《決斷的演算》

一、時間管理大師VS電腦科學家處事之別

時間管理大師總教人照緩急輕重順序處理事情。電腦科學家會要你先搞清楚「用什麼標準來評論成果」。是在期限內完成最重要?還是盡量縮短讓客戶等待的時間?抑或劃掉代辦清單上越多項目完好?不同的評論標準得採用不同的作業策略。

二、時序局部性

人類解決問題的方式也有時序局部性。當我們按下Alt+Tab或Command+Tab,就會看到應用程式依據使用頻率順序排列

三、LRU演算法

在電腦科學家進行的大多數測試中, LRU演算法都表現得很優異。

這帶出了一個簡單的結論:把圖書館內外翻轉。把新進書籍放在後面,讓想看的讀者尋找;最近歸還的書則放在大廳,這類書籍比較適合瀏覽。這樣的系統不只是社會有正面的作用。由於最近歸還的書最可能馬上借出,所以這麼做效率也比較好。學生或許會疑惑,為何受歡迎的書有時在書堆裡,有時又在大廳?不過剛剛歸還而且正等待上架的書無論如何都不會在書架上,這是因為他們在這個短暫的中間狀態暫時無法取得。讓歸還的書籍裝飾大廳,可讓學生有機會直接跳過上架程序看到他們。

《思考的演算》

一、機器人對話

你也需要在找不到相應的比對時,讓機器人說一些中性的話——要記住演算法思考的其中一個要點,就是對每一個可能性都準備好指令!然而,你一定不想太過重複,所以你需要預備更多中性話語,供機器人選擇。

二、我們觀看事物的方式

對人類來說,為什麼當遊戲裏的單字被寫在網格上時,會比寫在清單上是更容易呢?兩者的不同只在於,資訊在網格上時是以我們大腦更容易處理的方式呈現的。我們的大腦很擅長看出視覺模式,而且不太需要費力就可以這樣做。這樣做所耗費的力氣,比在清單上找尋字母、背中單字少上很多。因此,資訊被架構以及呈現到人類面前的方式很重要,這再次示範了為什麼為數據選擇一個合適的表示法相當重要——他能將一個困難的任務便簡單。

三、英雄的旅程

英雄的旅程都遵循一個類似的模式,以這模式反覆出現在現今以及歷史上的許多故事及電影中。這模式包括一個踏上探險路程的人、他面對了一個主要挑戰、他克服了挑戰、最後以改頭換面之姿回到故鄉。這模式具備戲劇的三段式結構,即起始、中段及結論。

《表格學習術》

一、最短的時間來做最有效率的學習

學習真正的知識、培養自己的實力,與當下為闖關而惡補的學習方法,應該是不相同的,社會人的進修,每每投下了工作或休息時間的成本,因此絕不能讓它白白浪費。因此,我認為配合目的的需求,有必要盡可能在最短的時間來做最有效率的學習,讓每次學習都能命中目標。

二、鎖定達成該目的所需的進修

先定立人生的終極目標,在鎖定達成該目的所需的進修。只有在學習的成果開始顯現在工作或人生中,你的努力才算是有意義。

三、查生字1分鐘,說英語好輕鬆

很多人想用英文表達,卻找不到字眼時,腦袋裏必定急得窮打轉——「咦,這句話用英文怎麼說?」兒子剛出生時,我在只會說:「每天都在照顧小寶寶。」沒辦法再繼續深入聊下去。其實我本想說些「因為我們餵母語,我太太非常辛苦,」或是我很驚訝用揹帶來抱孩子,輕鬆很多。」之類的話,但我不知道「母乳」或「揹帶」用英語怎麼說,只好閉口不談了。

於是,我決定不只是談判或報告,連閒聊的部份也先用心智圖做準備,比如說,談到自己近況是在照顧孩子時,就把「Baby」切為主題,然後以它為中心寫下自己想說的內容與聯想到的單字,最好再查閱它們的英文單字。

比如說,如果想說「我家的孩子喝母乳」,首先查出「母乳」這個單字。如果要說「我太太很忙的時候,沖奶粉給他喝」,就查「奶粉」的單字。母乳是「breast milk」,奶粉是「powdered milk」。此外,「揹帶」叫做「sling」。查出來都會有種「怎麼這麼簡單」的感覺,用這些單字代入中學程度的文法中,就可以簡單的成為會話了。

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