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	<title>E Constant</title>
	
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	<description>Michael Seeing the World</description>
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		<title>My Favorite TED 2010 Talks So Far</title>
		<link>http://blog.econst.org/2010/03/14/my-favorites-ted-2010-talks-so-far/</link>
		<comments>http://blog.econst.org/2010/03/14/my-favorites-ted-2010-talks-so-far/#comments</comments>
		<pubDate>Mon, 15 Mar 2010 00:41:04 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Michael Zhan Shi</dc:creator>
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		<category><![CDATA[Economist]]></category>
		<category><![CDATA[TED]]></category>
		<category><![CDATA[Video]]></category>

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		<description><![CDATA[
Up to now this is my favorite。大厨 Dan Barber 似乎有一张谐星的脸，言语表情之中都让人期待下一句会不会又是一个大包袱。这也是一个关于如何做 presentation 的好例子，有意思的个人经历+简洁的结构安排+引人惊讶的数字，通过生动诙谐的语言来展开，听众都会喜欢这样的沟通方式。关于内容，这是介绍生态渔业的全新理念。Dan Barber 站在一个大厨的角度，告诉听众到底怎样的食物才味道鲜美，同时也引申到怎样的关系才是健康可持续的。因为产出这样食材的农场主人不是大厨，不是鱼类专家，而是 an expert of relationship。

James Cameron talks about curiosity and the ability to imagine. 听这个演讲让我想起最近看到的另外两个quotes：
布林评论谷歌退出中国
I’m an optimist. I want to find a way to really work within the Chinese system and provide more and better information. I think a lot of people [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<ul>
<li>Up to now this is my favorite。大厨 Dan Barber 似乎有一张谐星的脸，言语表情之中都让人期待下一句会不会又是一个大包袱。这也是一个关于如何做 presentation 的好例子，有意思的个人经历+简洁的结构安排+引人惊讶的数字，通过生动诙谐的语言来展开，听众都会喜欢这样的沟通方式。关于内容，这是介绍生态渔业的全新理念。Dan Barber 站在一个大厨的角度，告诉听众到底怎样的食物才味道鲜美，同时也引申到怎样的关系才是健康可持续的。因为产出这样食材的农场主人不是大厨，不是鱼类专家，而是 an expert of relationship。<br />
<object classid="clsid:d27cdb6e-ae6d-11cf-96b8-444553540000" width="446" height="326" codebase="http://download.macromedia.com/pub/shockwave/cabs/flash/swflash.cab#version=6,0,40,0"><param name="allowFullScreen" value="true" /><param name="wmode" value="transparent" /><param name="bgColor" value="#ffffff" /><param name="flashvars" value="vu=http://video.ted.com/talks/dynamic/DanBarber_2010-medium.flv&amp;su=http://images.ted.com/images/ted/tedindex/embed-posters/TedTalks-1609.embed_thumbnail.jpg&amp;vw=432&amp;vh=240&amp;ap=0&amp;ti=790&amp;introDuration=16500&amp;adDuration=4000&amp;postAdDuration=2000&amp;adKeys=talk=dan_barber_how_i_fell_in_love_with_a_fish;year=2010;theme=bold_predictions_stern_warnings;theme=what_s_next_in_tech;theme=inspired_by_nature;theme=master_storytellers;theme=animals_that_amaze;theme=design_like_you_give_a_damn;theme=new_on_ted_com;theme=a_greener_future;event=TED2010;&amp;preAdTag=tconf.ted/embed;tile=1;sz=512x288;" /><param name="src" value="http://video.ted.com/assets/player/swf/EmbedPlayer.swf" /><param name="bgcolor" value="#ffffff" /><param name="allowfullscreen" value="true" /><embed type="application/x-shockwave-flash" width="446" height="326" src="http://video.ted.com/assets/player/swf/EmbedPlayer.swf" flashvars="vu=http://video.ted.com/talks/dynamic/DanBarber_2010-medium.flv&amp;su=http://images.ted.com/images/ted/tedindex/embed-posters/TedTalks-1609.embed_thumbnail.jpg&amp;vw=432&amp;vh=240&amp;ap=0&amp;ti=790&amp;introDuration=16500&amp;adDuration=4000&amp;postAdDuration=2000&amp;adKeys=talk=dan_barber_how_i_fell_in_love_with_a_fish;year=2010;theme=bold_predictions_stern_warnings;theme=what_s_next_in_tech;theme=inspired_by_nature;theme=master_storytellers;theme=animals_that_amaze;theme=design_like_you_give_a_damn;theme=new_on_ted_com;theme=a_greener_future;event=TED2010;&amp;preAdTag=tconf.ted/embed;tile=1;sz=512x288;" bgcolor="#ffffff" wmode="transparent" allowfullscreen="true"></embed></object></li>
<li>James Cameron talks about curiosity and the ability to imagine. 听这个演讲让我想起最近看到的另外两个quotes：<br />
布林评论谷歌退出中国</p>
<blockquote><p>I’m an optimist. I want to find a way to really work within the Chinese system and provide more and better information. I think a lot of people think I’m naive, and that may well be true, but I wouldn’t have started a search engine in 1998 if I wasn’t naive.</p></blockquote>
<p>罗素评论古希腊的原子论者</p>
<blockquote><p>The atomists thought the world is easier to understand than it is, but without this optimism they would not have had the courage to make a beginning.</p></blockquote>
<p><object classid="clsid:d27cdb6e-ae6d-11cf-96b8-444553540000" width="446" height="326" codebase="http://download.macromedia.com/pub/shockwave/cabs/flash/swflash.cab#version=6,0,40,0"><param name="allowFullScreen" value="true" /><param name="wmode" value="transparent" /><param name="bgColor" value="#ffffff" /><param name="flashvars" value="vu=http://video.ted.com/talks/dynamic/JamesCameron_2010-medium.flv&amp;su=http://images.ted.com/images/ted/tedindex/embed-posters/JamesCameron-2010.embed_thumbnail.jpg&amp;vw=432&amp;vh=240&amp;ap=0&amp;ti=785&amp;introDuration=16500&amp;adDuration=4000&amp;postAdDuration=2000&amp;adKeys=talk=james_cameron_before_avatar_a_curious_boy;year=2010;theme=master_storytellers;theme=the_creative_spark;theme=art_unusual;theme=new_on_ted_com;theme=tales_of_invention;theme=a_taste_of_ted2010;theme=inspired_by_nature;event=TED2010;&amp;preAdTag=tconf.ted/embed;tile=1;sz=512x288;" /><param name="src" value="http://video.ted.com/assets/player/swf/EmbedPlayer.swf" /><param name="bgcolor" value="#ffffff" /><param name="allowfullscreen" value="true" /><embed type="application/x-shockwave-flash" width="446" height="326" src="http://video.ted.com/assets/player/swf/EmbedPlayer.swf" flashvars="vu=http://video.ted.com/talks/dynamic/JamesCameron_2010-medium.flv&amp;su=http://images.ted.com/images/ted/tedindex/embed-posters/JamesCameron-2010.embed_thumbnail.jpg&amp;vw=432&amp;vh=240&amp;ap=0&amp;ti=785&amp;introDuration=16500&amp;adDuration=4000&amp;postAdDuration=2000&amp;adKeys=talk=james_cameron_before_avatar_a_curious_boy;year=2010;theme=master_storytellers;theme=the_creative_spark;theme=art_unusual;theme=new_on_ted_com;theme=tales_of_invention;theme=a_taste_of_ted2010;theme=inspired_by_nature;event=TED2010;&amp;preAdTag=tconf.ted/embed;tile=1;sz=512x288;" bgcolor="#ffffff" wmode="transparent" allowfullscreen="true"></embed></object></li>
<li>诺贝尔经济学奖得主 Daniel Kahneman 介绍实验经济学的新进展。<br />
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<li>Photosynth 项目的负责人 Blaise Aguera 介绍新的 Bing Maps。<br />
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		<title>ZT: 贝克汉姆，游子终回家</title>
		<link>http://blog.econst.org/2010/03/11/beckham/</link>
		<comments>http://blog.econst.org/2010/03/11/beckham/#comments</comments>
		<pubDate>Thu, 11 Mar 2010 18:26:22 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Michael Zhan Shi</dc:creator>
				<category><![CDATA[Eye]]></category>
		<category><![CDATA[Heart]]></category>
		<category><![CDATA[Football]]></category>

