浅谈个人知识管理

本文探讨了如何通过有效管理知识提高个人投资收益,强调了信息获取、整理、分析及固化为个人知识的过程,以及利用现代工具提升效率的重要性。特别提到使用Chrome、Google搜索、Pocket等工具获取和整理信息,并通过编程、思维导图等手段深化理解,最终实现知识的高效转化。

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对我而言,投资其实就是把我自身所掌握的知识变现成财富的一种方法。所以,一个人所掌握的知识有多少,有多深,对投资的收益起至关重要的作用。

那么、当前在你脑中的知识,是通过一个什么样的流程固化下来的呢?

无法就是以下几个步骤:

1、信息的获取
    主动获取
        传统:图书馆
        现代:互联网
    被动获取

2、信息的整理
    传统:笔记本小抄
    现代:PKM(PersonalKnowledge Managemen)软件

3、信息的分析
信息再提炼、深度阅读、思考、借助软件(OA软件、数据库软件、思维导图等)

4、固化为个人知识

在这样一个信息爆炸的时代,越能快速地把信息转变为有用的个人知识,那么无论你是做投资,还是老老实实地上班,你的竞争力都会比不懂个人知识管理的人强N倍。

尤其在投资领域,信息繁杂,瞬息万变。暴利的机会往往来自于先人没有踏上过的领域,要触及这些领域,就必须不断地扩大自己的能力圈,快速掌握这些新领域的知识!上述的步骤迭代速度越快、将越占优。如果把机构比喻成一个人的话,那么机构的这个迭代速度是无法和个人投资者相提并论的。所以做出的决策也会远慢于个人投资者,这是我们很大的一个优势!

简要谈一下我是怎么做的。

一、信息的获取
随性地浏览网页。

使用Chrome浏览器通过Google搜索信息。

感觉可能有价值的长文,使用“稍后阅读”服务。之后利用专门的个人连续时间,而不是碎片时间来统一处理这些信息。体验了Instapaper、Pocket、Readability等几款之后,个人倾向使用Pocket。全平台,而且界面小清新,如果能够加上全文搜索的功能的话,那么完全可以取代Evernote的资料搜集功能了。雪球上很多文章,我已经很少用雪球自带的收藏功能了,而是用Pocket来代替,这样可以起到一个汇总的作用!否则信息入口太多,比较乱。Pokcet体验更佳,优点多多,不一一列举了。

二、信息的整理
对于今后会要再次参考的信息,全部保存至Evernote或者Onenote。以前主要使用Onenote来做信息的整理,但是微软最近几年不争气,移动平台的业务推进太慢。导致要在多种设备上随时查看整理的信息,Onenote就比较尴尬了,所以这一步还是果断使用Evernote吧。

Onenote现在仅仅作为个人文集的管理、文章的创作全部在Onenote中进行,排版方面完爆Evernote。想在哪里写就在哪里写,想截图就截图,想放表格就放表格!

然后,在专门的个人连续时间中,把Pocket中有价值的信息也一并整理至Evernote中。

三、信息的分析
对于一些数字或特殊信息的提炼,可以利用像Emeditor这类支持正则表达式的编辑器,用正则表达式可以方便地完成各种简单数据的挖掘。

如果需要计算的话,可以使用Excel的公式、复杂的情况下可以用VBA来对Excel中的数据进行计算。如果还不能满足要求的话,直接把数据导到Oracle中去,然后用PL/SQL或者Java,想怎么弄就怎么弄了。。。

当然、不单是在这个步骤可以用程序搞定,在第一步和第二步其实都是可以用编程搞定的。比如用HtmlUnit的API可以抓取财经网站上自己感兴趣的信息,然后生成邮件发到信箱通知自己。。。简单的玩法,可以用Google Alerts服务,扫互联网上关键字的最新信息,并定时生成邮件通知自己。。。

具体的思维过程、也可以使用思维导图之类的软件让自己的思维过程形象化,图例化。便于一览自己的逻辑,发现逻辑上的漏洞,或者根据图例更好地与人交流。

终上所述、利用正确的方法、工具、甚至编程,是可以大大提升信息转换成个人知识的效率的,这个效率的提升我认为是好几个数量级的。有的人,几个月可能才能掌握某方面的知识并作出市场上的买卖操作,而有的人,可能几天就行了。有的人可能天天在雪球上和人吵架,还多条战线的吵架,但是一点也不耽误自己在市场上赚钱。。。我想,这就是个人知识管理的效率比较高所导致的吧。。。

