循例在6点半之前自动醒来，眼皮还在打结，脑子却无比清醒。喝过一杯咖啡之后，开始感受这份喧嚣之后久违的安静。

 

  在飞机上把看不见的城市匆匆翻完。这是一本安静时应该读的书，有点音乐，有杯清水，静静地读，心也跟着安静。一个叫马可波罗的旅行者，和一个叫忽必烈的大汗。这个威尼斯青年不断的描述一些这个东方君主从未见识过的也从未存在过的城市。“旅行的时候，你会发觉城市是没有差异的：每个城看起来就像任何一个城，它们互相调换形状、秩序和距离，不同性质的组合，就像名字的笔画。”每个人都会在其中发现那些只属于自己的重要城市——让你“砰”地一下被击中后又念念不忘。它们似曾相识或如梦幻，让你欣然接受，并想象着在中间行走的日子。

 

  刚走过了一些城市，熟悉的或是陌生的。每个人都想描述一座城市的感觉，尽管那常如同雾中的风景看不真切。这些城市犹如梦境，只剩一段段零碎的记忆片段还存在内心深处，偶尔跑出来透透气，然后径自走开，所有的片段交织在一起组成了一个看不见的城市：

 

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  哀悼日里路边停着的献血车贴着血库已满延缓献血的通知；出租车司机兴奋地向你描述着当天上午火炬在这个城市传递的画面，让你为擦肩而过的遗憾而耿耿于怀；CC的小贩们终于有了自己的店面而再不用推着小车到处流浪；天桥下的地摊前为了一件宣传衫或一面小旗讨价还价；意料之外地重见熟悉的麻将席和红色雀巢咖啡杯；叫嚣了两年的Z实况被虐之后脸上复杂的表情；工作日里偷偷溜出来逛崇安寺外加K一小时歌之后又偷偷溜回去开会的L，你是否还欠我一篇长篇大博呢。白天兴致勃勃地在这个城市各个景点之间奔波，每天两三个小时的公交车让我对沿途的风景倒背如流；晚上精疲力竭被迫跟着看起甜蜜蜜，三人围在电脑前一边争论剧中人物哪个更脑残，一边比赛谁拍死的蚊子最多，以这样的方式庆祝六一。对于片子，虽然没看到开头，但正好在离开这个城市的前一天晚上看到了结局，剧终出现的时候让我愕然并有一种砸电脑的冲动。

 

  那天晚饭之后沿着一条穿城而过的河流散步回去。两岸整齐的树木被绿幽幽的灯光打得亦幻亦真，河中的游船慢悠悠地驶过，安静而不招摇，对面溜着狗的人们不时地迎面走过来，一切静谧又和谐。我问X这是不是就是传说中的苏州河，被告知只是一条不知名的河流，不过在这附近居住一定无比惬意。确实，在一个连公交车站都充斥着园林风格的城市住下来将是多么诗意。我一直隐隐觉得在任何一个城市都不能住太长时间，否则不管怎样的心情和激动都将被磨掉。事实上我又很矛盾地对熟悉的地方无比依赖不愿离开，大概是怕陷入另一个循环。

 

  我们都在寻找安置自己的地方,途中的人和风景其实就是最好的收获吧...

 

 

出去玩
最惬意的事就是非但不用开车
还能在旁边悠闲滴指点江山
这一切全是因为有了淳朴而又彪悍的gaowei
这个号称把开车当乐趣的好同志
相信在不远的将来
我的高速副驾经验就可以直逼zhaobo

 

樱花节的烟火太单调
码头上饥寒交迫的人们
樱花节的樱花很灵
可惜少了一分鲜艳
回来的时候
一定要逛遍DC的博物馆
和baltimore的水族馆

 

刚看到有人写的本科四年里让BH的人生圆满的事，我也来回忆一下那些很傻很XX的事情。我果然很怀旧~~
1、翘课
2、通宵自修
3、一个人跑网吧通宵，睡着，第二天早晨醒来回学校接着睡
4、考试前在课桌上写小抄，结果老师要求用某个算法算出自己的座位
5、在离校门一百米的地方迷路，然后打车回学校
6、在图书馆自习的时候给周围所有看不顺眼的人起外号
7、在大礼堂通宵看世界杯
8、在图书馆藏经阁看无声电影
9、黄山路搓饭，曹颖路CC
10、献血
11、各种志愿者
12、丢过东西（种类繁多地点各异）
13、在寝室养过（虐待）一只兔子，喂牛肉干，绑透明胶。。。后来莫名失踪
14、答应做人家家教之后又反悔，家长打电话来寝室吵架
15、在路上被基督教mm搭讪并赠送圣经一本
16、CET6裸考及格
17、去南京考作文没带学生证，连夜坐火车回学校取。终于在第二天上午开考前半小时赶到考场
18、偷拍室友裸睡照片，可惜没有发表
19、对面寝室半夜看午夜凶铃的时候打电话去骚扰（或者是自己寝室看的时候被骚扰）
20、偷偷滴用学生会活动室的电脑看电影，打游戏
21、大四的时候没日没夜地QQ斗地主，全寝室串通合作。（后来好像又流行俄罗斯方块）
22、多次被班主任逮去了解班级情况，并多次放假消息欺骗他老人家的感情（现在想起来非常之内疚）
23、跟女生搭讪要到手机号码却弄丢,厚着脸皮再要一次

 

遗憾的事：
1、未挂过科
2、没挂过牌
3、未在食堂吃出异物
4、未考过研
5、未摆过摊
6、。。。。。。

 

   昨天额算是真正见识到了啥叫惊心动魄的驾驶环境。从grove city爬回state college, 一路上险情不断，刺激连连。其中包括车子陷在雪地轮子空转无法自拔一次，在路中央失控被迫体会甩尾的感觉数次，在高速上一寸一寸往前挪的时候被18轮擦身越过n次。到了晚上的时候更是无法分辨哪里是路，哪里是黄线。眼前只有扑面而来的雪花，和车灯下一望无际的白色。每次对面黄灯一闪，zhanglu都会说一句“前面有一辆车”，然后我就小心翼翼地避过。就这么爬了四个小时，我却感觉像过了一个世纪这么长。

 

