Will 進步本
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Will 進步本
Top 5
在英文學習的過程中，「踐行」是一個關鍵而常被忽略的階段。
它的意思是：把你所學的知識真正運用到行動中，讓理解變成體驗，讓體驗再回饋成更深的理解。對自我學習成長者來說，這一步的重要性在於，它是從「知道」到「做到」、再到「成為」的橋樑。
讀原著小說是語言學習的黃金方法，但很多人會覺得：「我單字都懂，怎麼還是看不懂？」其實，問題常常不在單字，而在於語言結構。歐洲共同語言參考架構（CEFR）將英語水平分成 A1、A2、B1、B2、C1、C2，而台灣人常用的能力檢定是 TOEIC 多益和 GEPT 全民英檢。
長句不是語法考題，長句是【資訊密度高＋語氣複雜】的地方。你不拆，它像岩石讓你絆倒；你拆了，它變成一堆小石塊，隨手可搬。拆句的目的很簡單：把複雜的語意拆成「可理解的單位」，然後把英文的思維模式抓進腦子。
我拆句的 6 個步驟 ---
自從我開始用 Harry Potter and the Prisoner of Azkaban 來做精讀，我才真正體會到「學英文」不只是讀懂意思，而是要去「察覺」那些跟中文不同的細節。這些細節，才是語感的來源。
很多人學英文，一直卡在「背單字 → 忘記 → 再背」的輪迴裡。其實，學英文的進步，常常可以用一個簡單的公式來解釋：S = V × T × R
你一定聽過一句話：「想要學好英文，就要大量閱讀原著小說。」但是當你真的翻開《Harry Potter》，卻常常卡在第一頁：不到五行就遇到一堆陌生單字; 一個句子動輒二十多個單詞，語法像迷宮; 更別說魔法世界的專有名詞讓人直接懷疑人生
很多人考完 TOEIC 之後，心裡都會冒出一個想法：「我都七百多分了，應該能開始讀哈利波特原著吧？」
當我剛開始讀 Harry Potter 原文的時候，我一直有個困惑：「為什麼我讀了這麼多英文，還是講不出來？」 直到我接觸到 Noticing Hypothesis（察覺假說），我才理解問題在哪裡。
在英文學習的過程中，「踐行」是一個關鍵而常被忽略的階段。
它的意思是：把你所學的知識真正運用到行動中，讓理解變成體驗，讓體驗再回饋成更深的理解。對自我學習成長者來說，這一步的重要性在於，它是從「知道」到「做到」、再到「成為」的橋樑。
讀原著小說是語言學習的黃金方法，但很多人會覺得：「我單字都懂，怎麼還是看不懂？」其實，問題常常不在單字，而在於語言結構。歐洲共同語言參考架構（CEFR）將英語水平分成 A1、A2、B1、B2、C1、C2，而台灣人常用的能力檢定是 TOEIC 多益和 GEPT 全民英檢。
長句不是語法考題，長句是【資訊密度高＋語氣複雜】的地方。你不拆，它像岩石讓你絆倒；你拆了，它變成一堆小石塊，隨手可搬。拆句的目的很簡單：把複雜的語意拆成「可理解的單位」，然後把英文的思維模式抓進腦子。
我拆句的 6 個步驟 ---
自從我開始用 Harry Potter and the Prisoner of Azkaban 來做精讀，我才真正體會到「學英文」不只是讀懂意思，而是要去「察覺」那些跟中文不同的細節。這些細節，才是語感的來源。
很多人學英文，一直卡在「背單字 → 忘記 → 再背」的輪迴裡。其實，學英文的進步，常常可以用一個簡單的公式來解釋：S = V × T × R
你一定聽過一句話：「想要學好英文，就要大量閱讀原著小說。」但是當你真的翻開《Harry Potter》，卻常常卡在第一頁：不到五行就遇到一堆陌生單字; 一個句子動輒二十多個單詞，語法像迷宮; 更別說魔法世界的專有名詞讓人直接懷疑人生
很多人考完 TOEIC 之後，心裡都會冒出一個想法：「我都七百多分了，應該能開始讀哈利波特原著吧？」
當我剛開始讀 Harry Potter 原文的時候，我一直有個困惑：「為什麼我讀了這麼多英文，還是講不出來？」 直到我接觸到 Noticing Hypothesis（察覺假說），我才理解問題在哪裡。
隨著人工智能（AI）的飛速發展，研究人員不斷尋求最佳途徑來實現更加智能化的系統。無論是在遊戲、語言處理還是機器視覺領域，人工智能系統的性能有了顯著提升。然而，在這一進程中，一些關鍵的問題也浮現出來：AI應該依賴於人類設計的專家知識還是依賴於數據和計算能力的自我學習？
