借用信息论：在一长串的授课视频里，一个越是有用的信息或者知识，其实占比越少，而其他围绕着这个知识点的噪音其实越多。 学习就是在去噪。 虽然噪音提供了context可以帮助理解，但一旦理解之后，噪音就会变得妨碍记忆和使用
一个全公开的投票链上应用。通过对用户的链上身份来进行三权划分ssss
我曾以为，晓之以情，动之以理，最终大家都能相互理解，互相配合。每当我遇到这种人的时候，合作的过程总是非常的愉快。但是有时候也会因为太轻易的信任看走眼，比如在课堂上觉得wow他好有意思然后产生对自己老师无端的信任。很遗憾你错了，他在展现一对多的态度和一对一的态度必然是不一样的。
比如我申请remote这事。 我已经说的很明确了，我感染了， I am sick, 此外我不在学校，cost many money and time to travel, while i have multiple tight ddl. TA 显得很理解， 而老师就显得很死板： 他想要通过几次拉扯让我承认我不是因为sick而必须回来考试。我真几把服了， 我说了我他妈阳了，你还要怎么样。我在也不在，只是个辅助因素。他却很明确的说： 你在不在我不在乎，你有几个DDL我也不在乎，我只在乎你are you felling unwell 阳性与否。这也是为什么我如此厌恶教育系统： 老师在他自己课上享有对学生无限大的权力。老师也并不很在乎学生的看法：就算你们有什么狗屁教学评分系统，但是是学校给老子发工资嘛！ 闹到管理层那里，干我屁事，你考试就这一会儿影响多大，我少了一个学生考试没过也不干我屁事啊？ 一对多的关系，又加上和老师的利益更加站在一起的仲裁层，本就是不平等的。西方有个好处是言论自由，可以引入外界的仲裁层，所以导致西方比较看重个人意见，而管控言论的东方压根不需要在乎，“我的规矩就是规矩”，笑死。
所以感觉拜占庭算法是划时代的。对于一个提案，可以选出3/1的甲方节点，3/1的乙方节点，和链上3/1的随机节点（必须收到反馈和仔细考虑的工作量证明，如果一段时间内没有反馈则寻找新的活跃节点）。完美的三权分立！
编程随想的博客展现了一个当代知识分子和科技从业者应具有的技术水平和人文素质，阅读了一些受益匪浅。不幸于编程随想于今年由于豆瓣账号被捕，希望早日得以解放。
我决定暂时减少关注政治和民生有关信息，潜心钻研技术和个人发展。原因如下：
- 个人思想的迷惑和开悟已基本完善，思想变革已基本完成。
- 个人能力有限，个人生涯仍处于发展初期，应先过好个人生活。
- 我对中华民族感的基本盘感到非常失望。没有办法，脊梁永远是少数。见《中国人的性格》，和之前发过几篇鲁迅关于国人奴性的辩论，加之个人对身边的见闻。尤其在中国，王志安陈默群是多，顾慎言和林楠笙是少。这本不是不可以接受的事，因为任何国家都是这样。但显然现在大量社会上层和中坚力量都是前者，而后者因为大环境不好在竞争中都被淘汰了。社会的权力和特权掌握在大部分蛀虫手上，那是要完蛋的。
- 现在的情况是不缺普通的觉悟者的贡献，而是有能力的觉悟者的行动。民族思想上的脊梁已经随着压迫和不公开始发展，而能力上的脊梁还在迫害中反复的艰难萌芽。很多受迫害的案子以及展现了。互联网时代不比上世纪辛亥革命武昌起义时，web2掌控在政府手中反而更利于巩固统治。确实，一个人倒下去，千千万万个人还会站起来，但是为真正的自由，平等，公众，法治的乌托邦保留力量也很重要，没有必要做炮灰。
神啊，我们不想要更多眼泪了。
5. 我们确实需要革命，但革命的时机尚未成熟。我目前觉得会成功的革命是一场静悄悄的革命。独裁和集权不可能永远长存，因为独裁和极权的基本盘本就是一堆为了个人利益没有任何底线的墙头草构成的。不健康的政治体制和分配系统会扼杀一个国家的科技文化水平，同时扼杀一个国家的良知。随着两方科学技术文化等文明水平的差距逐渐增大，到达一个阈值，革命便会成功。在自然的各种周期中（经济周期，气候周期，疾病周期），进步的高等文明会存活然后更加繁荣和强壮，而落后的低等文明会崩溃而灭亡。华夏历史上每一次农民起义都伴随着一次气候天灾造成的大饥荒。一切必将回归，世界必将自我治愈，或许不在今天，但必然会在将来。
我爱这个国家，这片土地，这片土地上有我的故乡。故乡属于我们所有人，不属于他们。在神州大地上这场革命进行了数千年仍没有成功，但却在地球上别的地方已经取得稳定了成果，所以这场革命必将成功。
同志们，点燃香多拉的灯火吧！
终有一天，黄金乡的钟声会再次敲响！
为了故乡。
I found it’s so hard to remember something withou taking notes. Here you are.
BFS & DFS: O(V + E). Visite every Vertice once, and visited every Edge once
读英文多少缺点长期数学物理教育的context, deterministic和non-deterministic的概率得不到对应。因为没上过状态机课程也不懂，收集了两个中文帖子，感觉理解的很好，比我花5个小时似懂非懂的看完学校2个小时的课更有效果。确实自学比跟课学更好，不过跟课学却更系统。个人的学习方式还有待完善和提高效率。
先看这个：
再看这个:
继续，加深理解：
最后看这个英文的视频， 回到英文知识系统，在脑内完成不同语言下相同知识结构的映射：
一些拓展阅读，看的我想上高阶算法课：
二分图，谈恋爱一对一匹配问题，核心是通过找到增广路径（起点和终点都是非匹节点，取反可以多一条匹配关系）， 先有match就match，match冲突就腾位置：