   周杰伦说释怀说了太多就成真不了。事实证明笑话说多了还是会应验的。老cai白天提到在被警察逮住的时候就应该像ross那样妩媚的说：我在梦里见过你。结果晚上就真的被警车pull over了，而且是在回到最亲切的state college之后。在熟悉的校园里溜达的时候，zhanglu突然说“后面那辆车好fancy哦，好像是警车”。额定睛一看，惨了，真的被警车盯上了。可是心想我们这一路都很乖啊，开得又慢，又没喝酒啥的。于是故作镇定地开了半条街，fancy的警车也不慌不忙地跟了半条街。最后我实在是被它的灯闪得不行，就在路边停下。很不幸警车的目标还就是我们。一个酷酷的警察叔叔下了车走过来，问我要了DL,insurance,registration，并告诉我有一个stop sign没有停。我看他表情很严肃，而我又是第一次跟这么真的警察面对面，哪里还想得起ross式的招术，唯有毕恭毕敬装孙子认错。接着就是登记信息，一番教育，开单子，警车飘走。我严重怀疑这次奇遇是因为我们白天一直尾随并调戏一辆警车的报应。

 

   在这么个惊险的一天的尾声，人生又完整了一部分。

 

新年的第一天，惊闻2008衰运榜水瓶排第一：

 

2008年水瓶座的朋友们运气不是太好，要谨记“行事低调”和“放平心态”8字方针。这一年对于水瓶座的朋友们可以说是黎明曙光之前的黑暗，是你人生新页展开前的变动过渡期，接下来的一年，是居处环境，周遭人事会有不小的改变，会有不如意，让你沮丧的事，某段期间会过的相当沈潜低调……

 

ai, 没有一句好话啊。看来只能安安分分 老老实实地飘过2008年了~~

 

     我同学一向都觉得我是“泰山崩前而色不变”的人，我也觉得我是。所以区区包裹我当然不可能过于放在心上。而前两天的时候，我爸倒是有些按捺不住了，他问我为什么隔了那么久的时间包裹却还没有收到。我说，也许我同学还没有帮我寄吧。晚些时候我就在msn上收到了经手人也就是“我同学”一条标点很少字数很多的留言，大意便是这两天工作很繁忙上班很匆忙，而真正的point当然是“噢我还没有帮你寄”。

     后来我就考完了最后一门试做完了最后一个project开始了我的寒假。我跟我的朋友们Detroit、Chicago逛了一大圈回来，又收到该名经手人两三天前的msn留言一条。她说寄包裹需要收件人的联系方式，而她没有，so，#$%*&……  往space上贴在各处游历照片的时候，我心里也曾经泛起一丝的愧疚。虽然国内“一定要写收件人联系方式”的规定怪异得不近情理了一些，但倘若我能早一天回信息，包裹就能早一天飞到我爸的手里。经手人拿了我爸的号码，就心急火燎地说要上班去了，下线之前照例以“我保证明天一定寄”作为结语。

     转眼就到了07年的尾巴，29号凌晨我正看剧集酝酿睡意的时候，经手人那里正是白天。经手人一边装模作样听着领导的会议发言一边在msn上敲了几句话过来。看见绿色小人窗口在闪动的时候，我想也许还是跟包裹有关，更也许还是没有寄。nod，我都猜对了。我也顺便弄明白了国内邮政虽然效率不够高然而也根本没有“必须收件人联系方式”的怪异规定，而包裹因为这个子虚乌有的规定而活生生地被耽搁了那么多时日也根本就是拜了那名经常都糊里糊涂的经手人所赐。这一次，经手人又撂狠话发誓一定寄了。我虽然因为看得遍数实在太多由此对于以“我保证”为开头的句子早已失去了感觉，我却还是相信了这一回。因为经手人明天就要回家了，以我和经手人的交情，她应该不会单独回家而对那个十二天前就该由她经手寄出的包裹弃之不顾的。

这一次，我又猜对了。

    在我的黑夜经手人的早晨时分，我又在msn上见到了经手人家的绿色小人。绿色小人说她终于去寄了，which让我倍感意外。要知道，这么久以来，我早已经习惯绿色小人用很多红脸表情跟我说“还是没寄”这样的讯息。一旦真的告诉我去寄了，意外远远大过欣喜。然而过程是过程，结果归结果，万事也并不是有过程便都有好的结果。经手人一向都很乐此不疲地爱玩一些无聊的文字游戏，所以字斟句酌下来，经手人只是告诉我她“去”寄了，嗯，这表示她能控制的仅仅是“去”了而已。而结果呢，是不可控的“没、寄、成”。

“去”而“没成”的原因，倒也很是生动有趣，一向爱写的经手人早已及时地在自己的blog(很不甘愿地为伊作了一档广告)里作了记录，而对写博不爱到一度都忘记自己还有个博的我就不再赘述。

    现在呢，经手人已经决定亲自做一回邮递员阿姨，噢，是邮递员姐姐（千万不能喊她阿姨），亲自把包裹送到我爸的手里。前提是她的领导不要变卦让她元旦放假，放假时她记得带回家，回家后没忘记通知我爸，我爸凑得上时间去拿。

而以上“前提”中若有一个不成立，包裹到我爸手上的时间，就又遥遥无期了。

一个包裹从我手里寄到我爸那儿要多久呢？答案是：真的很难讲。

     我最后一次见到那个包裹还是20多天之前，我们美利坚的邮戳确切地告诉我是12月7号。十天之后，它就安静地躺在X市X小破电视台的收发室里了。说起来，我们美利坚的邮政效率真是挺高的，因为刨去当中的两个休息日，包裹从我手翻山越岭漂洋过海到X市X小破电视台收发室阿姨的手，才区区一个礼拜。阿姨搞不清楚那个有着古怪名字的收件人究竟是male or female，思忖了许久这个类似“开大还是开小”的问题之后，阿姨决定通知一个male来取。Of course她错了。于是我可怜的包裹就在空调开得过足空气闷热干燥的收发室很无聊地等了一天，也没等来那个对的人。当然，这只是个插曲，算不了什么。

     值得我们安慰的是，世上总还是有希望的，事情当然也不会一错又错再三还错。在收发室借宿的第二天，包裹就被领走了。它被拆开来，掏走一部分内容，再被通通灌进一个黄色大马甲袋里，立在这个拥有古怪名字的经手人房间地板上。这一立，就立了足足12天。

      其实这12天里，马甲袋也不是没有离开过地板，而且拖拉本来也全然不是这名经手人惯有的作派。只是该名经手人正处在由长年累月的夜班逐渐转成白班的倒时差期间，所以经手人每天起来都来不及去上班（当然就只好取消隔夜预想的拐道去邮局寄包裹的行程），所以隔夜被拎起来摆在房门口的黄色马甲袋在第二天的早晨就会被经手人用脚满怀歉意地往里挪，挪回它早些时候待着的地方。

      隔着msn聊天的时候，我倒是从来没问过经手人“你去寄了吗”这样的问题，我也不是不care，只是我想，要是这已经成了现在完成式，经手人总是会主动跟我讲的。经手人没有讲，当然就是还没有寄。

  刚才看书看得无聊，打开电视扫了一圈，发现tbs正在放“怪兽婆婆”。第一次看的时候还是在大学寝室，当时觉得挺好看，现在看着也蛮有意思，正是我感兴趣的两大类型之一：温馨喜剧片和励志片。很久没有看到Jennifer Lopez了，怀念一下la.

