转贴一篇好东西：如何订阅一个不支持rss的网站：Dapper:定制网站信息输出(强烈推荐)

此文章说得很详细了，我就不多废话了，这个非常有价值：

Dapper:定制网站信息输出(强烈推荐)

Published by hhalloyy April 22nd, 2007 in 网事如风

Dapper是一个可以把任何网页元素创建成RSS, XML, Widget等等媒体展示形式。

比如我们可以把不支持RSS Feed的网页通过Dapp Factory来定制成包含指定信息的Feed（可以选择对应内容范围来设定标题，内容和日期）或者是XML格式文件，甚至是重新编排发布成HTML网页，或者是把 Flickr中搜索到的图片制做成Image Loop，再或者把学校公布的课题安排选择出来后制做成iCalendar的日历，把一个网页的数据制做输出成CSV等等，包含多达13种输出类型。

这和以前我使用过的一个类似服务很相似（名称忘记了），不过很不方便，功能也少。 Dapper的特色之处在于可以设定Feed的标题，内容和日期的对应信息，而且还能在像Flickr这类的网站中输入搜索范围来进行信息选取。同时最厉害的是它还能抓取需要用户进行登录的内容。

而 且用户使用时有良好的向导指引，在制做完成Dapp后还能显示抓取网页的快照和Dapp的预览，并且还能把Dapp输出创建为Dapp Widget。同时对于需要登录的信息则可以在Widget里直接登录，真是太方便了！！同时还能设定提醒（根据指定条件），甚至是基于一个Dapp来创 建另外的Dapp。

比如Mangbar是不支持条目RSS输出的，以前我必须每次都登录来获取讨论组内的新信息，相当麻烦（速度问题），但我使用了Dapper通过自己的用户登录信息来进行登录抓取，再用阅读器订阅便随时都能知道它的更新情况了。

同时它还为Firefox用户推出了一个可以在任何网页快速创建RSS的插件 DapperFox，不过我安装时报错。

并且在Dapper中还可以通过Tag来浏览其它用户创建的公开Dapp，直接拿过来享用即可。如果你和我一样需要针对某些网站来获取指定信息的话，那么一起使用Dapper吧！

ps: 刚刚网谈那边TB过来一个关于RSS的日志：

RSS 输出，是摘要还是全文，根本不是一个法律问题，更不是一个人品（道德）问题，也没有好坏是非之分 —- 决定权在于 Blogger 本身。作为读者的话，你有权力的仅是选择看这个 Blog，订阅这个 RSS，或者不看，不订阅。因为这个是一个 Blogger 甚至是一个正常人的基本自由，凭什么他人去干涉？去说是非？

虽然很难让Blogger实现我所设想的完美的"定制摘要的Feed"，但作为读者也是有自己选择的，而不是选择不看或者不订阅。因为可以采用 Dapper来搞一个定制Feed订阅！

CW的Feed没有图片，没有链接，连我自己看着都不爽，因为我阅读Feed，一是看标题，二是看图片和链接，有必要才会去看内容，所以还是要用Dapper搞一搞才行了。

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正确对待坠地幼鸟的方法（转载）

【 以下文字转载自 Greenlife 讨论区 】

【 原文由 photoview 所发表 】

 夏季已到，到了各种鸟类的幼鸟开始学习飞行的时候了。时不时会有一些小鸟因为技术
不过硬或者体力不充沛而落到地上。
  当我们遇到这种情况的时候，千万不要把幼鸟捡起来，自己去养或者交到什么部门都不
是最好的选择。
  比较正确的做法是就把小鸟留在原地，而且尽量不要围观。这样小鸟的父母亲就能够比
较安心的下来给小鸟喂食，为小鸟补充相应的食水。这样小鸟在得到充足的休息之后就能
自己飞回巢里了。
  特别要说明的就是在咱们院里看到的小鸟，是一种能力很强的鸟，基本很快就能学会飞
行，翱翔在蓝天之上了。所以希望大家不要去干扰他们的学习飞行，有时候好心也会办错
事呢。
  昨天一只学飞的幼鸟被送到了北京野生动物救助中心，那地方基本进取的动物没什么能
活着出来的。大家注意一下吧。

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自由是一切生物天生的权力
                  ——Optimus Prime

