出國旅行我多是自助,但2002年我曾跟團去西班牙、葡萄牙,全團後來都變成好友,19年來,我們年年聚會至今.......
西葡,我不一定再去,但那些人在我生活中留下來了。果真:人,才是旅途中最美的風景。
跟團,當如是也!我在想,如果我來帶團旅遊,讓大家歸來後都變成好友,能繼續跟著朋友一起豐盛精彩.......你會想【跟著火星爺爺去旅行】嗎?
我發現,生活中很多事,也像當年的西葡之旅。
只要你跟著一群人一起完成一些事,完成後,你不只會讓那些事有意義,你也會讓跟你同行的人,有意義。
我1993年考進花旗,當儲備幹部,那些MA同學,到現在還在聯繫。
我大學讀電機,後來工作沒一份跟電機有關,但跟大學同學,到現在還在聯繫。
我最近意識到,我過去一年來,透過直播教學,跟著大家一起學習【創意發想】、【故事行銷】,也像旅行團。
你看到的照片,是我們課後辦的【尾牙聚會】、【華山論劍】、【助教訓練】、同學自辦的【知識年會】(外加數不清讀書會).......
大家一開始只是來學習,沒想到,後來收穫這麼多朋友,這麼多豐盛的體驗。
這樣的旅行團,你想跟嗎?
最近,我又要開團了,主題是【故事】。
我算會講故事,我有不一樣生命經歷,能說些不一樣的故事跟觀點。
但我發現,就算你沒有獨特的經歷,也完全無礙你說出一個好故事。
如果你說故事,是想打動人,想看到對方改變,像尼加拉瓜大瀑布一樣壯觀......
那麼你得先問,你的故事有【懸崖】嗎?
沒有懸崖,哪來的瀑布呢?
【故事懸崖】,就是我們這趟【故事王】學習旅程,第一個重要的景點。
一個禮拜兩天晚上,一次一小時直播,我要陪著你,踏上你的【故事英雄旅程】。
我會帶你看【故事懸崖】:教你簡單的三招,讓體打造高聳懸崖,創造改變。
我會帶你上【金句山】:你會在山上拿到屠龍刀,學會切招,從此寫出金句Slogan,只要短短十分鐘。
我會帶你看【MTV】:之後,人家聽你的自我介紹、產品介紹,難忘得像在看MTV。
我會帶你洗【故事SPA】:學會SPA架構,你就能輕鬆運用一分鐘話術,打動對方。
我會帶你踏上【故事的偉大航道】:讓你拿到【關鍵字百寶箱】,從此,你的故事充滿畫面。
我還會帶你搭上【故事火箭】:教你怎麼打造火箭,用一次簡報,一場演講,帶領對方,去到你們想去的地方。
這些,都是這趟故事旅程的景點。
你將會在途中,看見我搜集的上百個經典故事、廣告案例。
我不只當導遊,還當教練。
我帶領你看故事、教你說故事,還陪你練習。
我會讓你做作業,然後一份一份幫你改。
我會幫助你看見,你掌握到哪裡,怎麼做可以更好。
我還找了很棒的學長姐,回來陪伴你。
當你有問題,想找人討論作業,學長姐隨便你問。
他們都是土地公、媽祖婆化身,有料、有愛、有求必應。
於是,你上過課、練習過、覆盤過,你才真的學會說故事。
等你完成旅程,你就能明白我一開頭說的:
你不只學到說故事的技法,還跟同學,助教學長姐以及我,變成好朋友。
這就是【跟著火星爺爺去旅行】的【故事王】行程。
想來嗎?
【故事王線上直播課】第五班,3/25出團,為期一個月。
歡迎你來,來學會說故事,來認識精采的人,來經歷你的【故事英雄之旅】。
3/25起,讓我們用一個月的時間,因學會說故事,而豐盛。
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華山論劍線上看 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳解答
創新工場“AI蒙汗藥”入選NeurIPS 2019,3年VC+AI佈局進入科研收穫季
本文來自量子位微信公眾號
……………………………………………………………………
NeurIPS 2019放榜,創新工場AI工程院論文在列。
名為“Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder”。
一作是創新工場南京國際AI研究院執行院長馮霽,二作是創新工場南京國際人工智慧研究院研究員蔡其志,南京大學AI大牛周志華教授也在作者列。
論文提出了一種高效生成對抗訓練樣本的方法DeepConfuse,通過微弱擾動資料庫的方式,徹底破壞對應的學習系統的性能,達到“資料下毒”的目的。
創新工場介紹稱,這一研究就並不單單是為了揭示類似的AI入侵或攻擊技術對系統安全的威脅,還能協助針對性地制定防範“AI駭客”的完善方案,推動AI安全攻防領域的發展。
NeurIPS,全稱神經資訊處理系統大會(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems),自1987年誕生至今已有32年的歷史,一直以來備受學術界和產業界的高度關注,是AI學術領域的“華山論劍”。
作為AI領域頂會,NeurIPS也是最火爆的那個,去年會議門票在數分鐘內被搶光,而且在論文的投稿錄取上,競爭同樣激烈。
今年,NeurIPS會議的論文投稿量再創新高,共收到6743篇投稿,最終錄取1428篇論文,錄取率為21.2%。
▌“資料下毒”論文入選頂會NeurIPS
那這次創新工場AI工程院這篇入選論文,核心議題是什麼?
