《注意力曲线》读书笔记

生活在数字时代,最大的挑战就是信息洪流持续占有你的注意力。要么无聊,要么焦虑。合理的管理注意力变得非常重要。
注意力是什么?
注意力是一种资源,它就像人的探照灯,你要选择把它集中,照亮某个区域。
控制注意力的核心是让注意力尽量处于核心专区。如果不在的话,就把它拉回来。
吻一个漂亮姑娘还能稳稳的开车,说明这个人吻的不够专心。-爱因斯坦
注意力用的时候要聚,不用的时候要散。
1. 减少信息刺激
   主动寻找信息,而不是被动接受。
   SNS,微博知乎都是被动接受。
2. 注意力是资源
   身体,情绪,心理状态都会影响注意力的状态。
   有一个注意力的曲线,你做的最好是把注意力资源合理的分配到任务上。
   平时的情况要维持正常的运转,特殊时候可以使用峰值。但是一点要恢复。
3. 倒U曲线
   注意力和刺激是倒U曲线,过低和过高的刺激都不利于注意力。
   比如,无聊是刺激不够;而紧张和焦虑是刺激过高。
   在中度刺激的时候,注意力最集中。表现最好。
   这和“心流”理论不谋而合。
   自我控制,目标明确,时间感消失。所有的创造性活动都希望获得心流时刻。
   这样的时刻越多,你就越幸福。
   巅峰状态太难了,退而求次之,进入接近峰值的区间做事就有效率了。
4. 过度刺激
   刺激主要以激素形式激起的。主要是肾上腺素。
   生存还是逃避。
   就是暴怒还是焦虑。
   不同的活动的注意力专区所需的肾上腺素水平是不一样的。
5. 注意力专区
   要找到注意力专区并不容易。
   跟基因,年龄,精力,精神状况有关。
   随任务变化。
   疲惫是因为分泌了太多的肾上腺素,导致拖延。
注意力有向系统内部和外部的两种倾向。
向内:
多关注积极的,好的回忆,心流时刻。
向外:
关注跟目标相关的信息。
我管理的重心由时间转向注意力。
无聊是注意力太散,兴奋是注意力过于集中。
还有一种就是在太散和过于集中间摆动。
定向反应,大脑总是趋向于新的刺激,这个是人类进化中的优势,因为它让我们随时保持警惕。
现代社会,这个装置仍然很有用,但也让我们很难集中注意力。
电视,互联网和各类新闻就是利用了人希望获得新的刺激。
看电视就是一个典型的利用我们定向反应的例子。
<think>嗯,用户想知道如何用Notion进行深度学习笔记整理和知识管理。首先,我得回想一下Notion的主要功能,比如数据库、页面嵌套、模板等等。用户可能对Notion不太熟悉,所以需要从基础开始讲起,但也不能太基础,因为用户可能已经有一些使用经验,只是针对深度学习这个特定领域需要指导。 接下来,我需要考虑深度学习笔记的特点。深度学习涉及大量的理论知识、代码、论文、实验记录等,所以整理的时候需要分门别类。比如,用户可能需要管理论文阅读笔记,记录模型结构、实验结果,还有代码片段。这时候,Notion的数据库功能就派上用场了,可以创建不同的数据库来分类存储这些信息。 然后,用户可能希望了解如何将知识关联起来。比如,一篇论文可能对应多个实验,或者某个模型的不同变体。这时候,利用Notion的关联数据库功能,可以在不同的页面之间建立链接,方便跳转和参考。另外,模板功能也很重要,用户可能希望每次记录论文或实验时,都有一个固定的格式,这样保持笔记的一致性,也节省时间。 还要考虑用户的实际操作流程。比如,如何高效地收集和整理信息。用户可能需要用到Notion的Web Clipper插件,快速保存网页内容到指定的数据库。另外,版本管理可能也是一个问题,Notion本身有页面历史记录功能,可以回溯之前的修改,这对于实验记录的更新尤为重要。 用户可能还关心任务管理和项目进度跟踪。深度学习项目通常周期长,任务多,使用Notion的看板视图或时间线视图来管理任务进度,设置截止日期,分配任务,这样可以提高效率。同时,结合日历功能,安排学习计划和实验时间,确保项目按时推进。 另外,用户可能希望将笔记与代码结合起来。在Notion中插入代码块,并高亮显示,方便随时查阅。还可以将代码仓库的链接嵌入到相关页面,快速跳转到GitHub或Colab,这样在查看笔记时能直接访问代码,提高工作效率。 