 

 

  

   第一次看到安妮宝贝的时候，大概是大学一二年级吧。“八月未央”。在图书馆十楼一张靠窗的桌子旁边，花了整整一个下午把它读完。久久不能平静。冷艳的文字，精致中渗透着颓废和寂寞，我在里面找到一种似曾相识的感觉。接着，便穿梭在图书馆一排排的书架中，搜寻她的任何其他作品，“告别薇安”，“彼岸花”，“蔷薇岛屿”，“二三事”……如获至宝的读完。

 

   在她的书里，女生喜欢穿白棉布裙子，而男生则总是棉布衬衣。在脑海中浮现最多次的片段必然是一个烟花般寂寞的女子，神情淡然，笑容悲凉，独自抽烟，要么在某个空荡荡黑暗房间的角落里，要么在某个孤独城市街角的夹缝里……每每看到这里，我丝毫没有觉得有任何的无病呻吟，相反的，我沉溺其中，敏感地随着文字起伏，时而淡定，时而抑郁。大概我本身就是个没有观点的人。从小就是个沉默的孩子。喜怒哀乐不喜被人看到，却又渴望分享其他人的一切心情，这么矛盾的人总是有矛盾的心里。一方面，我会喜欢偶尔一个人听着窗外风和云层掠过天空的声音，寂静无声；一方面，却又渴望喧闹和改变。一方面不喜欢煽情，一方面，又很容易感动和记忆。

 

   不只是这样，她还喜欢一个人旅行。她的游记是对生命最深刻的思索。内省的，淡然地，离哲学仅一步之遥，最适合在安静的午夜反复阅读。那些彩色和黑白的照片，让人莫名其妙的感动。可惜的是，就像我总也记不住喜欢的电影的情节一样，我记不住书里的每一个细节，只依稀记得那股清凉的味道，像流水淌过一般。

 

   前些天，无意中知道她又有新书出版了，叫做“素年锦时”，很朴素，很淡雅的题目。去网上找了翻了几页，是对童年的回忆。文字依旧清淡而又不失张力，我却始终觉得少了点什么。也许是缺了份把书捧在手上那种实在的感觉，也许是人变得浮躁，也许是我不再年轻：）

    昨天应邀去老cai家吃火锅。除了我和老cai外，其他都是美国本科生：老cai的室友，室友的朋友，室友的男女朋友，以及来蹭地方上自习的……菜切好，餐具摆好，电源插上，一切准备妥当，接下来就是一桌子十几号人围着一口巴掌大的锅，毕恭毕敬地坐着等水开，场面何其壮观。水放得太多的后果往往是你等得肚子咕咕叫它偏偏丝毫没有动静。幸亏咱中国人能扯啊，从hot-pot扯到mid-autumn，再到calendar，听得这群国际友人一愣一愣的，自然也就忘了肚子饿的事实了。这群老美很有意思。你永远无法估计什么时候会有什么人突然出现。整个过程当中，隔三岔五就会有不认识的人背着书包从外面回来，和大家打招呼，加入饭局，又有人回来，再加入。。。一会儿功夫，规模就扩大到二十几人，让我很讶异这个屋子怎么可以住得下这么多人。他们还特别喜欢在桌子底下钻来钻去。当你端着碗吃的正欢的时候，如果大家都对你说be careful,你不要怀疑自己的汤撒了，那是有人正要从你桌底下钻出来。这个时候你就准备起身欢迎他并说How are you吧。

   

    坐在我左边的美女不会用筷子，两根筷子在盘子里叉了半天什么都夹不起来，看得我比她还着急，于是发扬绅士风度帮她夹到碗里。虽然说好事不能只做一半，可我再怎么绅士也不好意思帮她把菜直接夹到她嘴里啊。于是只好继续看她一边在碗里折腾一边尴尬地傻笑。看来传播中华民族优秀文化传统任重道远哪。

   

    看着大家一个接一个吃完并不约而同地宣布说自习去了，我第一次体会到原来老美本科生也是这么的用功啊。奇怪的是怎么有听到歌声和笑声，扭头一看，一堆人正弹着吉他，唱歌聊天呢。哦，这就是他们所谓的自习啊。 

前几天跟某人聊天的时候问起她的space怎么这么久还不更新, 结果被反唇"那也总比你那片几百年都没变化的荒田好". 是啊,我的space已经荒芜了有一周年, 久到我已经忘了还有这么一件可以做做的事情.本人向来不喜欢写日记,更讨厌写作文.没有一手好文采拿出来秀,也就懒得写了.某人又说了,别人又不一定要看作文的别人可能只是要看看你昨天都干了些啥啊最近心情咋样啊之类的.想想这鼓动得还算有点道理, 一番深思熟虑之后,觉得我的space重新开张!

 

被Yuan点名了,正好拿来热热手哈.

1.你若突然间中了奖500万，你准备怎么花呢？
   先回国,想怎么花就怎么花

 

2.人生中最不能舍弃的是什么？
   亲人s

 

3.你觉得自己现在和１７岁时相比，有怎样的差别？
   没以前帅了

 

4.现在生活最缺是什么？
   激情 - 感觉每天都在混日子
 
5.你现阶段最大的愿望是什么？
   车不要再出毛病了

 

6.你最希望从朋友（不包括爱人）那里得到的是什么？
   信任和支持 //同意huihui //同意huihui and FangYuan
 
7.你觉得怎样才能成为最幸福的人？
   每天早晨都有人为你做好早餐,然后把你叫醒

 

8.你最想去哪个地方？为什么？ 
   近的,纽约;远的,北极; 因为没去过

 

9.你最近最困惑的问题是什么？
   钱怎么这么不够花

 

10.最受不了自己的哪个缺点？ 
    拖拉,任何事情都要拖到最好一秒才做

 

11.你的首要择偶条件是什么? 
    看着顺眼,而且要顺眼一辈子

 

12. 你理想中的生活是什么样子的？
     天天都有惊喜.惊吓也行

 

13.你相信爱可以永远吗？ 
    看你的人品了

 

14.你更希望跟你的爱人亲密无间，还是彼此保持适当的距离？
    亲密有间   

 

15.到现在为止你最后悔的事是什么？
    太多了

 

17.你最喜欢哪部电影? 
    Touch/邻家女孩

 

18 这辈子你最害怕什么？
     朋友越来越远

 

19.你最想为爱人做的一件事是？
     陪她一起看恐怖片
 
20.有家眷以后，是否还会跟着狐朋狗友瞎混？
    当然会

 

21.你所想象的30岁时候的生活是什么样子的？
    上班族.下班后朋友聚会.周末在家做饭.或者外出旅游.

