授人以鱼不如授人以渔。
1， 了解背景
如下几个方式作为备选：
www.dianping.com
www.douban.com
www.google.com/search?keyword=(xxx 攻略)

shortcut:当然，最好就是拉一个当地人，这个效率快，最靠谱。

2， 学习good case
Google搜索一些“xxx 几日游”，看看人家是大致如何安排行程的

3， 基于人家列出的一些东东，排出一些自己打算去的景点以及该景点星级
挑选方法如下：
总体Rule：自然风光大于人文景点（人文景点都是后来人标的，最不靠谱）
Rule A：大家都说好看，5分；
Rule B：爱国主义教育基地，基本不考虑，1分；
Rule C：根据风景区等级标，5A=>5分；依此类推；
Rule D：根据dianping的评分数标
Rule E：根据douban的expert调整
Rule F：根据攻略或者当地人讲解，调整
Rule G：仍然不明确的，搜索图片，实际看看情况

4， 挑出景点后，然后根据景点的地域划分区域，根据游玩天数进行调整
5， 其他方面
a) 时间。其实攻略可以在后面在查，关键是确定自己的游玩时间
假是有限的，景点是无限的；
b) 行：订来回火车票或者飞机票
c) 住：如果图简单，找如家或者7日这类连锁酒店即可
d) 吃：dianping或者攻略上找评价好的，重点需要找旅游点有特色的
e) 购物：这个基本不重要，有钱啥地方不能买啊，有taobao呢

青岛之行：

Pre：
1，提前定好
T25（22：48-次日07：38）
D56（17：10-22：48）4号线23点10分后收车，所以下车后需要抓紧。
这样两班车基本能保证游玩的时间，并且基本不影响工作和生活。
2，定好入住酒店
此次问了当地人，订了如家太平角店。此地交通方便，地方热闹。虽然价格要贵20块左右，还是很值得。

3，花了2个晚上按照上述方法查攻略

4，工具
最好能有gps（能保证很多地方步行），能上网的手机(可以随时查公交，查好吃的店儿)，将所有资料打印好（有ipad，笔记本亦可）

具体行程：
D1：07：38青岛-栈桥-小青岛-鲁迅公园-康有为故居-八大关（公主楼，元帅楼，花石楼）-入住如家-奥帆中心-美达尔-中山公园

一出青岛，就看到青岛的老火车站，在旁边的永和豆浆一阵狂吃后，就前往栈桥，风很大，真恨当初没把帽子带出来，有马上买帽子的冲动（但是看了一下周围的人，带帽子的算少数，于是估计过一会就适应了，忍住没买。事实证明这个决定是正确的，因为后来太阳公公一出来，就暖和了）
到了栈桥，很多海鸥，非常美，拿着相机一阵狂卡，第一次用上了kx的快速连拍模式。上了长焦，又一阵狂拍。Anyway，相机不行，水平也不行，以数量取胜！（后来才知道，我们来的时候正好，因为海鸥饿了一夜，所以才这么欢腾，过了这回，就飞得离人远远得，不搭理你了）
一路上，N多人拉我们上船玩，一律忽视。
然后依依不舍地离开了栈桥，前往小青岛。尽管评价一般，但是比较是青岛的一个特色，又看了一下是4颗星，还有学生票可买，于是就上了。小青岛原本是一桌孤岛，后来才修了一个大坝，可以上去。大坝上，风很大，也可以看到海军博物馆（爱国主义教育基地，军事爱好者可以去瞧瞧）的潜艇和军舰。
再次从大坝回到“陆地”，进入鲁迅公园（比较有特色的公园，沿着海边走），很多礁石，然后在路边摊吃了烤的鱿鱼，这个是青岛的特色，也不贵，5刀，10刀就搞定。一路走，一路吃的感觉很好。可以enjoy与小商小贩bargain的乐趣，同时也可以和他们聊聊，了解一下线路以及景点的具体情况，这都是你正常游玩不会了解到的。
从鲁迅公园出来，前往康有为故居。这类故居，一般可玩性并不高，除非就是对某人特别感兴趣，可以去瞧瞧。康有为故居只是顺路，所以去顺便逛逛，只是看了一下外面。一到交费的地方，一问门票，我们就退出来了，穷人看不起名人，受不了爱国主义教育啊。
然后前往八大关，到了饭点，之前研究了一下只有一个破麦当劳，没法在那里吃了点垃圾食品，谁让人家的食品相对干净呢。
饭后，小休了一下，前往八大关。八大关大概有三个点（公主楼，元帅楼，花石楼，山海关路一堆小别墅）。找公主楼就找了老半天，最好才发现就在眼前，已经改成了医院。整体来说，就花石楼还是不错的，并且可以上到楼顶，“远眺”一下周围的景色。青岛的八大关不建议多玩，相当一般，就沿着山海关路走一下即可，浪费了我们的太多时间，与天津的五大道不具可比性。
然后就一路前往如家。之前在如家就预定了特惠大床房，但是中途如家通知这个分店的大床房是地下，于是要求换，店员推荐商务大床房，问了一下大床房有无，答曰有之，于是换成了大床房。真是运气好啊，本来就要预定大床房，是因为之前预定的时候没有大床房，才换成特惠大床房的，所以正好。
（YY Everyday：如家特惠大床房，大床房，商务大床房有什么区别？答曰：特惠的是跟老婆出来玩住的，大床是跟女朋友出来玩住的，商务大床房是跟情人，小蜜，二奶，以及广大的从业人员玩住的）
入住后，发现时间还早，之前有人在推荐奥帆中心看帆船，之前一路走过来，脚也有点累了，于是打车前往。去了之后很是失望，出了一根火炬，啥都没有。于是慢慢悠悠地散步到美达尔烧烤吃晚饭去了。果然是价格实惠量又足，一堆狼吞虎咽后，才100来刀。
饭后，去中山公园晃了一下，看看花灯下樱花，一波的饭后散步的人群，风很大，没多久就回到了住处。

D2：06：00 崂山一日游（八水河-上清宫-瑶池-太清宫-华严寺-仰口-太平宫-仰口沙滩-海岛渔村）
交通：去程（一疗-304-流沙），回程（仰口-110-浮山所）。110公交发车间隔较长，需要关注一下。
Ps：完全没有必要打车或者包车去，青岛交通很发达，并且也是往外面走，也不堵车，便宜，又舒适。

崂山景点：
崂山一共有这样几个景区：流清，太清，棋盘石，仰口，巨峰，北九水。
流清，太清，棋盘石，仰口沿着海边，有青岛的特色。
巨峰重点在于爬山，4月的时候有杜鹃花
北九水据说也很不错，只是要到雨水季去比较靠谱。
外地人一般选择流清-仰口线路，官方也是这么推荐的。

