拿elys做例子来说个概念:评论区互动内容的「深度」
截图里这种很明显就是AI不痛不痒的试图抖机灵、试图赞同或反对。但全都停留在皮毛附和层面,且缺乏真正的「增量信息」,于是会让你感觉就是围着原楼主的话搞二创,精确描边镶金。
成熟社区真人评论的活人感,并非只是因为「增量信息」,更因为真人的评论敢于制造「破坏性创造」,可以理解为:敢偏题往外乱扯。
但很多失败的古典社区,尤其是自我生活流水账分享向的社区,也会抑制用户的「破坏性创造」评论倾向。楼主只是晒了今天吃什么,那我除了机械式评论「吃的不错」「在哪吃的」,还能说啥?
截图里这种很明显就是AI不痛不痒的试图抖机灵、试图赞同或反对。但全都停留在皮毛附和层面,且缺乏真正的「增量信息」,于是会让你感觉就是围着原楼主的话搞二创,精确描边镶金。
成熟社区真人评论的活人感,并非只是因为「增量信息」,更因为真人的评论敢于制造「破坏性创造」,可以理解为:敢偏题往外乱扯。
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Notion 的创始人 Ivan Zhao 的精彩文章:《钢铁、蒸汽机与无限大脑》
越来越清晰的感觉到,我们正处于 AI 革命的早期阶段,对于未来谁也不知道会怎么样,所以都喜欢从历史中、去工业革命、互联网革命中寻找规律,以期望能对未来有所启发。
相对来说,这篇文章虽然也是尝试从钢铁和蒸汽机的历史里,寻找 AI 时代的答案,还是挺有深度。
【1】第一个观点是:我们正在看着后视镜开车
每一代新技术刚出来时,人们总是习惯用旧的方式去理解它。这就是所谓的“看着后视镜驶向未来”。
想想看,早期的电,大家把它当成“会说的";早期的电影,其实就是把摄像机架在观众席拍舞台剧。
现在的 AI 也是一样。我们看到的 AI 大多长什么样?一个聊天框。为什么?因为它在模仿 Google 搜索框。
我们正处在这个尴尬的过渡期。就像当年大家还不懂电影剪辑语言一样,我们现在还在试图把 AI 硬塞进旧的工作模式里。
【2】个人层面:从骑自行车到开汽车
乔布斯当年有个著名的比喻,说电脑是“大脑的自行车"。意思是它能让人跑得更快,但你还得自己蹬。
对于现在的程序员来说,AI 已经不是自行车了,而是汽车。你不用蹬了,你只需要握好方向盘。
Ivan 讲了他的联合创始人 Simon 的故事。
Simon 以前是传说中的“10 倍工程师",但现在几乎不自己写代码了。路过他工位,你会看到他像指挥官一样同时调度三四个 AI 编程智能体。这些 AI 不只打字快,还能思考。他在吃饭或睡前把任务排好队,AI 就在后台疯狂干活。
他从“写代码的人",变成了“管理无限大脑的人"。
【3】为什么只有程序员先享受到了从骑自行车到开汽车的待遇?
但问来了,为什么只有程序员先享受到了这种待遇?普通的文案、运营、产品经理为什么还在“蹬自行车"?
