關西行：大阪海遊館

2008/05/26 Mon.

早上 checout 離開住了三天的京都旅館，要回大阪住商務旅館啦。

一早 7:30 起床，從京都坐電車回大阪。途中沒搶到座位，得站個半小時，真累。到大阪站後不知道怎麼買一日卷，用英文和車站服員用英文求助，大車站的服務員英文很好，真方便。還有在大阪站看到大型行李鎖箱，對觀光客來說挺方便的。沒想到回台灣後發現台北車站也有，之前都沒注意到。

早上先花了日幣 2,000 參觀海遊館，號稱全世界最大的水族館，裡面值得看的東西滿多的，大概可以逛個兩小時，對照京都一些寺廟要價近千元逛不了一小時，C/P 值還算 OK 啦。

( 這入口超炫的，我在這足足看了十分鐘多。原本想拍下一些大魚的樣子，可是游太快了，完全沒照成功。 )

過了入口隧道後，沿路的景象也很壯觀，像是下圖這隻海遊館最大的魚：

照片看起來很普通，現場則是隔著一片玻璃看著三層樓高的水池，裡面一群奇形怪狀的魚游來游去。

( 長得很像香菇的水母。 )

( 超可愛的娃娃。880日幣，買不下手啊。 )

( 可愛的企鵝娃娃，真正的企鵝也很有趣，可惜都沒照到好鏡頭。 )

逛完海遊館後，到旁邊的 GREENS 吃午餐，在大阪靠它吃了三天的午餐。可能是因為 buffet 式的，店內大多為歐美來的客人。接著前往 Universe City，才剛下電車就能聽到熱鬧的音樂。愈走近入口，氣氛愈熱鬧。和現場熱鬧氣氛相對，我忽然有股強烈的孤寂感。在入口看了一陣子後，我轉身離開。這大概是在日本自由行九天裡，繼在 PAKDD 晚宴後，感受到最強的一次孤寂感。於是我修改行程，改成先去大阪城公園。

( 未完待續 )

備註

本篇文章是在 herbage 借我的 Cherry 茶軸下打完的，無奈今天沒啥 fu 寫 blog，本篇無法打完。鍵盤打起來打起來挺舒服的，卻讓我意識到椅子不舒服啊．．．。

Naive Bayes Classifier 的原理（單刀直入版）

這篇內容和上篇《Naive Bayes Classifier 的原理》一樣，只是改採簡明厄要的寫法。話說我以前都寫這種風格的說。

問題描述

給定由屬性 A1, A2, A3 和類別 C1, C2 組成的 training data（例如 (A1, A2, C1) 或 (A1, A3, C2)）。求 A1, A2, A3 三者任意組合的情況下，應該分類到 C1 還是 C2。

Naive Bayes Classifier 定義

以 (A1, A2) 為例說明：

P(C1 | A1, A2) = P(A1, A2 | C1) * P(C1) / P(A1, A2)

比較 P(C1 | A1, A2) 和 P(C2 | A1, A2) ，若前者較高，就將 (A1, A2) 分類到 C1，反之分到 C2。

注意 P(C1 | A1, A2) 和 P(C2 | A1, A2) 分母一樣，可以忽略不算。

Naive Bayes Classifier 原理說明

相較於直接數 training data 裡各種組合和對應到類別的數量，Naive Bayes Classifier 的優勢是在 training data 不足時，仍能處理各種屬性組合。也就是說，即使 training data 內沒有出現過 (A1, A2, C1) 和 (A1, A2, C2)，Naive Bayes Classifier 仍可估計出 P(C1 | A1, A2) 和 P(C2 | A1, A2) 何者機率較高。

原因是 Naive Bayes Classifier 假設所有屬性對其類別具有 conditional independence ，所以 P(C1 | A1, A2) 可拆成如下的算法：

P(A1, A2 | C1) = P(A1 | C1) * P(A2 | C1)

同理可算出 P(A1, A2 | C2) ，所以能比較 P(C1 | A1, A2) 和 P(C2 | A1, A2) 的值。注意真實情況下 conditional independence 不見得會成立。

