Chunlei's BLog

I love this place, the library at the second floor in Aderhold Building. I love this table, which is not too big but just enough. This love can guide me back home.

I lost myself sometimes in some very narrow area. People may ignore the whole when they are attracted and trapped by them. It can be power, It can be sex, It can also be anger and violence.

A picture comes to my mind when I am thinking of these dangerous Local Extrema—the local extrema. I frist notice this phenomenion in NG’s machine learning class. This is the picture that he used to show local extrema.

When the computer only have one seed, it is very likely trapped in a local extrema and return a wrong answer. It is just like a person who lost himself when he try to reach the extrema unrealized that it is only the local extrema.

## week1
getwd() #获取当前工作目录
setwd(dir) #设定当前工作目录 也可以直接通过菜单界面设定
source("myfunction.R") #加入源之后才可以使用这个函数

## week2
#list
> a <- 1:10
> b <- c(1,3,4,5,8,9,11,14,15,18)
> b <- b[-2] #去除第二个元素
> c(1,2)*c(2,3)
[1] 2 6

> m <- c(1,2,3)
> mynames <- c("1-2","2-3","4-5")
> mytable <- setNames(m,mynames)#之后可以通过name来调用元素值
1-2 2-3 4-5 
  1   2   3 

> union(x, y) #并集
> intersect(x, y) #交集
> setdiff(x, y) #前者有后者没有的
> setequal(x, y) #元素是否全部相同
> is.element(el, set)
> unlist() #将层级list变为单层
> unique(x) # 获取非重复元素

# logical operation
x <- FALSE
y <- TRUE
! x
x & y
x && y
x | y
x || y
xor(x, y)

isTRUE(x)
cbind(a,b) #
rbind(a,b) #
length(a) #
class(a)
as.character()
as.logical()
as.numeric()
m <- matrix(a,nrow=2,ncol=5)
dim(m) #[1] 2 5
attributes(m) $dim [1] 2 5
m <- 1:10
dim(m) < c(2,5) #
f <- factor("yes","no","yes","yes")
table(f) # yes 3 no 1
x <- c()
x <- c(x,1)
mean() #求平均值
cor(a,b) #求相关系数
is.na()
is.nan()

##  file 文件
read.table() #读取txt表格
read.csv() #读取csv文件
# 写文件略过row name
write.csv(data, "data.csv", row.names=FALSE)
# 同样写文件，当用空白替换"NA"
write.csv(data, "data.csv", row.names=FALSE, na="")
# 使用tabs略过row col name
write.table(data, "data.csv", sep="\t", row.names=FALSE, col.names=FALSE) 
参考[Cookbook for R » Writing data to a file](http://www.cookbook-r.com/Data_input_and_output/Writing_data_to_a_file/)
write.table(sim, "pcksim.csv", row.names=na,col.names=c("",na),sep = ",") # 可以写列名称

names()
x[!is.na(x)] # 去除缺失的数据
data <- data.frame(id=1:10,height=170:180)
data["id"] #返回局部data.frame
data["id"][!is.na(data["height"])] #返回height无缺失的id
data[[id]] #返回vector
paste("00","1",".csv",sep="") # 001.csv
paste(a,collapse="") # 将一个list连成一个长字符

for (i in 1:length(id)){
    s <- as.character(id[i])
    spre <- paste(rep("0",3-nchar(s)),collapse="") # use collapse join vector
    fn <- paste(directory,"/",spre,s,".csv",sep="") # use sep to join string
    data <- read.csv(fn)
}

if(length(x)>0){print(x)}else{}

## Week3
x <- list(a=1:5,b=rnorm(10))
lapply(x,mean)#$a[1] 3  $b[1] 0.03937816
如果x不是一个list,那么它将被自动转换成list,相当于使用as.list()函数
x <- list(a=matrix(1:4,2,2),b=matrix(1:6,3,2))
lapply(x,function(elt)elt[,1]) #$a[1] 1 2  $b[1] 1 2 3
lapply(x,function(elt) strsplit(elt,"-")) #对每个元素使用“-”进行拆分
sapply(x,mean) #会自动简化结果，返回一个vector或者matrix，不能简化返回list
x <- matrix(rnorm(200),20,10)
apply(x,2,mean) #返回10列的均值
apply(x,1,sum) #返回每行的总和共20个
a <- array(rnorm(2*2*10),c(2,2,10)) #三维数组
apply(a,c(1,2),mean)
          [,1]      [,2]
[1,] 0.1888774 0.5517366
[2,] 0.2667046 0.2412767

str() #Compactly Display the Structure of an Arbitrary R Object
str(tapply)
> x <- c(rnorm(10),runif(10),rnorm(10,1))
> f <-gl(3,10) #生成标签 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
> tapply(x,f,mean) #具有相同标签的数值的平均值
with(mtcars, tapply(mpg, cyl, mean))# mtcars is a data.frame with cyl and mpg

> split(x,f) #利用标签将list进行拆分
> s <- split(airdata, airdata$Month)
> lapply(s,function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Solar.R","Wind")]))
split(x,list(f1,f2),drop=TRUE) # empty levels can be dropped

##  字符串 string
> as.character()
> strsplit("1-2,3-4,5-6",",") #对字符串进行拆分
> strsplit("1-2,3-4,5-6",",")[[1]][1] #返回 "1-2"
> paste(rev(strsplit("abc", split = "")[[1]]), collapse = "") #反转字符串
> grep("bcd", "abcd") # return 1 # 
> regexpr("bcd","aabcd")
[1] 3
attr(,"match.length")
[1] 3
attr(,"useBytes")
[1] TRUE

> gregexpr("1","1-2,2-3,1-5") #返回所有匹配位置 也能利用length获取匹配数目
> length(gregexpr("1","1-2,2-3,1-5,1-9,1-8")[[1]]) #返回4