早上一早起床，304到了大河东客服中心，购买崂山景区票（包含景区大巴）。到八水河下车，就开始爬山到去龙潭瀑和上清宫。龙潭瀑在我们去的时候水很小，完全就是龙王小便池。上清宫的那根古树不错，上千年，树中藏树，然后形成整体。不过惊奇的是，外壳也还活着。上清宫很小，基本没啥开头，不过门票倒也便宜，5刀。在那里吃了碗崂山凉粉。反正整个一路都是边走边吃，补充体力，又可以休息。
然后顺着垭口到了瑶池，瑶池比较便宜，也遇到了2对应该是已经退休的青岛本地夫妇，大声唱歌，吹着口琴，甚是惬意。他们告诉我们，可以考虑在这里住一夜，然后看看日出啥的。此次游玩，非常有感触的就是青岛人民群众很热情，非常友好，让人如沐春风。
然后就一路下山到太清宫。太清宫据路上的卖东西的婆婆说很一般，原话是“如果钱多得少得慌，就去看看吧”。我们一看自己钱包，判断出自己肯定不是有钱淫，于是就没进去了。同时也告诉我们，我们想去的崂山头和边上的一堆景点，自己走路去是不靠谱的。同时还了解到，崂山景区管理处把崂山这样分成了好几个地方，大家都不爬山了，人流少了很多，他们的生意难做了，钱都被政府的收走了。
太清宫在海边，三面环山，风景甚好，于是乎我们上了把游艇，出海看看了景色，那景色更是灰常灰常漂亮。
蓝天，白云，云在山后
青山，绿海，海波风动
春风，红花，花笑人笑
华严寺的历史似乎没有太清宫久（曾经还有一段道家佛家之争，让人想起了西游记），很多政府新修的景点也很扯，完全属于YY之作。到华严寺也是一堆堆的旅行团，大部分人都属于跟着导游走的人，我们也顺便小趁了一把导游，然后就自己找寺庙的生僻处看风景了，一个角落的花很是特别，很漂亮。
华严寺出门后，前往仰口。仰口重点在于沙滩。但是我们还是小爬了一会山，看了一下太平宫，然后就看到打雷了，于是马上看看天象，马上要下雨了，我们就赶紧往山下走，去沙滩上闪了几张，就上了110公交。
回到市区就到评价最好的海岛渔村吃海鲜，味道不错，也比较透明公平，当然价钱也比较不错。-_-!

D3：08：00 啤酒博物馆-基督教堂-迎宾馆-天主教堂-火车站
早上晚点起床，毕竟最后第一天，第二天也要上班，行程也不是很紧张了。
本来要去一个店吃虾饺，结果我们去得太早了，还没有，于是又找了家冒牌的永和，吃了早饭，然后查了公交，前往啤酒博物馆。
啤酒博物馆的门票不便宜，50刀，遇到一个正在练习的导游，于是乎我们就一起走，她边给我讲边练习，我们也顺便听听了。A馆讲历史，B馆是讲制作过程。会分别送两杯啤酒，一杯原浆，一杯纯生。有一个醉酒屋比较有意思，利用了人的心理学方面的东东。
基督教堂比较漂亮，可惜不能进去。
迎宾馆也是非常漂亮的一个景点。之前青岛是被德国所管理，这个是之前的德国总督住处，所以号称去了这里，就不用去看德国家庭的装饰了。几个特色：每个屋的壁炉都不一样，地板也不一样，吊灯也不一样，设计也非常精巧。比如轻轻即可打开的窗户，只有大人才能打开的枪柜，可叠的板凳，明暗抽屉，旋转抽屉等。
在迎宾馆里面玩得比较久，出来之后，看到时间比较紧张，于是打车前往了天主教堂，其实搞错了。天主教堂基本没什么玩，所以完全走路过去，风景很好，有很多的老的建筑，很有特色。并且我都一直认为，要了解这个城市，就得多走路， ：）
天主教堂全是一堆拍婚纱的，我们闪了几张后，时间还剩余了1个多小时，于是再次散步到栈桥，想再去看看海鸥，可惜这些家伙已经酒饱饭足，不再理我尔等。
然后就是踏上火车，回家啰。

