12月11日上海顶尖极客沙龙(TopGeek)- 硅谷著名极客Mochimedia的Bob,微软、百姓网、盛大的专家演讲

TopGeek会议基本情况

会议时间:2010年12月11日 13:00-18:00
地点: 上海静安区(具体地址确认时候通知)
与会人数:40人
人员层次级别:5年以上工作经验的开发人员,经理和总监等。
会议形式:4个精彩主题演讲,每个45分钟,30分钟介绍和自由讨论时间;

演讲人简介:Bob,著名休闲游戏广告公司MochiMedia的CTO,为Python语言包中Json核心开发者,还用erlang高效率地开发了mochiweb并发Web服务器系统。也是JavaScript开源程序Mochikit的开发者。
博客:http://bob.pythonmac.org/

议题二 “百姓网的网速优化之路”  约45分钟
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Yslow,PageSpeed,CDN 加速,双线机房,BGP, 第三方监控,页面缓存……如果你们有几百人的团队,相信所有东西都会被仔细研究,可如果你的人手和资源有限又真的很想提高网站访问速度,怎么办?在过去三 年里,我们仅有十人的技术团队在不断地监控和优化网站访问速度上做了很多的尝试,这里和大家分享下我们的些许心得。
演讲人简介:虞冰,百姓网资深工程师,自百姓网成立之初加入公司,近几年一直致力于提高网站速度和架构的稳定性。
议题三 “微软云计算平台的性能探讨(ServiceBus部分)”  约45分钟
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主 题简介:云计算是微软及全球各大IT巨头大力投入的领域,是确定未来IT格局的一步重要落子。微软的云计算平台,主要包括Windows Azure,SQL Azure以及App Fabric几个部分。这次的Topic将主要覆盖App Fabric的开发部分,介绍基于Service Bus的应用开发架构,对于性能问题的解决之道,以及开发过程中常见问题的探讨与分享。

演讲人简介:鞠强,微软企业客户现场服务部资深解决方案专家。主要方向是.NET平台的trouble shooting以及Performance tuning,包括IIS、MOSS和SQL Server等。

议题四 “Capistrano/Hudson在Java Web构建部署中的实践”  约45分钟
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主题简介:Capistrano是Ruby on Rails事实上的部署管理标准,Hudson是开源持续集成工具中的皎皎者,当两者在Java Web应用构建中相遇,将会产生怎样的火花?敬请期待。

演讲人简介:唐力群(twitter: @crazycode),盛大在线研究员,十余年Java企业应用、互联网应用开发和技术管理经验,Linux/Ruby忠实用户,热衷于提高团队工作效率的工具、技术。
本次会议完全免费。

Android之父Andy Rubin:生而Geek

如今,Android及它的绿色小机器人标志和苹果iPhone一样风靡世界,掀起了移动领域最具影响力的风暴。创造这一奇迹的人,叫Andy Rubin(安迪·罗宾),Google工程副总裁,Android开发的领头人。

早年岁月

Andy Rubin1963年生于纽约州Chappaqua镇,父亲是学心理学的,经营一家电子玩具直销公司。销售样品拍照放进销售目录之后,就属于小Andy的了,他的房间满是各种最新的电子玩具。反复拆装这些玩具是他最爱做的事情之一。他的Geek基因由此种下。

大学毕业后,他加入以光学仪器知名的卡尔·蔡司公司担任机器人工程师,主要从事数字通信网络。后来他还曾经在瑞士一家机器人公司工作,工作得很开心。然而,一个偶然事件改变他的一生。

1989年,Andy到开曼群岛旅游,清晨独自在沙滩漫步时遇到一个人可怜地睡在躺椅上——他和女朋友吵架,被赶出了海边别墅。Andy给他找了住处。作为回报,这位老兄答应引荐Andy到自己所在的公司工作。原来,此人是正处在第一个全盛时期的苹果公司的一名工程师。

不平凡的硅谷经历让Andy Rubin在工程师主导的苹果公司可以说是如鱼得水,桌面系统Quadra和历史上第一个软Modem都是他的作品。他也不忘展示一下自己的Geek本色:对公司的内部电话系统进行了重新编程,伪装CEO打电话给人事,指示要给自己组里的工程师同事股票奖励。当然,信息部门免不了来找他的麻烦。

