怎麼學習武術
要下這樣的標題，可能有點人微言清，
不過秉持著，我文寫我心的態度，
還是想忠實的紀錄著，
到底怎麼學習武術，
(另文討論武術的本質)
我們提到這樣的命題，首先我們要釐清的，第1就是什麼是武術，第2就是什麼是學習。
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[note]大丈夫豈能 不戰、不和、不守、不死、不降、不走。
剛好郭老提到的這個典故，
大丈夫人生豈可如此，身為"讀書人"勢必要投抱自己所長，對社會有所影響。
發菩提心。
薛福成譏他「六不總督」：「不戰、不和、不守、不死、不降、不走。相臣度量，疆臣抱負，古之所無，今亦罕有。」
葉名琛 - 維基百科，自由的百科全書
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Assessment: Hortonworks Certified Apache Hadoop Administrator 1.x
Date Completed: 2013/12/24
Result: Pass
聖誕禮物 Got
今天考馬上就知道結果了。
Hortonworks Certified Apache Hadoop Administrator～～
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Hadoop 1.0 Administrator Certification
References for Certification Candidates
Intended Audience
The Certified Apache Hadoop Administrator certification is intended for IT administrators and operators who deploy, manage and monitor Hadoop-based solutions, consultants who create Hadoop project proposals and Hadoop administration instructors. Those certified are recognized as having high level of skill in Apache Hadoop administration
Exam Format
The Certified Apache Hadoop 2.x exam consists of 41 open response and multiple-choice questions. The exam is delivered in English.
Practice Exams
Certification candidates may take two practice exams at no charge. Register at the certification site.
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[武術]2013 12月17日大師隕落 鄭子太極 鞠鴻賓 長洪宗師 陳清河
鄭曼青 門下鞠鴻賓大師 跟 長洪宗師 陳清河 都在12.17殞落了
。。。RIP
節錄兩段公告
"
高雄市太極拳協會沉痛公告 :
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花了點時間寫了點程式，把 pixnet 匯出的 mt format 轉成 blogger atom feeds
peicheng-note
http://peichengnote.blogspot.com/
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[ROSL]Reflections on startup life
Tim Bull 在創立 trunkly 時，把每週 startup 心得寫了下來。
我覺得這是對自己一週的回顧跟沉思，
尤其實在面臨很多不可預料的情況下，你是怎麼做抉擇的紀錄，
回頭來看更是一個人生的歷程。
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結束了 hi comm，直接從板橋到 中正紀念堂，其實也滿快的，本來差點以為趕不及。
今天的那個圈子有四個人，走的滿快的。
原來剛開始的，把腳抬高只是訓練的一個過渡期，
要領是，
如坐，腿上可以放一小孩，胸往前，重心往前，腳抬高之時，引力自動會把腳往前帶，
也就是那一股往前的力量。
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[武術]宮式八卦養生內功 劉雲樵傳 氣血滾滾 養氣還原
最近習得 劉雲樵 傳出的 氣血滾滾 與 養氣還原，
養氣還原得的人多，還有 劉師爺 的 影片跟武壇小冊子記錄。
氣血滾滾 得的人卻少了。
當年甚至在現在可能還有千金難買，而且很多人可能把他試為密傳。
就我推測，"劉老師"雖然不傳此功法，但是，綜觀武壇的起式，某些動作，怎麼也脫離不了八卦的味道。
甚至是 劉老不教授的 六合螳螂 很多手法也都融入他傳授的拳術之中。
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[book]你要如何衡量你的人生
克里斯汀生 教授 的 你要如何衡量你的人生
看了演講後，終於把書看完，收穫不少...
畫像 投入 量尺
在討論這三點之前，要先知道人生要有目的，你要描繪出你要成為怎樣的人，
使用自己身邊的資源，投入你的熱忱，在追求你的目的的同時，也要找出一個衡量你的目標的量尺。
最後我不得不說，這場演講，跟這本書，是值得用人生去體會的。
我們人生常常迷惘，缺的只是別人的一點，很多時候，我們幸運身邊剛好有點醒你的人，但是，往往不是如此，這本書猶如當頭棒喝一般。
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在flask 的 design 有幾個 concept。
Context (應用下上文) 就是其中一個例子。
The context is typically used to cache resources on there that need to be created on a per-request or usage case. For instance database connects are destined to go there.
应用上下文 — Flask 0.10.1 文档
http://docs.torriacg.org/docs/flask/appcontext.html?highlight=%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87
Introduction into Contexts — Flask-SQLAlchemy 0.16 documentation
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從上次回台中，也很久沒回去了。
這次回去的主要目的就是參加 台灣武藝協會 的教練講習活動。
一波三折的地點 跟 行程
本來預定在石崗的民宿，一起共修個兩天，後來通知地點改在東海舉辦。
課程表這裡
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note
| timeout while indexing 1gb document |
| InquiringMind <brian.from.fl@gmail.com> |
2013年5月16日下午11:32 |
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回覆：elasticsearch@googlegroups.com
收件者： elasticsearch@googlegroups.com
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By "we can say", you must mean you and your tapeworm. No one else is included in your conclusion.
By "document" you really mean "input data stream". In strict terms, an ElasticSearch "document" is a MySQL "row". You will never succeed in loading a 1 GB row into MySQL. But from your posts, I am guessing that MySQL has a tool that slurps one huge 1 GB input stream into the multiple rows it represents and loads them optimally. OK, ElasticSearch doesn't come with such a tool, but it comes with wonderful APIs that let you dream up and implement all manner of input streams. There are many third-party tools for pulling in data from many sources (rivers, they call them), and I wrote my own converters with proper bulk-load coding to push bulk data into ElasticSearch.
I can easily and successfully load a 3.1 GB "document" into ElasticSearch. Even on my laptop with decent CPU power but low end disk performance, I can load this 3.1 GB monster in just under 3 hours. The MacBook fans sound like a (quiet) jet engine, but the system is still surprisingly responsive during its efforts. And there are no memory issues, exceptions thrown, or any other issues at all. And note that this exact same 3.1 GB input "document" was loaded into MySQL in 8 hours on a production server with a proper disk array; ElasticSearch did the same job on my laptop and single slow disk in less than half the time.
And that 3.1 GB document is a gzip'd CSV file. Of course, I needed my Java skills to take the gunzip'd output (using gunzip -c to decompress to stdout but not on disk. Yay!), then convert that (probably about 7 or 8 GB by now) uncompressed CSV stream into the desired JSON stream, and the use the excellent examples as a model for my bulk loader that properly loaded that huge document into ElasticSearch.
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Hbase 啟動流程
開啟一個 Hbase cluster 可以按造以下流程開啟
- HDFS
- DataNodes
- HBase HMaster (active)
- HBase HMaster (backup)
- HBase Region Servers
確保資料的可靠與系統健全
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[mac]Hide all windows except the currently active window 只秀出當前工作視窗
mac 使用時你開啟的程式一般都回重疊在space上，常常想要專心的使用某個程式。
可以使用 command + option + h 去 hiding其他非 當前的 active的視窗。
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