剩下就是上图了。

1. A* search algorithm
Graph search algorithm that finds a path from a given initial node to a given goal node. It employs a heuristic estimate that ranks each node by an estimate of the best route that goes through that node. It visits the nodes in order of this heuristic estimate. The A* algorithm is therefore an example of best-first search.
2. Beam Search
Beam search is a search algorithm that is an optimization of best-first search. Like best-first search, it uses a heuristic function to evaluate the promise of each node it examines. Beam search, however, only unfolds the first m most promising nodes at each depth, where m is a fixed number, the beam width.
3. Binary search
Technique for finding a particular value in a linear array, by ruling out half of the data at each step.
4. Branch and bound
A general algorithmic method for finding optimal solutions of various optimization problems, especially in discrete and combinatorial optimization.
5. Buchberger’s algorithm
In computational algebraic geometry and computational commutative algebra, Buchberger’s algorithm is a method of transforming a given set of generators for a polynomial ideal into a Gröbner basis with respect to some monomial order. One can view it as a generalization of the Euclidean algorithm for univariate gcd computation and of Gaussian elimination for linear systems.
6. Data compression
Data compression or source coding is the process of encoding information using fewer bits (or other information-bearing units) than an unencoded representation would use through use of specific encoding schemes.
7. Diffie-Hellman key exchange
Cryptographic protocol which allows two parties that have no prior knowledge of each other to jointly establish a shared secret key over an insecure communications channel. This key can then be used to encrypt subsequent communications using a symmetric key cipher.
8. Dijkstra’s algorithm
Algorithm that solves the single-source shortest path problem for a directed graph with nonnegative edge weights.
9. Discrete differentiation
I.e., the formula f’(x) = (f(x+h) – f(x-h)) / 2h.
10. Dynamic programming
Dynamic programming is a method for reducing the runtime of algorithms exhibiting the properties of overlapping subproblems and optimal substructure, described below.
11. Euclidean algorithm
Algorithm to determine the greatest common divisor (gcd) of two integers. It is one of the oldest algorithms known, since it appeared in Euclid’s Elements around 300 BC. The algorithm does not require factoring the two integers.
12. Expectation-maximization algorithm (EM-Training)
In statistical computing, an expectation-maximization (EM) algorithm is an algorithm for finding maximum likelihood estimates of parameters in probabilistic models, where the model depends on unobserved latent variables. EM alternates between performing an expectation step, which computes the expected value of the latent variables, and a maximization step, which computes the maximum likelihood estimates of the parameters given the data and setting the latent variables to their expectation.
13. Fast Fourier transform (FFT)
Efficient algorithm to compute the discrete Fourier transform (DFT) and its inverse. FFTs are of great importance to a wide variety of applications, from digital signal processing to solving partial differential equations to algorithms for quickly multiplying large integers.
14. Gradient descent
Gradient descent is an optimization algorithm that approaches a local minimum of a function by taking steps proportional to the negative of the gradient (or the approximate gradient) of the function at the current point. If instead one takes steps proportional to the gradient, one approaches a local maximum of that function; the procedure is then known as gradient ascent.
15. Hashing
A function for summarizing or probabilistically identifying data. Typically this means one applies a mathematical formula to the data, producing a string which is probably more or less unique to that data. The string is much shorter than the original data, but can be used to uniquely identify it.
16. Heaps (heap sort)
In computer science a heap is a specialized tree-based data structure. Heaps are favourite data structures for many applications: Heap sort, selection algorithms (finding the min, max or both of them, median or even any kth element in sublinear time), graph algorithms.
17. Karatsuba multiplication
For systems that need to multiply numbers in the range of several thousand digits, such as computer algebra systems and bignum libraries, long multiplication is too slow. These systems employ Karatsuba multiplication, which was discovered in 1962.
18. LLL algorithm
The Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice reduction (LLL) algorithm is an algorithm which, given a lattice basis as input, outputs a basis with short, nearly orthogonal vectors. The LLL algorithm has found numerous applications in cryptanalysis of public-key encryption schemes: knapsack cryptosystems, RSA with particular settings, and so forth.
19. Maximum flow
The maximum flow problem is finding a legal flow through a flow network that is maximal. Sometimes it is defined as finding the value of such a flow. The maximum flow problem can be seen as special case of more complex network flow problems. The maximal flow is related to the cuts in a network by the Max-flow min-cut theorem. The Ford-Fulkerson algorithm computes the maximum flow in a flow network.
20. Merge sort
A sorting algorithm for rearranging lists (or any other data structure that can only be accessed sequentially, e.g. file streams) into a specified order.
21. Newton’s method
Efficient algorithm for finding approximations to the zeros (or roots) of a real-valued function. Newton’s method is also a well-known algorithm for finding roots of equations in one or more dimensions. It can also be used to find local maxima and local minima of functions.
22. Q-learning
Q-learning is a reinforcement learning technique that works by learning an action-value function that gives the expected utility of taking a given action in a given state and following a fixed policy thereafter. A strength with Q-learning is that it is able to compare the expected utility of the available actions without requiring a model of the environment.
23. Quadratic sieve
The quadratic sieve algorithm (QS) is a modern integer factorization algorithm and, in practice, the second fastest method known (after the number field sieve, NFS). It is still the fastest for integers under 110 decimal digits or so, and is considerably simpler than the number field sieve.
24. RANSAC
RANSAC is an abbreviation for “RANdom SAmple Consensus”. It is an algorithm to estimate parameters of a mathematical model from a set of observed data which contains “outliers”. A basic assumption is that the data consists of “inliers”, i. e., data points which can be explained by some set of model parameters, and “outliers” which are data points that do not fit the model.
25. RSA
Algorithm for public-key encryption. It was the first algorithm known to be suitable for signing as well as encryption. RSA is still widely used in electronic commerce protocols, and is believed to be secure given sufficiently long keys.
26. Schönhage-Strassen algorithm
In mathematics, the Schönhage-Strassen algorithm is an asymptotically fast method for multiplication of large integer numbers. The run-time is O(N log(N) log(log(N))). The algorithm uses Fast Fourier Transforms in rings.
27. Simplex algorithm
In mathematical optimization theory, the simplex algorithm a popular technique for numerical solution of the linear programming problem. A linear programming problem consists of a collection of linear inequalities on a number of real variables and a fixed linear functional which is to be maximized (or minimized).
28. Singular value decomposition (SVD)
In linear algebra, SVD is an important factorization of a rectangular real or complex matrix, with several applications in signal processing and statistics, e.g., computing the pseudoinverse of a matrix (to solve the least squares problem), solving overdetermined linear systems, matrix approximation, numerical weather prediction.
29. Solving a system of linear equations
Systems of linear equations belong to the oldest problems in mathematics and they have many applications, such as in digital signal processing, estimation, forecasting and generally in linear programming and in the approximation of non-linear problems in numerical analysis. An efficient way to solve systems of linear equations is given by the Gauss-Jordan elimination or by the Cholesky decomposition.
30. Strukturtensor
In pattern recognition: Computes a measure for every pixel which tells you if this pixel is located in a homogenous region, if it belongs to an edge, or if it is a vertex.
31. Union-find
Given a set of elements, it is often useful to partition them into a number of separate, nonoverlapping groups. A disjoint-set data structure is a data structure that keeps track of such a partitioning. A union-find algorithm is an algorithm that performs two useful operations on such a data structure:
Find: Determine which group a particular element is in.
Union: Combine or merge two groups into a single group.
32. Viterbi algorithm
Dynamic programming algorithm for finding the most likely sequence of hidden states – known as the Viterbi path – that result in a sequence of observed events, especially in the context of hidden Markov models.

　　Daniel Lemire在看到这个名单之后，列出了他心中的Top 5：

* Binary search is the first non-trivial algorithm I remember learning.
* The Fast Fourier transform (FFT) is an amazing algorithm. Combined with the convolution theorem, it lets you do magic.
* While hashing is not an algorithm, it is one of the most powerful and useful idea in Computer Science. It takes minutes to explain it, but years to master.
* Merge sort is the most elegant sorting algorithm. You can explain it in three sentences to anyone.
* While not an algorithm per se, the Singular Value Decomposition (SVD) is the most important Linear Algebra concept I don’t remember learning as an undergraduate. (And yes, I went to a good school. And yes, I was an A student.) It can help you invert singular matrices and do other similar magic.

首先大家看一下出现在优酷首页的新闻视频：

李刚父子痛哭道歉

看过lie to me的同学都知道，人在10分钟之内就可能撒三次谎，人的语言可以伪装，但是细微的表情，行为和动作是难以伪装的，通过这些小细节的判断可以知道一个人他内心的阵势想法和情感是怎么样的。虽然没有lightman那么专业..但是看李刚父子在镜头前哭泣认错的时候，直觉就觉得很不对头。
（这可是一个活生生的现实教材啊..)