两个原因:
第一,上下文太碎了。程序员的代码都在仓库里,环境单纯。
但普通人的工作散落在 Slack、飞书、文档、甚至脑子里。AI 不知道前因后果,没法干活。
第二,没法验证。代码写错了会报错,好坏一目了然。
但一个活动策划案好不好?一份周报写得对不对?这很难量化。
所以,想要从自行车升级到汽车,我们得先帮 AI 把上下文补齐,并且找到验证工作成果的方法。
【4】组织层面:不仅是换引擎,还要换地基
个人层面说完,Ivan 把视角拉到组织层面,用了“钢铁"和“蒸汽机"两个比喻,来解释 AI 会如何重塑公司。
第一个是钢铁。
在钢铁普及之前,
越来越清晰的感觉到,我们正处于 AI 革命的早期阶段,对于未来谁也不知道会怎么样,所以都喜欢从历史中、去工业革命、互联网革命中寻找规律,以期望能对未来有所启发。
相对来说,这篇文章虽然也是尝试从钢铁和蒸汽机的历史里,寻找 AI 时代的答案,还是挺有深度。
【1】第一个观点是:我们正在看着后视镜开车
每一代新技术刚出来时,人们总是习惯用旧的方式去理解它。这就是所谓的“看着后视镜驶向未来”。
想想看,早期的电,大家把它当成“会说的";早期的电影,其实就是把摄像机架在观众席拍舞台剧。
现在的 AI 也是一样。我们看到的 AI 大多长什么样?一个聊天框。为什么?因为它在模仿 Google 搜索框。
我们正处在这个尴尬的过渡期。就像当年大家还不懂电影剪辑语言一样,我们现在还在试图把 AI 硬塞进旧的工作模式里。
【2】个人层面:从骑自行车到开汽车
乔布斯当年有个著名的比喻,说电脑是“大脑的自行车"。意思是它能让人跑得更快,但你还得自己蹬。
对于现在的程序员来说,AI 已经不是自行车了,而是汽车。你不用蹬了,你只需要握好方向盘。
Ivan 讲了他的联合创始人 Simon 的故事。
Simon 以前是传说中的“10 倍工程师",但现在几乎不自己写代码了。路过他工位,你会看到他像指挥官一样同时调度三四个 AI 编程智能体。这些 AI 不只打字快,还能思考。他在吃饭或睡前把任务排好队,AI 就在后台疯狂干活。
他从“写代码的人",变成了“管理无限大脑的人"。
【3】为什么只有程序员先享受到了从骑自行车到开汽车的待遇?
但问来了,为什么只有程序员先享受到了这种待遇?普通的文案、运营、产品经理为什么还在“蹬自行车"?
两个原因:
第一,上下文太碎了。程序员的代码都在仓库里,环境单纯。
但普通人的工作散落在 Slack、飞书、文档、甚至脑子里。AI 不知道前因后果,没法干活。
第二,没法验证。代码写错了会报错,好坏一目了然。
但一个活动策划案好不好?一份周报写得对不对?这很难量化。
所以,想要从自行车升级到汽车,我们得先帮 AI 把上下文补齐,并且找到验证工作成果的方法。
【4】组织层面:不仅是换引擎,还要换地基
个人层面说完,Ivan 把视角拉到组织层面,用了“钢铁"和“蒸汽机"两个比喻,来解释 AI 会如何重塑公司。
第一个是钢铁。
在钢铁普及之前,
房子盖不高。因为用砖头和木头,盖到六七层,底下的墙就被压垮了。这就像现在的公司,人数一过几百,沟通成本就爆炸了,效率急剧下降。人与人之间的沟通,就是那个脆弱的“砖墙"。
AI 就是组织的“钢铁"。它能支撑起巨大的信息流,让决策不需要层层汇报就能完成。未来的公司,可能几千人规模还能像创业团队一样敏捷,因为 AI 撑住了沟通的架构。
第二个是蒸汽机。
最早的工厂都建在河边,因为要用水车做动力。蒸汽机刚发明时,很多老板只是把水车拆了,换成蒸汽机,但工厂还在河边,流程也没变。效率提升非常有限。
直到后来,老板们意识到:
“等一下,既然不用水了,我为什么不把工厂搬到离港口更近的地方?"
工厂可以建在离工人、港口、原材料更近的地方。整个车间可以围绕蒸汽机重新设计。后来电力普及,工厂进一步把集中的动力轴拆散,给每台机器配上独立的电机。生产力才真正爆发,第二次工业革命才真正起飞。
我们现在还在“换水车"阶段。AI 聊天机器人挂在现有工具上,工作流程还是为人设计的。我们还没认真想过:如果旧的约束消失了,组织应该长什么样?
真正的变革,是当管理者意识到可以彻底重组工作流,让那些“不睡觉的大脑"去处理所有重复性工作的时候。
Notion 自己就在做实验。他们 1000 人的公司里,活跃着 700 多个 AI Agent。这些 AI 负责写会议纪要、回答内部咨询、处理 IT 请求、写周报。这不仅仅是省时间,这是在重塑组织形态。
回看你的工作,如果只是用 ChatGPT 润色邮件,那你就是在把水车换成蒸汽机,工厂还在河边。试着想一想:如果我有无限个免费实习生(AI),工作流程应该怎么彻底重设计?