1990年,苹果的手持设备部门独立出来,成立了General Magic公司。两年后,Andy认定这个领域一定大有作为,选择加入。在这里,他完全融入到公司全身心投入的工程师文化中。他和同事们在自己的小隔间上方搭起了床,几乎24小时吃住在办公室。他们开发的产品是具有突破性意义的基于互联网的手机操作系统和界面Magic Cap,在市场上也曾经取得短暂的成功,1995年公司甚至因此上市,而且第一天股票实现了翻番。但是好景不长,这款产品太超前了,运营商的支持完全跟不上,很快被市场判了死刑。

此后,Andy Rubin又加入了苹果公司员工创办的Artemis Research,继续吃住在办公室,追逐互联网设备的梦想。这次,他参与开发的产品是交互式互联网电视WebTV,创造了多项通信专利。产品获得了几十万用户,成功实现盈利,年收入超过一亿美元。1997年,公司被微软收购。Rubin也随之加入,雄心勃勃地开始了他的超级机器人项目。他开发的互联网机器人在微软四处游荡,随时记录所看所闻。不料,有一天控制机器人的计算机被黑客入侵,激怒了微软的安全官员。不久,Andy离开微软,在Palo Alto租了一个商店,与他的工程师朋友们继续把玩各种机器人和新设备,构思各种新产品的奇思妙想。这就是Danger的前身。

创办Danger并担任CEO的过程中,Andy完成了从工程师到管理者的转变。更为重要的是,他和同事一起找到了将移动运营商和手机制造商利益结合起来的模式,这与iPhone非常类似。但是,公司的运营并不理想,Andy接受董事会的决定辞职,并有些失望地离开了公司。Danger后来被微软收购,2010年这个部门发布了很酷但是很快失败的产品Kin系列手机。

Android传奇

2002年初,还在Danger期间,Andy Rubin曾在斯坦福大学的工程课上做了一次讲座。听众中出现了Google的两位创始人Larry Page和Sergey Brin。互联网手机的理念深深打动了Page,尤其是他注意到Danger产品上默认搜索引擎是Google。

离开Danger后,Andy曾再次隐居开曼群岛,想开发一款数码相机,但是没有找到支持者。他很快回到熟悉的领域,创办Android,开始启动下一代智能手机的开发。这次的宗旨,是设计一款对所有软件开发者开放的移动平台。2005年,Andy靠自己的积蓄和朋友的支持,艰难地完成了这一项目。在与一家风投洽谈的同时,Andy突然想到了Larry Page,于是给后者发了一封邮件。仅仅几周时间,Google就完成了对Android的收购。接下来的故事,已经载入史册。

Andy Rubin是典型的Geek文化的代表,在他硅谷半山别墅里,从视网膜扫描门禁到世界上最贵的门铃,创意无所不在。他是那种既喜欢电焊枪,也着迷编写程序,并擅长业务战略的奇才。他今年47岁,传奇还在继续。

Google 对 Facebook 说:你不给我你的数据,我也不给你我的!

看来 Google 真的看 Facebook 不爽了?他们的行动远不止挖走了 Facebook for Android 的作者,他们最近还偷偷修改了 Google Contacts API 的使用条款,其中最明显的变化就是:如果你使用我的 API 读取用户的联系人,那么你也得开放你的联系人 API 给我看!

简单来说,当你注册一个新的 Facebook 之类的社会化网络服务时,他们都会让你输入 Google 用户名和密码,这样你就可以一下子在 Facebook 里面把你的 Gmail 联系人找出来加为好友。但是如果按照新的 API 使用协议,Facebook 再这么做就不行了,因为他们耍赖,有去无回 —— Facebook 从来不允许用户导出他们的好友信息,即使他们前段时间高调发布的数据下载功能也仅仅是允许你下载你传到 Facebook 上的照片,视频等等,所谓联系人导出只给你一个好友名字列表,没有任何联系方式,这叫哪门子联系人?其实 Facebook 的用心非常清楚,他们不让你把 Facebook 的关系带到其他的社交网络:要么你在 Facebook 玩,要么就到别处重头再来。可以说 Facebook 的这种做法和  Google 倡导的“数据解放”完全是背道而驰的。

当然 Facebook 这么干不是针对 Google 一家,twitter 在今年早些时候曾经推出新功能允许用户找到自己 Facebook 上好友的 twitter 帐号,但是没过多久这个功能就被 Facebook 给屏蔽掉了,并冠以冠冕堂皇的理由:twitter 太多次调用了他们的 API,直至今日这个服务还没有恢复。

水果公司也吃过 Facebook 的亏,乔帮主在今年9月的发布会上兴致勃勃的给大家演示着从 Facebook 导入好友到 Ping 里面,但是等大家真正用上后发现根本找不到这个功能:很显然,Mark 同学看到这个发布会后作出了一个非常艰难的决定,屏蔽来自 Ping 的 API 请求

这么看来 Google 的这个行动有点为大家出气,拼个你死我活的意思。不知道最终结果是 Facebook 妥协还是 Google 让步?还是说微软会发布一个劝架补丁。。。?