废话不多说。下面是我的一些看法，欢迎大家讨论

细节一：李刚儿子的前额眉心内角在刻意皱起

Lightman说：当一个人悲哀、苦恼、痛苦和有负罪感时就会有这样的表情，而且只有不到15%的人能假装出这种表情。任何一种表情如果持续的时间超过10秒钟或5秒钟，大部分可能是假的。

大家细心可以发现，从视频的0:50到1:12左右，李刚儿子其中有几次前额皱起，而且超过10s的有几次，甚至你可以感觉到他在尝试维持这种眉心皱起来保持“痛苦”“自责”的表情。真正痛苦自责的人也会出现眉心皱起的表情，但是李刚儿子确是在使用肌肉表情用力，来达到眉心皱起的效果。

但这是很失败的，因为大家看到这样的表情心里不是同情，怜悯的心里反应，而是感到不自在，甚至别扭——你们的内心反应不会欺骗你们的。

细节二：揉眼睛

大家常识就知道，李刚儿子根本一滴眼泪都憋不出来，他用手去揉眼睛那里干嘛呢？

行为心理学认为，揉眼睛是不情愿的意思，即使一个天生的盲人，在被要求做他不想做的事情时也会下意识地揉眼睛。
而视频的1:08开始，李刚儿子在用很大的幅度在揉眼睛，以动作来“表演”自己在哭泣，痛哭，然而就是这关键的动作彻底出卖了他的虚伪。

lie to me里面就有很多通过动作来掩饰自己的真实表情的案例，但是这反而是适得其反。揉眼睛是伪装的典型动作。

细节三：声音和说话方式

人在说谎时，很难把谎言倒叙出来。他们会预先按顺序编好谎言。

大家留意李刚儿子的语言，他一直在语言上认错，但你会感觉到，他的语言似乎是编排好的，他的过于伪装的表情在显露出，他在搜索自己编排好的谎言。

lie to me里面说，　词语重复、声调升高都是说谎的表现。

按照李刚儿子脑中“本来设定好的道歉（谎言） ”，在镜头中说出来的时候，他的声调会产生变化，异于平常人或者痛苦的说辞。

大家听一下，因为他要迫不及待把自己的谎言说出来，导致他的声调越来越高，他的身体也会显得不自在，开始通过其他动作来排解，他想让自己撒谎的过程快点结束，以求解脱。

所以大家能看到在1:07s后，“我非常的自责…”已经开始有崩溃的嫌疑了..

还有，一般人在感到内疚自责，要道歉的时候，不会言过其实，而大多表示默认自己的罪状。李刚儿子反而欲盖弥彰了。

还有李刚儿子不自然的抽搐，显得刻意而别扭。

细节四：全过程一直闭眼，低头

有意准备撒谎的人知道自己的眼睛可能随时出卖自己，他们在媒体上暴露的时候，会尽量选择不面对镜头，眼睛更不会直视镜头。

李刚儿子试图用最轻松最保险的方法来掩饰——紧闭双眼，皱起眉心，哭泣，抽搐——这是外界对一般自责痛苦的人的表层认知。

但他的细微动作和表情完全地把他出卖了。

所以，我认为，李刚儿子在河北大学开车撞人后，内心是根本毫无歉意，一直到现今为止他都没有感到内疚，他会相信强大的父亲李刚会把事情摆平。

于是李刚同志就运用了他的公关策略，用感情武器来试图得到大家的同情。

于是他叫儿子现在拘留所尽情表演一番，自己也在媒体前卖弄一番，以求同情。

fs有同学说官员在镜头前作秀已经到了炉火纯青的地步了。其实哪有炉火纯青，李刚自己的拙劣表演比儿子好不了哪里去。

因为他从第一个动作，第一句话就已经露出尾巴了。

细节五：表情变化过于突然

从1：18开始，他是先低着头，叹一口气。（非长叹，而是有紧张情绪的叹气）然后头部略微摇动。
然后在后几秒内，大家要严重留意他的表情变化！

观察力足够的观众都能知道，他本来是面部无甚表情，但几秒内，他在尝试表现悲伤痛苦！

大家是不是觉得这个转折很熟悉！！

对了，《喜剧之王》大家看过没有，喜剧之王的片尾大家记得吗？导演叫周星驰表演各种表情那段视频大家有印象了没？

你们自己仔细看看，两者是否有异曲同工之处？

李刚同志，你入戏还蛮快的，也才几秒时间内就能拿出泪流满面的表情，不愧为影帝第二。

视频要准备录影了，先酝酿情绪

叹一口气（哎，儿子，爹今天得在全国人民面前为你表演，老子今天要豁出去了）

开始有前奏，眉心开始用力，前额内角开始突起，皱眉

脸部紧锁，五官聚合…（大家注意，他转头了，他开始觉得自己的表演没想象的那么好，他要回避，注意是转头不是低头。

可是李刚同志，你的高潮来得太快了…

他觉得这种表演难度实在太高了，于是拼命要进行掩饰，他双手的动作狠狠地把他出卖了。

伪装的经典表情。

喜欢看lie to me的能经常看到这个画面。
我掩
我掩
我揉

（大家严重留意1:42秒，那个轻微的动作，擦鼻子）

lightman说过，下意识地用手遮住嘴巴，表示撒谎者试图抑制自己说出那些谎话。有时候人们是用几个手指或紧握的拳头遮着嘴，但意思都一样。有的人会假装咳嗽来掩饰自己遮住嘴巴的手势。
触摸鼻子的手势一般是用手在鼻子的下沿很快地摩擦几下，有时甚至只是略微轻触。和遮住嘴巴一样，说话者触摸鼻子意味着他在掩饰自己的谎话，聆听者做这个手势则说明他对说话者的话语表示怀疑。

细节五：不断下意识摇头

不知道大家记不记得lie to me里面说过，摇头跟他的说话不一致的，就是属于有隐藏。

大家看李刚的这段，你会发现他有很多次不自觉的摇头，而且和他所说的话根本就不协调。摇头频率非常高。

证明他下意识在否定自己的话——他的大脑不断警醒：我在撒谎，我说的不是真的。

细节六：

眉心紧锁（还是三把锁）脸部肌肉用力。

而真正痛苦内心后悔的人是不需要如此紧张的用力的，而且大家发现李刚很不专业，有几次眉心忘了锁了，不自觉回到了放松状态。

最后急匆匆鞠躬道歉，拙劣表演落下序幕。

其实不用分析，根据大家的判断应该也能识别到他们父子是在做一场秀，通过表演来获取大家的同情，只不过这个表演太急促拙劣了。

“我爸是李刚。”

