好资源和短想法
Daily Productive Sharing 869 - How to Became a Machine Learning Practitioner
Greg Brockman 分享了他学习机器学习的经历：
1 作为 Stripe 的前 CTO，OpenAI 的创始人之一，他的编程能力毋庸置疑，但是他一直没有开始学习机器学习。后来他发现这里面最主要的障碍就是自己的心态 -- 认可自己是一个初学者；
2 当他开始认真学习机器学习时，发现有很多阻碍，特别是起步特别费劲，这让他想起自己刚学习编程时的状态；
3 即使一开始并不自信，他依旧坚持，因为他想看懂其他 OpenAI 的项目；
4 比较幸运的是，他的伴侣给了他很大的容错空间；
5 另外一点是，他一直在别人的项目上贡献一些改进，而不是从头开始，这样每一点贡献都是对他的激励；
6 这样的学习持续了半年之后，他才感到自己掌握了一些机器学习的要点。
7 他说其实最重要的就是，允许自己失败，然后从这些失败中学习，最终才能成功。而这段过程其实比你想象得要短。
其实我们之前分享了天勾贾巴尔对于科比的评价，他最佩服科比的一点就是，科比其实是 NBA 史上失手最多的选手，但他的得分却名列前茅。这说明，科比其实是 NBA 史上从失败中爬起来最多的选手。如果科比和 gdb 都能允许自己失败，都能从失败中爬起，你我为什么不能呢？
https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-869/
Greg Brockman 分享了他学习机器学习的经历：
1 作为 Stripe 的前 CTO，OpenAI 的创始人之一，他的编程能力毋庸置疑，但是他一直没有开始学习机器学习。后来他发现这里面最主要的障碍就是自己的心态 -- 认可自己是一个初学者；
2 当他开始认真学习机器学习时，发现有很多阻碍，特别是起步特别费劲，这让他想起自己刚学习编程时的状态；
3 即使一开始并不自信，他依旧坚持，因为他想看懂其他 OpenAI 的项目；
4 比较幸运的是，他的伴侣给了他很大的容错空间；
5 另外一点是，他一直在别人的项目上贡献一些改进，而不是从头开始，这样每一点贡献都是对他的激励；
6 这样的学习持续了半年之后，他才感到自己掌握了一些机器学习的要点。
7 他说其实最重要的就是，允许自己失败，然后从这些失败中学习，最终才能成功。而这段过程其实比你想象得要短。
其实我们之前分享了天勾贾巴尔对于科比的评价，他最佩服科比的一点就是，科比其实是 NBA 史上失手最多的选手，但他的得分却名列前茅。这说明，科比其实是 NBA 史上从失败中爬起来最多的选手。如果科比和 gdb 都能允许自己失败，都能从失败中爬起，你我为什么不能呢？
https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-869/
二十年后拆掉重建，这是我们「没有风格」的新家 [by 念菲芃]
https://sspai.com/post/85035
https://sspai.com/post/85035
派早报：Google Bard 提升 YouTube 解析能力、OmniFocus 4 发布等 [by 少数派编辑部]
https://sspai.com/post/85058
https://sspai.com/post/85058
牙刷牙线冲牙器，怎么用才是正确的口腔保健？ [by EurekaLab]
https://sspai.com/post/85039
https://sspai.com/post/85039
#计算机历史
#游戏开发
三集纪录片《中国游戏纪事》（腾讯视频），讲述了从90年代中国开始有自己的游戏产业之后的发展历程。
吸引我的是截图中的这句话。