※ 修改:·photoview 于 06月27日19:05:56  修改标题·[FROM: 222.29.36.219]
※ 来源:·北大未名站 bbs.pku.edu.cn·[FROM: 162.105.22.118]

【 原文由 viccent 所发表 】

最近特别忙，但是还是说两句
我个人的意见是，绝对不提倡养幼鸟

记得以前和猛禽救助中心的朋友聊天
当时提起国外的鸟类救助工作，说到国外的救助站收到市民送来的幼鸟
都是直接进行安乐死，根本不进行救助

很残忍，但是有它的道理
大自然千万年的进化、复杂行为的演变、双亲的职能
这一切是我们无法给小鸟的

即使我们可以把小鸟喂活，
我们却不能教它逃避敌害、不能教它求偶、
不能让它通过模仿我们的行为，而获得生存所必需的技能

所以不知道我的朋友们会不会注意到
这几年，我这边即使收到被人捡走的幼鸟，也不会当众说、不会发帖发照片
不会对人讲这些小鸟是多么的可爱

因为幼鸟不是让我们养着玩的，他们属于大鸟，属于自然
它们自有它们的生存方式

对幼鸟的最大帮助，就是不要捡，不要干扰它们
别人捡了幼鸟，我们可以帮忙代管，然后尽快放生
但是绝对要注意我们的方式，不能让别人认为把幼鸟捡回来救一下很高尚
救助幼鸟是一件没有办法的、无奈的事情，而且幼鸟因此凶多吉少
仅此而已

这是我们每个人心里面都应该知道的，也是我们需要告诉别人的

 

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070627参加眼睛控制鼠标的实验

24日刚到北京，就在三角地看到了这个招募眼动交互实验被试者的广告：

参与条件：近视度数不太高，眼睛不太小；
实验地点：北大东门理科二号楼；
小小报酬：如果能顺利完成三次实验，您将获得50元报酬。
说明：各次实验不连续进行，每次大约40分钟。如果您只参与一两次实验，仍可获得相应工作量的报酬。
联系人：张新勇，email：zh.x.y@qq.com 短信：13520248775

当时一看到这个广告，我就有兴趣了，我在四五年前曾经在杂志上看到过介绍国外研究眼睛控制鼠标的文章，还记得里面说过这种人机交互界面的难点在于如何让软件忽视掉眼睛无意识的眨眼导致的鼠标跳跃，这个比较困难，而且眼睛难以长时间注视在同一个位置，鼠标如何理解人的意图，在人放松而注视他处的时候不再乱移动，这是比较有技术含量的。而且，这种眼睛控制鼠标的技术，如果能够用于机器人的视觉系统，让人在远端远程控制机器人注视的对象，能够非常方便的控制机器人来拍摄照片。

上午宿舍另外一哥们先我去参加这个实验，后来我听张新勇说没有实验成功，因为他的视线不够稳定。
这个实验其实很简单，就是用一个装有两个摄像头的头盔同时拍摄我的右眼，同时要求我的脖子靠在一个箱子上以保持稳定，然后软件会有图像识别功能自动将我的瞳孔给识别出来，通过人工校正瞳孔的中心位置，得到一个视线的基准。然后进行了一个来小时比较枯燥和辛苦的看鼠标游戏，一个圆圈中间有一小块红色圆形区域，眼睛需要盯住这个中心区域，尽量不要眨眼，大约7秒之后，图形上显示一个Next字样，这时候可以眨眼闭眼休息几秒，然后，图形移动到另一个位置。这样大概做完两三轮的练习，会稍微有点经验怎么样让视线控制的鼠标保持在正确的位置了，如果稍微往左偏一点，我就往右边看一点。然后图形变成另一个一种，这种图形的中心红色圆形区域有类似photoshop中grid的粘滞效应，就是当鼠标移动范围小于某个值的时候，忽视掉这个移动，这样即使视线有轻微的晃动，视线控制的鼠标仍然是稳定的，这有点类似数码相机的防抖功能，这一轮的测试就比较稳定了，基本上我都能让鼠标稳定在那个红色区域。还有，这些红色区域会不断出现向外扩散颜色稍浅的波纹或者会出现不断向内收缩的浅色波纹，这样会干扰视线的稳定，不过这大概是为了收集视线运动的某种数据而故意设置的。还有图形移动位置的时候，鼠标是轮流出现和隐藏的，这大概是为了防止通过鼠标来校正视线，影响到实际的识别结果。大约到40多分钟的时候，脖子靠在上面有点难受了，我动了一下，结果需要重新校正，比较脆弱的系统。总的来说，我的实验效果还是不错的，最后出现finished的对话框，我终于轻松了，张新勇说我的视线还是比较稳定的。我让他给我拍了几张照片，作为纪念，然后在理科2号楼二楼的楼道里还拍摄了一些宣传画。明天、后天还需要过去测试两次。
下面是forcode拍摄的一些照片，大家可以看看这个头盔是什么样子，我还跟他说过清华大学的脑机接口，就是用脑波控制鼠标的研究，他说他去那个实验室参观过，这个头盔是加拿大生产的，国内拿过来编写了一些图像识别的软件，相册地址：
http://picasaweb.google.com/woodphone/070627