可怜是李刚儿子，从小在掌有大权父亲的庇荫下，从来不知道这个世界真实是怎样的。

他现在在拘留所还是认为，这个世界的规则就像他从小见到的那样，有一个权力大的父亲在，任何事情都能摆平，包括现在这么简单的一宗撞人案更是如此。
这个时间世界的规则不需要他遵守，他甚至可以随意修改。

今天李刚父子的所谓道歉视频竟然登在了优酷首页，我手贱点进去看了，不料看到这么恶心低劣的表演，李刚儿子撞人后的毫无悔意和蛮横态度让人发指，遂发这篇东西来表示一下愤慨。

如果中国司法不严惩李刚儿子，实在天理不容！

from http://www.douban.com/note/96832320/
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YY Every Day
话说在没看到此文之前，就严重觉得李刚说话很假，明显故意皱眉头。
但是也要公证地说，李刚说到儿子教育相关的事时，就非常诚恳和可信了。
建议打回重修《演员的自我修养》

D1
16个小时车程，23点到白山市。
一般来说，车上发生两件事情比较杯具。
one，生病发烧；the other，拉肚子。
于是我运气很好，两样都占全了。
如果还想象不出当时的惨象，
那么请思考一下，
残血主公刘备 pk 张飞内奸。

D2
由于预知天气有变，临时改变行程。
将D3去天池南坡的行程改到今天。
后2天的天气也证明了这个决定是多么的英明。
长白山天池必须晴天才能看。
一下雨，由于海拔高，路会结冰，会封山。
16点半赶上，天池确实很美美，很宁静。
然后很快就飘雪了，于是赶紧下山，否则就只能困在山上了。

D3
由于行程变化，决定不再去望天鹅。
偶向来对天鹅，日出，日落等不敢兴趣，
于是OK。
整体行程到二道河休整，路上风景很美。
虽然有雨，风景依旧。
吃朝鲜狗肉，还不错。

D4
又是一整天的雨，长白山北坡行程影响倒是不大。
但是风景很打折。
长白瀑布没看着，其他景色也是雾蒙蒙。
在长白瀑布下，温泉洗脚，很暖和。
话说下游正温泉煮鸡蛋，hoho
地下森林很pp，可惜照相水平有限，无法照出那美景。

D5
红叶林
人在其中，感觉倒是一般。
真不过照片出来，反而比较蒙人。
一滩死水，也能拍出梦幻。
有pp，也没真相啊。

D6
又是一天路程。
长春到北京，一路高速。
路上车祸遇到好几次。
进京原以为会大堵，一群人单反全准备好了，
结果运气不好，一点也没堵，顺利到了北京。

ps：路上遇到一群狐朋狗友，很是对味，算是bonus啦

发信站: 水木社区 (Wed Sep 8 11:59:55 2010), 站内

　　何小安是个28岁的大龄姑娘，她明年29岁，后年30岁，她会按照一年一岁的进度老下去，直到老得不能再老。

　　何小安只有155高，她小学六年级就有这么高了，她现在还这么高，可能以后不会再高了，但是老了后可能会再矮点。

　　何小安就上过一个重本，不是很有名的北京的大学，何小安可能以后会上个研究生，可能一辈子就只是个本科生了，因为何小安不认为自己能考得过政治课。

　　何小安就是个北京大企业的小小员工，何小安没很大的志向，其实何小安很多时候纳闷自己为啥没呆四川农村里做个农妇，好像大自然挺美的。可是何小安一想到，四川农村里有太多虫虫，她就觉得还是高楼大厦好哇，不用天天挠痒痒。

　　何小安还有个娘，她娘从来不催她找婆家，以前她娘是自信，认为她闺女有胳膊有腿，智商也不低，没道理没人要，就是村头那小侏儒不也嫁人了么？现在，何小安还死赖着不走，她娘是没辙，这将在外军令有所不受，况且何小安在她身边也不是怎么听话的。所以，她娘只好作罢。但她娘还是蛮聪明的，知道曲线逼迫，所以，就催着何小安双胞胎弟弟找对象，心想，小的都解决了，让你大的晃着丢人吧。何小安的弟弟是个孝顺孩子，但是孝顺归孝顺，找对象不是那么容易的啊，所以，无形中，这孝顺孩子也成了何小安的战友了，破天荒的。所以，何小安还是命好的。

　　何小安会做饭，擅长做一切需要放辣椒和不需要放辣椒的家常小菜。两种菜都不能少了花椒。所以，对自己的嘴唇和胃要求百分之百清醒的朋友都不爱吃她做的饭。所幸的是，何小安身边的狐朋狗友都是糊涂虫，所以，在被何小安征服了胃以后也就把友谊奉献给了何小安。可是，何小安明白，靠口腹之欲得来的友谊是不能长久的，所以，何小安也为自己找了些别的“朋友”-书啊，花啊，草啊。这些只有何小安能抛弃他们而何小安绝对不会被抛弃的朋友。所以，何小安还是个很聪明的人。

　　好吧，何小安自己就是这个样子的啦。现在说说何小安这个老大难青年想找的对象吧：

　　何小安想找个有爱心，有热情的人。你可能能发现何小安本人是个没怎么有良心的孩子，可是，何小安深知：己所不欲，勿施于人；己所不有，尽求于人。你有爱心，有热情，何小安就会觉得即使是阴天也是温暖的。

　　何小安想找个读过书，最好上过本科的人，因为何小安她要是找个没那么多文化的人，她偶尔冒出几个词你不懂，她会抓狂，有可能不给你做饭，有可能做饭的时候就放多了盐，或者给你饮料的时候加三聚氰胺。那是会出人命的。

　　何小安觉得你的年龄大于等于她就可以了，十岁为上限。何小安可能有点恋父，但是何小安还是更喜欢同龄人些些。何小安觉得你别高过175就行了，但是也要比何小安高。她有时候可能会戴帽子，不能仰望你的时候帽子就掉了，那样，再买帽子会花很多钱的；如果你跟她差不多高，她有天穿双高跟鞋，在你面前指点江山，激扬文字，你会受不了的。何小安没有房子，何小安觉得你没房子也可以，可以随心所欲地搬地方住，不过一定要有窗户的房子，她有时候很脆弱，需要多看见光明的世界。何小安觉得你没车也可以，有摩托车加分，电动摩托也能接受。何小安喜欢自然风，摩托车不耗体力又能在大自然里。哈哈

　　最后，何小安还有个要求，希望你不要有来自家庭和个人的要小孩的压力。何小安喜欢小孩，可是何小安不喜欢自己生小孩，何小安想到要把一个小孩养活还不能养成坏人就觉得天都要塌了，她可怜的小心脏承受不了。

　　就是这样了，这就是何小安以及她的要求了。如果你对何小安有兴趣，就给她写信吧：hexiaoan1212@163.com.何小安是脆弱的，要是有意见，希望心情好的你就善意地批评她一下；心情不好的你，就委婉地批评她一下。谢谢大家。

=====================================

Y同学

Y同学是在9.11号早上9.11分跟我搭上线的。他是一个很有想法，心思很缜密，然而也很简单可爱的人。我们就一些或简单或复杂的问题进行了或激烈，或委婉，或俏皮的讨论。邮件往来既有长篇累牍也有简短干洁。我约了Y同学12号晚上漫步我的大学，相见于西门外.Y同学长得非常秀气可爱，眼睛很大，还有点傻。他看见我说：你。。。漂亮啊！（太激动不记得原文了）听过不少的赞美，这句是最得我心的。hehe…..