通过Python得到一张图片或logo的主要颜色

看到一篇博客Pick the dominant colour from a logo using Python,一段代码实现了该功能, 效果还不错, 我把代码稍微完善了一下, 方便测试 🙂

python pick_dominant_color.py -f xxx.gif

[cc lang=”python”]#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import colorsys
from PIL import Image
import optparse

def get_dominant_color(image):
“””
Find a PIL image’s dominant color, returning an (r, g, b) tuple.
“””

image = image.convert(‘RGBA’)

# Shrink the image, so we don’t spend too long analysing color
# frequencies. We’re not interpolating so should be quick.
image.thumbnail((200, 200))

max_score = None
dominant_color = None

for count, (r, g, b, a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):
# Skip 100% transparent pixels
if a == 0:
continue

# Get color saturation, 0-1
saturation = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)[1]

# Calculate luminance – integer YUV conversion from
# http://en.wikipedia.org/wiki/YUV
y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 131072) >> 13, 235)

# Rescale luminance from 16-235 to 0-1
y = (y – 16.0) / (235 – 16)

# Ignore the brightest colors
if y > 0.9:
continue

# Calculate the score, preferring highly saturated colors.
# Add 0.1 to the saturation so we don’t completely ignore grayscale
# colors by multiplying the count by zero, but still give them a low
# weight.
score = (saturation + 0.1) * count

if score > max_score:
max_score = score
dominant_color = (r, g, b)

return dominant_color

def main():
usage = ‘usage: %prog -f filepath’
parser = optparse.OptionParser(usage)
parser.add_option(‘-f’, ‘–filepath’, dest=’filepath’, help=’-f filepath’, type=’string’)
(options, args) = parser.parse_args()
if options.filepath == None:
parser.error(‘must has -f option!’)
try:
img = Image.open(options.filepath)
except:
print(“can not open the file”)
return

print ‘#%02x%02x%02x’ % get_dominant_color(img)

if __name__ == ‘__main__’:
main()[/cc]

35 个你也许不知道的 Google 开源项目

Google是支持开源运动的最大公司之一,它们现在总共发布有超过500个的开源项目(大部分都是利用它们的API来完成),本文将列举一些有趣的开源项目,其中很可能有不少你不知道的哦。

文本文件处理:

Google CRUSH (Custom Reporting Utilities for SHell)

CRUSH是为命令行或shell scripts处理特定文字数据而制作的一系列工具,这里有指南

C++库和源代码:

Google Breakpad

一个开源的多平台崩溃报告系统。

Google GFlags

Gflags是一个命令行标记的处理库,它可以替代“getopt()”,其内置对C++的支持比如string。指南在此

Google Glog

Glog库可执行应用级的日志,提供基于C++式的日志API,可用于Linux、BSD和Windows。指南见此

Google PerfTools

这个工具可让开发创建更强大的应用程序,特别是那些用C++模版开发的多线程应用程序,包括TCMalloc, heap-checker, heap-profiler 和cpu-profiler。指南见此还有这里

Google Sparse Hash

非常节省内存的hash-map。指南见此

Omaha – Google Update

Omaha,也就是Google Update,它可以保证你的软件随时升级到最新版本,目前很多Windows下的Google软件都是用Omaha升级的,包括Google Chrome和Google Earth,当然你也可以用于自己的应用程序。指南看这里还有这里

Protocol Buffers

Protocol Buffers是一种可扩展编码序列数据的方式,Google在几乎所有内部RPC协议和文件格式都使用了Protocol Buffers。指南见此它可以用于很多语言而且被一些IDE所支持,比如NetBeans

互联网:

Google Code Pretiffy

这是一个Javascript模块和CSS文件,它可以让HTML页面里的部分源码高亮显示,支持C/C++, Java, Python, Ruby, PHP, VisualBasic, AWK, Bash, SQL, HTML, XML, CSS, JavaScript, Makefiles和部分Perl,不支持Smalltalk和所有的CAML。例子见此

SpriteMe – easy “CSS spirtes”