时间回到2001年，彼时纳斯达克的互联网泡沫破裂，很多公司市值缩水严重，比如当时网易就快要退市了。丁磊找到的救命稻草就是网游，但是倾尽全力打造的《大话西游1》失败了，从网上找到一个开源了自己的游戏引擎的小伙云风，这才有了后面让网易起死回生的《大话西游2》。时至今日，这款“风魂”游戏引擎还是能下载到完整源码和文档的（当然了，这肯定不是后来网易在用的版本了）。
我不能说没有云风，网易就绝对开发不出来《大话西游2》，但是大概率会将进度延迟很久，质量也不好说，会不会像《大话1》那样失败下线，未得而知。在2001年那个时间点，濒临退市的网易已经再也承受不了一个大项目的失败了，再退后一步就是悬崖。从这个意义上说，有了云风的这款引擎才有的后来的《大话西游2》，才有的20多年后全球前十的游戏公司网易。
云风后来写了一个回忆录《那些日子》，这段经历见《那些日子（四）》。
另外从游戏在中国的发展可以看到：早年虽然技术大幅度落后，但是在背靠一个巨大人口市场、能够源源不断提供资金、技术迭代、人才的行业，追上来只是时间问题。
#游戏开发
三集纪录片《中国游戏纪事》（腾讯视频），讲述了从90年代中国开始有自己的游戏产业之后的发展历程。
吸引我的是截图中的这句话。
时间回到2001年，彼时纳斯达克的互联网泡沫破裂，很多公司市值缩水严重，比如当时网易就快要退市了。丁磊找到的救命稻草就是网游，但是倾尽全力打造的《大话西游1》失败了，从网上找到一个开源了自己的游戏引擎的小伙云风，这才有了后面让网易起死回生的《大话西游2》。时至今日，这款“风魂”游戏引擎还是能下载到完整源码和文档的（当然了，这肯定不是后来网易在用的版本了）。
我不能说没有云风，网易就绝对开发不出来《大话西游2》，但是大概率会将进度延迟很久，质量也不好说，会不会像《大话1》那样失败下线，未得而知。在2001年那个时间点，濒临退市的网易已经再也承受不了一个大项目的失败了，再退后一步就是悬崖。从这个意义上说，有了云风的这款引擎才有的后来的《大话西游2》，才有的20多年后全球前十的游戏公司网易。
云风后来写了一个回忆录《那些日子》，这段经历见《那些日子（四）》。
另外从游戏在中国的发展可以看到：早年虽然技术大幅度落后，但是在背靠一个巨大人口市场、能够源源不断提供资金、技术迭代、人才的行业，追上来只是时间问题。
AI + RemNote丨SRS 未来框架/自身作为方法的软件实体/未来学习引擎
RemNote 再次加强，最近已开始内测原生文本制卡功能 AI Flashcards（Labs 启用），直接爆破我之前的 AI 外挂插件。
如视频演示，RemNote AI 制卡可以直接处理单词/多文本句和段落，处理形成基础卡，概念描述卡（Concept Cards），填空卡等内容。同时也能制卡时使用快捷键 TAB 快速调用 AI 处理文本，以及生成处理建议。目前 AI Flashcards 对中文支持较弱，会直接生成英文内容等，不过对 AI 语言模型功能调整都是小事。
RemNote 作为一款间隔重复·双链大纲笔记/学习软件，目前真正迎来了它的高光时刻，已为 SRS （间隔重复系统）未来框架指明方向。RemNote 本身的笔记软件框架结合创新的 Rem 特色，已经足以让各种方法论/ PKM / PIM 文本实践在上面绽现，而 RemNote 更核心的是其闪卡间隔记忆系统的完全且近乎完美嵌入，让 SRS 系统真正在载体实现上完美寄存。目前 AI 加持的重点是减少「摩擦」，AI 在生产力处理上目前核心功能也是优化所有现存实践的 Workflow「摩擦」，当过去你的工作流越低效，越是复杂实践且处于混沌，AI 接管优化的程度就越大。SRS 系统过去的软件实践存在太多这种摩擦，批量制卡/卡片解释/卡片拆分/卡片整合/卡片描述/补充翻译等等，当摩擦超载，AI 介入的优势将更加明显且无需逆转。而其它笔记直接接入 AI 接口的文本处理，意义就逊色太多。