我們先拆解說說。
近年來,機器學習熱度不斷攀升,並逐漸在不同應用領域解決各式各樣的問題。不過,卻很少有人意識到,其實機器學習本身也很容易受到攻擊,模型並非想像中堅不可摧。
例如,在訓練(學習階段)或是預測(推理階段)這兩個過程中,機器學習模型就都有可能被對手攻擊,而攻擊的手段也是多種多樣。
創新工場AI工程院為此專門成立了AI安全實驗室,針對人工智慧系統的安全性進行了深入對評估和研究。
在被NeurIPS收錄的論文中,核心貢獻就是提出了高效生成對抗訓練資料的最先進方法之一——DeepConfuse。
▌給數據下毒
通過劫持神經網路的訓練過程,教會雜訊生成器為訓練樣本添加一個有界的擾動,使得該訓練樣本訓練得到的機器學習模型在面對測試樣本時的泛化能力盡可能地差,非常巧妙地實現了“資料下毒”。
顧名思義,“資料下毒”即讓訓練資料“中毒”,具體的攻擊策略是通過干擾模型的訓練過程,對其完整性造成影響,進而讓模型的後續預測過程出現偏差。
“資料下毒”與常見的“對抗樣本攻擊”是不同的攻擊手段,存在於不同的威脅場景:前者通過修改訓練資料讓模型“中毒”,後者通過修改待測試的樣本讓模型“受騙”。
舉例來說,假如一家從事機器人視覺技術開發的公司希望訓練機器人識別現實場景中的器物、人員、車輛等,卻不慎被入侵者利用論文中提及的方法篡改了訓練資料。
研發人員在目視檢查訓練資料時,通常不會感知到異常(因為使資料“中毒”的噪音資料在圖像層面很難被肉眼識別),訓練過程也一如既往地順利。
但這時訓練出來的深度學習模型在泛化能力上會大幅退化,用這樣的模型驅動的機器人在真實場景中會徹底“懵圈”,陷入什麼也認不出的尷尬境地。
更有甚者,攻擊者還可以精心調整“下毒”時所用的噪音資料,使得訓練出來的機器人視覺模型“故意認錯”某些東西,比如將障礙認成是通路,或將危險場景標記成安全場景等。
為了達成這一目的,這篇論文設計了一種可以生成對抗雜訊的自編碼器神經網路DeepConfuse。
通過觀察一個假想分類器的訓練過程更新自己的權重,產生“有毒性”的雜訊,從而為“受害的”分類器帶來最低下的泛化效率,而這個過程可以被歸結為一個具有非線性等式約束的非凸優化問題。
▌下毒無痕,毒性不小
從實驗資料可以發現,在MNIST、CIFAR-10以及縮減版的IMAGENET這些不同資料集上,使用“未被下毒”的訓練資料集和“中毒”的訓練資料集所訓練的系統模型在分類精度上存在較大的差異,效果非常可觀。
與此同時,從實驗結果來看,該方法生成的對抗雜訊具有通用性,即便是在隨機森林和支援向量機這些非神經網路上也有較好表現。
其中,藍色為使用“未被下毒”的訓練資料訓練出的模型在泛化能力上的測試表現,橙色為使用“中毒”訓練資料訓練出的模型的在泛化能力上的測試表現。
在CIFAR和IMAGENET資料集上的表現也具有相似效果,證明該方法所產生的對抗訓練樣本在不同的網路結構上具有很高的遷移能力。
此外,論文中提出的方法還能有效擴展至針對特定標籤的情形下,即攻擊者希望通過一些預先指定的規則使模型分類錯誤,例如將“貓”錯誤分類成“狗”,讓模型按照攻擊者計畫,定向發生錯誤。
例如,下圖為MINIST資料集上,不同場景下測試集上混淆矩陣的表現,分別為乾淨訓練資料集、無特定標籤的訓練資料集、以及有特定標籤的訓練資料集。
實驗結果有力證明,為有特定標籤的訓練資料集做相應設置的有效性,未來有機會通過修改設置以實現更多特定的任務。
對資料“下毒”技術的研究並不單單是為了揭示類似的AI入侵或攻擊技術對系統安全的威脅,更重要的是,只有深入研究相關的入侵或攻擊技術,才能有針對性地制定防範“AI駭客”的完善方案。
隨著AI演算法、AI系統在國計民生相關的領域逐漸得到普及與推廣,科研人員必須透徹地掌握AI安全攻防的前沿技術,並有針對性地為自動駕駛、AI輔助醫療、AI輔助投資等涉及生命安全、財富安全的領域研發最有效的防護手段。
▌還關注聯邦學習
除了安全問題之外,人工智慧應用的資料隱私問題,也是創新工場AI安全實驗室重點關注的議題之一。
近年來,隨著人工智慧技術的高速發展,社會各界對隱私保護及資料安全的需求加強,聯邦學習技術應運而生,並開始越來越多地受到學術界和工業界的關注。
具體而言,聯邦學習系統是一個分散式的具有多個參與者的機器學習框架,每一個聯邦學習的參與者不需要與其餘幾方共用自己的訓練資料,但仍然能利用其餘幾方參與者提供的資訊更好的訓練聯合模型。
換言之,各方可以在在不共用資料的情況下,共用資料產生的知識,達到共贏。
創新工場AI工程院也十分看好聯邦學習技術的巨大應用潛力。
