世上是否存在与原文完全等价的翻译？

上面这个问题，恐怕难有定论。但毋庸置疑的是，“迷失东京 （《 Lost in Translation 》的 lost in translation 的译名）”的情况大量存在着，也给很多人都带来过困扰。例如，当年大唐高僧玄奘西行的根本诱因，就是经文翻译的不准确。

《西游记》中，当唐僧师徒把三十五部有字真经从西天带回到长安后，他们就算是修成正果了；现实里，当玄奘把历经艰险取回的经像安置于慈恩寺大雁塔时，他只不过刚完成一项艰巨任务的开始部分。

这艰巨任务便是翻译佛经，包括重译已有的那些。

翻译上的缺失，让玄奘无法明了佛教中复杂而又严密的“唯识”理论。前人的译文大多属意译而非直译，更有指代不明、章节残缺等严重问题。如果不亲自到天竺去学习梵文的原著，就难以通晓经书《瑜伽师地论》的本意，于是便有了高僧伟大的西域之行。

东归后，为了建立中土的理论体系，严谨而系统的翻译工作成了玄奘的要务。据信，玄奘一生翻译佛经凡七十五部，共一千三百三十五卷，为中土译师之最。

不过，玄奘的译文，虽然被僧伽视为至宝而备加研习，在一般信徒中却流传不广。在玄奘所译的佛经中，通行于世的恰恰是最短的一部《般若波罗蜜多心经》，此经加标点符号才三百一十二字。更多在民间传诵的长篇经卷，采用的还是姚秦时鸠摩罗什的译本。

在丝绸之路上生活的鸠摩罗什通晓沿路各国语言、习俗，译作文质兼备。世人多把玄奘的译作称为新译，而把鸠摩罗什所译称为旧译。旧译之所以一直流行，主要是因为其更有文采。同一部经书，当代学者如胡适、陈寅恪等，都更推崇鸠摩罗什的译本，认为玄奘的译本过于晦涩难懂。

似乎，更严谨的翻译反倒不受欣赏。

有意思的是，与玄奘同为三藏法师的鸠摩罗什却并不喜欢自己的中文译作：“改梵为秦，失其藻蔚，虽得大意，殊隔文体，有似嚼饭与人，非徒失味，乃令呕哕也”。

对一门学问的门外汉来说，带有文学再创作性质的意译显然更容易让人接受；但对这门学问的专业人士来说，这种方法不过是失真度极高的一种读后仿写。旧译有教化信众之功，但尽力还原经文在语言上的原貌，却是玄奘还要再作新译的动力所在。

玄奘的直译与罗什的意译，应该说各有其不可替代的价值。术语上讲，前者是“话语内翻译”（ intra-discourse translation ）而后者是“跨话语翻译”（ inter-discourse translation ）。

鸠摩罗什所处的魏晋南北朝时代，东方还没有形成与西域对等的佛教僧团。

在此过渡期，进行语法、语义上严格对等的翻译没有任何意义，因为译出来也没有人能理解，译者只能先在文化层面上创造出对等的概念。这段时间内，如鸠摩罗什般跨东西方的僧人利用汉语已有的语素创造了大量新的词汇。最典型的例子就是过去、现在、未来这三个词，它们分别由基本语素“过”和“去”、“现”和“在”、“未”和“来”组成，每个词都隐藏着一个与其相对应的巴利词—— atīta 、 paccuppanna 、 anāgata 。

当大众开始接受这些新词所蕴含的新思想时，中国本土的僧侣阶层也同时形成。寻求跨越语言的学术一致性，求真求实，是僧侣们对翻译的进一步要求；新的译文为求严格的等价，使用了大量的术语、音译，诘屈聱牙在所不免。

翻译从来不是简单的符号转写，受众不同，译法就有区别。很多时候，好的翻译与准确的翻译并不是一码事。在引进西方现代科技与思想的翻译过程中，翻译家严复提出了信、达、雅的三个准则，可就在他自己的译作《天演论》中，达与雅也没能很好的共存。

《天演论》书名的直译当为《进化论与伦理学》，严复先生在翻译过程中删掉了重要的伦理学部分，对进化论部分也做了不少修改；在行文上，他采用的是桐城派的古文笔法，让叙事的论文变得与先秦散文一样。

凡此种种，使得《天演论》在已具备基本科学素养的现代中国人看来，很难说通达到哪里去。但这本书采用如此译法，无疑最符合当时士大夫们的口味，也更容易让他们理解，从而接受哪怕是一点点的改变。

雅重于达，翻译经常要承载比原文更多的东西。

瞿秋白曾指出：翻译“有一个很重要的作用，就是帮助我们创造出新的中国的现代言语”，这可以说是当年知识界的共识。鲁迅、陈独秀等学者所推动的白话文运动，与其说是推广口语化的运动，不如说是学习翻译体的运动。

正是在中国人普遍接受了西式的语法习惯和表达方式之后，各个西方学科的研究才能在中国真正开展起来；新的学者在掌握了基本的逻辑思维后，才能在各自学科的话语圈内与西方同侪进行对等的直译交流。

表面看上去，中文既古老又封闭，但翻译与翻译体对国人长期而又潜移默化地起着作用，这让中国人的思想变得比其他国家都要开放。这也不是没有代价，对翻译能力的过度重视，也直接导致应试英语、哑巴英语在中国横行。

