過了這麼多年我才懂，原來在我選擇了遠方的那一刻，你就已經是永遠的陌生人了。
《陌生人》 --蔡健雅
作曲：蔡健雅
填詞：姚謙
一朵雲能載多少思念的寄託
在忽然相遇街頭
當我們擦身而過 那短短一秒鐘
都明白 什麼都變了
一轉身誰能把感慨拋在腦後
在事過境遷以後
這段情就算曾經 刻骨且銘心過
過去了 又改變什麼
地球它又 公轉幾週了
(濃情愛戀 都已陌生了)
我不難過了 甚至真心希望你能幸福
當我了解 你只活在記憶裡頭
我不恨你了 甚至原諒你的殘忍理由
當我了解不愛了 連回憶都是負荷
我不難過了 甚至真心希望你能幸福
當我了解 你只活在記憶裡頭
我不恨你了 甚至感謝這樣不期而遇
當我從你眼中發現 已是陌生人了
我已是 陌生人了
8/19 。熱愛生命
《 熱愛生命》
我不去想是否能夠成功
既然選擇了遠方
便只顧風雨兼程
我不去想能否贏得愛情
既然鐘情于玫瑰
就勇敢地吐露真誠
我不去想身後會不會襲來寒風冷雨
既然目標是地平線
留給世界的只能是背影
我不去想未來是平坦還是泥濘
只要熱愛生命
一切，都在意料之中
--汪國真 , 《 汪國真詩選 》
---
《 假如你不夠快樂》
假如你不夠快樂
也不要把眉頭深鎖
人生本來短暫
為什麼 還要栽培苦澀
打開塵封的門窗
讓陽光雨露洒遍每個角落
走向生命的原野
讓風兒熨平前額
博大可以稀釋憂愁
深色能夠覆蓋淺色
--汪國真, 《 汪國真詩選 》
我不去想是否能夠成功
既然選擇了遠方
便只顧風雨兼程
我不去想能否贏得愛情
既然鐘情于玫瑰
就勇敢地吐露真誠
我不去想身後會不會襲來寒風冷雨
既然目標是地平線
留給世界的只能是背影
我不去想未來是平坦還是泥濘
只要熱愛生命
一切，都在意料之中
--汪國真 , 《 汪國真詩選 》
---
《 假如你不夠快樂》
假如你不夠快樂
也不要把眉頭深鎖
人生本來短暫
為什麼 還要栽培苦澀
打開塵封的門窗
讓陽光雨露洒遍每個角落
走向生命的原野
讓風兒熨平前額
博大可以稀釋憂愁
深色能夠覆蓋淺色
--汪國真, 《 汪國真詩選 》
8/12 。星空
有陰影的地方，必定有光
孤單時，仍要守護你心中的思念
那時候，未來遙遠而沒有形狀，
夢想還不知道該叫什麼名字。
我常常一個人，走很長的路，
在起風的時候覺得自己像一片落葉。
仰望星空，我想知道：
有人正從世界的某個地方朝我走來嗎？
像光那樣，從 一顆星到達另外一顆星。
後來，你出現了。又離開了。
我們等候著青春，卻錯過了彼此。
--幾米
http://www.jimmyspa.com/jimmy/jimmybookdetail.aspx?id=61
8/09 。灰色的彩虹
灰色的彩虹/范瑋琪
作詞：王雅君
作曲：范瑋琪
我從秋天等到 安靜的落葉
還不夠時間 倒帶想念
就像電影情節 最後完結篇
褪色的畫面 沒有笑臉
我的記憶搖晃著昨天 我還有感覺
一抬頭什麼都看不見 雨後的無言
紅橙黃綠我都找不到的晴天
從此 我們兩個世界
在灰色季節漸漸忘記你的一切
過幾年 我在原點
彩虹出現 而我再也找不到
-美麗的蝴蝶 偏偏飛不上天
對你的想念 再也寄不到
-你世界 地址是再見
---
8/08 。《 For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics》
From The New York Times/ August 5, 2009
http://www.nytimes.com/2009/08/06/technology/06stats.html?_r=3
By STEVE LOHR
“People think of field archaeology as Indiana Jones, but much of what you really do is data analysis,” she said.
Now Ms. Grimes does a different kind of digging. She works at Google, where she uses statistical analysis of mounds of data to come up with ways to improve its search engine.
Ms. Grimes is an Internet-age statistician, one of many who are changing the image of the profession as a place for dronish number nerds. They are finding themselves increasingly in demand — and even cool.
“I keep saying that the sexy job in the next 10 years will be statisticians,” said Hal Varian, chief economist at Google. “And I’m not kidding.”
The rising stature of statisticians, who can earn $125,000 at top companies in their first year after getting a doctorate, is a byproduct of the recent explosion of digital data. In field after field,computing and the Web are creating new realms of data to explore — sensor signals, surveillance tapes, social network chatter, public records and more. And the digital data surge only promises to accelerate, rising fivefold by 2012, according to a projection by IDC, a research firm.
Yet data is merely the raw material of knowledge. “We’re rapidly entering a world where everything can be monitored and measured,” said Erik Brynjolfsson, an economist and director of the Massachusetts Institute of Technology’s Center for Digital Business. “But the big problem is going to be the ability of humans to use, analyze and make sense of the data.”
The new breed of statisticians tackle that problem. They use powerful computers and sophisticated mathematical models to hunt for meaningful patterns and insights in vast troves of data. The applications are as diverse as improving Internet search and online advertising, culling gene sequencing information for cancer research and analyzing sensor and location data to optimize the handling of food shipments.
Even the recently ended Netflix contest, which offered $1 million to anyone who could significantly improve the company’s movie recommendation system, was a battle waged with the weapons of modern statistics.
Though at the fore, statisticians are only a small part of an army of experts using modern statistical techniques for data analysis. Computing and numerical skills, experts say, matter far more than degrees. So the new data sleuths come from backgrounds like economics, computer science and mathematics.
They are certainly welcomed in the White House these days. “Robust, unbiased data are the first step toward addressing our long-term economic needs and key policy priorities,” Peter R. Orszag, director of the Office of Management and Budget, declared in a speech in May. Later that day, Mr. Orszag confessed in a blog entry that his talk on the importance of statistics was a subject “near to my (admittedly wonkish) heart.”
I.B.M., seeing an opportunity in data-hunting services, created a Business Analytics and Optimization Services group in April. The unit will tap the expertise of the more than 200 mathematicians, statisticians and other data analysts in its research labs — but that number is not enough. I.B.M. plans to retrain or hire 4,000 more analysts across the company.
In another sign of the growing interest in the field, an estimated 6,400 people are attending the statistics profession’s annual conference in Washington this week, up from around 5,400 in recent years, according to the American Statistical Association. The attendees, men and women, young and graying, looked much like any other crowd of tourists in the nation’s capital. But their rapt exchanges were filled with talk of randomization, parameters, regressions and data clusters. The data surge is elevating a profession that traditionally tackled less visible and less lucrative work, like figuring out life expectancy rates for insurance companies.
Ms. Grimes, 32, got her doctorate in statistics from Stanford in 2003 and joined Google later that year. She is now one of many statisticians in a group of 250 data analysts. She uses statistical modeling to help improve the company’s search technology.
For example, Ms. Grimes worked on an algorithm to fine-tune Google’s crawler software, which roams the Web to constantly update its search index. The model increased the chances that the crawler would scan frequently updated Web pages and make fewer trips to more static ones.
The goal, Ms. Grimes explained, is to make tiny gains in the efficiency of computer and network use. “Even an improvement of a percent or two can be huge, when you do things over the millions and billions of times we do things at Google,” she said.
It is the size of the data sets on the Web that opens new worlds of discovery. Traditionally, social sciences tracked people’s behavior by interviewing or surveying them. “But the Web provides this amazing resource for observing how millions of people interact,” said Jon Kleinberg, a computer scientist and social networking researcher at Cornell.
For example, in research just published, Mr. Kleinberg and two colleagues followed the flow of ideas across cyberspace. They tracked 1.6 million news sites and blogs during the 2008 presidential campaign, using algorithms that scanned for phrases associated with news topics like “lipstick on a pig.”
The Cornell researchers found that, generally, the traditional media leads and the blogs follow, typically by 2.5 hours. But a handful of blogs were quickest to quotes that later gained wide attention.
The rich lode of Web data, experts warn, has its perils. Its sheer volume can easily overwhelm statistical models. Statisticians also caution that strong correlations of data do not necessarily prove a cause-and-effect link.
For example, in the late 1940s, before there was a polio vaccine, public health experts in America noted that polio cases increased in step with the consumption of ice cream and soft drinks, according to David Alan Grier, a historian and statistician at George Washington University. Eliminating such treats was even recommended as part of an anti-polio diet. It turned out that polio outbreaks were most common in the hot months of summer, when people naturally ate more ice cream, showing only an association, Mr. Grier said.
If the data explosion magnifies longstanding issues in statistics, it also opens up new frontiers.
“The key is to let computers do what they are good at, which is trawling these massive data sets for something that is mathematically odd,” said Daniel Gruhl, an I.B.M. researcher whose recent work includes mining medical data to improve treatment. “And that makes it easier for humans to do what they are good at — explain those anomalies.”