SpriteMe使你可以更轻松的创造CSS Sprites(俗称雪碧……)就是把网站要用到的图片都堆在一张图片里,用CSS控制调用哪个区域。它有一个自己的官网在这里

Redacisaurus

Reducisaurus是一个压缩CSS和JS文件的网络服务,基于YUI压缩算法,运行于App Engine。

JaikuEngine

JaikuEngine是一个运行于App Engine的微博系统,由jaiku.com运营。要查看移动客户端的源码可以看这里这里还有介绍

Selector Shell

Selector Shell是一个基于浏览器的测试工具,它可以让你看到CSS在不同浏览器里的样式,用Javascript写的,你可以在这里测试

Google Feed Server

Google Feed Server是一个开源Atom发布协议服务,基于Apache Abdera框架,允许开发者快速为当前数据源(比如数据库)配置feed。指南见这里这里

Melange, the Spice of Creation

这个项目的目标是创建出一个适合开源贡献流程的框架,比如Google Summer of Code TM (GSoC)项目。使用这个框架你就可以用Google App Engine来运行Google Summer of Code项目,和其它类似项目比如Google Highly Open Participation TM Contest和GHOP。指南见此

NameBench

它可以查找最快的DNS服务器给你的电脑用,在Mac OS X、Windows和UNIX系统下都有命令行也有用户界面可以帮你测试,这是Google工程师用20%自由时间写出来的。

Rat Proxy

一个半自动化的大型被动网络应用安全审查工具,专为精确的探测而优化,文档在此

TopDraw

Top Draw是一个图形生成程序,使用简单的文字脚本,基于JavaScript编程语言,Top Draw可以创造出非常复杂和有趣的图形。支持Mac OS 10.5以上系统,使用XCode开发。

etherpad

开源的EtherPad,这是一个基于网络的实时合作文档编辑器,这个项目主要是为了演示代码而开发,帮助那些想在自己服务器部署Etherpad的人使用,这里有如何安装的指南。EtherPad使用JavaScript、Java和Comet服务器来建造实时协作服务。

Chromium

Chromium是开源版的Chrome浏览器,Chromium的目标是建立一个新一代的强大网络应用程序,它与Chrome有很多不同之处。这里有指导如何在Linux上编译Chromium

V8 Google’s open source JavaScript engine

V8是Google的开源JavaScript引擎,用C++写成,用于Chrome浏览器之上。V8使用ECMAScript的ECMA-262 第三版可运行于Windows XP、Vista、Mac OS 10.5和使用IA-32或ARM处理器的Linux。V8可独立运行也可嵌入到任何C++程序里使用,这里有指南

Chromium OS

Chromium OS是开源版的Chrome OS操作系统,提供快速、简单而安全的网络体验,源码在此

Android

Android是第一个免费、开源而且可完全自定义的移动平台,提供完整的堆栈:一个操作系统、中间件和重要的一用应用,它包含丰富的API可以让第三方开发者开发出强大的应用程序。

MySQL工具:

Google MySQL Tools

各种管理、维护和改进MySQL数据库性能的工具,由Google编写,包括:

  • mypgrep.py:一个类似pgrep的工具来管理MySQL连接
  • compact_innodb.py:可导出和重载所有表格的密集型innodb数据文件

Google mMAIM

mMAIM的目标是对MySQL的监控和分析更简单,且可以和任何环境整合使用。它可显示主/从同步状态,一些性能状态,可以返回大量“show”命令的状态等等。

其它:

Stressful Application Test (stressapptest)

Stressful Application Test试图让来自处理器和I/O到内存的数据尽量随机化,以创造出模拟现实的环境来测试现在的硬件设备是否稳定,Google就在使用它,现在是Apache 2.0许可,这里有介绍安装向导指南

Pop and IMAP Troubleshooter

它用于诊断并解决客户端到邮件服务器的连接问题。

OpenDuckBill

Openduckbill是一个Linux下简单的命令行备份工具,可用于监视文件/目录在有变化后是否标记为备份,并传输这些变化到本地备份目录、远程NFS导出分卷或是用rsync命令导出到远程SSH服务器。见安装向导

ZXing

ZXing(发音类似Zebra crossing)是Java的开源多格式1D/2D条码图像处理库,目的是使用内置在手机上的摄像头拍照并对条码进行解码,而不必与服务器通讯,它被用于Android系统。这里有向导支持的设备列表