如今，使用中文的地球物理学者，可以与来自伊朗的同行用简单的英语进行学术上的讨论，哪怕二人都不用英语作为母语，但学术背景能让他们达成共识；一个中国的软件工程师，即使上大学时四六级的成绩有些抱歉，也能随时跟进美国最新的编程技术；哪怕是没学过外语的江浙商人，借助粗糙的软件翻译，一样能在网上做起红火的外贸生意。

翻译不单带来了文化的传播，它还会在目标文化中创造出新的话语系统及社团，新的社团反过来又能掌握源文化中的话语体系。无论什么领域，在今天的中国都能找到可与西方进行对等沟通的群体，这些群体与西方的接触只需要进行话语内翻译。

同一话语圈内的翻译，才能尽量保持原文的本意。

当然，哪怕对等的群体存在共识，同领域内的直译也会经常辞不达意，要到达准确得花费巨大的劳动。计算机网络的时代，翻译的代价并没有减小多少。

以欧盟为例，欧洲国家虽然使用的都是字母文字，拥有相近的宗教、文化背景，但相互间涉及法律、外交、行政的翻译也还要由具有相关知识的专业翻译人员完成。

为了维持正常的文书流转，欧盟在笔译上的支出每年都超过了 11 亿欧元。其固定笔译人员多达 2500 人，文字翻译量一年超过 230 万页。既有文山必有会海，欧盟一年大小会议上万场， 27 个成员国的代表每场需要至少 60 名翻译人员进行同声传译，持有欧盟口译执照的“自由译员”则多达 3000 人。每年口译的开销也达到了笔译的 1/10 。

“车同轨，书同文”是需要付出战争的巨大代价的。与两次世界大战的成本相比，每年十几亿欧元的翻译花费似乎算不上什么，可这只是显性的开销；需要翻译这一事实，本身就是欧盟继续前进的一大障碍。

哪怕操着不同的语言，也要建起巴别塔。欧盟即要重视文化的多元化和语言多样性，又要加速一体化的进程。鱼与熊掌兼得的理想，不知道在世间能否实现？

从乐观的角度看，人类社会的很多理想，都通过技术的进步得到了实现。倘若计算机能进行准确无误的实时翻译，那欧盟的多语言也不是问题。

然而，长时间内，机器翻译也只能起到辅助的作用，段落级别的文本翻译，还得依靠合格的专业人士。事实上，受技术所限，现在的机器翻译非但不能用于翻译国际间重要会议的文本，反而要借助这些会议在翻译上的劳动成果。

以著名的谷歌翻译为例，从 2007 年起谷歌便转向了用纯统计方法进行机器翻译，为了提高统计算法的准确度，他们往数据库中导入了超过 2000 亿单词数据量的联合国会议的翻译资料。

基于统计的翻译方法，原理说起来也并不复杂，主要就是将待翻译的文本放入经过平行语料库训练的模型中进行比对，挑选出最相近的目标结果，调整语序，然后输出。数学上的依据主要是噪声信道模型。其基础贝叶兹公式，相信不少学过高数的人还能记得：

上面这个公式，说的无非是给定源句子 f 之后，倘若要拣出目标句子 e 的话，要首先看 e 中能找到多少与 f 的内在对应关系，然后还得看 e 在语料库中出现的频率。而内在对应关系，目前主要靠源与目标中相对应词汇的出现个数，是否对齐来判断。

统计翻译实用的前提就是要有一个极其庞大的平行语料库。

平行语料库，指的是文本中每一行的两个句子互为翻译的数据库。互译的语句要做到可信，非得来自专业翻译人员的实际工作不可，这本身就要从诸如联合国会议、欧盟会议等的草案、文书、章程中获得。现在的算法能做到的，不过是优化从平行语料库中找到句子的速度，本身不能做出创造性的翻译。

在人们使用机器翻译之初，有这样一个笑话。软件在将英语成语：

The spirit is willing, but the flesh is weak.

（心有余而力不足。）

翻译成俄语之后，成了这个意思：

The vodka is good, but the steak is lousy.

（伏特加很好，牛排却很烂。）

弄出这个笑话的翻译程序是否存在已不可考证，但在今天，倘若使用谷歌翻译将上述成语翻译成中文的话，得到的是这个句子：

精神是愿意，但肉体却软弱了。

这样的结果实在是不够文雅，而且也没有表达出重点，只能说是差强人意吧。

机器翻译中，除了基于统计的方法，另一种主要的方法是基于语言规则的。简单来说，此方法通过分析源句子的语法，将句子解析成有结构的语法树，然后通过字典查找，将语法树中的源单词转换成对应的目标单词，再构造出新的句子。

基于语言规则的方法难以处理真实世界中有意义的句子，很多时候词词都对，但整句就错。早在上世纪 60 年代，美国的“自然语言处理咨询委员会”就报告称，诸如语言规则等的处理方法，在用于自然语言翻译时实用价值有限。目前，此方法在一般的机器翻译中也只起到预处理的作用。

语言规则处理虽然难以对付自然语言，其价值也是无可估量的，它是计算机语言的编译技术的理论基础。

计算机语言的编译，倒是译文与原文完全等价的语言翻译。

虽然，计算机语言只是人造的，没有自然语言的地位。

无论是基础的 C 语言，还是面向对象的 C++ 、 Java 、 Object-C 语言，又或者是解释型的 PHP 、 Python 语言，所有计算机程序语言都能编译成同一段二进制的执行代码；而从同一段二级制代码中，选择不同的解析器，也能反编译出各自对应的高级程序语言，相互之间是严格等价的。计算机语言的编译过程，实际上就是语法规则处理的过程。

程序语言之所以能毫不失真地相互转译，是因为在语言类型上，它们都属于上下文无关语言。也就是说，在这些语言当中，文本内的语句之间都没有语义上的内在关联。

请把包给我递一下。

哪个？黄色的？

白的。不是这个，大的。谢谢。

不用。

这样的四个句子就是有关联的，上下文中隐含了指代的对象。

Hello, world!