------
PHDPHDPHDPHDPHDPHDPHDPHDPHDPHDPHD......
http://www.nytimes.com/2009/08/06/technology/06stats.html?_r=3
By STEVE LOHR
MOUNTAIN VIEW, Calif. — At Harvard, Carrie Grimes majored in anthropology and archaeology and ventured to places like Honduras, where she studied Mayan settlement patterns by mapping where artifacts were found. But she was drawn to what she calls “all the computer and math stuff” that was part of the job.
“People think of field archaeology as Indiana Jones, but much of what you really do is data analysis,” she said.
Now Ms. Grimes does a different kind of digging. She works at Google, where she uses statistical analysis of mounds of data to come up with ways to improve its search engine.
Ms. Grimes is an Internet-age statistician, one of many who are changing the image of the profession as a place for dronish number nerds. They are finding themselves increasingly in demand — and even cool.
“I keep saying that the sexy job in the next 10 years will be statisticians,” said Hal Varian, chief economist at Google. “And I’m not kidding.”
The rising stature of statisticians, who can earn $125,000 at top companies in their first year after getting a doctorate, is a byproduct of the recent explosion of digital data. In field after field,computing and the Web are creating new realms of data to explore — sensor signals, surveillance tapes, social network chatter, public records and more. And the digital data surge only promises to accelerate, rising fivefold by 2012, according to a projection by IDC, a research firm.
Yet data is merely the raw material of knowledge. “We’re rapidly entering a world where everything can be monitored and measured,” said Erik Brynjolfsson, an economist and director of the Massachusetts Institute of Technology’s Center for Digital Business. “But the big problem is going to be the ability of humans to use, analyze and make sense of the data.”
The new breed of statisticians tackle that problem. They use powerful computers and sophisticated mathematical models to hunt for meaningful patterns and insights in vast troves of data. The applications are as diverse as improving Internet search and online advertising, culling gene sequencing information for cancer research and analyzing sensor and location data to optimize the handling of food shipments.
Even the recently ended Netflix contest, which offered $1 million to anyone who could significantly improve the company’s movie recommendation system, was a battle waged with the weapons of modern statistics.
Though at the fore, statisticians are only a small part of an army of experts using modern statistical techniques for data analysis. Computing and numerical skills, experts say, matter far more than degrees. So the new data sleuths come from backgrounds like economics, computer science and mathematics.
They are certainly welcomed in the White House these days. “Robust, unbiased data are the first step toward addressing our long-term economic needs and key policy priorities,” Peter R. Orszag, director of the Office of Management and Budget, declared in a speech in May. Later that day, Mr. Orszag confessed in a blog entry that his talk on the importance of statistics was a subject “near to my (admittedly wonkish) heart.”
I.B.M., seeing an opportunity in data-hunting services, created a Business Analytics and Optimization Services group in April. The unit will tap the expertise of the more than 200 mathematicians, statisticians and other data analysts in its research labs — but that number is not enough. I.B.M. plans to retrain or hire 4,000 more analysts across the company.
In another sign of the growing interest in the field, an estimated 6,400 people are attending the statistics profession’s annual conference in Washington this week, up from around 5,400 in recent years, according to the American Statistical Association. The attendees, men and women, young and graying, looked much like any other crowd of tourists in the nation’s capital. But their rapt exchanges were filled with talk of randomization, parameters, regressions and data clusters. The data surge is elevating a profession that traditionally tackled less visible and less lucrative work, like figuring out life expectancy rates for insurance companies.
Ms. Grimes, 32, got her doctorate in statistics from Stanford in 2003 and joined Google later that year. She is now one of many statisticians in a group of 250 data analysts. She uses statistical modeling to help improve the company’s search technology.
For example, Ms. Grimes worked on an algorithm to fine-tune Google’s crawler software, which roams the Web to constantly update its search index. The model increased the chances that the crawler would scan frequently updated Web pages and make fewer trips to more static ones.
The goal, Ms. Grimes explained, is to make tiny gains in the efficiency of computer and network use. “Even an improvement of a percent or two can be huge, when you do things over the millions and billions of times we do things at Google,” she said.
It is the size of the data sets on the Web that opens new worlds of discovery. Traditionally, social sciences tracked people’s behavior by interviewing or surveying them. “But the Web provides this amazing resource for observing how millions of people interact,” said Jon Kleinberg, a computer scientist and social networking researcher at Cornell.
For example, in research just published, Mr. Kleinberg and two colleagues followed the flow of ideas across cyberspace. They tracked 1.6 million news sites and blogs during the 2008 presidential campaign, using algorithms that scanned for phrases associated with news topics like “lipstick on a pig.”
The Cornell researchers found that, generally, the traditional media leads and the blogs follow, typically by 2.5 hours. But a handful of blogs were quickest to quotes that later gained wide attention.
The rich lode of Web data, experts warn, has its perils. Its sheer volume can easily overwhelm statistical models. Statisticians also caution that strong correlations of data do not necessarily prove a cause-and-effect link.
For example, in the late 1940s, before there was a polio vaccine, public health experts in America noted that polio cases increased in step with the consumption of ice cream and soft drinks, according to David Alan Grier, a historian and statistician at George Washington University. Eliminating such treats was even recommended as part of an anti-polio diet. It turned out that polio outbreaks were most common in the hot months of summer, when people naturally ate more ice cream, showing only an association, Mr. Grier said.
If the data explosion magnifies longstanding issues in statistics, it also opens up new frontiers.
“The key is to let computers do what they are good at, which is trawling these massive data sets for something that is mathematically odd,” said Daniel Gruhl, an I.B.M. researcher whose recent work includes mining medical data to improve treatment. “And that makes it easier for humans to do what they are good at — explain those anomalies.”
------
PHDPHDPHDPHDPHDPHDPHDPHDPHDPHDPHD......
7/07 。Fever103°
── read by Sylvia Plath
【Fever103°】
高熱103°
Pure? What does it mean?
純潔？這是什麼意思？
The tongues of hell
地獄之舌
Are dull, dull as the triple
遲鈍，鈍如三重之
Tongues of dull, fat Cerebus
舌附於遲鈍肥胖的塞伯斯身上
Who wheezes at the gate. Incapable
它在冥府的大門口喘息。無能
Of licking clean
舔淨
The aguey tendon, the sin, the sin.
寒戰的牛腱，罪惡，罪惡。
The tinder cries.
火種在泣訴。
The indelible smell
驅不散的氣味是
Of a snuffed candle!
撲鼻的蠟燭！
Love, love, the low smokes roll
親愛的，這低低的煙霧自我身上
From me like Isadora's scarves, I'm in a fright
飄出如伊莎朵拉的圍巾。我恐怕
One scarf will catch and anchor in the wheel.
有條圍巾會緊緊纏住輪子。
Such yellow sullen smokes
如此黃且陰鬱的煙霧
Make their own element. They will not rise,
自己衍生出元素。它們不會上昇，
But trundle round the globe
只是繞著地球滾動
Choking the aged and the meek,
使年老和溫馴的人窒息，
The weak
羸弱的
Hothouse baby in its crib,
溫室中的嬰兒在加欄的小床內，
The ghastly orchid
慘白的果園
Hanging its hanging garden in the air,
把空中花園懸掛於半空，
Devilish leopard!
兇殘的花豹！
Radiation turned it white
輻射使它變白
And killed it in an hour.
不到一個小時就斃命。
Greasing the bodies of adulterers
在通姦者的身上塗抹油脂
Like Hiroshima ash and eating in.
像廣島的灰燼，並且吞噬著。
The sin. The sin.
罪惡。罪惡。
Darling, all night
親愛的，整個晚上
I have been flickering, off, on, off, on.
我都閃爍不定，暗，明，暗，明。
The sheets grow heavy as a lecher's kiss.
被褥變得和色鬼的親吻同樣地沈重。
Three days. Three nights.
三天。三夜。
Lemon water, chicken
檸檬水，雞肉
Water, water make me retch.
汁，水汁使我嘔吐。
I am too pure for you or anyone.
我太純潔了不適合你或任何人。
Your body
你的身體
Hurts me as the world hurts God. I am a lantern─
刺傷了我就像世人刺傷了上帝。我是一盞燈籠──
My head a moon
我的頭是日本紙做的
Of Japanese paper, my gold beaten skin
月亮，黃金槌薄的皮膚
Infinitely delicate and infinitely expensive.
極其精美極其昂貴。
Does not my heat astound you. And my light.
我的熱度沒有嚇壞你嗎？還有我的光。
All by myself I am a huge camellia
獨處時我是株巨大的山茶
Glowing and coming and going, flush on flush.
閃爍且來回走動著，枝葉茂密。
I think I am going up,
我想我在上升，
I think I may rise─
我想我可以升起──
The beads of hot metal fly, and I, love, I
灼熱的金屬珠子飛著，而我，親愛的，我
Am a pure acetylene
是純潔的乙炔
Virgin
處女
Attended by roses,
由玫瑰守護著，
By kisses, by cherubim,
由吻，由帶翼的天使，
By whatever these pink things mean.
由粉紅色事物所代表的一切涵義。
Not you, nor him.
不是你，不是他
Not him, nor him
不是他，也不是他
(My selves dissolving, old whore petticoats)─
（我的自我逐漸瓦解，老妓女的襯裙）──
To Paradise.
