢幕上、不同的電腦螢幕上、不同的智慧電視上顯示時,為什麼經常有較大色差嗎?你知道有一些色彩只適合螢幕顯示,不適合列印輸出嗎?你知道軟體工具裡常用的RGB、HSL之類的色彩空間都是什麼意思嗎?如何在設計PowerPoint幻燈片時選擇一組和諧美觀的色彩?

    (2)字體知識:你知道什麼是襯線字體,什麼是無襯線字體嗎?你知道網頁中常用的英文字體都有哪些嗎?你知道商務演講時最適用于幻燈片的英文字體有哪些嗎?你知道電腦和手機常用的黑體、宋體、仿宋體、楷體等中文字體分別適合哪些實際應用場合嗎?你會將不同字體混排成一個美觀的頁面嗎?

    (3)網路知識:你知道5G是什麼嗎?你知道5G和4G在通信頻寬、通信距離上的具體區別嗎?你知道什麼是路由器,什麼是防火牆嗎?你知道如何配置路由器,如何配置防火牆嗎?微信或QQ聊天時,對方發的文字、語音或視頻是如何傳送到你的手機上的?

    (4)應用知識:淘寶中搜索得到的商品資訊是從哪裡來的?商品是按什麼方式排序的?為什麼購物APP經常會推薦給你一些曾經買過、看過的商品?你知道如何為自己建立個人網站嗎?你知道如何管理微信公眾號嗎?

    (5)安全知識:你知道網路上的釣魚攻擊是怎麼回事兒嗎?你知道什麼是電腦漏洞嗎?你知道駭客為什麼想把一大批受攻擊的電腦變成可以遠端操控的傀儡機嗎?你知道為什麼現在很多手機APP都要通過短信發送驗證碼嗎?如果驗證碼被壞人截獲,你會面臨哪些風險?

    這裡只是舉例。實用的電腦知識還有很多。大家可以自己發掘。

    【問題104】休閒模式 | 我需要學程式設計嗎?

    可以學,但不是必須。即便學,也只需要根據自己的需要,學那些最能幫你解決現實問題的部分。

    【問題105】休閒模式 | 我該學什麼程式設計語言?

    在“休閒模式”裡,電腦就是工具,程式設計也是工具,夠用就好。學什麼程式設計語言,完全看你想要電腦幫你做什麼。

    • 如果你想對資料處理有更多自主權,那不妨學學Python;
    • 如果你想做簡單的交互演示程式,那就先把JavaScript學起來;
    • 如果你想更好、更快地寫論文,那不妨學學LaTeX(什麼什麼,LaTeX不是程式設計語言?你太小看LaTeX了);
    • 如果你想學做簡單的手機APP,那麼,Android手機就學Java,蘋果手機就學Swift好了;
    • 如果你只想知道程式設計是怎麼回事,那……從Python或JavaScript開始就行。其實,跟五六歲的小朋友一起學學Scratch圖形程式設計也不錯。

    【問題106】休閒模式 | 我需要學人工智慧嗎?

    在“休閒模式”裡,最需要學的不是“人工智慧的實現原理”,而是“什麼是人工智慧”,以及“人工智慧能做什麼,不能做什麼”。

    • 在手機上試一試,人工智慧做語音辨識時能做到什麼水準?哪些話容易識別,哪些話不容易識別?
    • 打開機器翻譯軟體,試一試哪些資訊翻譯得好,哪些資訊翻譯得不好?
    • 手機上的拍照軟體一般都有人臉識別功能。試一試人臉識別在什麼場景下做得好,什麼場景下做得不好?
    • 找一部講人工智慧的科幻電影,用自己的判斷解讀一下,電影裡哪些技術有可能成為現實,哪些技術存在邏輯矛盾。

    【問題107】休閒模式 | 推薦什麼參考書、參考文獻?

    書不重要,豆瓣評分7分以上的電腦應用、程式設計甚至科普類圖書都可以拿來翻翻。

    直接在知乎裡搜索你想瞭解或學習的知識點可能更有效率。

    如果你意猶未盡,覺得自己剛活動開筋骨,還想挑戰更高層次,歡迎進入“探險模式”。⟹請跳轉至【問題200】

    否則,“休閒模式”到此結束。⟹請離開此問答

    【問題200】探險模式 | 主要學什麼?

    “探險模式”需要有挑戰精神。電腦科學的世界技術演進快,脈絡複雜,要想在探索時不迷路,你得通過有順序、有系統地學習電腦知識,慢慢構建出一張可以在未來幫你走得更遠的思維地圖來。

    在“探險模式”裡,電腦就不止是一件能快速計算的工具了。電腦更像是我們大腦的一種延伸。這既包括認知能力的延伸,也包括認知邏輯的延伸。隨著學習深入,大家會逐漸體會到電腦所具有的多維度能力:

     電腦是一種可以表示不同類型資訊(數、符號、文字、語音、圖像、視頻、虛擬空間、抽象邏輯)的“資訊管理機”;
     同時,電腦也是一種可以連續執行指令以完成特定的資訊處理任務的“指令處理機”;
     同時,電腦還是一種可以在知識與邏輯層面完成特定推理任務的“知識推理機”;
     同時,電腦也是一種可以從人類給定的資料或自我生成的資料中總結規律,建立模型,自主完成某些決策的“智慧學習機”。

    “探險模式”的目標就是盡可能準確地認識電腦,掌握有關電腦運行的最基本規律。有了這些基礎。未來在大學期間或工作中,你就能更容易地設計電腦軟硬體系統,或是設計出碳基大腦(人類)與矽基大腦(機器智慧)之間的最佳協作方案。

    【問題201】探險模式 | 我的英語水準足夠嗎?

