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温故知新：梳理知识 巩固基础 升级跨越：新旧连接 升级桥梁 衔接新知：升学宝典 暑期必备

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书籍介绍

温故知新：梳理知识 巩固基础 升级跨越：新旧连接 升级桥梁 衔接新知：升学宝典 暑期必备

• 作者：小邪 发布时间：2020-06-13 23:34:59

  什么时候咚咚也能拜拜尿尿拜拜臭臭呀

• 作者：越越 发布时间：2022-04-01 14:30:29

  只有输入而不进行输出的话，我们充其量只能丰富自己的精神世界，而这很难反映到你生活的现实世界上。

• 作者：Forgot Limited 发布时间：2017-01-27 17:15:00

  定价和营养指数不成正比

• 作者：水湄物语 发布时间：2013-03-06 11:44:21

  看到评分就知道遭过黑手了- - - 豆瓣现在也这么江湖啊？ 这本书说的是“学以致用”，当然是有其局限性，但在我看来还有有很多亮点的。 分数这么低肯定是有黑幕的。

• 作者：roooooodger. 发布时间：2022-02-06 15:48:53

  年代太久了，21年读的时候已经觉得过时了，没读完。

• 作者：sfwere 发布时间：2014-01-06 09:32:45

  渣翻译

• 读书笔记-如何成为一个会读书的人

  作者：'Melantha 发布时间：2023-08-26 12:39:45

  题目：《如何成为一个会读书的人》

  作者：渡边康弘【日】

  出版社：北京联合出版公司

  1. 今后的时代，需要的是以直觉为主的情商、以理性为主的智慧以及“能够有效地集合这两者的大智慧”。而磨练这一智慧的最佳手段，就是阅读。

  2. 第一章 改变价值观的“阅读新常识”；新的阅读方法是“为自己而读”

  a) 只阅读自己所需的部分即可。书不用全部都看完，可以跳读，所以要反复读书，因为不同时期人关注的点是不同的，才能常读常新

  [吴1]

  。

  b) 短时间+边休息便阅读的效率更高。番茄工作法，随机学习（三分钟晨读），交叉学习。

  c) 记不住看过的内容也无所谓，进行回想练习即可。短期记忆通过多次回想变成长期记忆。（小说——回忆情节；实用书——回忆能实践的东西）

  d) 比起作者的观点，找到对自己有用的内容更重要。

  e) 不用勉强自己非得在书上画线。

  f) 在找回心动的感觉之前，藏书不读也无妨。那些无法让人怦然心动的东西完全可以丢掉；买来没看的书，其实是一种证据，证明你曾经有过先要学习什么的冲动，如果想要解决藏而不读的问题，就试着重新翻开那些书吧。

  g) 用手指做辅助，看的快还能集中注意力。

  3. 阅读掌握五种能力

  a) 具备看清信息“真相”的能力，结构性了解事务的框架。

  b) 掌握“深入”思考事物的能力。

  c) 具备相信自己的能力，自我肯定感得到有效提升。

  d) 通过与作者“共振”，拥有多元化价值观。

  e) 使自己进步，创造出新的想法并付诸实践。

  4. 使大脑保持活跃的简单习惯：喝水、深呼吸、感受阳光、调节室内温度（夏24冬天22）。原理：大脑的三位一体理论（保罗·麦克林【美】）

  脑

  范围

  功能

  爬行动物脑

  大脑最深处的脑干、小脑、基底核

  平衡感、呼吸、消化、心脏跳动、血压等基本功能。

  哺乳动物脑

  大脑边缘系统+间脑（海马体、杏仁核、丘脑、下丘脑）

  记忆、情感

  人脑

  大脑皮层中的新皮层

  思考

  肠道与大脑的关系：肠道是第二大脑，生成90%的幸福物质“血清素”、50%的奖励性物质“多巴胺”。

  5. “三分钟晨读”——清晨看到的信息，可以决定一天的大部分情绪（认知心理学）

  6. PREP阅读法：观点、理由、案例、结论

  7. 叙事能力、探索能力、建立关系的能力——刻意练习

  a) 目的：目标与专注——smart原则：specific、measurable、attainable、relevant、time-bound。

  b) 反馈：评价——结果、信息、修正。可视化输出。

  c) 挑战：重新审视——主动走出舒适区。

  8. 知识储备类书籍，可以从参考文献入手阅读，既能逐一验证作者观点，又能学习作者思维方式。

  9. 如何制定行动计划？

  a) 在纸上写下25个目标

  b) 慎重思考，选出5个最重要的目标

  i. 紧迫性、模范、问题和解决方法、支撑同伴和机制、突破极限、最大的困难、实现共振的世界（完成后对人生的改变）。

  c) 记住剩下没被选的20个目标，今后避免与这些目标有所牵扯。这些目标会分散注意力，消耗时间和能量。

  10. 愿书籍带来的能量，能够让所有的美好如温泉一样温暖每一位朋友；愿与理想人生的共鸣，日日与你相伴。蔡格尼克效应：大脑会不知疲倦地一直去寻找那些未知、难度大、未完成的事情的答案。

