Month: 十二月 2012

2012 年度盘点

从 2006 年开始每年写年度记录, 继续保持下吧.

先流水账记些大事:
一月, 公司年会, 蹭百度年会, 刷回家火车票, 暖气漏水
二月, 搬到静安中心五楼, 出去拓展
三月, 去围观了场婚礼
四月, 入手 X200 底座, 买了辆小折, 刷街, 奇怪的去了趟环铁
五月, yewen.us 续费, 换手机, 买 new iPad
六月, 伪球迷看欧洲杯, 正式刷了一次铁博
七月, 搬到静安中心二十五楼, 开搞新鲜事, 爸妈来京, 买 X200 电池, 恶意刷小米之家
八月, 新室友, 去深圳围观架构师大会, 买 M4
九月, 校招, 去泰山, 装了一堆新配件弄成整机带回家
十月, 宅家, 去武汉校招, 围观死猫让人压力山大的个性婚礼, 续租和中介折腾
十一月, 还是校招, 帮小强跑一些结婚材料, 又去围观了个婚礼
十二月, 校招终于结束了, 工作上有明显产出, 组织 PUZZLES 群聚, 滑雪, 入手 650D

关于生活, 最大的事情该算全家对喵的全面认可, 但是某喵那边还没搞定, 还死活不让我说, 但是我又想显摆, 所以全年有不少事情只能这样被隐藏掉, 简单的说就是 “笨狗热恋中, 还没结婚生娃, 很幸福”. 全年又围观了很多婚礼, 看很多人生娃, 果然都已经进入到结婚生子的年龄, 说到这还是不展开了, 参照前一句打引号部分好了. 另外今天回忆时发现, 原来今年是最近几年唯一没有搬家的一年, 暖气漏水折腾过一次, 到期续租时被中介坑过一把.

关于工作, 搞了半年, 基本上从广告抽出来, 留下一个还凑合的摊子. 很遗憾的发现, 在互联网, 只要不是在非常大的公司或垂直划分的很清楚的地方做别的, 还是比较难和钱绕开. 换到新鲜事上, 在年末最后一段时间效果飙上去, 有这样一群非常给力的同事和朋友, 真的很赞. 对数据的认识又更深刻一些, 驱动去弄了很多数据方面的事情. 校招占了今年下半年很大的工作比重, 见识了各种强人和奇葩, 最后抢人还是抢的很辛苦, 但为了保证持续产出, 人的质量一定要保证, 今年各种事情都再次验证了这个定理. 因为一些奇奇怪怪的原因进了人人的技术委员会, 参与职称评审, 出去参会, 看看不一样的事情其实挺好的. 团队今年在公司获得一人次季度之星, 一人次最佳新人, 一次最佳团队, 当奶妈补血当的应该还算不错.

个人习惯上, 今年看了不少杂书和技术方向的书, 也在自己记一些笔记, 过的勉勉强强, 不算上进, 但也没完全颓废. 写 blog 明显懒了很多, 有一些东西是不方便写, 有一些就完全是因为懒. 因为在公司每个月混电影票, 所以今年多去电影院看了几场电影, 算把生活品质提升了下吧. 最近给自己定在公开课学习/复习一些东西的目标, 希望能坚持下去, 不学习, 要完蛋.

身体方面, 年初和年末去滑过两次雪, 中间有段时间每天做操, 骑车没跑远路, 就刷街了, 全年体重在 64~66kg 之间波动, 果然没达到去年 YY 的体重 KPI, 不过体检也没啥毛病, 就这样吧.

全年在个人穿着方面几乎没花钱, 倒是还在折腾电子产品, 给自己/喵/老爸各换了台手机, 买了个 new iPad, 给 X200 买了底座换了电池加了 SSD, 基本上算新配了台电脑带回家, 2012 马上要过完时买了个 650D, 可惜顺丰这次不够给力, 本来想着今年最后一天到手的还没送到. 网络方面也还持续投入, 买 ssh 和 vpn 维持科学上网, 域名续了五年费, 家里网络终于升到 20M 光纤. 一开始对 iPad 和手机各种折腾越狱, 刷机, 到后来也还就是当个普通玩具来用, 平平淡淡也好.

还是略有点感伤和迷茫, 感觉偏混日子, 之所以把蹭百度年会都写到大事里去, 是因为当时齐秦唱外面的世界时, 突然像是被狠狠戳到心底最深处后就泪流满面, 看的喵直接吓傻了, 好久没这样毫无防备的痛哭, 发泄过后日子还是得继续, 那就还是这样继续吧. 自己有一些想法, 但是喵和妈妈都觉得不靠谱, 现在因为喵要工作的原因, 又带来些新要考虑的问题.

本来预留了今年最后这几天来好好展开写点什么, 但是感觉现在总没有那种少年意气风发, 青年锋芒毕露的锐气, 更多的都是默默, 平平淡淡写这么点也不想再去展开. 其实还是要更锐利一点的好, 有霸气才能有才气.

你好, 2013.

读书笔记: 探索推荐引擎内部的秘密

看到别人推荐的, 在 IBM 发布的几篇推荐引擎的介绍, 不少干货, 先记录下

探索推荐引擎内部的秘密,第 1 部分: 推荐引擎初探
http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy1/index.html?ca=drs-

探索推荐引擎内部的秘密,第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 – 协同过滤
http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy2/index.html?ca=drs-

探索推荐引擎内部的秘密,第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 – 聚类
http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy3/index.html?ca=drs-

// 现在写 blog 越来越不勤快了, 最近重看了一遍 Python 的官方文档, 又查漏补缺了好多点, 但是没做笔记, 怕是又会忘, 除了零散乱看还是要勤写, 自己重述一遍才算把看过的东西好好理解了, 之前写机器学习的东西又挖坑没填