 

22.你写blog是为了啥呢？
    好久好久没写了阿

 

我的问题:

下次去KTV最想唱的歌是什么?

 

我就不点了,最近攒rp中.某人有兴趣可以答一下.

爱人的感觉可以很简单
如果你的关怀不要求还
只是在一个人面对回忆的夜晚
付出最多的人
最不勇敢

写一篇关于我失去你的文章
却怎么也写不出
给你的原谅

                 ——许茹芸《禁止悲伤》

我知道你很难过
感情的付出
不是真心就会有结果
                 ——蔡依林《我知道你很难过》

怪我太年轻
把激情看作是真心
而感情像是夜空的星星
存在却难以靠近
                ——蔡依林《怪我太年轻》

当爱逝去
如果所有的错重来一次
能否改变结局
                ——陶喆《Melody》

爱情是流动的
不由人的
何必激动着要理由
相信你只是怕伤害我
不是骗我
很爱过谁会舍得
把我的梦摇醒了
宣布幸福不会来了
用心酸微笑去原谅了
也翻越了
有昨天还是好的
但明天是自己的
开始懂了
快乐是选择
                   ——孙燕姿《开始懂了》

失恋的人不能听太伤感的歌，因为会流泪
失恋的人不能看太幸福的电影，因为不再相信相爱会在一起

其实，心痛的时候，看什么都灰色

每一首歌，都会有那么一两个地方，让我们泪流满面。

 

 

 

 

 

不再沉默中爆发，就在沉默中灭亡。。。
所以，让我爆发一次吧！

先长叹一口气，总算看完了！
剧透啊什么的就不必要了，估计想看的人都看过了，不想看的人也不会为了这么点东西怎样怎样的！

第一话和漫画的第一卷果然内容完全一样，不过冰柱同学提早出场了！照理说野猪二人组同时出场,很容易让人回到去年冬天的校园时代，事实上，好像也确实是这样。黑崎的身上隐约仍可窥见彰的影子……但是，人总归会成长的，我一直坚信着！
不说开头那身背带装，不说那传说中的7色变身，也不花痴某人歇了4个月的身影，只是想说说那位女主角--冰柱！

首先，从片头看来，注定爱情会成为该剧的另一条线索。从那飞身而下的一抱，直到后来莫名其妙的一掌，一开始，二人之间就被拴上了一条线。当然，从冰柱口中说出的他爸爸的口头禅来看，更有可能二人的羁绊更深，如果最后演变成罗密欧与朱丽叶般的世仇的话，我也无话可说。

其次，与漫画相比，剧中的冰柱比漫画中更具攻击性，也更执著于所谓的正义感。可坚持心中信念的代价是什么？为什么看着自己叔叔走投无路之后还可以说出如此光冕堂皇之辞！只会说着不想亲人变成罪犯，只会喊着要用法律来保护自己，可是有用吗？在法律所力所不及的缝隙里生存的人又该如何呢？

接下来，那个所谓的电话告密我更不能理解！一个电话打过去就没有想想随之而来的后果吗？就不想想自己叔叔和曾经的救命恩人的命运吗？只会抬头望天的人，注定看不到世人的悲哀，只会墨守成规的人，注定不了解人间的疾苦！请不要因为将从象牙塔里的用望远镜看到的一片夜色就当作整片星空。请不要一再说什么"要是大家都不把法律当回事，这个世界就会变得一团糟！"为什么就不能回头看看身边的人，身边的事，请想一想为什么你会掉下铁轨，请想想为什么会有那封遗书！面对无法保护我们的法律，难道就应该束手待毙？

最后，终于到了那一记华丽的巴掌了！你的表现实在是让我不得不联想那一记耳光完全是因为那句"光冕堂皇"而为了掩盖内心的心虚才挥出的。当黑崎那句"那你到底希望这个事件有个什么样的结局？"实在是说出了大家的疑问，一再的阻挠，到底有何意义？无非是平添亲人的痛苦罢了！而在别人拯救了自己之后再一句"我是不会感谢你的"实在是太自命清高了！难不成真的是的了便宜还卖乖？！

如果不了解别人请不要说出怜悯别人的话。"你真的是一个可悲的人！"真正可悲的又是谁？一个会为了自己而和别人战斗的人和一个只会躲在大道理后面寻求安慰的人到底哪个更可悲！光冕堂皇的东西向来只是雾中花，水中月！没有人可以空守着理想过一辈子！

实在是气不过，FT了一晚上了！原来空谈正义的人是如此让人愤怒！sigh，冰柱姑娘，你可是集齐所有女主角的悲哀于一身了！

Rank Overall Score Peer assess- ment score (5.0 highest) Recruiter assessment
score (5.0 highest) '05 average quantitative GRE score '05 acceptance rate '05
Ph.D. students/ faculty '05 faculty membership in Natl. Academy of Engineerin
g '05 engineering school research expenditures (in millions) '05 research expe
nditures per faculty member (in thousands) Ph.D.'s granted 2004-05 '05 total g
raduate engineering enrollment

Massachusetts Institute of Technology 
1 100 4.9 4.8 775 25.4% 4.4 13.2% $224.8 $622.7 273 2,717

Stanford University (CA)
2 95 4.9 4.6 778 35.8% 5.1 14.8% $142.7 $689.3 260 3,218

University of California-Berkeley 
3 86 4.8 4.6 773 17.5% 4.5 21.0% $118.0 $477.8 201 1,694

Georgia Institute of Technology 
4 85 4.5 4.3 760 33.8% 4.1 5.0% $202.2 $426.6 275 3,685

University of Illinois-Urbana-Champaign 
5 82 4.5 4.3 773 19.9% 4.1 2.2% $195.8 $473.0 220 2,507

Purdue University-West Lafayette (IN)
6 80 4.2 4.1 751 36.5% 4.0 5.1% $211.6 $676.0 183 2,273

University of Michigan-Ann Arbor 
6 80 4.5 4.1 770 42.3% 4.4 4.0% $157.4 $507.6 226 2,390

Carnegie Mellon University (PA)
8 78 4.3 4.3 772 24.8% 4.4 8.6% $142.3 $711.7 136 1,570