Naive Bayes Classifier 的原理

以前讀 Bayesian probability 時一直有個疑問，為什麼要這樣繞彎來計算？這疑問在讀 Naive Bayes Classifier 時更大了。

假設輸入為屬性 A1、A2、A3 和類別 C1, C2，為什麼不從 training data 裡直接計算出 P(C1 | A1, A2, A3) ？如下所示：

P(C1 | A1, A2, A3) = P(A1, A2, A3, C1) / P(A1, A2, A3) — (1)
P(A1, A2, A3, C1) = N(A1, A2, A3, C1) / N(U)
P(A1, A2, A3) = N(A1, A2, A3) / N(U)

其中 N(.) 表示計算出現次數，U 是宇集。或是更直接一點，直接算數量：

P(C1 | A1, A2, A3) = N(A1, A2, A3, C1) / N(A1, A2, A3) — (2)

可是 Naive Bayes Classifier 卻採用下面這種繞彎的方式子計算：

P(C1 | A1, A2, A3) = P(A1, A2, A3 | C1) * P(C1) / P(A1, A2, A3) — (3)

顯然 (2) 看來直接易懂，為什麼 Naive Bayes Classifier 要用 (3) 的算法呢？畢竟等式右邊各項，也是用 N(.) / N(U) 組出來的。

今天想了許久，終於想通了！關鍵在於 training data 不見得能完整涵蓋所有可能。比方從來沒出現過 (A1, A2, C1) 或 (A1, A2, C2) ，在這種情況下，無法從 training data 裡直接用計數的方式求出 P(C1 | A1, A2) 和 P(C2 | A1, A2) 。於是疑問轉成：「為何 Naive Bayes Classifier 可以計算沒出現過的組合？」

先從定義來看：

P(C1 | A1, A2) = P(A1, A2 | C1) * P(C1) / P(A1, A2)

由於 P(C1 | A1, A2) 和 P(C2 | A1, A2) 的分母一樣，分母可以忽略不算（事實上也算不出來），所以問題簡化為計算上式分子的值。P(C1) 或 P(C2) 可從 training data 裡算估出，但在沒有 P(A1, A2) 的情況下，難道 P(A1, A2 | C1) 可以估的出來？

答案是：「在 conditional independence 的假設下可以！」

假設 A1, A2 在 C1 發生的情況下為 conditional independence，則可得到如下的結果：

P(A1, A2 | C1) = P(A1 | C1) * P(A2 | C1)

原本要求 A1, A2 在 C1 條件下同時出現的機率，成功地轉換為計算各別在 C1 條件下的機率！於是在 A1, …, Ak 對 Ci 都具有 conditional independence 的假設下，只要 training data 內可估出全部的 P(Aj | Ci)，就能計算各種 Aj 組合的條件機率！

結論

相較於直接在 training data 內算次數猜類別，Naive Bayes Classifier 的特色是用極少的機率函數 [*1] 表示出所有屬性組合的機率。但是前提是 conditional independence 的假設要成立。若 Ai 和 Aj 有關聯性 ( Ai and Aj are correlate ），會算出錯誤的數據，這時可能得用 Bayesian network。

更新 (2009-02-21)

經祖佑 [*2] 說明，在這補充幾點：

• 我誤用 missing value 一詞，文中已改正為「training data 不完備」。
• 修改結論，將 Naive Bayes Classifier 的特色寫得更明確。

備註

1. 若有 k 個屬性和 c 個類別，只要從 training data 裡估出 k * c 個機率函數，就能估計出所有組合（(2^k - 1) * c）的機率。
2. 祖佑回覆的原文如下（從 BBS 複製過來的，排版有點亂）：
   

   一點個人感想

   NBC假設conditional independence的優勢是
   把很大的機率表拆成許多小的機率表相乘，所以減少了機率參數
   因此減少了training data的需求量，或反過來說讓同一筆training data資料意義變大
   而文中所提的”missing value”只是這個優勢下的一個特例而已
   事實上就算完全沒有”missing value”的情況，NBC還是可能有他的優勢存在

