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上帝每造一个容器，都会造一个匹配的盖子，我们就在茫茫人海中寻找和自己适合的那个小盖子。

当然，上帝有时也会忘记给某些容器配上盖子，于是，就有了杯具。

很久没更新了，因为没什么特别值得写…随便想点什么写写

1 搬完家，现在在剑桥东偏北，一栋7层楼的单身公寓。一切都很好，直到开始供暖，我们家的暖气片就整夜吵闹，英国人拖了两周还不知道问题在哪里，受不了了。但愿下周能好。

2 上班好累，一来软件不熟悉，二来工作内容不熟悉。不能用matlab计算，不能用latex写报告；即使看了一点python，日常还要用许多的sql和excel, ppt. 我这个office盲现在很惨…

3 上海人家新来的服务员mm又漂亮又可爱又清纯。

4 上海人家新来的服务员mm又漂亮又可爱又清纯。

5 上海人家新来的服务员mm又漂亮又可爱又清纯。

6 不过不如我们家xn好，哈哈。

本文以duel mode中英雄sinitar为例，介绍在mana不充裕时dungeon族伤害魔法的使用优先顺序。

sinitar共70点mana，spell power = 12，expert destructive magic.

首先，sinitar个人特技减少empowered spell mana cost 20%，因此使用2*.8=1.6倍mana造成1.5倍伤害，不值，因此不用。

其次，魔法伤害总值及伤害消耗比如下（第二行为 伤害/消耗）
  1          2       3        4        5        6          7           8          9         T
[280.0, 512.0, 540.0, 408.0, 1080.0, 816.0, 1265.625, 1620.0, 1080.0, 810.0]
[70.0,  102.4,  108.0, 68.0,  108.0,   90.7,   79.1,       85.3,    60.0,    73.6]
分别对应
1, arrow; 2 spike; 3 lightning; 4 ice bolt; 5 fireball; 6 circle of winter
7, ch lightning; 8 meteor shower; 9 implosion; T freeze
注: 1. 假设2 5 6伤害2单位，8伤害3单位
     2. 7弹射伤害已计入
     3. 各种master of xxx没有考虑，装备加成没有考虑
     4. sorcery系下各技能没有计入，warlock’s luck没有计入

结论：如果流星雨可以打到3+个单位而火球不行，则流星雨为最佳；不然若火球能打到2单位，则用火球；再不然就是freeze和lightning中选择。

附，本人第一次用python写的实际应用程序，如果有地方可以改进，请提出。
class magic:
    def __init__(self,  name='',  mana=0):
        self.name=name
        self.mana=mana

class dest_magic(magic):
    def __init__(self, name='',  mana=0,  base=0,  multiplier=1):
        self.name=name
        self.mana=mana
        self.base=base
        self.multiplier=multiplier
    def damage(self, sp=1, ntargets=1):
        if self.name=='ch.lightning':
            return (self.base+self.multiplier*sp)*(1+.5+.25+.125)
        else:
            return (self.base+self.multiplier*sp)*ntargets
    def damagepermana(self,  sp=1,  ntargets=1):
        d=self.damage(sp, ntargets)
        return float(d)/self.mana
arrow=dest_magic('magic arrow', 4, 72, 8)
spikes=dest_magic('stone spikes', 5, 48, 8)
lightning=dest_magic('lightning bolt', 5, 20, 20)
ice=dest_magic('ice bolt', 6, 96, 12)
fire=dest_magic('fire ball', 10, 20, 20)
icering=dest_magic('ice bolt', 9, 96, 12)
chlightning=dest_magic('ch.lightning', 16, 25, 25)
meteor=dest_magic('meteor shower', 19, 20, 20)
implosion=dest_magic('implosion', 18, 40, 40)
freeze=dest_magic('deep freeze', 11, 30, 30)

原来不买500镑以上的打印机，是不可能把每张正反面黑白A4纸的费用降到4p以下的啊…

离开了statslab…看书就很麻烦哪，tnnd.

假如我给你一叠100块，让你拿走最上面的10张，用编程语言应该怎么表述呢：
C: 第0张，第1张，第2张，…，第9张
matlab: 第1到第10张
python: 第0到第10张
用惯了matlab的表述方法，一开始用python的实在是不习惯。Prof Dijkstra在他的文章 (http://www.cs.utexas.edu/users/EWD/transcriptions/EWD08xx/EWD831.html) 中提出说python的表述方法是最佳的。本人不认同。

这里有两个问题，一是用区间表述自然数时，譬如我们说 4到20 或者文字上4~20，计算机上4:20是应该包括左右端点，还是其一，或者都不？二是0是不是应该被认为是自然数，因而成为自然数的起始点。这点也涉及到英国楼层从0起数的问题。

题目里所说的3 ways是指1) a~b表示左闭右开区间(如果你不知道什么叫开闭区间，那么闭表示包含，开表示不包含；然后打电话给你的高一数学老师，让他/她骂你一顿)； 2) 左开右闭；3) 双侧闭区间；还有一种双侧开区间因为显然不和谐，所以被我和谐掉了。

今天晚了，改天有空把自己的想法写上来；反正我认为matlab的写法最自然最舒服，但逻辑上有小缺陷；python的写法逻辑上最严密，但python不是pure math而是实用的编程软件，用起来不爽什么都是假的。

1 website hosting，以前在学校平台上的网页离开了就不能用了，要转到某个商业的平台，还能申请一个自己的域名，大家有什么推荐的网站做这个的吗？暂时觉得Just hosting不错，￡1.98一个月，两年的合同。谁用过有经验的，跟我说说具体怎么设置网页和自己的email address也欢迎。

