Category: perl

最後還是動用了perl才解決的問題，牌九共32張牌，其中11對文子，10個武子，文子是重複的，武子不重複，排列組合是32×31/2=496，在按實際牌統計中，要注意11對文子牌的出概率是1/32×1/31，而不是2/32×1/31，或者說(2/32×1/31)/2 按牌面排 按概率排 Sheet 1: 按牌面排 至尊寶 1*1 1 0.002016129032258 天拖寶 2*1/2 1 0.002016129032258 地拖寶 2*1/2 1 0.002016129032258 人拖寶 2*1/2 1 0.002016129032258 鵝拖寶 2*1/2 1 0.002016129032258 梅拖寶 2*1/2 1 0.002016129032258…

人工智能？當然，我是「人」，我花了「工」，怎麼就不是「人工」智能了？我覺得人類真的很奇怪，很多時候，明明是「人工」的卻一定要說不是，好似人工很丟臉似的；有時又反過來，人工又值錢起來。就拿「試管嬰兒」來說吧，人們往往把他們叫做「人工授精」，拜託，全人類百分之九十九點九九都是人工授精的好不好！衹有試管嬰兒才是通過器械完成的，這不是本末倒置是什麼？ 好了，說正題，我的人工智能。 我最近迷上了一本書——《清明上河圖密碼》。其實，我以前看過這本書的第一冊和第二冊，那是很久以前的事了吧，看過也就忘了。最近董在他的朋友圈貼出了第五冊的照片，才知道原來已經出到第五冊了。於是就從中國的亞馬遜買了Kindle電子書來看，從看到朋友圈到買好書，不超過五分鐘，真是很方便，衹是中國的亞馬遜賬號和美國的不通用，你得準備二個Kindle。 從第三冊開始看的，一口氣看了三本，又回過去再看了一遍第一冊和第二冊，實在是相當好看，也相當燒腦，現在就等第六冊的大結局了。 這本書從第一冊起，就號稱「全圖824個人物逐一復活」，你想想，824個人物，還包括不在圖裡出現的人物，那加在一起得有多少名姓啊？ 好奇的我，打算把那些名姓整理出來。大家知道，我是玩perl的，Practical Extraction and Reporting Language，「實用的提取和報告語言」？那不是正好？我要把人名從書裡提取出來，並且生成一個報告，perl是幹這活最好的工具。 首先我要有一個全文文本，我還沒打算在kindle前放個攝像頭讓電腦自己去讀了再識別，同時還得做個機械手來翻頁，我說過了，這是「超粗糙」「人工」智能。 當然是把Kindle的文件整出來，變成文本格式啦。不要問我怎麼把版權保護的azw3文件變成文本文件，我不會告訴你的；同時也不要向我索取這個文本，我也不會給你的。 我最早的思路是這樣的，找出全文所有的二字三字四字五字重複的部分來，從第一個字讀起，在全文搜索，但轉念一想，這種窮舉法太恐怖了，從第一個字起，先把第一第二個字在全文搜一遍，再把第一第二第三乃至第四第五一分五次全文搜索，然後從第二個字起，五冊書1816631個字，就得搜上千萬次，上千萬次乘以181萬，媽呀，不行，工作量太大了。 第二步想到的，是照中國姓氏來查，是人總得有姓吧，有姓總得是個中國姓吧？於是我去維基選用了增補的《百家姓》，共計單姓444個，雙姓60個。 這樣就簡單多了，五百乘以一百八十萬再乘以四（從二個字的名字到五個字的），沒多少了。 怎麼找呢？出現一個姓，就查後面一個二個三個四個字？好像可以更簡單的。 於是我又想到一個辦法，大家數情況下，人名都會是個主語，而且出現在句子的最前頭，比如「王小二推開門……」這樣的句子，那我衹要查每句話的第一個字是不是一個姓氏不就行了？是的話，再看接下的字，不是就直接忽略過去。 那麼，要是出現「門沒有鎖，王小二推開門……」這樣的句子怎麼辦呢？很簡單，把所有的斷句都當作單句不就成了，也就是說不管是在逗號後面、分號後面、問號感嘆號還是別的符號後面，一律當作句首好了。 這時，perl語言的優美就體現出來了，看圖。 你不用去管第三第四句，而第一句，就是把所有的其它符號都當作句號來對待，第二句是移除所有的引號。你試想一下，用word做替換要多少操作多少時候？而在perl裡，就是這麼奇奇怪怪的二句就夠了。 具體的編程，我就不說了，簡單的思路是這樣的：如果句首是姓氏，把姓氏加上後面一二三四字的組合記個數，當重複的次數超過一定值的時候，就認為這是個姓名，再看圖。 圖中的10就是我設定的一個值，當它超過10的時候，就顯示出來。這段程序也很優美，而且超經典，它叫「hash的列表」，是衹有perl才能簡單完成的操作。 結果的顯示很簡單，就是每個被「認作」姓名的組合在句首出現了多少次，這時發現了象下圖那樣的東西。 「都」是一個姓，全書中沒有姓「都」的人，然而作者的行文中有大量的「都是」、「都要」之類的詞語，那很簡單，既然沒有姓「都」的，那把「都」從我的《百家姓》去掉好了。為了防止第六本中出現姓「都」的來，我不是直接去掉，而是設了個被「去掉」的姓的列表，原來的不去動它，就像下圖。 但是有的姓，不能去掉，就像下面這張圖，「冷著臉」明顯不是個姓名，但「冷緗」的確是書中的人物，那就衹能保留下來，再手工剔除。 還有一個問題，看圖。 「梁興」是書中的一個人物，然而「梁興看」、「梁興想」分想出現了十幾次，都被噹噹作人名了，於是我就把這些不常會在姓名中出現的動詞去掉了。再見識一次perl的優美吧，就是下面這麼簡簡單單的一句話，就完成了。 程序就這麼編完了，在總耗時六秒的運算中，程序找出了819位符合「假設」的人名。 還有一個小小的毛病，看圖。 這裡的六個人其實衹有三個人，所有的雙名都有這個問題存在，其實衹要再比對一次就可以了，這個不難，但還是沒法判斷出「周大」與「周大哥」是不是同一個人，所以我乾脆就手工挑揀了。…

I use Picasa a lot even Google stopped developing it.  I put the Picasa folder on Desktop so it can be replicated by iCloud which makes that I can have…

Perl XML FAQ Version 1.1中文版 by Jonathan Eisenzopf由邵宛澍翻譯 Credits 感謝Clark Cooper, Matthew Sergeant, Enno Derksen, Ken MacLeod, Rob Cameron, Asakura Hiroshi以及Wanshu Shao(邵宛澍)對此FAQ作出的奉獻. Overview 這份FAQ包含了通過Perl使用及操作XML的信息. 如果有任何的糾錯或添加信息要求,請直接發電子郵件給 eisen@pobox.com. 這份FAQ可以在http://www.perlxml.com/faq/perl-xml-faq.html找到. Asakura Hiroshi為這份FAQ建立了一個日語譯文,可以在http://db-www.aist-nara.ac.jp/xml/perl-xml-faq-j.html找到, Wanshu…

Note of baking calculator project – number 4 Today, learnt more of Perl/Tk and worte a small tool for the project.

Note of baking calculator project – number 3 I’m continuously learning Perl/Tk by reading the book O’Reilly Mastering Perl/Tk, I finished the second chapter today which talks about the Geometry…

Perl and Unicode I continued reviewing Perl this morning; more and more things came back. I read the Chapter 15 Unicode of O’Reeilly Programming Perl and found some useful links.…