今年3月,“Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder”論文的作者、創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長馮霽代表創新工場當選為IEEE聯邦學習標準制定委員會副主席,著手推進制定AI協同及大資料安全領域首個國際標準。
創新工場也將成為聯邦學習這一技術“立法”的直接參與者。
▌創新工場AI工程院科研成績單
創新工場憑藉獨特的VC+AI(風險投資與AI研發相結合)的架構,致力於扮演前沿科研與AI商業化之間的橋樑角色。
創新工場2019年廣泛開展科研合作,與其他國際科研機構合作的論文,入選多項國際頂級會議,除上述介紹的“資料下毒”論文入選NeurlPS之外,還有8篇收錄至五大學術頂會,涉及影像處理、自動駕駛、自然語言處理、金融AI和區塊鏈等方向。
┃兩篇論文入選ICCV
Disentangling Propagation and Generation for Video Prediction
https://arxiv.org/abs/1812.00452
這篇論文的主要工作圍繞一個視頻預測的任務展開,即在一個視頻中,給定前幾幀的圖片預測接下來的一幀或多幀的圖片。
Joint Monocular 3D Vehicle Detection and Tracking
https://arxiv.org/abs/1811.10742
這篇論文提出了一種全新的線上三維車輛檢測與跟蹤的聯合框架,不僅能隨著時間關聯車輛的檢測結果,同時可以利用單目攝像機獲取的二維移動資訊估計三維的車輛資訊。
┃一篇論文入選IROS
Monocular Plan View Networks for Autonomous Driving
http://arxiv.org/abs/1905.06937
針對端到端的控制學習問題提出了一個對當前觀察的視角轉換,將其稱之為規劃視角,它把將當前的觀察視角轉化至一個鳥瞰視角。具體的,在自動駕駛的問題下,在第一人稱視角中檢測行人和車輛並將其投影至一個俯瞰視角。
┃三篇論文入選EMNLP
Multiplex Word Embeddings for Selectional Preference Acquisition
提出了一種multiplex詞向量模型。在該模型中,對於每個詞而言,其向量包含兩部分,主向量和關係向量,其中主向量代表總體語義,關係向量用於表達這個詞在不同關係上的特徵,每個詞的最終向量由這兩種向量融合得到。
What You See is What You Get: Visual Pronoun Coreference Resolution in Dialogues
https://assert.pub/papers/1909.00421
提出了一個新模型(VisCoref)及一個配套資料集(VisPro),用以研究如何將代詞指代與視覺資訊進行整合。
Reading Like HER: Human Reading Inspired Extractive Summarization
人類通過閱讀進行文本語義的摘要總結大體上可以分為兩個階段:1)通過粗略地閱讀獲取文本的概要資訊,2)進而進行細緻的閱讀選取關鍵句子形成摘要。
本文提出一種新的抽取式摘要方法來模擬以上兩個階段,該方法將文檔抽取式摘要形式化為一個帶有上下文的多臂老虎機問題,並採用策略梯度方法來求解。
┃一篇論文入選IEEE TVCG
sPortfolio: Stratified Visual Analysis of Stock Portfolios
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31443006
主要是對於金融市場中的投資組合和多因數模型進行可視分析的研究。通過三個方面的分析任務來幫助投資者進行日常分析並升決策準確性。
並提出了一個全新的視覺化分析系統sPortfolio,它允許使用者根據持倉,因數和歷史策略來觀察投資組合的市場。sPortfolio提供了四個良好協調的視圖。
┃一篇論文入選NSDI
Monoxide: Scale Out Blockchain with Asynchronized Consensus Zones
https://www.usenix.org/system/files/nsdi19-wang-jiaping.pdf
提出了一種名為非同步共識組 Monoxide 的區塊鏈擴容方案,可以在由 4.8 萬個全球節點組成的測試環境中,實現比比特幣網路高出 1000 倍的每秒交易處理量,以及 2000 倍的狀態記憶體容量,有望打破“不可能三角”這個長期困擾區塊鏈性能的瓶頸。
▌獨特的“科研助推商業”思路
國內VC,發表論文都很少見,為什麼創新工場如此做?