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		<description><![CDATA[       比赛第12分钟，加里内维尔边路传中，鲁尼头球顶进连续两场比赛第三个头球。镜头给到场边的贝克汉姆，冷峻的面容隐含着内心的失落。那是他最喜欢的传球方式，这也是他最熟悉的球场，只是给鲁尼送出圆月弯刀的人，不再是那个曾为老特拉福德奉献多少经典助攻的贝克汉姆。比赛注定早早失去了竞技上的意义，惟剩下一支传统豪门的荣誉之战，以及一个传奇男人的午夜梦回。
　　
　　“砰！”球鞋砸在地板上的声音回荡在整个更衣室里。2003年2月15日足总杯第5轮曼联主场0比2输给阿森纳的赛后，向来对弟子爱护有加的弗格森在更衣室勃然大怒。“让我再踢100次，也很难再踢中人，否则我就可以去做球员了。”事后回忆起当时的举动，弗格森自己也恼怒当时的地板上为什么会有只球鞋，更要命的是踢起那只球鞋后诡异的飞行路径，不偏不倚不歪不差，砸在了贝克汉姆的左眼眉角上。有人说，拥有巡航导弹般准确的任意球脚法的贝克汉姆，被拥有高射炮脚法的弗格森以任意鞋的方式一脚命中，也许是因为弗格森沉湎于金庸小说中慕容世家的独特杀人方法——以彼之道，还施彼身。这就是命。
　　
　　飞靴门的真相，事后很长时间成了众说纷纭的谜团。2003年11月1日出版的小贝自传《我的立场》给出了答案：队里有一半的人都应该对阿森纳的第二球负责，然而老头子却把责任推到我一个人身上。老头子从房间的另一头向我走近一两步，地板上正放着一只球鞋，他抬起腿一脚踢开那鞋。我突然觉得自己左眼被球鞋击中了，剧烈的疼痛了起来。我用手捂着左眼，发现我的眉毛上面开始流血。
　　
　　正如贝克汉姆想不到弗格森会将失利的责任推到他一个人身上，此前的球迷也怎么都不会料到这竟然会是小贝身穿红魔球衣出现在老特拉福德的最后一个赛季。1991年7月8日16岁的小贝签下曼联青训合同，2003年6月17日3500万欧元加盟皇马时小贝已是28岁。在老特拉福德的12年时间里，贝克汉姆从羞涩青年从进化为世界足坛万人迷，从希望之星成长为英格兰队长，既体验过世界杯上被红牌罚下的苦涩，也享受过红魔登顶欧冠的辉煌。所有人都以为，他将实践99年击败拜仁夺得欧洲冠军杯后所说的诺言“我将永远在曼联效力”，然而命运却闪了贝克汉姆以及他所钟爱的球队的腰。
　　
　　 没有任何一支球队球员教练之间的关系能比爵爷和他的弟子们更情同父子，事实上，贝克汉姆也曾是弗格森引以为豪的骄傲。但是除了飞靴门这个使两人亲密关系正式破裂的直接导火索之外，成名后的贝克汉姆有着太多与爵爷格格不入的地方。“如果你有一颗子弹，你会选择干掉温格还是辣妹？”“能给我两颗吗？”04年10月份弗格森的这句经典回答，长期以来都被视为蔑视教授温格的巅峰语录，可人们大都忽视了另外一个名字的存在——辣妹，弗格森至始至终都坚持认为，将贝克汉姆从老特拉福德逼走的，不是别人，正是为他生下三个公子的“枕边风”维多利亚。
　　
　　马德里——洛杉矶——米兰，离开曼联后的7年时间里，贝克汉姆的足迹踏遍了大半个地球，但是没有一座城市是他真正的归属地，也没有一座球场的球迷为他独唱赞歌“世上只有一个贝克汉姆”。他们对他来说，只是暂时的避风港，他对他们来说，只是街头偶遇的匆匆过客。贝克汉姆心里当然明白只有曼彻斯特、有老特拉福德才是他一生的归宿，他又何尝不想在曼联结束自己的职业生涯，将自己的号码、自己的球衣、自己的名字永久尘封在老特拉福德的更衣室里，只是暮然回首，意味着红魔光辉的7号已被自己的继承人小小罗演绎得更加淋漓尽致，而鲁尼，已是新一任曼联国王。
　　
　　这并不是贝克汉姆离开后第一次回到老特拉福德，早于2007年3月14日为纪念欧盟成立50周年，曼联VS欧洲明星联队的慈善比赛中，贝克汉姆就曾踏足这片绿茵场。那场比赛前后，贝克汉姆遭卡佩罗“只训练，不比赛”封杀长达3个月，媒体报道这场慈善比赛可能会是贝克汉姆在欧洲的最后一场比赛，夏季转会他将远走洛杉矶。尽管赛后与弗格森不期而遇彼此互相问候，但没有谁比他们心里更清楚自己的言不由衷。一直以来都有不少红魔球迷为贝克汉姆打抱不平，为什么爵爷能够允许C罗无度的夜生活，却不能容忍贝克汉姆成为足球商业的代名？更让他们不理解的是，为什么贝克汉姆几年来屡次表态想要终老曼联，在美国大联盟赛季结束无球可踢的情况下，为什么爵爷宁愿让他去死敌阿森纳的卡灵顿基地保持状态，也不愿意抛出橄榄枝一笑泯恩仇邀其回老特拉福德训练？
　　
　　“当我听到抽签结果时，我几乎就哭了。我深爱着曼联这家俱乐部，在我心中它永远是一块特殊的圣地。”退役之前，对阵一次曼联，会会当年患难与共的好友，谢谢一直支持他的球迷，是贝克汉姆最渴望却又不敢奢望的奖赏，所以当米兰和曼联两支伟大球队的名字再次交织在一起的时候，你能想象得到他会多么激动。
　　
　　这一夜就如此悄无声息地到来了，吉格斯、斯科尔斯、加里内维尔，这些贝克汉姆昔日的老伙计们，如今做不成队友，却只能做对手。这很残酷，但，贝克汉姆重回老特拉福德，绝不是向任何人复仇，而是荣归故里。他是个多年漂泊在外的游子，今天回到老特拉福德的怀抱，只是向大家问声好，或者最后一次道别。
　　
　　是的，今夜他回来了，带着路途的沧桑。原本应是血战厮杀的淘汰赛充满人情温馨，原本酣畅淋漓的进球也不再光彩夺人——与他的可能是最后一次的身影相比，其他的一切都只能甘居衬托的配角。尽管不是首发，尽管精准依然的圆月弯刀没能为米兰赢回一个进球，尽管作为对手带球时红魔球迷响起零散的嘘声，但与斯科尔斯并排而立的画面，如初出茅庐时不惜体力的拼抢镜头，没有任何一个人看了不会为之动容。在为岁月感伤的同时，我们不得不祈求，如果那一年他没有转会皇马，如果这一刻他还是曼联的贝克汉姆……只可惜，没有如果。
　　
　　有朝一日，愿你能再回曼联，老特拉福德的大门永远向你敞开，贝克汉姆！链接