> mapply(rep,1:4,4:1)
[[1]]
[1] 1 1 1 1

[[2]]
[1] 2 2 2

[[3]]
[1] 3 3

[[4]]
[1] 4

##  debug
traceback() # print out where error occurs,else do nothing
debug() # step through one line at a time
browser() #suspend the execution wherever called and put it in debug mode
trace() # insert debug code in specific place

#Play with the iris data
library(datasets)
data(iris)

#Play with $
> x <- makeCacheMatrix()
> x
$set
function (y) 
{
    x <<- y
    inv <<- NULL
}

$get
function () 
x

$setinverse
function (inverse) 
inv <<- inverse

$getinverse
function () 
inv

> x$set(matrix(rnorm(9),3,3))
> x$get()

> x$set(a)
> x$get()
            [,1]      [,2]       [,3]
[1,] -0.50184759 -0.751659 -2.1276852
[2,]  0.37466264 -1.448643  1.1807655
[3,] -0.06093845  0.740338 -0.8508723
> cacheSolve(x)
           [,1]       [,2]       [,3]
[1,] -0.4668678  2.8847043  5.1705844
[2,] -0.3214999 -0.3872940  0.2664879
[3,] -0.2462983 -0.5435808 -1.3137063

#week4
#统计
str(str)# see the structure of a object
m <- matrix(rnorm(100),10,10)
str(m)
str(lm)
str(ls)
x <- rnorm(100,2,4)
summary(x) #摘要
table(x) #返回频数表
str(x)

#作图
hist(rnorm(1000,2,4))
hist(BMI, breaks=20, main="Breaks=20")
hist(BMI, breaks=seq(17,32,by=3), main="Breaks is vector of breakpoints")
seq(0, 1, length.out = 10) #在一定范围产生制定数目的序列
plot(x,y)

#拟合
> set.seed(20)  #进而可以再次产生同样的随机数 方便别人重复模拟
> x <- rnorm(100)
> e <-rnorm(100,0,2)
> y <- 0.5+2*x+e
> sumary(y)

#评估运算时间 user time（cpu 时间消耗）elipsed time(流逝壁钟时间)
> system.time(readLines("http://www.jhsph.edu"))

#就
make.Negloglik <- function(data, fixed=c(FALSE,FALSE)){
    params<- fixed
    function(p){
        params[!fixed] <- p
        mu <- params[1]
        sigma <- params[2]
        a <- -0.5*length(data)*log(2*pi*sigma^2)
        b <- -0.5*sum((data-mu)^2)/(sigma^2)
        -(a+b)
    }
}
set.seed(1)
normals <- rnorm(100,1,2)
nLL <- make.Negloglik(normals)
optim(c(mu=0,sigma=1),nLL)$par

> # Fixing sigma=2
> nLL <- make.Negloglik(normals,c(FALSE,2))
> optimize(nLL,c(-1,3))$minimum
[1] 1.217775
> optimize(nLL,c(-1,2))$minimum
[1] 1.217775
> #Fixing u=1
> nLL <- make.Negloglik(normals,c(1,FALSE))
> optimize(nLL,c(1e-6,10))$minimum
[1] 1.800596
> nLL <- make.Negloglik(normals,c(1,FALSE))
> x <- seq(1.7,1.9,len=100)
> y <- sapply(x,nLL)
> plot (x,exp(-(y-min(y))),type="l")
> nLL <- make.Negloglik(normals,c(FALSE,2))
> x <- seq(0.5,1.5,len=100)
> y <-sapply(x,nLL)
> plot(x,exp(-(y-min(y))),type="l")


Assignment 3
#在R中有的时候表达方式是不一样的，比如
引用某个变量的子变量用
time$year #而不是time.year

## 常犯错误
该使用[]的时候错误的使用了（），特别是在操作data.frame的时候
该使用[[]]错误的使用了[]，前者可以变为向量，后者还是data.frame
忘记了使用%%进行
判断是否包含 
"a" %in% c("a","b","c")
表示数组相乘用 
%*%

如何使用Order
> (ii <- order(x <- c(1,1,3:1,1:4,3), y <- c(9,9:1), z <- c(2,1:9)))
 [1]  6  5  2  1  7  4 10  8  3  9
 > rbind(x, y, z)[,ii] # shows the reordering (ties via 2nd & 3rd arg)
  [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
x    1    1    1    1    2    2    3    3    3     4
y    5    6    9    9    4    7    1    3    8     2
z    5    4    1    2    6    3    9    7    2     8

原电池发电（化学能转化为电能）
以铜锌原电池为例，其中锌电极发生的电极反应式是：
锌片 Zn－2e-=Zn2+ （氧化反应）
锌离子进入溶液，使得溶液里的正电荷过多；同时锌失去的电子沿导线经电流计流入铜片，使溶液里原有的氢离子在铜电极上被还原成氢原子，这样溶液中多余的正电荷就被中和；氢原子又结合成氢分子并放出。铜电极发生的电极反应式是：
铜片 2H++2e-=H2↑ （还原反应）
由于在锌、铜两个电极上不断发生的氧化还原反应，使化学能转变为电能。锌片是给出电子的一极，是电池的负极，铜片是电子流入的一极，是电池的正极。

动力发电（水力、火力、风力、核能、太阳能蒸汽发电）
其原理是利用动力推动线圈切割磁感应线发电。

热电机
其原理是热电效应，即不同的金属导体（或半导体）具有不同的自由电子密度，当两种不同的金属导体相互接触时，在接触面上的电子就会扩散以消除电子密度的差异。而电子的扩散速率与接触区的温度成正比，所以只要维持两金属间的温差，就能使电子持续扩散，在两块金属的另两个端点形成稳定的电压。由此产生的电压通常每开尔文温差只有几微伏。如能适当设计和组合就可以产生工作电压。

太阳能发电
其原理主要依赖于光电效应。
太阳光照在半导体p-n结上，形成新的空穴-电子对，在p-n结电场的作用下，光生空穴流向p区，光生电子流向n区，接通电路后就形成电流。这就是光电效应太阳能电池的工作原理。

原电池反应_百度百科: http://baike.baidu.com/view/159629.htm
各种发电方式：http://vm.nthu.edu.tw/science/shows/nue/various.html
热电效应 - 维基百科：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%86%B1%E9%9B%BB%E6%95%88%E6%87%89
Solar cell - Wikipedia：http://en.wikipedia.org/wiki/Solar_cell

There is an interesting class called Intro to the design of everything link here

They showed a pot that can put in water by a hole at the bottom, and no water come out. It works well.