【5】经济层面:从佛罗伦萨到东京
最后 Ivan 把视角再拉高一层:钢铁和蒸汽不只改变了建筑和工厂,还改变了城市。
几百年前,城市是人类尺度的。佛罗伦萨走个四十分钟就能穿城而过,生活节奏由人能走多远、声音能传多响决定。然后钢铁框架让摩天楼成为可能,蒸汽铁路把市中心和腹地连起来,电梯、地铁、高速公路跟上。城市在规模和密度上爆发了。东京、重庆、达拉斯,这些不是“更大版本的佛罗伦萨",而是完全不同的生存方式——更混乱、更匿名、更难辨认方向,但也提供了更多机会和自由。
Ivan 认为知识经济正站在同样的转折点上。今天的知识工作占了美国 GDP 的近一半,但大部分还是人类尺度的运作:几十人的团队,会议和邮件定义的节奏,超过几百人就开始失灵的组织。我们用石头和木头建造了很多佛罗伦萨。
当 AI 智能体大规模上线,我们会开始建造东京。成千上万的智能体和人类协作,工作流程全天候运转不等人醒来,决策在恰到好处的人类参与下被综合。周会、季度规划、年度考核的节奏可能不再合理,新的节奏会涌现。
我们将失去一些“小而美"的清晰感,但会换来前所未有的规模和速度。
Ivan 提到一个历史趣事:1865 年英国有个《红旗法案》,规定汽车上路时必须有人举着红旗走在前面开路。听起来荒谬,但我们现在要求 AI 每做一步都要人确认,是不是也像“举红旗"?真正的未来,是人站在更高处监管,而不是挡在路中间。
也许我们应该停止从后视镜看世界,开始想象新的可能。卡内基看着钢铁,看到了城市天际线。兰开夏郡的工厂主看着蒸汽机,看到了不再依赖河流的车间。
我们还在问 AI 怎么当好“副驾驶"。也许该问的是:当无限心智成为基础设施,知识工作会变成什么样?
这个问,Ivan 没给答案。但他给了一个思考的框架。对于正在这场变革中的人来说,框架可能比答案更有用。
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AI 就是组织的“钢铁"。它能支撑起巨大的信息流,让决策不需要层层汇报就能完成。未来的公司,可能几千人规模还能像创业团队一样敏捷,因为 AI 撑住了沟通的架构。
第二个是蒸汽机。
最早的工厂都建在河边,因为要用水车做动力。蒸汽机刚发明时,很多老板只是把水车拆了,换成蒸汽机,但工厂还在河边,流程也没变。效率提升非常有限。
直到后来,老板们意识到:
“等一下,既然不用水了,我为什么不把工厂搬到离港口更近的地方?"
工厂可以建在离工人、港口、原材料更近的地方。整个车间可以围绕蒸汽机重新设计。后来电力普及,工厂进一步把集中的动力轴拆散,给每台机器配上独立的电机。生产力才真正爆发,第二次工业革命才真正起飞。
我们现在还在“换水车"阶段。AI 聊天机器人挂在现有工具上,工作流程还是为人设计的。我们还没认真想过:如果旧的约束消失了,组织应该长什么样?
真正的变革,是当管理者意识到可以彻底重组工作流,让那些“不睡觉的大脑"去处理所有重复性工作的时候。
Notion 自己就在做实验。他们 1000 人的公司里,活跃着 700 多个 AI Agent。这些 AI 负责写会议纪要、回答内部咨询、处理 IT 请求、写周报。这不仅仅是省时间,这是在重塑组织形态。
回看你的工作,如果只是用 ChatGPT 润色邮件,那你就是在把水车换成蒸汽机,工厂还在河边。试着想一想:如果我有无限个免费实习生(AI),工作流程应该怎么彻底重设计?
【5】经济层面:从佛罗伦萨到东京
最后 Ivan 把视角再拉高一层:钢铁和蒸汽不只改变了建筑和工厂,还改变了城市。
几百年前,城市是人类尺度的。佛罗伦萨走个四十分钟就能穿城而过,生活节奏由人能走多远、声音能传多响决定。然后钢铁框架让摩天楼成为可能,蒸汽铁路把市中心和腹地连起来,电梯、地铁、高速公路跟上。城市在规模和密度上爆发了。东京、重庆、达拉斯,这些不是“更大版本的佛罗伦萨",而是完全不同的生存方式——更混乱、更匿名、更难辨认方向,但也提供了更多机会和自由。
Ivan 认为知识经济正站在同样的转折点上。今天的知识工作占了美国 GDP 的近一半,但大部分还是人类尺度的运作:几十人的团队,会议和邮件定义的节奏,超过几百人就开始失灵的组织。我们用石头和木头建造了很多佛罗伦萨。
当 AI 智能体大规模上线,我们会开始建造东京。成千上万的智能体和人类协作,工作流程全天候运转不等人醒来,决策在恰到好处的人类参与下被综合。周会、季度规划、年度考核的节奏可能不再合理,新的节奏会涌现。
我们将失去一些“小而美"的清晰感,但会换来前所未有的规模和速度。
Ivan 提到一个历史趣事:1865 年英国有个《红旗法案》,规定汽车上路时必须有人举着红旗走在前面开路。听起来荒谬,但我们现在要求 AI 每做一步都要人确认,是不是也像“举红旗"?真正的未来,是人站在更高处监管,而不是挡在路中间。
也许我们应该停止从后视镜看世界,开始想象新的可能。卡内基看着钢铁,看到了城市天际线。兰开夏郡的工厂主看着蒸汽机,看到了不再依赖河流的车间。
我们还在问 AI 怎么当好“副驾驶"。也许该问的是:当无限心智成为基础设施,知识工作会变成什么样?