If see this then check next line.

Return to the first line.

这样的三个句子，相互间就是上下文无关的，但单个句子依然能描述某个物体或表达某个动作。句子们组合起来，就能实现各种复杂的程序指令，渲染出你我能看到的页面。

上下文无关文法的具体定义是：

若字符串 G = (N, Σ, P, S) 的产生式规则都取如下的形式：V -> w，则称之为上下文无关的，其中 V∈N ，w∈(N∪Σ)*

每一本《编译原理》课程的教科书中都有上述定义，各种计算机语言的语句不过是标准定义式的某种等价转换，方便读写而已。

上下文无关语言的好处在于，计算机程序不需要“理解”这种语言，只需要执行转换即可；而对人类来说，人却能理解这种语言并编写出相应的句子。这种语言的表达能力让人能从更抽象的层面对机器码进行处理，从而减轻程序设计时的劳动。

机器之所以还不能完美地翻译，在于机器还不能“理解”人类所能理解的充满歧义的自然语言；与之相比，人类通过对语言的理解所构造出的上下文无关文法，在数学上等价于“后进先出的自动机”，本质上只是一种处理特殊问题的机器。

准确的翻译，还是得靠人的理解。

那么，究竟什么是理解？为何机器不能理解，为何只有人才有理解的能力？

或许，人的理解只是一种假象。

根据“生成转换语法”理论，人的语言能力本质上跟计算机的编译处理能力没有区别，只不过更加复杂罢了。事实上，语法规则处理、上下文无关文法，本身也就是“生成转换语法”有关的实际应用。

在“生成转换语法”学派的创始人诺姆·乔姆斯基看来，人生来就掌握一种先天的“普遍语法”。人们在说出或写出一句话时，不论具体的语言是什么，都不过是将这种“普遍语法”的深层结构转变成为表面的顺序；而所谓的理解，也不过是这种转变的反向过程。

经过五十多年的发展，乔姆斯基的理论已经形成了恢弘的体系，并对语言学、计算机科学的发展起到重要的指导作用，简单概括起来如下：

人类只有一种语言。现实中不同语言的存在，只不过是词汇与句法参数的不同；自然语言中有歧义现象，是因为语言功能要符合经济性的原则。

如果人类真的只有一种语言，理论上，我们必然能得到与原文完全等价的翻译；倘若我们能描述出这个“唯一”语言的结构，那自然能分解出语言处理的步骤，实现“完美的”机器翻译。

“人类只有一种语言”，绝不止是一种哲学意义上的感悟。

科学家们在对儿童习得语言的研究中发现，孩子们并不是机械地在学习语言。语言能力并不是通过灌输而获得的，处在完全不同的条件下的所有儿童，差不多都在伸缩性很小的同一年龄期学会讲话和理解。语言学家洪堡特认为，我们事实上并不能够真正地交给别人语言，而只能是呈现语言发展的一些条件。在这些条件下，语言会以其自身的方式在思维中同时得以发展。

人之初，性本善。性相近，习相远。

语言先于外界而存在。

从生物语言学的观点看，语言是一种自组织系统。它一方面由生物遗传所决定，同时又与外部环境不断进行信息交互；它不断完善，最终在动态中获得平衡。当我们揭开语言的基因遗传部分的奥秘后，通过构造模型，就能实现在全世界六千种语言间的等价翻译。

同时我们也将知道什么是人本身。

《断章》是一系列对物件和片段的思考，我们用它描绘科技与人文的犬牙交错。

Facebook 股票上市的第一天的情况可谓惊涛骇浪，股价多次触及其发行价 38 美元。但在股票承销团的努力下，Facebook 终于以 38.23 美元收盘。其中，最大的功臣莫过于主承销商摩根士丹利（Morgan Stanley），其使用了绿鞋机制（Greenshoe），在最后 20 分钟的交易时间中动用近 20 亿美元资金在市场上购入 Facebook 股票，从而避免了后者股票第一天上市就跌破发行价38美元。

作为股票成功上市的功臣，承销团也获得了丰厚的报酬。其中，主承销商摩根士丹利获得了 Facebook 这次 IPO 中 38%，约为6700 万美元的承销费。不过这份“功”和“名”来之不易，尤其是在我们了解大摩跟高盛为了争夺 Facebook 主承销商进行的斗争之后。十天前，鲜见深度报道的 Business Insider 花了一个多月时间采访相关人物，写了一篇很长很长的报道，来揭露这场斗争的内幕。

