更细的粉末

今天看到花姐说:“写文让我觉得自己的心智积极地活着,这是我体会生命的方式。”恰好是我的心声呀。

组织不起来自己的心智,所以说一些粉末状的心智吧。

今天早上坐地铁坐过站了,因为读到这篇文章,我大大震惊了。某件事情,你对自己的期望其实很可能比你实际能做到的要高,这会很容易导致拖延。最近几年来我喜欢看productivity的文章,大多数trick或道理,我都感觉是我自己曾经思考过甚至实践过的。这篇文章的内容着实是我没想到的。想来真是如此。

其实,这也是humble的一个好处吧。

说到我嗜好读productivity的文章,就随便说说最近读到的一些粉末吧。

第一个是,要真的做什么事情,如果有计划一个确切的时间去做,那么这件事被做的可能性会大很多。

Lifehacker的How I work系列,给我很多启发。上周的How I Work是《自控力》的作者Kelly McGonigal。我想说1)HP里很多人物名字是现实的人名的略改变。但我之前没看到过McGonigal这个名字:)2)这篇里面我最喜欢的一点是,作者说她不做饭,但允许自己在健康食品方面花钱。3)原先是艺术家,后来进入心理学、医学领域,同时又教瑜珈。其实任何事情都是相通的,只要你genuine知道自己要去做。现实中,只有无法辨认genuine的东西的情况下,才会只看中一个人的头衔、过去经历等等。

我最近的计划是重新启用todo.txt。脱离Unix之后我非常怀念它。第一次读到todo.txt的作者Gina Trapani说:她可以grep过去几年的todo.txt,看到自己做过的项目,这立即吸引了我。不过种种原因(拖延症、不熟悉Cygwin)导致没有实行。上周建好了我各个电脑上的命令行环境。现在需要开动了!:D

可惜今天所有的想法,都是早上想到的。一开始工作就忙得不可开交。下班后除了无力做想做的事情之外,什么心智都没有了。幸好早上记下来了。

粉末

这些想法碎片都够不上,就是粉末吧。

今天去剪头发。店里在播放中文流行歌曲。我听着那歌曲:配器什么都很到位,还伴有类似rap的伴唱。缺什么呢?却了流行歌曲最需要东西:要传播的感情。而这首歌曲,歌词是什么我爱你你爱不爱我什么的,感觉是歌手的班底交作业一样完成的结果。我听流行乐不多,有些国外的歌手也给我这种感觉,首当其冲的是Taylor Swift。这么多年来,大街小巷播放的流行歌曲,我从没有喜欢过的原因就是,他们没有genuine的东西。

剪头发的遭遇也很不称心。这个城市里,从事这个行业的是不是都是这样的小青年:没有什么文化,更别提品味了。我想象他们的工作目标就是,老板定的推销产品的指标。他们并不对自己的手艺或者服务有怎样的想法。我觉得假如我去做理发师,可以比绝大多数这些人做得好。

稍微想一想,觉得理发师的问题,也可以对应到我熟悉的商业和技术问题。我的工作中,常常看到为了应对商业,而没有搭建好的技术应用。大多数程序员比我们这个城市的理发师有文化多了(说实话我也见过非常粗鄙没文化的程序员),他们一般都会希望把自己写的东西做完全做周到。可是有时候卷入商业和技术的冲突里,程序员,甚至项目经理,也会无能为力。

我不反对商业。互联网或信息技术行业里,多的是发现新的商业模式的神奇故事。因为信息技术经常可以更高效地完成传统的服务。

国内能把问题看到实质的人太少。但中国人多的是小聪明,经常看到一点点实质。着手做起来之后,立即就被眼前利益、游戏规则等等的各种因素引导离开奔向实质的道路。从而形成现在这个浮嚣、没有人做好服务的社会。

Coursera – intro statistics感想

参加了Coursera的在线课程——Statistics: making sense of data.

我跟数据打交道了那么多年(当然,只有上一份工作是要解读数据,之前和现在都在处理数据),同时,数据在生活中也无处不在。学习一些关于统计和概率的知识,也是2013的新年计划之一。几点感想如下:

终于对统计学有点入门了。什么confidence level啊,p值啊之类。关于p值,上一份工作的时候有统计专业的同事,他们会算这个东东,但当我求教它的意义的时候,他们说不清楚。它的概念是有一点点绕,但是决不是无法讲清楚的,也就是:p值是在作假设判定的时候用的。比如当你掷硬币100次,有42个是正面,如果你假设正反面的几率是一样的,那么p值就是,在假设正反面都是50%概率的情况下,观测100个样本会得到42个或者更少的概率。这个概率,也就是p值,越小,就说明假设50%概率越是错的。

统计学(以及一些其它学科)让我觉得神奇的地方是,明明是一个很粗略,没有任何数据的情况下,很多事情会有已知的规律。我指的是中心极限定理;(相应地,在没有数据的情况下,有些公式会有常数,比如常数e。)当然,这个课程没有涉及解释中心极限定理的证明,只是利用了它,讲授了一些非常基本的东西。

下一条感想是,不管学什么,有什么条件,要好好学都得靠自己花时间和精力去理解。“学习的年龄过了”,这个我很不希望承认会发生。但是要抽时间出来好好学习,并不是很容易的事情。我发现我花在工作上的时间太多了。八周的课程,后面四周的assignment和quiz,我都是踏着deadline提交的。虽然最后过了,但当中还是有很多我没有完全理解的内容。

我还是不太喜欢统计学。我更喜欢钻入问题的原理来分析,而不是通过观察外围数据来分析,那样找问题的根源,效率比较低。当然,好的统计分析,需要和背景紧密结合,判断各个因素之间的牵制关系,控制可能的有影响的因素。(想到这里想起了最近读的遗传学,其实最初就是孟德尔统计豆花得以进展的。)