碎片化时间与我的阅读习惯

分享一篇我前一段时间写给《城市画报》的一篇文章。做了一点修订。因为这是媒体用稿,所以请其他媒体不要转载。

前一段时间传出 Google Reader 即将关闭的消息,引发了不少讨论。我对这个事情颇有点不以为然,都什么时候了,忘掉这玩意儿吧,现在已经进入移动互联网时代,阅读工具和阅读习惯都需要改变了。

我曾经是 Google Reader 的深度用户,曾经有一段时间每天大约要起码要花两个小时浏览各类文章。不过自从 Google Reader 上一次改版取消社会化推荐的功能之后,阅读效率和质量就急剧下降了,因为自己要花一定的时间筛选值得读的内容,投入产出不好。

随着移动互联网时代的到来,阅读也不可避免的被「碎片化」,以我个人来说,在手机和平板电脑上的阅读时间越来越多。手机目前一个主要的内容获取渠道是微信。我订阅了不少微信公众帐号,因为这类信息一般是即时性比较强,所以更适合快速浏览,如果发现某篇文章值得细读,我会邮件发送到自己的邮箱,留作备份或是后续处理。

{阅读碎片化是一个不可逆转的事情,所以我们还是最好认清这个事情,并且拥抱这种碎片化}

我自己运营了一个微信公众帐号,「小道消息」,目前已经是互联网行业内读者最多的一个帐号,每天在准备内容之前需要读完读者给反馈过来的所有信息,虽然有些狂轰滥炸,但其中不乏有价值的内容,因为是集中时间批量处理和回复,所以目前还能处理过来。很少去看微信朋友圈里转发的内容,缺乏有效的过滤机制,大部分都是垃圾信息,不值得花时间阅读。另外,我也从来不觉得朋友之间的推荐会产生什么有价值的东西,倒是一些素不相识的行业专家推荐的内容更有权威性。这也是我搭建 Startup News 这个实验性的工具的原因。目前已经能够帮用户筛选到每天值得阅读的行业相关信息。

在笔记本电脑上发现的有价值的长文我会通过 Pocket(该工具的前身是 Read It Later) 这个服务保存归档,内容同步到手机和 iPad 上。每周会选一个空闲时间集中精力阅读。类似 Pocket 这样的服务另一个好处是能够一定程度上提升阅读的体验。有一类内容的阅读必须在电脑上进行,那就是技术类的文章,因为一边阅读一边要查询相关的背景知识,这样的内容不适合通过手机或是平板设备阅读。

阅读也需要信息归档管理,类似 Delicious 的服务现在用的不是很频繁了,Evernote 和 Pocket 更适合移动互联网时代。

微博上有一些图片格式的长微博,有价值的就一键保存到花瓣网上,顺手打个标记,便于后续查找。虽然我在微博和 Twitter 上关注了不少人,但我不会读完所有的消息,而且这也没有必要,这并非不尊重我关注的这些朋友,我相信有价值的信息会再次浮上来。有时间看一眼,没时间就算了,盯着时间线不停的刷新不会得到什么有质量的内容。

{我在微博上关注了 2700 多人,很多人一听这个数字就会皱眉,能看过来么? 我的解决办法是在 Chrome 上安装启用「眼不见心不烦」与「微博急简」两个扩展,眼不见新不烦里面过滤设置关键字,比如星座、陆琪、抽奖等等,然后就会发现一大部分垃圾信息直接过滤掉了,如果发现某一类信息干扰还比较大,继续增加关键词,稍微训练几天,剩下的信息基本就差不多了,实际的有效信息量并不大。集中看的话,并不耗费多少时间,当然我也不建议阅读整个 Timeline 里的所有内容,没必要。}

电子书的阅读方面,「唐茶」和「多看」两家目前做的各有千秋,唐茶做得极致,但内容不够丰富。多看书店里互联网相关内容的多而全。遗憾的是,买来的电子书有些到现在还没看完。

以上是我的一些阅读习惯。需要强调的是,不管在电子设备上阅读了多少文字,纸质书对我来说依然有最好的阅读体验。不知道大家是否赞同这一点。

后记: 以上这些只是我个人的经验谈。对于我个人在新媒体上的各种尝试,很多人都很好奇我是否有什么秘诀秘而不宣。其实根本没什么,我写 Blog 已经快十年了,现在还在保持一定节奏的更新;至于 Twitter ,也玩了六年多,曾经一度也是有点影响力的中文用户;在微博上,我也属于深度用户。所以微信能做到这样并不稀奇,完全是力气活儿和积累,实际上,内容写的也没那么好。而且,我也的确考虑是否要关掉这个帐号,后来信息管理太费劲了,不看又感觉对不起各位读者。

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**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.jsJavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真代码实现。该模型充分考虑碳排放约束阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码相关资料支持进一步学习拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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