战前局势：大摩风头正劲

这次 Facebook 的 IPO 中，承销商一共有 33 家，其中主承销商是摩根斯坦利，另外的主要承销商还包括摩根大通、高盛（Goldman Sachs)、美林和巴克莱银行（Barclays）。而整个硅谷都明白，现在大型的科技公司上市，主承销商只有两个选择：摩根士丹利或者高盛，他们在最近数十年的科技公司 IPO 中建立了一些对自己有利的行规，并树立了威望。高盛是微软、雅虎、eBay 的 IPO 主承销商，而摩根士丹利则是 Google、LinkedIn、Zynga 的 IPO 主承销商。

近几年，摩根士丹利的风头盖过了高盛。在最近一次大型社交网站 LinkedIn 的 IPO 主承销商资格争夺中，就能体现这点。高盛在此期间犯了三个决策性错误。首先，摩根斯坦利的代表 Michael Grimes 是其整个公司的技术团队主管，而高盛的代表 Scott Stanford 只是高盛全球互联网团队的主管，两者职务级别上的差距让 LinkedIn 感觉摩根斯坦利对自己更重视。其次，Scott 选择了向 LinkedIn 的创始人下功夫，而不是更有决定权的 CEO 和 CFO。最后，也是最重要的一点，Michael 和他的团队早在 LinkedIn 有意上市一年多前就免费帮助其分析业务状况和改善财务运作，双方建立了良好的关系，高盛作为后来者，已经没有了争取的机会。

在意识到在科技公司 IPO 的市场中劣势明显后，高盛做出了积极的转变。他们派出了自己的秘密武器：科技通讯及媒体团队的联席主管 Anthony Noto，他与高盛在硅谷的总负责人 George Lee 一同主持当地的工作。Noto 是一名互联网分析家，曾担任 NFL 的财务总监。与摩根斯坦利的 Michael Grimes 相比，Noto 在研究分析和财务总监工作经验方面的优势，他更能够站在投资者的角度出发去想问题，帮助需要 IPO 的公司更好地推销他们的股票。虽然已经挽救不了公司在 LinkedIn IPO 上的颓势，但通过削弱 Scott 的职权，Noto 带领自己的团队为高盛在科技公司 IPO 市场上收复了一些失地。高盛在 Zynga 和 Groupon 的 IPO 中都成为了联合主承销商，在 Yelp 的 IPO 中更是大获全胜，成为了主承销商。这些改变也让高盛在竞争成为 Facebook IPO 主承销商的对弈中取得了资格。

正式开战，媒体成了帮凶

各大投行的战斗从 Mark Zuckerberg 全程委托 Facebook 的CFO，David Ebersman 负责挑选 IPO 的主承销商开始。

为了讨好 Facebook ，摩根士丹利和高盛的出尽法宝让自己在其高层人员前多露面。如在2010年的秋季，Facebook 的 COO，Sheryl Sandberg 在旧金山为柬埔寨的女性权利保护倡导者 Somaly Mam 组织了一场筹款活动，高盛的 George Lee 和近几年，摩根士丹利的风头盖过了高盛。的 Michael Grimes 成为了两名最大的赞助者。在之后的一段时间里，高盛都步步为营地做好了与摩根斯坦利的竞争，高盛的 CEO，Lloyd Blankfein 也曾多次到了硅谷与 Facebook 的高层会面。

但最终，高盛还是下错了棋。

2011 年 1 月，纽约时报刊登了一篇来自华尔街著名评论员 Andrew Ross Sorkin 的一篇报告。报告揭露了高盛将向 Facebook 直接投资 4.5亿美元，以换取的股票份额计算，高盛对 Facebook 当时的估值已经高达500亿美元。除此之外，报告还指出，高盛将向他们的客户一个针对 Facebook 的价值 15 亿美元的私人投资计划。当时的高盛正努力从金融海啸的消极影响中走出来，这次的投资不仅让公司看到了曙光，更让人们确信高盛将确定成为 Facebook 上市的主承销商。

但好景不长，Sorkin 的报告让本来还处于秘密阶段的交易沐浴在了阳光下。美国证券交易委员会（SEC）对这次交易进行了调查，根据 SEC 的规定，股东超过 499 人或者资产规模超过1000万美元的公司需要公开披露其业绩信息，高盛的投资计划相信能将帮助 Facebook 不触发以上规定的情况下募集资金，这只能在低调进行的情况下实现。交易被曝光后，高盛为了规避 SEC 的监管，迅速向其美国客户发出公告，宣布这项交易不面向美国国内的客户。这让高盛两边都不讨好，美国客户们失去了一个绝佳的投资机会，同时也使 Facebook 失去了引入美国优质投资者的机会，让高盛和 Facebook 的关系出现了裂缝。

而关于这次交易的秘密信息究竟是怎么被泄露出去的呢？当高盛和 Facebook 的交易顺利进行时，Facebook 的 CFO，David Ebersman 按照惯例告知了摩根大通和摩根士丹利这项交易的内容，两家公司当然会感到自己在这项交易中被抛弃了。根据纽约时报内部职员的透露，消息的泄露很可能是因为一些高盛的较低级别经理向太多人谈及交易对他们的好处所致，但按照常理推测，两家投行都极有可能向纽约时报爆料。

错误要总结，但战斗还要继续。在过去的两年里，Facebook 的 CFO，David Ebersman 与华尔街的各大投资银行都保持了密切的联系，他会不时向对方释放信号，透露想改变各家投资银行在 Facebook 的 IPO 中的承销份额，来看观察各家公司的应对方法。各家投资银行也没闲着，他们甚至动用了关系，向 Sheryi Sandberg 的丈夫献媚，只为了让其在 Sandberg 前美言几句。