University of Southern California (Viterbi) 
9 76 3.7 3.6 749 48.5% 5.7 14.1% $157.4 $965.4 91 3,560

California Institute of Technology 
10 75 4.7 4.6 790 10.9% 5.3 10.1% $51.2 $538.5 74 577

Cornell University (NY)
11 73 4.3 4.3 760 22.4% 4.2 8.7% $112.2 $544.8 116 1,234

University of California-San Diego (Jacobs) 
11 73 3.8 3.9 764 21.8% 4.9 11.0% $128.8 $805.2 68 1,147

University of Texas-Austin 
13 69 4.2 4.1 760 28.6% 3.7 8.8% $106.9 $464.6 143 2,059

Texas A&M University-College Station (Look) 
14 68 3.7 3.7 740 44.4% 3.0 3.5% $179.0 $675.4 148 2,187

University of California-Los Angeles (Samueli) 
15 66 3.7 3.8 766 34.6% 5.2 11.4% $88.3 $605.1 137 1,256

University of Maryland-College Park (Clark) 
15 66 3.6 3.7 760 24.0% 4.5 5.3% $145.3 $637.1 149 1,943

University of Wisconsin-Madison 
15 66 4.1 3.8 779 21.2% 3.4 4.5% $123.2 $528.9 72 1,517

Princeton University (NJ)
18 63 4.1 4.2 782 17.0% 3.3 12.6% $54.7 $437.9 72 449

Pennsylvania State University-University Park 
19 60 3.9 3.8 752 34.1% 2.8 2.8% $121.0 $387.9 150 1,549

Columbia University (Fu Foundation) (NY)
20 58 3.6 3.8 767 37.8% 3.8 9.0% $75.0 $563.8 58 1,220

Harvard University (MA)
21 57 3.6 3.9 772 12.8% 4.5 13.6% $33.2 $581.6 20 302

Johns Hopkins University (Whiting) (MD)
21 57 4.0 3.9 767 18.4% 3.9 1.5% $53.2 $385.4 71 2,723

Northwestern University (McCormick) (IL)
21 57 3.9 3.8 751 25.1% 3.8 5.1% $78.2 $446.7 83 1,195

University of California-Santa Barbara 
21 57 3.5 3.5 762 20.8% 4.4 16.5% $69.1 $544.3 78 694

University of Washington 
21 57 3.7 3.7 733 34.5% 4.2 5.3% $91.8 $482.9 95 1,451

Ohio State University 
26 55 3.6 3.5 762 25.4% 2.8 2.4% $106.8 $420.6 96 1,235

University of Florida 
26 55 3.5 3.7 752 53.6% 4.2 1.8% $92.1 $341.1 145 2,041

University of Minnesota-Twin Cities 
28 54 3.8 3.7 761 40.3% 3.8 5.9% $63.1 $280.4 115 1,631

Rice University (Brown) (TX)
29 53 3.7 3.8 757 21.7% 4.8 7.8% $33.1 $337.3 65 548

Duke University (NC)
30 52 3.6 3.8 760 26.6% 3.6 1.8% $55.4 $522.4 47 514

Virginia Tech 
30 52 3.7 3.8 770 26.7% 2.6 2.1% $56.1 $183.4 113 1,817

University of Pennsylvania 
32 51 3.5 3.6 757 31.4% 4.2 6.1% $47.1 $457.1 41 1,036

North Carolina State University 
33 50 3.4 3.4 751 25.7% 3.0 3.8% $93.0 $330.8 97 1,795

Washington University in St. Louis (Sever) 
33 50 3.3 3.6 760 32.5% 3.2 6.8% $53.3 $605.2 33 862

University of California-Davis 
35 49 3.4 3.5 756 31.5% 4.1 5.6% $60.0 $340.9 72 1,116

University of Rochester (NY)
35 49 2.7 3.0 763 15.7% 3.4 1.2% $99.1 $1,208.9 42 368

Rensselaer Polytechnic Institute (NY)
37 48 3.6 3.8 754 31.5% 3.0 5.5% $41.7 $249.5 82 1,083

University of Virginia 
38 47 3.4 3.4 741 20.5% 3.3 6.8% $50.6 $383.4 55 767

University of Colorado-Boulder 
39 46 3.4 3.4 745 63.5% 3.0 4.8% $57.6 $364.6 69 1,461

Yale University (CT)
39 46 3.3 3.8 769 13.6% 2.8 8.2% $24.4 $321.4 22 222

University of California-Irvine (Samueli) 
41 44 3.2 3.4 751 24.1% 4.5 5.3% $44.5 $315.9 45 965

Boston University 
42 43 2.9 3.2 767 26.7% 3.9 3.4% $51.4 $472.0 56 682

Case Western Reserve University (OH)
42 43 3.3 3.4 758 28.0% 2.4 2.6% $40.6 $369.2 65 634

Dartmouth College (Thayer) (NH)
42 43 3.1 3.5 767 14.7% 2.3 2.4% $19.2 $493.0 22 186

Iowa State University 
42 43 3.3 3.6 742 18.7% 2.3 1.0% $58.6 $277.6 62 878

University of Delaware 
42 43 2.9 3.5 749 26.3% 4.5 3.2% $35.1 $369.5 61 708

Arizona State University (Fulton) 
47 42 3.3 3.4 751 45.2% 3.1 3.2% $44.9 $245.5 63 1,498

Lehigh University (Rossin) (PA)
47 42 3.1 3.5 766 31.6% 2.8 7.5% $31.3 $256.7 53 576

Rutgers State University-New Brunswick (NJ)
47 42 3.1 3.2 745 23.5% 1.5 3.9% $82.7 $397.8 51 890

Vanderbilt University (TN)
47 42 3.2 3.4 757 13.5% 3.6 1.2% $33.7 $400.9 23 386

Brown University (RI)
51 39 3.3 3.6 N/A 27.1% 3.1 6.8% $15.7 $271.5 19 252

Michigan State University 
52 38 3.2 3.4 756 17.4% 2.5 0.0% $24.2 $163.7 55 558

University of Arizona 
52 38 3.3 3.3 747 48.1% 2.7 3.1% $26.9 $171.4 60 716

University at Buffalo-SUNY 
54 37 2.9 3.1 757 46.6% 2.7 0.9% $37.7 $330.9 63 922

University of Massachusetts-Amherst 
54 37 3.0 3.3 740 24.8% 3.0 0.0% $39.3 $286.5 46 695

University of Notre Dame (IN)
54 37 3.2 3.3 758 28.0% 3.6 1.0% $17.7 $175.2 38 424