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今天分享一个2019年做过的一件牛逼的事情
1800元成本做5G智能售货柜,这个行业记录,6年了还在保持
跟我公司业务没关系,索性今天商业开源了。
一般冷柜大概成本1500,所以我们要在300元内搞定剩下系统
1. 硬件成本5个,树莓派zero,IO扩展版,电磁锁,摄像头,5G上网卡。因为售货柜只上传视频,所以只要不编解码就不用GPU,板子就会便宜。编解码直接用摄像头固件刷好就可以,配置好默认帧率和码率。摄像头选择鱼眼摄像头,广度大,同时把曝光和帧率调好,避免夜晚残影看不到物品。不要用继电器控制锁,换二极管更便宜稳定。5G上网卡比WiFi模块便宜,省板子的钱。定制linux系统,树莓派zero性能足够
2. 商城用微信小程序搞,微信信用分可以过滤那种才买手机但是手机没钱的用户。交易系统关键是只收钱,不要退钱。退钱通过双方电号码,自己微信解决。这样开发快bug少。对账不要搞花里胡哨的表格,和微信收款顺序金额做成一样即可。售货柜用户全是小商小贩,他们没水平看账目,他们只看你的收款和微信是不是一样,没坑他钱就可以了。只做信任,不要表格分析,他们自己是糊涂账
3. 不要做实时结算,打标压力和成本太大,先开门拿货,后台慢慢算,有微信信用分兜底。后台打标系统秘诀是,先选商品再开门,而不是开门随便拿,这样的好处是,95%的视频购物视频和开门之前选的订单一样,打标平台只用根据视频和订单图片做验证即可,我们统计这一设计,95%订单视频只用2x速度看视频核对订单商品按回车。如果不这样设计,每个打标人员就要仔细看视频并在上百种SKU中人眼对比,效率差100倍
4. 设备运维要做自动化运维,mqtt是标配,这种远程设备一定要做热点链接,要不设备失联,现场维护很懵逼,所以懒猫微服就是失联后自动发热点,方便用户回家手机查看日志或通过手机网络升级系统
5. 最容易出现的问是,商户那里铁皮房,5G没信号,网络除了5G需要支持WiFi和有线链接,然后每个省份信号不一样,这也是我们选择5G上网卡的原因,方便。5G模块一般全网通太贵,绑定运营商到现场不合适,板子拆开换运营商网卡特别麻烦,现场运维中心也搞不定
6. 硬件生产要现场入库写编号,马克笔标记后,出厂检测有问可以知道哪台有问,不要用声音来辨别,现场2000个柜子同时叫的时候,你都不知道哪个娃出事了。别问我为什么知道,这是我实战出来的
7. 最容易出现问的地方,硬件电源量产不是3C的,生产线柜子
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7. 最容易出现问的地方,硬件电源量产不是3C的,生产线柜子
讲一个北京的故事
前年去北京,北京几个哥们喝酒聊到了娃
A:海淀真的卷啊,我的娃每周凌晨睡觉,每周末5个补习班,真的觉得太辛苦了
我:为什么不退掉补习班?
A: 我就在体制内工作,没有学历,别人看不起你
B:我就不上补习班,我现在就拼命赚钱,北京两套房,云南一套房,不鸡娃,等娃以后出社会了,帮衬她一点
我全程听着没说,A和B两个哥们扭头问我,我怎样养娃的,我说我和B这位大哥差不多
我是现代苏牧,放养选手,我的娃周末只上一个画画课,她喜欢,其他补习班一概不上,甚至家长会怼班主任:时光倒流一万年,我也不上补习班!班主任:你是谁的家长?我:我是xxx的爸爸!!!