The following is one possible inner structure design in my mind.

How to do it?
Analysis==>Mixed Model, then you got diaogue 1 as follows. ID shuold be put be included as subjects. Year should be included as repeated, cause I measured multiple times by different year.

The most hard decision to make is which Repeated Covaricance Type to select, there are a lot of choices, the most used ones are:

1. Unstructured: you have no idea of the correlation of repeated measures, SPSS we estimate all the correlation independantly (r12,r13,r23,r14,r24,r34).
2. Scaled Identity: no correlations at all, r=0.
3. Compound Symmetry: all correlations equals r.
4. AR1: (r, r^2, R^3)
   
5. Toeplitz:(a,a,a,b,b,c)
   
6. Another choice is “diagonal” which assumes no correlation between the random effects.

Then you determing the fixed effect variable:

And the random effect variable:

share a film clip that portrays an environemntal meassage
美丽的大脚

photo essay

sustainability share-a-thon

book study

nature principle presentation

memory banking
pick a community practice and interview some people who participate in this practice to grow your knowledge about this practice. I selected foot ball as both comercial and community practice. I wrote a post about foot ball.

Citizen Science
Citizen science (also known as crowd science, crowd-sourced science, civic science, or networked science) is scientific research conducted, in whole or in part, by amateur or nonprofessional scientists, often by crowdsourcing and crowdfunding. Formally, citizen science has been defined as “the systematic collection and analysis of data; development of technology; testing of natural phenomena; and the dissemination of these activities by researchers on a primarily avocational basis”.[1] Citizen science is sometimes called “public participation in scientific research.”[2]
[1] “Finalizing a Definition of “Citizen Science” and “Citizen Scientists””. OpenScientist. 2011-09-03. Retrieved 2012-10-11.
[2] Hand, E. (2010). “Citizen science: People power”. Nature 466 (7307): 685–687. doi:10.1038/466685a. PMID 20686547
from: wikipedia

统计学比较抽象，需要通过例子加以学习。

比如第一型错误（Type I error）和第二型错误（Type II error）。比如验证一个人的智商是否超常（极高或者极低），我们知道95%人群的智商在70-130之间，一般成正态分布。我们会做出一个零假设H0，假定某人的智商是正常的。然后用某种评估方法测量一个人的智商结果是145，超出正常范围，这样我们就否定零假设，认为该人智商是超常的。

但是我们的评估方法不一定准确，所以不可避免的会犯错误。第一型错误是，该人智商属于正常范围（接受H0），但是的统计评测显示的却是超常（拒绝H0）。第二型错误是，该人智商明明超常（拒绝H0），结果我们统计评测显示该人智商正常（接受H0）。简单说也就是假阳性和假阴性，或者假检出和假包含。

分析数据就像是在森林里寻宝，每次进入森林都很不容易，需要花很多时间，非常容易迷失方向，面对无数的表格和无数的可能分析方法不知所措。而且好不容要到的路径，下次再想用却忘记了，需要花费很多实践才能再次找到。于是很多人做了很多无用的功，就是在原地打转。为了避免这样的情形发生，分析数据时一定要写分析记录和报告，否则即便是文件夹里有无数的报表，也忘记当初这个报表是干什么的了。

如何使用SPSS绘制重复测量的误差条图？答案是可以使用SPSS的graph builder，不过我在用的过程中发现一个很低级的错误。我搜索到了一个视频教程Create a clustered bar or line chart of means for repeated measures data (with optional error bars) on Vimeo。其实原理很简单，就是把多个变量同时拉到纵轴。但是我拉的时候，系统却不容许，也不报错。晕。后来发现，原来这些变量必须是scale类型，而不能是normal。全部粘贴覆盖为scale之后，问题解决。不提示为什么不能拖拽，这是SPSS设计上的缺陷。其实类似的问题还有，当你使用Multiple Imputation(MI)处理缺失数据的时候，如果变量类型不是scale，SPSS也会拒绝执行MI，这也是在网上查了才解决的。因此，在使用SPSS的时候一定要小心的变量类型，尽量最开始就设好。

下面进入正题，如何进行重复测量的方差检验。其实如何做并不难，难的是如何解释Spss产生的一大推报表，并选择有用的信息进行报告。首先这样的检测一般可以分为两类：One Way Anova以及Two-way Anova。前者是单因素实验设计，后者是双因素实验设计（如V1（2）× V2（3）交叉设计，共有6组）。两者的区别以后再解释。

此外还有组间变量（比如不同的处理、教学方法、培训类型）和协变量（性别、教育程度）等。

这种统计方法往往可以让你检测是否存在交叉效应。

在报告的时候，SPSS同时给你multivariate test和Univariate test的结果。到底报告那个呢？取决于Mauchly’s Test of Sphericity，如果sig<0.05那么，说明球度（sphericity）假设不成立，那么就要看修正后的Univerite test的结果。Spss提供多个修正结果，根据Epsilon-Greenhouse-Geisser的值是否大于0.75进行不同的选择，如果大于则选择Huynh-Feldt修正的结果，否则则选Greenhouse结果。
另外就是如何报告F检验的结果。通常报告的格式如下F(自由度，误差自由度)=F值，p=sig，n=total。这些值在哪里呢？看下图。

那么如何报告One way Anova的结果呢？
One way Anova
APA报告格式为：F(3,165)=2.836 p=0.04<.05
其中3为组间自由度（组数4-1），165为组内自由度（样本总数169-组数4）。所以看到这个结果，就知道共分4组，样本总量为169（3+165+1）。F值为2.836，p值为0.04，达到了显著水平。

The National Association for Research in Science Teaching (NARST) is a worldwide organization of professionals committed to the improvement of science teaching and learning through research. More about NARST click here.