飛向天堂。
-- Sylvia Plath(希薇亞‧普拉斯)
譯註：
伊莎朵拉即舞蹈家鄧肯。她在參加宴會出來後，踏上汽車，當汽車發動時，她頸上的長圍巾被捲進輪中，將她活活絞死。
6/14 。獨白
「我是俗麗且難居留的現前的一名囚徒，這時，一切形式的人類社會，都已經到達其循環的極致，再也無法想像社會可以有什麼新鮮的形式。而我從你的聲音裡，聽到了使城市存活的看不見的理由，也許，透過這些理由，已經死去的城市，將會復活」~卡爾維諾《看不見的城市》
這一個月以來幾乎每天完全重複一樣的事，起床，讀書，家教，晚餐，補習，看書，洗澡，上網，焦慮，睡覺，焦慮。間或穿插圖書館，誠品，咖啡店。除了買食物點餐之外，完全不需要開口說話。大多數的日子只吃一餐，而且固定吃一樣的餐廳的一樣的便當，間或穿插星巴克的抹茶拿鐵或鹹花生的蘋果派。單調循環的生活日復一日。
(考生的世界真是狹小。一樣的生活極致循環，沒有事就不用說話，幾乎像是停止了步伐似的。但我所包含的世界越變得那樣小，越變成靜止的東西，我越覺得我的世界好像充滿了奇妙的事物和奇妙的人。然後就自然地發展出幼稚的興趣，像是把剩下的飯菜排成笑臉; 或把競爭變成遊戲，像是為了跟隔壁裝用功的男生競爭下課也假裝用功查單字; 或從極低的笑點中得到樂趣，像是發現《明天過後》跟《Finding Nemo(海底總動員)》根本是同一部片 - -都是爸爸找兒子+環保議題。)
準備RE其實蠻快樂的，(雖然常常形單影隻的，)由於RE是考邏輯推理能力，而不是考僵化的修辭、外在的文法規則等。完全必須依據個人理性能力推理，所以準備RE是一種不斷的成長與進化的過程，而不是知識碎片的堆積。而且老方跟謝老師真的都是很有智慧的人，聽他們講課並不會讓我想依賴他們去達成些什麼，而是更明確地看到自己的不足，再感到一些焦急。「被寵壞是不行的，」驕傲也僅是一種奢侈的多餘。
我很快樂喔，只是有點淡淡的小桑心。張懸的那句歌詞一點都沒錯，「孤獨中的快樂不能用來解決失落。」有時候，仍然會感到荒蕪。
但仍得繼續下去。唯一能夠放鬆的時刻是騎腳踏車在都市裡穿梭的空檔，像是前幾天去補習的途中經過公園路，逆光看著日光下的行道樹時，突然有一種春日早晨陽光落在小葉欖仁上的清新感。有短暫的時間我放的很空，也許你們或多或少都懂那種感覺，但肩膀確實是更鬆下來了一點。畫面映在視網膜上，然後跑到身體的深處待了下來。一瞬間我想起南方的樣子及今年春天所發生的許多事，像是那個陽光灑滿一地的早晨，及雨夜中所看到的最美麗的光影。
若說記憶是在不同的平台上相互牽引著的單位。那麼為什麼記憶會變得模糊，或是失去存在感呢?
出門前又下起細細的雨，我把腳踏車移進屋簷下，再將淺黑色的坐墊擦乾。其實我也感到很困惑。再怎樣透明的回憶，也會漸漸失去原有的模樣，染上其他的顏色。厚重的記憶、期待些什麼改變的記憶、寬容及忌妒，它們在你沒注意到的時候沉默地離開了最初的場所。就像是一種旅行，我想。為你保留的溫柔與記憶在星期天決定集體出走到遙遠的城市，直到我再也記不得它們的樣子，剩下獨白的聲音。
---
【關於我愛你】-- 張懸
作詞：焦安溥 作曲：焦安溥 編曲：Algae
你眷戀的 都已離去
你問過自己無數次
想放棄的 眼前全在這裡
超脫和追求時常是混在一起
你擁抱的 並不總是也擁抱你
而我想說的 誰也不可惜
去揮霍和珍惜是同一件事情
我所有的何妨 何必
何其榮幸
在必須發現我們終將一無所有前
至少你可以說 我懂 活著的最寂寞
我擁有的都是僥倖啊 我失去的都是人生
當你不遺忘也不想曾經
我愛你
在必須感覺我們終將一無所有前
你做的 讓你可以說
是的 我有見過我的夢
我擁有的都是僥倖啊 我失去的都是人生
因為你擔心的是你自已
我愛你
這一個月以來幾乎每天完全重複一樣的事，起床，讀書，家教，晚餐，補習，看書，洗澡，上網，焦慮，睡覺，焦慮。間或穿插圖書館，誠品，咖啡店。除了買食物點餐之外，完全不需要開口說話。大多數的日子只吃一餐，而且固定吃一樣的餐廳的一樣的便當，間或穿插星巴克的抹茶拿鐵或鹹花生的蘋果派。單調循環的生活日復一日。
(考生的世界真是狹小。一樣的生活極致循環，沒有事就不用說話，幾乎像是停止了步伐似的。但我所包含的世界越變得那樣小，越變成靜止的東西，我越覺得我的世界好像充滿了奇妙的事物和奇妙的人。然後就自然地發展出幼稚的興趣，像是把剩下的飯菜排成笑臉; 或把競爭變成遊戲，像是為了跟隔壁裝用功的男生競爭下課也假裝用功查單字; 或從極低的笑點中得到樂趣，像是發現《明天過後》跟《Finding Nemo(海底總動員)》根本是同一部片 - -都是爸爸找兒子+環保議題。)
準備RE其實蠻快樂的，(雖然常常形單影隻的，)由於RE是考邏輯推理能力，而不是考僵化的修辭、外在的文法規則等。完全必須依據個人理性能力推理，所以準備RE是一種不斷的成長與進化的過程，而不是知識碎片的堆積。而且老方跟謝老師真的都是很有智慧的人，聽他們講課並不會讓我想依賴他們去達成些什麼，而是更明確地看到自己的不足，再感到一些焦急。「被寵壞是不行的，」驕傲也僅是一種奢侈的多餘。
我很快樂喔，只是有點淡淡的小桑心。張懸的那句歌詞一點都沒錯，「孤獨中的快樂不能用來解決失落。」有時候，仍然會感到荒蕪。
但仍得繼續下去。唯一能夠放鬆的時刻是騎腳踏車在都市裡穿梭的空檔，像是前幾天去補習的途中經過公園路，逆光看著日光下的行道樹時，突然有一種春日早晨陽光落在小葉欖仁上的清新感。有短暫的時間我放的很空，也許你們或多或少都懂那種感覺，但肩膀確實是更鬆下來了一點。畫面映在視網膜上，然後跑到身體的深處待了下來。一瞬間我想起南方的樣子及今年春天所發生的許多事，像是那個陽光灑滿一地的早晨，及雨夜中所看到的最美麗的光影。
若說記憶是在不同的平台上相互牽引著的單位。那麼為什麼記憶會變得模糊，或是失去存在感呢?
出門前又下起細細的雨，我把腳踏車移進屋簷下，再將淺黑色的坐墊擦乾。其實我也感到很困惑。再怎樣透明的回憶，也會漸漸失去原有的模樣，染上其他的顏色。厚重的記憶、期待些什麼改變的記憶、寬容及忌妒，它們在你沒注意到的時候沉默地離開了最初的場所。就像是一種旅行，我想。為你保留的溫柔與記憶在星期天決定集體出走到遙遠的城市，直到我再也記不得它們的樣子，剩下獨白的聲音。
---
【關於我愛你】-- 張懸
作詞：焦安溥 作曲：焦安溥 編曲：Algae
你眷戀的 都已離去
你問過自己無數次
想放棄的 眼前全在這裡
超脫和追求時常是混在一起
你擁抱的 並不總是也擁抱你
而我想說的 誰也不可惜
去揮霍和珍惜是同一件事情
我所有的何妨 何必
何其榮幸
在必須發現我們終將一無所有前
至少你可以說 我懂 活著的最寂寞
我擁有的都是僥倖啊 我失去的都是人生
當你不遺忘也不想曾經
我愛你
在必須感覺我們終將一無所有前
你做的 讓你可以說
是的 我有見過我的夢
我擁有的都是僥倖啊 我失去的都是人生
因為你擔心的是你自已
我愛你
6/06 。Have this I wish tonight
“Be careful what you wish for because you may actually get it.”
