oloin的图书主页-查字典图书网

2016-12-13

这是思维行动上的断舍离。让我们把精力用在最重要的事情上面。
△习得性无助：德国牧羊犬的试验
选择能力的重要性，不加思考的努力等于习得性无助。
有用信息的甄别：
1.把眼光放在大局上
2.倾听画外之音，领悟言外之意
培养新闻记者的4种方法
1.写日记，成为自己的人生记者
要捕捉标题，寻找自己每天、每周的生活中的导语。微小的、不断增加的变化一时很难发现，但是久而久之，就能产生累积效应。
2.实地探索，认清问题本质
3.捕捉不正常，不寻常
寻找导语和捕获重要信息的能力都是可以后天习得的，你需要的是理解。要汲取故事的精华，需要深刻理解它的主题和语境，需要将它放在一个更大的图景中去俯仰观察，需要找出它和其他领域的关联。
让自己站在故事中所有角色的位置上，以便更好地理解他们的动机、理由和立场。
4.走出逃避推诿的怪圈

如果答案不是yes，那就肯定是no
只接受前10%的机会
指定标准要有选择性而且明确
放弃“不错”

排除
精要目标，却是既鼓舞人心又明确具体，既充满意义又容易衡量。如果操作正确，一个精要目标是一个可以以一当千的决定。
1.重实质，轻形式
2.具体的目标，可以量化
优雅说不的6原则
1.把决定和关系分开
2.委婉的拒绝
3.关注权衡取舍
4.自我提醒
5.说不需要用人气换尊严
6.拒绝就要明确
有效说不的8个方法
1.尴尬的停顿
2.委婉的说“不”或“不，但是”
3.我需要先看一下日程
4.使用电子邮件的回复
5.明确表示自己讲付出的代价
6.幽默
7.为对方提供一个解决方案
8踢给别人
止损：
●小心禀赋效应，假装你还不曾拥有。
●克服对浪费的恐惧，承认失败，让成功开始。
●不要强己所难，寻求中性的第二意见。
●小心现状偏见，运用零基预算法。
●不要随意承诺，先停顿，再说话。
●不要害怕错过，逆向试行，战胜害怕。

鼓励小胜
1.关注最低的可行性进步
2.做最低可行性准备
3.直观的嘉奖进步

这种精要主义同样可以运用在团队建设上，更名犬的目标，不要盲目的求全求大。将大目标分解并逐一实现。
2016/12/13 23:35

比鸡汤更鸡汤

2017-02-02

有这么一种人，成功得益于偶然，但是，他喜欢到处布道，描述自己的成功。一般的读者也喜欢听这种故事，因为很有代入感，让我们每个人都更错觉自己离成功仿佛更近了一点。但是当我们在喝这碗鸡汤的时候，我们是在喝什么？对于通俗意义上的成功学来说，我觉得分辨它的鸡汤程度，只需要一点，那就是判断它是否可以复制。如果答案是否定的，那么这碗鸡汤就没有任何价值。看了本书的前面几段，作者侃侃而谈自己创业的经历，苦口婆心的说着怎么保持学习的心态，怎么探索未知的事物，怎么保持进取心，这都是有用的废话，穿插着无数旁敲侧击证明自己如何如何牛逼，今天跟这个吃饭，明天跟那个喝咖啡给这些废话添加可信赖的注脚，但是，他却有意识的回避了自己所谓成功的大前提，时代的不可重复性。
作者引以为豪的几个方面
程序员的他，没见拿出过值得骄傲的大项目
创业者的他，没有一个经营得有声有色的公司
产品经理的他，做的app似乎也并不怎么样
但是他混圈子早这就是优势，可以和各种早期的大佬见龙在田并引以为吹嘘的资本，这就让我想起以前混落伍的时候的gjj，戏子之流，当然还有那个胁donews敲诈的刘韧。随着时代的进步尤其是现在更迭更快，这些人还有几个在骚动的？无非就是认不清自己而已。

演讲的本质是表达思想

2017-05-12

法则1：实话实说

串联三个问题：我的想法，我的特点，我面对的观众。将三个要素的细节整理出来，串联在一起，就形成了基本的大纲。

法则2：讲故事

情况报告

解释说明：稳步向前，环环相扣，标记每一步

营销推广

戏剧表演

打动听众的4种方式：

1.改变他们掌握的信息

2.改变他们的知识或能力

3.改变他们的行为

4.改变他们的信念

更加生动的说明，还是六要素，人物事件，地点，时间，数量，方法，原因

最大的收获是我学会了画简笔画的基础能力，我觉得这对我以后表达自己还是相当有好处的。

实用小技巧系列

2016-08-02

观察睡眠状况
与环境正常的交流
气味
薰衣草，洋甘菊，佛手柑，迷迭香，薄荷，柠檬
放松的音乐
诗歌
情绪的稳定缓解压力
写日记记录美好的事
白天日光浴
呼吸
避免嘴呼吸
深呼吸
1：2或1：3的比例进行吸气和吐气
大步走，增进新陈代谢