    蘋果每年秋季的新品發佈會,不加字幕的話,你能聽懂多少?

     能聽懂大部分:建議在學習電腦的過程中,盡可能使用英文教材、英文文檔。
     能聽懂小部分:建議將原來準備學電腦的時間,分出一部分來學英語。
     只能聽懂“你好”“再見”之類:⟹請離開此問答。然後,把原來準備學電腦的時間用於學英語,六個月後再回來。

    【問題202】探險模式 | 我的數學水準足夠嗎?

     如果你是數學和數學應用小能手——較複雜的數學問題總能快速找到核心思路,或快速簡化為簡單問題;很容易就能將抽象概念映射到具體的數學圖形,或將數學問題與相應的現實問題關聯在一起:請繼續探險之旅。
     如果你應付正常數學課程感到吃力:建議將原來準備學電腦的時間,分出一部分來學數學。
     如果你還搞不清楚什麼是方程、函數、集合、概率……:⟹請離開此問答。然後,把原來準備學電腦的時間用於學數學,六個月後再回來。

    【問題203】探險模式 | 為什麼強調英語和數學?

    (1)統計上說,最好的電腦參考資料大都是英文寫的,最好的電腦課程大都是用英文講的,最新的電腦論文大都是用英文發表的。

    (2)函數、方程、坐標系、標量、向量、排列組合、概率這些中學數學裡會初步學習到的數學知識,是電腦科學的基礎。

    【問題204】探險模式 | 電腦知識那麼多,正確的學習順序是什麼?

    最重要的順序有兩個。建議先從順序一開始,學有餘力時兼顧兩個順序。

    順序一:自底向上,即,自底層原理向上層應用拓展的順序。

     電腦原理的基礎知識:
     為什麼每台電腦(包括手機)都有CPU、記憶體和外部設備?
     (馮·諾依曼體系結構的)記憶體中為什麼既可以存儲資料,也可以存儲指令?
     CPU是如何完成一次加法運算的?
     程式設計語言的基礎知識:
     資料類型,值,變數,作用域……
     語句,流程控制語句……
     過程、方法或函數,類,模組,程式,服務……
     編譯系統的基本概念:
     電腦程式是如何被解釋或編譯成目標代碼的?
     演算法和資料結構的基礎知識:
     陣列,向量,鏈表,堆,棧,二叉樹,樹和圖……
     遞迴演算法,排序演算法,二叉樹搜索演算法,圖搜索演算法……
     應用層的基礎知識:
     為什麼電腦需要作業系統?設備驅動程式是做什麼的?
     網路通信的基本原理是什麼?流覽器是怎麼找到並顯示一個網頁的?
     資料庫是做什麼用的?
     虛擬機器是怎麼回事?
     人工智慧系統的基礎知識:
     先熟悉些線性代數、概率和數學優化的基礎知識。
     什麼是機器學習?從簡單的線性回歸中體會機器學習的基本概念、基本思路。
     什麼是神經網路?什麼是深度神經網路?為什麼神經網路可以完成機器學習任務?
     如何使用PyTorch或TensorFlow實現簡單的深度學習功能?

    順序二:自頂向下,即,自頂層抽象邏輯向下層具體邏輯拓展的順序。

    • 電腦的本質是什麼?
    • 什麼是圖靈機?什麼是通用圖靈機?
    • 什麼是讀取﹣求值﹣輸出迴圈(Read–eval–print Loop,REPL)?
     如何用自頂向下的方式理解(解析、解釋、編譯)一段程式碼?
    • 靜態語言和動態語言的區別?
     如何理解變數與資料類型之間的綁定關係?
    • 什麼是函數式程式設計?
     程式設計語言中,函數的本質是什麼?
     函數為什麼可以像一個值一樣被表示、存儲、傳遞和處理?

    • 什麼是物件導向?
     類的本質是什麼?
     如何用物件導向的方式定義個功能介面?
     如何依據介面實現具體功能?
    • 什麼是事件驅動?
     什麼是事件?事件如何分發到接收者?
     如何在事件驅動的環境中理解代碼的狀態和執行順序?

    【問題205】探險模式 | 如何提高程式設計水準?

    在掌握基本知識體系的基礎上,學好程式設計只有一條路:多程式設計,多參加程式設計比賽,多做程式設計題,多做實驗項目,多找實習機會——其中,能參與真實專案是最有價值的。

    【問題206】探險模式 | 該從哪一門程式設計語言學起?

     我個人推薦的程式設計入門語言(可根據情況任選):
     Python
     Java
     Swift
     C#
     JavaScript / TypeScript
     Ruby
     ……
     可能不適合入門,但適合後續深入學習的語言:
     C
     C++
     Go

     Objective-C
     組合語言
     機器語言(CPU指令集)
     Shell Script
     Lua
     Haskell
     OCaml
     R
     Julia
     Erlang
     MATLAB
     ……

    【問題207】探險模式 | 如何選參考書和參考資料?