   因為自己說要舉例，所以只好舉例
   假設要判斷一部動畫camel喜不喜歡
   觀察的attribute是有沒有蘿莉跟有沒有身材好的女角
   同樣一筆training data [(有蘿莉，沒身材好的女角) => camel喜歡]
   在沒有假設conditional independence的情況下
   就只代表(有，無)這樣的組合camel可能會喜歡
   但是在假設conditional independence的情況下
   代表的是”有蘿莉=>camel可能會喜歡”以及”沒身材好的女角=>camel可能會喜歡”
   所以說同一筆資料的information變大

   但是很明顯的這樣假設的危險就在於也許camel只是不喜歡蘿莉身材好XD
   所以(無蘿莉，無身材好的女角)可能在NBC會被誤判成camel喜歡
   這就是有denpendency的情況下，錯誤假設造成的謬誤
   順帶一提的是我覺得missing value這個詞很怪XD
   因為有另一類問題是在處理某input attribute不存在的情況
   例如training data出現(有蘿莉，”不知道”) => camel喜歡這樣的情況

   前文所說的missing value與其說是missing value
   不如說是training data不足

Windows 下初寫 Python 心得

今天下午用了一下 Python 處理簡單的文字檔，結果激起我對 Python 沉封已久的渴望，晚上看個半集動畫後，就試著在 Windows 下寫看看 Python。

除 Java 外，多年來我都習慣在 Unix 下寫程式，用 Windows 時也是透過 putty 連入 Unix，開 screen + vim split 來寫。這次轉念一想，乾脆來試看看在 Windows 下開發的情況，順便增長見聞。

保險起見，我選擇用 Python 2.6 而不是最近剛出來的 Python 3000。安裝時會要求選個路徑，我先開個 D:Python，之後打算把東西都丟在這下面，所以就裝在 D:PythonPython26下。裝好後的第一印象是，Windows 版有精美的 chm 檔真好，索引文件超方便！

再來是設定 VIM：

• 下載 python.vim到 C:Documents and SettingsUSERvimfilesindent ( 需先自行新增目錄 vimfiles 和 vimfilesindent )，並在 C:Documents and SettingsUSER_vimrc 裡加上：

  1	autocmd BufRead,BufNewFile *.py set sw=4 tabstop=4 smarttab smartindent expandtab

  如此一來才能方便地縮排和有漂亮的色彩。

• 為了方便執行，在 _vimrc 裡加上：

  1	autocmd BufRead,BufNewFile *.py map <F10>% w !python<CR>

  這樣就能按 F10 執行目前編輯的 script。

編輯環境弄好後開始試 Test Driven Development ，來看 pyUnit 怎麼用。pyUnit 有含在預設的 modules 裡，抄幾段範例碼就能用了：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

#------------------------------------------------- # Press F10 to execute the test case directly in VIM #-------------------------------------------------   import unittest   class MainTestCase(unittest.TestCase): def setUp(self): pass   def tearDown(self): pass   def testAMethod(self): self.assertTrue(True) self.assertEqual(2, 1 + 1)     if __name__ == "__main__": unittest.main()

結果沒找到 GUI 版的 pyUnit，少了精美的綠色進度表就不是 xUnit 了啊！

接下來演變為長期抗戰，裝好的 Python26 裡沒有 pyUnit 上提到的 unittestgui.py，而官網上的載點也失效了，好在可以從 code search site 找到： unittestgui.py。可是怎麼試都是載入失敗。最後在 pyUnit 官網找到另一個方案：GUI test runner using wxPython。

這份 unittestgui.py 用到 wxPython，所以得下載對應到 Win32 Python 2.6 的 wxPython，執行安裝檔後會自動找到 Python 2.6 的位置，而將預設路徑設為 Python26Libsite-packages，真是方便啊。原本還在擔心 Windows 下 Python module 要怎麼管理，結果很簡單。果然無知會造成恐懼。裝好 wxPython 後，再改一下 wxPython 版的 unittestgui.py (加上 import sys），就可以用漂亮的 GUI 版 Unit test 工具啦！而且是選檔案直接載入 test case，不用辛苦地填入 package/module path。

