上午開了組會， 下午改了界面的文章的。 感覺到累。 吃完晚飯，聽着Beyond的歌，我發現我好不真實。 想要自由的表達是真的好困難。 上一代的人解決了活下來的問題， 這一代的人去到了想去的地方， 下一代人才能追求夢想嗎？ Niko幫了我， 我在LinuxMint上面可以連接學校的網絡了。 我曾經有了一個想要關閉這個網站的想法， 害怕暴露自己。 但是後來一想， 算了吧。 想我這樣沒有收拾的人， 這裏或許是一個好的地方。 不用考慮搬家， 以後關心的人還會看到。 這就是這樣平凡的我， 連夢想都沒有的人。 聽到一些歌的前奏， 眼淚就留下來了。 好想大聲呼喊， 有時候想要擺脫現在的自己的樣子。 我也不知道自己想要去的方法。 來到了最幸福的地方， 發現最難面對的人， 還是自己。 發文章一點也不快樂。 德國花錢買難喝的氣泡水， 這裏免費的自來水比它好喝多了。 去了一周， 對德國的印象不好。 綠燈走到一半的時候就變成紅燈了。 水難喝， 酒店服務很差。 東西不好吃。 人超級冷漠。 這就是我一個星期的感受。 好心累啊。 很多東西都拖得太久遠了。 現在就好累好累。 明天爭取把界面水的文章和Gang一起投出去。 我一個博士生尚且如此， Gang正在經歷什麼呢？ 好想好好地聊聊。 今天改文章改到了晚上11點， 講好故事的同時讓別人感覺舒服就是我現在的原則。 好的結果不能因爲語言或者是寫作思路不好而發不出去。 所有的東西都是在做銷售。 做科研也同樣逃不掉。

昨天Gang給我說了他的心得， 說即使不完美地也是可以的。 就算是沒有完全掌握，這樣去走一遍也是好的。 我們追求的不是結果， 而是享受這個過程。 這句話不僅僅適合於學習， 生活也是如此。囫圇吞棗你是吞還是不吞， 吞吧， 吞了以後再消化。記住， 不是要拿滿分。

今天我找到了將CMD映射Control上的方法了，這樣使用的感覺就是差不多的了。 同時我還改了循環窗口的快捷鍵從Alt-Tab到Cmd-Tab這樣使用習慣和在MacOS上的就是一樣的了。 今天還和Gang聊了一點。 他最近都在改文章， 這是一個及其痛苦的過程。 我在學習深度學習的循環神經網絡， 雖然用過但是沒有從頭學習過， 要理解概念還是不那麼容易的。 Linux讓我再次感覺到是我在控制我的電腦。 這樣的感覺很好。 每當運行一些大的程序的時候， 他就開始喘粗氣。 感覺好累的感覺。 我的老夥計， 我要你陪我再次畢業。 謝謝有你。 我超級喜歡這個電腦。 新的電腦的鍵盤手感遠遠不及這個電腦。 美國鍵盤用習慣了， 換到芬蘭的鍵盤讓我很不習慣。 更新後的Mint慢慢地有了很多新的功能， 越來越Robust了。 連接上手寫板的體驗真的是很好的。 重要的是一個人的狀態， 而不是成績。

如今的我來到了Linux的故鄉， 以前的阻礙都已經不復存在。 這邊所有的必要的應用都有Linux的版本。 我一次感受到自由就。 一起都是那麼的自由。 雖然Mac下面有很多優秀的應用。 用久了還是感覺我可以操作的空間真的是很有限。 當我再次迴歸的時候， 我知道這就是我的真愛。 一切都是那麼的自然。 包括這個日記的所有文件， Hugo真的是很方便的。 遷移也是很輕鬆，沒有什麼痛苦。 輸入法還是用的小企鵝輸入法， 裏面用了Google拼音，還是很好用的。 老的Mac的鍵盤是真的非常好用。 真的有一種如魚得水的感覺。 用我的老夥計去戰勝新的生活環境吧。 最近的壓力是有的， 課程可是不簡單。 讀博士也是一件簡單的事。 這兩天學芬蘭語和英文的感覺真的不錯。 我還是用我的打字機來工作。 切換顏色的速度真的是很快，現在沒有哪一個編輯器有這麼快的速度。 Gang的文章還在改， 我都沒有太多的時間看。 早上起來一會， 到中午就感覺餓， 餓了就想喫， 吃了就想睡， 然後下午就沒有精神。 這就是一個惡性循環。 我以後中午不喫飯了。 就這樣決定。 我今天練習了冥想，瑜伽， 到了晚上的時候我還去跑了步。 Linux萬歲。

I started to read Gang’s manuscript about water-air interface when I came back from Berlin. “Ubiquity” means something that exists or is present everywhere. It is pronounced as /juːˈbɪkwɪti/. Asymptotic is a math term that describes the behavior of a function as it approaches a certain value. It’s pronounced as “ay-simp-TAH-tik”.

結束了第一天的會議， 感覺好累啊。 上午聽了Machine Learning in Dynamics and Statistical Physics I. 裡面印象最深的一個是用WGAN做Generative deep neural networks for topological defects and their microstructure reconstruction in two-dimensional spin systems. 裡面提到了利用很多的物理量去評估GAN生成的數據是否好。 我問了Kyra Klos如何根據這些評估數據來改變GAN模型的參數。 她說基本上就是測試， 看哪些參數對某個量敏感。 下午主要聽了關於玻璃的報告。 裡面很多的觀念聽Gang說過。 雖然聽不懂， 但還是覺得很有意思。 模擬玻璃還有那麼多的事情可以做。 印象最深的是下午第一個。 The boson peak in the vibrational spectra of glasses 講得很好， 英語語速很快， 但是很容易聽懂。 黑色的背景顏色和每頁報告在必要的時候盡量少的講述方式讓我印象深刻。 如果一下展示了一頁當中所有的元素， 觀眾根本不知道看哪裡。 即使有激光筆， 觀眾也很難找到那個點。 很多的細節都需要做好才能做好一個報告。