The 2014 Annual meeting is hold in Pittsburgh from March 30 to April 2. The theme of this meeting is “AWAKENING DIALOGUES — Advancing Science Education Research Practices and Policies”. I attended this conference and presented a paper with my advisor. There were more than one thousand of participants from more than 25 countries. And many many presentations and posters were going on at the same time. Fortunately I bought the conference program book which contain maps and all related information. Although I did take my laptop with me, but actually I found that the book helped me a lot especially on finding a place and planing for where to go in order to listen to special presentations.

There were 13 sessions in total. I attended 10 sessions and plus 1 session in which I presented our study on teacher perception. I arrived at Sunday afternoon and missed 2 sessions. But after that, I managed to took all the left sessions. So you can imagine how busy I was at that time when going from one room to another room. I thought we could not attend the committee meeting but in fact Dr Jackson told me we were allowed to do that as long as we were interested. Next time I would like to have a try. It was really a pity that I forgot to take a picture with my advisor. In fact I just took a lot of pictures of other researchers’ slides but did not take any picture of myself. Instead, my advisor took some pictures for me when I was introducing our study. During the last session, a presenter asked the audiences(only 3 people including me because most had left) to took a picture with her. This was the only picture that I took with others in my first NARST conferences. Next time I don’t want such a harry anymore. I will try to take my time to enjoy the next conference rather than keep running all the time.

古代的读书很有趣，一个人或坐或立，一边读书，一边摇头晃脑。电视剧里是这样演的，估计过去的读书人还真是这样的。（有待考证）

我在想，为什么他们倾向于这样读书呢？有的人说他们陶醉了，但是小孩子也是这样的，也许他们只是模仿吧了。我觉得没有这么简单。

我查了一下，在百度知道里找到这样的答案：
古人为什么要摇头读书：
反映了古人很早就有了保健意识呀。
第一，读书的确很辛苦，摇头可以解除疲劳
第二，摇头可以促进血液循环，增长记忆力呢。
第三, 古人的读的书就是我们现在所谓的文言文，古文是讲究韵律和节奏的。所以读书时摇头晃脑可以增强节奏感，使自己更加全身心的投入其中。 这里的“读”其实是指“吟”，更接近于“唱”，是有音节、音韵的，摇头是为了配合音调、节奏的
此外，古人读书也是表演，摇头晃脑可以丰富自己的动作和表情，以致于增加美感
来自：http://zhidao.baidu.com/question/69442869.html?qbl=relate_question_0

我觉得其中的为了增加节奏感进而便于吟诵是一个很好理由。比如在《诗·大序》这样写道：“诗者，志之所之也。在心为志，发言为诗，情动于中而形于言。言之不足，故嗟叹之。嗟叹之不足，故咏歌之。咏歌之不足，不知手之舞之足之蹈之也。”

果然想必是因为再读韵文而歌咏之了。

但是我觉得这样的读法没准还真有助于健康。比如摇晃颈椎，可以增加大脑供血，增强记忆力，避免长期伏案而得颈椎病，另外也可以避免长期静坐而对胸椎和腰椎的伤害。再有，据说从圣先贤、帝王将相、大师名家到普通的读书人，几乎都没有近视眼的。（待考）看一眼，然后读一句，然后摇晃一番四处瞅瞅，也学还真能预防近视。

那么既然这样的读书方式这样有趣，是否可以演变为现代的读书和使用电脑的方式呢。。我觉可以尝试，但是不一定全部照搬。比如现代的电脑病越发广泛，我就深受其害。近视是初中的时候造成的。现在刚刚三十出头，胸椎由于长期使用电脑姿势不当而经常疼痛。也许设计电脑输入的时候应该把这些问题考虑进去，比如有人研究发现，钢琴键盘熟练之后输入的输入速度会比现在的键盘更快，也许也会更舒服。有的时候我们经常会陷入一些思维定势，比如读书一定是要静坐而读。用电脑也一定是静坐而用电脑，为什么不能动呢，其实没什么科学依据说不能动。其实反而是动一动有好处，但是如何动确实需要进一步的研究。

我举得在这样的键盘设计、以及读书姿势的设计上大有可为。

比喻的好。我特别喜欢吃韭菜，特别是嫩的，老了就不好吃了，自家种的没农药，巴不得它快点长，菜都省得买了，别人种的就另当别论了。@小白星ET//事情就像地里的韭菜，割了一茬儿还没吃完呢，就又长了一茬儿……

鼠标手了，右手有点痛了，换左手，就这么简单。 左脑用累了，就用用右脑。

睡地板 也照样睡的很好 内容重要 形式不重要

最讽刺的是，在市场经济下，医药公司最愿意花钱研发的是依赖型治疗药物，而不是治愈药物。这跟制造毒品有什么分别？当然胰岛素类药物除外。

谁说没有偏见，不读书有偏见，读了一些书还有偏见，读了很多书还有偏见，承认有偏见其实是好事，不知道自己有偏见其实很危险！

学习环境设计从课桌开始 - 今天突然注意到一个以前没有思考过的一个学习环境细节，似乎我们使用的课桌和Dr Luft教法课上的并不相同。不同的设计会产生哪些影响呢？ <–!more–> 下面是我们在大学和中学常用的课桌设计。 这个是Dr Luft教法… http://t.cn/z8pAhpY