我经常给娃讲,你从小到大一个补习班没上,你的成绩中上等,那些经常第一的7x360天没休息,到底他是学霸,还是你是学霸?
这是我经常给娃说的:
1. 学历和考分不重要:学习很重要,不要把精力都浪费在上学考分上,正常学习就可以了,你长大出社会的时候,那才是你真正开始学习投入能量的时候,不要天天考分,以后出社会需要学习的时候厌学
2. 世界上什么最珍贵?家人的陪伴,自己的好奇心,旅游路上的风景,旅游过程中遇到的小动物和不同种族的人文风情,那些才重要。那才是人来到世界上应该有的痕迹
3. 你身上有重要的东西:只是现在教育体制不考试而已,以后长大定有大用:好奇心、观察力、冷笑幽默感、人缘好、记忆力强、野外抗饿和生存能力、画画可以画6个小时、读书可以读几天的专注力......这些都是爸爸教给你出社会的大技能,好好保留
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前年去北京,北京几个哥们喝酒聊到了娃
A:海淀真的卷啊,我的娃每周凌晨睡觉,每周末5个补习班,真的觉得太辛苦了
我:为什么不退掉补习班?
A: 我就在体制内工作,没有学历,别人看不起你
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我的计算机技术自学书单与心路历程
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Elisp: GNU Emacs Lisp Reference Manual
十多年前,我用 Emacs, 对 Elisp 半毛钱不懂,天天就在 EmacsWiki 抄各种配置,
就像一个拾荒者,每天早上起来逛 EmacsWiki, 偶尔碰到高级 Elisp 技巧就把我折腾死了,
然后对着 Emacs 破口大骂。
为了不瞎折腾,我花了一个月的时间读完这本大部头,遇到不懂的 API,
就打开 ielm 临时写一个 demo 函数验证一下,当我读完以后,
我发现 99%的 Emacs 的问都可以自己调试和解决。
如果你花时间读完这本 Emacs 内置的宝典,
你也可以像我这样写这么多扩展: [Andy Stewart](http://www.emacswiki.org/emacs/AndyStewart)
Ruby: The Ruby Programming Language
学习 Ruby 的时候,已经会了几十门编程语言了,手册从头看一遍,不用写练习基本就可以学会。
因为当你编程语言学得足够多的时候,不同语言的语法都是相同的,
只用学习不同语言之间的微小区别就可以了。
以前一直对 Ruby 的 end 语法抱有偏见,但是自从我在 Emacs 配置了 ruby-end 插件以后,世界都清净了。
Vala: [Vala Tutorial](https://wiki.gnome.org/Projects/Vala/Tutorial)
Vala 有 C 的速度,Python 的简洁,语法类似 C Sharp,
基本看完这本手册以后,拿着 API 就可以直接开始写了。
Vala 写 Gtk+是非常爽的。
Rust: [Rust 语言圣经](https://course.rs/about-book.html)
这本书应该是中文范围内将 Rust 最好的一本书, 所有权讲的很清晰, 基本概念的章节都通俗易懂, 进阶章节可以先看一遍, 以后遇到了当工具书来查看。
作者后面讲线程和异步模型时, 理解还是很到位的, 证明作者基本功很扎实, 强烈推荐想学习 Rust 的同学读这本书, 一本就够了。
正则表达式: 精通正则表达式
这是我唯一看过一本带有 “精通” 名字的书,确实写的非常好,
Yahoo 工程师把他平常用到的经验都朴实无华的写出来,
基本学会这本书讲的怎么构建正则表达式的思路,不管是标准的正则表达式,
还是 Perl, Elisp 等其他语言的变种正则,都是触类旁通的。
代码质量:重构 改善既有代码设计
这本书代码是 java 写的,但并不掩盖它作为重构第一书的地位。
讲解了很多重构小技巧,教你只要养成十来个重构小细节的好习惯,
不论写什么编程语言,局部代码和整体逻辑都干净的像艺术品一般。
这本书的技巧我这十几年都在践行,难得的好书。
X11: Xlib - C Language X Interface
这本书是读过最枯燥的书籍,但是要从头做一个 Linux 桌面环境,这本书的 API 是必读的。
因为你除了 github 外,根本找不到更多资料来讲解 X11 这个古老的技术了。
Gtk+: [Gtk+ Programming Tutorials](http://zetcode.com/gui/gtk2/)
写的最通俗易懂的 Gtk+书籍,学完这本书,直接看 Gtk+ Developer Manual 就可以直接写程序了
Qt: [PyQt5 Totorial](http://zetcode.com/gui/pyqt5/)
写的最好的 Qt 入门教程,加上 Python 的方便性,非常容易系统学习,
加上学习 Qt 之前已经有 Gtk+五年编程经验,两天看完就直接用 Qt 写程序了。
JQuery: 锋利的 JQuery
国人写的书,写的非常通俗易懂,每个 API 的参数都是渐进式讲的,
举的例子也很实用简单,基本不用动手就会了。
Rails: Rails Tutorial
系统的讲解了怎么用 Rails 搭建一个网站,虽然很多架构设计和整体逻辑我是靠 Google 摸索出来的,
但是这本书确是入门不可或缺的,难度适中,学习完了,你对构建网站有一个基本的认识了。
SVG: SVG 入门教程
虽然是翻译老外的技术博客, 却是深入学习 SVG 不可多得的教材, 讲的通俗易懂.