更重要的是，RemNote 已经成为将自身作为方法的软件实体，拉起了更多学习引擎。RemNote 有自身一套学习框架，概念解释和描述，拆分和合并，真正的结构化/原子化处理知识，符合助记媒介结构化实践以及卡片管理方法论行施。RemNote 每条闪卡正背面都有单独的 Metadata，而 SRS 核心即是数据化和应用表达。
RemNote 如同邓布利多的冥想盆（Pensieve），器物/记忆/存储和提取的装置，未来学习的魔法引擎。
RemNote +AI 已经近乎完美融合间隔重复等多种系统功能（目前又在内测 Exam Scheduler 新功能），Anki/ SuperMemo/ Quizlet 间隔记忆工具以及如 Duolingo/ LingQ 语言学习以及应试等工具，相形失色，不属于同个时代。我对 RN 目前定位很简单，生产力小众领域的进阶之路，且 SRS 将不再小众，如同 Roam 带起 Zettelkasten 知识管理方法论一样，RemNote SRS 也将作为与 ZK 同级且可融合的方法论学习实践出现，并最终走上属于 SRS 影响力殿堂。
（最后感谢朋友的 RN 学习建议 @ottodiangun）
Reference
RemNote 介绍
SRS丨数字时代的第四座生产力花园
数字时代的三座生产力花园
SRS+AI丨全局 AI 调用/我的记忆系统再次加固
通用生产流范式（General Workflow Paradigm）
#AI #SRS
RemNote 再次加强，最近已开始内测原生文本制卡功能 AI Flashcards（Labs 启用），直接爆破我之前的 AI 外挂插件。
如视频演示，RemNote AI 制卡可以直接处理单词/多文本句和段落，处理形成基础卡，概念描述卡（Concept Cards），填空卡等内容。同时也能制卡时使用快捷键 TAB 快速调用 AI 处理文本，以及生成处理建议。目前 AI Flashcards 对中文支持较弱，会直接生成英文内容等，不过对 AI 语言模型功能调整都是小事。
RemNote 作为一款间隔重复·双链大纲笔记/学习软件，目前真正迎来了它的高光时刻，已为 SRS （间隔重复系统）未来框架指明方向。RemNote 本身的笔记软件框架结合创新的 Rem 特色，已经足以让各种方法论/ PKM / PIM 文本实践在上面绽现，而 RemNote 更核心的是其闪卡间隔记忆系统的完全且近乎完美嵌入，让 SRS 系统真正在载体实现上完美寄存。目前 AI 加持的重点是减少「摩擦」，AI 在生产力处理上目前核心功能也是优化所有现存实践的 Workflow「摩擦」，当过去你的工作流越低效，越是复杂实践且处于混沌，AI 接管优化的程度就越大。SRS 系统过去的软件实践存在太多这种摩擦，批量制卡/卡片解释/卡片拆分/卡片整合/卡片描述/补充翻译等等，当摩擦超载，AI 介入的优势将更加明显且无需逆转。而其它笔记直接接入 AI 接口的文本处理，意义就逊色太多。
更重要的是，RemNote 已经成为将自身作为方法的软件实体，拉起了更多学习引擎。RemNote 有自身一套学习框架，概念解释和描述，拆分和合并，真正的结构化/原子化处理知识，符合助记媒介结构化实践以及卡片管理方法论行施。RemNote 每条闪卡正背面都有单独的 Metadata，而 SRS 核心即是数据化和应用表达。
RemNote 如同邓布利多的冥想盆（Pensieve），器物/记忆/存储和提取的装置，未来学习的魔法引擎。
RemNote +AI 已经近乎完美融合间隔重复等多种系统功能（目前又在内测 Exam Scheduler 新功能），Anki/ SuperMemo/ Quizlet 间隔记忆工具以及如 Duolingo/ LingQ 语言学习以及应试等工具，相形失色，不属于同个时代。我对 RN 目前定位很简单，生产力小众领域的进阶之路，且 SRS 将不再小众，如同 Roam 带起 Zettelkasten 知识管理方法论一样，RemNote SRS 也将作为与 ZK 同级且可融合的方法论学习实践出现，并最终走上属于 SRS 影响力殿堂。