這背後在於其“VC+AI”模式。
最獨特之處在于,創新工場的AI工程院可以通過廣泛的科研合作以及自身的科研團隊,密切跟蹤前沿科研領域裡最有可能轉變為未來商業價值的科研方向。
這種“科研助推商業”的思路力圖儘早發現有未來商業價值的學術研究,然後在保護各方智慧財產權和商業利益的前提下積極與相關科研方開展合作。
同時,由AI工程院的產品研發團隊嘗試該項技術在不同商業場景裡可能的產品方向、研發產品原型,並由商務拓展團隊推動產品在真實商業領域的落地測試,繼而可以為創新工場的風險投資團隊帶來早期識別、投資高價值賽道的寶貴機會。
“科研助推商業”並不是簡單地尋找有前景的科研專案,而是將技術跟蹤、人才跟蹤、實驗室合作、智慧財產權合作、技術轉化、原型產品快速反覆運算、商務拓展、財務投資等多維度的工作整合在一個統一的資源體系內,用市場價值為導向,有計劃地銜接學術科研與商業實踐。
以AI為代表的高新技術目前正進入商業落地優先的深入發展期,產業大環境亟需前沿科研技術與實際商業場景的有機結合。
創新工場憑藉在風險投資領域積累的豐富經驗,以及在創辦AI工程院的過程中積累的技術人才優勢,特別適合扮演科研與商業化之間的橋樑角色。
於是,創新工場AI工程院也就順勢而生。
創新工場人工智慧工程院成立於2016年9月,以“科研+工程實驗室”模式,規劃研發方向,組建研發團隊。
目前已經設有醫療AI、機器人、機器學習理論、計算金融、電腦感知等面向前沿科技與應用方向的研發實驗室,還先後設立了創新工場南京國際人工智慧研究院、創新工場大灣區人工智慧研究院。
目標是培養人工智慧高端科研與工程人才,研發以機器學習為核心的前沿人工智慧技術,並同各行業領域相結合,為行業場景提供一流的產品和解決方案。
而且, 創新工場還與國內外著名的科研機構廣泛開展科研合作。
例如,今年3月20日,香港科技大學和創新工場宣佈成立電腦感知與智慧控制聯合實驗室(Computer Perception and Intelligent Control Lab)。
此外,創新工場也積極參與了國際相關的技術標準制定工作。例如,今年8月,第28屆國際人工智慧聯合會議(IJCAI)在中國澳門隆重舉辦,期間召開了IEEE P3652.1(聯邦學習基礎架構與應用)標準工作組第三次會議。
IEEE聯邦學習標準由微眾銀行發起,創新工場等數十家國際和國內科技公司參與,是國際上首個針對人工智慧協同技術框架訂立標準的專案。
創新工場表示,自身的科研團隊將深度參與到聯邦學習標準的制定過程中,希望為AI技術在真實場景下的安全性、可用性以及保護資料安全、保護使用者隱私貢獻自己的力量。
華山論劍線上看 在 蝦嫂 Stephanie Facebook 的精選貼文
在華人社會,Speak up/ 分享是好奇怪
怕被人家說認叻
怕被人家抄襲
怕人知道自己會蝕底
其實我一直覺得「敢說出來才能從中學習」
說錯了會有朋友指正
說對了可以令其他人參考
#我要買書
#跟課表不是重點
#當中過程必有所領悟
對於菁英選手公開自己課表,你們的看法是什麼?
在以往知識交流不便利的年代,選手們往往擁有自己的體系或是教程,不論是從上一輩傳下來,還是只存在於同個訓練團體之中。這些被視為不傳之密,儼然就成了各門派的法寶,只有在華山論劍的時候,可以瞥見今年誰功力大增,誰又走火入魔、反噬攻心。
然而這個現象,在跑步社群的發達後有了很大的轉變。你會看到 Eliud Kipchoge 大方分享比賽前最後一個訓練影片,也會看到 Mo Farah 跟市民跑者叮嚀馬拉松的賽前準備。
老實說,這些菁英選手擁抱社群媒體,很大部份也是為了行銷之故。無論是線上的一級選手還是業餘,多數都不只是靠獎金吃飯的。能增加一些曝光度,對於自身跟背後的贊助商,都有很大的廣告作用。
另外一方面,則是馬拉松或者長跑訓練的特殊性。這特殊性是什麼?
如果你有在關注六大馬,可能會聽過一個名叫 Scott Fauble, 隸屬於 NAZ Elite 的美國選手。他今年 27 歲,代表作是去年在紐約馬跑出 2 小時12 分,總排名第七。正當大夥覺得會不會是曇花一現時,他在今年波士頓再次跑出了 2 小時 09 分,在 Jared Ward* 面前進了終點,是當天最快的美國籍。
*Jared Ward: 美國馬拉松國手,里約奧運馬拉松第六位。
Scott Fauble 跟很多的選手不同的是,他擁抱社群媒體、善用社群的影響力。你在 Strava 上頭可以看到他的所有的 workout, 他的粉絲都知道他熱愛墨西哥捲餅、最過分的莫過於他在去年紐約馬後,跟教練合出了一本書,內容詳實紀錄了每一天的訓練。
當記者問:「你這樣分享,不怕競爭對手知道你的狀態、策略嗎?」他只是大而化之地笑笑:「馬拉松不是球類運動,你知道了也不能怎樣。一旦上場了,你要嘛比我快、要嘛比我慢,就這樣而已。」
「而且最重要的還是訓練,光靠分享是不會讓你變快的。但我同時也相信,與粉絲們建立連結、增加背後贊助你的廠商曝光度,是不會對你的跑步有壞處的。」
—
我不知道你們是否同意,不過,他已經成功向我推銷一本書了... 😅
#課表不就是我抄你的你抄我的
#此文非業配
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1977年,出生在台灣空軍眷村。
1983年,風靡日本的任天堂遊戲機問世,
隔年家人從日本帶回來任天堂原裝主機
以及兩塊原裝卡帶,從此開啟了"遊戲"這條路。
從瑪莉兄弟、洛克人到熱血硬派,三國志一代到太空戰士一代(即現今的最終幻想),數不盡的卡帶,忘不掉的歡樂。
接著大型街機興起, 從1943、究極之虎、宇宙新達人、快打旋風、雙截龍,到最後的毀滅戰士,
在學生時期也參加了許多私人遊戲機構所舉辦的各種街機比賽。(國小時獎品通常是書包/鉛筆盒/球鞋,國高中獎品升級為現金/撞球桿/保齡球鞋) (現在回想起來還能會心一笑...)
