機動戰士鋼彈SEED FREEDOM

 

今天抽空去看 Seed Freedom 4DX，好看！

已經忘光原本劇情還是看得很愉快，但哪怕忘了劇情還是充滿情懷感。

這部 4DX 真的像駕駛艙，第一次看電影感覺快被椅子甩出去。

最後，粉紅妖女的滿級嘴遁真的噁心，爆種以後感覺嘴遁也有加成 XDDDD

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網路文章：投期刊返修寫Response的時候，應該寫詳細一些還是簡要點？

出處

 知乎上很好的文章，擷取重點：

1. 所有的回復目的只有一個：說服 Editor，必須解決所有審稿人的疑慮，突出文章的貢獻。

2. 如何得體又有理有據的回覆強硬拒絕的審稿人

3. 一定要對 Editor 說一些好話，這要在整體回復審稿人意見之前寫上去。


得體回覆審稿人的模板：We appreciate the reviewer for carefully reading our manuscript and makingtheir insightful, critical, and constructive feedbacks. We appreciate that their comments have enabled us to prepare a greatly improved manuscript.（誇他） However, we respectfully disagree with the assessment of this reviewer regarding ourinnovativeness,analysis, and conclusions that the （自己的東西) is a common and unconvincing architecture. （反對他）We apologize for the previous poor formatting and some disputed descriptions of our manuscript, which may have made some of this evidence unclear. （對自己文章不足進行道歉）For this reason, we have revised the statements in our introduction and discussion to better highlight the novelty and advancement of our work.（改進並指明亮點）隨後對自己的亮點進行總結說明，包括那幾點

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私人部落格

Blogger 部落格寫這麼多年了，一直很想要針對不同文章分別設權限的功能。但 Blogger 一直只能針對整個部落格設權限，不能針對文章。公開部落格很多私人的東西不敢寫，於是很多記憶就沒辦法寫下來。 

現在決定開另外一個部落格，專門放只給自己看的私密日記，主站放文章連結。這樣自己看部落格回憶的時候，還是可以方便檢閱之前不方便公開說，或是沒有把握，不敢誤人的東西。Google 的 Blogger 實在太香了，看了二十年，一堆部落格服務都倒了，老朋友的站也沒了，Blogger 雖然沒什麼長進，但服務的穩定度屹立不搖，讓人省心，還是乖乖用 XD

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準備搬家

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高雄捷運地下街宅店

 

 

 

這幾天為了找朋友玩到了高雄，聽說地下街引入了 ACG 店面於是就去看。其實有點冷清，就安利美特高雄店比較熱鬧些

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兩門 Computer Vision 課程

CS 198-126: Modern Computer Vision Fall 2022 (UC Berkeley)  

Computer Vision — Andreas Geiger 

紀錄下最近囤到的 CV 課，松鼠黨的收藏又增加了 XD

之前 B 站的 CS231 課也不錯，但只有 Justin Johnson 講的我聽的懂，Serana Yeung 在講什麼根本電波對不到。並且課程到後來速度越來越快，只能把一堆研究稍微帶過去，學到的東西很少。換別的課看手氣會不會好點 XD

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淺談 Prompt 自動最佳化工具

連結 

今天被介紹、推坑了 LLM prompt 最佳化的文章，文中帶出了很多 paper。粗看下來最優先需要了解的應該是 AutoPrompt，其對應 paper 如下：  

Intent-based Prompt Calibration: Enhancing prompt optimization with synthetic boundary cases 

其他 research 和 paper 乍看也不錯，但暫時沒有動力去看 Q<>Q 

最近要做 LLM 和 GPT 有關的 study，這算是及時雨 XD

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MedAI Session 20: Many Faces of Weak Supervision in Medical Representation Learning 觀後感

今天用用冗餘時間把 MedAI Session 20: Many Faces of Weak Supervision in Medical Representation Learning 看完一遍。感覺還是卡在同樣的地方，特別是如何用 noisy labeler 產生 probabilistic label 的部分，看來還是要繼續問 GPT 還有補數學。 

看的過程中，發現要看的 paper 也更多了。  

Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly 

 這篇也是講 Snorkel 的，但看來比之前看到那篇好懂一些。再努力看看  

Doubly Weak Supervision of Deep Learning Models for Head CT  

Cross-Modal Data Programming Enables Rapid Medical Machine Learning  

Multi-task weak supervision enables anatomically-resolved abnormality detection in whole-body FDG-PET/CT 

這三篇應該算重要收穫了。醫院放報告和影像一大堆，如果可以用報告加影像直接 train model 那做 deep learning 就會變得容易很多（謎之音：我也不用爆肝）。特別是有論文提到用 BERT 去把原始報告轉換成 study-level 的 label，現在有 LLM 可以用 few-shot 感覺這部份會容易很多。

