暗时间

 如果你有一台计算机,你装了一个系统之后就整天把它搁置在那里,你觉得这台计算机被实际使用了吗?没有。因为CPU整天运行的就是空闲进程。运行空闲进程也是一天,运行大数据量计算的程序也是一天,对于CPU来说同样的一天,价值却是完全不一样的。

  大脑也是如此。

  善于利用思维时间的人,可以无形中比别人多出很多时间,从而实际意义上能比别人多活很多年。我们经常听说“心理年龄”这个词,思考得多的人,往往心理年龄更大。有人用10年才能领悟一个道理,因为他们是被动领悟——只有在现实撞到他脸上的时候才感到疼,疼完了之后还是不记得时时提醒自己,结果很快时过境迁抛之脑后,等到第二次遇到同一个坑的时候早忘了曾经跌过跟头了,像这样的效率,除非天天摔坑里,否则遗忘的效率总是大过吃亏长的记性。善于利用思维时间的人则能够在重要的事情上时时主动提醒自己,将临时的记忆变成硬编码的行为习惯。

  每个人的手表都走得一样快,但每个人的生命却不是。衡量一个人生活了多少年,应该用思维时间来计算。举一个极端的例子,如果一个人从生下来开始就呆在一个为他特殊建造的无菌保护室里,没有社会交往,没有知识获取,度过了18年,你会不会认为他成年了?

  认为时间对每个人是均等的是一个错觉,认为别人有一天,我也有一天,其实根本不是这样。如果你正在学习一门专业,你使用自己所投入的天数来衡量,很容易会产生一种错觉,认为投入了不少时间,然而其实,“投入时间”这个说法本身就是荒唐的,实际投入的是时间和效率的乘积。你可以“投入”很多时间在一件事情上面,却发现毫无进展,因为你没有整天把你要做的事情,要学习的东西常驻在你的大脑中,时刻给予它最高的优先级。你走路的时候吃饭的时候,做梦的时候心心念念想的就是这件事情,你的CPU总是分配给它,这个时候你的思维时间就被利用到了极致,你投入的时间就真正等于了实际流逝的时间,因为你的CPU是满载的。

  如果你有做总结的习惯,你在度过一段时间之后总结自己在某某领域投入了多少时间,建议千万不要粗略地去计算有多少天下班后拿起书来翻看过,因为这样你也许会发现书倒是常翻,但领悟却不见得多深,表面上花的时间不少,收益却不见得那么大。因为看书并记住书中的东西只是记忆,并没有涉及推理,只有靠推理才能深入理解一个事物,看到别人看不到的地方,这部分推理的过程就是你的思维时间,也是人一生中占据一个显著比例的“暗时间”,你走路、买菜、洗脸洗手、坐公车、逛街、出游、吃饭、睡觉,所有这些时间都可以成为“暗时间”,你可以充分利用这些时间进行思考,反刍和消化平时看和读的东西,让你的认识能够脱离照本宣科的层面。这段时间看起来微不足道,但日积月累将会产生庞大的效应。

  能够充分利用暗时间的人将无形中多出一大块生命,你也许会发现这样的人似乎玩得不比你少,看得不比你多,但不知怎么的就是比你走得更远。比如我就经常发现一些国外的牛人们为什么不仅学习牛逼,连“业余”玩儿的东东也都搞得特牛逼,一点都不业余(上次在《How We Decide》上看到斯坦福的一个牛人,理论物理学博士,同时是世界扑克大赛的前六名保持者,迄今累计奖金拿了六百多万刀),你会奇怪,这些家伙到底哪来的时间,居然可以在不止一个领域做到卓越

  程序员们都知道,任务切换需要耗费许多额外的花销,通俗地来讲,首先需要保存当前上下文以便下次能够顺利切换回来,然后要加载目标任务的上下文。如果一个系统不停地在多个任务之间来回倒腾,就会耗费大量的时间在上下文切换上,无形中浪费很多的时间。