做交易更是做人

2017-02-15

海龟思维：
以下是几种对交易行为有影响的认知偏差：
•损失厌恶（loss aversion）：对避免损失有一种强烈的偏好。也就是说，不赔钱远比赚钱更重要。
•沉没成本效应（sunk costs effect）：更重视已经花掉的钱，而不是未来可能要花的钱。
•处置效应（disposition effect）：早早兑现利润，却让损失持续下去。
•结果偏好（outcome bias）：只会根据一个决策的结果来判断它的好坏，而不去考虑决策本身的质量。
•近期偏好（recency bias）：更重视近期的数据或经验，忽视早期的数据或经验。
•锚定效应（anchoring）：过于依赖（或锚定）容易获得的信息。
•潮流效应（bandwagon effect）：盲目相信一件事，只因为其他许多人都相信它。
•小数定律（the law of small numbers）：从太少的信息中得出没有依据的结论。

海龟思维
• 以长远眼光看待交易。
• 避免结果偏好。
• 相信正期望值的威力。
趋势通道，没什么好说的，这么多年来几乎没变过，因为人的本性几乎没变过。15个交易日内的最高点和最低点会界限，突破最高的继续向上，反之向下。关注当前的风险和当前的机会，不要试图去预测未来。

资产风险管理
ATR:真实平均波动范围。前一天收盘价跟当日最高点，最低点的范围。
要让1ATR的价格变动正好等于我们的账户规模的1%。对一个100万美元的账户来说，1%是10 000美元。
历史不能盲从，历史也不一定具有完美的借鉴意义。一些统计学常识。

稳健性的两个要素：分散化和简化
成功海龟的交易心得
1. 掌握优势：找到一个期望值为正的交易策略，因为长期来看它能创造正的回报。
2. 管理风险：控制风险，守住阵地，否则即使你有一个期望值为正的系统，你可能也等不到它创造成果的那一天。
3. 坚定不移：唯有坚定不移地执行你的策略，你才能真正获得系统的正期望值。
4. 简单明了：长久来看，简单的系统比复杂的系统更有生命力。
真实波动幅度=Max（H–L，H–PDC，PDC–L）
其中：
H=当日最高价
L=当日最低价
PDC=前一日收盘价
N的计算公式如下：

其中：
PDN=前一日的N值
TR=当日的真实波动幅度
由于公式中需要前一日的N值，你在首次计算N的时候不能用这个公式，只能计算真实波动幅度的20日简单平均值。

做交易更是做人。
2017/02/15 15:24

缠论还是磁论，基础的东西骗骗外行还行

2016-11-05

人工智能时代的危机

2016-10-21

上个月我家刚买了一个扫地机器人和一个拖地机器人，它们用起来很简单，而且清扫地面的效果也不错，从此家里扫地和拖地的任务就交给机器人了，我家也算是拥有了“智能机器人”。

在不久的将来，家政机器人会走进绝大多数家庭。机器人做家务当然好，但家政公司和家政阿姨们恐怕就不得不转行了。

这是我读完《人工智能时代》的结论。这本书的作者是杰瑞·卡普兰（Jerry Kaplan），他曾经在1987年创办了GO公司，是触屏输入的先驱，后来败给了微软的Windows。这段历史还被他写成了
《IT创业疯魔史》。后来这位大哥去了斯坦福大学的人工智能实验室，然后就写了这本书。

在这本书中，卡普兰对人工智能的思考极为深入。提起人工智能，大多数人都有两个极端的想法，要么是好莱坞的科幻片《终结者》里能毁灭人类的的人形金属机器人，要么是人工智能还处于极其初级的实验阶段，目前也仅仅能通过网络下下棋，聊聊天。但其实，具备人工智能的机器人可不一定是机器，像人一样的机器人其实非常罕见，更多的机器人形态是计算机程序控制的工业生产线上的机械手臂，或者是直接运行在云端的计算机程序。那些金融市场中的高频交易软件，以及谷歌的在线翻译等等，都可以看作是人工智能。