尴尬的结果：高盛竟被摩根大通挤下

最终，Ebersman 没有使用传统的选择主承销商的一贯做法。他自己起草了完整的 Facebook 上市招股书，自己决定各家投资银行在这次 IPO 中担任的角色，最后，他把决定提交给了Mark Zuckerberg 和 Sheryl Sandberg，并获得通过。不出意料，摩根士丹利获得了最终的胜利，但高盛竟然被认为不善于进行科技公司 IPO 的摩根大通挤到了承销商的第三位。

虽然高盛在这次主承销商资格争夺的战斗中被打败了。但他们之前在 Facebook 中的投资将带来 5 亿美元以上的回报，也为他们的海外客户赚取了约 10 亿美元的收益，加上一千多万美元的股票承销费收入，在这次的 IPO 中他们不会有太多的抱怨。

即使不是冬天，一杯暖暖的咖啡也总能让人心情舒爽。很多人现在都有喝咖啡的习惯，在细细的品味各式咖啡豆带来的浓香美味的同时，手握咖啡杯也是一种惬意的感受。温度将美味的咖啡散发给我们，让我们在面对面的交流中可以与同时、朋友、家人、爱人畅谈的更久，只因手中的温度始终未变。

Coffee Joulies 就是这样一个神奇的物件儿，实际上它是一款有着“豆类”外形的恒温加热器。（当然它的个头比较大）类似于蚕豆，外形由不锈钢材质组成。内部填充着一种可以自吸、发热的物质（50%左右填充度），官方宣称这种填充物绝对的安全，且完全被密封在合金外壳内，可以反复使用而不必担心泄露问题。

Coffee Joulies 的工作原理是先吸热、然后散热，将 Coffee Joulies 投入到一杯刚刚煮好的咖啡内，它将首先吸收杯的高温热量，并将其储存在其内部，待咖啡自身温度低于标准温度时，这是将之前吸收的热量缓慢释放出来，并保持杯中咖啡的恒温。经过实际使用发现，一颗 Coffee Joulies可以加热大约 350ML 左右的咖啡，清洗也是非常方便的，只需要浸泡在常温的纯净水中，或者用自来水冲洗即可完成清洁。

由于 Coffee Joulies 是特殊加热的方式，很多人开始担心是否会“烫嘴”，但据官方声明，他们的产品绝对安全，由于 Coffee Joulies 的自重使得其并不容易“游弋”到用户的嘴边，即使是碰到了嘴唇，它的温度也不会超过 60℃，并且所有的安全标准都是食品级的。

国外很多用户称其为“魔豆”，因为其创新的独特体验以及高度生活的融入，使得 Coffee Joulies一下子就成为时尚和流行，以至于很多咖啡店可以讲目光放在了这个魔术般的“豆子”上，这将提升客户的享受度和改变传统的一些习惯。在 Coffee Joulies上市之前，他们就已完成了 8000 份的预售。

目前 Coffee Joulies 在官方网站和Ebay、以及Amazon上都可以买得到。标准套装是 5 个Coffee Joulies 要价$49.95美金，约合人民币315元。而另一个套装Coffee Joulies Perfection Pack 的要价是$79.95 美元，相比准备套装多一个保温杯。

题图来自：Flickr

破解方法

1. 安装时断开网络，输入序列号：

1325-0949-2080-9819-3777-3230

1325-0160-5283-9851-2671-8951

请勿选择试用，选择试用将会导致Encore组件无法使用！

2. 套装安装后先运行一次PS，否则PS不是Extended版。

3. 覆盖相应的文件，x86对应32位文件，x64对应64位文件，Acrobat 需要单独替换。分不清文件版本的，只要看文件大小差不多的，覆盖就可以了。

破解补丁：http://kuai.xunlei.com/d/KPRAWOLEOUVA

已经选择了使用，导致Encore组件无法使用的话，将Encore的amtlib.dll换回原版，然后运行Encore，会要求输入序列号，输入后，再换回破解的amtlib.dll即可。联网验证神马的，无视它，你懂的。

注意事项

Flash Builder的amtlib.dll目前貌似没有破解，虽然和CS5.5的amtlib.dll版本一样，但貌似替换后秒退。

下载繁体大师版的话，其中繁体版的Illustrator无法在简体系统打开，暂时没有找到解决方法，虽然用NTLEA可以正常运行，但是不是长远之道。需要用到的话，下载个AI简体中文版覆盖安装一下试试看。

文件后缀说明：

LS16 – 英/日（此为原来的LS1+LS2）

LS3 – 简/繁/韩（Win大师版仅有繁/韩，Mac大师版仅有韩）

LS7 – 多国语言（不包括中文）

迅雷快传

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Photoshop

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InCopy

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Master Collection CS6

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MENLO PARK, CA (The Borowitz Report) – 在Fackbook IPO前夕，Facebook的创始人兼CEO Mark Zuckerberg 给全球股民发表了封公开信：

亲爱的股民们：

这么多年来，你们已经在Facebook上浪费了你们的时间 ，接下来，你们会得到浪费你们金钱的机会。

明天是Facebook的IPO，并且我知道你们一定在想，Facebook怎么就和2000年的.COM泡沫不一样啦？

首先，我想告诉你们，以前那些糟糕的dot-com公司玩的是概念和炒作，而没有真正的商业价值。而Facebook不一样，也就是说，我们Facebook是建立在强大的以“疯狂的小鸟”和“一群想像中的羊”的基础上的。