    (1)強烈推薦的參考書和參考資料:

    • MIT、Stanford、CMU、UC Berkeley這四所大學中任何一個電腦專業方向使用的教學參考書或參考資料。網上可以查到這些學校電腦專業方向的課程體系,有的學校甚至公開了課程視頻。其中往往會列舉參考書和參考資料連結。
    • 維琪百科(英文)上的數學、電腦科學相關條目。
    • Github上star數在1000以上的開原始程式碼和開來源文件。

    (2)強烈推薦但須小心辨別的參考資料:

     知乎上的數學、電腦科學相關條目。使用時需要格外注意三件事:
     儘量只看高贊答案或高贊文章;
     辨別並避開廣告軟文;
     辨別並避開純抖機靈的故事或段子。
     Stack Overflow上的程式設計問題解答:
     自己動手實驗,辨別解答是否有效。
     CSDN上的程式設計問題解答:
     自己動手實驗,辨別解答是否有效。

    (3)其他推薦的參考書和參考資料:

     國內專業作者寫作的專業技術書籍(豆瓣評分7分以上的)。
     大廠(Google、Facebook、Microsoft、Amazon、阿裡、騰訊、百度、頭條等)資深工程師的技術公號、專欄、博客等。

     著名圖書系列:如O’Reilly的動物封面的系列圖書(請注意最新版本和時效性)。
     國內翻譯的著名技術圖書(譯本在豆瓣評分7分以上的)。

    (4)儘量避免的參考書和參考資料:

    • 已經過時的圖書或參考資料。
    • 作者或譯者人數比章節數還多的專業圖書。
    • 百度百科上的數學或電腦科學相關資料。

    什麼什麼?你這篇問答居然沒有推薦一本具體的圖書?是,沒錯。如果你覺得即便有了上面的線索,自己還是找不到好書好資料,那也許你還是適合“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

  • 二次函數生活應用 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳貼文

    2020-01-07 11:12:31
    有 303 人按讚

    創新工場AI工程院王詠剛院長的第三篇AI教育遊戲。家長快收藏!

    文章來源:微信公眾號半輕人(ban-qing-ren),推薦關注。
    …………………………………………………………

    AI時代,陪孩子玩什麼遊戲?

    之前寫過兩篇《AI時代,陪孩子玩什麼遊戲?》,很久沒更新,倒不是因為這段時間不陪非非玩遊戲了,主要是其他事情太忙,很少有時間坐下來把思路和文字整理好。

    頭兩篇文章基本是從遊戲出發,首先要好玩,然後才是讓孩子從中悟到一些可以積累下來的東西。兩篇文章的連結:

    《AI時代,陪孩子玩什麼遊戲?(一)》
    https://mp.weixin.qq.com/s/xWjmiWKRa4OOpJ1EFZrJdA

    《AI時代,陪孩子玩什麼遊戲?(二)》
    https://mp.weixin.qq.com/s/mt_meqxB4DjOWj2msSIO5Q

    ▍費曼的“末世”假設

    第三篇打算從一個假設開始講起。費曼(Richard Feynman)在他的《物理學講義》中說,“假如由於某種大災難,所有的科學知識都丟失了,只有一句話可以傳給下一代,那麼怎樣才能用最少的辭彙來傳達最多的資訊呢?”費曼這個假設很科幻,可以和阿西莫夫關於《銀河百科全書》的假想類比。費曼自己給出的答案是,“所有的物體都是由原子構成的”。

    切換到兒童教育領域,其實也有一個類似的假設值得思考:如果因為某種極端情況——比如我必須隱姓埋名去研發秘密武器對抗外星人——我即將和孩子長期分別,只能給孩子留下一句話。怎樣才能用一句話,把家長想傳遞給孩子,讓孩子受益的經驗或知識講清楚呢?不知大家心裏想到的是哪句話?我自己呢,最想跟我們家非非說的一句話是:

    萬事萬物都在變化,沒有什麼千秋萬代,也罕有什麼絕對真理;人,最好學會自己判斷。

    坦白講,這句話小孩子很難聽懂。

    這世界上,有三件事最適合懶人:絕對的價值觀,武斷的思維,從眾的態度。

    我們年輕時,不也喜歡用非黑即白的方法去看待整個世界嗎?看個電影,我當年非要問大人,這電影裏哪個是好人,哪個是壞人;中學時朦朧看見愛情,總覺得幸福的愛情就如天堂一樣全無瑕疵;稍有些歷史觀念時,一會兒覺得英雄與惡魔才是歷史的主角,一會兒又覺得勞動人民創造歷史的說法無比正確;初入職場做碼農時,還習慣性地用黑白二元論評價某種編程語言是絕對好的,某種操作系統是絕對壞的……

    孩子容易被“懶人三件事”裹挾著走,我們就有義務時不時提醒孩子,這世界並不是那麼簡單。陪孩子玩遊戲,跟孩子聊天,或者回答孩子提問時,就是我們潛移默化讓孩子體驗一些類似思維方式的機會。就算以後孩子仍缺少辨識力和判斷力,他們至少會知道這世上並不是所有人都用同一種方式思考問題。