Tesseract OCR Engine

Tesseract OCR引擎是1995年UNLV Accuracy测试的前三名之一,在1995和2006年之间它的进展不大,但依然是当前精度最高的OCR引擎。这个源码可读取二进制、灰阶或彩色图片 并输出文字,内置一个TIFF阅读器可读取非压缩的TIFF文件,增加libtiff后也可读取压缩图片。指南问答

Neatx – Open Source NX server

Neatx是一个开源NX服务,类似NoMachine公司商业的NX服务。NX协议比VNX更强大,它们的区别主要在:

  • NX是X11客户端所以不会发送位图
  • NX可兼容X、VNC和Windows版的Remote Desktop
  • NX可缓存数据
  • NX安装简单

另外一个可选的项目可以看看Google的FreeNx

PSVM

它是这个文件的代码,这是一个SVM的“支持所有核心”的版本,可多机并行运行,实例见此

GO

Google开发的新编程语言,谷奥有报道

The Google Collections Library for Java

这是一系列与Java 5以及更高版本有关的库,Google花钱给买过来了。

Google styleguide

每个主流的开源项目都有它自己的向导形式,比如一系列的演示代码。如果这些代码都按照“Style”的形式来演示,会更友好。

via http://www.guao.hk/posts/35-google-open-source-projects-you-probably-do-not-know.html

用意念发微博

2009年的愚人节,在著名的微博客网站twitter上,一个叫做uwbci的ID发了一条很短的讯息:USING EEG TO SEND TWEET。翻译过来就是“使用脑电图来发送微博”。很不起眼,甚至有点不完整,但这个句子的出现却是意义非凡。它意味着发送这条简讯的人并没有使用他的手指,而是全凭着脑子“想”,就把一句话送到了互联网上让大家都看到。玄乎吗?呵呵,可这真不是愚人节的玩笑。

这个网名叫uwbci的小伙子是美国威斯康辛大学的一个博士生,专业是研究大脑和计算机的接口。“接口”的意思,就是一个转换渠道,把大脑的活动探测出来并转换成计算机能够处理的信息。这是一项很新的技术,顾名思义,可以通俗地理解成“读脑”。这同时也是综合性很高的一个交叉学科,因为无论是对大脑活动的探测,还是用计算机来进行数据分析,背后的原理都艰深复杂,需要各个领域的杰出智慧进行通力合作。

脑电波本身算不上很神秘的东西。上上个世纪,人们就知道大脑中的神经元是会放电的。这些电和爱迪生用来点灯的电从物理学上看并没有本质区别,但是用处却大 相径庭。平日里发电厂制造的是一种能源,我们用它来做饭、洗衣、听歌、打游戏,大夏天的把温度降低。可是大自然在我们脑子里铺设的神经元“电网”,却不是为了提供能量——靠电池翻跟头的那是限量版变形金刚。我们脑中的电流是用来传递信息的,脑电波就是不同大脑区域进行对话的语言。电信号从一个神经元流向另一个神经元,千变万化却又有章可循;神经元和神经元之间还经常合作,激发出电流同步震荡。从单个神经元的对话,到神经元小团体的协调,再到大片的脑区活动,个中机制和细节,组成了一片最美的科学迷雾。我们的各种感觉:看见的、听见的、触到的,都转换成电信号的形式被大脑所理解、分析,然后再生成指挥我们运动的电信号,让我们的机体对外界做出反应。听懂大脑的语言,就懂了灵魂的秘密。

于是研究大脑就是一组非常有挑战性的解码游戏,不想赢的科学家不是好科学家。在近百年的历程中,人们靠着杰出的智慧和想象力设计了各种 实验,一点一点地摸索挖掘。早期被拿来开刀的是猴子,从它们身上人类学到了感官系统运作的许多基本原理。后来技术发展了,可以在人类的头皮上布置灵敏的电极,用无伤害的方法捕捉传到头皮表面的信号。更晚一些出现了磁共振这 个时髦玩意儿,不用开颅就可以定位活跃的脑区。时至今日,人们已经可以利用电场和磁场来准确追踪神经活动在时空上的变化。这样我们就能对高级的意识活动, 比如记忆、情感、注意力以及数学能力等等进行探索。那我们快掌握大脑的编码方式了么?坦白从宽,与其说当下的各种测量方法有助于解开谜底,倒不如说它们更好地帮助我们理解 了谜面儿,这是通向谜底的第一步。密码的“相貌”日渐清晰,啼竹琴音已然奏响,只可惜俞伯牙还在路上。