街機時代隨著周人蔘弊案的爆發而結束,也暫時中止了浪哥的遊戲旅程。奔向陽光....
幾年後,投幣式電腦遊戲場如雨後春筍般冒出。(網咖前身)
那時正是紅色警戒聲名大噪的時候,而浪哥卻只喜歡玩:富甲天下單機系列。
退伍幾年後,偶然相遇同梯兄弟在玩"天堂",好奇之下踏進了這條天堂路。
正式開始網路遊戲人生,以下簡單介紹幾款值得介紹的遊戲經歷( 非課金 ) :
【天堂】 (約2001年/1.49版第一天開始玩) (24歲)
2002年衝等排行純金戒指活動得主(全台好像只有29位)
(活動網址) https://gnn.gamer.com.tw/6/3886.html
火神伺服器第二位52級死騎
火神伺服器第一任亞丁城城主
台灣水龍首推團隊
ID : Fight001
(慘遭被盜帳號兩次..皆東山再起)
(後因遊戲內自動練功外掛氾濫,浪哥失望離開。)
【天堂2 】(2004年)
吉立恩開服官方活動台服等級排行第三 ;
劍鬥士等級排行第一
台灣第一位五級血盟聯盟主(本人15服)
血盟:鐵血旅團 聯盟:驃騎之鄉
ID : 洛汗
【劍俠情緣1代】 (約2003年~2005年)
第一款大陸遊戲 來台
台服最大服第一服第一大幫創辦人(幫會 : 血色黃昏)
台服等級最高 全排行榜制霸
與大陸朋友首創霸服玩法
第一位天王拿黃金槍
ID : 武衡軍
( 後因被盜離開,接任幫主為早期大陸最大遊戲社群團長 : 絕地蒼狼/及他老婆 : 寶寶 )
【魔獸世界】 (2005~06年) 29歲
ID : 洛汗(後因合服數度改名)
60年代人類戰士總元帥
60年代總擊殺人數超過15萬人
60年代阿什坎迪兄弟會之劍伺服器首位擁有者
60年代伺服器團隊副本拓荒進度第一
(安琪拉開門TAQ、黑翼之巢BWL、納克薩瑪斯NAXX)
(PS: 就在此時認識目前的老婆,就是秘書啦)
60年代圖影存檔:https://youtu.be/kIKNWsJMKdM
70年代伺服器第一性感德萊尼戰士(ID : 大流士..)
70年代都泡在競技場,帶過就好。
(接著AFK去玩蒼天,後續回鍋在底下補上)
【蒼天】 (約2007~08年)
台灣第一位50級力士
第一伺服器 頭三次全國統一頭等功臣
(就是連續3次全國統一第一名)
第一位霸王裝全套
ID : 武橫軍
(再次提醒所有經歷皆非課金)
(因魔獸世界WOW改版80年代再次回鍋)
【魔獸世界(80年代)】 (2008年) (31歲)
專精副本一週帶三團NAXX及永恆之眼
專業帶團(非G團)
ID : 大流士 (德萊尼戰士)
【戰鎚】 (約2008年)
PvP最巔峰遊戲,
聽說熱愛歐美PvP遊戲的玩家幾乎都來到了戰鎚。
喜愛PvP的浪哥立馬轉戰
二次封測第一位滿等 ID : 單齊
公測第一位滿等 ID : 丁禍
最大PvP伺服器摩漢神殿 神選戰士
毀滅方最大公會[地獄之門]掌旗者
所有PvP稱號與成就 全部第一位達成
擊殺人數(世界)第一(皆為正常戰鬥及打戰場)
副本進度世界第一(團長)
受歐洲專業戰鎚團隊文字採訪
(語言不通 故由隊上一位大學生 小胖處理)
本人角色(丁禍)神選戰士紀念雕像 立於毀滅方主城正中心
(後因家庭因素離開遊戲,也從此改變玩法)
離開遊戲後一個月,世界戰鎚開放英雄榜功能
本人依然屹立於台服榜上戰爭等級第一(俗稱RR)
第二名為浪哥當時團隊補師(ID : 抱抱)
(此後因台灣遊戲環境改變,較多時間前去大陸交流,也因年齡和家庭關係,
浪哥因此也改變遊戲玩法,走向自由休閒路線,且不再搞組織。)
【魔獸世界】 85年代 (2010年) (33歲)
再度回鍋
再度重練一隻狼人戰士 ID : 丁禍
85年代首開積分戰場
之後受邀前往大陸伺服器參加大哥團帶團交流
【九陰真經】 (大陸武俠遊戲) (2012年)
華人服封測開始玩,鍾情於丐幫。
華山論劍服 : 加入最大幫會接受遊戲洗禮,並因此深入了解遊戲。
因決定以商起家,故改變玩法,以下部份商人ID皆保密。