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AI 手算與土炮資源

Tom Yeh Linked In
合集·手撕“Everything”系列，Transformer, Diffusion, LLM等

逛網路看到的好資源，分別是手算和土炮類神經網路。以後要扛 AI 研發任務的話還是要有基本功好，松鼠黨的收藏又增加了 XD

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GPT-4 讀 paper 小感

GPT-4 真是讀 paper 神器。

以 Training Complex Models with Multi-Task Weak Supervision 這篇為例，中間小節開始引入集合操作符號就開始看不懂。靠自學 PR 值 < 0.1 的線性代數和數學符號認知，也完全看不懂抽象化後的 Material and Method。

交給 GPT-4 奇蹟出現。先用 LaTeX 把數學公式還原好，再整段丟進去，然後不管 GPT-4 回什麼，直接問 can you give me concrete example?，GPT 就直接解了抽象化，用非常簡單的例子就知道這段大概在講啥，過程中順便釐清我對大量符號的誤解，還有我對圖論基本名詞的認知錯誤。

看來 GPT-4 可以當成讀跨領域 paper 神器，效果遠勝我門外漢亂猜，前提是問題要問對。例如從 paper pdf 複製文字提問時，要用 LaTeX 把被破壞的格式還原 GPT 才知道你在講什麼
不曉得是不是 weakly supervised learning 這個主題 GPT 看過的文本夠多，才有這麼好的效果？可能要讀更多 paper 才能驗證。

 

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「我獨自升級」觀後感

預告

集各種經典要素於一身的無腦戰鬥爽番。弱主角、被拋棄、奇遇、變強、救世。燃點在充足的戰鬥作畫經費，特別是後面集數。清明連假民宿晚上沒事做就一口氣追完了 XD

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閱讀「投資別再情緒化！讓數據說話 用科學方法讓本金百倍奉還」

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這幾天看完這本，是淺顯易懂的好書，用直白的語言講量化交易的心得，並且提供了最基本可用的指標。遺憾是沒有 sample code 不過這也讓書變得更薄。

讀完這本感覺可以找 reference code 開始做 MVP 跑回測了 XD

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Stanford MedAI group

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在找尋 Weakly supervised learning 的時候挖到的。我想看的是這個：MedAI Session 20: Many Faces of Weak Supervision in Medical Representation Learning | Jared Dunnmon 

感覺根本就是 cutting-edge 寶藏海，挖 paper 題目就靠這些寶貝了 QQ

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對二次元「兒童色情」、兒少性剝削與 iwin 的我見

Ptt 原文

改自本座拙著，最近 iwin 管制虛擬「兒童色情」和真實兒少性剝削鬧得沸沸揚揚。本座屬於「嚴打真實戀童，但反對同等嚴打虛擬人物」流派。

本座認為首先該做還是「正名」 

看二次元的不該叫做「戀童」

愛看電影殺人情節，但反對現實殺人的人不叫「潛在殺人犯」，哪怕他喜歡的電影殺人情節可以非常血腥讓人不舒服吐出來，跟真正的潛在殺人犯還是不同。

同理，只看二次元，但反對現實戀童的宅宅也不等於「戀童」。就算某肥宅真的看了很噁心的本子，只要該肥宅堅定反對侵害真人，那就不能跟真正的戀童癖混淆。

本座認為這一定要說清楚。如果 ACG 愛好者和肥宅們認為自己算戀童，只是屬於虛擬沒那麼嚴重 etc. 那先天就站在道德劣勢，你已經承認了自己有病，那保守派嚴刑峻法對付你幫你把病醫好不好嗎？
 

憲法、法律的「人」只包含自然人。

依據母法的定義、從法明確性來看，法律上的「人」就只能是自然人，否則就是重新定義人類，這點不細說。

國外規範虛擬色情的法律，會用 non-genuine sexual acts with minors（瑞士 Swiss Criminal Code）image of an imaginary child（英國 Coroners and Justice Act 2009）等詞彙，明文表示虛擬人物也屬於刑法的規制對象，這也佐證在刑法上，「虛擬人物」和「人」並不是相同概念，否則何須吃飽沒事幹換個詞明文表示？

反觀台灣，相關條文都是規範兒少的圖畫 etc. 條文從未明示將虛擬人物也納入管理，因此衛服部和 iwin 說虛擬人物也屬於兒少性剝削，純屬擴張解釋法律，顯不符立法原意。

大法官釋 617 同理，本座主張釋 617 規定人獸交屬硬核，其「人」僅限定於自然人。大法官從未在任何解釋將「人」的定義擴展到虛擬人物（大概也沒想到會有邏輯鬼才把虛擬人物也當人）。所以別再說二次元作品有可能觸犯釋 617 的人獸交了，頂多算軟芯猥褻物而已。否則當這麼說的時候你已經無形接受了「虛擬人物也是人」的錯誤概念，從而在接下來輿論戰失利。
 