而工程师们早就坐不住了,跳出来 说,缺了俞伯牙咱就不开演唱会了吗?呵呵——这,就是工程师的可爱之处。和穷究“为什么”的科学家不同,他们更关心的是“怎么样”。在这场解码大战中,有 人敏锐地嗅到了人脑控制电脑的可行性方案。其中的逻辑是简单又直白:某个现象若高度重复就成为一条规律,应用这些规律就能实现很多发明,即使背后的原因不 明。这就像是我扔一万对铁球,它们全都同时落地,那么第一万零一对铁球也很有可能同时落地。虽然我不知道它们为什么同时落地,但实验显示这是一条可高度重 复的自然规律。那么下次看见别人扔铁球,我就敢朝他大喊,它们肯定同时落地!

遵循着这个逻辑,一些能够进行信号整理比对的脑机接口出现了。早期的时候人们尝试在一些脑部创伤的病人体内植入电极,然后在电极上连接电子芯片。首先让病人努力的“想”一件具体的任务,比如让屏幕上的小箭头移到特定的位置去。这时电极所处的脑区就会放电,放电的信号特征被记录下来,输送给电脑。电脑上的程序就指挥屏幕上的小箭头移到想要的位置。

在进行了上述的训练之后,电脑中保留了病人的脑电记录。在平时的生活中,病人可以想各种各样的事情,但那些电信号和电脑记录的都不匹配,所以电脑不会做出任何反应。而一旦病人想要移动屏幕上的小箭头了,就出现了匹配的信号,电脑就被“激活”,指挥小箭头开始移动。

电极上连接的芯片使这一过程更加“智能化”。它可以对信号进行一定的分析,同时经过与病人配合训练,使分析的准确度达到一定水准,就能够识别病人的意图。这一类电极加芯片的界面通常放置在大脑运动皮层上面,使得脊髓或脑干受损的病人能够直接向芯片发出运动指令,指挥外接的机器臂或者轮椅完成任务。

到了电脑的计算能力大幅提高的今天,非植入性的脑机接口也开始蓬勃发展。开头提到的威尔森用来发微博的脑电图就是其中一种。这一类界面不需要往大脑内部插电极,是完全无创伤型的,在普通人身上也可以使用。它的原理是根据在人头皮附近探测到的电场或磁场的变化来对人的大脑活动进行整体判断。这种判断也是通过信号匹配来进行的,但不像芯片类接口那么直接。它是先采集了各个探头的数据,然后把它们整合,经过抽象的数学处理提取出有意义的部分。计算机用来比对的,就是抽象之后的这部分数据。这对数据的分析量要求更高一些。这么说吧,脑电图一秒钟内记录的数据量以兆字节来计算,而一部电影DVD也就700兆左右。就是说,两小时电影的数据量只够脑电图来记录上700秒的——那才够发几条微博啊?

没关系,要不怎么说脑机界面靠的是交叉学科的威力呢。脑科学家遇到的瓶颈,计算机人士负责解决。威尔森在他的微博上也介绍了他们在使用的最新计算设备——图形处理器(GPU)。这是个时髦玩意儿,平时人们最常听见的电脑里边管计算的部件叫做CPU,中央处理器。而GPU的前身是管图像显示的,俗称显卡的部件。近年有公司前瞻性地看到了GPU具有的计算潜能,投资开发出可以编程的显卡,并把它和CPU关联起来,成为了一种特殊的GPU计算模式。利用这种模式,威尔森他们得以高效率大规模地分析头皮表面各个位置传来的数据,使大脑和电脑的实时互动成为可能。

脑机接口最早和最直接的受益者当属那些失去了运动能力的病人。脑干中风、肌肉萎缩性侧面硬化病(ALS,就是霍金得的那种病)等等,都有可能导致患者丧失一切和外界交流的能力。话不能说,身体不能动,但脑子却还是清醒得可怕。就算是为了拯救一个被封锁的灵魂,脑机接口的研究也是值得的。

好在事实并非全都那么沉重。已经有公司开发出了基于非植入式脑机接口的游戏,在脑门上绑一条带子,你就可以控制桌上的小球来回滚动,还可以和同伴展开“意念大战”。此外也有研究小组邀请小学低年级的同学走进磁共振实验室,利用脑机接口来帮助那些静不下来的孩子学习集中注意力。老师们应该对这个项目举双手支持吧!至于要到哪天,屏幕前的你才能像威尔森那样用意念来上网,我相信不会太久。如果要加上一个期限,我希望是……十年,好不好啊?

转自:http://songshuhui.net/archives/44787.html