• 一个理工狗眼中的大数据

  作者：丧心病狂刘老湿 发布时间：2014-05-10 15:47:53

        作为一个学计算机出身的理工狗，我一直忍到自己写完论文才回过头来看这本书。此时距这书出版，已经一年有余，大数据的概念已经甚嚣尘上，无人不知了。

        维克托和肯尼思在这本书中不遗余力的向我们说明了由于技术的进步，传统的统计学抽样方法已经开始显得落伍，而借助于高速发展的数字存储技术与愈发先进的信息整合能力，类似google这样的公司已经有能力挖掘出海量数据中所蕴含的信息。作者在书中提出了两个至关重要的观点：1、我们搜集的数据是如此之多，以至于我们现在拥有的样本就是总体；2、借助于大数据，我们能够轻松的找出数据之间的关联而非因果，换而言之，我们可以轻松的“知其然”，即使我们完全不知其所以然。

        我不完全清楚两位作者的学术背景，当然，我也不完全清楚两位作者在写书的过程中是否为了让这本书更加通俗易懂而采取了一些微妙的措辞。但是每一个曾经被SVM、LDA、贝叶斯和马尔科夫深深伤害过的人都知道，在大数据的海洋里，我们最大的问题永远都不是如何获取这些数据，而是如何找到这些数据之间的联系。

        我相信每个学过数据挖掘这门课的人都知道沃尔玛里啤酒和尿布的故事，对，这个故事出现在很多年前，当初同样是为了描述一个令人激动的未来——人类居然可以通过计算机挖掘出那些我们平时根本无法察觉到的、事物之间隐藏的联系。欢欣鼓舞的计算机学家们纷纷将自己的精力投入到这个神奇的领域，但是丝毫没有发现，其实他们只是在重复着所有学者们无数年来在做的事情——寻找这个世界的真实。

        没错，为了寻找这个世界的真实，哲学家们冥思苦想，物理学家们建造了有毁灭世界之虞的对撞机，化学家们深入原子内部苦苦探究，但谁也没有数学家们走的更远，更接近成功。概率论比所有人都更早一步的找到了数据与数据之间的相关性，于是我们在高中的时候就能够了解线性相关和数据拟合的意义。而随着技术的发展，概率模型下的NLP技术在上个世纪90年代以后全面战胜了规则模型，我们不需要去理解自然语言的语义、语法，让处理器的摩尔法则和指数级叠加的文本互相厮杀，只要有足够数量的样本集——Bingo！一切都搞定了。于是随着Google在各种翻译大赛上的一枝独秀，人们乐观的觉得只要有了足够大的语料库，似乎再也没有什么能够难到他们。于是正向书中所说的那样，人们开始不再关心数据之间的因果联系，不再关心那些细微的错误，而开始疯狂的追求数据的规模。沾沾自喜的人们以为这就是世界的真理，忽视了近十年概率模型应用的规模一再扩大，准确率却停滞不前。即使是文本的二元情感分类如此简单的任务，无监督的学习器也很难拿出一个看得过去的成绩，更不用说机器翻译这样近十年来都没有巨大突破的领域了。就目前人类的技术水平而言，我们很难能够乐观的估计概率模型能够在我们有生之年将机器翻译技术推到“信达雅”的地步，概率模型和大数据的发展过程恰似一个对数函数，经过了最初的高速发展之后就放缓了自己的脚步。

        所以我是不认可大数据的概念的。数据规模到达一定程度之后，继续扩充的意义已经不大，更遑论所有大数据的应用都极大的依赖于其选取的数学处理模型。而经济发展的不均衡决定了所谓的样本=总体永远不可能出现——全世界有十几亿人还处日生活开销不足2美元的贫困线以下，连登录网络的条件都不具备，我们怎么能够奢望我们收集到的数据就会是总体？而所谓“知其然”可以替代“知其所以然”的概念更像是一个悖论，或许在应用层面上而言，这种说法有其合理之处，但对我们如何更好的了解这个世界的真相，却毫无用处。