如何评价『黑客与画家』

传送门:黑客与画家:硅谷创业之父Paul Graham文集

一本好的书,让我们收获的不单单是某种技巧,或者某种方法论,他教给我们的是一种严密的思维方式,是一种学会把自己的眼光放得更加长远的决策习惯,他促使我们养成独立思考的习惯。他没有送给我们一条大鱼,却把捕捉大鱼的方法交给了我们,授人以鱼,不如授人以渔

我一直觉得把一个我们所熟知的很普通的问题讲的非常透彻而且非常清楚是一种相当了不起的能力, 保罗·格雷尔姆 不仅把问题讲的非常透彻,而且还非常有趣, 让我们在读的时候感觉趣味盎然,这一点是非常不容易的。

很多的互联网从业者想必早就听说过这本书,而且大部分人应该都已经阅读过这本书了, 所以我就简单的从其他的角度来谈一下我读完本书的一些感想,希望对大家有所帮助。

在阅读「为什么书呆子不受欢迎」这章时,我想到了这么一句话,「你的时间在哪里,你的成就就在哪里」。 生活中的我们,总是喜欢羡慕那些成功人士,我们总觉得那些成功人士与我们普通人不一样, 他们必然懂得某种通往成功的诀窍,他们生下来就与周围的人们有所不同。 我们也总是希望能从这些成功人士那里获得某些珍贵的建议,获得那些能使人最终功成名就的万用妙方。 在武侠小说里面,渴望成为武林高手的人,都希望得到一本有着盖世神功的武林秘籍。因为这秘籍一旦得手,只要依葫芦画瓢,就可大功告成。

但是世事又怎会如此简单,也永远不会有这样或者那样的武林秘诀。所谓的成功人士不过是把自己的时间投入到那些他们感兴趣的领域里面罢了。其实,我们每一个人也许都是我们所投入时间的那个领域的成功人士。有的同学,可能在学校里没有把时间投入学习中,但是呢,投入了很多的时间在游戏领域,每天花费大量的时间去玩游戏, 看游戏讲解视频,研究游戏的战略,思考游戏的玩法,在这个游戏里面,他就是王者; 有的人呢,可能喜欢计算机,他喜欢与程序打交道,他希望了解计算机是如何思考的,于是最终他就成了黑客。

画家能够把画画的比我们更好,只是因为他把他的时间都投入到里面罢了,田径运动员跑的比我们更快, 同样只不过因为他把他的时间都投入到跑步里面罢了。书呆子也并非不想让自己不受欢迎,他们只是更愿意把时间投入到让自己聪明上去罢了。我们每一个人,都可以自己去决定把自己的时间投入到哪个领域,我们所投入的时间最终也会成就我们。

在阅读本书的其他章节的时候,我更加深刻的发觉,黑客们,其实与我们并没有多大的不同,他们只是比我们普通人更加崇尚分享、开放和民主,他们对任何被禁止的东西都怀有特别强烈的好奇心,他们喜欢去思考那些似乎不应该被思考的问题,他们相信计算机将会深刻的改变人们的生活。

虽然这是一本讲述黑客的书,不过个人觉得每个人都应该看看。 如同译者阮一峰所言:未来的人类生活不仅是人与人的互动,而且更多的将是人与计算机的互动。 想要把握这个时代,就必须理解计算机。 理解计算机的关键,则是要理解计算机背后的人。 表面上这是一个机器的时代,但是实际上机器的设计者决定了我们的时代。程序员的审美决定了你看到的软件界面,程序员的爱好决定了你有什么样的软件可以使用。

如果你想要进一步了解作者的话,下面这两个链接可以帮助你:

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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