2 电子书阅读器，以前系里免费打印免费装订，现在也没了。所以以后读书成问题了，在电脑上看对我来说是绝对不行的。那么怎么办呢？我就想要么自己配全套，打印机/装订工具，这一套初期费用估计就不会比一个电子阅读器便宜，还要后来的纸/墨盒/装订卷，还要处理读完的书，不过好处是纸的还是看起来舒服（本人不关心环境…）。或者环保的做法就是搞个电子阅读器，但是我担心一来不完全支持pdf/chm等常见盗版电子书格式，二来效果跟纸上差太远，所以有谁用过的，跟我说说其效果如何，能不能和纸比？在或者就是真的买书，这个不作考虑，太贵…

3 LCD显示器，外接在我的笔记本上，在我15寸的本本上4-tabling实在太伤眼睛。初步决定买DELL的，主要是便宜，115镑的21寸什么ultrasharp…不过mm新买的sony笔记本，比起本人DELL的机器画面是清晰呀，我怀疑DELL作显示器的能力了~~

4 怎么样才能让房东老太喜欢我呢？看中一套房子，first floor，一大一小两个卧室，一个厅加厨房卫生间，650一个月全不包，多好呀。可是房东老太说有四五个人都想租，怎么才能花住她呀。我准备去看房子的时候带着支票本去，当场付定金~~哦，对了还有，gumtree上有骗子，大家小心，譬如地段超好的一栋豪华单元给你500一个月全包的，八成是骗钱的，如果什么事情超过了你想象的好，那基本不是真的…

5 python. 上班后要用，最近在学。谁推荐本习题集来看看？教科书看了大半本，实际程序没写过几行…最好有本习题集，试着写点简单的几十行的程序。

经过百位专家一年来的辛勤工作，备受网友关注的中国盛产美女地区排名最终完成了。 我们注：括号内三项数字为当地美女三大指数的平均值。三大指数依次为长相指数、打扮指数、韵味指数。此三组数据的意义参见说明第2条。

说明： 1.“美女”泛指外貌美丽的女子。这个概念属于主观的美学研究范畴，由于个人审美观点的不同，特别是不同地区之间的差异，难以形成统一的标准，定量分析亦比较困难。在此次比较中组织了来自全国各地的数百位专业人士赴各地区考察，并采用了大量非常规数学统计方法，力求得出最准确的结论。因个人眼光不同，所得结论仅供参考。
2.本表排名主要依据为各地美女拥有数量的人口百分比，意在突出“盛产”二字。其所选 “美女”标准为三大指数在70-65-60以上者，至于各地美女谁更美一筹的问题，给出其三大指数平均值供网友参考，但此三大指数不作为排名依据。因此该排名更看重美女的数量而非质量。
2.“美女百分比”中的总标本为此城市（地区）年龄在16周岁以上32周岁以下的全体女性。如某地的“美女百分比”为15%，则表示在该地每100名16-32岁女性中，美女为15人。
3.在表中各地如果是城市，均指其城市的主要集中建成区的指标，郊区、下属各县市不计入内。只有极少数非城市地区记入其农村统计数。
4.此表所指的“美女”，均指在该地区出生，且长时间居住在该地区以至达到16周岁的女性，也就是“土生土长”的当地人。对于此项要高度注意。由于该原因，表中所得结论和普通人的视觉感官结论不完全相同。譬如在北京的街头，时常可以看见大量美女，但是其中相当一部分是外地来京人员--“泊来品”，北京本地美女并不多。类似此类情况的美女计入其出生地，不计入北京。因此在某些地方见到的美女多，并不表示该地就一定盛产美女。反之亦然。
5.此表中“美女”仅指其外貌长相方面,对于其性格、文化、素质等方面无法给出具体评价，故不做统计 6.此表不包括香港、澳门、台湾省地区。

位次 地区 美女百分比 三大指数平均值 所属省市 美女地理划分区
1 重庆 24.25% (81.77-75.35-70.01) 重庆 川中区--长江沿线区
2 成都 22.89% (81.29-75.66-70.19) 四川 川中区
3 长沙 20.57% (81.70-74.52-72.89) 湖南 湘西区延伸部
4 武汉 19.63% (79.45-72.68-66.51) 湖北 长江沿线区
5 米脂 19.05% (80.21-69.67-70.13) 陕西 关中区
6 大连 18.82% (79.97-72.55-70.86) 辽宁 无明显属区
7 忻州 18.56% (81.05-70.60-69.36) 山西 晋北区
8 芜湖 18.18% (80.06-73.43-70.52) 安徽 长江沿线区
9 哈尔滨 17.93% (78.85-71.25-71.16) 黑龙江 无明显属区
10 杭州 17.85% (76.05-75.87-73.12) 浙江 环太湖-江南区
11 汉中 17.60% (79.12-70.08-70.49) 陕西 川中区
12 南京 17.33% (77.42-74.08-72.24) 江苏 长江沿线区
13 安庆 17.15% (79.85-70.34-72.93) 安徽 长江沿线区
14 扬州 16.80% (78.31-72.24-73.65) 江苏 长江沿线区
15 大理 16.70% (79.05-72.24-74.96) 云南 无明显属区
16 苏州 16.21% (77.31-71.19-71.78) 江苏 环太湖-江南区
17 大同 15.84% (80.51-70.97-69.23) 山西 晋北区
18 西安 15.68% (78.44-73.02-73.85) 陕西 关中区
19 济南 15.45% (79.76-72.43-75.11) 山东 胶东区延伸部
20 上海 15.39% (75.87-81.41-68.07) 上海 无明显属

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NB: 1 本文原始出处不详；2 好像没有将身材考虑进去；3 四川真是好地方… 4 米脂和忻州最适合看原生态美女；5 上海美女都是打扮出来的；5 韵味指数不知道什么意思，既然说明和内在美无关，那韵味好是指老女人多么？