盗火:硅谷、海豹突击队和疯狂科学家如何变革我们的工作和生活

本书探讨了如何通过心理学、神经生物学等手段提升个人表现,实现更高效、更满意的生活。硅谷精英及顶级组织分享了他们的秘诀。
内容简介

也许这是你有史以来所听说过的最伟大的革命,而它正潜伏在普通人的生活和视野中。

过去十多年来,硅谷“众神”已将我们自认为知道的关于“高性能”的每件事情都“玩”了个天翻地覆。这其中包括谷歌执行董事长埃里克 · 施密特和特斯拉创始人埃隆 · 马斯克,作为执行机构的美国海豹突击队和“绿色贝雷帽”部队,作为科学独行侠的萨沙 · 舒尔金和艾米 · 卡迪……除了我们津津乐道的工匠精神、高效习惯,以及长达数万小时连轴转的勤奋,这些开拓者其实已经探索到了一些令人震惊不已的捷径。他们利用自己罕见又颇富争议的意识状态,去迎接那些关键的挑战,并且从竞争中胜出。

《纽约时报》超级畅销书作家史蒂芬 · 科特勒和高性能专家杰米 · 威尔花了四年时间来调查这次革新的先驱领域——从美国海豹突击队,到谷歌公司总部;从“火人节”,到理查德 · 布兰森的私人岛屿;从红牛的训练中心,到耐克的创新团队,再到联合国总部……他们对这些地方的调查结果是震撼人心的——这些组织中的每个人都在用他们各自的方式、操着不同的语言、利用不同的技术和应用……安静地追求着同样的事情:信息领域的突破和改变现状的灵感。

如今,这场革命正在潜移默化地传播到主流社会。这一切促使我们重新思考:怎样引领我们的生活走向更加富有、更加高效、满意度更高的未来。

通过这场革命的四个驱动力——心理学、神经生物学、工程技术和药理学,我们仿佛获得了一把金钥匙。这把金钥匙让我们得以进入有史以来最有争议、最多误解的领域。

“盗火”的神话仍在流行,它就像一场颇具挑衅的考试,而这场考试所拷问的便是:那些传说中不可能的事情,哪些其实是可能的。

《盗火》仿佛一本指南,指导着人们从根本上升级自己的生活乃至人生。

媒体推荐

《盗火》是一场通往人类大脑深处潜力的旅程,节奏如此紧张,真是令人又兴奋又刺激。

——大卫 · 伊格曼,斯坦福大学神经科学家、畅销书作家

对任何想要挖掘自己全部潜力的人来说,《盗火》都是文笔优美、不可不读的一本书。如果你想开发脑力,拥有高层次的表现,科特勒和威尔已然为你准备好了一本用户指南。

——皮特 · 戴曼德,奇点大学联合主席、畅销书作家

作者简介

史蒂芬 · 科特勒(Steven Kotler),《纽约时报》超级畅销书作家、资深记者,“心流基因组计划”研究的共同创始人和主管,曾多次获奖。

著有《超人崛起》《未来世界》《创业无畏》《富足》(后两本书与 X 大奖创始人、奇点大学执行主席皮特 · 戴曼德合著)等畅销书,《创业无畏》与彼得 · 蒂尔的《从0到1》曾双双进入美国权威网络媒体 Business Insider 年度商业畅销书榜单。

他的著作已被翻译成四十多种语言,他的文章已刊登于八十多种刊物上,包括《纽约时报》《大西洋月刊》《连线》《福布斯》《时代周刊》等。史蒂芬是位在技术、创新和巅峰表现领域中广受欢迎的演说家和顾问。

杰米 · 威尔(Jamie Wheal),巅峰表现和领导力领域的全球顶级专家,专门从事神经科学和“心流”状态应用研究。

他曾给多方提供专业建议,包括美国海军战争学院、美国特种作战司令部、红牛的运动员、谷歌、德勤和青年总裁组织的主管,以及美国和欧洲的顶级专业运动队的老板。杰米是众多领域的精英群体中炙手可热的演说家和顾问,他的作品被收录于一些文集、发表在同行评议的学术期刊上。

阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/geekbook/5b30882c990cb41c12b6aaac

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
《基于STM32微控制器集成温湿度监测与显示功能的系统实现方案》 本方案提供了一套完整的嵌入式系统设计参考,实现了环境参数的实时采集、可视化呈现与异常状态提示。系统核心采用意法半导体公司生产的STM32系列32位微控制器作为主控单元,负责协调各外设模块的工作流程。 系统通过数字式温湿度复合传感器周期性获取环境参数,该传感器采用单总线通信协议,具有响应迅速、数据可靠的特点。采集到的数值信息通过两种途径进行处理:首先,数据被传输至有机发光二极管显示屏进行实时图形化显示,该显示屏支持高对比度输出,能够在不同光照条件下清晰呈现当前温度与湿度数值;其次,所有采集数据同时通过通用异步收发传输接口输出,可供上位机软件进行记录与分析。 当监测参数超出预设安全范围时,系统会启动声学警示装置,该装置可发出不同频率的提示音,以区分温度异常或湿度异常状态。所有功能模块的驱动代码均采用模块化设计原则编写,包含完整的硬件抽象层接口定义、传感器数据解析算法、显示缓冲区管理机制以及串口通信协议实现。 本参考实现重点阐述了多外设协同工作的时序控制策略、低功耗数据采集模式的应用方法,以及确保系统稳定性的错误处理机制。代码库中包含了详细的初始化配置流程、中断服务程序设计各功能模块的应用程序接口说明,为嵌入式环境监测系统的开发提供了可靠的技术实现范例。 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!
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