今天在念RE時看到了這句話，覺得自己已經能夠透徹的暸解這句諺語的意涵：許願一定要小心許喔。因為我們的世界不是圓滿的，老天爺給你一個東西，一定會從你身上搶走一個東西。
「一種駭人的現實光在閃耀，就是這麼閃耀著。那來自一片春心—因為青春—」~吳爾芙《自己的房間》
2X歲了(不要問我到底幾歲了，我不會回答你喔，耶)。由於計劃趕不上變化:p，這一年對我來說，是個意外的long vacation，我努力在長大前補上一些曾經錯身而過的閱讀及青春;學了許多以前一直想學習的知識，做了許多過去從沒做過的事;認識了很多好朋友，但也常一個人靜靜地困坐在混亂、孤獨之中。即使我想熱愛這個世界，但還是經常難過失望淚眼茫茫。是這樣吧，在自溺與自省之間，在呼吸與沉澱之間，一切才會變得真實。
「生命是一場不得不如此的揮霍，」她說。
但也是因為孤獨跟痛苦喔，讓一個人可以在各個面向探索新的領域、在書寫與喃喃中看見自己，然後反覆地參悟愛與命運的蒼茫。
所以後來的我終於確認，
所謂的永遠是如此短暫而無憾，同時
明白永遠 永遠不是 關鍵字。
這個寬闊的世界，美好而殘缺。我想我們一直都很努力的活著。And Life is a journey, 這是一段段看見自己最脆弱及最堅強地方的過程。的確就是這樣噢。就像是在筆記本的一側寫下過太多失去的東西，所以絲毫不願放棄去期待溫暖的理想及理想中的溫度。所謂的許願能力。
Then it comes to my birthday! :)
生日前一天，忙到忘了要訂餐廳，十點多補完習才突然想起來跟A4約好要happy! 還好後來總算有訂到位。而且生日剛開始，凌晨一點，居然是在修改別人的經濟作業中展開。然後修改當中又該死地想到另一個有趣的問題，於是小腦袋不知不覺就運轉到凌晨四點。緊接著四點多看了一部短片後沮喪的大哭(原因就不說了…)，最後在溫溼的枕上與天光初現中睡去。
不過起床時看見美好的天氣，突然鬆了口氣。再怎麼迷惘都會過去的吧，我這樣想。
後來過了好開心的生日。媽嘛還傳簡訊給我(居然記得真是感人)，爸拔很典型地打了一通電話來給他的寶貝女兒(內容超級肉麻但好笑的是我居然偷偷哭了)。
謝謝各方的生日注糊及幫我祝壽的大家。
禮物我真的好喜翻：精緻的蛋糕們、穿起來像網拍GIRL的衣服、花俏的手環跟小花、閃亮亮的唇蜜、可以邊騎車邊聽音樂的大鼻子、洗完會甜到像糖果的沐浴乳、上萬言書的卡片…還有家教學生的榜單!!(喔耶)
在最黑暗的時候，最微小的光才是最明亮的。
謝謝你們，是因為你們，我的生命才如此豐盛。
muamua~我愛泥們
最後是給A4的其他三位成員：
畢業快樂，我想要跟你們說。大學生涯終於結束了（是呀，我的已經在去年冬天就結束了，但當你們之中的最後一人也離開了學校，大學對我而言就真的要成為一個漸漸遠去的風景），但接下來的精彩才正要展開。我還太年輕，沒資格說些期許的話（那聽起來會很老，我已經夠老了 :p），但無論如何請相信，生活是掌握在自己的手中。
Good luck, and best wishes to you all.
---
《克痢屍釘之酒國名花》
中間那杯是20%左右的雞尾酒(我在吞火耶)
喝完過後五分鐘我就開始手舞足蹈了…
再過半個小時…
就變這樣了--
醉很大。
(所以以後請不要問我酒量如何 以上就是標準示範)
5/26 。給天使
有一瞬間，我以為我看到了天使。
當我說天使的時候，是無關任何已存在宗教或者神話的。
前一段時候我意識到自己陷入了前所未有的低潮期。所謂的低潮喔。有時候這樣的情緒是不需要太明確的事件引爆，或者能夠清楚訴說的原因的。我想人之所以會失望甚至絕望，大概都是源於先抱了太大的期待。期待人不涉及契約的情誼，期待歷久彌堅的信念，期待純粹的美好。期待當時間用一貫刁滑的方式圓潤了一個又一個靈魂，仍能讓他們保有最初的什麼。
當然，會這麼說就透漏了我是性善論者的秘密，不過既然你是我所認知的天使，應該也會同意我的。
於是有時候我覺得非常地沮喪，對於身處的世界感到恐懼地懷疑。人們突然開始對自己擁有無比的自信，所謂人類理性世界的來臨。從那個時候開始，人是萬物之靈，沒有不能被理解的現象，更沒有不能掌握的難題。我們的世界被畫好了一條一條明確而比直的線，所有的問題都有解答，即使目前還沒有找到。只要照著某個方向走， 就會尋到終極價值。
一個人也許有理性的可能，但是當他們聚在一起，卻是集體的盲目。注重實際而對於空泛的想像嗤之以鼻的人們，絲毫沒有想起所謂實際也只是一種集體的想像。我們共同想像一張薄紙具有某種價值於是他可以換取食物，於是他有一個名字叫做鈔票，我們想像它具有另一種約束力於是他叫做契約。法律是一種想像，國家是想像，所有權是想像，家庭是想像，道德是想像，符號是想像，顏色是想像，性別是想像，甚至我們的存在，也許也只是一種想像。注重實際的人們卻可以放棄一切其他追求這些想像。
集體的想像叫做實際，孤單的想像就叫做虛無飄渺、不著邊際，這是為了什麼？
說到這裡我又想到了一個有趣的問題。隨著環保意識的抬頭，許多人大聲疾呼「我們要正視大自然的反撲的可能，人類並非萬能」。而我只是想著自然與非自然的定義是從何而來呢？若說鳥兒築巢、蜘蛛結網，蜜蜂採蜜，是動物運用能力所可以支配的資源，是擁抱大自然，人類運用智慧所及而建屋耕織，進而發展所能，為何就是外於「大自然」，甚至是違反自然的呢？莫非這也只是一種過於自我膨脹的集體幻想。
這樣想起來，突然覺得人花了千百年建構的成果，也不過是在一夕之間可以推翻的。這樣脆弱，卻又同時基於同樣的理由如此固執難以動搖。
這一切都只是一種起源莫名的，龐大卻綿密的社會化過程，我們每一個在初來乍到之時，與千萬年前的他們一樣的原始，卻在接受所在時間地點的集體幻想之時，慢慢變成了後來的形狀。
但是當我在看到人們漸漸失真而感到悲傷的時候，當我看見人們漸漸木然、虛偽、自以為是地輕視彼此而不能釋懷，我又要如何自圓其說呢？對於人性原始是無暇的信仰，也只是一種想像。
套套邏輯。最後我只能這樣結論。目前我的能力所及，即僅此而已。有什麼是能讓我確信確實存在的呢？
但是。
昨天發生了一件讓我感到極為振奮的事情，說起來也許確實微不足道，那振奮也許也只是短暫的情緒，但是我覺得值得告訴你。我走過每天都經過的巷子口，看到一列剛下課的孩子，手牽著手，或搭著前面的肩膀，認真而愉悅地一步一步從我膝蓋前走過，嘴裡說著一件件天大了不得的事情。我停下腳步看著他們覺得他們像是在發光，突然不自覺開心的笑了起來。他們看到的世界是那麼小，卻又是那麼大，穿越了我們僵化的範圍而有無限可能。我突然有一個不確定是否相干想法，但是它就這樣出現了。也許每一個人都有無限自由的選擇，只是我們藉口說沒有。
在清醒與昏沉的小小空隙之間，有一瞬間，我以為我看到了天使。
其實我是確信我看到了天使，而我們都曾經是天使。
---
在網路上看到的法國小女孩。
好可愛喔!>///< 小孩真是天使。
當我說天使的時候，是無關任何已存在宗教或者神話的。
前一段時候我意識到自己陷入了前所未有的低潮期。所謂的低潮喔。有時候這樣的情緒是不需要太明確的事件引爆，或者能夠清楚訴說的原因的。我想人之所以會失望甚至絕望，大概都是源於先抱了太大的期待。期待人不涉及契約的情誼，期待歷久彌堅的信念，期待純粹的美好。期待當時間用一貫刁滑的方式圓潤了一個又一個靈魂，仍能讓他們保有最初的什麼。
當然，會這麼說就透漏了我是性善論者的秘密，不過既然你是我所認知的天使，應該也會同意我的。
於是有時候我覺得非常地沮喪，對於身處的世界感到恐懼地懷疑。人們突然開始對自己擁有無比的自信，所謂人類理性世界的來臨。從那個時候開始，人是萬物之靈，沒有不能被理解的現象，更沒有不能掌握的難題。我們的世界被畫好了一條一條明確而比直的線，所有的問題都有解答，即使目前還沒有找到。只要照著某個方向走， 就會尋到終極價值。
一個人也許有理性的可能，但是當他們聚在一起，卻是集體的盲目。注重實際而對於空泛的想像嗤之以鼻的人們，絲毫沒有想起所謂實際也只是一種集體的想像。我們共同想像一張薄紙具有某種價值於是他可以換取食物，於是他有一個名字叫做鈔票，我們想像它具有另一種約束力於是他叫做契約。法律是一種想像，國家是想像，所有權是想像，家庭是想像，道德是想像，符號是想像，顏色是想像，性別是想像，甚至我們的存在，也許也只是一種想像。注重實際的人們卻可以放棄一切其他追求這些想像。
集體的想像叫做實際，孤單的想像就叫做虛無飄渺、不著邊際，這是為了什麼？
說到這裡我又想到了一個有趣的問題。隨著環保意識的抬頭，許多人大聲疾呼「我們要正視大自然的反撲的可能，人類並非萬能」。而我只是想著自然與非自然的定義是從何而來呢？若說鳥兒築巢、蜘蛛結網，蜜蜂採蜜，是動物運用能力所可以支配的資源，是擁抱大自然，人類運用智慧所及而建屋耕織，進而發展所能，為何就是外於「大自然」，甚至是違反自然的呢？莫非這也只是一種過於自我膨脹的集體幻想。
這樣想起來，突然覺得人花了千百年建構的成果，也不過是在一夕之間可以推翻的。這樣脆弱，卻又同時基於同樣的理由如此固執難以動搖。
這一切都只是一種起源莫名的，龐大卻綿密的社會化過程，我們每一個在初來乍到之時，與千萬年前的他們一樣的原始，卻在接受所在時間地點的集體幻想之時，慢慢變成了後來的形狀。
但是當我在看到人們漸漸失真而感到悲傷的時候，當我看見人們漸漸木然、虛偽、自以為是地輕視彼此而不能釋懷，我又要如何自圓其說呢？對於人性原始是無暇的信仰，也只是一種想像。
套套邏輯。最後我只能這樣結論。目前我的能力所及，即僅此而已。有什麼是能讓我確信確實存在的呢？
但是。
昨天發生了一件讓我感到極為振奮的事情，說起來也許確實微不足道，那振奮也許也只是短暫的情緒，但是我覺得值得告訴你。我走過每天都經過的巷子口，看到一列剛下課的孩子，手牽著手，或搭著前面的肩膀，認真而愉悅地一步一步從我膝蓋前走過，嘴裡說著一件件天大了不得的事情。我停下腳步看著他們覺得他們像是在發光，突然不自覺開心的笑了起來。他們看到的世界是那麼小，卻又是那麼大，穿越了我們僵化的範圍而有無限可能。我突然有一個不確定是否相干想法，但是它就這樣出現了。也許每一個人都有無限自由的選擇，只是我們藉口說沒有。
在清醒與昏沉的小小空隙之間，有一瞬間，我以為我看到了天使。
其實我是確信我看到了天使，而我們都曾經是天使。
---
在網路上看到的法國小女孩。
好可愛喔!>///< 小孩真是天使。
5/25 。審判
話說上禮拜去女巫愛蜜莉家玩塔羅牌。算了兩件事，我的本命以及一位讓我一頭霧水的捧油之關係。占卜結果雖讓我心有戚戚焉，但回家後就也沒怎麼放在心上，直到…隔天凱西興致大發也去買了一副塔羅牌，然後我又隨意問了一樣的問題，結果居然抽到一模一樣的牌!