行文匆匆,想到哪里写到哪里,谨以此文在这个领域抛砖引玉,希望大家在这方面能多交流 ,辅助好投资!谢谢!
前言: 这是本人开发的个人知识管理软件,特别适合需要阅读大量pdf\word\mht\txt等格式文献的科研人员,有效提高个人知识管理能力,减轻记忆压力。因为这几年来都没有时间开发和维护,所以现在开源,希望有人能发扬光大。由于时间关系,没有很好整理文档,而且不是最新版,需要的请联系。本人曾参与Sourceforge的latex2rtf项目,在知识管理方面具有独创见解,希望大家能共同探讨,促进我国科研人员的个人知识管理水平。 本软件综合了Tag2Find、Leapfrog Tag等Tag管理软件的优点,同时克服了这类软件速度奇慢的缺点,具有Everything一样的即时搜索性能。所以叫Tagging-Taggie。 大致工作流程: ------------------------------------------------------------ 1. 启动Tagging软件,此时后台会运行一些针对常用阅读软件开发的AutoHotkey脚本(可以自定义); 2. 在你熟悉的阅读软件中(例如Acrobat Adobe、Pdf Xchange Viewer, Office Word等里面)按下快捷键 Ctrl+`,将弹出一个迷你窗口(叫Taggie),可以输入各类标签(也可以从常用词中选择,如文章类型,重要性),同时显示以前的关键词,所有标签和当前页码等信息会自动保存到数据库中。 如果按下快捷键 Alt+`,则不弹出任何窗口,但是数据库中将记录此文件的标题,当前选中的文字前20个字等信息,这样方便地保存了您的访问记录,而且不受软件的限制。 3. 打开Tagging主界面(类似Everything),可以一边打字输入一边获得检索结果,同时有最近浏览记录、访问最多记录、最常用Tag等信息。 注:上述快捷键可以自定义,例如设置为F1是最轻松的。 背景知识: ----------------------------------------------------------- 一般来说,我们阅读科技文献时,希望随时快速记下带有自己思维方式的Tag,比如这篇文章是欧洲某国的,这一页很重要,这篇文章很重要,这篇文章是90年代的,这篇文章是某公司或某大学的,这是会议文章/期刊文章/技术报告/国际标准等等。但是如果采用重命名文件的方法(适用于Tag较短的情况),就会疲于应付。 如果你是研究生或者科研工作者,那么自然需要阅读大量的文献,采用其它知识管理软件都需要大量的鼠标和键盘动作,同样会疲于应付。 换句话说,采用文件夹管理只是实现了文件的树状分类,但是一篇文献在每个人脑海里面还有特殊的标签,只有采用标签和树状分类才能保证我们的每一篇文献都能快速找到。 采用本软件,你就可以从各种蛛丝马迹中找到你曾经阅读过的文献。 工作机理 ------------------------------------------------------- 1. Taggie会自动获得当前文件的特定属性,例如文件创建日期、pdf的页数、已有关键词等,并根据这些信息为该文件创建一个UUID.lnk,如果开启了Distributed Link Tracking Client服务,在本地计算机你可以随意重命名或者移动该文件,以后用Tagging搜索Tag时都可以找到该文件。 2. 当前版本用到的数据库其实就是类似csv或者xls的文本文件,你也可以通过OneNote接口把数据保存到One文件里面去,这样可以在OneNote里面补充注释,管理起来更加富有层次。 细节和讨论: ---------------------------------------------------------- 1. 多个标签数据库的同步和合并; 可以为不同电脑指定一个特定的数据库名字,在Tagging里面可以勾选要搜索的数据库,一般不用考虑数据同步。但是最好能随时把个人的数据库上传到快盘之类的地方,或者用Groove同步,实现团队成员的知识管理。 2. 采用Symbolic link的方式与采用快捷方式的对比。 还没有测试。 3. 。。。。
内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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