About this blog

I feel this blog as a reflection of my thoughts to myself , and sometimes as a public diary, and the is my only friend to share my thoughts who says never a "oh no! ,you shouldn't....That is boring...."

తెల్లవాడు ముడ్డెందుకు కడుగడు ! చేతితో ఎందుకు తినడు ? అన్నిటికీ కాగితాలే శ్రీ క్రీస్తు రక్ష !

మనకంటే నీళ్ళు సామాన్య  ఉష్ణోగ్రతలో ఉంటాయి కనుక సమస్యే లేదు . ఎన్నిసార్లైనా కడుగుతాం .
కానీ మంచుతో ఎప్పుడైనా మూతి కడుక్కున్నారా ? అంతెందుకు చలికాలంలో ముడ్డి కడిగారా ?
ఇదీ తెల్లొడి సమస్య అందుకే కాయితం తో అలా ఆ పూటకి ఏదోలా కానిచ్చేస్తూ ఇలా వందల సంత్సరాలు కానించేసాడు .
చేతికి నీరే తగలనప్పుడు తినడం మాత్రం కుదురుతుందా ? 
అందుకే చెంచాతో గీక్కు తింటాడు !
మాంసమైతే కత్తితో కోసుకు తింటాడు !

Tie ఏల ? inshirt ఏల ? ఉష్ణమండల జీవులమైన మనకేమి ఈ తిప్పలు ?


టై ఎందుకు కట్టుకుంటారు ?
ఇన్ షర్టు ఎందుకు చేస్తారు ?

ఇవన్నీ చలి ప్రాంతంలో ఉండేవారికి తప్పనిసరి. లేకపోతే శరీరంలోని ఉష్ణం తగ్గి గుండె ఆగిపోతుంది .

కానీ ఉష్ణమండల జీవులమైన మనకేమి ఈ తిప్పలు?
లుంగీలు మన ప్రాంతానికి సరైన వస్త్రధారణ . సుఖానికి సుఖం , ఆచరణలో సులభం . 
ఏమంటే హుందాతనం అనుకుంటారు అదో మిధ్య .
ఇంగ్లీషు మాట్లాడటం హుందా అయితే "Bullshit " "what the Fkcu " లు ఏ కోవకి వస్తాయి .
మనకి ఈ వెర్రి తెల్ల ఇంగ్లీషు బానిసత్వం ఏ రోజున పోతుందో .
 ఉక్క పోస్తున్నా చెమట తో బట్టలు తడుస్తున్నా  అలాగే tie , inshirt  ని భరిస్తున్నారు మన ఉద్యోగులు .
Google , FB లాంటి పెద్ద company లలో dress అనే కాన్సెప్టే లేదు .
ఈ మధ్యనే inteview లకి కూడా dress code పట్టింపు లేకుండా గూగుల్ FB లు కొత్తగా అలోచిస్తున్నాయి .


Why the Internet is still open to all countries and all people?

Who is mostly benefitted from this?
Who has the more privileges to study some section of people or countries?

Obviously it is *** for its larger Interests on the whole globe to conduct it's own research for foreign policies.

So it will be open as long as it wants.

The above statement is little outdated fact.
The modern reigning fact is that the international companies have their own vested interests on the current global consumer data. They call it disguisedly as BIGDATA. 

Chicken 65 first time trial

Picking random points is not so easy beyond 1D

Just realized how hard it is, to pick N random points on a manifold
for a given probability distribution.

Sooner or later I shall post a nice article on this problem to workout it on
octave or Matlab.

Here seems a good chance of finding a new method is pretty high.