尬許!!一副塔羅牌有78張耶，兩天抽到同一張該牌的機率是，(1/78)*(1/78)=0.000164...好雞皮喔，不過後來認真查閱牌義解釋真的覺得好準，愛蜜莉跟凱西都是好女巫! 而且塔羅牌的暗喻好soul，讀完解釋會有種安寧的感覺。抽到一樣的牌這種事實在太奇怪了，一定要記錄下來，以茲紀念。
*Q1：本命--
審判(Judgement)：
(抽到兩次的牌!的確很像我現在的心境…)
審判牌意指你對人生的老舊觀念已經死亡，你正在接受內心的召喚，去過一種更有意義的生活。換句話說，你內在的自我敦促你別忘記，你是一種學習成為人類精神性的生命。你可以再次、也是最後一次帶著一種沒有受到污染、純潔的理解回來。男人、女人及孩童代表你觀看世界的每一個角度，這是為了清楚地了解有形的世界。
你已經拋棄自我，能認清萬物本為一的事實，因此所有孤獨的幻覺都可以解決了。審判代表理解你內在擁有上帝的力量，而這正是催促你返回精神界的力量。你所吐吶的每一段氣息，每一個你所遇到的人，都是上帝或精神的各種不同面貌。
審判代表將過去經驗做出結論，以此作為超越它的步驟。現在的你就是你過去行為的累積。而這些行為也創造了你的未來，這便是你的收穫。現在你沒有藉口可找，這是你的工作，它等著你去完成。
旗子上的十字圖形代表線性時間和宇宙時間的交會，暗示在某種程度上你已經達到了你的目標。你相信線性時間，但你也有清晰的判斷力。此時你理解了你由生命所展現的試煉及挑戰中學習到了什麼。你了解你的精神目的，也知道要達成它的必要步驟。收成時分就要近了，你可以用你的正直和誠實來面對你的報償。
*Q2：與友人的關係--
<<過去>>
倒吊人(The Hanged Man)：
此人雖被綁起來，但沉著、順從而平靜，他必須為特定事情犧牲。口袋中的東西都會掉出，但他可以利用這段時間來省思，他現在可以學著去接受現實的殘酷與美好。這是一張喚起你的精神目的的牌，它代表你準備放棄你所擁有的東西，如此才能夠去做你這輩子真正應該去做的事。
你正在思考精神性的目的與關係而從中抽離。對方可能會發現，很難在情感或社交上與此時的你接近。這段時間你會把注意力集中在自己，而非對方。這需要你周遭的人多諒解，及付出耐心。
<<現在>>
寶劍七(Seven of Swords)：<--這張也抽到兩次!!
寶劍七所傳達的訊息是：不要放棄。去找尋另一種可以達成目標的方法。檢查所有選擇。方法上要更有彈性。這張牌同時代表其中有一方存在祕密、隱瞞、欺騙和不坦誠的狀況。(這…我沒有騙人啊，所以我被騙了嗎?冏 唉` Whatever, I don't care anymore.)
<<未來>>
女祭司(The High Priestess)：
女祭司代表一段退縮和消極反省的時期，與世俗保持距離冷眼旁觀，(<--噗，好準…出家人的心情)但這足以使內在的力量復甦。這張牌可以形容內在的智慧已經到達某一種深度了。它代表了向內心探索的一段時期，以便為接受你人生中的一段關係播種。
接受性、被動以及內在的發展，都是這張牌的意涵。相信你的直覺。女祭司也暗示一種擁有高度精神或心靈發展的關係，你們兩人可以一同學習、成長和探索。
尬許!!一副塔羅牌有78張耶，兩天抽到同一張該牌的機率是，(1/78)*(1/78)=0.000164...好雞皮喔，不過後來認真查閱牌義解釋真的覺得好準，愛蜜莉跟凱西都是好女巫! 而且塔羅牌的暗喻好soul，讀完解釋會有種安寧的感覺。抽到一樣的牌這種事實在太奇怪了，一定要記錄下來，以茲紀念。
*Q1：本命--
審判(Judgement)：
(抽到兩次的牌!的確很像我現在的心境…)
審判牌意指你對人生的老舊觀念已經死亡，你正在接受內心的召喚，去過一種更有意義的生活。換句話說，你內在的自我敦促你別忘記，你是一種學習成為人類精神性的生命。你可以再次、也是最後一次帶著一種沒有受到污染、純潔的理解回來。男人、女人及孩童代表你觀看世界的每一個角度，這是為了清楚地了解有形的世界。
你已經拋棄自我，能認清萬物本為一的事實，因此所有孤獨的幻覺都可以解決了。審判代表理解你內在擁有上帝的力量，而這正是催促你返回精神界的力量。你所吐吶的每一段氣息，每一個你所遇到的人，都是上帝或精神的各種不同面貌。
審判代表將過去經驗做出結論，以此作為超越它的步驟。現在的你就是你過去行為的累積。而這些行為也創造了你的未來，這便是你的收穫。現在你沒有藉口可找，這是你的工作，它等著你去完成。
旗子上的十字圖形代表線性時間和宇宙時間的交會，暗示在某種程度上你已經達到了你的目標。你相信線性時間，但你也有清晰的判斷力。此時你理解了你由生命所展現的試煉及挑戰中學習到了什麼。你了解你的精神目的，也知道要達成它的必要步驟。收成時分就要近了，你可以用你的正直和誠實來面對你的報償。
*Q2：與友人的關係--
<<過去>>
倒吊人(The Hanged Man)：
此人雖被綁起來，但沉著、順從而平靜，他必須為特定事情犧牲。口袋中的東西都會掉出，但他可以利用這段時間來省思，他現在可以學著去接受現實的殘酷與美好。這是一張喚起你的精神目的的牌，它代表你準備放棄你所擁有的東西，如此才能夠去做你這輩子真正應該去做的事。
你正在思考精神性的目的與關係而從中抽離。對方可能會發現，很難在情感或社交上與此時的你接近。這段時間你會把注意力集中在自己，而非對方。這需要你周遭的人多諒解，及付出耐心。
<<現在>>
寶劍七(Seven of Swords)：<--這張也抽到兩次!!
寶劍七所傳達的訊息是：不要放棄。去找尋另一種可以達成目標的方法。檢查所有選擇。方法上要更有彈性。這張牌同時代表其中有一方存在祕密、隱瞞、欺騙和不坦誠的狀況。(這…我沒有騙人啊，所以我被騙了嗎?冏 唉` Whatever, I don't care anymore.)