福爾摩沙服 : 如果我說我是第二大商人,沒人敢說自己是第一大。(代表商號 唐菲兒, 兒系列工作室)
本尊是第一位學滿全部進階輕功並練滿者。
(在遊戲中因商業因素只能當藏鏡人。)
(鎮派武學開放時AFK)
八個月後,玉山服開啟。
依之前商業經驗,打算以小養大,培養本尊。
本尊為三內全盛時期,所有副本積分排行第一。
第一位學滿全部進階輕功並練滿者。(在武俠世界中,浪哥僅追求能全身而退瀟灑生活,故兩服皆是追求輕功優先。)
五品裝開放第一天,全身五品玉裝,數值全頂,外加兩把五品玉全六傷頂數值武器。
本尊ID : 狄元
擺攤商人ID : 唐菲(兒) 呼荷(兒) 沐容(兒) 先報3支就好
(約剛開四內時,遊戲內開始有小王八蛋使用微調加速外掛,浪哥失望離開。)
【激戰2】國際版 (2013年)
有幸加入世界排行第一JQ伺服器,並在台灣最大公會一起遊戲與學習。但苦於英文能力不足,在WvW戰場安分當個小兵樂在其中。
【魔獸世界】100級年代 (2014年)
再度回鍋
回來會會老朋友
並首次前往部落陣營遊戲
ID : 阿保度(獸戰)
約版本末在部落創立歡樂小公會
由於心境變化,來到部落反而愛好和平,
不知是否因為部落草原風格關係 哈哈
【 鬥陣特攻】(2016年5月) (39歲)
首次嘗試直播並接觸製作簡單影片
下面是我人生的第一部影片(超鳥...)
https://www.youtube.com/playlist?list=PL2BFlt9DhY1j5nwjODNnAl73TysCguG96
這對電腦白痴的浪哥,實在是一個挑戰, 我喜歡。
因為直播結識許多年輕朋友,更了解年輕朋友們對遊戲的新穎想法,浪哥也努力地和各位學習。
【魔獸世界】110級年代 (2016年)
聲勢浩大所以再度回鍋
但由於招不到志同道合的夥伴打積分戰場
然後又AFK了
【黑色沙漠】 (2017年初)
【上古世紀】 (2018年初)
(還有接觸過一些網頁遊戲及商城遊戲,
因為有課金強化,就沒什麼好介紹)
備註 : 其他各種網遊及單機族繁不及備載,以下簡單帶過 :
魔物獵人線上版
SD鋼彈OL
真三國無雙單機系列
真三國無雙線上版
刺客教條系列
上古卷軸5
帝國文明系列
戰地風雲3
AVA
三國志系列
暗黑破壞神2 . 3
星海爭霸2
無人深空no man's sky(受害者之一)
流亡黯道(POE)
天涯明月刀(試玩)
刀劍2 (很棒的動作捕捉技術,但裝備系統卻是上個世代的) (ID : 孟滄浪)
方舟生存進化ARK
黑色沙漠
上古世紀
神諭:原罪2 (世界評價最高的RPG遊戲)
逆水寒
(更新至2018止)
.
.
.
以後想到再陸續補上
如果以上遊戲中有認識浪哥的老朋友們,
歡迎與浪哥聯絡 喝喝茶、敘敘舊。
一路走來幾十年,
從玩紅白機至今歷歷在目,
遊戲界的氛圍已非當年,
身在這個變化極快的大環境,浪哥也在適應中。
時下年輕朋友習慣透過網路學習與交流,
所以希望透過直播傳遞正向的觀念與能量,
並把我們初代玩家的熱情傳承下來,
感染給新一代的玩家朋友們。
我是浪哥
一生划船不用槳 全靠浪 #浪哥 #holiday1977 #drholiday #1977 #魔獸世界 #wow #經典版 #CLASSIC #最 #經典舊世 #浪哥 #Holiday
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1977年,出生在台灣空軍眷村。
1983年,風靡日本的任天堂遊戲機問世,
隔年家人從日本帶回來任天堂原裝主機
以及兩塊原裝卡帶,從此開啟了"遊戲"這條路。
從瑪莉兄弟、洛克人到熱血硬派,三國志一代到太空戰士一代(即現今的最終幻想),數不盡的卡帶,忘不掉的歡樂。
接著大型街機興起, 從1943、究極之虎、宇宙新達人、快打旋風、雙截龍,到最後的毀滅戰士,
在學生時期也參加了許多私人遊戲機構所舉辦的各種街機比賽。(國小時獎品通常是書包/鉛筆盒/球鞋,國高中獎品升級為現金/撞球桿/保齡球鞋) (現在回想起來還能會心一笑...)