]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>       比赛第12分钟，加里内维尔边路传中，鲁尼头球顶进连续两场比赛第三个头球。镜头给到场边的贝克汉姆，冷峻的面容隐含着内心的失落。那是他最喜欢的传球方式，这也是他最熟悉的球场，只是给鲁尼送出圆月弯刀的人，不再是那个曾为老特拉福德奉献多少经典助攻的贝克汉姆。比赛注定早早失去了竞技上的意义，惟剩下一支传统豪门的荣誉之战，以及一个传奇男人的午夜梦回。<br />
　　<br />
　　“砰！”球鞋砸在地板上的声音回荡在整个更衣室里。2003年2月15日足总杯第5轮曼联主场0比2输给阿森纳的赛后，向来对弟子爱护有加的弗格森在更衣室勃然大怒。“让我再踢100次，也很难再踢中人，否则我就可以去做球员了。”事后回忆起当时的举动，弗格森自己也恼怒当时的地板上为什么会有只球鞋，更要命的是踢起那只球鞋后诡异的飞行路径，不偏不倚不歪不差，砸在了贝克汉姆的左眼眉角上。有人说，拥有巡航导弹般准确的任意球脚法的贝克汉姆，被拥有高射炮脚法的弗格森以任意鞋的方式一脚命中，也许是因为弗格森沉湎于金庸小说中慕容世家的独特杀人方法——以彼之道，还施彼身。这就是命。<br />
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　　飞靴门的真相，事后很长时间成了众说纷纭的谜团。2003年11月1日出版的小贝自传《我的立场》给出了答案：队里有一半的人都应该对阿森纳的第二球负责，然而老头子却把责任推到我一个人身上。老头子从房间的另一头向我走近一两步，地板上正放着一只球鞋，他抬起腿一脚踢开那鞋。我突然觉得自己左眼被球鞋击中了，剧烈的疼痛了起来。我用手捂着左眼，发现我的眉毛上面开始流血。<br />
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　　正如贝克汉姆想不到弗格森会将失利的责任推到他一个人身上，此前的球迷也怎么都不会料到这竟然会是小贝身穿红魔球衣出现在老特拉福德的最后一个赛季。1991年7月8日16岁的小贝签下曼联青训合同，2003年6月17日3500万欧元加盟皇马时小贝已是28岁。在老特拉福德的12年时间里，贝克汉姆从羞涩青年从进化为世界足坛万人迷，从希望之星成长为英格兰队长，既体验过世界杯上被红牌罚下的苦涩，也享受过红魔登顶欧冠的辉煌。所有人都以为，他将实践99年击败拜仁夺得欧洲冠军杯后所说的诺言“我将永远在曼联效力”，然而命运却闪了贝克汉姆以及他所钟爱的球队的腰。<br />
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　　 没有任何一支球队球员教练之间的关系能比爵爷和他的弟子们更情同父子，事实上，贝克汉姆也曾是弗格森引以为豪的骄傲。但是除了飞靴门这个使两人亲密关系正式破裂的直接导火索之外，成名后的贝克汉姆有着太多与爵爷格格不入的地方。“如果你有一颗子弹，你会选择干掉温格还是辣妹？”“能给我两颗吗？”04年10月份弗格森的这句经典回答，长期以来都被视为蔑视教授温格的巅峰语录，可人们大都忽视了另外一个名字的存在——辣妹，弗格森至始至终都坚持认为，将贝克汉姆从老特拉福德逼走的，不是别人，正是为他生下三个公子的“枕边风”维多利亚。<br />
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　　马德里——洛杉矶——米兰，离开曼联后的7年时间里，贝克汉姆的足迹踏遍了大半个地球，但是没有一座城市是他真正的归属地，也没有一座球场的球迷为他独唱赞歌“世上只有一个贝克汉姆”。他们对他来说，只是暂时的避风港，他对他们来说，只是街头偶遇的匆匆过客。贝克汉姆心里当然明白只有曼彻斯特、有老特拉福德才是他一生的归宿，他又何尝不想在曼联结束自己的职业生涯，将自己的号码、自己的球衣、自己的名字永久尘封在老特拉福德的更衣室里，只是暮然回首，意味着红魔光辉的7号已被自己的继承人小小罗演绎得更加淋漓尽致，而鲁尼，已是新一任曼联国王。<br />
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　　这并不是贝克汉姆离开后第一次回到老特拉福德，早于2007年3月14日为纪念欧盟成立50周年，曼联VS欧洲明星联队的慈善比赛中，贝克汉姆就曾踏足这片绿茵场。那场比赛前后，贝克汉姆遭卡佩罗“只训练，不比赛”封杀长达3个月，媒体报道这场慈善比赛可能会是贝克汉姆在欧洲的最后一场比赛，夏季转会他将远走洛杉矶。尽管赛后与弗格森不期而遇彼此互相问候，但没有谁比他们心里更清楚自己的言不由衷。一直以来都有不少红魔球迷为贝克汉姆打抱不平，为什么爵爷能够允许C罗无度的夜生活，却不能容忍贝克汉姆成为足球商业的代名？更让他们不理解的是，为什么贝克汉姆几年来屡次表态想要终老曼联，在美国大联盟赛季结束无球可踢的情况下，为什么爵爷宁愿让他去死敌阿森纳的卡灵顿基地保持状态，也不愿意抛出橄榄枝一笑泯恩仇邀其回老特拉福德训练？<br />
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　　“当我听到抽签结果时，我几乎就哭了。我深爱着曼联这家俱乐部，在我心中它永远是一块特殊的圣地。”退役之前，对阵一次曼联，会会当年患难与共的好友，谢谢一直支持他的球迷，是贝克汉姆最渴望却又不敢奢望的奖赏，所以当米兰和曼联两支伟大球队的名字再次交织在一起的时候，你能想象得到他会多么激动。<br />
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　　这一夜就如此悄无声息地到来了，吉格斯、斯科尔斯、加里内维尔，这些贝克汉姆昔日的老伙计们，如今做不成队友，却只能做对手。这很残酷，但，贝克汉姆重回老特拉福德，绝不是向任何人复仇，而是荣归故里。他是个多年漂泊在外的游子，今天回到老特拉福德的怀抱，只是向大家问声好，或者最后一次道别。<br />
　　<br />
　　是的，今夜他回来了，带着路途的沧桑。原本应是血战厮杀的淘汰赛充满人情温馨，原本酣畅淋漓的进球也不再光彩夺人——与他的可能是最后一次的身影相比，其他的一切都只能甘居衬托的配角。尽管不是首发，尽管精准依然的圆月弯刀没能为米兰赢回一个进球，尽管作为对手带球时红魔球迷响起零散的嘘声，但与斯科尔斯并排而立的画面，如初出茅庐时不惜体力的拼抢镜头，没有任何一个人看了不会为之动容。在为岁月感伤的同时，我们不得不祈求，如果那一年他没有转会皇马，如果这一刻他还是曼联的贝克汉姆……只可惜，没有如果。<br />
　　<br />
　　有朝一日，愿你能再回曼联，老特拉福德的大门永远向你敞开，贝克汉姆！<a href="http://www.tianya.cn/publicforum/content/fans/1/182237.shtml">链接</a></p>
<p><img src="http://i3.sinaimg.cn/ty/g/p/2010-03-11/U2035P6T12D4878938F44DT20100311102953.jpg"><br />
<img src="http://i1.sinaimg.cn/ty/g/p/2010-03-11/U3948P6T12D4878925F44DT20100311061135.JPG"></p>
]]></content:encoded>
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		<item>
		<title>Recent Roundup</title>
		<link>http://blog.econst.org/2010/03/02/recent-roundup-2/</link>
		<comments>http://blog.econst.org/2010/03/02/recent-roundup-2/#comments</comments>
		<pubDate>Wed, 03 Mar 2010 00:05:10 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Michael Zhan Shi</dc:creator>
				<category><![CDATA[Brain]]></category>
		<category><![CDATA[Fun]]></category>
		<category><![CDATA[Game]]></category>
		<category><![CDATA[Work]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://blog.econst.org/?p=549</guid>
		<description><![CDATA[一些小体会，简单地记一下。