保護真實兒童必須停止浪費預算

最近有幸終於投中一篇小社論。本座以為在目前這個風口，「打 ACG 是浪費貴重預算」是能被接受的。

日本 ACG 發達但性犯罪率遠低歐美。目前台灣無二次元導致兒少受害案件，兒少受害案無一是 ACG 導致。寶貴的預算和司法資源拿來管 ACG，只是在浪費珍貴資源甚至癱瘓司法人力。

這跟賣偏方一個樣，賣偏方的說關心你父母得癌症，實際上是花光你父母錢讓他們錯失治療機會，買偏方的錢拿去買有效的自費治療搞不好父母多活幾年。打 ACG 的口說保護孩童，實際上是把有限資源花光，用在無法幫助孩童的地方，錢如果省下來去做有用的事，也許真實虐童案、真實兒少性剝削就能少更多件，阻止不幸發生。

嚴打 ACG 的保守派，和賣偏方的騙子，他們的關心和愛都假的。只是一個圖財，一個只想滿足自己的基督教宗教願景（也許有些人還有趁機擴權搞錢），才不管對兒童到底有沒有用。

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保護兒童「讓人兩難」？

出處

最近接連出現兒童受虐及兒少性剝削事件，加害者甚至與兒童保護單位關係密切，引起輿論關切，也有民眾和立委諸公呼籲修法。

筆者認為保護兒童，除了立法，也要提防賣「偏方」假友軍。有政府官員和宗教保守派，對持有真人性影片，有實際兒少受害的案件唯唯諾諾，稱其「讓人兩難」，卻對無實際受害者的虛構影視作品重拳出擊，揮霍兒童救命錢，就是賣偏方的假友軍。

賣偏方者口口聲聲為病人好，讓病人散盡家財，不只是讓病人做「無用功」，更讓病人錯失治療機會。政府預算花在無效治療的費用每多一元，能實際挽救兒童的經費就少一元。假保護兒童之名，卻把預算砸在安慰劑，實際上是戕害兒童。

打擊「湯姆貓與傑利鼠」無法減少虐貓。政府官員要績效，不是靠打擊虛擬人物濫竽充數、搞遮羞布。更何況主張嚴打虛擬人物的團體，尚且無法防止「自己人」虐童，信賴他們的「藥方」無異請鬼拿藥單。預算省下來，用在真正有用的措施，不知道能多救多少孩童？

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震聾發聵的好文，寫文章的作者一定是帥哥小鮮肉（？）

難得投稿中了一篇趕快慶祝一下 XD

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Mamba 架構介紹影片

【博士Vlog】2024最新模型Mamba详解，Transformer已死，你想知道的都在这里了

今天偶然看到的，號稱 transformer 殺手的 Mamba 架構。從影片看來，Mamba 優化了 transformer 的複雜度，並且更加考量到現有 GPU 架構，實現更快的推理，並且在實際應用上很多地方可以平滑的替代 transformer （謎之音：那些用 transformer 做過的 paper 可以全部再做一遍）。後面李飛飛大老的團隊 U-Mamba 實做 CT segmentation 擊中了我 Q<>Q 我連 transformer 都還沒全部弄明白呢，

先做個紀錄，也許以後可以發想一些 idea

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台中、鹿港遊

這次清明連假，和父母一起去台中、鹿港玩，稍微紀錄一下。

劍湖山世界，行程乏善可陳，主要是我和母親都很怕雲霄費車類要大心臟的遊樂設施，所以大部分設施就純看不玩 XD

鹿港夜景就蠻漂亮，很有台灣風味。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

白天的鹿港老街景點。

 

台中分子藥局，打卡重要景點，但純粹路過拍照不進去 XD 

 

國家漫畫博物館，很多懷念老物。沒想到月詠也老到可以畫在博物館牆上了，neko mimi mode~ 

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矩陣微積分

機器學習中的數學-矩陣微積分
01 02 03

MIT 18.S096 用於機器學習及其他領域的矩陣微積分
播放清單

B 站發現的兩門好課。當初看完宋浩老師的高等數學（初等微積分）後，去看 ML/DL 論文，發現我缺了向量微積分和矩陣微積分，B 站找到兩門課，第一門很簡短的把 ML/DL 比較會用到的向量、矩陣微積分公式做了彙整，MIT 18.S096 則是正式的大學本科課，講的就詳細很多，先看精簡版再看 MIT 兼取兩者之長，可以得到 MIT course 的收穫但又不會迷失不知道重點。

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如何寫好一篇論文(09) - 文獻分析的三種邏輯推理方法

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- 有說服力的邏輯推理方法大體有三種：歸納、演繹、溯因
- 可對文獻資料進行分析來推出自己的論點，例如衝突、解決方案等
- 也可以用於論文的討論和結論