可以学到很多 SVG 高级技巧.
CSS: CSS 世界
很多 CSS 网站或书籍都告诉你一个效果要怎么实现,或者直接丢出一段可以直接使用的 CSS 代码。
但是我们在真实的开发场景中遇到的往往是,为什么这段 CSS 代码不能工作?为什么抄的几段 CSS 合在一起不能工作?
这本书的作者研究了很多年的 CSS,他可以告诉你很多关于浏览器的实现细节以及为什么 CSS 不能工作的原因。
懂了为什么不能工作,剩下的很多事情就能举一反三啦。
但这本书不适合初学 CSS 的朋友读,建议在几个项目中熟练了基本 CSS 技巧以后再来读这本书会更有收获。
编译器: Flex & Bison
系统的讲解了什么是词法分析器、语法分析器
以及怎么写编译器的基本流程
这本书特别讲究循序渐进, 细心的讲解每个 API
看完这本书就不会觉得这两个技术有啥高级了, 哈哈哈哈
加解密: 图解密码技术
这本书系统地让你学会对称加密、公钥密码、单向散列函数、消息认证码、数字签名、伪随机数生成器等加解密技术背后的原理和细节, 以及这些技术组合而成的安全大厦的框架和应用。
其实加解密不光是学习破解和干坏事, 知道背后的数学原理和实现细节可以更好的让我们理解安全技术, 并以此来构建更加健壮安全的软件和系统。
强烈推荐作者 “结城浩” 的其他书籍, 已经看了他写的两本书了, 全书都是图文并茂的讲解复杂技术, 很少有数学公式。 人的精力是有限的, 学习最重要的是先要了解其原理再深入学习, 避免投入无谓的精力在不感兴趣的领域。 而作者在深厚的知识背景下, 能通过浅显易懂的文字传授知识, 真是厉害。
Git: Pro Git
这本书除了讲解 Git 的所有日常用法外, 还系统的讲解 Git 的一些高级用法。
同时最后一章还详细的讲解了 Git 背后这种基于文件系统技术的实现原理。
当你理解 Git 基本用法、 高级用法以及背后简单的原理后, 你就可以知其所以然的变成 Git 专家。
万能的 Google
不是每个技术都有很好的书,所以这个时候基本上就是 Google 教你所有的东西。
以下技术基本都是 Google 教的:
* Golang
* Rust
* Html5/CSS3
* Scheme
* OCaml
* Lua
* Perl
* Linux
* ...