最近的一次面试中，被问了一个 critical thinking 的问题。“假设你患了某种肾病，需要做肾脏移植才能康复。有用的信息是人类的肾脏有两种类型， 和 ，但是在移植手术之前你即无法知道自己的类型也不知道捐献器官者的类型。假设在男性和女性中  型的比例分别是  和 。现在有男女两个捐献者，你应该选择谁？”这其实是个非常简单的纯概率题（过程中我却以为是陷阱，给了一个自以为非常 smart 的答案）。If you do the math，it&#8217;s just straightforward。下图就是答案。

A few learnings from playing Texas Hold&#8217;em:

即使是零和博弈通货膨胀也能提高经济活动的活跃度；
bailout 是玩家不多的时候经济稳定的基石；
自由竞争往往导致垄断；
为什么同花实际出现的概率要大于顺子呢？Poker Probability.

A few learnings from playing Plants vs Zombies:

新时代的新问题要用新时代的新技术来解决；
大局观和局部战术都很重要，攻击要合理选择突破口，有重点。


听说一个故事，想起 Adam Lambert 版本的 Tracks of My Tears。


]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>一些小体会，简单地记一下。</p>
<ul>
<li>最近的一次面试中，被问了一个 critical thinking 的问题。“假设你患了某种肾病，需要做肾脏移植才能康复。有用的信息是人类的肾脏有两种类型，<img src='http://s.wordpress.com/latex.php?latex=A&#038;bg=ffffff&#038;fg=000000&#038;s=0' alt='A' title='A' class='latex' /> 和 <img src='http://s.wordpress.com/latex.php?latex=B&#038;bg=ffffff&#038;fg=000000&#038;s=0' alt='B' title='B' class='latex' />，但是在移植手术之前你即无法知道自己的类型也不知道捐献器官者的类型。假设在男性和女性中 <img src='http://s.wordpress.com/latex.php?latex=A&#038;bg=ffffff&#038;fg=000000&#038;s=0' alt='A' title='A' class='latex' /> 型的比例分别是 <img src='http://s.wordpress.com/latex.php?latex=p&#038;bg=ffffff&#038;fg=000000&#038;s=0' alt='p' title='p' class='latex' /> 和 <img src='http://s.wordpress.com/latex.php?latex=q&#038;bg=ffffff&#038;fg=000000&#038;s=0' alt='q' title='q' class='latex' />。现在有男女两个捐献者，你应该选择谁？”这其实是个非常简单的纯概率题（过程中我却以为是陷阱，给了一个自以为非常 smart 的答案）。If you do the math，it&#8217;s just straightforward。下图就是答案。<br />
<img src="http://img.skitch.com/20100302-m573h3yapx52uhcdebk9ydbyge.jpg" alt="match_prob" /></li>
<li>A few learnings from playing Texas Hold&#8217;em:
<ol>
<li>即使是零和博弈通货膨胀也能提高经济活动的活跃度；</li>
<li>bailout 是玩家不多的时候经济稳定的基石；</li>
<li>自由竞争往往导致垄断；</li>
<li>为什么同花实际出现的概率要大于顺子呢？<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Poker_probability">Poker Probability</a>.</li>
</ol>
<p>A few learnings from playing Plants vs Zombies:</p>
<ol>
<li>新时代的新问题要用新时代的新技术来解决；</li>
<li>大局观和局部战术都很重要，攻击要合理选择突破口，有重点。</li>
</ol>
</li>
<li>听说一个故事，想起 Adam Lambert 版本的 <a target="_blank" href="http://www.idolstartv.com/media.html?id=947&#038;task=videodirectlink">Tracks of My Tears</a>。
</li>
</ul>
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		</item>
		<item>
		<title>[Photo 365] 伯纳尔山的时节</title>
		<link>http://blog.econst.org/2010/02/23/mt-bonnell-season/</link>
		<comments>http://blog.econst.org/2010/02/23/mt-bonnell-season/#comments</comments>
		<pubDate>Tue, 23 Feb 2010 23:10:17 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Michael Zhan Shi</dc:creator>
				<category><![CDATA[Eye]]></category>
		<category><![CDATA[Austin]]></category>
		<category><![CDATA[Photo]]></category>
		<category><![CDATA[Photo365]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://blog.econst.org/?p=544</guid>
		<description><![CDATA[
Seasons of Mount Bonnell
The only thing that doesn&#8217;t change is CHANGE.
]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><img src="http://img.skitch.com/20100223-khan7p8s19w37uymr9r41s4d1c.jpg" alt="20100223-seasons_of_mt_bonnell-crop"/><br />
Seasons of Mount Bonnell</p>
<blockquote><p>The only thing that doesn&#8217;t change is CHANGE.</p></blockquote>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>http://blog.econst.org/2010/02/23/mt-bonnell-season/feed/</wfw:commentRss>
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		</item>
		<item>
		<title>[In Data] 一些中文 Twitter 用户的 Follower Similarity Index</title>
		<link>http://blog.econst.org/2010/02/18/twitter-user-fsi/</link>
		<comments>http://blog.econst.org/2010/02/18/twitter-user-fsi/#comments</comments>
		<pubDate>Thu, 18 Feb 2010 18:53:00 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Michael Zhan Shi</dc:creator>
				<category><![CDATA[Brain]]></category>
		<category><![CDATA[Economist]]></category>
		<category><![CDATA[Geek]]></category>
		<category><![CDATA[Twitter]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://blog.econst.org/?p=523</guid>
		<description><![CDATA[In an ongoing research project, we consider Twitter, the social network service, as a market, in which people produce and consume information by tweeting and following others. Let&#8217;s say user A and user B are two frequent tweeters. One interesting question would be &#8220;how similar&#8221; is the information contained in A&#8217;s and B&#8217;s tweets. One [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>In an ongoing research project, we consider <a href="http://www.twitter.com">Twitter</a>, the social network service, as a market, in which people produce and consume information by tweeting and following others. Let&#8217;s say user A and user B are two frequent tweeters. One interesting question would be &#8220;how similar&#8221; is the information contained in A&#8217;s and B&#8217;s tweets. One way to solve this question is of course do a semantic analysis of the two&#8217;s tweets. Another way, as we propose, is look at their respective followers. Presumably everyone has a preference on what kind of information she consumes,  so her following someone should tell that, to some extent, she likes the one&#8217;s tweets. Therefore we can predict that if A&#8217;s and B&#8217;s tweets are similar, then they should have followers of similar preferences; inversely if A&#8217;s and B&#8217;s tweets are quite different, then the followers they attract should have quite different preferences.<br />
We define Followers-Similarity-Index (FSI) of A and B as<br />
<img src="http://www.codecogs.com/eq.latex? FSI=\frac{NumberOfPeopleFollowingBothAandB}{\sqrt{NumberOfAFollower\times NumberOfBFollowers}}" /><br />
For fun, I computed the FSIs for the following Chinese twitter users @<a href="http://www.twitter.com/flypig">flypig</a>, @<a href="http://www.twitter.com/junyu">junyu</a>, @<a href="http://www.twitter.com/turingbook">turingbook</a>, @<a href="http://www.twitter.com/mozhixu">mozhixu</a>, @<a href="http://www.twitter.com/glif">glif</a>, @<a href="http://www.twitter.com/williamlong">williamlong</a>, @<a href="http://www.twitter.com/DashHuang">DashHuang</a>, @<a href="http://www.twitter.com/Stefsunyanzi">Stefsunyanzi</a>, @<a href="http://www.twitter.com/virushuo">virushuo</a>, @<a href="http://www.twitter.com/WangShuo">WangShuo</a>, @<a href="http://www.twitter.com/xiaolai">xiaolai</a>, @<a href="http://www.twitter.com/zuola">zuola</a>, @<a href="http://www.twitter.com/wglxh">wglxh</a>, @<a href="http://www.twitter.com/wangpei">wangpei</a>, @<a href="http://www.twitter.com/gaojiamin">gaojiamin</a>, @<a href="http://www.twitter.com/ag108lau">ag108lau</a>, @<a href="http://www.twitter.com/arthur369">arthur369</a>, @<a href="http://www.twitter.com/mranti">mranti</a>, @<a href="http://www.twitter.com/songshinan">songshinan</a>, @<a href="http://www.twitter.com/hecaitou">hecaitou</a>, @<a href="http://www.twitter.com/duanzi">duanzi</a>, @<a href="http://www.twitter.com/isaac">isaac</a>, @<a href="http://www.twitter.com/shizhao">shizhao</a>, @<a href="http://www.twitter.com/luoyonghao">luoyonghao</a>, @<a href="http://www.twitter.com/jaqi">jaqi</a>, @<a href="http://www.twitter.com/jason5ng32">jason5ng32</a>, @<a href="http://www.twitter.com/maoz">maoz</a>, @<a href="http://www.twitter.com/izlmichael">izlmichael</a>, @<a href="http://www.twitter.com/roseluqiu">roseluqiu</a>, @<a href="http://www.twitter.com/livid">livid</a>, @<a href="http://www.twitter.com/onlyswan">onlyswan</a>, @<a href="http://www.twitter.com/aiww">aiww</a>, @<a href="http://www.twitter.com/fzhenghu">fzhenghu</a>, @<a href="http://www.twitter.com/zhangfacai">zhangfacai</a>. There are 34 people and hence <img src='http://s.wordpress.com/latex.php?latex=C_%7B34%7D%5E%7B2%7D%3D561&#038;bg=ffffff&#038;fg=000000&#038;s=0' alt='C_{34}^{2}=561' title='C_{34}^{2}=561' class='latex' /> combinations. I used the data collected at 0:00 Feb 17 CST. Below are the 561 computed FSIs sorted.<br />
<iframe width='500' height='300' frameborder='0' src='http://spreadsheets.google.com/pub?key=tiZEpW12EhNGNXaf7ZHurKg&#038;single=true&#038;gid=0&#038;output=html&#038;widget=true'></iframe></p>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>http://blog.econst.org/2010/02/18/twitter-user-fsi/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>8</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>Update Project Page 02/13/2010: Build a txt eBook from Sohu pages</title>
		<link>http://blog.econst.org/2010/02/14/update-project-page-02132010/</link>
		<comments>http://blog.econst.org/2010/02/14/update-project-page-02132010/#comments</comments>
		<pubDate>Sun, 14 Feb 2010 19:51:06 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Michael Zhan Shi</dc:creator>
				<category><![CDATA[Brain]]></category>
		<category><![CDATA[Geek]]></category>
		<category><![CDATA[Reading]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://blog.econst.org/?p=500</guid>
		<description><![CDATA[这里是一个把搜狐读书里的《蔡澜谈日本 &#8211; 日本电影》下载整编为 txt 电子书的例子。