- 歸納 inductive reasoning
    * 由點到線，發現新的規律
    * 對各種不同的資料進行歸納總結
    * 由個別的證據推斷出一般性的規律
    * 人類幾乎所有的知識都來源於歸納
    * 常見的方式有求同和求異兩種
        # 求同：找出各種不同文獻資料之間的共同點，推斷出較為普遍性的規律
        # 求異：比較各種不同文獻資料之間的不同點，找到造成這種不同的關鍵因數或者是變量

- 演繹 deductive reasoning
    * 由一般到個別，建立新的證據
    * 文獻中已經總結出某種一般性的規律
    * 結合我們當前實際情況
    * 大前提 -> 小前提 -> 結論之三段論屬於演繹推理

- 溯因推理 abductive reasoning
    * 由點到虛線的推理方法，提出新的假說
    * 科學的前沿探索的過程中文獻中證據往往是雜亂而不完整
    * 由已知的所有線索排除各種可能性從而最終推斷出真相和最有可能的解釋
    * 從一堆看似雜亂無章的事實中獲得洞見
    * 比歸納和演繹更需要創造性思維，類似偵探破案
    * 要求研究者對於各種可能性有深刻的認識
    * 結果一般是新的假說，需要進一步的實驗論證

- 推理方法為退化的歸納、演繹法，並不嚴謹
- 語文教科書的舉例論證、引用論證、比喻論證、對比論證等傾向修辭學而非真正的邏輯推理方法

 

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Theory & Systems for Weak Supervision by Christopher Re @MLSYS 2020

Snorkel Github
Practical Weak Supervision: Doing More With Less Data

這陣子為了 computer vision 還有 weakly supervised learning 的事情頭痛。要發 paper 需要 label 動輒破千的影像資料讓我快燒壞腦袋。

這應該是這陣子聽到最重要的 talk。重點在於 Snorkel 這個 project。相較於 supervised learning 要專家直接標資料，Snorkel 將問題從 data labeling 轉變成如何找出夠多的 weak labeling function，然後在目前我還沒搞懂的 labeling model 或投票機制作用之下，weakly supervised model 或 gold + silver label 的方法訓練出來的成果不會比專家爆肝差太多，但專家爆肝可能要一年才有辦法幾千份，labeling function 快的話只要幾天。

只是目前看到的 tutorial 都還在用 NLP 說明，還不知道怎麼做 weakly supervised object segmentation or detection。不過有 Oreilly 有出書整理，應該會比直接啃論文快些。

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Brandon Foltz

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統計學和數學 up 主。剛看了 Statistics101 講的簡單俐落，之後認真學 SPSS 之前應該可以先設法看完 XD

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如何寫好一篇論文(08) - 用故事邏輯寫文獻綜述

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- 文獻綜述
    * 引導出我們自己的研究目標
    * 用文獻來支撐我們的自己的研究目標的重要性和合理性
    * 用講故事的邏輯來寫我們的文獻綜述，需要有起伏

- SCQA 模板
    * 情境、衝突、關鍵問題、解決方案
    * 可以包含多重起伏
        # 例如 Background and history -> 衝突1，解決方案1 -> 衝突2、解決方案2 -> ...-> 最終遺留問題
        # 最終遺留問題可作為 future direction
    * 可根據狀況調整順序
    * 關鍵問題和解決方案已可被讀者接受 -> 開門見山 QASC 或 QACS
        # 首先提出關鍵問題和解決方案直接點名本篇論文的研究目標
        # 隨後再慢慢的介紹情景和沖突
    * 追求衝擊力 -> CSQA
        # 首先提出沖突引發讀者的關注
        # 隨後再介紹前情和後續的解決方案

    * 情境（S）
        # 實現和讀者的對接，取得讀者的基本的信任
        # 挑出文獻中最不具爭議讀者最容易認同的部分來寫
    * 衝突（C）
        # 起伏的開始
        # 可能是一個顯然的挑戰
        # 也可能是通過文獻分析才能夠發現的一個潛在的威脅或者機遇
    * 關鍵問題（Q）
        # 作者需要明示出解決所提出沖突的關鍵點在哪裡
        # 往往最能體現出作者的眼光
    * 解決方案（A）
        # 一個有說服力的解決方案就能自然地帶出本篇論文的研究目標和它存在的意義

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好文：一文搞清楚LORA、Prompt Tuning、P-Tuning、Adapter 、Prefix等大模型微调方法

出處

知乎上看到的好文，總結了 LLM 微調的有效方法，包括 LORA、Prompt Tuning、P-Tuning、Adapter、Prefix Tuning。很多之前網路上或李弘毅老師的課看過，或大概聽過。但還是有些概念比較新，例如 Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning。應該能當作淼 NLP paper 的靈感庫了。

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Weakly supervised semantic segmentation for CNN