不求上进不努力，聪明反倒聪明误。还能说什么呢，和我的学生们共勉吧！

教学环境对学生学习活动的影响 http://t.cn/z8YPbAP

我们不缺理论，也不缺经验，我们缺少能够为教学实践决策提供依据的实证研究，还缺少基于实证研究的理性实践！

比如，有些例子是需要从生活经验中积累的，有心的人会敏锐的抽提和记录下来，没有把教学时常记挂在心上的，则容易会视而不见。还有一些好的素材，照片、实验、学生提问等等

“功夫在诗外”， 其实对于教师而言“功夫在课堂外”，就好象一位教师朋友说的那样，我做的很多事都其实都在为我的课做准备，她是用生活去备课的。 http://t.cn/z0Fv4cY

教学就像呼吸，你得让学生有进有出，否则一直进或者一直出，学生不难受才怪 教学比喻

脑中风患者如果出现脑供血不足现象：头晕、耳鸣、手脚发麻、半身活动不灵、言语不清、四肢软瘫等症状，应及时到医院就诊，切莫疏忽大意，贻误病情。医疗尝试

观念就像细胞膜，有的分子可以过，有的分子它不让过，对内对外一视同仁，即便是外面硬塞进去的，如果不被接纳，要么被降解，要么被排除。所以观念绝对是学习的关键。了解它，检验它，更新它。生物教学茶吧 教学比喻

【美国政府关门危机_百度百科】美国政府关门（US government shutdown），预算拨款案无法批准，美国政府没钱可花。预算拨款权力掌握在美国国会手中，国会不通过预算案，就意味着政府不能花钱，很多需要花钱的工程无法继续，员工的工资也将难以支付。从1977年到1996年19年间，联 http://t.cn/zRZy1dr

自己不厌恶自己，自己不小瞧自己，自己不作践自己，自己不欺骗自己。

Stanford Science Writing Course 强烈推荐这个课程 对与英语论文写作非常有帮助！ 教学资源 http://t.cn/z8eI10h

中国微博恐怕永远比不上twitter, 只要还继续照搬、继续拘泥于门户之见（新浪、搜狐、腾讯、网易）。

学习的成本：自己痛苦的经验教训；别人的经验教训。于是有三类人，从别人经验学习的人，从自己痛苦代价中学习的人，还有一种就是不学习继续付出惨痛代价的人。

5555米每秒是什么概念？一个小时到达地球另一端。声速的16倍。这样的飞机座位票一定很贵。

中国的环境污染问题（空气、水）何时能够解决？经济增长重要，还是人民的生命健康重要？教育可以做一部分事情，但是光靠教育能行吗？

不是离开农村，是要建设新农村。建设适于居住的、绿色环保的、人人向往的、医疗教育养老有保障的新农存。新农村

不勉强别人，也不勉强自己。

两会小词典：中国有几亿农民？ 国务院总理温家宝２００３年３月答中外记者问时讲到中国国情的一些数字时说：“中国１３亿人口有９亿农民，目前没有摆脱贫困的３０００万左右。” http://t.cn/8k21LJr

搜狐－一个村庄里的中国：百年乡村沉浮 世纪家园命运－搜狐读书－阅读不在别处 http://t.cn/zOGTEto

熊培云：农村平均寿命比城市短12岁 环境是原因-搜狐文化频道 http://t.cn/zYFJQ8V

中国人的寿命与我 - Chunlei’s Blog： 中国人平均寿命74岁，不同人群各不相同，可能与性别、居住地和行业有关。时不再来，我当何去何从。 http://t.cn/8kyrt4g

搜狐－一个村庄里的中国：百年乡村沉浮 世纪家园命运－搜狐读书－阅读不在别处 读书 http://t.cn/zOGTEto

南方周末 - 不见官僚，才有“大”学 http://t.cn/zOa3vBn

美国大学与中国大学有什么不同？ - Chunlei’s Blog 不必提世界排名，也不必提诺贝尔奖。单看看其环境的设计和管理理念，就知道中国的大学和人家不在一个重量级上。中国大学 http://t.cn/8kGWhJU

校长的权利太大了，谁敢监督？ 要治理也简单，谁点招的，谁推荐的，谁负责到底，此外也要进行专长考试，再有平时考试不及格的退学，推荐和点招失去资格，计入档案。一句话信用体系，要让人查后账。

看新闻，一定要看多家的报道，评论是非一定要先弄清事实！避免过度情绪化，和过早下评论，避免人身攻击。这也是中国网民的集体素质之一。

空气质量关乎健康，我们的学校、公司、工厂什么时候把师生、员工利益放在第一位，什么时候才是真正的人民的学校和工厂。又是空气问题，上海也是，北京也是，我们需要科学的治理方案和切实的行动！

知道自己不是圣人，会犯很多错误，但是又非常在乎自己是否做了足够的努力，是否进了自己职责的人，是伟人。（曼德拉）

上海今天达最高级别六级严重污染|严重污染|上海|空气质量_新浪天气预报 雾霾 想起家里未满周岁的宝宝也要受这等空气毒害，于心何忍，怎么还不治理啊！明知道城市化进程可能会出现这种后果，为什么不提前防范！我们的官员、专家、研究者都在干什么？ http://t.cn/8kckOf0

基层民主很成问题，选举的时候只介绍某某人如何如何优秀，从来不提政见，当选后会做什么实事，结果人大代表变成了光环，却很少倾听民众的声音，也不提他的选民说话，这算是什么代表？“被代表”！ 尤其是农民的声音很少被听到。民主建设

在环境监测、食品安全、疾病防疫领域我们需要有良心、敢说真话的专家，是不是院士，是不是享受国家特殊津贴真的不重要。

1952年12月，伦敦发生了过万人死于呼吸系统疾病的悲剧，但这却成了英国治理污染的转折点。1956年，英国颁布了《清洁空气法案》，其整治过程一直持续到上世纪80年代，但如今伦敦每年有雾的天气屈指可数，持续了百年的雾都称号已名不副实。

