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Kindle PaperWhite 电源键失灵/无法唤醒/无法点亮屏幕

今天园主的kindle抽风了,除了连上电脑以外,一律无法唤醒(没变砖)。首先猜测电源键坏了,然后上网搜...有人云需要80元去电脑城修,呜啊!这个pw才入手不到一年啊!果断先拆机看看什么情况(好吧,这已经是我第三个kindle了,前两个的尸体都被我拆过,然后彻底的寿终正寝了)。我心里边拆边默念,这一定是我拆的最后一个kindle...

Pw比以前的kindle好拆,前面的壳纯属装饰,硬粘上去的,用瑞士军刀最薄的刀片撬开一角就好了。然后一圈螺丝拧下来,嗯,顺利地脱掉后盖。咦,怎么没问题啊,没有零件掉下来啊,怎么触电源触板还是不能唤醒。正当我打算拆电池的时候,又开始网上搜,这次居然搜到了kindle paperwhite的唤醒套。咦,这货居然可以有唤醒套?然后果断去拿ipad唤醒皮套试试。依然无效。

垂头丧气的,继续搜。有人再秀如何DIY皮套,看了一眼原理大概是磁铁感应。还是不死心的去测试,发现ipad的皮套可以唤醒ipad,应该是有磁性啊。难道是不够强?于是满屋子开始找磁铁。一开始想找个废耳机的磁铁,后来睁眼一看,这不是还有几个冰箱贴嘛!果断拿过来试试。一、二、三!绕了一圈,kindle居然亮了!然后电源键恢复如初!

这是什么原理....想不通也懒得再去想了,大家类似的情况可以先找个冰箱贴试试。大概是白天kindle和ipad、笔记本、耳机之类裸奔混在一起,有磁性干扰,触发了什么机制?后面强磁铁干扰回去就好了?噗。

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最新的一些经济学研究趋势...

今天闲着无聊抓了一下NBER最近一年的working paper数据看看。众所周知,econ现在发表周期越来越长,一两年都算少的,三五年也挺常见的。虽然跟跟AER什么的也是个比较好的指向,但多少还是“旧”了一点。

NBER覆盖的研究范围还是蛮广的,大部分发表的paper都能在这里找到working paper版本,所以一时没想到更好的抓数据的来源:

Aging(AG)
Asset Pricing(AP)
Children(CH)
Corporate Finance(CF)
Development Economics(DEV)
Development of the American Economy(DAE)
Economics of Education(ED)
Economic Fluctuations and Growth(EFG)
Environmental and Energy Economics (EEE)
Health Care(HC)
Health Economics(HE)
Industrial Organization(IO)
International Finance and Macroeconomics(IFM)
International Trade and Investment(ITI)
Labor Studies(LS)
Law and Economics(LE)
Monetary Economics(ME)
Political Economy(POL)
Productivity, Innovation, and Entrepreneurship Program(PR)
Public Economics(PE)

抓了一番之后,基本关键词热度如下。一些太没有意义的我就调透明了。(个人很讨厌word cloud这种东西,所以还是选择了bar chart)

[3/19更新] 和Bing里面的key words match了一下。貌似信息多了一些。

key_word

虽然数目不代表质量,但至少能看出来有多少人在某个领域耕耘。最突出的就是health这里了,很高(钱很多)。然后还有很多研究trade和growth的。然后risk和finance好像也蛮多的,crisis好像也挺多。Labor和IO一直也是热热的。研究方法上,随机试验还是最亮的。

没有进一步分析那些作者在高产,下次搞个“抱大腿”趋势好了。

代码在这里:

grab_url <- c("http://www.nber.org/new_archive/mar14.html",
              "http://www.nber.org/new_archive/dec13.html",
              "http://www.nber.org/new_archive/sep13.html",
              "http://www.nber.org/new_archive/jun13.html",
              "http://www.nber.org/new_archive/mar13.html")

library(RCurl)
require(XML)

grab_paper <- function (grab) {
  webpage <- getURLContent(grab)
  web_content <- htmlParse(webpage,asText = TRUE)
  paper_title <- sapply(getNodeSet(web_content, path="//li/a[1]"),xmlValue)
  author <- sapply(getNodeSet(web_content, path="//li/text()[1]") ,xmlValue)
  paper_author <- data.frame(paper_title = paper_title, author = author)
  return(paper_author)
}

library(plyr)
paper_all <- ldply(grab_url,grab_paper)

titles <- strsplit(as.character(paper_all$paper_title),split="[[:space:]|[:punct:]]")
titles <- unlist(titles)

library(tm)
library(SnowballC)
titles_short <- wordStem(titles)
Freq2 <- data.frame(table(titles_short))
Freq2 <- arrange(Freq2, desc(Freq))
Freq2 <- Freq2[nchar(as.character(Freq2$titles_short))>3,]
Freq2 <- subset(Freq2, !titles_short %in% stopwords("SMART"))
Freq2$word <- reorder(Freq2$titles_short,X = nrow(Freq2) - 1:nrow(Freq2))
Freq2$common <- Freq2$word %in% c("Evidenc","Effect","Econom","Impact","Experiment","Model","Measur","Rate","Economi",
                                  "High","Data","Long","Chang","Great","Estimat","Outcom","Program","Analysi","Busi"
                                  ,"Learn","More","What")
library(ggplot2)
ggplot(Freq2[1:100,])+geom_bar(aes(x=word,y=Freq,fill = common,alpha=!common))+coord_flip()