其次，Facebook是世界上最成功的社交网络，我们的用户最近才发现，这个社交网络让人们分享了数以万计别人根本不感兴趣的信息。

第三，当某人点击Faceback广告的时候，我们就会挣到钱。而且我们知道，点我们广告的人都不是故意点击，成百万的人点我们的广告是因为那时他们喝醉了。我们完全从iTunes偷到这个有创意的想法。

最后，如果你买我们的股票，你将永远不会孤独。据调查，在过去几年里使用facebook的全球9亿用户，他们都有轻微或中等程度的大脑损伤，这影响了他们的作正常判断的能力。所以，这些人都成为你的朋友——Facebook的股民。

有了你的帮助，如果明天一切都照计划进行，Facebook IPO将会募到1000亿美金。这是个什么概念，这相当于4到5个摩根大通银行损失的钱。

最后一件事：我，Mark Zuckerberg，是否会因此IPO获得180亿美金？ 也许，我正在考虑把希腊买了，但就算是这样，我还是有180亿美金。 LOL.

Friend me (粉我),

Mark

今天，Google在其官方博客中宣称：为了让用户能够更快更简单的发现新的信息和知识，Google搜索将发布“知识图谱”（Knowledge Graph）——可以将搜索结果进行知识系统化，任何一个关键词都能获得完整的知识体系。

比如搜索“Amazon”（亚马逊河），一般的搜索结果会给出和Amazon最相关的信息。比如Amazon网站，因为网上关于它的信息最多，但Amazon并不仅仅是一个网站，它还是全球流量最大的Amazon河流。如果在追溯历史，它可能还是希腊女战士一族的代称。而这些结果未来都会在Google搜索的“知识图谱”中展现出来。

不管用户搜索的关键词是代表了地标、名人、城市、球队名、电影、专业词语还是一种菜的做法，Google的“知识图谱”都可以将搜索结果的知识体系完整的呈现出来。

和之前的搜素结果相比，“知识图谱”将在三个方面大幅度提高Google搜索的最终效果：

1. 找到正确的结果。由于一个关键词可能代表多重含义，所以知识图谱会将最全面的信息展现出来，让用户找到自己最想要的那种含义。

2. 最好的总结。有了知识图谱，Google可以更好的理解用户搜索的信息，并总结处相关的内容和主题。当你搜“玛丽·居里”时，你不仅可以获得这个关键词的所有相关内容，还能获得居里夫人的详细生平介绍。

3. 更深、更广。由于“知识图谱”会给出搜索结果的完整知识体系，所以用户往往会发现很多不知道的东西（知识）。当你搜索一个即将去旅行的地方时，可能你会发现一个以此命名的餐馆，甚至还可能发现还有一本小说就叫这个名字，并且已经改编成了同名电影。

Google的“知识图谱”不仅仅会从Freebase、维基百科或全球概览中获得专业的信息，同时还通过大规模的信息搜索分析来提高搜索结果的深度和广度。现在Google数据库中包含超过5亿个事物，不同事物之间的关系超过35亿条。同时人们搜索的越多，Google获得的信息也就越多越全面，整个知识图谱也就会达到更好的效果。

目前Google的知识图谱会先从英文搜索开始，未来会向手机平板等移动设备和更多的语言扩展。欲了解更多信息，请移步官方博客。

YouTube上很多视频都做了观看区域的限制，大部分都仅限美帝人民观看。遇到这个情况你可以安装ProxTube脚本，支持Chrome和Firefox，ProxTube可以将视频通过一个美国代理服务器来中转，这样就骗过了YouTube。

当然对于景德镇人民来说，如果你图速度从日本绕道走YouTube，那么这枚脚本应该用的上。

本来不想写这篇文章的，因为原先发现有很多中文blog都说了这个算法，但是看了一下，发现这些中文blog要么翻译国外文章翻译地非常烂，要么就是介绍这个算法介绍得很乱让人看不懂，还有错误，误人不浅，所以让我觉得有必要写篇rsync算法介绍的文章。（当然，我成文比较仓促，可能会有一些错误，请指正）

问题

首先， 我们先来想一下rsync要解决的问题，如果我们要同步的文件只想传不同的部分，我们就需要对两边的文件做diff，但是这两个问题在两台不同的机器上，无法做diff。如果我们做diff，就要把一个文件传到另一台机器上做diff，但这样一来，我们就传了整个文件，这与我们只想传输不同部的初衷相背。

于是我们就要想一个办法，让这两边的文件见不到面，但还能知道它们间有什么不同。这就出现了rsync的算法。

算法

rsync的算法如下：（假设我们同步源文件名为fileSrc，同步目的文件叫fileDst）

1）分块Checksum算法。首先，我们会把fileDst的文件平均切分成若干个小块，比如每块512个字节（最后一块会小于这个数），然后对每块计算两个checksum，

• 一个叫rolling checksum，是弱checksum，32位的checksum，其使用的是Mark Adler发明的adler-32算法，
• 另一个是强checksum，128位的，以前用md4，现在用md5 hash算法。