University of Pittsburgh 
54 37 3.0 3.1 739 34.5% 2.5 1.6% $46.1 $387.2 46 621

University of Illinois-Chicago 
58 35 2.9 3.2 756 28.0% 3.1 1.8% $23.0 $214.5 41 898

University of Iowa 
58 35 2.9 3.2 728 30.7% 3.4 1.1% $26.7 $287.1 38 477

University of Utah 
58 35 2.8 3.2 746 40.3% 2.1 3.5% $41.8 $359.9 48 738

Colorado State University 
61 34 2.8 3.1 726 40.9% 0.9 1.1% $50.4 $508.8 33 546

Drexel University (PA)
61 34 2.9 3.3 736 60.4% 2.3 3.3% $33.7 $275.9 40 873

SUNY-Stony Brook 
63 33 2.9 3.1 744 45.5% 2.3 2.6% $25.7 $219.7 53 876

University of California-Riverside (Bourns) 
63 33 2.5 3.0 757 32.1% 3.3 1.4% $33.5 $484.9 26 323

University of North Carolina-Chapel Hill 
63 33 3.1 3.5 709 48.9% 2.2 2.9% $10.6 $279.0 6 141

University of Connecticut 
66 32 2.7 3.1 749 29.3% 2.5 1.0% $24.9 $239.0 42 537

University of New Orleans A
66 32 1.8 2.0 N/A 34.7% 1.5 74.3% $10.1 $288.6 11 242

Clemson University (SC)
68 31 2.9 3.4 724 47.5% 1.3 0.0% $26.7 $163.8 42 763

Northeastern University (MA)
68 31 2.8 3.2 746 54.0% 2.3 0.0% $24.9 $295.9 21 771

University of Missouri-Rolla 
68 31 3.0 3.4 725 53.4% 1.3 0.5% $26.9 $148.7 56 1,041

Colorado School of Mines 
71 30 2.9 3.5 691 62.6% 1.4 1.8% $26.6 $174.1 51 744

Syracuse University (NY)
71 30 2.7 3.2 N/A 56.3% 2.9 1.6% $14.9 $229.3 29 845

University of Tennessee-Knoxville 
71 30 2.8 3.3 718 58.5% 1.1 2.5% $36.3 $231.0 37 873

Auburn University (Ginn) (AL)
74 29 2.8 3.4 711 56.0% 1.0 0.0% $34.5 $218.4 33 670

Illinois Institute of Technology (Armour) 
74 29 2.7 3.2 719 55.1% 1.3 2.2% $19.2 $208.6 35 960

University of Cincinnati 
74 29 2.7 3.0 745 37.7% 2.5 0.0% $21.1 $144.8 55 1,039

Polytechnic University (NY)
77 28 2.7 3.3 N/A 68.4% 1.4 5.4% $12.6 $196.7 20 913

University of Houston (Cullen) 
77 28 2.6 3.0 752 53.9% 2.1 4.6% $14.2 $152.5 42 822

University of New Mexico 
77 28 2.6 2.9 705 49.0% 2.7 2.2% $26.6 $276.7 43 622

Washington State University 
77 28 2.8 3.1 728 26.0% 1.7 1.1% $18.1 $153.6 30 441

University of Central Florida 
81 27 2.4 2.6 715 44.4% 3.0 0.0% $55.1 $344.2 48 1,071

Michigan Technological University 
82 26 2.7 3.3 717 55.6% 1.6 0.0% $16.1 $123.1 30 494

Mississippi State University (Bagley) 
82 26 2.3 2.8 724 31.6% 1.3 0.0% $40.8 $377.4 14 461

Tulane University (LA)A
82 26 2.7 3.2 718 30.6% 2.3 0.0% $6.8 $126.4 19 183

University of Kentucky 
82 26 2.5 2.9 751 50.4% 1.6 0.0% $27.9 $186.1 36 640

New Jersey Institute of Technology 
86 25 2.6 2.8 713 52.9% 1.4 0.0% $28.7 $222.5 41 1,116

Oregon State University 
86 25 2.7 2.8 740 50.4% 1.5 0.0% $22.8 $201.6 25 508

Tufts University (MA)
86 25 2.7 3.1 702 47.8% 2.1 1.7% $8.0 $142.3 8 491

Louisiana State University-Baton Rouge 
89 24 2.6 2.8 728 35.4% 2.2 0.0% $15.6 $107.5 28 633

University of Oklahoma 
89 24 2.6 3.0 732 57.2% 1.4 0.0% $16.0 $140.6 24 557

University of Texas-Dallas 
89 24 2.4 2.6 754 50.0% 2.1 3.5% $19.0 $237.5 34 981

West Virginia University 
89 24 2.5 2.8 728 48.9% 1.3 0.0% $23.8 $251.0 28 721

Texas Tech University 
93 23 2.5 3.1 716 46.6% 1.5 0.9% $11.9 $92.7 31 558

University of Missouri-Columbia 
93 23 2.5 3.1 770 72.9% 0.8 0.0% $11.3 $105.2 20 408

Worcester Polytechnic Institute (MA)
93 23 2.6 3.1 743 68.6% 1.3 0.0% $9.6 $95.6 15 555