 我司最近忽然提起可以試著用醫學影像發 paper。但我完全是外行，從數學到模型到寫程式都需要自學，還沒有人標資料，差點把我嚇出心臟病。

CV 和之前玩 NLP 不同。NLP （至少我自己那篇）可以用 regex 或其他方法先弄出不那麼精確的 label 再人工校正，不需要真的從無到有通通自己標，但 CNN 至少我目前還不會這些方法。所以只好趕快去問網路。

目前找到一門課還有一份 slide 可以看。

ECCV 2020 WSL tutorial: 1. Introduction to the tutorial on Weakly Supervised Learning



Weakly Supervised CNN Segmentation: Models and Optimization
來源

不管會不會看，松鼠黨先屯了再說 XD

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李弘毅老師【機器學習 2023】(生成式 AI)課程

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又自學完一門 ChatGPT 的課程。面向大學生，應用類的。

內容比教 BERT 的課程淺顯很多，畢竟是面向 API 的。不過也可以作為不錯的基礎用來跑 data 寫 paper 了。

最後幫李弘毅的課點讚，內容比吳恩達老師的課豐富許多 XD

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狼蛛 F99 鍵盤入手

第三把機械鍵盤入手，正式成為鍵盤富翁 XD

前兩把分別是 Ducky 2108s 和 Ducky ONE 2，都是青軸。以前覺得機械鍵盤就是只有分「青軸」跟「其他」，畢竟最接近小時候鍵盤的感覺。

但後來青軸打到精神疲勞。看到別人鍵盤和各種傳教影片就入坑這把狼蛛 F99，蝦皮 $1600 入手。中國鍵盤，堆料有誠意，但作工有些小瑕疵，開箱的時候有個鍵帽掉了下來，側面看也有些鍵帽安裝的高度不是很整齊，要按一下。鍵帽裝好後功能上沒什麼問題。
 
鍵盤內膽是 Gasket 結構，支援熱插拔，軸體是收割者軸（非 Cherry 軸），是線性軸，沒段落感，但打感卻意外脆爽，比紅軸好觸底很多，有點像茶軸但更乾脆些。重點是 HIFI 鍵盤聲，手速飆起來的話真的是麻將音 XD。

整體使用滿意，聲音和清脆省力的觸鍵很療癒。就 99 鍵布局還不習慣，暫時稍微影響打報告速度，有些功能鍵要找，鍵盤布局緊湊，常常要按 F4 卻按到 F5 去。另外中國鍵盤當然沒注音，目前注音全部靠盲打。等注音側刻貼紙到貨後再根據需要處理一下。原本的青軸就先暫時休息 XD

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師大李國瑋老師高等微積分講義

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最近為了研究高維度 R^n 上的微積分，開始學高等微積分。目前上清華大學高教授的線上課程。但哪怕仔細挑了老師，課程本身還是抽象到炸，根基不穩現在影片有點聽不懂了。決定複習一下，鞏固境界，再繼續上。

很遺憾高教授指定教材 Elementary Classical Analysis 對醬料生實在太難，看完 Introduction 集合理論的公理化還有數學史，就覺得腦袋開始生大病。

還好這時候發現李老師的講義，雖然頁數一樣都是 300 多頁，但是明顯比原文好啃不少。就先從這入手試試。

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Iwin 「兒童色情」事件目前小感

最近不斷看文章，iwin 「兒童色情」事件個人感覺逐步明朗。

這件事根本不是「反兒童色情 v.s 肥宅」之爭，而是「基督價值 v.s 台灣多數價值」之爭。看推動者宗教背景深厚就知道了。

天主教、基督教天然敵視「性」，認為「性」本身是獸行，只有在「主」准許的婚姻之中，「性」將男女雙方以愛結合並產生後代，這時候的「性」才是好的。天主教、基督教強調兒童和青年應該是純潔的，和污穢的「性」不可以連結在一起，哪怕是虛構的兒童和青年也不行。

從這角度看就可以解釋保守團體的過度反應。明明 ACG 造成兒少性剝削極低，我國根本沒有。交友軟體、甚至陌生人手中的糖果餅乾對兒少都比 ACG 危險的多，也有真實受害案例，但保守派卻只管虛擬人物有沒有露點（連靜香洗澡都算），對真正傷害兒少的兇手視而不見。這些保守團體背後還都有一神教背景。

原來目的是傳教，不是為了保護兒童。和同婚一樣，宗教團體反同婚，說同婚不能生小孩、可以同婚那也可以跟摩天輪作愛...都假的，他們反對的真實理由是這樣違背神和教會的教誨。但是他們知道神和教會不是能上檯面的理由，所以就弄各種表面上的藉口。這些藉口都假的，駁倒他們就換其他藉口。保守宗教團體只想大眾聽他們的，從來沒有想溝通，畢竟只有凡人向神認錯，哪有神對凡人退讓的道理？神旨到凡人下跪接著就對了！多少年過去了，他們還認為「別人」用保險套是有罪的，這種人是能溝通什麼？              

