運氣，其實不簡單

圖片來源：http://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution

期待很久的 2007 - 08 semester 2 exam 結果，終於在 6 月7 日公佈。

這個 sem 是我 master 生涯裡的最後一個 sem，完成之後，如考試結果不太強差人意，那將會把短暫的碩士生涯劃上句號，等畢業。

記得那天黑雨，大夥兒都不用返工。清早起來，肚仔餓，待雨勢漸小後，和老婆仔幫襯屋企樓下的麥記。之後便匆匆回家，著電腦。

Click 入 PolyU check exam result 的網頁，要先 login，過程中只想著，合格，一定要合格！

之前讀的 8 科，成績最好的只有個 B+。再回想今個 sem 讀的 Consumer Electronics 和 Video Technology，前者不用考試，但要交很多論文功課，還有一次小測。那個小測很好笑，由當初的 closed book，變成經由民主投票決定的 open book。

個人對 open book 的考試或測驗，實在有所保留，只因如果是長題目，大家便會像罰抄一樣，抄到手軟。而且這種形式不是考一個人識多少，而只是考大家能否在浩瀚的筆記之中，尋回那一點點答案，並且以迅雷不及掩耳的速度寫在答題紙上。記著，不可龜速，因為，可能還有十九幾題在後面等著你。

教這科的教授實在太棒，只因測驗卷的設計也實在棒呆了。每題長題目均有個框框，你答得太多，超越了那個框框的範圍，明顯地你已離開正確答案，愈踩愈遠。

好明顯，一個不折不扣的貼士。

卷裡還有一些選擇題，很易，真的一點也不難。可以大膽講一句，有讀書，一定識。

結果是我很快便做完那份卷，double check 之後，覺得還可以，倒頭便睡。雖然旁邊的同學仔還想爭分奪秒，去把那厚厚的一疊筆記左翻右翻，但我也不再理它了。對有信心的東西，必須堅持。

至於那些論文功課，是我花了無數個晚上，犧牲了很多個周末的心血結晶。裡面有數碼相機 CCD 的詳細原理和資料，有個人的 research和見解，有 compact disc 的制式等等。還有 group presentation 的準備工夫，我被分配負責講解數碼相機鏡頭 zoom in / zoom out 的原理。其實也不太難，一點數學跟一點光學而已。Present 前的 rehearsal，我也鼓勵大家做到足。第一， Powerpoint file 和 report不可以有一個 spelling 或 grammatical error，為此我跟足所有人的 presentation 和 report file，替他們 check gramma。第二，每個人對自己的部份一定要熟，不可有半點遲疑。到 present 的一刻，流暢的英語再一次發揮效用，bravo！

Video Technology，很艱鉅的一科，三個 lab (還好只有一個要做 lab report)，三次測驗，一個 presentation 和一次 final exam。印象中，exam 應佔總分 55%，而且 notes 太浩瀚，是真的很大疊，約三吋左右，所以根本不可能 open book。我還記得交試卷時那一刻的心情 ── 合格啩？

其實那份試卷我只完成了七至八成左右，但令我再一次佩服 Prof. Siu 的出題技巧：有易有難，易得來，是只要你有溫習，那只要小心一點，要答得好基本上是不會有太大問題的。難得來，是你雖然有讀書，但你的 concept 清晰嗎？不肯定的話，那可能注定要賠上一點點分數。

至於那三個 lab 的 C++ program，我根本不可能獨自完成，全靠同學仔的幫助，解決了不少疑難，才可以有功課交。這個同學仔可是 C++ program 的箇中高手哩！

而 presentation 方面，是一個不算太難的題目："Content Based Image Retrieval"。在準備的過程之中也很順利，因為，我能夠借一本沒有人會借的參考書，意思是我喜歡看多久便多久，根本不會有人催我還。

而我幸運的地方，是這個 topic 是嘗試去解答一個很多人也會遇到的問題：我要找些圖片，比方說，一些汽車的圖片。那我輸入『汽車』，經過搜尋引擎出盡了吃奶的力在資料庫找尋之後，答案出來了，但那可是成千上萬的圖片。

如何可以令搜尋引擎再 smart 一點，只給出我想要的答案？例如，我輸入一張『法拉利加上一個紅色短裙美女』的圖片，系統便會找出所有這些圖片給我？

這是一個很令人困擾的問題，當中涉及到系統能否辨別出資料庫中的圖片和我輸入的圖片相似。

這需要一點兒聰明的數學技巧。

當然，我要 present 這個 topic，除了我要明白那些公式之外，我還最好能夠舉出一些有力的證據，證明哪一個方法可行，哪一個方法比較優勝等等。

然而，運氣再一次出現。我在網上找到一些外國大學的研究結果，證明 "color correlogram" 比 "histogram" 方法來得有效和優勝。經過理解和消化之後，我決定把這些書中沒有的東西引用到我的 presentation 裡。

一如所料，那些結果實在太 impressive，而且一出，就打破了只談理論，不講實際的悶局。對於聽眾的問題，我還能一一解答。記得有位同學問到 "Principal Component Analysis" 裡面座標變換的問題，我還可以引用 face recognition 的原理去解釋哩。

到了最後，這兩科出來的成績是出奇地好，是意料之外的好。

究竟是運氣，還是實力？開始懷疑，我們的成績還是不是『常態分佈』(Normal distribution)？抑或教授們也開始手鬆了，變成很多人也可以有高分。

當然，事過境遷，管它呢？

運氣，其實不簡單。