Rank / School / Average assessment score (5.0 = highest) 
1.  Carnegie Mellon University (PA) 5.0 
   Massachusetts Institute of Technology  5.0 
   Stanford University (CA) 5.0 
   University of California–Berkeley  5.0 
5.  Cornell University (NY) 4.6 
   University of Illinois–Urbana-Champaign  4.6 
7.  University of Washington  4.5 
8.  Princeton University (NJ) 4.4 
9.  University of Texas–Austin  4.3 
   University of Wisconsin–Madison  4.3 
11.  California Institute of Technology  4.2 
   Georgia Institute of Technology  4.2 
13.  University of California–San Diego  4.0 
   University of Maryland–College Park  4.0 
15.  Harvard University (MA) 3.9 
   University of California–Los Angeles  3.9 
   University of Michigan–Ann Arbor  3.9 
18.  Columbia University (NY) 3.8 
   Purdue University–West Lafayette (IN) 3.8 
   University of Pennsylvania  3.8 
   Yale University (CT) 3.8 
22.  Brown University (RI) 3.7 
   Rice University (TX) 3.7 
   University of North Carolina–Chapel Hill  3.7 
25.  Duke University (NC) 3.6 
   University of Massachusetts–Amherst  3.6 
   University of Southern California  3.6 
28.  Johns Hopkins University (MD) 3.5 
29.  New York University  3.4 
   Rutgers State University–New Brunswick (NJ) 3.4 
   University of California–Irvine  3.4 
   University of Virginia  3.4 
33.  Pennsylvania State University–University Park  3.3 
34.  Ohio State University  3.2 
   SUNY–Stony Brook  3.2 
   University of California–Santa Barbara  3.2 
   University of Chicago  3.2 
   University of Colorado–Boulder  3.2 
   University of Minnesota–Twin Cities  3.2 
40.  Dartmouth College (NH) 3.1 
   Northwestern University (IL) 3.1 
   University of Arizona  3.1 
   University of California–Davis  3.1 
   University of Rochester (NY) 3.1 
   University of Utah  3.1 
   Washington University in St. Louis  3.1 
47.  Indiana University–Bloomington  3.0 
   North Carolina State University  3.0 
   University of Florida  3.0 
   Virginia Tech  3.0 
51.  Arizona State University  2.9 
   Michigan State University  2.9 
   Rensselaer Polytechnic Institute (NY) 2.9 
   Texas A&M University–College Station  2.9 
   University of Pittsburgh  2.9 
56.  Boston University  2.8 
   University of California–Santa Cruz  2.8 
58.  University at Buffalo–SUNY  2.7 
   University of Illinois–Chicago  2.7 
60.  Colorado State University  2.6 
   George Mason University (VA) 2.6 
   Iowa State University  2.6 
   Oregon State University  2.6 
   University of California–Riverside  2.6 
   University of Notre Dame (IN) 2.6 
   University of Oregon  2.6 
67.  Case Western Reserve University (OH) 2.5 
   Syracuse University (NY) 2.5 
   University of Iowa  2.5 
   University of New Mexico  2.5 
   Vanderbilt University (TN) 2.5 

I have just finished reading two papers on P2P computing, “Semantic Small World: An Overlay Network for Peer-to-Peer Search” and “Supporting Complex Multi-dimensional Queries in P2P Systems”, and I’ like to say something about them.

 

P2P systems have shown a great potential on file sharing recently, and developing efficient search mechanism has become a crucial research topic. Existing structured P2P networks (such as CAN) supporting Distributed Hash Table functionality are scalable but they can’t support multi-dimensional queries (range queries and k-nearest queries) and partial-match queries effectively. On the opposite, unstructured P2P networks (such as Gnutella) rely on flooding for search, thus supporting partial-match queries, but such flooding may have scaling problems. Therefore, it is reasonable to look into both their merits respectively and combine them together to form a new technique, avoiding their limitations at the same time. One solution is to build several keyword servers to form an overlay network based on the existing DHT search protocol. Each keyword server takes care of a small part of search tasks and finishes this part in its local cluster, and then compares the result with other servers to get a closest result. When a file is inserted into the system, the keywords are extracted by certain rules and are distributed to each server. Based on a hierarchy mode, all the servers are involved in the search and finish it with cooperativity. In some applications, the keyword server could be replaced by super-peer.

 

In “Semantic Small World: An Overlay Network for Peer-to-Peer Search”, a novel overlay network infrastructure, called semantic small world, has been developed. The idea is to organize peers with semantically similar data closer to each other into clusters and to form a small world overlay network with scalability. I found that in the example of Peer-to-Peer search in Figure 2, the first PCN calculated with the PCN estimation algorithm should be 10, not 8. In my opinion, a search may need to go through multiple PCN resolving phases, where each phase brings the search message half-way closer to the target. If the current cluster range and the query are in the same side of the partition point, the PCN get the same value with the current cluster ID in Par_His bit. Therefore, there is no use to forward the search message to the contact with the shortest naming distance to the PCN as is stated in the paper. it just need to take search-within-cluster in the PCN cluster and forward the search message to the new calculated PCN if the query is not within the last PCN. In this statement, it only takes two PCN resolving phases to get to the destination in the above example. First time it gets to C10, and then gets to C11 and it is the target cluster.

 

As to Multi-Dimensional Queries, although schemes based on DHT can provide good search performance, they don’t work for approximate, range queries. It may be necessary to travel all the nodes to make sure the k closest peers have been found. The basic idea is by recursion in which each peer floods the search message to its neighbors and then gathers the feedback information from them with the result of its local query to decide what the k closest objects are. Leaves of broadcasting tree just query within its own peer and return to its father nodes. However, flooding messages cause low efficiency. The efficient way is to cut some useless branches which do not contain the desired results. The heuristic search as following steps will be helpful. Build local database and routing table according to neighbors’ information, sort by node information in the routing table and forward the search message to the node with the highest ranking, receive and store the node information which has responded to the query and build the mapping relationship between the query message and the node. If there is the same query next time, send the query direct to the related node, or return the response information to the applicant.

 

If Route Cache is introduced to Super-Peer’s routing table, the efficiency will be improved even more. When a node receives a routing message, it firstly checks its local node ID list. If the node where the key is stored is not found, it will be sent to the node’s super peers. If the super peers’ caches show that no other node has looked up the key before, the node needs to determine the next node closet to the message destination from these data sets above. To initiate the cache of super peers, all nodes in the same domain will send the query result to its super pees as soon as the query is finished, and super peers will add the result into their cache entry. Many strategies are used in managing these cache entries in which there are three popular policies: FIFO, LFU, and LRU. And the Cache strategy could also be applied to SSW.