附帶一提，site-package 的設計簡單易懂，了解後以後要手動裝 module 也不成問題啦！

最後提一下 IPython 的相關訊息。IPython 比原本 python 內建的 interpreter 強太多了，是寫 python 的必備工具之一。IPython 首頁有列出下載的頁面，點 xxx.exe 下載執行，自然會裝到 site-packages 裡。官網首頁下方有指出 Windows 下要另外裝 PyReadline 才能正確執行 IPython，不然會沒顏色，且按 Tab 補字時會丟出 exception。IPython 的執行方式有幾種，這裡列出其中兩種：

• console mode：python Python26Scriptsipython
• GUI mode：python Python26Libsite-packagesIPythonfrontendwxipythonx.py

雖然是一樣的東西，總覺得 Unix 下用起來比較方便。

2009-02-23 更新

經 Scott Tsai 提醒，修正文中和 vim 相關的說明。沒想到才剛在 Plurk 提到「以後提到 Scott Tsai 可以加超連結了」，馬上就用到了。

2009-03-08 更新

修正 vim indent 的目錄路徑，並補上 IPython 的相關訊息。

溝通的技巧

以前我覺得全世界的人都講話很直的話，這世界就少很多問題，大家都可以有效率地溝通了。不過《奇諾之旅》有一話就是類似的故事，有一個國家透過科學的方式改造人體，讓兩人在一定的距離內就能直接聽到對方的心思，結果在全國人民同時改造完後，全國人民都分散獨居避不見面。

我曾有兩個錯誤觀念：

• 說話直才有效率。
• 「笑著同意對方又接著反駁」是繞圈子又假的事。

後來有段時間有幸和強者共事，在對方身上學到不少為人處理的技巧，才明白自己原本的認知有多不成熟。我從對方身上親身體驗到教科書上講的方法，如「先贊同對方意見的優點，後提出不同意見。」說來容易做來難，要做到這點，得先真得聽進別人的話，認真地從對方的觀點思考。基本上，大部份思考後的發言有一部份價值，只是不同的背景考量下，而有利害得取捨。從對方的觀點思考是很難很累的事，要靜下心做到這點，相當不容易，但也唯有做到這點後，才能有效地溝通。

再來是要能做到對事不對人。相信大家都喜歡就事論事。也希望自己能就事論事，可是溝通時難免會帶有情緒，這可以有技巧地避免。舉例來說，在和 A、B 共事時，先和 A 討論過再和 B 談，發現兩人意見不同，在和 B 討論時可以這麼說：「之前我和 A 討論過，他的觀點類似****，我覺得****，不知 B 你覺得如何？」看起來很正常直接的方式，來個失敗的對照組會更顯示出它的價值：「我聽 A 說是****，和 B 你說的不一樣， A 弄錯了嗎？」後面這段的問題，在於隱含探討到個人名譽，一個弄得不好，讓人覺得不是 A 錯就是 B 錯，可能會讓 A、B 感情用事，提供不理智的判斷。

從事實的觀點來看，真相只有一個（都是柯南害的，講出這句就覺得很聳），的確有一人是錯的，或大家都不對。可是，重要的是正確地把事做好，讓團體獲利。所以，不小心帶出誰對誰錯的議題，是不明智的行為。更高明的手腕是帶入一點幽默讓談話氣氛輕鬆些。人不是天生的理性生物，愉快的談話氣氛可以協助大家理性地談話。

很多類似這樣的溝通議題，可以有效率不直接傷人的達成，端看自己願不願意學習，揣摩和練習出更好的方式。我還太嫩了，沒法舉出太多例子。

如何啟動 TWiki Debug 模式

這篇的另一個標題是「TWiki Plugin 讀取和設定 Preference 的方法」，因為要成功地啟動 TWiki Debug 模式，得弄清楚 Preference 設值和讀值的方式才行。

我想這樣的標題就和有人寫了篇《The Amazon.com Customer Service Phone Number》一樣蠢，但實情就是如此糟。一位網友完全道出我摸索這過程的心聲：

TWIKI is SO DAMN CONFUSING on how to debug. It has taken me 4 hours of reading everything and all the docs and I still don’t understand how to turn on debugging. I set DEBUG = 1 in twiki/bin/view/TWiki/ExcelImportExportPlugin, like described in another place (that took me hours to find) http://twiki.org/cgi-bin/view/Support/HeadLinePluginDebugLog

So, the plugin does not work. Twiki documentation assumes you have a PHD in Twiki configuration in order to debug. Seriously it is so confusing. Please someone point out where the docs clearly state where you turn on/off plugin configurations? I have seen docs that say “you do it in configuration” FALSE, you only turn on or off plugins there (and that took me 2 hours to find after installing the plugin and wondering why it did not work)

Will someone please take the to write some documentation that makes sense?