    ▍時有古今、地有南北

    我當年在北大聽過些文史課程。有位文科老師經常用誇張的字體在黑板上寫下“時有古今、地有南北”八個大字。他是想提醒我們,文字、音韻、訓詁乃至詩詞歌賦、天下文章,都會隨著時間、地域變化而改變。倘若連這個基本道理都不懂,非要把此時此地的東西,生搬到彼時彼地,肯定會栽跟頭。

    非非喜歡各種帶有文化、歷史意味的東西。這就給了我很多機會,來提醒他幾千年裏隨處上演的時移世易,滄海桑田。比如,有時候看見相聲或電視劇讓大宋東京汴梁的人說河南話,讓秦皇漢武說陝西話,我就會告訴非非,這東西當笑話聽聽可以,千萬不要認真。認真來說,無論是秦皇漢武,還是李白杜甫,他們的講話如果有錄音流傳,今天九成九的人是聽不懂的。

    非非不信。我就拿他早已背熟的詩詞舉例子。比如張志和的《漁歌子》:

    西塞山前白鷺飛,
    桃花流水鱖魚肥。
    青箬笠,綠蓑衣,
    斜風細雨不須歸。

    按照《漁歌子》的詞牌,“飛”、“肥”、“衣”、“歸”這幾個字押韻。可用今天的普通話讀起來,衣服的“衣”字顯然和其他幾個字不押韻。我跟非非講,人們說話的語音,每隔百十年,就會有非常顯著的變化。張志和這首詞作於唐代,離現在一千多年,每個字的讀音幾乎都與今天的普通話有巨大差異。古時押韻的一組字,到今天就不一定押韻了。

    非非很好奇地問,那我們該怎麼知道古代人是怎麼說話的呢?

    這個問題問得好。就算是語言學家或古漢語專家,也未必能用兩三句話講清楚。但如果只是想給小孩子講明白其中的基本道理,倒也不需要搬出《漢語語音史》之類的大部頭。往前倒數一百年,清末民初人們說話的錄音甚至錄影還能找到一些。比如B站可以找到《清朝人的普通話是什麼味兒》(https://www.bilibili.com/video/av7050107,視頻裏其實都是民國時的錄音錄影片段)。把這種視頻、音頻放給小朋友聽,效果立竿見影。小朋友很直觀就可以明白,短短一百年,口語語音就會有非常明顯的不同,更別說上千年的變遷了。

    再上溯到唐宋乃至秦漢,那時錄音錄影技術還沒發明,當然沒法直接知道古人說話的語音。但我們仍有辦法“猜測”當時每個字的讀音。這裏沒必要講聲韻學的知識。為了跟非非講解語言學家是怎麼猜測古代讀音的,我舉了數獨(Sudoku)遊戲的例子。難度低的數獨遊戲,留白的格子很少,比較容易根據規則和周邊數字猜出答案。難度大的數獨遊戲,留白的格子很多,猜起來要複雜一些。

    猜測漢語古音也類似。我們有一套從漢語發展中總結出來的規則,也有很多有用的提示資訊,比如古詩詞裏互為押韻的韻腳,古代韻書對漢字讀音的分門別類。提示資訊越多,我們的猜測就越有可能接近真相。提示資訊越少,我們的猜測就越像是一廂情願的假想——但每種假想仍需符合規則,至少要能自圓其說。

    猜唐宋音相對容易些,因為提示資訊很多。要猜先秦兩漢音就難不少,因為資料太少。上面提到“衣”和“飛”押韻,這情況不僅在唐朝如此,在先秦的《詩經》中也是如此。《詩經·柏舟》中有這樣的句子:

    日居月諸,胡迭而微?
    心之憂矣,如匪浣衣。
    靜言思之,不能奮飛。

    王力《詩經韻讀》對《柏舟》三個韻腳的注音分別是:微(miuəi)、衣(iəi)、飛(piuəi),微部。這樣的注音未必就能反映先秦語音的真實情況,但已經是語言學家對古代漢語的一種能自圓其說的“擬音”了。網上有不少有趣的錄音,是現代人根據語言學家的擬音體系來模仿古人說話、吟詩的記錄。作為娛樂目的,這些錄音可以放給小朋友聽聽,讓小朋友直觀地感受下語音隨時間而產生的巨大變化。但千萬不要告訴小朋友那就是真正的古音,因為無論是擬音體系還是播音者對擬音的理解,都未必完全準確。

    說到押韻,人們天生就對押韻的句子有感覺,小孩子也不例外。非非小時候就會偶爾說出些押韻的句子,比如“我要吃飯/吃個雞蛋”,然後下意識重複並咯咯大笑。到一年級開始學拼音時,我就有意跟他講些押韻、對仗的小知識。我們倆經常口頭做些末字必須押韻的“打油詩聯句”遊戲,或者完全不講究平仄和工整的“對對聯”遊戲。這些小知識和小遊戲對培養孩子的漢語語感和基本語言素質肯定是有幫助的,也正好能和他們旺盛的創作欲關聯起來。