<<未來>>
女祭司(The High Priestess)：
女祭司代表一段退縮和消極反省的時期，與世俗保持距離冷眼旁觀，(<--噗，好準…出家人的心情)但這足以使內在的力量復甦。這張牌可以形容內在的智慧已經到達某一種深度了。它代表了向內心探索的一段時期，以便為接受你人生中的一段關係播種。
接受性、被動以及內在的發展，都是這張牌的意涵。相信你的直覺。女祭司也暗示一種擁有高度精神或心靈發展的關係，你們兩人可以一同學習、成長和探索。
5/13 。憶往
今天居然在南陽街巧遇以前在高雄補習時的經濟老師。有趣的是，我手上正好拿著他以前上課的經濟講義準備去給家教學生上課XD。 真是不可思議，已經四年了…為何我還會被老師在路上認出來啊~~~
後來跟老師互訴了一下近況還有未來的計劃。被問及想去那一州念書時，我腦袋裡馬上浮現了紐約跟波士頓的畫面，但一想到可能申請不上，又默默把話吞了回去…
老師一點都沒變，依然春風化雨，鼓勵自己的學生要大膽自由的飛喔。"年青人就是要多去世界各地看看啊!" 那些過去的諄諄教誨我都還記得："無論如何人生都是無限的美好"，"要樂觀、積極、進取，活到老學到老，死了就算了XD "。而且老師還是很帥又幽默風趣，害我講話有點害羞加小緊張。老師真是好人，本想請我喝咖啡，只可惜我得趕緊告辭去上家教了。
上完家教後不知為什麼地並不想走到地底搭捷運，於是就從車站沿著公園路往回家的路上走。邊走邊回憶剛剛跟老師相遇的畫面，發現是種奇特的惆悵感，熟悉裡面悄悄跑出陌生的味道。又想起小時候補習的情形，發現自己很想念那時候一群同學一起補習準備考試的日子，那些總以為才在身後的，卻在不知不覺之間驟然退到記憶的許多許多年以前。
And here I am，一如往昔。積埋的情緒又開始在心裡打轉，想著剛剛好想跟老師說的話：這四年我很努力，我真的很努力喔…努力修了很多很難的課，努力參加活動完成了很多目標，努力充實自己準備考試，還有…努力學習在台北一個人過生活。不過想想這本來就是我應該做的事，不需要弄得很悲劇性，而且我也樂此不疲。(快樂跟常常心情不好是兩回事。)所以還是沒講出口。
然後我穿越一條小巷走到中山北路，眼前是空曠的中正紀念堂。我停了下來，抬頭望著夜空，突然覺得好孤獨。忍不住又淚流滿面。腦海中浮現那個即將枯竭的地方，覺得很難過，有種被抽空的感覺。曾經樂觀堅定地以為包容與慷慨可以圓融一切，但我現在失卻了信心，我不知道自己這存在能不能持續。我所理解的事跟我能做到的事之間存在著一座座巨大的藩籬。我發現我沒有自信堅強到有勇氣看著她一點一滴地死去，我想離她而去。
很快就會看不見了吧，那些還在我身後的回憶。
(哪，我們究竟是以什麼樣的型態依附在眼前的這個世界。當最基礎的鍵結都離去了之後，是不是只剩下自己的信仰能支撐存在感的重量。食物、溫度、公寓樓梯間的氣味、窄窗透進來的日光、寂寞的雨、及量產化的咖啡。)
我好像從小到大都沒變過，
喜歡以真誠對人不喜歡逢場作戲，
覺得自己要很照顧到每個人。
我一點兒也不在乎對方的身份，
還有那些世俗認為我們不該成為好朋友的原因。
性別、性向、學歷、家世、背景…，I don't care at all.
為了莫明的原因而失去一個好朋友是一件很可惜的事。
有股衝動想講些什麼，
但我想你不會理解吧，
那些從來就只是單純小小的動機而非強大的意圖。
所以還是算了，
就這樣遠遠淡淡的祝福。
唯一學到的，
是不連絡其實也很好，
關於遺憾的定義我已經有了一些改變。
套一句詹琦琦的話，"你永遠是那個粉色回憶。"
我想後來的我已經不要求看見生活所有的美好，只要能多瞭解一點這世界真實的樣貌。
(不過就算覺得了解現狀，我永遠都還是不夠清楚全貌，只能就觀察到的去判斷、決定、行動。堅持去做那個已經沒什麼人相信的溝通。提醒自己接觸的時候要無限的謙卑。判斷的時候可以標籤，但同時要相信無限的可能。)
喔，我後來走去一家小蛋糕店吃了一塊超好吃的cheese cake，幾乎面無表情地。但我想我逃離了，那個習慣依賴與眷戀的人。還冷靜地讀了兩小時可愛的GRE，直到快十二點被老闆趕走。
那些理想，我不會放棄的。
I will carry on.
各自加油:)
後來跟老師互訴了一下近況還有未來的計劃。被問及想去那一州念書時，我腦袋裡馬上浮現了紐約跟波士頓的畫面，但一想到可能申請不上，又默默把話吞了回去…
老師一點都沒變，依然春風化雨，鼓勵自己的學生要大膽自由的飛喔。"年青人就是要多去世界各地看看啊!" 那些過去的諄諄教誨我都還記得："無論如何人生都是無限的美好"，"要樂觀、積極、進取，活到老學到老，死了就算了XD "。而且老師還是很帥又幽默風趣，害我講話有點害羞加小緊張。老師真是好人，本想請我喝咖啡，只可惜我得趕緊告辭去上家教了。
上完家教後不知為什麼地並不想走到地底搭捷運，於是就從車站沿著公園路往回家的路上走。邊走邊回憶剛剛跟老師相遇的畫面，發現是種奇特的惆悵感，熟悉裡面悄悄跑出陌生的味道。又想起小時候補習的情形，發現自己很想念那時候一群同學一起補習準備考試的日子，那些總以為才在身後的，卻在不知不覺之間驟然退到記憶的許多許多年以前。
And here I am，一如往昔。積埋的情緒又開始在心裡打轉，想著剛剛好想跟老師說的話：這四年我很努力，我真的很努力喔…努力修了很多很難的課，努力參加活動完成了很多目標，努力充實自己準備考試，還有…努力學習在台北一個人過生活。不過想想這本來就是我應該做的事，不需要弄得很悲劇性，而且我也樂此不疲。(快樂跟常常心情不好是兩回事。)所以還是沒講出口。
然後我穿越一條小巷走到中山北路，眼前是空曠的中正紀念堂。我停了下來，抬頭望著夜空，突然覺得好孤獨。忍不住又淚流滿面。腦海中浮現那個即將枯竭的地方，覺得很難過，有種被抽空的感覺。曾經樂觀堅定地以為包容與慷慨可以圓融一切，但我現在失卻了信心，我不知道自己這存在能不能持續。我所理解的事跟我能做到的事之間存在著一座座巨大的藩籬。我發現我沒有自信堅強到有勇氣看著她一點一滴地死去，我想離她而去。
很快就會看不見了吧，那些還在我身後的回憶。
(哪，我們究竟是以什麼樣的型態依附在眼前的這個世界。當最基礎的鍵結都離去了之後，是不是只剩下自己的信仰能支撐存在感的重量。食物、溫度、公寓樓梯間的氣味、窄窗透進來的日光、寂寞的雨、及量產化的咖啡。)
我好像從小到大都沒變過，
喜歡以真誠對人不喜歡逢場作戲，
覺得自己要很照顧到每個人。
我一點兒也不在乎對方的身份，
還有那些世俗認為我們不該成為好朋友的原因。
性別、性向、學歷、家世、背景…，I don't care at all.
為了莫明的原因而失去一個好朋友是一件很可惜的事。
有股衝動想講些什麼，
但我想你不會理解吧，
那些從來就只是單純小小的動機而非強大的意圖。
所以還是算了，
就這樣遠遠淡淡的祝福。
唯一學到的，
是不連絡其實也很好，
關於遺憾的定義我已經有了一些改變。
套一句詹琦琦的話，"你永遠是那個粉色回憶。"
我想後來的我已經不要求看見生活所有的美好，只要能多瞭解一點這世界真實的樣貌。
(不過就算覺得了解現狀，我永遠都還是不夠清楚全貌，只能就觀察到的去判斷、決定、行動。堅持去做那個已經沒什麼人相信的溝通。提醒自己接觸的時候要無限的謙卑。判斷的時候可以標籤，但同時要相信無限的可能。)
喔，我後來走去一家小蛋糕店吃了一塊超好吃的cheese cake，幾乎面無表情地。但我想我逃離了，那個習慣依賴與眷戀的人。還冷靜地讀了兩小時可愛的GRE，直到快十二點被老闆趕走。
那些理想，我不會放棄的。
I will carry on.
各自加油:)
5/11 。life is incredible
我們常常以為人生會照我們想的方式那樣進行，
但到頭來都發現事情的發展跟我們想的很不一樣，
處處充滿驚奇與料外之事。
老天爺像是預埋好了一堆五顏六色的地雷等著我們去踩。
不同的雷會爆發出不同的驚喜與感官效果，
我每踩到一枚就會驚呼一次!
人往往都活在自己的想像裡，
要等到踩到雷的時候才會瞭解真相
警醒那些自以為真的現實只是南柯一夢
且很多深刻的經驗如人飲水，冷暖自知
一定要自己去感受，自己真正去體會
No one could tell you
愈長大愈覺得人生彷彿是在一連串充滿七彩煙霧的太虛幻境中踩踩跳跳進進出出，
直到…悲劇上升到了滑稽，
這才恍然大悟人生根本是齣劇情荒謬的喜劇!