Y 同学跟我畅游了我的大学所有的黑暗角落，我带的路。我们谈了些7788的事。哈哈，就是有话说。当然，不排除我本身就是个话痨。我充分发挥了自己讲冷笑话的天赋，所幸能够博得Y同学几多笑声，当然，不是那么有力的笑声，因为连蚊子都没感应到，把我们当食堂好生鱼肉了一番。呵呵。，我又充分了发挥自己的不认路的天赋，用了2个多小时把巴掌大的学校逛了一圈。然后，Y同学对敝校以及敝人的景仰就一起给予了大大的提升。哈哈。

夜游校园之后，心情非常激动。之后，Y同学跟我展开了些庸俗的活动：在MSN上打打闹闹，一起去电影院犯傻，一起去公园找乐子，一起找地混饭吃。我觉得很开心。Y同学之于我的世界，如同18号他来到我的楼下，煞那间雨霏俱开，芳华满地。我真的是太喜欢，用词让大家见笑了。。。。。、

Y同学是我见的第一个，也是唯一一个人。那日的相遇目光交汇时注定我的心和我的爱没办法呼叫转移。诚然，我需要更多时间来发现他更多的可爱抑或是不可爱之处，但是，我会认真去对待他，此身，此心，此生，此世，不离不弃。

致谢词

就不先谢祖国了，您一直都在我心里。
也不谢谢所有的V 了，这次你们真没帮上忙。
谢谢水木，谢谢大家给我的鼓励和支持。
谢谢我认识的大姑娘小媳妇们，当我偷偷发帖的事败露后，你们不仅没埋怨我，还组了个车队，打算接送我去相亲。我知道这么多年跟你们混把你们烦坏了。你们以及你们的家属处理我的决心有多强我都知道，我会更加努力不当大家的负担的。嗯
最后，谢谢Y同学，您用强大的爱心以及无敌的勇气收编了我，让我上能慰尊亲，中能安友人，下能树榜样于亲幼。我会珍惜爱护你，听你话，赚的钱除了被我花掉的都交给你。生活就是这样了，你就从了吧。

哦，Y同学也有几句话要发表下，呵呵：
感谢郭嘉，仰望星空，我泪流满地。。。。。。上天赐我小安，我必敝帚自珍。

最后祝大家佳节快乐，得偿所愿。谢谢。

查了查攻略，问了问童鞋，决定去如下几个点。
津门故里，南市食品街，瓷房子，五大道。

路线如下：
火车站（天津站[东]）- 世纪钟 – 梁启超故居 – 袁冯故居 – 金汤桥 – 津门故里 – 鼓楼 – 南市食品街 – 金街 – 瓷房子 – 五大道 – 火车站

6点的闹钟催醒1点才睡的Me，
麦片，蛋糕，牛奶
进肚！
相机，背包，老婆
带上！
Time To Go！

4分钟步行
14分钟公交
40分钟地铁
40分钟等待
34分钟城快
9点就已经到了天津。

出了火车站。

世纪钟：
很cool，很big的clock。
还在正常运行。

梁启超故居：
5块的门票，进去晃悠了一圈，也一般，没看出个啥。
不过话说梁启超童鞋还是挺牛的，发动过武装暴动。
清华的校训也来自他的话，“自强不息，厚德载物”
三个小孩是院士。

津门故里：
号称5A风景区，其实和各大城市的老街都差不太多。
里面有一个老庙子，有各种小吃。路上还遇到一个卖遥控飞机的，有点像骗子，（有托，拉到外面付账），没理睬，未知后话

南市食品街：
个人觉得也很一般，能吃的小吃，在津门故里也已经看到过了。
点评上找了一家饭店，也没吃出个啥，毕竟人少，点不了几个菜。

瓷房子：
一个很有特色的地方，房子周围全是瓷器，特牛x。
里面还到处有自愿捐款的地方，钱都装满了，还有5块的，口水ing。

五大道：
有一堆老的房子。在走完了成都道后，偶然在重庆道遇到了租自行车店，雪中送碳啊，心中那个happy。
骑上车，再逛五大道就舒服多了。
五大道的房子也是各有特色，可惜基本上都不能进去。外面也有很多pp的车车，有红色法拉利哟西。

一，买鱼争鱼

例行体检结束，某人血压偏低，于是商量着周末大鱼大肉一把，得好好补补。

周6上午出门，排骨1斤多，鲤鱼2斤，一堆食料被带回了家。

某人道：排骨和鲤鱼都交给她了，我负责洗碗。

我argue：让我做鱼吧（很久没做鱼的偶试图小try一下）

几番回合，某人不情愿地让步，让我做。

hoho，爷在厨房中的才华即将得到展现。

二，洗鱼

把鱼带回家中，放在盆子里，似乎还有一点生命。

想想人类真是残忍啊，先敲晕了人家，再刮鳞，开膛，破肚…..

废话少说，清鱼动工。

由于卖鱼的师傅不免毛躁，重新把鱼鳞，鱼肚，鱼鳃清理了一下。

又是一滩血水…..