首先把《蔡澜谈日本：日本电影》的首页下载并转化为 UTF-8 编码。
wget -c "http://lz.book.sohu.com/serialize-id-12171.html" -O index.raw
iconv -f GBK -t UTF-8 index.raw &#62; index.raw.utf
mv -f index.raw.utf index.raw
第二步是从首页的 html 文件中找出每一章节的链接和目录名。
# find lines containing chapter links
sed -n '/&#60;ul class="clear"&#62;/,/&#60;\/ul&#62;/p' index.raw &#124; grep 'chapter.*html' &#62; links.raw
# find links
awk -F 'href="' '{print $2}' links.raw &#124; cut -d'"' -f1 &#124; sed 's@^@http://lz.book.sohu.com/@' &#62; chapterlinks.raw
# find chapter [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>这里是一个把<a href="http://lz.book.sohu.com/serialize-id-12171.html">搜狐读书</a>里的<a href="http://www.douban.com/subject/3537594/">《蔡澜谈日本 &#8211; 日本电影》</a>下载整编为 txt 电子书的例子。</p>
<ol>
<li>首先把《蔡澜谈日本：日本电影》的首页下载并转化为 UTF-8 编码。<br />
<code>wget -c "http://lz.book.sohu.com/serialize-id-12171.html" -O index.raw<br />
iconv -f GBK -t UTF-8 index.raw &gt; index.raw.utf<br />
mv -f index.raw.utf index.raw</code></li>
<li>第二步是从首页的 html 文件中找出每一章节的链接和目录名。<br />
<code># find lines containing chapter links<br />
sed -n '/&lt;ul class="clear"&gt;/,/&lt;\/ul&gt;/p' index.raw | grep 'chapter.*html' &gt; links.raw<br />
# find links<br />
awk -F 'href="' '{print $2}' links.raw | cut -d'"' -f1 | sed 's@^@http://lz.book.sohu.com/@' &gt; chapterlinks.raw<br />
# find chapter titles<br />
awk -F '"&gt;' '{print $2}' links.raw | cut -d'&lt;' -f1 | sed 's@$@.txt@' &gt; chaptertitles.raw<br />
# put links and titles together<br />
paste chapterlinks.raw chaptertitles.raw &gt; chapter_to_dl.raw</code><br />
得到的一个内容如下的文件<br />
<code> http://lz.book.sohu.com/chapter-12171-111059829.html	片冈千惠藏.txt<br />
http://lz.book.sohu.com/chapter-12171-111059833.html	冈崎宏三.txt<br />
http://lz.book.sohu.com/chapter-12171-111059837.html	胜新太郎(一).txt<br />
http://lz.book.sohu.com/chapter-12171-111059845.html	胜新太郎(二).txt</code></li>
<li>这一步是将 chapter_to_dl.raw 文件里第一列的链接下载并存为第二列所示的文件名。这里用到一个 awk 脚本 <a href="http://www.econst.org/wp-content/uploads/download.awk">download.awk</a>。然后再把每一节都从 GBK 编码转为 UTF-8 编码。<br />
<code>awk -f download.awk chapter_to_dl.raw<br />
for mftxt in $(ls *.txt)<br />
do<br />
iconv -f GBK -t UTF-8 "$mftxt" &gt; "$mftxt".utf<br />
mv -f "$mftxt".utf "$mftxt"<br />
done </code></li>
<li>第四步是从每个章节中的 html 文件中提取真正的文本内容。<br />
<code>for mftxt in $(ls *.txt)<br />
do<br />
sed -n '/&lt;div .* id="txtBg"&gt;/,/&lt;\/div&gt;/p' "$mftxt" | grep '&lt;p&gt;' | sed 's/&lt;[^&gt;]*&gt;//g;s/\&amp;nbsp;\&amp;nbsp;\&amp;nbsp;\&amp;nbsp;/\n/g' &gt; "$mftxt".part<br />
mv -f "$mftxt".part "$mftxt"<br />
done</code></li>
<li>最后一步是将全文连接起来。<br />
<code>for mfchpt in $(cat chaptertitles.raw)<br />
do<br />
echo "$mfchpt" | sed 's/\.txt$//' &gt;&gt; book.txt<br />
echo &gt;&gt; book.txt<br />
cat "$mfchpt" &gt;&gt; book.txt<br />
echo &gt;&gt; book.txt<br />
done<br />
</code></li>
</ol>
<p>最后得到的这个 book.txt 便是想要的《蔡澜谈日本 &#8211; 日本电影》了，我的偏好是放在 Stanza 或者 Good Reader 里。脚本在<a href="http://www.econst.org/project">这里</a>。</p>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>http://blog.econst.org/2010/02/14/update-project-page-02132010/feed/</wfw:commentRss>
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		</item>
		<item>
		<title>[Photo 365] 奥斯汀的天际线变了</title>
		<link>http://blog.econst.org/2010/02/11/photo-365-austin-skyline/</link>
		<comments>http://blog.econst.org/2010/02/11/photo-365-austin-skyline/#comments</comments>
		<pubDate>Thu, 11 Feb 2010 08:34:39 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Michael Zhan Shi</dc:creator>
				<category><![CDATA[Eye]]></category>
		<category><![CDATA[Austin]]></category>
		<category><![CDATA[Photo]]></category>
		<category><![CDATA[Photo365]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://blog.econst.org/?p=498</guid>
		<description><![CDATA[