为什么要这样？因为若干年前的硬件上跑md4的算法太慢了，所以，我们需要一个快算法来鉴别文件块的不同，但是弱的adler32算法碰撞概率太高了，所以我们还要引入强的checksum算法以保证两文件块是相同的。也就是说，弱的checksum是用来区别不同，而强的是用来确认相同。（checksum的具体公式可以参看这篇文章）

2）传输算法。同步目标端会把fileDst的一个checksum列表传给同步源，这个列表里包括了三个东西，rolling checksum(32bits)，md5 checksume(128bits)，文件块编号。

我估计你猜到了同步源机器拿到了这个列表后，会对fileSrc做同样的checksum，然后和fileDst的checksum做对比，这样就知道哪些文件块改变了。

但是，聪明的你一定会有以下两个疑问：

• 如果我fileSrc这边在文件中间加了一个字符，这样后面的文件块都会位移一个字符，这样就完全和fileDst这边的不一样了，但理论上来说，我应该只需要传一个字符就好了。这个怎么解决？

• 如果这个checksum列表特别长，而我的两边的相同的文件块可能并不是一样的顺序，那就需要查找，线性的查找起来应该特别慢吧。这个怎么解决？

很好，让我们来看一下同步源端的算法。

3）checksum查找算法。同步源端拿到fileDst的checksum数组后，会把这个数据存到一个hash table中，用rolling checksum做hash，以便获得O(1)时间复杂度的查找性能。这个hash table是16bits的，所以，hash table的尺寸是2的16次方，对rolling checksum的hash会被散列到0 到 2^16 – 1中的某个整数值。（对于hash table，如果你不清楚，建议回去看大学时的数据结构教科书）

顺便说一下，我在网上看到很多文章说，“要对rolling checksum做排序”（比如这篇和这篇），这两篇文章都引用并翻译了原作者的这篇文章，但是他们都理解错了，不是排序，就只是把fileDst的checksum数据，按rolling checksum做存到2^16的hash table中，当然会发生碰撞，把碰撞的做成一个链表就好了。这就是原文中所说的第二步——搜索有碰撞的情况。

4）比对算法。这是最关键的算法，细节如下：

4.1）取fileSrc的第一个文件块（我们假设的是512个长度），也就是从fileSrc的第1个字节到第512个字节，取出来后做rolling checksum计算。计算好的值到hash表中查。

4.2）如果查到了，说明发现在fileDst中有潜在相同的文件块，于是就再比较md5的checksum，因为rolling checksume太弱了，可能发生碰撞。于是还要算md5的128bits的checksum，这样一来，我们就有 2^-(32+128) = 2^-160的概率发生碰撞，这太小了可以忽略。如果rolling checksum和md5 checksum都相同，这说明在fileDst中有相同的块，我们需要记下这一块在fileDst下的文件编号。

4.3）如果fileSrc的rolling checksum 没有在hash table中找到，那就不用算md5 checksum了。表示这一块中有不同的信息。总之，只要rolling checksum 或 md5 checksum 其中有一个在fileDst的checksum hash表中找不到匹配项，那么就会触发算法对fileSrc的rolling动作。于是，算法会住后step 1个字节，取fileSrc中字节2-513的文件块要做checksum，go to (4.1) - 现在你明白什么叫rolling checksum了吧。

4.4）这样，我们就可以找出fileSrc相邻两次匹配中的那些文本字符，这些就是我们要往同步目标端传的文件内容了。

图示

怎么，你没看懂？ 好吧，我送佛送上西，画个示意图给你看看（对图中的东西我就不再解释了）。

这样，最终，在同步源这端，我们的rsync算法可能会得到下面这个样子的一个数据数组，图中，红色块表示在目标端已匹配上，不用传输（注：我专门在其中显示了两块chunk #5，相信你会懂的），而白色的地方就是需要传输的内容（注意：这些白色的块是不定长的），这样，同步源这端把这个数组（白色的就是实际内容，红色的就放一个标号）压缩传到目的端，在目的端的rsync会根据这个表重新生成文件，这样，同步完成。

最后想说一下，对于某些压缩文件使用rsync传输可能会传得更多，因为被压缩后的文件可能会非常的不同。对此，对于gzip和bzip2这样的命令，记得开启 “rsyncalbe” 模式。

据AllThingsD报道，Google正就收购Web即时聊天工具Meebo进行谈判，而价格将在1亿美元左右，目前双方都对这项交易不予置评。

Meebo是一个基于Web的即时聊天工具，在没有专门针对Meebo网站进行防火墙封堵的情况下，你可以通过任何一台电脑和浏览器联机你的即时聊天网络。Meebo使用技术(如AJAX)把Meebo做得像一个桌面程序，拥有显著实用型。Meebo支持的聊天工具有：AIM、ICQ、Yahoo Messenger、GTalk以及MSN。

目前Meebo的服务几乎覆盖了美国50%的网络用户，全球覆盖人群大概在2.5亿左右。使用其网页的Check-in产品，用户可以很简单的分享图片、视频以及文章。同时还可以非常简单的将内容分享到Twitter和Facebook等社交网络。除此之外，Meebo还向出版社和广告商提供支持，可以让它们将自己的内容很快传送到大量人群。

Meebo于2005年创立，总计获得了近6000万美元的投资。目前还不清楚Google收购Meebo的动因，因为Google有自己的GTalk。

一、回顾前文

关机，就是通知程序保存数据，然后关闭所有会话，最后通过 ACPI  接口发送信号关闭计算机。启动计算机时，系统将会进入全新会话，如果需要更换硬件设备或者系统存在故障，建议使用关机，避免出错。