這個問題的答案可以
source: 精英日課
赫拉利在他的新書中強調，他撰寫這本書的主要目的，是希望人類能夠通過做出明智的選擇，來避免最糟糕的結果。他進一步解釋：「歷史的研究重點並非‘過去’，而是‘變化’。歷史能告訴我們，什麼是恆常不變的，什麼是正在改變的，以及變革是如何發生的。」比如，我們回顧工業革命的歷史，不僅是
在Yuval Noah Harari的新書中，他深入探討了為什麼帶有虛構元素的信息比純粹的真相更容易獲得人們的認可與共鳴，並且往往傳播得更快。Harari提出了兩個關鍵的理由，幫助我們理解這一現象。
1. 虛構信息的簡單性與人類心理需求
Harari的第一個觀點是，虛構的信息往往更簡單直接，
在Yuval Noah Harari的新書中，他提出了一個引人深思的問題：「什麼是信息？」這個看似簡單的問題，實際上揭示了人類對信息本質的誤解。Harari在這裡挑戰了我們對於信息的傳統理解，並且引入了一個更廣泛的視角，重新思考信息的價值與功能。
隨著互聯網的發展，搜尋引擎已成為我們日常生活中不可或缺的一部分。然而，隨著科技的進步和人們需求的多樣化，傳統的搜尋引擎已經無法滿足所有的需求。這正是Perplexity出現的原因。作為一種被稱為“答案引擎”的新型搜尋工具，Perplexity正試圖重新定義我們獲取信息的方式。
什麼是Perpl
先下手為強：利用AI提高競爭力
在大多數人還在觀望AI的潛力時，先下手的人已經開始發揮出巨大的優勢。關鍵在於，你需要主動推動AI的使用邊界，而不是等待技術發展逼近你。
以下是一些具體的策略：
探索新應用場景：不斷嘗試將AI應用於更多的工作環節，探索其潛力。
提升個人技能：學習和掌握更多AI相
M-P神經元模型
1943年，沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）和沃爾特·皮茨（Walter Pitts）提出了歷史上第一個用於模擬生物神經元功能的數學模型，這便是M-P神經元模型。這一模型的提出，標誌著神經科學和計算理論領域的一個重要里程碑。
麥卡洛克是一位神經生理學家和精神病
隨著人工智能（AI）的飛速發展，研究人員不斷尋求最佳途徑來實現更加智能化的系統。無論是在遊戲、語言處理還是機器視覺領域，人工智能系統的性能有了顯著提升。然而，在這一進程中，一些關鍵的問題也浮現出來：AI應該依賴於人類設計的專家知識還是依賴於數據和計算能力的自我學習？
這個問題的答案可以
source: 精英日課
赫拉利在他的新書中強調，他撰寫這本書的主要目的，是希望人類能夠通過做出明智的選擇，來避免最糟糕的結果。他進一步解釋：「歷史的研究重點並非‘過去’，而是‘變化’。歷史能告訴我們，什麼是恆常不變的，什麼是正在改變的，以及變革是如何發生的。」比如，我們回顧工業革命的歷史，不僅是
在Yuval Noah Harari的新書中，他深入探討了為什麼帶有虛構元素的信息比純粹的真相更容易獲得人們的認可與共鳴，並且往往傳播得更快。Harari提出了兩個關鍵的理由，幫助我們理解這一現象。
1. 虛構信息的簡單性與人類心理需求
Harari的第一個觀點是，虛構的信息往往更簡單直接，
在Yuval Noah Harari的新書中，他提出了一個引人深思的問題：「什麼是信息？」這個看似簡單的問題，實際上揭示了人類對信息本質的誤解。Harari在這裡挑戰了我們對於信息的傳統理解，並且引入了一個更廣泛的視角，重新思考信息的價值與功能。
隨著互聯網的發展，搜尋引擎已成為我們日常生活中不可或缺的一部分。然而，隨著科技的進步和人們需求的多樣化，傳統的搜尋引擎已經無法滿足所有的需求。這正是Perplexity出現的原因。作為一種被稱為“答案引擎”的新型搜尋工具，Perplexity正試圖重新定義我們獲取信息的方式。
什麼是Perpl
先下手為強：利用AI提高競爭力
在大多數人還在觀望AI的潛力時，先下手的人已經開始發揮出巨大的優勢。關鍵在於，你需要主動推動AI的使用邊界，而不是等待技術發展逼近你。
以下是一些具體的策略：
探索新應用場景：不斷嘗試將AI應用於更多的工作環節，探索其潛力。
提升個人技能：學習和掌握更多AI相