保守團體目前的作法，就是「販賣恐懼」，先說不怎樣怎樣做，真實小孩就會被害喔，然後再舉一些確實有問題的作品，例如重口味的漫畫（但這些重口本用現行妨害風化罪就可以法辦，根本不用曲解兒少法），引起民眾恐懼後就偷渡一竿子打翻一船人的提案，以實現天主教基督教國家兒童純潔化的宗教願景，連大雄偷看靜香洗澡都違法，名正言順的用思想罪打擊異教徒。

某些政治人物也不清醒，可能有人覺得之前得罪教會，導致選舉失利，乾脆擁抱極右派，但極右是遠離中間的死路。除非台灣伊朗化，倒退成一神教的地上神國，否則宗教保守派永遠不會滿足。

看美國共和黨墮胎權爭議就知道，宗教保守派的主張一直步步進逼，一開始說推翻全國墮胎權（Roe v. Wade）是為了尊重州權。推翻後發現各州公投一直輸，就推動調高公投門檻，不讓州民保護墮胎權。連這樣都失敗，就改口該由聯邦設定墮胎限制（這時候又不尊重州權了），一直亂下場就是共和黨被極右拖累，選舉一直失利。極右還要批評共和黨對生命的捍衛不夠。

我尊重他人信仰一神教的權利，但用強制的方式逼所有人接受一神教價值就是侵害他人。套釋 617 的話。ACG 就算要管理，也要基於「多數人普遍認同之性觀念或性道德感情」且「對少數性文化族群.....予以保障。」來管。色情的「性秩序」紅線應由多數人認定，不是一神教替全國所有人認定。                                

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閱讀文獻過程中的三要和三不要

 

來源 

 - 三不要
    * 不要做無選擇的精讀
        # 尤其是文獻閱讀的第一階段（泛讀）
        # 不能因此忽略關鍵文獻
    * 不要只讀不寫
        # 尤其是在文獻閱讀的第二個階段（精讀）
    * 不要讓資料來源不清
        # 每次紀錄一條有用的信息，都要紀錄來自哪篇文文章
        # 要引用卻想不起來源，會非常困擾
- 三要
    * 列表法
        # 做表格，把不同文件的類似資訊羅列在一起比較
        # 整理大量的資料時特別有用
    * 畫圈法
        # 把文章論點用幾個字畫一個圈
        # 能支持此論點的文獻或其他論點，用一個箭頭與該圈連起來
        # 每一個論點都最好能找到有相關文獻支持
        # 一個文獻能夠同時支持多個分論點
        # 所有分論點或文獻最終都應該能夠指向我們的總論點
    * 寫自己的摘要
        # 為別人的論文寫我們自己看的摘要，紀錄在別人的論文中
        # 寫對我們自己研究有用的部份

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ChatGPT-Next-Web

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最近發現，我這種想用 GPT4 但用量又不大的人，改用 Open AI API 論量計費的方式便宜好多。存 $10 USD 第二個月還沒用完，上個月只花了 $2。

就是要做點功課，要搞定 OpenAI 儲值、申請 API、找到對的 desktop app，把 key 填進去。App 本來用 ChatBox 這套，發現對 math formula 支援不好就換到 ChatGPTNextWeb，目前解了 math formula 的問題。

GPT4 拿來做 slide 方便到回不去，把 PDF 文字複製貼上換句話說這個麻煩的步驟完全可以交給 AI，偶負責編修做畫龍點睛就好XD

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惡靈古堡 4 重製版 S+

惡靈古堡 4 重製版終於解了專家難度 S+，差不多 deadline 前跑完 XD

這根本是個精細的資源管理遊戲。路線要管理，不能太多時間找資源，也不能都不拿，買不起火箭筒秒 Boss。走位置要管理，衝進小房間，凌波微步逆時針繞一圈，剛好把三個物品撿起來還閃過擒拿和堵門。拼成就子彈時間都不夠，經常閃光彈開路暈怪幾秒鐘，槍枝和體術點殺重點怪，蛇行繞位拉火車衝到下個點，不成功，便成仁。

幾輪後，樂趣都在研究如何優化，例如用 trick 減少大量時間，閃光彈暈 boss 開打就跑繞過整場 boss 戰，在預定位置先埋雷 boss 播完出場動畫就原地爆炸。看網路上主播的神之動線，同時推劇情，解支線，拿資源，速度還非常快。我買無恥氪金卷，遊戲開局就有大後期滿攻無限子彈武器一堆資源還不拿，跑得還沒主播快，只能在 S+ 死線前壓線通關。

