阅读与思考

阅读与思考

豆瓣上有人问起平常是怎么看书的,遂总结了几点。想起许久没写博客(因为好书太多,时间不够),遂贴上来也算一篇:P

阅读的方法

  • 读的时候有轻有重,有的地方快,有的地方慢,具体哪些地方快哪些慢我一时也整理不出来什么法则(可以参考《如何阅读一本书》)。
  • 举一个例子:以前我读书是流水帐式的,现在我一定会先把目录很仔细的看一看,目录往往包含了最高层的知识结构,然后我会挑选看上去最有趣的部分阅读,如果发现需要用到前面的内容就跳到前面补充一下。一般来说,最有趣的部分读完之后,其余部分也就不那么紧急了,大可以轻松地看一看。
  • 此外边读边思考的习惯有助于加深印象;看到觉得重要的地方,要随手做笔记,就算以后不看自己的笔记,单单是记下来就能极大加深思考。
  • 有的书整个就可以略读,因为其中有意义的地方并不很多(但又不能绝对不读,因为毕竟还有一些重要的东西),譬如《专注力》我花了不到两个小时读完了,主要是看里面的一些例子,作者的解释我发现不需要细看,有了例子自己就可以分析,没有作者的解释先入为主反而可以分析得更彻底些。另一方面,《社会性动物》就花了好几天,因为里面的思辨密度很高,值得仔细分析甚至参与作者的思考。

阅读的分类

  • 我一般把书分为两类,一类是知识的。一类是思维的。(当然,还有第三类,就是娱乐的,不作讨论:-) )
  • 一般来说我更倾向于阅读培养思维的,譬如《你的灯亮着吗?》、《决策与判断》、《别做正常的傻瓜》、《How to Think Straight about Psychology》、《数学与猜想》、《Ask the Right Questions》……因为思维方面的东西是跨学科的,任何时候都用得上。并且,反之如果思维没有培养好的话,学习东西也容易走错方向或者事倍功半。当然,话说回来,光看思维方面的书,不去选择一门或几门领域知识,也是思而不学则殆。所以这里所谓“更倾向于”是指时间分配方面的。
  • 时间分配方面。一般是在学习知识性的东西的过程中抽时间阅读思维方面的书,边学边思,这样能够最大程度上锻炼思考的能力。此外,思维方面的书,我认为是读得越细越好,读的过程中思考得越深入越好,切不可观其大略只求理解。理解只是第一步,要做到"像XX一样思考",需要在阅读的过程中不断反思自身,同时也需要站到他人位置上学习别人的思考方式(即"穿上别人的鞋"),这样才能最有效地将他人的思维方式内化为自己的。
  • 方法方面。(我现在认为,)知识性的东西,在学习方法上最重要的应该是注意两点:1) 观其本质。2) 观其大略。此外,只有当急着要用的时候,才需要去注意技术细节。值得补充的是,我的意思并不是什么细节也不看。有些细节是重要的,80%最重要的细节往往能在20%时间内掌握。剩下的用到的时候查查就差不多了。

阅读的习惯

  • 任何一点时间都可以用于阅读。举个例子,我每天都会走去食堂,从实验室到食堂的路上一般有4~5分钟,我发现起码可以读两页书(而且还不是那种小说书,而是知识性的书)。每天两页,两百页的书也就3个月就读完了。点滴的时间汇聚起来就是一个“长尾”,想一想,每天有多少个这样的4~5分钟,3个月就可以读完多少本书。(豆瓣上有一个小组“走哪都带着书”)。利用这种方式的阅读,读完之后就像根本没有花任何时间一样。
  • 一旦停下来,就不知道什么时候才会再拿起来读了。所以一个“三天打渔,两天晒网”的人往往到最后会变成了“整天晒网,永不打渔”。一本再厚的书,只要每天看一点,总有看完的一天,而且完全可以算出来需要用多久就能看完。反之则永远没有开始的那一天。

思考的习惯

  • 阅读过程中遇到任何值得思考的东西,可以放在任何大脑有空闲的时候思考:刷牙洗脸时、休息时、走路时、睡前等等。我相信一旦成为习惯,就连自己觉察不到的时候,无意识层面都在思考,积累起来就悄悄利用了别人无法利用的好多时间。此外对知识的更深层思考也能够极大地加深记忆。
  • 思考绝对不是一件疲劳的事,而是一件放松的事。
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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