M-P神經元模型
1943年，沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）和沃爾特·皮茨（Walter Pitts）提出了歷史上第一個用於模擬生物神經元功能的數學模型，這便是M-P神經元模型。這一模型的提出，標誌著神經科學和計算理論領域的一個重要里程碑。
麥卡洛克是一位神經生理學家和精神病
如果整個人類的科學知識都要被毀滅，只能留下一句話給未來的生物，那該留下什麼？物理學家費曼說，他會選這一句：「所有東西都是由原子組成的。」
在比特幣市場裡，「看對方向卻爆倉」是一種極常見的經驗。你判斷趨勢正確，方向沒錯，但市場卻先跌一波，把你清算出場，然後如你所料地反彈。這種被市場「戲弄」的感覺讓人懊惱又困惑。可這並不是技術錯誤，而是結構錯誤。它揭露的是兩個系統層面的問題——延遲與槓桿。
很多人投資比特幣時，都遇過這種情況：你看對方向、分析正確，但行情卻先往反方向走；等到你受不了、割肉出場，價格又開始照你的預測走。這時候大家會說自己「運氣不好」或「被市場玩弄」。但如果用系統思考的角度看，其實你不是被市場耍了，而是被「延遲(delay)」困住了。
投資這件事，很多人失敗，不是因為選錯標的，而是因為心太亂。漲的時候怕錯過，跌的時候怕再跌。但其實，這一切焦慮都來自一個問題——你在處理那些根本不屬於你的事情。阿德勒說過「課題分離」，意思是每個人都應該只處理自己的課題。
很多人在投資市場裡吃過虧。買在高點、賣在低點，或是在爆倉的邊緣被市場清算。每次都告訴自己「下次要更努力」、「要判斷更準」，但結果往往沒變。問題不是努力不夠，而是方向錯了。你不是輸給市場，而是輸給了一個自己看不見的「結構」。這裡要談的，就是系統思考。
所謂系統思考，就是不要只看單一事件，而是要看事件
很多人在交易比特幣時被「爆倉」嚇過。帳上本來還有幾千美金，睡一覺起來，系統提醒：「您的倉位已被強制平倉」。於是大家都以為，自己是「運氣不好」。但真相是——爆倉不是因為運氣，而是因為結構錯誤。
「你想得到什麼，首先要讓自己配得上它。」 這句話聽起來簡單，卻藏著他一生的哲學——價值交換。
社會中的大多數獲得，其實都是交換而來的。 你想要別人信任你，就要先成為值得信任的人； 你想獲得財務自由，就要先養成穩定投資、長期思考的習慣。
在我們談「資訊」的時候，人們往往直覺地把它當作一種客觀存在的東西。
就像能量、物質一樣，似乎只要有某種物理載體——光波、電波、數據包——資訊就自然存在。 但這樣的理解，其實只看到了表層。 在控制論與認識論的角度，資訊不是單純的客體，而是主體與客體之間的橋樑，是一種聯繫的動態過程。
我們常常以為，有些事情「天生無法控制」。例如：心跳、血壓、胃腸的蠕動。這些活動一般被歸為「不隨意運動」，與我們能自由支配的「隨意運動」（如抬手、走路、說話）不同。但問題的核心真的在於「無法控制」嗎？控制論告訴我們：真正的原因是 缺乏足夠的信息。
如果整個人類的科學知識都要被毀滅，只能留下一句話給未來的生物，那該留下什麼？物理學家費曼說，他會選這一句：「所有東西都是由原子組成的。」
在比特幣市場裡，「看對方向卻爆倉」是一種極常見的經驗。你判斷趨勢正確，方向沒錯，但市場卻先跌一波，把你清算出場，然後如你所料地反彈。這種被市場「戲弄」的感覺讓人懊惱又困惑。可這並不是技術錯誤，而是結構錯誤。它揭露的是兩個系統層面的問題——延遲與槓桿。
很多人投資比特幣時，都遇過這種情況：你看對方向、分析正確，但行情卻先往反方向走；等到你受不了、割肉出場，價格又開始照你的預測走。這時候大家會說自己「運氣不好」或「被市場玩弄」。但如果用系統思考的角度看，其實你不是被市場耍了，而是被「延遲(delay)」困住了。
投資這件事，很多人失敗，不是因為選錯標的，而是因為心太亂。漲的時候怕錯過，跌的時候怕再跌。但其實，這一切焦慮都來自一個問題——你在處理那些根本不屬於你的事情。阿德勒說過「課題分離」，意思是每個人都應該只處理自己的課題。
很多人在投資市場裡吃過虧。買在高點、賣在低點，或是在爆倉的邊緣被市場清算。每次都告訴自己「下次要更努力」、「要判斷更準」，但結果往往沒變。問題不是努力不夠，而是方向錯了。你不是輸給市場，而是輸給了一個自己看不見的「結構」。這裡要談的，就是系統思考。
