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我的计算机技术自学书单与心路历程 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 互联网充电｜优质资源 优质内容｜内幕消息

为什么商家都喜欢把价格标高了再打折？这里面其实用到了一个心理学小技巧：锚定效应 50大认知偏差第八期：锚定效应 互联网充电｜优质资源 优质内容｜内幕消息

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 互联网充电｜优质资源 优质内容｜内幕消息

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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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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。 互联网充电｜优质资源 优质内容｜内幕消息

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，

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#出海运营秘籍👉@yunying23 这个老师真会教，我觉得我已经学会了，剩下的就是不断练习实践，熟能生巧。 诶，我们学 SEO 其实也是一样的，先学最小的点，再串点成线，多线并行，最后融会贯通。 Invalid media: video

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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？

#出海运营秘籍👉@yunying23 播客名字现在想了两个 一个是 1: 1%法则 一个是 2: 重要的20% 大家第一感觉觉得哪个名字传播会广一点？ 想做播客，主要是现在表达欲有点旺盛，想抒发的东西太多。现在想做的播客目的就是每天可以把自己想到的觉得重要的东西记录下来传递出去 然后这个播客名字想传递出来的点是 ，就是你可能每天只花一点时间听，然后每天听一个思考，他都能够在人生达到复利 有很多知识也是无用的，其实你不需要太多的碎片信息，只需要一些底层的思考方式，然后在这个播客里，我可能会更新一些关于做事习惯，知识体系等等的那种很底层的实际方法 谢谢大家给我投票谢谢！！

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