Enjoy it and you'll find life so wonderful!XD
不知怎麼地聯想到
貝多芬七號交響曲第二樂章：
另外，我想那麼多人會喜愛去印度靈修
並不是因為在那兒靈魂會昇華滌淨什麼的，
而是到了印度你會發現居然有一個地方比你的真實人生更荒唐，什麼不可能的事情都會發生，(例如：聽說印度有老鼠廟祀奉老鼠神，廟裡滿地老鼠，進入廟裡要脫鞋而後親吻老鼠!)健達出奇蛋指數10顆星!
所以看過印度後再回來面對自己的人生就會覺得平靜許多XD
哈 突然好想回印度
我現在需要看破紅塵的氣定神閒。:p
但到頭來都發現事情的發展跟我們想的很不一樣，
處處充滿驚奇與料外之事。
老天爺像是預埋好了一堆五顏六色的地雷等著我們去踩。
不同的雷會爆發出不同的驚喜與感官效果，
我每踩到一枚就會驚呼一次!
人往往都活在自己的想像裡，
要等到踩到雷的時候才會瞭解真相
警醒那些自以為真的現實只是南柯一夢
且很多深刻的經驗如人飲水，冷暖自知
一定要自己去感受，自己真正去體會
No one could tell you
愈長大愈覺得人生彷彿是在一連串充滿七彩煙霧的太虛幻境中踩踩跳跳進進出出，
直到…悲劇上升到了滑稽，
這才恍然大悟人生根本是齣劇情荒謬的喜劇!
Enjoy it and you'll find life so wonderful!XD
不知怎麼地聯想到
貝多芬七號交響曲第二樂章：
另外，我想那麼多人會喜愛去印度靈修
並不是因為在那兒靈魂會昇華滌淨什麼的，
而是到了印度你會發現居然有一個地方比你的真實人生更荒唐，什麼不可能的事情都會發生，(例如：聽說印度有老鼠廟祀奉老鼠神，廟裡滿地老鼠，進入廟裡要脫鞋而後親吻老鼠!)健達出奇蛋指數10顆星!
所以看過印度後再回來面對自己的人生就會覺得平靜許多XD
哈 突然好想回印度
我現在需要看破紅塵的氣定神閒。:p
5/10 。2375/棉花糖
2375 /主唱：棉花糖
作曲：沈聖哲
填詞：莊鵑瑛
回家的路好遠 要如何走進你的心裡面
外面的空氣 再新鮮 也聞不到最熟悉的懷念
回家的路好遠 你的堅決我自己的世界
實現願望的路線 非得要告別好多的從前
時間過了兩千三百七十五天
長長的路還有一千三百多公里遠
那還需要多少加崙清澈的水
才可以平衡過程中的眼淚
飛機來回越過無數次地平線
對於未來的路還是一知半解
文化大熔爐對種族還存有偏見
世界大同的夢想是否只掛在嘴邊
回家的路好遠 地球還是沒有停止轉圈
生命不斷在更變 生活總有看不清楚的盲點
帶我回家 帶我回家 回家
5/03 。GRE類比
也太多冷門字，eg. epistemology(哲學上的認識論)…我連查兩本字典居然都查不到，連我的Collins Colbuild (Advanced Learner's)也不見其蹤影。
幸好這世界有種東西叫網路，果然天無絕人之路
還讓我發明GRE Wiki背法...
TEST 1：chimerical : authenticity = melodrama : subtlety
查詢chimerical，得到：
http://en.wikipedia.org/wiki/Chimerical
該字Wiki重定向到：
Chimera，某種希臘神話裡噴火的四不像怪物；
有圖有真相。
description的倒數第二段說：
In Medieval art, though the Chimera of Antiquity was forgotten,chimerical figures appear as embodiments of the deceptive,even Satanic forces of raw nature.
這種欺騙的怪物自然缺乏authenticity (可信賴性)啦。
查詢melodrama，得到：
http://en.wikipedia.org/wiki/Melodrama
wiki解釋說melodrama = melody + drama，
而且該劇是用音樂來描述每個人物的種類。
第一段下半段說：
While the use of music is nearly ubiquitous in modern film,in a melodrama these musical cues will be used within a fairly rigid structure, and the characterizations will accordingly be somewhat more one-dimensional: Heroes will be unambiguously good and their entrance will be heralded by heroic-sounding trumpets and martial music;
villains are unambiguously bad, and their entrance is greeted with dark-sounding, ominous chords.
從這段，你就看得出來這種音樂劇「單純」的地方：好人總是好，壞人就是壞。
這種二分法的戲劇，當然就是缺乏subtlety(細微)囉！
---
TEST2：voluble : terse = maladroit : deft
在google上搜尋voluble wiki得到：
http://en.wiktionary.org/wiki/voluble
第一個定義是：fluent or having a ready flow of speech
而terse wiki則得到：
http://en.wiktionary.org/wiki/terse
第一個定義則是：(of speech or style) Brief, concise, to the point.
例句是：He gave a terse, one-word answer.
所以這是講話上的一長一短。
在google上搜尋deft wiki得到：
http://en.wiktionary.org/wiki/deft
第一個定義是：Quick and neat in action; skillful
例句則是：He assembled it in one fluid, deft motion.
而maladroit wiki則得到：
http://en.wikipedia.org/wiki/Maladroit
第一句話就是Maladroit (...meaning either inept or an inept person)
所以一個是quick and neat，一個是inept，一個是敏捷/聰穎，另一個是笨拙。
如果有時間的話，還可以看看wiktionary關於字源的Etymology，甚至欣賞一下哪個band的第四張專輯就是叫做maladroit，不過那些就算是娛樂了。
不需要紅寶綠寶書了吧。查完wiki就背起來囉，還可以順便練閱讀。:-)
幸好這世界有種東西叫網路，果然天無絕人之路
還讓我發明GRE Wiki背法...
TEST 1：chimerical : authenticity = melodrama : subtlety
查詢chimerical，得到：
http://en.wikipedia.org/wiki/Chimerical
該字Wiki重定向到：
Chimera，某種希臘神話裡噴火的四不像怪物；
有圖有真相。
description的倒數第二段說：
In Medieval art, though the Chimera of Antiquity was forgotten,chimerical figures appear as embodiments of the deceptive,even Satanic forces of raw nature.
這種欺騙的怪物自然缺乏authenticity (可信賴性)啦。
查詢melodrama，得到：
http://en.wikipedia.org/wiki/Melodrama
wiki解釋說melodrama = melody + drama，
而且該劇是用音樂來描述每個人物的種類。
第一段下半段說：
While the use of music is nearly ubiquitous in modern film,in a melodrama these musical cues will be used within a fairly rigid structure, and the characterizations will accordingly be somewhat more one-dimensional: Heroes will be unambiguously good and their entrance will be heralded by heroic-sounding trumpets and martial music;
villains are unambiguously bad, and their entrance is greeted with dark-sounding, ominous chords.
從這段，你就看得出來這種音樂劇「單純」的地方：好人總是好，壞人就是壞。
這種二分法的戲劇，當然就是缺乏subtlety(細微)囉！
---
TEST2：voluble : terse = maladroit : deft
在google上搜尋voluble wiki得到：
http://en.wiktionary.org/wiki/voluble
第一個定義是：fluent or having a ready flow of speech
而terse wiki則得到：
http://en.wiktionary.org/wiki/terse
第一個定義則是：(of speech or style) Brief, concise, to the point.
例句是：He gave a terse, one-word answer.
所以這是講話上的一長一短。
在google上搜尋deft wiki得到：
http://en.wiktionary.org/wiki/deft
第一個定義是：Quick and neat in action; skillful
例句則是：He assembled it in one fluid, deft motion.
而maladroit wiki則得到：
http://en.wikipedia.org/wiki/Maladroit
第一句話就是Maladroit (...meaning either inept or an inept person)
所以一個是quick and neat，一個是inept，一個是敏捷/聰穎，另一個是笨拙。
如果有時間的話，還可以看看wiktionary關於字源的Etymology，甚至欣賞一下哪個band的第四張專輯就是叫做maladroit，不過那些就算是娛樂了。
不需要紅寶綠寶書了吧。查完wiki就背起來囉，還可以順便練閱讀。:-)
5/02 。MIT的首頁
http://www.mit.edu/
是卡通土撥鼠耶XDD
好可愛喔!!!(大心)
真是間令人開懷的學校
哈哈哈
這是理工學院式的U默嗎?
每間大學的風格好像從學校網頁就可窺之一二耶
U默的學校真是令人嚮往啊<--超莫名的選校方式
附上一張從MIT往河對岸照的照片(點圖可放大喔)
Back Bay與Beacon Hill
是卡通土撥鼠耶XDD
好可愛喔!!!(大心)
真是間令人開懷的學校
哈哈哈
這是理工學院式的U默嗎?
每間大學的風格好像從學校網頁就可窺之一二耶
U默的學校真是令人嚮往啊<--超莫名的選校方式
附上一張從MIT往河對岸照的照片(點圖可放大喔)
Back Bay與Beacon Hill
5/01 。下面那篇的目的
快來找我約會!!