咔咔咔，咚咚咚，

姜葱蒜一应具备。

上菜刀，很快鱼的两边都成了刀疤鱼

盐，料酒，姜蒜，淀粉附上，入味。

三，做鱼

放油，炒佐料，下鱼，加水，

很快一盘香喷喷的鱼就是出国了。

某人到了厨房，呆了一秒。

然后，

“用了这么多碗，让我怎么活啊”

“这鱼，太没卖相了，肯定很难吃”

我正欲解释（鱼多炸了一下，鱼大锅小，水多了点），某人又是一番言语

“让我最近半年都不想吃鱼”

“还不让我做鱼，你看你。”

说完，某人就

气冲冲地，

眼中含泪，

似受了莫大委屈地，

跑回了房间。

diang！diang！diang！

辛苦汗水白留了，

真是出师未捷身先死，唉

只有下次再找回尊严了。

四，吃鱼

不管咋说，这鱼还得吃，不能浪费了。

于是好言相劝，又是保证把下次的机会留给某人，

还附上吃完后吃碗，某人总算是勉强坐下吃鱼了。

第1口，某人吃了一小点鱼。

然后又紧接着吃了几口。

停了10秒，然后缓缓说了句，

“卖相虽然没有，但是味道还过得去”

。。。。。。

紧接着，就是一番狼吞虎咽。

别说鱼没了，连汤都只剩下几滴了。

五，论鱼

某人一句话惊天动地，

“今天鱼挺好吃的，我们今天晚上把明天的排骨吃了。

明天再去买一条鱼吧。”

见过不要脸的，

没见过这么不要脸的。

为留罪证，

留文以记之。

]]> http://laoyao.wordpress.com/2010/09/12/%e5%91%a8%e6%9c%ab%e5%90%83%e9%b1%bc%e8%ae%b0/feed/ 1 yy5come5go http://laoyao.wordpress.com/2010/05/02/zzjeffs-speech/ http://laoyao.wordpress.com/2010/05/02/zzjeffs-speech/#comments Sun, 02 May 2010 16:05:57 +0000 yy5come5go http://laoyao.wordpress.com/2010/05/02/zzjeffs-speech ]]>

however，观看blog之前，请先看看joe wong的演讲，见链接

http://you.joy.cn/video/1152462.htm

2010年4月1日，美国人Jeff（已入中国籍）受邀在人民大会堂由国务院举办的记者晚宴上做压轴发言，原定出席的Hu主席因临时有事缺席，由Wen总理代替。出席的包括中央电视台新华社凤凰卫视等媒体的记者和主持人。由CCTV1现场直播。

据 Jeff介绍：这篇演讲稿参考了黄西（Joe Wong）在美国RTCA晚宴的演讲。

我的名字是Jeff，但中国人都管我叫姐夫，这实际上是Xi 副主席的外号。玩笑归玩笑，各位领导请放心，我今天是准备替党说话的。

我在美国受的教育，谁不是呢？我的本科学习生涯基本上被中国留学生毁了，数学课上，我第一次知道了中国学生心算速度比我摁计算器还快。

我爸没什么文化，但他喜欢自学汉语，看一些稀奇古怪的中文书，7岁时有一天他问我：为什么驴是有户口的马？我想了半天问：什么是户口？

2003
年我来到中国，在当时最好的大学学习——南京大学，这不是个笑话。通过南京大学小百合bbs买了一辆二手自行车，我其实不会骑自行车，本来以为是中国制造的环保汽车，因为当时帖子里写的是“全景天窗，百公里油耗为0，无极变速，真皮座椅，适合城市郊区和山地各种道路。”

我们都希望自己的孩子长大后能当国家主席，所以让我儿子在家里说英语，在外面说中文。儿子问我为什么要学习两种语言呢，我说：儿子啊，以后当上了国家主席，你得用中文到处题词，然后用英文去美国催债。

从南京大学毕业后，我决定留在中国，因为我有一个特长回美国无法施展：翻墙。

为了加入中国国籍，就得参加政治学习班，课上会问很多问题，比如：什么是三个代表？我想了半天：于再清，严琦和朱军？

这几年为了更了解中国，我一直混迹与网络各大论坛，我觉得我摸到了在中国生存的窍门，那就是：不要相信网络上的任何事情——直到官方出来否认。

我看新闻上报道Hu主席经常要在中南海接见各国领导，我从不邀请任何人来我家做客，因为我买不起房子。我住在北京，这里出了个任志强，成天说房价太低，我觉得最近上映的一部电影是专门说他的：《无耻混蛋》。

Wen总理今天在场，我看过你去年接受CNN的采访，今天在这看到了你本人，我觉得在电视上时你的演技要好很多。

今天在座有很多政府官员，我自认跟你们是同行，因为我也保持着写日记的习惯。

这是我第一次上CCTV1，最爱看的就是你们的新闻联播，我无法忍受凤凰卫视有那么多插播广告，每次看到广告我就换台，再换回去都会错过锵锵三人行的一些对话，但是新闻联播不一样，无论我怎么换台，都能看完一条完整的新闻。

今晚受宠若惊能在这里演讲，为此精心准备了几个月，前几天我给国务院和Hu主席看了我准备的关于他的笑话，看了后他决定不来了，直接去美国讨论中美汇率问题了，听说这次又没奥巴马好脸色，我希望不是因为我的那几个笑话影响了他的心情。

Hu主席总被批评面无表情，我觉得比Hu主席表情更无情的就是发改委，Hu主席正出访美国，发改委在这个时候提高油价…

08年我终于成了中国人，感谢祖国。中国是世界上最好的国家，否则为什么世界上有最多的人选择它作为祖国呢！

我觉得人生啊，就像在跑步机上跑步，你可能累的够呛，但是别人眼里，你还在原地。

Hu
主席和Wen总理的经历给了我很大鼓舞，我觉得我也能当国家领导，因为他俩一个是学水利的，一个是学地质的，居然能坐到这么高的职位，我是学大气的，应该比他俩仕途更高。

你们可能要问我要是当选了有什么执政思想吗？改革开放三个代表还是和谐社会？你要知道，过去十年我每天都在想这个问题，我理解中国现在普通老百姓生活很疾苦，社会贫富差距很大，当选后，我的执政思想就是：Jeff(劫富)济贫。

如果当选，我不仅合法化地沟油，而且规定餐馆做菜必须用地沟油。你要知道我特爱吃川菜和火锅，但我又怕发胖，吃地沟油不会胖所以我照吃不误，但是最近的新闻报道吓到我了：有少部分的饭店用的不是地沟油!!!

