最近突然看到一个问题，PCA和SVD有什么关系？隐约记得自己照猫画虎实现的时候PCA的时候明明用到了SVD啊，但SVD（奇异值分解）和PCA的（特征值分解）貌似差得相当远，由此钻下去搜集了一些资料，把我的一些收获总结一下，以免以后再忘记。

最近看书发现了一段很有意思的东西,好像是谷歌的工程师发表在谷歌黑板报里的： >       有一次，我笨得忘记了该如何在一个复杂的有向图中找出两点之间的最短路径。身边的一位工程师很郑重地告诉我说：“你知道吗？解决这个问题有两种方法，聪明人的方法和笨人的方法。聪明人的方法是：照着算法教科书的讲解，实现那个时间复杂度相当大的名叫嘀嘀哒嘀哒的最短路径算法。笨人的方法时间复杂度最低：找一堆线头来，按照有向图的结构连成一张网，然后一手拿一个顶点，向两边一抻，中间拉直了的那条路就是最短路径呀。”

       “哇噻！笨是一种多么伟大的品格呀！”我眩晕得说不出话来。于是，我们这两个自认为足够笨的工程师足足花了两周的时间，用计算机程序模拟了不同材质的细线在北半球的重力条件下相互连接并在两个反方向作用力的影响下向两 边伸展的整个物理过程，然后以此为基础实现了时间复杂度最小的最短路径算法。——瞧，在 Google，什么东西都可以自己动手实现，什么东西也都可以推陈出新，我们的杰出表现就是最好的证明。

乍一看让人觉得甚是巧妙，不过总觉得有什么不对的地方，思索一番，是有此文

有些句子随便记下来~~~

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      最近被Kepler-452b刷屏了，一个1400光年远的『地球』，虽然也有人说NASA是『想搞个大新闻』，『并没有什么卵用』，不过这样的发现对于我们这种对科幻情有独钟的人来说，实在是一种享受，也是遗憾。因为天文级别的单位无时不刻在告诉我们宇宙很大，在我们这一代赶上宇宙时代已无可能。

      说过我能幻想出来的最有感觉的孤独是只有你一个活物在一个星球上，然后以谷歌地球的视角从你头顶把尽头拉升至宇宙，突然发现和Wall-E的情况还挺像的，只是因为之前潜意识里还是认为他是一个机器人，在观影的时候没能体会到这一点，只是觉得小家伙挺可怜的。

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      是从微博上看到这本书的推荐的，读毕的感受和封底的介绍一样：一本非常奇妙的书。

      整本书从托马斯·霍布斯的利维坦开始，涉及到了政治、经济、组织、形态、交通、城市规划、公司发展、联盟、全球化、信息化、博弈论、网络等各个与社会息息相关的领域，最后再回到霍布斯等社会物理学家对人类社会的畅想与设计，非常详细地科普了『社会物理学』这一科学。虽然学术气息比较重，但文字并不枯燥，配以相当多的设想、实验和结果，读起来还是蛮顺畅的，不过出现了太多人名，基本上都被我这个姓名盲忽略了。。。。。