The first pic was taken in Jan 2008 and the second was in Feb 2009. Americans say Austin is currently undergoing a skyscraper boom, though we all know it&#8217;s not a really boom in the Chinese sense of &#8220;a boom&#8221;&#8230; One year has passed and fairly speaking, we do see some changes of Austin&#8217;s skyline. [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><a rel="lightboxnull" title="20090123-austin-pano3" href="http://farm4.static.flickr.com/3420/3221046820_bc946ca738_b.jpg"><img class="alignnone" src="http://farm4.static.flickr.com/3420/3221046820_bc946ca738.jpg" alt="20090123-austin-pano3" width="500" height="195" /></a><br />
<a rel="lightboxnull" title="20100206-austin_skyline" href="http://farm5.static.flickr.com/4016/4348401386_3bcf80737d_o.jpg"><img class="alignnone" src="http://farm5.static.flickr.com/4016/4348401386_6222b8d8cb.jpg" alt="20100206-austin_skyline" width="500" height="198" /></a><br />
The first pic was taken in Jan 2008 and the second was in Feb 2009. Americans say Austin is currently undergoing a skyscraper boom, though we all know it&#8217;s not a really boom in the Chinese sense of &#8220;a boom&#8221;&#8230; One year has passed and fairly speaking, we do see some changes of Austin&#8217;s skyline. The Austonian (3rd from right) is now the tallest building. I think it&#8217;s not bad considering it took 6-7 years to finish the connection of I35&#038;290.</p>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>http://blog.econst.org/2010/02/11/photo-365-austin-skyline/feed/</wfw:commentRss>
		<slash:comments>2</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>读《美国宪政历程：影响美国的25个司法大案》</title>
		<link>http://blog.econst.org/2010/02/09/25-constitution-cases/</link>
		<comments>http://blog.econst.org/2010/02/09/25-constitution-cases/#comments</comments>
		<pubDate>Tue, 09 Feb 2010 06:39:58 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Michael Zhan Shi</dc:creator>
				<category><![CDATA[Brain]]></category>
		<category><![CDATA[History]]></category>
		<category><![CDATA[Law]]></category>
		<category><![CDATA[Politics]]></category>
		<category><![CDATA[Reading]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://blog.econst.org/?p=487</guid>
		<description><![CDATA[最近美国的一个大新闻是最高法院在 Citizens United v. Federal Election Commission 一案中推翻了参众两院 2002 年通过的《麦凯恩-法因戈尔德法案》。该法案规定在初选前 30 天，或普选前 60 天所播放的政治广告中如果出现了竞选候选人之名，则被定性为“拉票”，且此政治广告严禁接受任何企业或团体的政治献金。但是 1 月 21 日美国最高法院的判决却将此禁令判为违反宪法，从而作废：五票多数意见认为，由于企业自身身份，而限制其政治花费，相当于违反了宪法《第一修正案》中的言论自由，是违宪行为；四票反对意见则认为，公司的言论自由与个人的，不应同日而语。最高法院的这个判决在美国内掀起轩然大波，不仅各大电视网络的政治评论节目有了好话题，欧巴马的国情咨文有了煽动听众爱国主义情绪的口号，就连中国留学生也在邮件列表里各抒己见起来。不论讨论者们是总统记者法律专家还是普通小民，有着或左或右或冷静或愤青的政治立场，都不会否认这会是一个改变整个美国政治生态的判决。而在一个我们看来是“民主”的国家里，如此重要而且是反多数民意的决定由 9 个非民选的年迈法官来做出，这对于不很了解美国宪政历史的我们大多数人来说可能都是件惊讶的事。
《美国宪政历程：影响美国的25个司法大案》看上去是一本可以释疑的书。这是一本好读的书，它以历史为线索，根据时间的顺序精彩介绍了美国成文宪法颁布以来 25 个影响程度绝不亚于 Citizens United v. Federal Election Commission 的司法案例。它不是对判决书咬文嚼字的法律专著，而是一本以历史学者视角看司法的通俗读物，更多的逻辑不在于对法律条文的解读而在于对历史发展的背景介绍，有些《光荣与梦想》的味道；它是中国学者看美国宪政，于是也像一本给中国读者的《美国政治体系和司法体系》101 课程的浅显教材；它对案件本身也详尽叙述，使得有些篇幅读起来更有些像悬疑小说。
这也是一本易读的书，每个案例可能不需要 20 分钟时间，这让它成为 commute 时候的好读物。虽然案例的先后顺序在英美普通法系里自有其重要意义，25 个判决也受其各自前例的约束，但对于读者来说，并不必刻意遵序，随意挑出一章也可以是一个自为一体的小故事。即使纯粹当作好读的中文故事书，它也不失为一本美国历史八卦大杂烩。觉得王烁和兰小欢老师的方法很好，我在读的时候也用 #  在 Twitter 做读书笔记，就摘抄一些八卦在这里。