– JeffEller - 30 Nov 2007

問題原因在於 TWiki plugin 的變數設法和取法有兩種，得先弄清楚 plugin 作者是用那個方式取變數值，才有可能把值傳到 plugin 裡。

TWiki 設變數方式很簡單，在任何一頁裡寫如下的 wiki code 即可，存檔後立即生效（注意 * 前有三個空白，後有一個空白）：

1	* Set VAR = VALUE

當這行 wiki code 寫在 TWiki.TWikiPreference 時，就是全站都讀得到，TWiki script 可透過如下的方式取得值並存在 $preferenceVar 裡：

1	$preferenceVar = TWiki::Func::getPreferencesValue('VAR');

然而，Plugin 有另一個讀值的方法，Plugin 可以用如下的 code 取值：

1 2	$preferenceVar = TWiki::Func::getPluginPreferencesValue('VAR'); $preferenceVar = TWiki::Func::getPreferencesValue('PLUGINNAME_VAR'); # 效果同上行

用 getPluginPreferencesValue 讀到的變數名稱，實際上是對應到 PLUGINNAME_VAR，比方說在 EditTablePlugin 裡執行上面這行 code，讀到的是 EDITTABLEPLUGIN_VAR，所以得在 TWiki.TWikiPreference 寫成：

1	* Set EDITTABLEPLUGIN_VAR = VALUE

或是在 TWiki.EditTablePluginTopic 寫成：

1	* Set VAR = VALUE

總而言之，最保險的作法是稍微 trace plugin code，確定它怎麼輸出除錯訊息，得設那個變數名稱才能啟動它，以及它用那個函數取得 preference variable。設對的話會立即生效，也就是將除錯訊息寫入 twiki/data/debug.txt 裡。Code 的改變也是立即在下次讀網頁時生效。

附帶一提，我改 code 時犯了兩個小錯，結果一直沒有效果（也沒看到錯誤訊息）。其一是行末忘了打分號（寫 Python 的習慣．．．）；其二是我在 variable name 後面不小心多加了一個空白，即「getPluginPreferencesValue(’VAR ‘);」，結果就沒取到 ‘VAR’ 的值，浪費了我不少時間啊。

備註

Foswiki 的 ReleasePlan 上指出，本季會出 1.1 版，提高 Foswiki 的品質，我想等那之後再轉用 Foswiki 吧。新版 WYSIWYG 修了一些 bug，而且 NatSkin 很帥，超想用的啦。

關西行：京都洛中二条城及洛東清水寺

2008/05/25 Sun.

與其為了交通方便在同一地區逛較中上的景點，不如到各地只逛頂級的景點。今天決定比照昨天下午的作法，依想去的點排行程，不管地點遠近。這就是自助旅行彈性的地方啊，行程想怎麼改就怎麼改（事實上是行前都在弄論文，只好都在前一天晚上規劃隔天行程，泣）！

( 先來張照得醜醜的名勝：清水舞台。 )

今天又不小心睡過頭，八點半才起來。早上高興地搭 JR 到二条城站，出站時隱隱感到不對，怎麼出站旅客這麼少，走出車站也沒看到明確的指示。結果發現應該要搭烏丸線到二条城前駅才對。走路太遠，只好再花巴士錢搭到目的地，浪費了不少時間。

( 護城河超帥的！我是小路控兼護城河控。 )

( 城內遍地碎石，走起路來沙沙作響，為了防刺客嗎？ )

二条城在日本歷史上有重要的意義，是當年德川政府宣布大政奉還給天皇的地點，城內有許多人像擺設用以說明當時的情景。我偷跟著歐美旅行團，還站在最前面的位置聽導遊解說。可惜城內不能拍照，城外也沒啥好拍的，古城就那個樣子。