遊戲畫面特效誠意滿滿，小怪用電鋸爆我的里昂，克勞薩大人把里昂的頭捏爆，都有放大特寫。就是打不過 Boss 這些動畫看多的時候感覺容易做惡夢 XD 就連普通小怪都有揮武器多段連擊動畫，過場即時 CG 更是漂亮。

遊戲多周目要素很豐富，拿到礙事莉重甲，開一輪，解鎖手炮，開一輪，拿到無限火箭筒，再開一輪享受 boss 一招秒，一切殭屍平等超度，解鎖了芝加哥打字機，再跑一輪解專家 S+。每輪體驗都不一樣。

不過刷的次數有點多，解了想要的成就，暫時不想再打，決定先跟電鋸哥、牛頭人、觸手男、謎語人王阿姨等好朋友們說再見，王阿姨 DLC 就先放著了 XD

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虛擬兒少為真人，電玩奪命也殺生

 這是看到最近新聞：iWin 認為虛擬人物的兒少圖片也違反「兒少性剝削條例」要求 ptt 下架。個人的反對意見。歡迎轉載。

說二次元動畫也是兒少色情的，個人認為法律上站不住腳

違反法律明確性

「刑罰法規必須具備罪刑明確性。所謂罪刑明確性，係指國民閱讀法條後，知悉何種行為會遭受何等處罰，國民對其行為即具有預測可能性，並防止裁判官恣意判斷，因此，應由一般國民的立場去理解法條，如足堪確定何種行為為法所禁止者，即可認該法規具有明確性。」

刑罰法規應具備明確性，國民能夠藉由法條的閱讀明確了解何種行為構成犯罪，以及可能受到的刑罰性質。虛構的二次元動漫少女屬於電磁紀錄，並非真人。若虛擬寶物不是寶物、虛擬貨幣不是貨幣、殺死遊戲 NPC 不是殺人，顯難以期待一般國民能將電磁紀錄理解為法律保護的兒童。若將法律「兒少」的定義擴張到虛擬人物，對一般國民欠缺可預見性，將導致法律模糊不清，違背法明確性。

不符合同法體系解釋

「解釋法律時要遵從、維護法律的體系，使同一用語、意義統一，且不同階層的法律規範不得相互抵觸。」

法律解釋應保持一致性，以維護法律體系的完整性。在同一部法律中，對於「兒童」及「少年」的定義應當具有連貫性。在同法其他條文（例如禁止兒少坐檯陪酒或涉及色情之伴遊）已將「兒童」「少年」明確指向實際存在的自然人，不應在其他條文又將「兒少」概念納入虛擬二次元，否則將導致同一名詞在同一部法律定義不一。

刑法不能隨意類推適用

或有人指出：虛擬兒少色情會導致實體兒少色情，所以規範實體兒少色情的法律也能擴展到虛擬兒少色情。

然而刑法對於犯罪的不同階段，如已遂、未遂或教唆犯罪等，都必須分別明文規定，才能處罰罪犯。如果沒有法律明確規定，對已遂犯的規定不能處罰未遂、適用於未遂的規定也不能處罰教唆犯罪。

因此退萬步言，即使假設所有虛擬色情都以煽惑他人犯罪為目的，且哪些屬於色情由衛道人士認定。政府將針對已遂、未遂犯罪的規範，套用到教唆、煽動犯罪上，仍然是恣意擴張解釋，難稱正當。更何況二次元是否會導致真人犯罪，也需要實證證明，非 NCC 說了算。

結論

將「虛擬人物」納入「兒童及少年性剝削防制條例」所定義的兒童、少年，有極為嚴重的過失。包括使一般人無法預見，違背明確性。導致與同法其他條文（如禁止兒少坐檯陪酒）「兒少」為真人的定義錯亂矛盾。假衛道之名以刑法處罰法律該法未納入的教唆犯、煽動犯（假設二次元真的導致犯罪），實質上為擴張解釋刑法，違背罪刑法定，侵害國民人權。

若政府認為法律必須防止色情流通，遏止對兒童及少年的性幻想，我國刑法「妨害風化罪」已有所規範。若認為現行法律不足以達成預期效果，應透過立法程序修法解決，而非以逾越法律規定，扭曲解釋法律的方式為之。濫權的政府，恐怕比愛看二次元色圖的噁男更危險。

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Resident Evil 4 Remake

好久沒有遇到這么沈迷的 FPS，已經打好幾輪 XD

惡靈古堡每一代看起來都不一樣。根據YouTube影片，第一代是標準恐怖解謎。第二代重製有玩過，解謎比重沒一代多，但仍然是非常恐怖的遊戲，難點在子彈實在太少，子彈不足造成隨時被咬的恐懼。加上每個殭屍都練過金鐘罩鐵布衫，要打死要用一堆子彈，偏偏子彈嚴重不夠，全打死不現實，中後期還會出現子彈打不死的敵人。所以遊戲並不是把敵人殺光的無腦FPS，而是嚴格考慮資源管理，考驗如何運用有限資源，加上精心設計的動線和走位來闖關。甚至不同資源之間還有取捨，有可能要拿這個資源，就要走不一樣的動線。公事包也不能什麼都裝。