所謂系統思考，就是不要只看單一事件，而是要看事件
很多人在交易比特幣時被「爆倉」嚇過。帳上本來還有幾千美金，睡一覺起來，系統提醒：「您的倉位已被強制平倉」。於是大家都以為，自己是「運氣不好」。但真相是——爆倉不是因為運氣，而是因為結構錯誤。
「你想得到什麼，首先要讓自己配得上它。」 這句話聽起來簡單，卻藏著他一生的哲學——價值交換。
社會中的大多數獲得，其實都是交換而來的。 你想要別人信任你，就要先成為值得信任的人； 你想獲得財務自由，就要先養成穩定投資、長期思考的習慣。
在我們談「資訊」的時候，人們往往直覺地把它當作一種客觀存在的東西。
就像能量、物質一樣，似乎只要有某種物理載體——光波、電波、數據包——資訊就自然存在。 但這樣的理解，其實只看到了表層。 在控制論與認識論的角度，資訊不是單純的客體，而是主體與客體之間的橋樑，是一種聯繫的動態過程。
我們常常以為，有些事情「天生無法控制」。例如：心跳、血壓、胃腸的蠕動。這些活動一般被歸為「不隨意運動」，與我們能自由支配的「隨意運動」（如抬手、走路、說話）不同。但問題的核心真的在於「無法控制」嗎？控制論告訴我們：真正的原因是 缺乏足夠的信息。
GitHub Copilot 是一款強大的 AI 輔助程式設計工具，它能根據您的程式碼和意圖提供即時的程式碼建議。其高效運作的關鍵之一，就是對「即時上下文 (In-memory Context)」的理解與利用。了解這個機制並掌握其最佳實踐，將能極大地提升您的開發效率和程式碼品質。
閱讀數據表(Datasheet)
在產品開發的過程中，面對發佈壓力，往往會讓我們無法慢下來仔細閱讀元件的數據表、手冊以及應用說明。更糟糕的是，儘管我們可能已經翻遍了這些文件，卻發現什麼也沒記住，因為這些文件中的專業術語對我們來說就像外語一樣陌生。
硬體/軟體整合
產品的開發通常源自於一個想法或市場需求。某人會基於功能、成本以及上市時間來設計出一個高層次的產品設計。此時，專案排程通常會被建立，顯示出主要的里程碑和活動。
系統設計的挑戰
嵌入式系統的設計猶如解開一個拼圖，即使是小型的系統也充滿了細節，讓人眼花繚亂。作為開發者，你需要具備全局視野，才能辨識哪些部分的問題能夠用簡單的方法解決，哪些部分則潛藏著複雜的相依性。這時，設計的關鍵在於：不要追求一開始就完美，而是從一個「還可以」的設計開始，然後逐步改進。
面對嵌入式系統挑戰的原則
嵌入式系統開發過程常被比喻為拼圖，一個個相互契合的組件形成完整系統。有時，你可能會強行將不匹配的組件拼在一起，但結果卻與預期的圖像不符。我們應該拋棄將開發最終結果視為單一版本程式碼的想法，嵌入式系統的開發更像是隨著時間變化的拼圖，涵蓋了概念、原型設計、硬體啟動、除錯、測試
GitHub Copilot 是一款強大的 AI 輔助程式設計工具，它能根據您的程式碼和意圖提供即時的程式碼建議。其高效運作的關鍵之一，就是對「即時上下文 (In-memory Context)」的理解與利用。了解這個機制並掌握其最佳實踐，將能極大地提升您的開發效率和程式碼品質。
閱讀數據表(Datasheet)
在產品開發的過程中，面對發佈壓力，往往會讓我們無法慢下來仔細閱讀元件的數據表、手冊以及應用說明。更糟糕的是，儘管我們可能已經翻遍了這些文件，卻發現什麼也沒記住，因為這些文件中的專業術語對我們來說就像外語一樣陌生。
硬體/軟體整合
產品的開發通常源自於一個想法或市場需求。某人會基於功能、成本以及上市時間來設計出一個高層次的產品設計。此時，專案排程通常會被建立，顯示出主要的里程碑和活動。
系統設計的挑戰
嵌入式系統的設計猶如解開一個拼圖，即使是小型的系統也充滿了細節，讓人眼花繚亂。作為開發者，你需要具備全局視野，才能辨識哪些部分的問題能夠用簡單的方法解決，哪些部分則潛藏著複雜的相依性。這時，設計的關鍵在於：不要追求一開始就完美，而是從一個「還可以」的設計開始，然後逐步改進。
面對嵌入式系統挑戰的原則
嵌入式系統開發過程常被比喻為拼圖，一個個相互契合的組件形成完整系統。有時，你可能會強行將不匹配的組件拼在一起，但結果卻與預期的圖像不符。我們應該拋棄將開發最終結果視為單一版本程式碼的想法，嵌入式系統的開發更像是隨著時間變化的拼圖，涵蓋了概念、原型設計、硬體啟動、除錯、測試