“忙”是一种现代都市病，是需要“调理”的。

学生捐款捐的是谁的款？学校募捐是好事还是“负担”？希望工程娟款应该由谁捐？由谁组织？由谁督办? 谁最应该捐？ 怎么个捐法？ 捐款本意为私善，组织不当也可为公恶。

事件反思和讨论：1 新生儿出生24小时内强制接种乙肝育苗一刀切的做法是否妥当？ 2 父母是否有权利决定是否接种育苗或者接种何种育苗？3 如果真是政府定制的育苗出来问题，谁来负责，政府，育苗公司还是医院？

“公民课”如何上 阳光评论 实际上不仅仅是小学生、中学生、大学生需要了解如何做公民，很多工作者，特别是农民更需要学习公民课，只不过什么形式的课堂更有效，不同的人群内容和形式如何设计实施，确是一个需要研究和探索的问题。对于农民，电视剧也许是很好的一种形式。 http://t.cn/8kuHpFG

迷失自己的4种表现：不知道自己在做什么；不知道自己该做什么；不知道自己真的需要什么；明知道自己做的得不到自己想要的但还是再反复的做。阳光语录

阳光评论 一系列的社会问题，从名师性侵到大官保养、贪污，都反映我们缺乏有效的监察和纠错机制。原因很简单，我们的体制权利过度集中，没有分权就谈不上相互监督，非要等到造成了很大的损失和伤害了才能断腕。最后名师倒了，大官也倒了，伤害还是没能及时避免。

怎样才能建立一个不会犯大错的体制？我想至少有以下几点：媒体独立；司法独立；政企分开；普及公民教育。媒体独立才能揭发事实真相；司法独立才能惩恶纠错；政企分开才能有公平市场；普及公民教育才能有民主和法制的群众基础。阳光语录

好事不出门，坏事传千里。面对网络中铺天盖地的负面新闻：第一，我们要学会寻根揭底、鉴别真伪；第二，我们要学会理性分析、换位思考；第三，我们要牢记舆论需要基于事实真相，进而惩恶扬善。惩恶固然必要，扬善也不能忽略。阳光评论

张维迎：最大的破产是道德的破产_共识网 http://t.cn/8kmHATl

也许你并不信仰上帝，但是也一定向往美好。

其实盲目相信所谓“科学”，反而有悖于科学的精神，而近于宗教。质疑是科学的基本态度，就像@竹立 老师说的那样，“质疑并不等同于简单否定，只是为其他可能性预留下空间”。

在生存环境越发恶劣的今天，我们的政府、企业、学校、法人是否具有环境道德，是否给子孙后代留下了更好的环境还是相反，这才是功绩，也是应有的良知。阳光评论

学习一个新东西，不妨看看各家言论，再结合自己的经验进行思考体会，也许会学得更快更好。阳光评论

回复 @艾达的花园 对博文 【一场关于科学的有趣讨论】的评论：从个体认知的角度讲，如果自己没有掌握足够的支持性的证据，那么保持“怀疑”的态度是合乎理性的，如果因为“很多人都相信”而相信，那么就容易落入到了“盲从”的陷阱里。科学的质疑让然…查看原文： |一场关于科学的有趣讨论

停办春晚 是否停办，首先要确定春晚是商业行为还是政府行为。如果是商业行为不花纳税人的钱，那么纳税人就无权决定办与不办；如果是政府行为，需要花纳税人的钱，那么纳税人可以发表看法决定怎么办这台晚会更合适。 详情:|停办春晚

百姓给脸不要脸 这样的公开言论确实影响恶劣。但是撤职似乎更像是以一种划清界限、撇清关系的逃避责任的简单处理方式，根本的还是要建立服务意识，对当事人进行批评和教育、并公开道歉。思想问题还是应用思想的渠道来解决，不应简单的付之行政暴力。 详情:|百姓给脸不要脸

中国以占世界7%的土地用掉了占世界30%的化肥和农药，这样的农业经济很难长久维持，推广环保的转基因作物势在必行。——博文片段来自方舟子：从中国退运美国转基因玉米说起 阳光评论 拥有自主知识产权以及确保食品安全是推广的重要前提。

最搞笑的实验——沥青滴漏实验 - 维基百科，自由的百科全书 2005年荣获搞笑诺贝尔奖 http://t.cn/SyIf9U

从科学上讲，一切物理化学反应，都应该趋向最低能量、最大乱度，也就是越来越混乱。人的存在是违反这种趋向的。这是一个很重要的概念，任何有组织的团体都是不稳定的，必须破坏环境，才能使得总的趋向是最低能量、最大乱度。有一天，我再不能破坏环境，就只好破坏我自己，这就叫死亡。阳光摘录

乙肝疫苗事件调查结果公布初步结论：未发现疫苗质量存在问题-中新网 阳光评论 依据：18个病例具有不同一性，不同的批次、不同的症状、不同的地点。其实最直接的证据应该是死亡事件中注射育苗残留液体的成分分析和免疫实验。育苗接种后是否保留了残液？这种保留是否必的！ http://t.cn/8ksw11N

中新网-视频-乙肝疫苗事件调查结果初步公布:暂未发现质量问题 - @中国新闻网 中新分享 阳光评论 初步结果虽然出来了，但是公众在多大程度上相信这一结果确是一个问题。为什么呢？因为有一个基本的常识涉及事件者很难公正的开展调查。而我们恰恰缺少完全独立的第三方。 http://t.cn/8ksAlfU

乙肝育苗事件 政府买单并强制在24小时内接种育苗是否是件好事？不好的理由：干涉了商家与消费者自由交易，并牵涉到利益和责任纠缠当中。好的理由：降低了家庭条件差的孩子得乙肝的概率。那么经检查不具有传染乙肝病的家长是否具有延后注射乙肝育苗和选择厂家的权利呢？