街機時代隨著周人蔘弊案的爆發而結束,也暫時中止了浪哥的遊戲旅程。奔向陽光....
幾年後,投幣式電腦遊戲場如雨後春筍般冒出。(網咖前身)
那時正是紅色警戒聲名大噪的時候,而浪哥卻只喜歡玩:富甲天下單機系列。
退伍幾年後,偶然相遇同梯兄弟在玩"天堂",好奇之下踏進了這條天堂路。
正式開始網路遊戲人生,以下簡單介紹幾款值得介紹的遊戲經歷( 非課金 ) :
【天堂】 (約2001年/1.49版第一天開始玩) (24歲)
2002年衝等排行純金戒指活動得主(全台好像只有29位)
(活動網址) https://gnn.gamer.com.tw/6/3886.html
火神伺服器第二位52級死騎
火神伺服器第一任亞丁城城主
台灣水龍首推團隊
ID : Fight001
(慘遭被盜帳號兩次..皆東山再起)
(後因遊戲內自動練功外掛氾濫,浪哥失望離開。)
【天堂2 】(2004年)
吉立恩開服官方活動台服等級排行第三 ;
劍鬥士等級排行第一
台灣第一位五級血盟聯盟主(本人15服)
血盟:鐵血旅團 聯盟:驃騎之鄉
ID : 洛汗
【劍俠情緣1代】 (約2003年~2005年)
第一款大陸遊戲 來台
台服最大服第一服第一大幫創辦人(幫會 : 血色黃昏)
台服等級最高 全排行榜制霸
與大陸朋友首創霸服玩法
第一位天王拿黃金槍
ID : 武衡軍
( 後因被盜離開,接任幫主為早期大陸最大遊戲社群團長 : 絕地蒼狼/及他老婆 : 寶寶 )
【魔獸世界】 (2005~06年) 29歲
ID : 洛汗(後因合服數度改名)
60年代人類戰士總元帥
60年代總擊殺人數超過15萬人
60年代阿什坎迪兄弟會之劍伺服器首位擁有者
60年代伺服器團隊副本拓荒進度第一
(安琪拉開門TAQ、黑翼之巢BWL、納克薩瑪斯NAXX)
(PS: 就在此時認識目前的老婆,就是秘書啦)
60年代圖影存檔:https://youtu.be/kIKNWsJMKdM
70年代伺服器第一性感德萊尼戰士(ID : 大流士..)
70年代都泡在競技場,帶過就好。
(接著AFK去玩蒼天,後續回鍋在底下補上)
【蒼天】 (約2007~08年)
台灣第一位50級力士
第一伺服器 頭三次全國統一頭等功臣
(就是連續3次全國統一第一名)
第一位霸王裝全套
ID : 武橫軍
(再次提醒所有經歷皆非課金)
(因魔獸世界WOW改版80年代再次回鍋)
【魔獸世界(80年代)】 (2008年) (31歲)
專精副本一週帶三團NAXX及永恆之眼
專業帶團(非G團)
ID : 大流士 (德萊尼戰士)
【戰鎚】 (約2008年)
PvP最巔峰遊戲,
聽說熱愛歐美PvP遊戲的玩家幾乎都來到了戰鎚。
喜愛PvP的浪哥立馬轉戰
二次封測第一位滿等 ID : 單齊
公測第一位滿等 ID : 丁禍
最大PvP伺服器摩漢神殿 神選戰士
毀滅方最大公會[地獄之門]掌旗者
所有PvP稱號與成就 全部第一位達成
擊殺人數(世界)第一(皆為正常戰鬥及打戰場)
副本進度世界第一(團長)
受歐洲專業戰鎚團隊文字採訪
(語言不通 故由隊上一位大學生 小胖處理)
本人角色(丁禍)神選戰士紀念雕像 立於毀滅方主城正中心
(後因家庭因素離開遊戲,也從此改變玩法)
離開遊戲後一個月,世界戰鎚開放英雄榜功能
本人依然屹立於台服榜上戰爭等級第一(俗稱RR)
第二名為浪哥當時團隊補師(ID : 抱抱)
(此後因台灣遊戲環境改變,較多時間前去大陸交流,也因年齡和家庭關係,
浪哥因此也改變遊戲玩法,走向自由休閒路線,且不再搞組織。)
【魔獸世界】 85年代 (2010年) (33歲)
再度回鍋
再度重練一隻狼人戰士 ID : 丁禍
85年代首開積分戰場
之後受邀前往大陸伺服器參加大哥團帶團交流
【九陰真經】 (大陸武俠遊戲) (2012年)
華人服封測開始玩,鍾情於丐幫。
華山論劍服 : 加入最大幫會接受遊戲洗禮,並因此深入了解遊戲。
因決定以商起家,故改變玩法,以下部份商人ID皆保密。
福爾摩沙服 : 如果我說我是第二大商人,沒人敢說自己是第一大。(代表商號 唐菲兒, 兒系列工作室)
本尊是第一位學滿全部進階輕功並練滿者。
(在遊戲中因商業因素只能當藏鏡人。)
(鎮派武學開放時AFK)
八個月後,玉山服開啟。
依之前商業經驗,打算以小養大,培養本尊。
本尊為三內全盛時期,所有副本積分排行第一。
第一位學滿全部進階輕功並練滿者。(在武俠世界中,浪哥僅追求能全身而退瀟灑生活,故兩服皆是追求輕功優先。)
五品裝開放第一天,全身五品玉裝,數值全頂,外加兩把五品玉全六傷頂數值武器。
本尊ID : 狄元
擺攤商人ID : 唐菲(兒) 呼荷(兒) 沐容(兒) 先報3支就好