还有可能涉及到知识体系的构建。深度学习涵盖很多子领域,比如计算机视觉、自然语言处理等,用户可能需要用Notion的层级页面结构来组织这些知识,形成树状目录。通过双向链接功能,将相关概念连接起来,形成知识网络,便于复习和查找。 最后,用户可能想知道如何维护和更新笔记。定期回顾和整理笔记,利用标签和状态分类,保持信息的时效性。同时,备份数据也很重要,虽然Notion有云存储,但导出为Markdown或PDF可以防止意外丢失。 总结一下,回答需要涵盖数据库的创建、模板的使用、任务管理、代码整合、知识关联以及维护策略等方面,结合Notion的具体功能,给出步骤清晰的指导,并引用相关的参考资料来增强可信度。同时,生成的相关问题要围绕用户可能进一步的需求,比如协作功能、移动端使用、模板推荐等,帮助用户深入探索。</think>### 如何用 Notion 进行深度学习笔记整理与知识管理 #### 一、建立结构化知识库 1. **创建核心数据库** - 在 Notion 中建立「论文阅读」「代码库」「实验记录」「理论笔记」四个核心数据库,通过`/database`命令快速生成 - 使用「多选标签」属性分类领域(如CV/NLP/RL),设置「关联数据库」属性链接相关实验与代码[^3] 2. **论文管理模板设计** ```markdown ## 论文标题 - **创新点**: [用公式表述核心方法,例如$L_{total} = \alpha L_1 + \beta L_2$] - **模型架构**: ```mermaid graph TD A[输入层] --> B[卷积层] B --> C[注意力模块] ``` - **复现日志**: 记录调参过程(如学习率从$10^{-3}$调整到$2\times10^{-4}$) ``` #### 二、实践型笔记方法 1. **代码-理论联动体系** - 在代码块旁添加数学推导: $$ \frac{\partial L}{\partial W} = \frac{1}{m}X^T(\hat{Y} - Y) $$ - 使用`/code`插入Python/PyTorch代码段,并关联到具体理论说明[^2] 2. **实验追踪系统** | 超参数 | 准确率 | 损失曲线 | |--------|--------|----------| | lr=1e-3 | 85.2% | `![[曲线链接]]` | | batch=64 | 87.1% | `![[新曲线]]` | #### 三、知识关联策略 1. **建立概念网络** - 使用`@`符号链接相关概念页面(如「注意力机制@」自动关联已有页面) - 在卷积神经网络页面添加双向链接: ```markdown 相关技术:[[残差连接]] | [[批量归一化]] ``` 2. **时间轴视图** `/timeline`创建学习路径,标记关键节点: ``` 2023-08 ▶ 完成Transformer模块复现 → 链接到实验#23 2023-09 ● 掌握扩散模型数学基础 ``` #### 四、工作流优化技巧 1. **移动端快速记录** - 配置手机快捷指令:照片→自动存入「实验数据」库 - 语音速记转存公式:通过API连接Mathpix Snip[^4] 2. **自动化模板** 设置实验报告模板包含: ```markdown ## 实验目标 ## 假设验证 ## 误差分析 - 使用$MAE = \frac{1}{n}\sum|y-\hat{y}|$评估 ``` #### 五、知识沉淀策略 1. **设置季度回顾看板** ```markdown ### Q3重点突破 - [x] 掌握图神经网络 - [ ] 理解能量模型 ``` 2. **建立错题本数据库** 记录调试过程中的典型错误: ```python # 错误案例 tensor.view(-1, 256) # 维度不匹配导致崩溃 # 正确写法 tensor.view(batch_size, -1) ```
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