混合关机（快速启动），其过程大体与关机相同，但是系统将不再关闭内核会话，而是将其休眠。启动计算机时，系统将会读取休眠文件并重新初始化驱动程序，启动速度相对关机而言较快。（只适用于 Windows 8，且为默认选项。但如果使用虚拟机或者从 VHD 启动，那么此功能对你无缘）

睡眠（待机），就是一种节能状态。如果选择睡眠，系统将会关闭大部分的设备，但可以保持所有打开的文件和程序，而且仅有内存、唤醒设备仍在上电。唤醒之后用户将会快速进入工作状态，如果只是暂时不需要使用计算机，那么推荐使用睡眠，这样能够节约不少时间。

休眠，也是一种节能状态。休眠会把打开的文档和程序保存到硬盘中。待到再次启动之时，系统将会重新读取休眠文件，并将数据恢复到内存中，用户可以快速进入工作状态。如果计算机的电池电量严重不足时，建议使用休眠。

混合睡眠，是一种专为台式计算机等没有备用电池的设备而设计的一种新的节能方法，混合睡眠会将打开的文档和程序保存到内存和硬盘上。如果电源没被切断，那么可以立即唤醒计算机；如果电源已被切断，那么可以从硬盘中恢复你的工作。这在台式计算机上默认开启。

二、疑难解答

1. 什么是“离开模式”？

离开模式，常常被误解为“关闭大部分的设备进入睡眠，但是能够继续进行文件下载等操作的一种节能状态”。但是，根据查阅相关资料，发现离开模式只会关闭主显示器和对扬声器设置静音。也就是说，如果已经关闭了显示器，并且已经设置静音，那么离开模式就相当于挂机。

据了解，离开模式最初出现于 Windows Media Center 2005 更新汇总 2 中。因为有些用户需要录制电视节目或者共享媒体资源，但是由于此过程中不需要用户干预，所以微软特地为这种应用场景提供了离开模式。

2. 什么是“重启”？

重启不同于关机，其启动时不会检测内存，系统将会进入全新会话。重启一般用于计算机出现故障或者需要更新软件、服务等情况，对于 Windows 8 来说，重启之后不会进行快速启动。

3. 怎样调整休眠文件的预留大小？

休眠文件（hiberfil.sys）默认只占物理内存容量的 75% 左右，如果真的觉得磁盘空间紧张，那么可以运行 powercfg /hibernate /size 并指定一个介于 0 到 100 之间的值，该值表示休眠文件的预留大小为物理内存容量的百分之几。

4. 如何打开离开模式？

进入注册表编辑器，展开到HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Power，然后新建一个名为 AwayModeEnabled 的 DWORD 值，然后设置其值为 1 即可。

5. 如何在 Windows 8 中彻底关机，避免快速启动？

如果需要更换某些硬件，为了保证系统稳定，建议执行传统关机。你可以进入到电源选项，取消“启用快速启动”边上的勾，即可恢复传统关机。当然，你也可以在 shutdown.exe 中使用 /full 新开关执行传统关机。

6. 怎样更改电源按钮的默认选项？

进入电源选项，展开“电源按钮和盖子”，再展开“开始菜单电源按钮”，然后选择“睡眠”、“休眠”或“关机”。

7. 为什么找不到休眠选项？

首先，请确认休眠功能是否被关闭、休眠文件是否被删除，然后检查 BIOS 设置是否有被更改，看看主板支不支持 ACPI 接口。另外，如果已经打开混合睡眠，那么开始菜单那里不会显示休眠。

三、如果你在使用 OS X？

对于 Mac，情况略有不同。不少用户认为 OS X 是没有休眠的，其实大错特错，因为它的默认睡眠选项叫做“安全睡眠”，类似 Windows 上的混合睡眠，如果电源在睡眠过程中被切断，那么你的工作不会丢失。

Mac 中的睡眠包括三种状态，第一种是普通睡眠、第二种是普通休眠、第三种是安全睡眠（默认），可以在终端中输入“pmset -g | grep hibernatemode”命令来查看当前的休眠模式。

另外，由于进入 Lion 时代，OS X 中新增了“重返”功能，你关闭的应用软件会在上次中断的位置重新打开，加上自动保存、版本等功能，使得在 Lion 下关机、睡眠几乎没有差别。但是，需要注意的是，重返并不等同休眠，有时你的工作进度可能会被丢失。

如果你在使用 OS X，那么建议你在空闲时刻使用睡眠，若有必要才使用关机或重启。

四、反思习惯

一般情况之下，如果计算机暂时不需要使用的时候，应该选择睡眠、休眠或者集上述两者之长的混合休眠，因为这样能够快速恢复工作状态，能够节约不少时间，这比“关机”更为合理。“关机”应该在需要更改硬件或者系统出现故障时才使用。

为什么我们要去抗拒这些新的方式呢？依靠“睡眠”等功能快速进入工作状态，远比你在进行删除启动项、关闭服务、“优化”系统、清理“垃圾”、评分电 脑等操作之后使用关机、传统启动然后获得一个提示“您这次开机共用了 xx 秒，您的开机速度击败了全国 xx% 以上的电脑……”要实用得多，而且要有意义得多。

来源：投稿，作者：EMLink，原文链接。