( 城內有廣大的庭園。 )

在逛庭園時，遇到一對旅行團內的夫婦，請我幫他們拍照。拍完後還誇我英文好，問說台灣是什麼時候開始學英文的。我想比較對象大概是日本人，所以也沒啥好高興的啦。

( 從因雷擊而燒掉的天守閣往下拍，我最喜歡這張。 )

( 到處都有語音解說板，有日英中韓文四種發音。好孩子不要亂按還按了就跑。 )

( 其中一塊園地，城內有不少隔起來不能進去草地，看起來很舒服。 )

( 是不是挺有《神隱少女》片頭的感覺啊？ )

中午回到京都車站吃義大利麵，今天人超多的，幸好有找到前兩天幫我的那位服務生，不然其他人不知道我要吃什麼樣的素（日本人對於素食的觀念和台灣差很多）。最後有點可惜，沒和那位服務生多說一聲謝謝並道聲再見。接著買了巴士一日卷，前往清水寺。附帶一提，若一天會搭三四次以上巴士，一日卷比較划算。京都寺廟分得很散，基本上一天會搭很多次。

( 小路控的最愛：三年’土反’。 )

清水寺可是京都最著名的地點，清水舞台真的很讚，昨天遇到那位中東正妹最推的也是此處，還有奈良的大佛。為了買送給爸媽的禮物，我往三年’土反’走下去，到清水燒專賣店買了組對杯，要價3,150日幣，結果兩老用來喝茶喝了一陣子，又換用他們後來新買的杯子喝茶。買禮物最重要的是心意嘛，實用與否還是得看當事者。

( 被遺忘的景色：在清水舞台上看到的樣子。 )

上面這張很可惜，其實站在清水舞台往外看很壯觀，一望無際的山和樹林，普通相機拍不出那種遼闊。日本很多景觀都很精致，但很少有較大的視野。

( 被遺忘的景色之二：清水舞台的底部。 )

離開清水寺後前往知恩院看全世界最大的木門，「三門」。感想是：「啊，挺大的木門。」回京都車站時大概四五點吧，前往京都國際漫畫博物館。

京都國際漫畫博物館聽起來很屌，可惜不夠有特色，還有這裡不能拍照有點可惜。館內有個人工草皮，不少人躺在那裡看書，我也小試了一下，挺舒服的。地下室有全部的 Jump，封在玻璃門之內無法翻閱，一堆週刊長長地排在一起挺壯觀的，只能望刊興嘆。館內有時會有某大學漫畫系的人來現場示範漫畫，可惜我太晚來錯過這活動。全館逛完後，我到世界漫畫區找了中文版的《鋼之鍊金術師》看，待天黑差不多要閉館後，就回旅館休息了。

( 最後別忘了拍一下京都鐵塔。 )

晚上看到慈善拍賣節目，是島田紳助為了籌建學校而發起的，請了多位名人（不一定是畫家）畫一副畫來義賣。結果原哲夫的「希望の种」賣了350萬日幣！節目的影片見這裡。

更驚人的是，島田紳助本人畫的賣了500萬，是該次義賣最高金額。買者說他以前曾做過很不好的事，如今事業有成想贖罪。附帶一提，島田紳助講話超有趣的，可惜很多內容沒有聽懂，不知道台灣看不看得到他的節目。

最後附上在京都買的門票殘骸，這些都是白花花的銀票啊。

( 左邊那張符是金閣去的門票，挺有意思的。 )

最近常聽的幾首歌

大多是從 Plurk 或 BBS 上看到別人推薦，結果一聽就欲罷不能。

首先是 rainstring 推的「Libertango」：

據 rainstring 所言，這位作曲家 Astor Piazzolla 的曲子裡大多有手風琴出現，他本身也會演奏手風琴（Wikipedia 上有詳細的介紹）。上面這首YouTube 裡的相關作品有不少其它版本，像是四位正妹的演奏版 (Vanilla Mood )，不過聽來聽去，還是有馬友友演奏的這版本最動聽。一開始大提琴出現時立刻劃破其它配器建立出的世界，配合馬友友的演奏神情，動聽程度加倍。後面接手的手風琴也是一絕，特別是 1:34 時忽然轉到弱聲的弦律，再搭上大提琴的輔助，嗚啊～～～，實在太享受了！