超市购物小票应该让价格与税金分开显示 [aduing1982]__鲜橙互动 南都网 阳光评论 美国分开显示商品价格和税金却是事实。但中国是把税金藏在了商品价格中，感觉上好像你没有交税，实际上是交了多少都不知道。即便这个税增加了，你也不知道，只觉贵了。甚至以为自己不是纳税人。 http://t.cn/zOeBbN9

有些东西是金钱买不到的；有些东西是强权霸占不了的。这样的东西越多，越显示社会的文明。阳光评论

环境其实是公德的象征。

为什么中国的万车死亡率全球最高？ 阳光评论 是车的原因？人的原因？还是管理制度的原因? 又或其他？ http://t.cn/z8oLVGJ

我们的环境，子孙后代的环境就是这样被毁掉的！监管在哪里？

这根香肠里装的是什么？这些东西从哪里来的？装多少合适？谁来决定装多少？

王占阳：公务员热的实质是公务员所得利益过多。中国公务员的待遇既不是一根又细又长的香肠，也不是又粗又短的香肠，而是一根又粗又长的香肠，这必然会使许多人想方设法谋得这根长而粗的香肠。

以前一直往前走从不回头看，以为前面的风景都是崭新的。但是现在发现这些崭新的风景变成印记之后竟然浅的什么都看不清楚，于是不得不学习向后看，把它们深深的烙印下来。阳光语录

创意挺好的，也许我们也可以搞一个思想的合影。找出自己许多年前写的日记，然后再把自己对同一件事情的过去想法和现在的想法放在一起。也许你会评论道以前好幼稚，“不许评论我！”一个声音从心底如是说。

86年前，陶行知先生在《中国乡村教育之改造》一文中，对于刚刚开始普及教育的乡村教育发出了这样的疾呼：“中国乡村教育走错了路！他教人离开乡下向城里跑，他教人吃饭不……——博文片段来自杨东平：探索中国乡村教育的新路 阳光摘录 |探索中国乡村教育的新路

清晨起来，还有多少人能听到鸟儿的鸣唱？无论你是在城市或者农村。没了这动听的声音，孩子们的笔下是否会变得干涩？心头突然升起一个疑问：我们到底是“获取了”还是“失去了”？阳光感悟

微博控、苹果控、屌丝控、制服控、火锅控、设计控、XX控，斯控见惯，就是没有“自控”！！一个盲目而进于疯狂的社会。 阳光心得

中央纪委监察部举报网站 阳光评论 网络检举也许确实能成为反腐败、反污染的重要通道。这要比上访容易的多，迅速的多，也安全的多。 http://t.cn/hfhlC

知识分子是信息时代的改革先锋。阳光心得

不要把自己拥有的所有东西都认为理所当然，要学会感恩。阳光心得

不要被标题党忽悠了，不要浮躁，要全面阅读，深度思考。

当今社会，科技、信息迅猛发展，谁自我封闭，谁就会落伍，甚至是自掘坟墓。连则生，断则亡，真是神经网络一般。阳光心得

原文地址：胡润百富：http://t.cn/8FUCeTb 阳光评论 这就是用脚选的最好例证，哪个国家环境好去哪里，每个人都有私人决策的自由，根本问题还是要把我们自己的政治、经济、法制、教育、自然环境搞好，给人以安全感，到时候你让人家走人家也不走。

回复@天地间有正气吗: 真正有责任心的企业家实际上是需要我们保护的，需要有一个良好的环境供其发展的。尤其是法制环境的建设，没有健全的法律体系和司法公正，还是依靠关系和权势，那么就不会有人有安全感。

这是本人的亲身经历，医疗改革不仅仅是钱的问题，而涉及到医德的问题，其本质也是腐败！

2013年7月19号，宝宝拉肚子拉了好几天，于是去复旦大学附属儿童医院去诊治，做了化验，医生给开了药，结果开了四五种药，每种药有两三盒，花了四五百块钱，一个5个月多大的宝宝，这些药快够他吃一年的了，结果吃了还不见好！严重怀疑医生被医药公司贿赂了！真让人气氛！

我国07年残疾人保障现状和问题 - 法学在线：（1）与健全人相比，残疾人受教育机会少。残疾人中文盲占60%左右；全国6-14岁的学龄残疾儿童约有600万人，其中有学习能力的占约90%，但是他们的入学率不足20%；…… 阳光评论 在你的学习经历中，可有残疾人的身影？ 他们哪去了？ http://t.cn/8FGCxo4

农村残障儿童在中国受到歧视，教育无法得到保障。阳光评论 中国雨人就是实例。 其实残疾人本来就已经很不幸了，但是我们的教育环境、学校、师生没有提供应有的帮助，反而是嘲笑和歧视，全纳教育还有很远的路要走，第一步是我们要学会尊重这些孩子们！ http://t.cn/zQbwuZU

十二怒汉 (豆瓣) 一个在贫民窟长大的18岁少年因为杀害自己的父亲被告上法庭，证人言之凿凿，各方面的证据都对他极为不利。十二个不同职业的人组成了这个案件的陪审团，他们要在休息室达成一致的意见，裁定少年是否有罪，如果罪名成立，少年将会被判处死刑。阳光推荐 http://t.cn/hRI2G

为你的时间段落赋予生命的意义！

有的时候做了一点事情就飘飘然的浮上去了，有的时候经历了一点挫折就垂头丧气的沉底了，而只有不浮不沉的鱼儿才能游的更远。阳光心得

早上一杯温开水清肠，网上如果睡不着觉一杯热牛奶催眠，人家都说男人要对自己狠一点，我说无论男人女人都要对自己好一点才对。阳光心得

市场经济要求的产权明晰，导致了人格的独立和意志的自由；人格独立和意志自由的人，只能靠契约来组成社会；用社会契约或全民公约来治理国家和管理社会，就是法治。因此，只要市场经济足够完善和健全，中国社会就必定会由传统的德治、礼治和人治，变成法治。阳光摘录