没有什么特别的
只是被特别的病魔缠上而已
病魔为什么会选上我呢？
妈妈 我是为了什么活在这个世上的呢？
一想到未来
我就会再一次流下眼泪
妈妈 我可以结婚吗？
以花喻 蓓蕾般的我的人生
想要不遗悔恨地珍惜这青春的始端
——第一集
在我的内心里
有一个一直相信我的妈妈存在
今后也请你多多关照了
总是惹您担心 对不起了
——第二集
病魔 为什么选择了我？
命运这样的字眼 不能让人接受啊
——第三集
想要坐时间机器回到过去
如果没有得这种病 恋情也能成功吧
想要被人紧紧抱住 想得难以忍耐
——第四集
很不甘心 很丢人 自己一个人痛苦就好了
却迫不得已地把周围的人都牵连进来
不会再说想要回到那一天
我要认同现在的自己而生活下去
——第五集
虽然也会被无心的目光所刺伤
然而也明白了同样有温柔的目光
所以 我绝对不会逃避
这样的话 一定有一天
——第六集
新的一年来临了
并且现在的生活变得比以前更需要他人帮助
就算现在要坐轮椅生活
但朋友却没有任何改变
朋友真好 真想永远在一起
喜欢在体育馆里回响的篮球的声音
放学后回归平静的教室也好
从窗口望出去的风景也好
走廊地板的"咯吱"声也好
在生活指导教室前的谈话也好
全都喜欢
也许尽给别人带来麻烦
也许什么作用都起不了
即使如此 我还是想待在这里
因为这里是 我所存在的地方
——第七集
去年春天 我满心希望自己能考上东高
到底是怎样一个春天在等着现在的我呢
妈妈说要辞掉保健师的工作
想到妈妈会一直在我身边
果然放心许多
我的病是治不好的
好像没有治疗方法
被医生告知有一天将不会走路 站立 说话
这一年里
理所当然能做的事变得一件一件不会做了
在梦中我能和同学一起说话走路
一起打篮球 尽情地奔跑
但一睁开眼睛只有一个不能再自由活动的身体
每天都在改变
为了不摔倒要怎么走路才好呢
要怎么样才能快点吃完便当呢
怎么做才能不介意别人的眼光呢
我不得不在脑中一一考虑这些生活下去
上高中 上大学 去工作
这样描绘出的未来已经不可能实现了
找不到生存下去的道路
看不到微小的希望
因此生病 我的人生被毁掉了
好几次我都这么想
但是 但是
虽然很悲伤 但这是事实
不管怎样哭泣也逃避不掉病魔
就算想要回到过去 时间也不会倒流
所以我想一定要自己喜欢上这样的自己
然而自从身体变这样后才体会到许多事
家人只是陪在我的身边就让我觉得很可贵
装做若无其事帮助我的朋友们的手非常温暖
拥有健康的身体 只是如此就已经很幸福了
虽然生病了 但也并不是只有失去
身体变成这样的我 就算是我
被人说是残疾 背着沉重包袱的我 就是现在的我
我会抬头挺胸地活下去
因此 我自己决定了要去养护学校
虽然和大家生活的地方不一样
今后 我想在自己选择的道路上一步一步地寻找光明
直到我能这样微笑着说话为止
我最少需要一公升的眼泪
所以我不再认为离开这个学校将会有什么终结
大家 一直以来亲切地待我 真的很感谢
摔倒了又有什么呢
再站起来就行了
摔倒的同时仰望天空
蓝蓝的的天空今天也是广阔无边地微笑着
我是活着的
离毕业典礼还有4天
大家好像都在为我折千纸鹤
我把大家拼命为我折纸鹤的身影刻印在我的瞳眸之中
这是为了即使分离 也绝对不要忘记
但是——
〈我好想他们说“亚也 不要走”〉
——第八集
春天来了
明明是会让人们兴奋的季节
然而我现在看起来
却像是被养护学校的水泥墙给挡住了前方
即使如此季节却是一副什么都不知道的表情
在我面前流逝
说实话 现在还没有身为养护学校学生的真实感
但我要努力
因为从今天起 这里就是属于我的地方
《晨曦之光》：
这个学校的大门前立有一堵墙
在这堵墙上能看见逐渐泛白的晨曦之光
是一堵总有一天抬头望去积累了叹息的墙
这堵墙 就是我自身的残疾
即使是声嘶力竭的哭喊也好 也不会消失
但是 在这阳光照射的瞬间不也照射到这堵墙了吗
那样的话 即使是我
好像也能找出来 去找出来吧
停下脚步 活在当下
即使总有一天会失去
把放弃的梦想托付给谁不是也很好吗
人不是活在过去的
做现在力所能及的事就可以了
MA WA PA行和拨音N变得难说起来
发出的不成声音 只是震动空气罢了
所以无法传达给对方
最近 自言自语多了起来
但是能作为说话的练习还是多多做吧
说话这件事没有发生改变
——第九集
如果痛苦时就超越这痛苦
那对岸有彩虹般的幸福等待着
不要焦急
不要贪心
不要放弃
因为大家都是一步一步向前走
不管多么微不足道的事也好
我想要对他人有帮助
18岁
升学也好 就业也好
大家都朝着各自的道路前进
然而我…
这样的话 属于我的天地也就没了吧
大家的心情直沁入我心中
但是妈妈 我并非想要容易生活的地方
今后我该怎样生活下去
我才是我在考虑的
现在的我只是在受大家的照顾
脚步走不稳
无法正常地说话
即使如此 因为是自己的身体 自己绝不能放弃
18岁 就算是我 也应该有属于我的未来
一回想过去就会掉泪 心里难受
现实过于残酷 过于严苛
连梦想都不曾给予
一旦想象将来 又有不同的泪水流出
我究竟该去向何处才好?
虽然我得不到什么答案
但只要能写作 心情就会变得开朗起来
但既传达不了这份求救
也无法遇见那份救赎
仅仅只是回响着
我面向黑暗声嘶力竭的呼喊声
——第十集
给麻生的信
给麻生同学：
因为当面很难开口说，所以给你写信。谢谢你一直陪在我身边。谢谢你常常鼓励我。
每当看着找到自己的梦想、生气勃勃地闪耀着的麻生同学，我也变得高兴起来。会学会
很多事，会邂逅许多人，你今后也将一直一直生活下去，你的未来无限宽广。但是，我
却不同。我所剩下的未来是，竭尽所能地生存下去，仅此而已。这差距是无论如何都无
法弥补的，每一天，都是在和自己战斗，痛苦着，仅仅是为了压抑这份心情，就已经耗
费我所有。说实话，和麻生同学在一起，很痛苦，想做那个，也想做这个，要是我健康
的话就能做到，总是会这么想。只要和麻生同学在一起，就会情不自禁地描绘起无法实
现的巨大的梦想。当然，这不是麻生同学的错。但是，太过羡慕，太过可悲，无论如何
，都会觉得现在的自己，过于悲惨，那样的话，就不能面向前方生活下去。谢谢你为我
所做的一切，谢谢你，对着这样的我说喜欢。什么都无法回报你，对不起。已经不能再
见面了。
一家人把洗完的衣服晾晒出来
天空湛蓝很漂亮
虽然风有些寒冷
但感觉很舒服
感觉到了冬天的气息
我20岁了
自生病以来已经过了5年
拥有的东西逐一失去
剩下的仅有几样而已
已经想不起以前的我了
花瓣一片一片地绽放
花朵也不是一下子全开的
我明白昨天是与今天紧密相连的
好高兴
妈妈 我到底为了什么而生存着
大家的哭泣的表情因为眼泪而变得模糊
我一定会因为这种小事死掉吧
仅仅一句不会丢下你
让我多受鼓舞啊
医生 谢谢你没有丢弃我
把手放在胸口
能感觉到心跳的声音
好高兴啊 我还活着
我要承认现在的自己 生活下去
——第十一集