美国籍的“出生地”原则。美建国初期，黑奴并不被法律承认为美国公民。1968 年通过的宪法第 14 修正案规定：所有在合众国出生或归化合众国并受其管辖的人都是合众国的和他们居住的州的公民。如今美国联邦移民法中关于公民国籍的“出生地”原则，实际上是对南北战争后被解放黑奴获得美国公民身份问题的法律解决办法。
美国特色的“城乡差别”。州和国会议员是按照选区来选举，各州的法律都规定议会议席的分配应与选区内的选民人数相匹配。美国建国后基本上是个乡村社会，直到内战前乡村人口仍占到 80.2%，所以乡村利益集团在美国政坛占据着绝对优势。但 19 世纪后半期，美国城市化迅猛发展，1920 年城市人口首次超过半数，达到 51.2%。在社会结构急剧变化的时候，选区并没有得到及时的重新划分。1959 年田纳西州 60% 的城市选民只能选举 99 个州众议院中的 36 席和 [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><a href="http://www.douban.com/subject/1144185/"><img src="http://img2.douban.com/mpic/s1602301.jpg" style="float:left;padding:0 20px 20px 0;border:0"/></a>最近美国的一个大新闻是最高法院在 Citizens United v. Federal Election Commission 一案中推翻了参众两院 2002 年通过的《麦凯恩-法因戈尔德法案》。该法案规定在初选前 30 天，或普选前 60 天所播放的政治广告中如果出现了竞选候选人之名，则被定性为“拉票”，且此政治广告严禁接受任何企业或团体的政治献金。但是 1 月 21 日美国最高法院的判决却将此禁令判为违反宪法，从而作废：五票多数意见认为，由于企业自身身份，而限制其政治花费，相当于违反了宪法《第一修正案》中的言论自由，是违宪行为；四票反对意见则认为，公司的言论自由与个人的，不应同日而语。最高法院的这个判决在美国内掀起轩然大波，不仅各大电视网络的政治评论节目有了好话题，欧巴马的国情咨文有了煽动听众爱国主义情绪的口号，就连中国留学生也在邮件列表里各抒己见起来。不论讨论者们是总统记者法律专家还是普通小民，有着或左或右或冷静或愤青的政治立场，都不会否认这会是一个改变整个美国政治生态的判决。而在一个我们看来是“民主”的国家里，如此重要而且是反多数民意的决定由 9 个非民选的年迈法官来做出，这对于不很了解美国宪政历史的我们大多数人来说可能都是件惊讶的事。<br />
《美国宪政历程：影响美国的25个司法大案》看上去是一本可以释疑的书。这是一本好读的书，它以历史为线索，根据时间的顺序精彩介绍了美国成文宪法颁布以来 25 个影响程度绝不亚于 Citizens United v. Federal Election Commission 的司法案例。它不是对判决书咬文嚼字的法律专著，而是一本以历史学者视角看司法的通俗读物，更多的逻辑不在于对法律条文的解读而在于对历史发展的背景介绍，有些《光荣与梦想》的味道；它是中国学者看美国宪政，于是也像一本给中国读者的《美国政治体系和司法体系》101 课程的浅显教材；它对案件本身也详尽叙述，使得有些篇幅读起来更有些像悬疑小说。<br />
这也是一本易读的书，每个案例可能不需要 20 分钟时间，这让它成为 commute 时候的好读物。虽然案例的先后顺序在英美普通法系里自有其重要意义，25 个判决也受其各自前例的约束，但对于读者来说，并不必刻意遵序，随意挑出一章也可以是一个自为一体的小故事。即使纯粹当作好读的中文故事书，它也不失为一本美国历史八卦大杂烩。觉得<a href="http://twitter.com/WangShuo/">王烁</a>和<a href="http://twitter.com/wglxh">兰小欢</a>老师的方法很好，我在读的时候也用 #  在 Twitter 做读书笔记，就摘抄一些八卦在这里。</p>
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<li>美国籍的“出生地”原则。美建国初期，黑奴并不被法律承认为美国公民。1968 年通过的宪法第 14 修正案规定：所有在合众国出生或归化合众国并受其管辖的人都是合众国的和他们居住的州的公民。如今美国联邦移民法中关于公民国籍的“出生地”原则，实际上是对南北战争后被解放黑奴获得美国公民身份问题的法律解决办法。</li>
<li>美国特色的“城乡差别”。州和国会议员是按照选区来选举，各州的法律都规定议会议席的分配应与选区内的选民人数相匹配。美国建国后基本上是个乡村社会，直到内战前乡村人口仍占到 80.2%，所以乡村利益集团在美国政坛占据着绝对优势。但 19 世纪后半期，美国城市化迅猛发展，1920 年城市人口首次超过半数，达到 51.2%。在社会结构急剧变化的时候，选区并没有得到及时的重新划分。1959 年田纳西州 60% 的城市选民只能选举 99 个州众议院中的 36 席和 33 个州参议院议席中的 13 席，从而造成了富有美国特色的“城乡差别”。这样，“城里人”便开始要求与“乡下人”在政治上平起平坐，提出重新分配议席，以获得更多的参政权利，进而维护自己各方面的利益。</li>
<li>都来美国读老流氓（LLM）。美国人口只占全球总人口的 5%，但全世界 70% 的执业律师都在美国。1999年，美国人因打官司被律师拿走的诉讼费用高达 3000 亿美元，几乎相当于澳大利亚半年的国民生产总值。</li>
<li>“沉默的大多数”。“沉默的大多数”一词原来是尼克松首先使用的。他意指自己扩大越战规模其实是多数人支持的政策，而日日见诸报端的反战言论实际只是少数左派团体和激进学生的观点，经媒体的过度渲染才让人误以为是美国的主流思想。1972 年总统大选他在 49 个州获胜，获得 96.8% 的选举人票。</li>
<li>焚烧国旗。1989 年美国最高法院判决公民约翰逊焚烧国旗无罪，肯特大法官在判决书里写道：星条旗保护那些蔑视它的人。</li>
<li>在中国社会，重大司法问题通常集中表现为政治问题；在美国社会，任何政治问题几乎都会演化为司法问题。</li>
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		<title>北大和耶鲁的宣传片</title>
		<link>http://blog.econst.org/2010/01/24/pku-yale/</link>
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		<pubDate>Mon, 25 Jan 2010 02:58:33 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Michael Zhan Shi</dc:creator>
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		<description><![CDATA[同样是两校学生的独立创作，但一个无声，一个欢唱；一个深沉厚重，一个笑语连连；一个更侧重与民族命运的唇齿相依，一个更侧重现实问题和个性表达。这是从一个侧面说明了对大学意义的理解不同吧。
北大宣传片（国内 youku link）