Emacs 教会我自学
这么多年的自学经历,我最应该感谢的是 Emacs, 是这个世界上最难折腾的软件,虐我虐到我待她如初恋,给我莫大的耐心,我再学习其他技术的时候才会觉得得心应手。
感谢 Emacs 让我接触到强大而又无私的顶尖黑客们和黑客精神,每天看着一群天才比我自己还努力的时候,自己就更萌生发奋学习的动力。
自学的技巧
耐心、耐心、耐心
互联网充电|优质资源
优质内容|内幕消息
最近很多朋友都在请教我自学各种技术应该读什么书,为了避免各种人每过几天问我一遍,干脆写出来,方便大家一次获取,终身受益,然后不要骚扰我了,哈哈哈。
我自己的读书习惯,特别是学习计算机,喜欢读哪些写的通俗易懂的书,学到代码后面为什么这么做的原因,只有学习到之其所以然才能在以后用到的时候融会贯通。
推荐书单
Python: Python 核心编程
系统学习 Python,这一本书足矣,把 Python 的每个细节都讲的很透,每个例子都非常实用。
我学习完这一本书以后,再看任何 Python 库的时候都是翻翻 API 手册,
Google 一下就可以快速学会任何 Python 库的用法,并融入到自己的项目中。
C++: C++完全参考手册
我高三看的一本书,2000 多页,大部头,全英文,但是写的非常好。
这也是我唯一看过的一本 C++的书,只要会这些语法,找个 C++项目,
比如 Qt/C++写一个项目,几乎就知道 C++怎么玩了。
其实 C++还是非常方便的,虽然没有 Python 简洁,但是表现力和库生态都太强大,
不用担心性能问,大多数讨厌 C++的人,
其实是恐惧自己学不好 C++, 放下恐惧,C++其实很容易学习。
Java: Java 编程思想
这本书是在书店读完的,写的很不错,但是当时还在读高二,所以已经记不清当初的读后感了,
模糊印象就是一本写的非常通俗易懂的书,讲的非常细节。
Haskell 1 : Real World Haskell
十年前,haskell IRC 频道,大多数 Haskeller(科学家,数学家)还在迷恋 Haskell 的数学之美的时候,
GHC 黑客 Dons Stewart 写的这本 Real World Haskell 系统型的讲解了 Haskell 应用的各个领域,
从基本语法、函数式编程、科学计算到图形编程等,讲的一针见血,
而且非常薄,学习玩了就可以流畅写程序了。
当然进阶的知识还是要去 haskell IRC 频道请教数学家们,哈哈哈。
Haskell 2: Learn You a Haskell for Great Good!
好朋友写的 Haskell 入门书籍,大爱这种又会计算机又会画漫画的艺术家了,
把一个严谨的数学基因的编程语言讲的诙谐幽默
Elisp: GNU Emacs Lisp Reference Manual
十多年前,我用 Emacs, 对 Elisp 半毛钱不懂,天天就在 EmacsWiki 抄各种配置,
就像一个拾荒者,每天早上起来逛 EmacsWiki, 偶尔碰到高级 Elisp 技巧就把我折腾死了,
然后对着 Emacs 破口大骂。
为了不瞎折腾,我花了一个月的时间读完这本大部头,遇到不懂的 API,
就打开 ielm 临时写一个 demo 函数验证一下,当我读完以后,
我发现 99%的 Emacs 的问都可以自己调试和解决。
如果你花时间读完这本 Emacs 内置的宝典,
你也可以像我这样写这么多扩展: [Andy Stewart](http://www.emacswiki.org/emacs/AndyStewart)
Ruby: The Ruby Programming Language
学习 Ruby 的时候,已经会了几十门编程语言了,手册从头看一遍,不用写练习基本就可以学会。
因为当你编程语言学得足够多的时候,不同语言的语法都是相同的,
只用学习不同语言之间的微小区别就可以了。
以前一直对 Ruby 的 end 语法抱有偏见,但是自从我在 Emacs 配置了 ruby-end 插件以后,世界都清净了。
Vala: [Vala Tutorial](https://wiki.gnome.org/Projects/Vala/Tutorial)
Vala 有 C 的速度,Python 的简洁,语法类似 C Sharp,
基本看完这本手册以后,拿着 API 就可以直接开始写了。
Vala 写 Gtk+是非常爽的。
Rust: [Rust 语言圣经](https://course.rs/about-book.html)
这本书应该是中文范围内将 Rust 最好的一本书, 所有权讲的很清晰, 基本概念的章节都通俗易懂, 进阶章节可以先看一遍, 以后遇到了当工具书来查看。
作者后面讲线程和异步模型时, 理解还是很到位的, 证明作者基本功很扎实, 强烈推荐想学习 Rust 的同学读这本书, 一本就够了。
正则表达式: 精通正则表达式
这是我唯一看过一本带有 “精通” 名字的书,确实写的非常好,
Yahoo 工程师把他平常用到的经验都朴实无华的写出来,
