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感觉到人类的思维不是一个容易持久化的东西。比如某段时间内你可能持续地思考了一个问题,有了一些看法和结论,但是如果你没有用一些方式记下来这些想法,很可能晚上睡一觉醒来这些想法就非常模糊了;甚至过几天,这些想法就再也捡不回来。这对于大脑是一种资源的浪费。

比如我在上面这一段描述的东西,是我在某次跑步中思考的;我担心过一两个小时后这些想法就不记得了,所以我回到家就马上打开 Wiki 纪录了下来。再比如,你某天晚上非常有动力地策划要学习一门新的技能,你仔细看了入门到精通的过程,但是第二天一觉醒来,这个想法没有昨天晚上那么强烈了;你仍然知道自己想去做这件事情,可是不停闪现的微信消息,看不完的美剧又充斥了你的眼球,那个想法便慢慢变淡直到很难再想起来。然后过了几个月,你又开始重复同样的过程,从入门到弃坑……

智能手机的流行加速了信息过载。碎片化的信息消耗了人的精力,但是又难以形成系统的知识体系。一不留意,刷刷微信、看看新闻、逛逛贴吧论坛,很可能一天就过去了。在这个获取信息极度容易的年代,信息却反过来支配你的大脑。

这是大脑的弱点(也可以说是人性的弱点)。我也深受其害,但是渐渐地意识到它的存在,并且由于人的自然进化需要成千上万年,这些弱点往往是无法主观改变的东西。你需要找方法避开它,或者与它共存。

减少碎片信息输入

「捡硬币是无法成为百万富翁的」,不成体系地看微信公众号文章,随意地浏览微博 / 知乎,能真正留在脑中的极少,对知识体系的建立也没有太多帮助。

系统地学习才能发挥作用,不同知识在脑中需要建立联系,这样才有被发现的机会。想好要学什么再去找相关的资源,带有目的性地去学。

如果你摆脱不了想看手机的冲动,去外面跑步是不错的选择。你可以边听音乐边跑,这样对眼睛和耳朵是一种放松。没有了新信息的摄入,大脑可以有更多的精力思考。同时跑步可能是最容易上手的一项运动,不会有太多阻力。

建立个人知识库

好记性不如烂笔头,知识输入到大脑后往往需要一个消化和输出的过程。把你所学的技能系统地整理成笔记是一个非常好的选择,你可以在回顾的过程中加深理解。同时最好的学习方式往往是教别人,你在写笔记的过程中可以假想有一个读者,你要试图将这些内容表达出来让他可以理解。

对于建立知识库的过程,你可以用一些简单的工具入门,比如为知笔记 / 印象笔记。我认为信息分类很重要,同时多为不同的知识间建立联系,这也是帮助大脑、帮助你捡回思绪的一种方式。

我用的是 Tiddlywiki,它是我 2016 年遇到过最赞的东西。但是国内知道它的人很少,后面可能会写一系列文章推广一下。

题外话:文字不是表达思维的最好工具,比如我记下了这些观点,但是过几天后我靠读这篇文章也无法完全还原我当时的想法;再比如我啰唆了这么多,也没能把东西讲清楚给看这篇文章的人。但是文字应该是目前人类所拥有的最好的工具,有了文字后信息才得以保留和快速地传递。未来如果有更好的办法存储和还原思想,人类在智力上应该可以再跨入一个新的时代。

一些可以尝试的领域

这些领域的知识可能会有所帮助。

  • 认知心理学:这是一门元科学(学习如何学习的科学)。可以从刘未鹏的 博客 或者「暗时间」一书入手,里面讲述了一些通俗易懂的道理,并有大量的参考书籍可以查阅
  • 音乐的作用:耳朵输入的信息往往对大脑有所影响,比如一些舒缓的音乐往往有助于记忆力的集中。可以尝试网易云音乐的歌单,来找到适合自己的音乐
  • 神经科学:一些重要的神经的状态,往往影响人思维和身体的方方面面。有选择地去影响它,可能会有一些效果,不过可能投入产出比不大
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今年五月天的新专辑出来后,我并不急着听,而是想等 MV 出来再听。他们的上一张专辑《第二人生》有一些 MV 质量非常高,比如「干杯」「星空」「第二人生」,几乎每一首歌都有高质量的 MV,让我对今年专辑的 MV 也有一些期待。

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很多人说 React 的学习曲线高,我觉得有一部分就是这个 JSX 引起的。这篇文章讲 JSX 是个什么东西以及它设计得有多丑陋。

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之前在读李笑来的「把时间当作朋友」时,书中提到了「奇特的一生」这本书中描述的柳比歇夫的“时间统计法”。前天几翻看 GitHub 仓库时,发现有人按时间统计法的理念做了个 看起来很赞的工具,于是诱发了我去看看这本「奇特的一生」的念头。

这本书是本中篇小说,内容非常简单流畅(感觉 1979 年的中译版翻译得很不错)。今天花一天时间把这本书看完了。有一些感想纪录在这里。

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Fluent Python 是我读过的最深入浅出的 Python 书了。很适合入门了 Python,但是想强化自己理解的人。作者写得很用心,阐述观点时总会带上一个简单的、能说明问题的代码片段,而且作者甚至还做了 IPython Notebook 来帮你使用代码例子。

书中信息量略大,写了一系列笔记强化理解,可以在 这里 查看全部。


这一章开始讲 Python 的一个老大难问题(not really in Python 3)——字符串编解码。作者写的非常好,把常见的问题和误区都描述得很清晰仔细。

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