不然我一定會變成小神經病。
連續補4個小時的習真的很想哭哭QQ
另有表外石給久，
就是我下午通常跟賴柏瑞(library)在北市圖約會Ker Ker
歡迎來找我!我們可以去大安森林公園走走吃吃:)
不然我一定會變成小神經病。
連續補4個小時的習真的很想哭哭QQ
另有表外石給久，
就是我下午通常跟賴柏瑞(library)在北市圖約會Ker Ker
歡迎來找我!我們可以去大安森林公園走走吃吃:)
5/01 。五月 石給久
5/01 fri
早 10：00-12：00 家教/
晚 06：00-10：00 GRE 數學題型
5/02 sat
早 09：30-12：00 家教/
晚 06：30-08：30 GRE 模考
5/03 sun
早 09：00-11：30 GRE 數學 /
晚 06：30-10：00 GRE 模考講解
5/04 mon
早 09：10-12：10 英國文學/
晚 06：00-10：00 GRE Verbal
5/05 tue
早 10：00-12：00 家教/
午 01：20-03：10 美國文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/06 wed
晚 06：00-08：30 家教
5/07 thu
午 04：10-06：00 旅行文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/08 fri
早 10：00-12：00 家教/
午 01：00-03：30 GRE 模考/
晚 06：00-08：30 家教
5/09 sat 回家
5/10 sun 回家 母親節*
5/11 mon
早 09：10-12：10 英國文學/
午 01：30-05：00 GRE 模考講解/
晚 06：00-10：00 GRE Verbal
5/12 tue
早 10：00-12：00 家教/
午 01：20-03：10 美國文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/13 wed
午 01：30-04：00 GRE 數學/
晚 06：00-08：30 家教
5/14 thu
午 03：00-05：00 白先勇(藝中視聽館)/
午 04：10-06：00 旅行文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/15 fri
早 10：00-12：00 家教/
午 01：00-03：30 GRE 模考/
晚 06：00-08：30 家教
5/16 sat
早 09：30-12：00 家教/
午 03：00-05：00 梁谷音講西廂記(創意實驗室)/
晚 07：00 西廂記(藝中大禮堂)
5/17 sun
早 09：00-11：30 GRE 數學/
晚 06：30-10：00 GRE 模考講解
5/18 mon
早 09：10-12：10 英國文學/
晚 06：00-10：00 GRE Verbal
5/19 tue
早 10：00-12：00 家教
午 01：20-03：10 美國文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/20 wed
晚 06：00-08：30 家教
5/21 thu
午 04：10-06：00 旅行文學 mid-term/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/22 fri
早 10：00-12：00 家教/
午 01：00-03：30 GRE 模考/
晚 06：00-08：30 家教
5/23 sat
晚 7：30 玉簪記(國家戲劇院)
5/24 sun
早 09：00-11：30 GRE 數學
晚 06：30-10：00 GRE 模考講解
5/25 mon
早 09：10-12：10 英國文學/
晚 06：00-10：00 GRE Verbal
5/26 tue
早 10：00-12：00 家教
午 01：20-03：10 美國文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/28 thu
晚 07：00-10：00 GRE 寫作 端午節*
5/29 fri
早 10：00-12：00 家教/
午 01：00-03：30 GRE 模考
5/30 sat 回家???
5/31 sun 回家???
早 10：00-12：00 家教/
晚 06：00-10：00 GRE 數學題型
5/02 sat
早 09：30-12：00 家教/
晚 06：30-08：30 GRE 模考
5/03 sun
早 09：00-11：30 GRE 數學 /
晚 06：30-10：00 GRE 模考講解
5/04 mon
早 09：10-12：10 英國文學/
晚 06：00-10：00 GRE Verbal
5/05 tue
早 10：00-12：00 家教/
午 01：20-03：10 美國文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/06 wed
晚 06：00-08：30 家教
5/07 thu
午 04：10-06：00 旅行文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/08 fri
早 10：00-12：00 家教/
午 01：00-03：30 GRE 模考/
晚 06：00-08：30 家教
5/09 sat 回家
5/10 sun 回家 母親節*
5/11 mon
早 09：10-12：10 英國文學/
午 01：30-05：00 GRE 模考講解/
晚 06：00-10：00 GRE Verbal
5/12 tue
早 10：00-12：00 家教/
午 01：20-03：10 美國文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/13 wed
午 01：30-04：00 GRE 數學/
晚 06：00-08：30 家教
5/14 thu
午 03：00-05：00 白先勇(藝中視聽館)/
午 04：10-06：00 旅行文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/15 fri
早 10：00-12：00 家教/
午 01：00-03：30 GRE 模考/
晚 06：00-08：30 家教
5/16 sat
早 09：30-12：00 家教/
午 03：00-05：00 梁谷音講西廂記(創意實驗室)/
晚 07：00 西廂記(藝中大禮堂)
5/17 sun
早 09：00-11：30 GRE 數學/
晚 06：30-10：00 GRE 模考講解
5/18 mon
早 09：10-12：10 英國文學/
晚 06：00-10：00 GRE Verbal
5/19 tue
早 10：00-12：00 家教
午 01：20-03：10 美國文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/20 wed
晚 06：00-08：30 家教
5/21 thu
午 04：10-06：00 旅行文學 mid-term/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/22 fri
早 10：00-12：00 家教/
午 01：00-03：30 GRE 模考/
晚 06：00-08：30 家教
5/23 sat
晚 7：30 玉簪記(國家戲劇院)
5/24 sun
早 09：00-11：30 GRE 數學
晚 06：30-10：00 GRE 模考講解
5/25 mon
早 09：10-12：10 英國文學/
晚 06：00-10：00 GRE Verbal
5/26 tue
早 10：00-12：00 家教
午 01：20-03：10 美國文學/
晚 07：00-10：00 GRE 寫作
5/28 thu
晚 07：00-10：00 GRE 寫作 端午節*
5/29 fri
早 10：00-12：00 家教/
午 01：00-03：30 GRE 模考
5/30 sat 回家???
5/31 sun 回家???
2/22 。[轉錄][重要]umatch交友網站問券
吾友愛莉絲正在一間推廣web3.0的公司實習
需要好心人幫她填一個web3.0 交友網站的問券
那個網站還蠻有趣的，可以去玩玩逛逛
希望大家多多幫忙~謝謝
原文出處：http://www.wretch.cc/blog/dream0328/9218247
----
我在實習的公司最近推了一個網站叫做umatch>>>www.umatch.com.tw
這個網站是一個以web3.0為概念的社群的交友網站。
除了提供交友的功能之外，還有許多其它的功能，像是提供各類新資訊(從醫療到科技方面都有喔!)
還有提供一個叫lohas的遊戲，只要花一點時間玩一下，就可以了解你現在身心狀況!!!!!!(像是壓力指數之類的)
現在公司要進行改版的企畫，希望讓umatch能夠變得更好用
小女子我需要找到60份以上的問卷，請大家幫我填問卷~~~~~~(實情>>>>我已經快被問卷搞到起笑了....)
由於填寫問卷的人必須要是umatch的會員，所以要麻煩大家先到umatch的網站註冊(www.umatch.com.tw)
然後再填問卷，問卷的網址:
http://www.morgenstern.com.tw/g5s/index.php?sid=97533&newtest=Y
如果填完問卷後請把你的帳號寄到 c80351@gmail.com !!!!!!!!!!!!!!!!!!(不然我拿不到那份問卷.......)
如果大家嫌還要先註冊很麻煩的話，還有方案二:
請大家把一些基本資料寄到c80351@gmail.com，我可以先幫你們完成註冊!這樣你們就可以直接瀏覽網站幫我填問卷了!
需要的基本資料
1.姓名
2.出生日期
3.電子郵件
完成註冊後我會以電子郵件通知，所有的個人資料保證都不會外洩的 ~
拜託大家幫忙了!!!!!!!!!!!!(跪~~~~~)
需要好心人幫她填一個web3.0 交友網站的問券
那個網站還蠻有趣的，可以去玩玩逛逛
希望大家多多幫忙~謝謝
原文出處：http://www.wretch.cc/blog/dream0328/9218247
----
我在實習的公司最近推了一個網站叫做umatch>>>www.umatch.com.tw
這個網站是一個以web3.0為概念的社群的交友網站。
除了提供交友的功能之外，還有許多其它的功能，像是提供各類新資訊(從醫療到科技方面都有喔!)
還有提供一個叫lohas的遊戲，只要花一點時間玩一下，就可以了解你現在身心狀況!!!!!!(像是壓力指數之類的)
現在公司要進行改版的企畫，希望讓umatch能夠變得更好用
小女子我需要找到60份以上的問卷，請大家幫我填問卷~~~~~~(實情>>>>我已經快被問卷搞到起笑了....)
由於填寫問卷的人必須要是umatch的會員，所以要麻煩大家先到umatch的網站註冊(www.umatch.com.tw)
然後再填問卷，問卷的網址:
http://www.morgenstern.com.tw/g5s/index.php?sid=97533&newtest=Y
如果填完問卷後請把你的帳號寄到 c80351@gmail.com !!!!!!!!!!!!!!!!!!(不然我拿不到那份問卷.......)
如果大家嫌還要先註冊很麻煩的話，還有方案二:
請大家把一些基本資料寄到c80351@gmail.com，我可以先幫你們完成註冊!這樣你們就可以直接瀏覽網站幫我填問卷了!
需要的基本資料
1.姓名
2.出生日期
3.電子郵件
完成註冊後我會以電子郵件通知，所有的個人資料保證都不會外洩的 ~
拜託大家幫忙了!!!!!!!!!!!!(跪~~~~~)
訂閱：
文章 (Atom)