基本学会这本书讲的怎么构建正则表达式的思路,不管是标准的正则表达式,
还是 Perl, Elisp 等其他语言的变种正则,都是触类旁通的。
代码质量:重构 改善既有代码设计
这本书代码是 java 写的,但并不掩盖它作为重构第一书的地位。
讲解了很多重构小技巧,教你只要养成十来个重构小细节的好习惯,
不论写什么编程语言,局部代码和整体逻辑都干净的像艺术品一般。
这本书的技巧我这十几年都在践行,难得的好书。
X11: Xlib - C Language X Interface
这本书是读过最枯燥的书籍,但是要从头做一个 Linux 桌面环境,这本书的 API 是必读的。
因为你除了 github 外,根本找不到更多资料来讲解 X11 这个古老的技术了。
Gtk+: [Gtk+ Programming Tutorials](http://zetcode.com/gui/gtk2/)
写的最通俗易懂的 Gtk+书籍,学完这本书,直接看 Gtk+ Developer Manual 就可以直接写程序了
Qt: [PyQt5 Totorial](http://zetcode.com/gui/pyqt5/)
写的最好的 Qt 入门教程,加上 Python 的方便性,非常容易系统学习,
加上学习 Qt 之前已经有 Gtk+五年编程经验,两天看完就直接用 Qt 写程序了。
JQuery: 锋利的 JQuery
国人写的书,写的非常通俗易懂,每个 API 的参数都是渐进式讲的,
举的例子也很实用简单,基本不用动手就会了。
Rails: Rails Tutorial
系统的讲解了怎么用 Rails 搭建一个网站,虽然很多架构设计和整体逻辑我是靠 Google 摸索出来的,
但是这本书确是入门不可或缺的,难度适中,学习完了,你对构建网站有一个基本的认识了。
SVG: SVG 入门教程
虽然是翻译老外的技术博客, 却是深入学习 SVG 不可多得的教材, 讲的通俗易懂.
可以学到很多 SVG 高级技巧.
CSS: CSS 世界
很多 CSS 网站或书籍都告诉你一个效果要怎么实现,或者直接丢出一段可以直接使用的 CSS 代码。
但是我们在真实的开发场景中遇到的往往是,为什么这段 CSS 代码不能工作?为什么抄的几段 CSS 合在一起不能工作?
这本书的作者研究了很多年的 CSS,他可以告诉你很多关于浏览器的实现细节以及为什么 CSS 不能工作的原因。
懂了为什么不能工作,剩下的很多事情就能举一反三啦。
但这本书不适合初学 CSS 的朋友读,建议在几个项目中熟练了基本 CSS 技巧以后再来读这本书会更有收获。
编译器: Flex & Bison
系统的讲解了什么是词法分析器、语法分析器
以及怎么写编译器的基本流程
这本书特别讲究循序渐进, 细心的讲解每个 API
看完这本书就不会觉得这两个技术有啥高级了, 哈哈哈哈
加解密: 图解密码技术
这本书系统地让你学会对称加密、公钥密码、单向散列函数、消息认证码、数字签名、伪随机数生成器等加解密技术背后的原理和细节, 以及这些技术组合而成的安全大厦的框架和应用。
其实加解密不光是学习破解和干坏事, 知道背后的数学原理和实现细节可以更好的让我们理解安全技术, 并以此来构建更加健壮安全的软件和系统。
强烈推荐作者 “结城浩” 的其他书籍, 已经看了他写的两本书了, 全书都是图文并茂的讲解复杂技术, 很少有数学公式。 人的精力是有限的, 学习最重要的是先要了解其原理再深入学习, 避免投入无谓的精力在不感兴趣的领域。 而作者在深厚的知识背景下, 能通过浅显易懂的文字传授知识, 真是厉害。
Git: Pro Git
这本书除了讲解 Git 的所有日常用法外, 还系统的讲解 Git 的一些高级用法。
同时最后一章还详细的讲解了 Git 背后这种基于文件系统技术的实现原理。
当你理解 Git 基本用法、 高级用法以及背后简单的原理后, 你就可以知其所以然的变成 Git 专家。
万能的 Google
不是每个技术都有很好的书,所以这个时候基本上就是 Google 教你所有的东西。
以下技术基本都是 Google 教的:
* Golang
* Rust
* Html5/CSS3
* Scheme
* OCaml
* Lua
* Perl
* Linux
* ...
Emacs 教会我自学
这么多年的自学经历,我最应该感谢的是 Emacs, 是这个世界上最难折腾的软件,虐我虐到我待她如初恋,给我莫大的耐心,我再学习其他技术的时候才会觉得得心应手。
感谢 Emacs 让我接触到强大而又无私的顶尖黑客们和黑客精神,每天看着一群天才比我自己还努力的时候,自己就更萌生发奋学习的动力。
自学的技巧
耐心、耐心、耐心
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部署了!
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都可以手机在线玩,加载可能有点慢。
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