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今天国光老师上课提到的一些统计学习资料

今天是国光老师《纵贯和多层数据分析》的第二次课，这节课主要介绍了一些国外常用的统计模型：
比如Random Effects Models（随机效应模型）一般在经济学领域用的多；
Multilevel models（多层次模型）和随机效应模型其实是一回事，社会学方面用的多，名字不同而已，统计公式差不多。还有个Longitudinal models，这个就是所谓的纵贯模型，和前面两者统计公式完全一样的。
另外还大概介绍了Latent Growth curve models、Fixed Effects models（控制了不变效应的模型）、Multilevel models for binary data、Multilevel models for count data、GEE（General estimating equation）、Robust estimates等。
除了固定效应模型和GEE模型之外，其他七个模型都是随机效应模型。而Latent Growth curve models是结构方程模型中的一种。
然后国光老师用一个包括了学生ID、多个学生多次测量的IQ的数据表和另一个包括了学校ID、学生ID和多个学生各一次测量的IQ的数据表对比说明了纵贯数据也可以看成是一个特殊的多层数据，即对一个学生的多次测量可以将每一次测量看作一层、学生ID看作另一层，这样一个纵贯数据就变成了两层次的数据，但是这会存在一个问题：对同一个学生的多次测量的数据之间会存在一个渐强的相关关系，即对一个学生在86、88、90、92、94、96六年分别测量的IQ值之间，会存在渐强的相关关系，即，86年的IQ值与88年IQ值的相关系数要大于86年的IQ值与88年的IQ值之间的相关系数，因为同一个人的IQ值应该是逐渐变化的，而不是突变，所以时间越接近，相关性越强。而在一般的多层次数据中，比如考虑了学校和学生这两个层次的数据中，数据内部不会存在这样渐强的相关关系。

然后还给我们介绍了一些有用的多层数据模型的学习资料，当时是在机房采用系统广播的方式演示的，演示速度比较快，所以有些都来不及记录，不过我大概记录了几个关键词，可以把这些资料给google出来：
http://www.ats.ucla.edu/stat/examples/alda
http:// www.ats.ucla.edu/STAT/paperexamples/singer/default.htm
以上两个网址可以通过在google中搜索"Judith singer"这个关键词出来的第三项得到。
另外还有Singer的一本书：《 Using SAS PROC MIXED to fit multilevel models》
http://gseweb.harvard.edu/~faculty/singer/
《Applied Longitudinal Data Analysis:》
http:// gseacademic.harvard.edu/alda/

Review of Joop Hox Multilevel Analysis

http:// repositories.cdlib.org/uclastat/papers/2003071401/

Amazon.com: Introducing Multilevel Modeling 

http://www.amazon.com/Introducing-Multilevel-Modeling-Statistical-Methods/dp/0761951415

Stata Textbook Examples: Multilevel Analysis: Techniques and

http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/examples/mlm_ma_hox/

Questioning Multilevel Models - De Leeuw, Kreft (ResearchIndex)

http://citeseer.ist.psu.edu/25804.html

另外还学了个stata命令，将多次测量的同一对象的宽数据转换成长数据：
reshape long iq,i(id)
将同一对象多测量的长数据转换成宽数据用：
reshape wide iq,I(id)
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