认知困境

你不懒，只是需要慢下来！一只宠物龙猫Dumptruck帮助 Devon Price 意识到，你不必为了获得生存权而工作。 为什么过分强调“努力”是有问题的我们生活在一个现实中，人们确实准确地认识到我们的生死取决于我们的工作能力

知之为知之，不知为不知，这是一种上帝视角，其实很多时候身在庐山中，不识庐山真面貌，并不清楚知道与不知的界限在哪里。markmanson这篇文章详细谈论了这种邓宁-克鲁格（Dunning-Kruger）效应：有关我们自己无知的悖论，邓宁-克鲁格效应源于我们对自己无知的无知。但是，如果您

做一个终身学习的长期主义者。进入机器学习时代，人类其实也是一部终身学习的长期运行的“机器”。从机器学习到人机学习，机器学习是从复杂系统的大量数据中学习并以此作为决策依据，机器学习是基于数据相关性，而人类还有因果逻辑这个更强大的武器，当然，成也萧何败也萧何，归因归错误原因，变成执迷不悟，所以需

保罗·格雷厄姆(paulgraham)是英国出生的美国计算机科学家、散文家、企业家、风险投资家和作家。他最出名的是

编码更多的是关于交流而不是计算。新数据：关于人们学习编码的速度的最佳预测指标是什么？不是数学或认知能力，而是语言能力。数学技能几乎无关紧要。编码是有关掌握一门语言的学问，而不是掌握数字的学问。banq：搞笑了，难道文科生更适合学习编程吗？ <

大多数程序员/初学者程序员都遇到了“编程逻辑”部分的问题。他们知道语法、要使用的模块以及所有内容，但无法以正确的方式找出问题所在。因此，在本文中，我们将看到 7 种改进逻辑的技巧；或者我们可以说“问题解决”。 1.想办法解决如果你认为

“心理安全”不是我们可以直接影响的，如果你想在建立心理安全感方面做得更好，你必须学习心理学，而不是管理学。心理安全更像是产品的流失。正如您所知，我们用我们的产品做事，并希望因此减少流失。或者也许领先指标更好，因为变化确实发生得非常快，并且无法轻松衡量。 

高考一张卷的标准考试就公平吗？也许标准考试自身才是不公平的真正根源。加州大学已经禁止使用任何标准化考试来做出录取决定。加州大学教务长迈克尔·布朗在董事会会议上宣布结束招生决定测试，结束三年多在全国首屈一指的公立大学系统中关于标准化测试是否弊大于利的研究和辩论。“加州大

当领导者咄咄逼人、好斗时，人们就会停止互相帮助。8 项研究涉及147,000 人：主导型领导教导人们成功是一场零和游戏，激励的是索取而不是给予。 领导者应该努力鼓励员工之间的帮助行为，因为它对组织和团队的效率都有积极的影响。然而，领导者影响他人的方式可能会无意中限制这

学习和元学习一直是我一生的热情。我发现思考我们如何学习、提高我自己的学习能力以及重新思考我们在社会中尝试教学的方式是无穷无尽的迷人之处。我一直在思考的一个烦人的话题是 接下来 要学习什么，尤其是当我们知道当前的系统无效或低效时。我最近通过

本周我将触及一个更轻松的主题，但仍然非常重要：我的猫图灵完备吗？Peluche（法语中的“毛绒”的意思）是一只光滑的猫，不知何故住在我家。她将是我们今天的测试对象。 Peluche 图灵完备吗？ 什么是图灵完备

Russell #Ackoff 有一些很棒的见解，但我认为我最喜欢的是他谈到做一件错误的事情对我们没有真正的帮助。正如他所指出的，“你看到我们主要致力于把方向错误的事情做对（南辕北辙），这是非常不幸的，因为错的事情你做得越正确，你就会变得越错误，而在正确的事情上我们做错了时，我们只是犯了一个

有一个哲学实验：一位书生想读书，但夜幕降临，天黑得看不见了。他是一个吝啬的人，不想承担灯的油钱。就在这时，读书人的邻居点亮了自己的灯，因为他们也想读书。邻居家的灯把光投射到街上，也投射到邻近房屋的窗户上。正是这样，书生才能通过这种光线阅读他们的书。书生很高兴可以享受这种光的好处，而无需自己承

相关性：通过了解A我们可以预测B；因果性：通过改变A我们可以控制B。相关性比因果关系弱，但仍然非常有用。

 Caroline Criado Perez ">i]隐形女性：揭露专为男性设计的世

这是一本有关性别歧视应用程序、偏见算法和其他有毒技术威胁的书籍！Wachter-Boettcher 为马克·扎克伯格著名的劝诫（“快速行动并打破常规”）提供了另一种选择，敦促技术人员“放慢速度并修复问题”。这意味着不要将编程技能置于其他一切之上。