再來是 Hubert 推薦絢香×可苦可樂的「WINDING ROAD」：

歌手們唱起來都很享受的樣子，很喜歡這種氣氛，關於這首歌的詳細介紹可以看《Music。絢香x可苦可樂。WINDING ROAD》。這裡借引用中譯的副歌歌詞：

彎彎曲曲的道路的前端
有幾道小小的光正等待著
雖然還很遠 還看不到
一步一步 只要深信光芒 向前走吧

真是勵志的好歌詞啊，可惜現實不是如此 讓心飛躍了起來呢！這首曲子我最喜歡的是可苦可樂衝出來的第一句弦律：「即使無法深愛一切，只要徹底以自己的心 」（約 0:40 開始）。

絢香的另一首「今夜も星に抱かれて」就沒前兩首這麼 high 了，配合The Sky Crawlers的畫面，更是悲到極點啊．．．。

不知為何，最近兩天早上上班時腦裡不斷地浮現這首曲子的弦律，但下午時就不會有了，早起上班有這麼悲嗎？這首最喜歡的地方自然是副歌最高音的轉折，「What I need now is you」這句。

最後是 echo 推薦 Muse 的「Supermassive Black Hole 」：

上面這首是 live 版，配合影片看才 high！最 high 的是前奏部份，1:18 開始「Ooh」那個神情真是超機車的，不知為何很喜歡看這一段的表情。中間開始就沒那麼精彩，就整體來說，MTV版的和 live 版有點不同，有興趣的人可以比較看看自己比較喜歡那版。至於畫面．．．MTV版的看個幾秒就轉看其它畫面了。歌詞見這裡。

話說我原本只打算貼四個連結，簡單提歌名和推薦人就結束這篇的說。這樣可以達成一篇一Blog還可以省下時間來學 Android，沒想到碎碎念習慣發作，又花了不少時間。

關西行：京都洛南

2008/05/24 Sat. 細雨

續前篇。

( 先來張超帥氣的千鳥居吧！ )

吃完午餐後到Kyoto 手塚治虫 World 逛，這回我付了門票錢，看了三集一共半小時的動畫，分別是「黑傑克」、「平安遷都」、「獅子王」。大概是因為這些動畫是針對小孩子而作的，對白挺簡單的，大致上都聽得懂。看完動畫後，憑著門票可在小小的會場裡盡情看手塚治虫的漫畫。在那裡硬啃了幾本獅子王，也休息夠了，動身前往下一站。附帶一提，在這裡看到京都國際漫畫博物館的介紹，想說找一天去那看看。

下午的第一站是 York 大推的伏見稻荷大社，看膩了外貌差不多的寺廟後，來這剛好。雖然可以坐巴士來，但還是搭電車比較好掌握時間。

( 連車站出站處都很有名勝地點的味道。 )

( 帥氣的千鳥居！有些似乎是企業或個人捐的，算變相賣廣告吧。 )

動畫裡常看類似這樣綿綿不絕的場景（例如 ARIA 狐狸娶新娘那集），原本我有錄下第一人稱視野走了四十多秒穿過一長串鳥居的影片，結果在相機裡整理照片時手賤誤刪。

( 難得看到貓，不免俗地要照個一張。 )

逛完這裡後，由於暫時想不到要去那，就先搭電車回京都車站。結果回到京都車站後想說去宇治逛好了，再笨笨地坐車二度經過稻荷到達宇治。

出車站時看到一位中東正妹，拿著英文的旅遊書正在問車站人員要怎麼前往旅遊景點。抱著一期一會的爽快心態，我上前問她要去那裡。結果剛好和我一樣是平等院，順道問她要不要一起同行，雖然我日文也不行，至少看得懂漢字，可以認出平等院。結果對方爽快地答應。

