當在電視上看到新聞出現「XX國啟動印鈔機」或是「實施(QE)貨幣量化寬鬆」時，你是否懷疑過"錢"為什麼這樣就製造出來了呢？為何印出的錢就可以用來買食物、水、日常用品呢？為何政府印出錢後，我們能買的東西變少了呢？以下為我粗淺的研究心得。
其實我們現在所有用的錢都是政府所製訂出來的，透過法令給與其價值，稱它為法定貨幣(Fiat Money)。法定貨幣本身並沒有價值，因為它只是一張紙！其原因為人們相信印製的單位(政府)而賦與這張紙的面額，一旦人們不相信這張紙，那麼你就無法再用這張紙(錢)買到任何東西。那麼為什麼會有貨幣的產生呢？
讓我們回到遠古的漁耕時代想像一下。在漁耕時代，人們主要從事的是農耕生產米、蔬菜、水果等農作物，或是進行打獵獲取豬肉、魚肉等肉食。農人有時也想吃肉而獵人有時也想要吃菜，就進行了以物以物換取所需。這時候有群人既不擅長農耕也不會打獵，但他們會製造弓箭，所以他們可以用弓箭跟獵人們換取肉食。問題來了，但他們想吃飯的時候，就必需用肉食再去換米，因為農人們基本上是不需要弓箭的(假設啦)，所以無法用弓箭交換白米或菜，而以物易物的方式就顯得有缺點。
人們為了解決這個問題，也不知道從什麼時候開始使用一些金屬(金、銀、銅)或珠寶，來當作不同產品的比值。好比一銀可以換2斤的米，一銀可以換100隻弓箭的概念。漸漸由於金屬據有稀少性及方便攜帶，人們認同金屬的價值就變了貨幣。
然而因為金屬的稀少性，生產開採的速度比不上商業的發展，又迫使人們再一次的思考其方法，這時候紙鈔就登場啦。以金本位的方式發行紙鈔，也就是有多黃金就有多少紙鈔的想法，例如100公噸的黃金可以印製一億的紙鈔(假設again)。但因為紙鈔只是紙，為了讓人們信服，政府出面保證這些紙鈔可以依照需求來兌換回黃金。人們所使用貨幣再變為紙鈔了。
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安裝(Install)
http://iphone4.tw/forums/showthread.php?t=148129
這位作者已詳細介紹安裝方式，按步驟執行即可。
安裝完後，預設的路徑為/usr/local/mysql
設定(Setting my.cnf)
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如果你最近使用wget下載JDK的話, 就會發現所下載的會是一個fail.html的檔案
解決辦法
加上一個特殊的cookie, "gpw_e24=http%3A%2F%2Fwww.oracle.com%2F"
便能順利下載, 指令如下：
wget --no-cookies --header "Cookie: gpw_e24=http%3A%2F%2Fwww.oracle.com%2F" http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/6u32-b05/jdk-6u32-linux-i586.bin
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要利用Java來開發程式, 第一步是先安裝Java, 此篇以安裝Java SE 6為範例
(補充資料：Java版本說明[待續])
※下載Java JDK
※在Window安裝Java
※在Linux安裝Java
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更新日期 2011/12/03
在顯示網頁的方法，目前我知道有方法
1. 使用 JEditorPane 可以顯示html，但不支援JavaScript。當網頁含有JavaScritp，就不能正常顯示。
正常顯示
JEditorPane顯示
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以下皆是引用他人的資料, 我覺得這個方法不錯, 和大家分享
更詳細請到以下網址觀看
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最近(2010.04.10)考過了SCJP(Sun Certified Programmer for Java)
分享一些心得給大家參考一下。
我個人有一些JAVA的基礎, 準備考試用了一個月的時間
讀了SCJP 6.0/5.0猛虎出閘這本書, 然後再加上網路資源練習，就參加考試。
考試時，其實有一半以上的題目都有看過了，
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蛋白質二級結構預測研究，從早期的簡單統計的方法GOV(1978)
開始至少有三十個年頭。在目前蛋白質結構資料仍缺乏之下，開發
預測的工具仍然有人在進行中(Tuping etc., Bioinformatics, 2009 December 9)
本篇整理目前仍提供預測服務的網站及一張各工具的簡表。
(有些資料仍待補^^a)
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http://www.bio.davidson.edu/courses/genomics/chip/chip.html
這個網站的動畫，簡單的表示出microarray的實驗過程
對於生物資訊只懂資訊的人來說，可以大概了解實驗是如何做出來的
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因為研究的關係，需要neural network(註1)的技術。
基本上我們可以使用neural network，透過一組dataset讓它學習其中的規則
然後靠著這個規則來判斷我們想要知的答案。
如何使用neural network在我們程式之中或是使用什麼樣的tool可以達到目標
以下所提方法皆為JAVA-base的tool有：
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SOV(segment overlap)是測量預測蛋白質二級體結構的一種方法
跟Q3的方法不同的是以片段的觀念比較
以下用例子說明：
假設有一條蛋白質結構為：CCHHHHHCCCCCCCHHHHHHHHCHHHHHHHHCCCC
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