    比如小孩子都喜歡傳播、創作打油詩,也喜歡用童謠編派人、捉弄人。我們小時候就經常唱“某某某的頭,像皮球,一踢踢到百貨樓。”沒想到非非他們學校裏,也唱類似的童謠,而且具體唱詞和我們小時候還有不少區別。和同年齡孩子一樣,非非特喜歡這些難登大雅之堂的市井謠諺。他還經常和同學比著用自己的話修改這些惡作劇式的順口溜和打油詩。我覺得,只要不是惡意中傷或言辭猥褻,小朋友們玩這些語言遊戲,並沒有什麼不妥,這本來就是童年時光的重要部分。

    有一天,非非回家唱道,“床前明月光,李白睡得香,夢見機關槍,嚇得尿褲襠。”我就問非非,這打油詩是誰想出來的。非非也說不清楚,只知道是在他們班小朋友之間傳唱的。我上網搜搜,果然又查出這童謠的許多類似版本:

    ┃ 床前明月光,李白睡得香,夢見屎殼郎,嚇得尿褲襠。
    ┃ 床前明月光,李白睡正香。忽然瓢潑雨,急呼兒他娘。起來幹什麼?出門收衣裳。
    ┃ 床前明月光,李白想喝湯,喝了一碗湯,尿了一褲襠。
    ┃ 床前明月光,李白睡得香。三更半夜鬼敲門,嚇死路邊過路人。
    ┃ ……

    “床前明月光,李白睡得香”這樣的童謠,在不同時代和不同地域,流傳、衍生出許多不同的版本,反映的不也是語言文字“時有古今、地有南北”的變化規律嗎?

    ▍凡爾納愛好者

    非非愛讀儒勒·凡爾納的科幻小說——當然,目前更多是用“聽書”的方式。最近一年多的時間裏,非非在某電臺APP的有聲小說欄目裏,先後聽完了《海底兩萬裏》《八十天環遊地球》《神秘島》《格蘭特船長的兒女》《從地球到月球》等五六部小說。這些小說裏,他最喜歡的是那幾位有博物學家特質的人物,比如《海底兩萬裏》裏精通分類理論的孔塞伊(Conseil)。

    因為喜歡孔塞伊,非非也特別願意主動去閱讀、記憶動植物分類知識。家裏幾本兒童動物百科、海洋百科都快被他翻爛了。這種特別喜歡深鑽某個領域的現象,在小朋友身上其實還挺常見的,只不過不同小朋友喜歡鑽研的方向不同罷了。非非深鑽動植物分類知識的結果就是,他現在能隨口說出很多我們根本不知道名字的古生物或當代動植物名字,還大致知道這些生物在分類體系的位置。

    我有時擔心,非非會不會被這些繁冗的分類學知識束縛了頭腦。其實,分類學體系本身也不是一成不變的。動植物分類會隨著人們對生物形態認識的深入而不斷更新。特別是進入了基因科學時代後,人們對傳統動植物分類理論又有了非常多全新的認識。另外,針對不同的科研目的,完全可以選擇不同維度對動植物分門別類。可是,我們該如何讓小朋友初步瞭解這些發展的和動態的思維方式呢?

    我和非非玩一種叫“卡片分類”的小遊戲。這遊戲並不強調分類的系統性和專業性,而是強調有沒有新穎好玩,又符合一定邏輯的分類角度。

    比方說,因為非非喜歡動物,我就讓他隨口說出一些動物名字。有一次,他說出了七種動物的名字:大象、座頭鯨、水蚺、烏賊、蟑螂、章魚、鸚鵡螺。這裏面有些動物名字還挺有趣的,比如“水蚺”,我就不太熟悉。非非積極地給我講解“水蚺”的正確讀音是什麼,究竟是一種什麼動物。再比如“蟑螂”確實是非非當時喜歡的動物,他經常莫名其妙地說自己就是一只小蟑螂——小孩子的心思真是搞不懂。不過沒關係,反正都是非非喜歡的動物就行。我把這些動物名字分別寫在彩色便簽紙上,然後讓非非做一個簡單的工作:把這七種動物分成兩類或多類,並告訴我為什麼這樣分。

    不出所料,非非的第一種分類方法就是他熟知的傳統動物分類法。他飛快地把座頭鯨、大象和水蚺分成一類,因為這三個動物是脊椎動物,而其他四個動物,烏賊、章魚、鸚鵡螺和蟑螂,都是無脊椎動物。非常正確。非非甚至還可以進一步告訴我每個動物的細分類別。

    我當然不滿足於這樣簡單的答案。我問非非,這些動物一定要從分類學的大類上才能區分成兩類或多類嗎?有沒有其他的角度可以把它們分開?非非的思維一時還陷在動物分類學的束縛裏,他左思右想,取巧似地想到了一種方法:蟑螂是昆蟲,單獨作為一類;其他的動物都不是昆蟲,合為另一類。

    這真是抄近道的解題法。非非當然還可以把這七種動物分成哺乳動物和非哺乳動物,軟體動物和非軟體動物,等等。但這些方法,不還是圍繞著動物分類學的類目來展開的嗎?