路上閒聊中才發現她真是不簡單，她說剛從澳洲過來，已在日本自助旅行十多天了，之後還要在日本玩十多天。原本她不是要來日本，但在澳洲時發現她的盤纏不夠去太遠（或是大貴？）的地方，所以臨時起意來日本。又提到她回國後要當兵，是義務役，待當完兵後再讀大學，她們國家的人都是這樣。可惜我看她回話都挺冷淡的，當時太孬不敢要求和照，所以這裡就沒有真相啦。

到平等院後我們就各走各的，這樣才能專心欣賞景色。為了不要路上走走又碰到（相信大家都有說完再見沒多見又碰到對方的尷尬情況吧），我故意先到平等院外繞繞，風景也滿不錯的。

( 我真是愛拍路啊！ )

( 附近的河。 )

( 最聳的標準拍攝角度，這就是平等院的鳳凰堂啦。 )

( 太晚來了，鍊條已扣上，不能參觀鳳凰堂了。 )

( 院內一角。 )

( 顏色和形狀很奇特的樹，看起來真不像活生生的植物。 )

( 傘一放進去就會自動加上套子並並釘好封口哦！在台灣好像沒看過自動加封的裝置。 )

( 冷清的宇治街道。其實我是小路控吧。 )

逛完平等院後，就回京都休息了，日本的寺廟在下午四五點前就都關了，一天能看的點不多啊。在旅館時照例又亂轉電視，看了忍者亂太郎、棒球大聯盟，還有 Coil 呢。

關西行：京都洛中

沒想到去年的遊記拖了一年沒寫完．．．。

2008/05/24 Sat. 細雨

( 先來張精美的六條院模型吧！)

由於太累的緣故，早上 8:30 才起來。吃早餐時看著精靈守護者，能看動畫的感覺真好。早上打算先步行到車站附近的東本願寺，再前往風俗博物館看《源氏物語》展。京都路上不少人穿和服，可惜大部份是中年婦女，較少年輕人穿。（附帶一提，我當時的筆記片段地寫著「巫女服不萌了」，現在完全不能理解這句是啥意思。）

( 東本願寺其中一個門口 )

( 寺裡有成群的鴿子 )

東本願寺的御影堂為世界最大的木造建築，不過看起來也沒什麼特別感覺，大概就是「啊，都是木頭啊」的感想。離開寺廟後，愚蠢的我步行十多分鐘到風俗博物館看《源氏物語》展。不知為何，我很喜歡走在小路間，在台灣搭公車時常看著路邊的小巷子，想著這條路究竟通到那呢？偶而也會騎著車在小路亂開，沒目的地前進。兩個地點之間這段短暫的步行，反而比在名勝地點參觀還要愉快。

( 令人愉快的平凡小巷 )

( 一看就明白但很難找的「風俗博物館」 )

風俗博物館位在小巷子的某棟建築物的五樓，館內空間很小，對照台灣的屋子來看，相當於一個客廳一個房間大而已。在客廳裡展出迷你版的六條院，由於我曾看過一段時間《源氏物語》的少女漫畫（小說看幾頁就沒看下去），來這參觀相當有趣。

( 精美的六條院啊！ )

問過客服人員這裡可以拍照後，我才欣然地付了400日幣的門票。之後先悠閒地參觀過一遍，再開始猛烈拍照。

( 喜歡嗎？可是不能帶回家。 )

( 超多層的衣服，穿這樣的衣服要怎麼行動啊？ )

逛完迷你版的模型後，進入小房間裡看一比一的模型。還有提供試穿，若有女伴的話，一定要帶來這試穿拍照的啦！

( 為了不要拍到其他遊客，只好拍直的。 )

( 精美的房間。 )

( 它不是佐為哦。 )

( 佐為對照組。 )

離開這裡後，前往附近的西本願寺，但因為沒申請無法參觀書院和飛雲閣（我日文很差啊），看看門口就離開了。走到這時腳已差不多掛了，回京都車站吃午餐去。

( 途中看到的幼稚園招牌，學費會不會很貴啊。 )

和昨天一樣，在Kyoto 手塚治虫 World 隔壁的義式餐廳吃義大利麵。義大利麵真是素食者的救星，在京都三天午餐都是吃這個。廚師超貼心的，三次料都不同。

（未完待續）