### get some keywords from Bing academic
start_id_Set = (0:5)*100+1
require(RCurl)
require(XML)
# start_id =1
# 

get_keywords_table <- function (start_id) {
  end_id = start_id+100-1
  keyword_url <- paste0("http://academic.research.microsoft.com/RankList?entitytype=8&topDomainID=7&subDomainID=0&last=0&start=",start_id,"&end=",end_id)
  keyword_page <- getURLContent(keyword_url)
  keyword_page <- htmlParse(keyword_page,asText = TRUE)
  keyword_table <- getNodeSet(keyword_page, path="id('ctl00_MainContent_divRankList')//table")
  table_df <- readHTMLTable(keyword_table[[1]])
  names(table_df) <- c("rowid","Keywords"   ,  "Publications" ,"Citations")
  return (table_df)
}

require(plyr)
keywords_set <- ldply(start_id_Set,get_keywords_table)

save(keywords_set, file="keywords_set.rdata")

最后更新的部分代码。效率偏低,见谅。

### map keywords
load("keywords_set.rdata")
load("NBER.rdata")
keys <- strsplit(as.character(keywords_set$Keywords), split=" ")
require(SnowballC)
keys_Stem <- lapply(keys,wordStem)

#get edges 
edge_Set <- data.frame()
for (word in Freq2$word){
#   print(word)
  for (key_id in 1:length(keys_Stem)){
#     print(keys_Stem[[key_id]])
    if (word %in% keys_Stem[[key_id]]) {
      edge <- data.frame(keywords = keywords_set[key_id,]$Keywords, kid = word)
      edge_Set <- rbind(edge_Set,edge)}
  }
}

#edge_Set
require(ggplot2)
kid_freq <- as.data.frame(table(edge_Set$kid))
require(plyr)
kid_freq <- arrange(kid_freq, desc(Freq))

edge_Set_sub <- subset(edge_Set, kid %in% Freq2[1:100,]$word)
edge_Set_sub$keywords <- as.character(edge_Set_sub$keywords)
# edge_Set_sub$kid <- as.character(edge_Set_sub$kid)

link_keys <- function(x) {paste(x$keywords,collapse = ", ")}

linked <- ddply(edge_Set_sub, .(kid), link_keys)

show_keys <- merge(Freq2[1:100,],linked, by.x="word",by.y="kid", all.x=T)
names(show_keys)[5] <- "linked"

ggplot(show_keys[!is.na(show_keys$linked),],aes(x=word,y=Freq))+
  geom_bar(aes(fill = common,alpha=!common),stat="identity",ymin=10)+coord_flip()+
  geom_text(aes(label=substr(linked,1,200),y = Freq, size = 1),hjust=0)

 

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日常应用 网络新发现

网络图sigma.js框架初探

前两天鼓捣新网站的时候挖掘的利器,很酷的JS框架。2013-12-09 14_02_29-sigma.js _ a lightweight JavaScript graph drawing library之所以我对他这么欢喜,主要是这货是支持Gephi的...然后还实现了interactive graph...真的是夫复何求呀!Gephi有个插件Sigmajs Exporter,安一下即可。

这里主要记录一下用这个框架初期遇到的一些困难...感觉本身的tutorial写的不是特别好...浪费了我一些时间google什么的。

Hello World

Sigma.js首页有个特别简单的hello world例子,但实际测试并没有那么容易搞定。

Here is the minimal code to create an instance:

var sigRoot = document.getElementById('sig');
var sigInst = sigma.init(sigRoot);
sigInst.addNode('hello',{
  label: 'Hello',
  color: '#ff0000'
}).addNode('world',{
  label: 'World !',
  color: '#00ff00'
}).addEdge('hello_world','hello','world').draw();

主要的问题是完全不知道这东西应该怎么搞到一个静态的HTML网页中。Google了一下,终于找到一个本地可以成功run的例子

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学科交叉

所以各个学科之间就是这么相互交叉的么?...

2013-11-26 11_01_24-RosvallBergstromPNAS2008Full.pdf - Adobe Reader 2013-11-26 11_01_05-RosvallBergstromPNAS2008Full.pdf - Adobe Reader

source:2008 Maps of information flow reveal community structure in complex networks Martin Rosvall and Carl T. Bergstrom

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R+3D打印=可爱的网络模型

无意中刷feedly刷出来的...

small_3dprint-300x242这货居然是打印出来的...虽然大多数3D人偶神马的都很丑,这个网络模型倒是还可以看看的。貌似可以3D打印一些R会议纪念品什么的...

原文在此。作者用的是iGraph,然后在Shapeways上注册个帐号就好了。设计图vs实物图见下。

3D_and_blender