    “你能想像出來的,又奇特、又合理的分類角度有哪些?” 我問非非,“舉個例子,我和你都是哺乳綱靈長目人科人屬智人種,但還是有很多特徵可以將我們倆區分開來,比如我們倆身高不同。”

    聽到這裏,非非開始有了新的思路。稍動腦筋,他就給出了一個出乎我意料的分類方法:這七個動物的名字裏,有三個名字的漢字包含蟲字旁,而另外四個不包含蟲字旁。

    這真是一種有趣的、開腦洞的分類法。我喜歡這樣的思考方式。用這樣的方法,非非一下子找到了好多他以前沒想過的分類角度,比如按照動物的生活空間,把七種動物分成海洋動物和非海洋動物,按照動物的身長和體重,把它們分成大型動物、中型動物、小型動物,按照動物最早出現的時間,把動物分入不同的地質年代,等等。

    分完了動物,我又鼓勵非非說出幾本圖書的名字,然後對圖書做分類。他列出了六本書:《海底兩萬裏》《西遊記》《史記》《論語》《資治通鑒》《毛主席語錄》——我也不知道他當時為什麼列出這六本,只是如實記錄我們的遊戲過程。

    對於這六本書,非非首先想到的是將六本書分成三類,語錄體裁的書有兩本,歷史書有兩本,小說有兩本。這個分類方法中規中矩,沒太多新意。

    我鼓勵非非探索新的分類方法時,非非又做了一次出乎我意料的選擇。他十分肯定地說,《西遊記》和《海底兩萬裏》這兩本小說,是虛構的故事,而其他四本書,講的都是真實世界裏的事情。七八歲的小朋友能有這樣的認知,還挺讓我驚訝的。當然,我不是特別肯定,非非是不是從學校裏知道了“虛構類圖書”的說法。但我還是主動跟非非講,在很多實體或網上書店裏,流行圖書就是按照“虛構類”和“非虛構類”來劃分的。自己的分類法居然與很多書店的通行做法類似,這讓非非很得意。

    接下來,非非又提出了一個新的分類界限:《論語》《史記》《資治通鑒》是元朝以前撰寫的,而其他三本書是元朝以後撰寫的。我不太知道非非是怎麼想到元朝這個分界點的。如果要找一個時間點,正好把六本書分成三本一類,那至少得知道《資治通鑒》是宋朝作品,《西遊記》是明朝作品。我不是很確定,非非是不是碰巧說對了分界的朝代。

    非非提出的下一個分類方法是按作者的國籍來分,中國作者一類,外國作者一類。這個思路相對普通些。

    非非給出的一種開腦洞的分類方法仍然是從書名漢字出發的,就是按照書名漢字的個數,將六本書分成四類。這分類法雖然沒啥用,但足以讓小朋友感受到發現新視角的成就感。

    趁著玩遊戲,我也給非非多少講了講圖書分類的歷史沿革,比如劉向劉歆父子的《七略》,後來的四部分類法,中國圖書館分類法,美國國會圖書館分類法等等。不同地方、不同歷史階段,人們對圖書分類——其實是對人類積累的全部知識進行分類——的認識也大為不同。這也是一種“時移世易”。

    以後,等非非再大一些,這種分類小遊戲還可以延展到更高級的階段。為一個真實存在的知識體系建立完整、高效的分類體系並不容易,其間存在著很多必須處理的歧義問題、多義項問題、多重歸屬問題等等。更高級的知識體系梳理和建構方法,自然也存在著先天的多樣性,必須根據實際應用的需要來權衡、選擇。

    ▍用選擇與權衡來應對變化

    小朋友看問題容易絕對化。有時候家長跟孩子交流,也習慣性地帶入童年思維,用絕對化的方式講問題。比如我們經常說“上學一定要聽老師的話”,但真遇到了老師教學中不准確的地方,該怎麼跟孩子解釋呢?再比如,我們經常簡單地告訴孩子“氣溫在零度以下時就會下雪”,但若真在生活中遇到零度以上下雪,或零度以下降雨的事情,又該怎麼跟孩子說明呢?生活中為了方便,說些抄近路、省去限制條件的話,當然無可厚非。但孩子成長過程中,還是應該想辦法讓他們認識到,這個世界大多事情是有條件的。一個條件的細微變化,就有可能引起事物本身的劇烈變化。絕對的、無條件的事情是極少存在的。

    另一方面,小朋友也較少理解什麼是事物或條件間的相互影響、相互制約。比如非非三歲多時,有一次在臨睡前提出,他既想睡到自然醒,又想第二天起來看日出。可如果不叫他,他是無論如何也沒法在日出前起床的。我們建議他二選一,或者看了日出再接著睡,或者放棄看日出,他就覺得我們是在欺負他,大哭大鬧起來,甚至吼著要“讓太陽晚出來一會兒”。看日出和自然醒不能兩全,這種事物相互影響,需要權衡利弊做抉擇的事情在生活中有很多,小朋友們需要的是習慣它們而不是厭惡它們。

    有時候,我會有意識地設計一些小問題,主動讓非非做一點選擇或權衡。比如,假設非非要在學校的跳蚤市場上銷售自己用彩色瓦楞紙折的小玩偶,玩偶的定價越高,預期的銷量就越少,玩偶的定價越低,預期的銷量就越多。那麼,非非該為自己的玩偶定什麼樣的價錢,才能取得最大的銷售收入呢?這問題和我們在第一篇中講過的極值問題,擁有類似的數學核心。比如,我們可以人為設定,玩偶的銷量和價格之間的關係是:

    銷量 = 10 - 價格

    於是有:

    銷售額 = 價格 x (10 - 價格)

    這就還原成了周長為10的矩形,其面積在什麼情況下最大的極值問題。當然,其他類似的數學模型也可以建立銷售額和價格的關係。但具體採用什麼數學模型或什麼函數不重要,非非只要在數值計算的層面上,能用1到10這樣的簡單整數代入計算,然後觀察結果的變化規律就行了。數值計算很容易發現,在1到10的價格區間裏,既不是價格越低銷售額就越高,也不是價格越高銷售額就越高。非非必須從觀察數據出發,選擇出一個合適的價格,以獲得最大的銷售額。

    還有一個更直觀也更有趣的場景是攝影。現在的孩子很小就能拿手機拍照。而拍照本身,就是一個不斷選擇參數、做各種權衡與折中,以得到最佳效果的過程。有空的時候多陪孩子玩玩攝影,既可以讓孩子體驗不同條件對拍攝結果的影響,也可以讓孩子自己動手嘗試創作過程裏的選擇和權衡。

    比如在iPhone手機的缺省相機程式裏,就算不去精確控制拍攝參數,我們也必須針對拍攝對象,選擇是拍“照片”“人像”還是其他模式。這選擇很簡單,其中也有很多好玩的事情可以讓孩子體驗。比方說,小朋友嘗試幾次之後就很容易知道,用“人像”模式拍照,iPhone或其他主流手機都會對目標周圍的背景進行虛化,以突出人物主體。這其實是用演算法模擬了專業相機在大光圈時的淺景深效果。

    但是,影響照片景深大小的,只有光圈(或用人像模式模擬大光圈)這唯一的因素嗎?當然不是。我們可以指導小朋友用普通的“照片”模式做一個小實驗:把手機移動到距離要拍攝的主體特別近的地方,用手指觸碰取景螢幕上的目標主體以保證對焦正確,然後拍下來的照片,就會呈現類似大光圈時的淺景深效果。

    從這樣的小實驗裏,小朋友完全可以總結出,影響照片景深的不止有一個因素。相機鏡頭距離前景目標的距離,也可以用來控制照片的景深。

    拍照過程中,有很多可以設置的參數,他們交叉影響著諸如景深、曝光度、噪點數量、清晰程度等各種結果。這些參數,完全可以放開手讓小朋友自己去體驗、摸索。這種遊戲的目的並不是教小朋友學習專業攝影,而是讓小朋友從玩照相中體驗到條件與結果之間動態、複雜的因果關係。

    在iPhone缺省相機程式裏,點擊取景畫面,然後用手指移動黃色方框旁邊的小太陽圖示,可以直接改變照片的曝光程度,有意得到過曝或欠曝的圖片,或者在手機的自動測光給出的結果過亮或過暗時手動修正。如果用手指按住“照片”“人像”這一行的模式設置按鈕,往上輕輕一劃,還可以拉出更多可以控制閃光燈、夜景模式、實況模式、畫幅、濾鏡的按鈕來。

    我經常鼓勵非非在手機相機程式裏隨便嘗試,讓他自己體驗對照片結果的不同控制手段,然後再鼓勵他用手機相機做各種自由發揮式的“創作”。這種創作更像是遊戲,不追求結果是否好看,只是讓小朋友盡情體驗變化的樂趣。

    對大一點的小朋友,如果有機會向他們介紹專業相機曝光所依賴的“光圈”“快門”“ISO”這三個神奇的參數,那會是一個更有意思的體驗選擇與權衡的遊戲。簡單說,影響相機曝光的“光圈”“快門”“ISO”三個參數構成了一個互相牽制、互相依賴的“神奇三角”:

    為了曝光準確,光圈調大一些,快門速度就要調快一點,或者把ISO調小一些;假如快門速度調慢些,光圈就要相應小一些,或者把ISO調小些……為了完成正確曝光,三個參數的取值可以有許多種組合方式。究竟選取哪個組合方式,這取決於我們想把照片拍成什麼樣:是景深小一點,還是景深大一點?是想把運動瞬間凝固起來,還是讓運動物體拖出一個模糊的影子?是讓照片更細膩,還是讓照片的顆粒感更強?

    佳能有個網頁版的小遊戲,不需要專業相機,就可以體驗光圈、快門、ISO三者間的關係,直觀地感受三個參數對成像的影響。推薦喜歡攝影的家長和小朋友一起玩一玩。小遊戲的網址是:http://canonoutsideofauto.ca/play/

    ▍什麼是“聰明”

    非非上一年級時,有一天跟我們說:“我發現我們班上女生都比較聰明。”

    我問他:“為什麼呀?”

    非非說:“因為女生上課時回答問題比較快,考試時好多題目都能答對。”

    非非是個資質普通的小朋友,和很多小朋友一樣貪玩,沒耐心,還特別排斥自己不喜歡的事。我們很少跟他討論同齡小朋友間誰更聰明的話題。非非既然這麼問,也許他做過一些認真的思考。

    我引導他說:“確實,回答問題快、考試答題好的人是挺聰明的。可聰明其實有很多種,不同的小朋友會在不同事情上表現得很聰明。有的小朋友畫畫很好,有的小朋友愛打籃球,有的小朋友擅長交朋友……這些都是聰明的小朋友。”

    非非說:“我特別喜歡歷史,可以給老師、同學講很多歷史小故事。我也喜歡科學小實驗,每次科學課上我都積極發言。我是不是也很聰明呀?”