作者对人工智能做了一个非常恰当的比喻：人工智能不是让计算机像人类大脑那样思考，而是以编程的方式，用机器学习加海量数据的方法，不断提升结果的精确性。从表面上看，人工智能通过千万亿次运算输出的结果和人类大脑思考后给出的结论其实并无二致，然而随着时间的推移，在绝大多数情况下，人工智能将会远远强于人类。这好比潜艇可以在水中行驶，它最初是模拟鱼的功能，飞机可以在空中飞行，最初也是模拟鸟的功能，但最终，潜艇和飞机的功能都远远超出了鱼类和鸟类本身，至于其运动机制是否和自然界的生物一样，已经无人关心了。

人工智能也是如此。基于统计学的机器学习，最初可能只能给出非常初级的结论，例如，早期的计算机程序根本不是专业围棋选手的对手，但是，随着计算能力上亿倍的提升，谷歌的Alpha GO已经击败了世界最高水平的围棋专业选手。

如果人工智能仅限于下下棋，或者在电子竞技中充当玩家的对手，那么它对现实世界就几乎没有影响。然而，人工智能事实上正在或者即将滲透到各个产业。正如计算机诞生之初仅仅用在军事和科研领域，但是现在，没有哪个行业也没有任何人能够离得开计算机。

每一次科技革命都会极大地推动社会生产力的提升，但是，科技革命在创造出新的产业和就业时，也会无情地埋葬那些旧的产业，让许多人失业。汽车代替马车，创造了汽车设计和制造的工作机会，但也让马车司机失去了工作。计算机的出现，让铅字排版、钢笔等大批产业消失。

如果科技革命的进程比较慢，则产业更替时间就会比较长，由失业引发的社会问题就可以逐渐解决。但是，如果科技革命的进程非常快，短时间内淘汰的产业将导致大量的人失业，这些失业工人的再就业问题会非常严峻。

我们目前正处在由人工智能引发的下一轮科技革命的前夜。纵观人类历史上的几次技术革命，可以发现，每一次新技术革命从兴起到普及的时间越来越短。这可能是一件好事，也可能会带来巨大的社会问题。

汽车的自动驾驶技术就是人工智能的一个最佳应用之一，目前该技术正在迅速推进，很多专家认为五到十年内就会大规模普及自动驾驶。一旦该技术成熟并商用，和很多人的想象不同的是，我们现有的社会形态和生活方式将会被彻底改变。

自动驾驶技术最先可能普及的不是小客车，而是货车运输行业，这将直接导致上千万人失业（2015年我国有3000多万货车司机），随之而来的是物流行业成本大幅下降。

一旦自动驾驶技术在小客车普及，那整个城市的生态将发生彻底改变。出租车司机将会失业，自动驾驶的出租车价格会大幅下降，而且，由于数量不受出租车司机的限制，打不到车的情况极难发生，这会导致绝大多数家庭不再购买车辆，而是随时随地租用无人驾驶的汽车。整个汽车行业保守估计将萎缩三分之二，与之相关的产业如石油、车险、4S店等将面临市场大幅缩小，无数人将面临失业。由于小区、商场和写字楼将不需要再修建停车位，房地产也会重新估价。

这还只是由人工智能驱动的技术之一。事实上人工智能已经在悄悄地影响并深刻改变着我们的生活。在新闻和电商网站中广泛应用的推荐引擎就是一种人工智能。

作者还以亚马逊为例：今天，以亚马逊为代表的电商网站通过人工智能向我们做精准推荐，明天，人工智能会更精准地为每个人报一个精准的“最低价”，让你无法拒绝这个交易，也让传统的零售业根本无法与之竞争。

在人工智能时代，很快，大批蓝领将被机器人取代而失业，而大批白领则将被另一种看不见的机器人取代而失业。作者认为，会计、医生、律师等现在的高级职业，未来大部分将被人工智能取代。

在工业时代，20%的少数人凭借资本占据了大部分社会财富，而在人工智能时代，作者担心的是，1%的人可能凭借大数据占据90%以上的社会财富。如何通过立法来实现比较公平的财富分配，关系到社会的稳定。

虽然我们个人无法影响历史的进程，但是，顺应技术的发展趋势，不要让自己去和机器人竞争工作：你是竞争不过机器人的，应该做设计和制造机器人的工作。未来的人才必然是跨行业的复合型人才，一个是某个特定行业，另一个就是计算机行业。计算机技术，特别是计算机软件技术，将来会变成像数学、物理一样的基础学科，任何人都必须掌握它，才能在人工智能时代做到“人机共存”。