  相比之下,如果只做一件任务,就不会有此损失。这就是为什么专注的人比不专注的人时间利用效率高得多的原因。任务切换的暗时间看似非常不明显,甚至很多人认为“多任务”是件很好的事情(有时候的确是),但日积月累起来就会发现,消耗在切换上的时间越来越多。

  另外,大脑开始一件任务的时候必须要有一定时间来“热身”,这个时间因人而异,并且可以通过练习来改变。举个例子,你看了一会书之后,忽然感到一阵无聊,忍不住打开浏览器,十分钟后你想起来还要继续看书,但要回复到当时理想的状态,却需要一段时间来努力去集中精力,把记忆中相关的知识全都激活起来,从而才能进入“状态”,因为你上了十分钟网之后这些记忆已经被抑制了。如果这个“热身”状态需要一刻钟,那么看似十分钟的上网闲逛其实就花费了二十五分钟。

  如果阅读的例子还不够生动,对于程序员来说其实有更好的例子:你写程序写得正high,忽然被叫去开了一通会,写到一半的代码搁在那儿。等你开完会回来你需要多久能够重新进入状态?又或者,你正在调试程序,你已经花了二十分钟的时间把与这个bug可能相关的代码前前后后都理解了一遍,心中构建了一个大致的地图,就在这时,呃,你又被叫去开了个会(:D),开完会回来,可想而知,得花上一些时间来回想一下刚刚弄清的东西了。

  迅速进入状态的能力是可以锻炼的,根据我个人的经验,至少可以缩短到3-5分钟。但要想完全进入状态,却是很难在这么短的时间实现的。所谓完全进入状态,举个例子:你看了3个小时的书,或者调试了半个小时的程序之后,往往满脑子都是相关的东西,所有这些知识都处在活跃状态,换言之你大脑中所有相关的记忆神经网络都被激活了,要达到这样一种忘记时间流逝的“沉浸”状态(心理学上叫做“流体验”),不是三两分钟的事情。而一旦这种状态被破坏,无形间效率就会大打折扣。这也是为什么我总是倾向于创造大块的时间来阅读重要的东西,因为这样有利于“沉浸”进去,使得新知识可以和大脑中与其相关的各种既有的知识充分融合,关联起来,后者对于深刻的记忆非常有帮助

  要充分利用暗时间,不仅要能够迅速进入状态,另一个很重要的习惯就是能够保持状态多久(思维体力)。《The Psychology of Invention in the Mathematical Field》上有一段关于庞加莱的思考习惯的介绍,很有代表性。庞加莱经常在去海边休假或者在路上走的时候在脑海中思索数学问题,很多时候解答就在这些时候忽然闪现。虽然我和庞加莱是没法比的,但是常常也在路上想出答案,这真是一种愉悦的体验。

  能够迅速进入专注状态,以及能够长期保持专注状态,是高效学习的两个最重要习惯。

  很多人都有这样的体验(包括我自己),工作了之后,要处理的事情一下多出了很多,不像在校园,环境简单,生活单纯,能够心无旁骛地做一件事情而不被打扰。工作之后的状况就是,首先需要处理的事情变多,导致时不时需要在多个任务之间切换;另一方面,即便能够把任务的优先级分配得比较合理,也难免在做一件事情的时候心中忽然想起另一件事还没做的焦虑来,因为没做完的事情会在大脑中留下一个“隐藏的进程”,时不时地发个消息提醒你一下,中断你正在做的事情。

  因此这里就涉及到最后一个高效的习惯:抗干扰。只有具备超强的抗干扰能力,才能有效地利用起前面提到的种种暗时间。抗干扰能力也是可以练习出来的,上本科那会经常坐车,所以我就常常拿着本大部头在车上看,坐着看或者站着看都可,事实证明在有干扰的环境中看书是非常锻炼专注能力的一个办法:D 另外,经常利用各种碎片时间阅读和思考,对迅速集中注意力和保持注意力都非常有帮助。记得很久以前TopLanguage上大伙曾经有次饶有兴趣地讨论“马桶时间”的利用,包括在卫生间放个小书柜。(估计很多同学心有戚戚焉吧:D)

标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
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