    “當然啦!”我誇獎他說。

    我當然希望非非越來越聰明。但孩子是否真有天賦,在哪個方面有天賦,這是不能強求的。不加分辨地一味灌輸知識技能、揠苗助長肯定不行。我之所以經常花時間跟他玩遊戲,陪他一起聊科學和歷史方面的小故事,主要是想依著孩子自己的興趣愛好,讓孩子在遊戲和交流中積累自己的思維方法,用正確的視角去觀察變化的世界。

    人的一生有太多事情需要經歷,有太多變化需要適應。家長與其把時間都花在教孩子某種具體技能上,還不如多讓孩子開開眼界,看看這個世界的豐富多彩,體驗這個世界的千變萬化。惟其如此,孩子未來在獨立面對這個世界時,才會更從容、更積極、更自信也更聰明。

  • 二次函數生活應用 在 賭Sir【杜氏數學】HermanToMath Youtube 的精選貼文

    2017-07-03 08:00:00

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    杜氏數學 Herman To Math 考試戰績:
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    A ── IAL Mechanics 3
    A ── IAL Statistics 1
    A ── IAL Statistics 2

  • 二次函數生活應用 在 吳老師教學部落格 Youtube 的精選貼文

    2015-08-31 22:25:36

    如何解決ECLIPSE開發JAVA無法顯示說明(Javadoc)

    可以先參考:
    JAVA證照考題解答分享(Android證照的跳板)
    http://terry55wu.blogspot.tw/2014/01/javaandroid.html
    JAVA程式設計第2次上課(環境安裝與變數與Math類別)
    http://terry55wu.blogspot.tw/2015/06/java-2.html
    艾鍗JAVA物件導向程式設計2(流程控制)
    http://terry55wu.blogspot.tw/2015/06/java2_21.html
    從JAVA入門到智慧型手機設計第2次上課
    http://terry55wu.blogspot.tw/2015/06/java2.html

    後天剛好應邀指導資訊系學生有關JAVA程式設計證照考試,
    再設定開發JAVA的環境時,剛好遇到無法顯示說明(Javadoc)的問題,
    如果無法顯示說明檔(Java SE API Documentation)實在非常不方便,
    因為無論開發JAVA或是Android都需要參考每個類別的屬性或方法的使用方法,
    自然非常需要API說明的參考,
    只要給對的引數值與資料型態,自然能寫出沒有錯誤的程式,
    這部分無論是JAVA或其他程式都相同,
    也就是沒有人會去背說明檔,而通常是有需要的時候參考一下就好,
    證照考試的時候也應該會有參考,
    但要如何設定說明檔呢?另外剛好找到將說明檔改為中文化,
    一併說明。

    畫面說明
    01_無法顯示Javadoc畫面
    02_設定01
    03_設定流程圖加入說明網站連結
    04_正常顯示Javadoc中文說明畫面
    04_正常顯示Javadoc畫面
    05_改為中文化說明


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  • 二次函數生活應用 在 吳老師教學部落格 Youtube 的精選貼文

    2014-01-31 18:54:23

    JAVA程式設計第4次上課

    這次上課主要是開始學習流程控制的迴圈部分:
    有FOR、WHILE、DO...WHILE迴圈
    這也是學習JAVA基本與法中比較重要且難學的部份,
    因為人腦沒有迴圈的功能,反而厭惡迴圈,
    所以常常有同學學到這部份就因此陣亡,
    因為實在是太不人性化,但對電腦來說,
    他最大的優點就是可以不斷的執行迴圈,幾萬次都無所謂,
    除了次數可以無上限外,速度也快到不行,
    所以自動化控制一定少不了迴圈,只是要怎麼把迴圈學好呢?
    這是非常重要的一環。
    除了要反覆聽講外,反覆練習範例檔也是個方法,
    或是嘗試修改範例成別的迴圈方式也是方法,
    例如九九乘法表除了可以用FOR迴圈解,也可以試試WHILE迴圈和DO...WHILE迴圈,
    結果都可以做的出來。
    此外,也加入TQC的JAVA術科題目都範例,TQC地JAVA題目不算太簡單,
    很有挑戰性,且目前有這張證照算是少數,
    我覺得可以當成考SCJP國際證照之前的暖身,或可說互補也行。

    吳老師 101/8/25

    01_TQC認證試題練習說明
    02_SwitchCase範例說明
    03_JAVA版本比較說明
    04_用JOptionPane顯示訊息
    05_FOR迴圈範例並改為JOptionPane
    06_猜拳遊戲解說
    07_猜拳遊戲修改成JOptionOane
    08_如何找到Class類別檔位置與反組譯
    09_如何找到TQC_JAVA的程式碼
    10_說明檔的使用說明
    11_Array1D一維陣列說明
    12_Array1D一維陣列說明(JOptionPane版)
    13_Array1D一維陣列說明(DecimalFormat版)
    14_Array2D二維陣列說明

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    程式語言排行榜,C語言居冠,JAVA次之
    http://terry55wu.blogspot.com/2010/05/cjava.html

    Android程式開發證照教學懶人包
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