除了生病自然死亡，这两年很多人离奇死于看守所，民怨很大，所以我当选后，将杜绝这种现象的产生，你还是会死，但我们不会对外宣布原因。

剩男剩女已成为很严重的社会问题，主要原因是互相看不上对方。我有个简单快速的解决办法，发展他们成为网评员，每个人都是五毛，两个人就能凑成一块了。不客气~~

外交问题上，我觉得在人民大会堂会见各国领导人，围成一圈后面坐着翻译，这么交谈收效甚微，我当选的话，就跟来访的政要在中南海三国杀，对于盟国来的人，我就无限给牌，对于敌国来的人，我就挂上诸葛连弩无限激将。

感谢国家，感谢党，感谢中央电视台，新华社，给我这至高的荣誉在此演讲，大家吃好喝好。

约翰.缅因卡恩——美军参联会总政治部组织部部长，两星少将（1957，
马里兰州人，美
国前总统克林顿幼子）

李斯特.肖恩.朋特——美国能源国际集团董事长、总经理兼美国国家电力公司副总经理
，
美洲电王（1959，前国务卿鲍威尔之子）

李斯特.肖恩.林达——美国电力国际有限公司执行董事兼总经理（前国务卿鲍威尔之女
）

朱
比特.云赖尔 ——美国国际金融公司总裁、董事（前国务卿黑格之子）

朱比特.伊安.
赖尔——美国花旗银行（香港）发展规划部总经理（前国务卿黑格之女）

温彻斯特.云肖恩——华盛顿Unihub公司总裁（国务卿希
拉里之子）

斯米恩——马萨诸塞Rockde集团总裁，2003美国百富榜第15名，福布斯第12名（妻子温
彻斯特.莱克斯布林，
国务卿希拉里女婿）

马斯纽约——美国军事科学院军史部研究员，美国青年联合会常委、华盛顿特区西城区
下陪衬议会议员，陆军准将
（1971，华盛顿的嫡孙）

莎奥华兹——原名詹.沙奥华，美国军事科学院博物部副部长兼任军事科学学会副秘书长
、两星少将
（1938，阿肯色州人；华盛顿之妻，刘易斯同母异父的妹妹）

马斯法纽——原马萨诸塞州民主党委副书记（1971-1976），北美联防
东北防区总牧师（
1941，华盛顿侄子，马斯林顿之子）

刘易斯.伊恩.詹——又名刘易斯.T，原阿肯色州小石城商业银行副行长
（1948，前总统
威尔逊三子）

刘易斯.伊乌安——美军总联勤部副总牧师，2000年晋升三星中将，36岁任肯塔基州副州
长
（1951，阿肯色州人；前总统威尔逊幼子）

刘易斯.福莱特——又名瓦恩琪茵，原华盛顿食品研究所所长、美国国内贸易部科技司司
长；1999.11.25，
国际星座局将蛇夫星座编号为 RA17H37M17S— D5’39’的星注上了“
瓦恩琪茵”的名字，以表彰她在食品学领域做出的贡
献。（1949，哥伦比亚大学营养教
育博士，前总统威尔逊三女）

刘易斯.特恩茵——联阿美利加集团和美利坚贸圣佳国际拍卖公司董
事长（1952，哈佛大
学商学院硕士，前总统威尔逊四女）

刘易斯.维姆因——原民主党路易斯安那州委常委、副州长、州下陪衬议会
副主席（193
8，前总统威尔逊侄子）

德恩.布什法昂——美国残疾人联合会主席（老布什之子）

德恩.兹法恩——
Four Brick集团总裁（老布什次子）

德恩.琳达——美国美术协会会员，美国油画研究院画家，韦斯特美术交流会会长（194
1，
堪萨斯州人，老布什长女）

德恩.娜恩——美国科技部副部长（老布什之女）

德恩.班尼亚恩——美国国际友好联络会副会长、
美加友好、和平与发展委员会副主席（
老布什之女）

乌克詹沙盎—— 美国钢铁工业协会副会长、民主党党委书记、king
Rays集团（香港）
名誉主席（老布什女婿、德恩琳达之夫）

詹姆宏——美国科学院科技开发局局长（老布什女婿、德恩娜恩之夫）

霍
普因——美国Poly集团公司副董事长、总经理，参联会总参装备部两星少将（两星少
将霍普.布伊奥之子，老布什女婿，德恩.班尼亚恩之夫）

德
恩.史安琪茵——原参联会总政治部平民工作部部长、两星少将（老布什同父异母的妹
妹）

李琪安姆因——美军战略导弹部队副司令员、
三星中将（老布什妹夫，德恩史安琪茵丈
夫）

兹恩.琪因瑞德
——美国副总统（1938，密西西比州人，原内政部长兹恩.希尔之子）

兹恩.琪因欧辛——美国军事科学院军事历史部部长、两星少将（兹
恩.希尔之子）

兹恩.琪因索斯——美军空军后勤部副部长、两星少将（兹恩.希尔之子）

兹恩.海史恩——参联会总参谋部办
公厅副主任、两星少将（兹恩.希尔之女）

伊文基恩森——民主党密苏里州委书记、美国总统内阁成员（1945，佐治亚州人；兹恩
.
斯德特凡恩的五世外孙；原宾西法尼亚州民主党委书记、重工机械部部长耶鲁基因之子
；母亲凡基茵是原华盛顿特区副市长；妻子詹恩士凯是原副国务卿、
国防部长、四星上
将詹恩.艾普因之女）

伊文琪昂森——原美国中央情报局（CIA）华盛顿分局某处长，1986年叛逃苏联（耶鲁基
因
之子）

希金普因——副总统，前佐治亚州民主党委书记（1953，内布拉斯加州人，前副国务卿
希约翰逊之子）

鲍波
希姆来——俄克拉荷马州民主党委书记、前商务部部长（1949，农阿华州人，前副
国务卿鲍波伊博之子）
]]> http://laoyao.wordpress.com/2010/04/14/zz%e7%be%8e%e5%b8%9d%e5%9b%bd%e4%b8%bb%e4%b9%89%e9%a2%86%e5%af%bc%e5%90%8e%e4%bb%a3%e4%bb%bb%e8%81%8c%e6%83%85%e5%86%b5/feed/ 1 yy5come5go http://laoyao.wordpress.com/2010/03/31/%e8%af%91%e6%96%87%e7%a8%8b%e5%ba%8f%e5%91%98%e8%83%bd%e5%8a%9b%e7%9f%a9%e9%98%b5-programmer-competency-matrix/ http://laoyao.wordpress.com/2010/03/31/%e8%af%91%e6%96%87%e7%a8%8b%e5%ba%8f%e5%91%98%e8%83%bd%e5%8a%9b%e7%9f%a9%e9%98%b5-programmer-competency-matrix/#comments Wed, 31 Mar 2010 13:12:16 +0000 yy5come5go http://laoyao.wordpress.com/2010/03/31/%e8%af%91%e6%96%87%e7%a8%8b%e5%ba%8f%e5%91%98%e8%83%bd%e5%8a%9b%e7%9f%a9%e9%98%b5-programmer-competency-matrix 繼續閱讀 →]]>

注意:每个层次的知识都是渐增的，位于层次n，也蕴涵了你需了解所有低于层次n的 知识。