耶鲁宣传片（国内 youku link）

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			<content:encoded><![CDATA[<p>同样是两校学生的独立创作，但一个无声，一个欢唱；一个深沉厚重，一个笑语连连；一个更侧重与民族命运的唇齿相依，一个更侧重现实问题和个性表达。这是从一个侧面说明了对大学意义的理解不同吧。<br />
北大宣传片（国内 <a href="http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzODQxNjA=.html">youku link</a>）<br />
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耶鲁宣传片（国内 <a href="http://v.youku.com/v_show/id_XMTQ3NzU4OTM2.html">youku link</a>）<br />
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		<title>经济学家的逻辑</title>
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		<pubDate>Fri, 22 Jan 2010 00:14:29 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Michael Zhan Shi</dc:creator>
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		<description><![CDATA[劳动经济学中的一个老问题是学历对收入到底有多大的影响，用数学方程式来表达就是
收入=A*受教育年限+其它影响收入的因素
出于某种奇怪心理的驱使，一些经济学家就对这个 A 有兴趣，甚至想从数据中算出 A 是多少。学过统计学的同学都知道，简单的用收入数据和教育年限数据做回归是得不到正确的 A 值的，因为这种简单方法正确的前提是一个人的“受教育年限”与“其它影响这个人收入的因素”不相关。但是这个假设在这里不成立，理由是一个人看不见摸不着的能力是影响收入的重要因素，同时也会影响她的受教育年限。所以简单回归得到的 A 值同时包含了教育和能力的因素，可能过高地估计受教育年限对收入的影响。
为了得到正确的 A，计量上的办法是找到另外一个指标，这个指标只和受教育年限相关，但是和“其它影响收入的因素”比如能力不相关。一些经济学家建议使用的指标是“一个人有没有姐妹”，因为人口统计学发现有姐妹的人的受教育年限平均低于没有姐妹的人，而看起来一个人的能力应该与她有没有姐妹不相关。
最近看到的一篇文章说：不对，一个人的能力和她有没有姐妹是相关的！逻辑是这样：
一个人有没有姐妹和她总共有多少兄弟姐妹相关；兄弟姐妹的总数多，有姐妹的概率就大
&#8211;> 兄弟姐妹的总数是其父母最优化生育的结果
&#8211;> 最优化生育的决策取决于父母的能力，收入，对下一代数量的偏好、性别组成的变好，对下一代的投资等等因素
&#8211;> 其中父母的能力和对下一代的投资都会影像子女的能力
&#8211;> 所以一个人的能力和她有没有姐妹是相关的
经济学家的推理，just for fun
]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>劳动经济学中的一个老问题是学历对收入到底有多大的影响，用数学方程式来表达就是<br />
<code>收入=A*受教育年限+其它影响收入的因素</code><br />
出于某种奇怪心理的驱使，一些经济学家就对这个 A 有兴趣，甚至想从数据中算出 A 是多少。学过统计学的同学都知道，简单的用收入数据和教育年限数据做回归是得不到正确的 A 值的，因为这种简单方法正确的前提是一个人的“受教育年限”与“其它影响这个人收入的因素”不相关。但是这个假设在这里不成立，理由是一个人看不见摸不着的能力是影响收入的重要因素，同时也会影响她的受教育年限。所以简单回归得到的 A 值同时包含了教育和能力的因素，可能过高地估计受教育年限对收入的影响。<br />
为了得到正确的 A，计量上的办法是找到另外一个指标，这个指标只和受教育年限相关，但是和“其它影响收入的因素”比如能力不相关。一些经济学家建议使用的指标是“一个人有没有姐妹”，因为人口统计学发现有姐妹的人的受教育年限平均低于没有姐妹的人，而看起来一个人的能力应该与她有没有姐妹不相关。<br />
最近看到的一篇文章说：不对，一个人的能力和她有没有姐妹是相关的！逻辑是这样：<br />
一个人有没有姐妹和她总共有多少兄弟姐妹相关；兄弟姐妹的总数多，有姐妹的概率就大<br />
&#8211;> 兄弟姐妹的总数是其父母最优化生育的结果<br />
&#8211;> 最优化生育的决策取决于父母的能力，收入，对下一代数量的偏好、性别组成的变好，对下一代的投资等等因素<br />
&#8211;> 其中父母的能力和对下一代的投资都会影像子女的能力<br />
&#8211;> 所以一个人的能力和她有没有姐妹是相关的<br />
经济学家的推理，just for fun</p>
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