Re4 Remake 子彈方面好一點，比二代寬鬆。但跟 Re4 原版影片相比，好像還是從無腦爽快FPS往嚴肅恐怖生存偏移。第一輪玩標準難度，也是非常緩慢推進，然後過場影片都不跳。人山人海的殭屍，前期子彈還是不夠用，小槍根本就像水槍，打怪都要好久才死。Leon 動作變更豐富了，格擋、反擊、體術動作都二代沒有的。可是這提高了遊戲複雜度。被殭屍圍毆的時候，要精準格擋然後接動作反擊才能脫身。有 Boss還強迫練動作，對我說的就是你，克勞薩大人！克勞薩的刺刀互拼每一輪都是惡夢 Q<>Q。敵人動作也變多了，電鋸佬背後電鋸穿心，二階段克勞薩捏爆 Leon 頭等的特寫畫面也跟 Leon 動作一樣精美 Q<>Q

遊戲的 NG+ 還有解鎖，讓遊戲性豐富很多。打傭兵模式解鎖手炮後，就很開心的在第二輪用手炮搭配氪金強化卷來虐怪。不追求速度下，小怪一槍一個，Boss 就多補幾槍，第二輪根本像逛街，一掃第一輪用垃圾槍被怪圍毆的怨氣 XD

第二輪玩到後半，就累積足夠的錢解鎖無限火箭炮。然後忍不住開第三輪虐菜。無限火箭炮真的是眾生平等一同超度啊，各種 Boss 一槍秒真是太讚，很遺憾限定 NG+，會影響解 S+ 評價。第三輪順利拿了礙事莉重甲，礙事莉鎖血，被抓還不用理她，Leon 可以一直衝不用理她遊戲的感覺又不同了，有些高難關卡直接變搞笑，例如城堡有段需要操作礙事莉，本來礙事莉沒有武器，只能用提燈暫時凍結怪物，偏偏她還是個脆皮，怪物一招就能秒她。穿了盔甲後，看礙事莉被一群怪圍毆瘋狂尖叫，但就是打不死也挺療癒 XD

解鎖盔甲以後，第三輪順利 5:11 S+ 拿公雞帽，公雞帽可以提供全方位減傷，是拼專家 S+ 的重要素材。現在在研究如何拿專家 S+。專家 S+ 除了限制時間（5:30）還額外限制只有 15 次存檔機會。目前在研究攻略影片中的各種猥瑣和速殺技巧中 XD

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Aladdin Persson

Aladdin Persson Youtube 頻道

紀錄一下一個 Deep Learning 大神的頻道。這是研究 Yolo V1 看到的。大神表演現場用 Pytorch 手打 YOLOV1 訓練、推理、程式碼。連 import library 都直接背。Linkin 看了一下果然是相關職業背景。職業強者果然不一樣 XD  

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Upscayl

官網

紀錄一款支援 AI 影像放大 superscale 的軟體，處理漫畫用的。Open source 版免費，內建好幾個模型支援不同的放大效果，支援批次處理，放大漫畫經測試效果良好。

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FreeFileSync

官網

之前得到了某方面的資料，檔案數量非常多，整體大小也很大（~1T），產生備份的難題。

原本慣用 CarotDav 無能為力。CaotDav 上傳下載應該是單線程，所以遇到大量小檔的時候，大部分時間都在 handshake，throughput 非常低，

中間傳到一半遇到異常還會停下來問。後來去試驗各種軟體，AirExplorer 這套好用很多，但很遺憾免費版多線下載上傳只有 2，throughput 還是不好。至於用瀏覽器根本不考慮。

後來用到 FreeFileSync，沒上述其他軟體的缺點。首先軟體可以對同步模式進行控制，例如是只有左邊複製到右邊還是右邊複製到左邊，或是兩邊差異都要互相同步，檔案是否不同是由大小決定時間決定還是都有等。多線下載上傳當然也有囉。

雖然多線是需要付費的功能。但 FreeFileSync 沒設定售價，贊助金額自由心證。我贊助臺幣 100 元就獲得完整版軟體了。速度就好了很多。軟體還可以事前設定遇到錯誤怎麼處理，是否自動重試、自動重試最多幾次等。不會半夜睡覺時遇到錯誤，軟體自動停下來等我睡醒決定，損失好幾小時的上傳時間。

基本只要點一次同步就會默默的把任務全跑完。後面再多執行一次確定沒有因為錯誤（例如 timeout）同步失敗的檔案就好。就用這套軟體上傳了最近 1T 且充滿大量小檔的資料。

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