(約剛開四內時,遊戲內開始有小王八蛋使用微調加速外掛,浪哥失望離開。)
【激戰2】國際版 (2013年)
有幸加入世界排行第一JQ伺服器,並在台灣最大公會一起遊戲與學習。但苦於英文能力不足,在WvW戰場安分當個小兵樂在其中。
【魔獸世界】100級年代 (2014年)
再度回鍋
回來會會老朋友
並首次前往部落陣營遊戲
ID : 阿保度(獸戰)
約版本末在部落創立歡樂小公會
由於心境變化,來到部落反而愛好和平,
不知是否因為部落草原風格關係 哈哈
【 鬥陣特攻】(2016年5月) (39歲)
首次嘗試直播並接觸製作簡單影片
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【魔獸世界】110級年代 (2016年)
聲勢浩大所以再度回鍋
但由於招不到志同道合的夥伴打積分戰場
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因為有課金強化,就沒什麼好介紹)
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上古卷軸5
帝國文明系列
戰地風雲3
AVA
三國志系列
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星海爭霸2
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天涯明月刀(試玩)
刀劍2 (很棒的動作捕捉技術,但裝備系統卻是上個世代的) (ID : 孟滄浪)
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黑色沙漠
上古世紀
神諭:原罪2 (世界評價最高的RPG遊戲)
逆水寒
(更新至2018止)
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一路走來幾十年,
從玩紅白機至今歷歷在目,
遊戲界的氛圍已非當年,
身在這個變化極快的大環境,浪哥也在適應中。
時下年輕朋友習慣透過網路學習與交流,
所以希望透過直播傳遞正向的觀念與能量,
並把我們初代玩家的熱情傳承下來,
感染給新一代的玩家朋友們。
我是浪哥
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〔峨眉派〕門派起源
南宋末年,襄陽大俠郭靖與妻子女俠黃蓉次女名喚郭襄。十五歲時過黃河風陵渡口偶識神雕大俠楊過,從此芳心可可,獨屬其人。楊過在她十六歲生日上率江湖群豪以賀,其後楊過與小龍女重逢,並于第三次華山論劍後與衆人在華山分別,從此郭襄開始了她在江湖中尋找楊過的旅程,在四十歲那年,她忽然大徹大悟,在峨嵋出家爲尼,從而開創了峨嵋派。
峨眉派雖是女子門派,卻也巾幗不讓須眉,嫉惡如仇、行俠仗義,據傳黃蓉在襄陽城破之前曾將楊過贈與郭襄的玄鐵重劍熔化而鑄倚天劍和屠龍刀,內藏兵法秘奧與武學精要,分授次女郭襄與小兒子郭破虜,並留下“武林至尊,寶刀屠龍,號令天下,莫敢不從!倚天不出,誰與爭鋒。這使得峨眉聲譽日隆,成爲與少林、武當相抗禮的三大門派之一。
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《九陰真經online》
故事背景取明朝初年,中原政權穩定,這個時期的江湖,不再僅僅是軍隊作戰的附庸,武學得到空前崇尚,各門派林立、廣召弟子,一個自由、鼎盛的江湖逐漸形成。
與江湖繁榮形成鮮明對比的是皇權的集中,帝王勢力逐漸達到頂峰,東廠、錦衣衛設立,成爲有別于舊江湖實力的新興力量。明太祖朱元璋性格多疑,登基後正兩興大獄,誅殺功臣,爲控制日益興盛的江湖勢力,暗自布下衆多錦衣衛隱入江湖,搜集天下武學編撰《武定籍》。
隨著太祖去世和朱棣奪位,《九陰真經》等武學秘籍因此流落江湖,一時間,江湖風波暗湧,各勢力紛紛覬覦無上武學,一陣新的血雨腥風無可避免。與此同時不僅是傳統武學發生了演變而爲之精進,還湧現出了以專克中原武學的西域武學,及逆修任督的燕門密宗等諸多勢力,自此絢爛多彩的明朝武林展開序幕。
≋≋≋≋≋≋≋≋≋【一生划船不用槳 , 全靠浪】≋≋≋≋≋≋≋≋≋≋
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浪哥喜愛之遊戲類型:
■ MMORPG角色扮演網路遊戲 (如:魔獸世界/激戰2/戰鎚)
■ 特別喜愛東方武俠風格 (如:九陰真經/天涯明月刀/刀劍2)
■ 另外策略型/射擊類以及單機PC遊戲也會接觸
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