奏鳴曲發表會

終於平安的度過這一天

感謝身旁關心我的所有人

我今天，過關了！

世運看高雄

一直以來我都是一個愛湊熱鬧愛新奇的人

以往，哪裡有活動、哪裡有節目就哪裡去

墾丁的風鈴節、國慶煙火在我嘉、童玩節......

當然台灣的大事－「世界運動會」我怎麼捨得放過

在我興高采烈的想去參與這些特別的活動時

我需要旁人的支持、起鬨和陪伴，而不是一桶冷水和無聲

高雄對我來說是一個極為重要且熟悉又有感情的城市

高雄張燈結彩的像辦喜事一樣的在辦世運

因為奏鳴曲的趕工讓我無法參與國際賽事的開幕

再怎麼樣我也要去湊個熱鬧

妳去了嗎？我把它記錄下來與妳分享

 

 

小王子-白麵包

認識我的人應都知道我不偏好甜食

今日騎在五福四路上，衝進了那小王子

搶了二條白麵包（草莓、巧克力）

這個動作為的是什麼，

是因為小王子的熱賣商品，不搶一下似乎對不起自己？

連自己也不知為的是什麼？

 

分離；無常

就在我忙著結尾我的淹救生奏鳴曲的同時

我的右手進來辦手續準備要離開麵包工廠了

我的左右手在這麵包工廠陪伴了我快六年的時間

在這六年當中，她們幾乎是讓我不用多說一句話

就可以搞定工廠裡的事務，讓我既放心又安心

我知道，

右手急忙的辦理離開麵包工廠的手續是因為媽媽

右手在二年前也曾經猶豫是否要繼續留在麵包工廠接受進階的訓練

當時我們鼓勵她應為自己的未來做準備

況且留在工廠離家也近，凡事都可以看顧的到

就在右手將要踏出麵包工廠之際，

右手也在考慮暫不找工作或一樣就近

就在此時站在抉擇的十字路口的同時

右手的媽媽就幫她做了個決定，媽媽先行離開了

雖說右手的媽媽生病已有一段時間

但不是才二天前在討論是否接受醫生建議住進安寧房嗎？

怎麼，就回家了呢？

無常，就和你一樣，

沒有任何的徵兆，就留下身邊人悲傷難過

此時，我只想說，回想一下

在彼此的相處時的陪伴是否盡心盡力了

不要讓彼此間留下遺憾

 

初步完工

終於在2009年7月13日　20:39

我完成了我的淹救生樂章的奏鳴曲

這部奏鳴曲可是在千呼萬喚之中誕生的

在我生命的低潮裡

我近幾放棄在這個時間點完成的念頭

這陣子以來

我沮喪、忙碌、任性、無助幾乎在我快放手之際

Wen一直的Push及適時的援手

Chris在海峽對岸的催促

Carol的陪伴、Mon的包容

當然還有家人的支持

還有好多好多好朋友的鼓勵

麵包及麵包師傅的情義相挺

才造就了淹救生樂章的奏鳴曲的誔生

這當中有感激還有遺憾

心中有許多許多難以言表的心情

就讓它埋在我心深處吧

 

 

是什麼？

是誤打誤撞？還是瞭解且相信？

這麼篤定我這學期一定會完成

第一句話就問

When can hold master thesis oral exam

簡單一句話，心中無限激動

昨晚把跑出來的數據趕緊做個簡單的說明寄給了老闆，

今天急忙打開mail，看看老闆有什麼應的回應

簡短的幾個字印在螢幕上

「非常好，您就趕工寫文章了

　下週二晚上看能不能將論文初稿給我看」

讚，衝了～

我要開始趕工下結論了

頭昏了二天

原本我跑BNP是用PCNeuro來跑的，但它的RMSE值是看整體性的

我和Wen和美男子翻遍了手邊的書本及看了軟體的每一個可能性

就是找不到它可以展露出那保貴的預測值

為了我BNP的Output預測值

Try了PCNeuro4.0，又試著想要找到那PCNeuro5.0的山寨版

但是就是踏破鐵鞋無覓處，得來卻是一場空

嘸都係嘸，唉～認了吧，美男子勸說，放棄吧，MATLAB可能快一點

我又快速得期待自己學會MATLAB

但步驟都沒錯啊，怎麼它的收斂值這麼差

Wen則是一語驚醒頭昏人啊，貴單位不是有買NeuroSolution

話說NeuroSolution的確是可以看到我的預測值

但，它怎麼不是可以匯到檔案裡的呢

我前天為了測NeuroSolution，搞到半夜三點卻是一點進展也沒有

頭昏到現在還在昏

平反

自從我找到了bug後，Wen就一直在跟我說

那篇RMSE值的網誌文章該改了吧 

因為這個bug不是程式的問題更不是系統的問題

哈～是我腦袋的問題

我理解錯了我的係數值

所以整個RMSE偏高

真是多虧了Wen和科科Lee的協助

點出了我的bug所在，終於搞定了我LRA及NLRA的部份

接下來就是我的BNP了

環島

上次環島是帶著樂樂三個人成行

心想著嘀咕著

如果自己一個人去走這麼一遭時間和路程可以怎麼安排呢？

先想想沿途可落腳處吧，或許可行喔

　台中→Audi

　新竹→Shuya

　台北→不點

　宜蘭→Joan

　花蓮→？

　台東→果園民宿

　高雄→Honey　　　　還有誰會收留我呢？

RMSE

BPN所得到的RMSE值都零點多

LRA被賞賜的RMSE高達一、二十

老闆說，把參數Normalization吧

這意味著我要把所有的數據Normalization後再重跑一次

 

NLRA，一直以來我都被它給困住了

後來把原先的四個變數二次方後

變成了十四個變數去跑

最後變篩選出來的迴歸式變數

有變數平方的又有變數相乘的

這樣的迴歸式出來的y值一定高的啊

那RMSE也鐵高的，到底要如何是好啊！