Top 5
在學習英文的過程中，很多人會覺得自己講的句子正確、單字也沒錯，但聽的人卻聽不懂。這往往不是文法或單字記錯，而是「發音細節」沒處理好。
其中一個最常見的問題，就是忽略或模糊了「子音結尾」的發音。
Car Ownership in the United States: Importance and Regulation 美國的汽車擁有率：重要性與法規
Describing People: Sensitivity and Changing Terms 形容人的詞彙：敏感度與詞彙的變化
People Often Play Practical Jokes at Work 人們經常在工作中開惡作劇玩笑
在學習英文的過程中，很多人會覺得自己講的句子正確、單字也沒錯，但聽的人卻聽不懂。這往往不是文法或單字記錯，而是「發音細節」沒處理好。
其中一個最常見的問題，就是忽略或模糊了「子音結尾」的發音。
Car Ownership in the United States: Importance and Regulation 美國的汽車擁有率：重要性與法規
Describing People: Sensitivity and Changing Terms 形容人的詞彙：敏感度與詞彙的變化
People Often Play Practical Jokes at Work 人們經常在工作中開惡作劇玩笑
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
Knuth教授的巨著 The Art of Computer Programming (TAOCP)深刻地反映了他對演算法、複雜度和知識傳播的獨特見解與理念。
source: Donald E. Knuth: All Questions Answered
Knuth教授對多個技術和程式設計議題發表了見解。
兒童在六歲左右會經歷一次重要的大腦發育變化，使他們從“發現式學習”轉向“掌控式學習”。在這種轉變過程中，傳統的學徒制可能是最適合的學習方法。然而，現代的學校教育體制下，專注力成了最重要的能力。
在《園丁與木匠》一書中，高普尼克探討了傳統學徒制與現代教育體系之間的差異，這讓我們思考為什麼現代教育體系不採用學徒制，以及離開了學徒制，孩子在學習過程中需要投入極大的專注力。
人人都知道上學很重要，但對於兒童大腦發育的知識，一般人了解甚少，這可能是因為這些知識剛剛被科學研究發現。你知道人的一生中，大腦最理智、最平靜的時期是什麼時候嗎？答案可能會讓你意想不到，那就是八歲。
控制論（Cybernetics）是一個跨學科的科學領域，致力於研究控制和通信在各種系統中的應用，無論是動物、機器還是組織系統。這門學科由美國數學家諾伯特·維納（Norbert Wiener）在20世紀40年代創立，其核心目標是理解和設計複雜系統的行為和功能。
在現今這個資訊爆炸的時代，如何有效地管理和記錄知識成為許多人關心的問題。許多書籍和專家推薦各種最新的工具和方法，讓我們不禁覺得只要掌握了某種技術，就能輕鬆應對信息洪流。然而，真相往往並不如此簡單。持續不斷才是長期有效的關鍵。
在數位筆記管理中，標籤混亂是一個常見問題，尤其是當出現許多重複標籤時。例如，“#人力資源”和“#人力資源管理”，“#旅行”和“#旅遊”，“#啟發”和“#啟示”這些類似的標籤會導致分類繁複而臃腫，長期下來不僅無益反而有害。
Knuth教授的巨著 The Art of Computer Programming (TAOCP)深刻地反映了他對演算法、複雜度和知識傳播的獨特見解與理念。
source: Donald E. Knuth: All Questions Answered
Knuth教授對多個技術和程式設計議題發表了見解。
兒童在六歲左右會經歷一次重要的大腦發育變化，使他們從“發現式學習”轉向“掌控式學習”。在這種轉變過程中，傳統的學徒制可能是最適合的學習方法。然而，現代的學校教育體制下，專注力成了最重要的能力。
在《園丁與木匠》一書中，高普尼克探討了傳統學徒制與現代教育體系之間的差異，這讓我們思考為什麼現代教育體系不採用學徒制，以及離開了學徒制，孩子在學習過程中需要投入極大的專注力。
人人都知道上學很重要，但對於兒童大腦發育的知識，一般人了解甚少，這可能是因為這些知識剛剛被科學研究發現。你知道人的一生中，大腦最理智、最平靜的時期是什麼時候嗎？答案可能會讓你意想不到，那就是八歲。
控制論（Cybernetics）是一個跨學科的科學領域，致力於研究控制和通信在各種系統中的應用，無論是動物、機器還是組織系統。這門學科由美國數學家諾伯特·維納（Norbert Wiener）在20世紀40年代創立，其核心目標是理解和設計複雜系統的行為和功能。
在現今這個資訊爆炸的時代，如何有效地管理和記錄知識成為許多人關心的問題。許多書籍和專家推薦各種最新的工具和方法，讓我們不禁覺得只要掌握了某種技術，就能輕鬆應對信息洪流。然而，真相往往並不如此簡單。持續不斷才是長期有效的關鍵。
在數位筆記管理中，標籤混亂是一個常見問題，尤其是當出現許多重複標籤時。例如，“#人力資源”和“#人力資源管理”，“#旅行”和“#旅遊”，“#啟發”和“#啟示”這些類似的標籤會導致分類繁複而臃腫，長期下來不僅無益反而有害。
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