我觉得雾霾版《卷珠帘》这样音乐创作值得提倡，能否反映群众的心声，也最能打动人，而不是为了娱乐而娱乐！阳光评论

许多事件表明中国已经陷入了环境危机，生存环境、教育环境、市场环境都急需整改。而在这个整改的过程中，每个中国人都已经无法置身事外。阳光评论

什么是全纳教育？在我的理解，全纳教育就是任何教育都无条件接受任何人，任何人都可以自由选择适合自己的教育。阳光心得

愤怒是对自己无能的宣泄，空虚是对自己平庸的控诉。阳光心得

对于个人最有价值的学习内容是那些你理解但是又不懂的东西 阳光心得

Customize Your Web :: Add-ons for Firefox：配合使用这个插件终于能实现无鼠标动作分享微博了。 http://t.cn/8F6Yfnf

佛说:妄想是错误，执着是坚持错误，不可一错再错。

【吃水果的最佳时间】吃水果的最佳时间是什么时候_生活百科 专家所说的“上午的水果是金，中午到下午3点是银，3点到6点是铜，6点之后的则是铅”。意思就是上午是吃水果的黄金时期，选择上午吃水果，对人体最具功效，更能发挥营养价值，产生有利人体健康的物质。健康生活方式 http://t.cn/zj3fv4h

为什么教育体制和课程要千篇一律呢，不同的地点、不同的群体，不同的方言和文化，不同的个体，为什么教育不可以是多样的，个性化的，服务于当地社区的？阳光心得

中国土壤污染总体不容乐观 官方仍未公布确切数据—新闻—科学网 http://t.cn/zHgeksp

公地悲剧 - MBA智库百科 阳光评论 中国的环境问题恰好就是公地悲剧的诠释，空气污染，水污染，土壤污染，我们需要有效的行动和参与，否则它将危及每个普通人的生命和健康。谁都不例外。 http://t.cn/zWZEcKI

教育绝不是控制，控制的结果必然是失控。教育是促进个体的独立成长，进而有责任有理性的生活。阳光心得

留守儿童与国家监护制度 - 熊丙奇的日志 - 网易博客 阳光评论 任何改革都有受益者，同时也有失去既得利益者，而且往往是弱势群体的利益被忽视，因为他们什么都没有 http://t.cn/8FXC0YP

大学文凭并不能代表一切，相反有的时候它什么也代表不了。但很多人认为考上名牌大学拿到文凭是通往幸福生活的唯一道路，其实是一种迷信。幸福的人生是文凭无法保证的，而是要靠自己不断的学习和劳动换取的。阳光心得

《山西，山西》柴静 阳光评论 家乡的空气污染了，水污染了，最后还能剩下什么？发财的走了，升官的走了，最后谁还在哪里生活残喘？环境是公民生命的底线……谁做错的事谁就要负责……环境污染每个公民都需要站出来……你别无选择 http://t.cn/zj9QXjJ

拒绝暴力、偏激和极端主义，不要成为自己反对的人 阳光心得

复旦投毒案宣判 这肯定是悲剧，但是死刑确实是太残酷了，其结果是另外一个悲剧。而且没有任何悔改的可能，假如即使是误判了，死了的人也不能复生了。误判死刑不是没有的。也许我们真的需要反思一下死刑是否是当今社会惩治严重犯罪的最佳方式。 详情:|复旦投毒案宣判

根本问题是要减少腐败的机会和腐败后可能造成的风险。

欲望、情绪和预设都会扭曲我们的观察，让我们带上一副有色眼镜，而看不到真实。 阳光心得

《看见》这书让我重新认识了一次，这个既熟悉又陌生的社会，正像书中所说的那样“真实自有万钧之力”

最值得骄傲的不是拿多少枚金牌，也不是经济总量排名，而是我们能够把环境治理好，这个环境包括自然环境、经济环境、政治环境、法制环境、教育环境以及社会文化环境，它们都应该是适合人居住和生活的环境。阳光评论

恐怖分子是必须要坚决打击的，但是也决不能扩大为民族歧视或者民族仇恨，惩治只是因为其违法，而与其身份无关。

中国技术面临新的瓶颈——可持续的零污染生产。阳光评论

生活就是在悲观与希望之间徘徊荡漾 阳光心得

胡适的防身三味药：问题丹、兴趣散、信心汤。 不妨随身携带。

煽动家和思想家之间的区别，就是煽动家总是特别热衷于抢占道德制高点，而思想家总是热衷于指出道德制高点底下的陷阱。所以煽动家总是在话语的盛宴中觥羮交错，而思想家总是在惴惴不安地担心谁来为这场盛宴买单。 摘录自《民主的细节》

个人于社会有责，社会于个人有恩。善恶就在举手投足间。

刷牙歌 - Chunlei’s Blog 好好的牙呀，好好刷。轻轻刷，慢慢刷，细细的刷呀，刷出好好的牙。 http://t.cn/8s2Qezm

惟有身处卑微的人，最有机缘看到世态人情的真相。一个人不想攀高就不怕下跌，也不用倾轧排挤，可以保其天真，成其自然，潜心一志完成自己能做的事。 ——杨绛

政府与公民是怎样的关系？政府提供的公共产品比如教育、医疗、治安、环境出了问题怎么解决？根源在哪？怎样才能处理好政府、市场和公民关系，解决好实际问题？如果解决不好又当如何？

自己愿意了解自己，自己能照顾自己，自己能约束自己，自己能从新审视自己，自己能成全自己，这才真正独立了。

说来也怪，中国的教育，本来崇尚的是集体主义。但是教育出来的人却一点也没有公共的责任心。损坏大家的利益我不管。只要别损害我的个人利益就行。这真是中国特有的奇葩现象。

爱的力量原来如此强大，让你如痴如醉，不离不弃，在危急的时刻勇敢的挺身而出，即便遇到困难也能坚持到底，我们应该更多的关注爱的力量，挖掘它，研究它，欣赏他，拥抱她，再用理性加以辅佐，我们就能让这个世界变得更美好。