（最后感谢朋友的 RN 学习建议 @ottodiangun）
Reference
RemNote 介绍
SRS丨数字时代的第四座生产力花园
数字时代的三座生产力花园
SRS+AI丨全局 AI 调用/我的记忆系统再次加固
通用生产流范式（General Workflow Paradigm）
#AI #SRS
沉浸翻译插件已支持 arXiv 论文直接处理
前面我们分享了「arXiv 文献阅读的隐藏方式」，今天发现「沉浸翻译插件」已经给 arXiv 平台所有论文在摘要页添加了双语版本快捷入口（src），直接进入双语翻译的 HTML 页面，效果奇好。
据说后面「沉浸翻译」还会通过 AI+OCR 方案优化 PDF 文件解析和翻译，阅读的未来！
Reference
arXiv 文献阅读的隐藏方式
#academic #reading
前面我们分享了「arXiv 文献阅读的隐藏方式」，今天发现「沉浸翻译插件」已经给 arXiv 平台所有论文在摘要页添加了双语版本快捷入口（src），直接进入双语翻译的 HTML 页面，效果奇好。
据说后面「沉浸翻译」还会通过 AI+OCR 方案优化 PDF 文件解析和翻译，阅读的未来！
Reference
arXiv 文献阅读的隐藏方式
#academic #reading
就是在不少科目上都有可视化这种书，例如图解线性代数。
评论区通常都是 这拯救了我的xx成绩这种，其实我也是这种类型。
然后其实有些人是不太需要这个，他们能在脑内猜测结果。
例如像我这种普通人看到超过5个字母符号的公式，已经开始晕了。更别提想象这个函数的结果了。
但是大佬们不一样，他们能从复杂的公式中捕捉到其中的关系。
也可以说是数学或者物理直觉吧，普通人最多只能在克服自己放弃的本能之后 一个字母一个字母的琢磨。
这种直觉也能培养，就算不刻意练习，时间够长也能培养出一些。
不过又不是非要每个人都有。
这个时候就能看出某些教材的筛选性了，不仔细讲的教材基本能把没直觉的普通人全筛出去。
大有“ 这都看不懂，硬给你讲懂了，以后搞学术你不还是看不懂”的感觉。
评论区通常都是 这拯救了我的xx成绩这种，其实我也是这种类型。
然后其实有些人是不太需要这个，他们能在脑内猜测结果。
例如像我这种普通人看到超过5个字母符号的公式，已经开始晕了。更别提想象这个函数的结果了。
但是大佬们不一样，他们能从复杂的公式中捕捉到其中的关系。
也可以说是数学或者物理直觉吧，普通人最多只能在克服自己放弃的本能之后 一个字母一个字母的琢磨。
这种直觉也能培养，就算不刻意练习，时间够长也能培养出一些。
不过又不是非要每个人都有。
这个时候就能看出某些教材的筛选性了，不仔细讲的教材基本能把没直觉的普通人全筛出去。
大有“ 这都看不懂，硬给你讲懂了，以后搞学术你不还是看不懂”的感觉。
给还在下一根和最后一根之间挣扎的人：一位烟民的戒烟自述 [by 不懂网络]
https://sspai.com/post/84764
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#计算机历史
#编译器
#编程语言
《40 years of Turbo Pascal, the coding dinosaur that revolutionized IDEs》，以前学C语言时是从Turbo C 2.0起步的，至今仍然记得大一的暑假炎热的夏天自己在没有空调的宿舍里调试C程序的日子，TC 2.0 蓝色的背景是那段岁月最美好的回忆。
也正是因为TC，后来看了《Borland 传奇》了解了Borland公司的故事，也在这里知道了后来大名鼎鼎的编译器大师Anders Hejlsberg。我一直认为创造一门自己的编程语言是编程领域最有意思的事情，自己也在业余学习中。这本书已经绝版买不到了，网友提供了pdf电子版，不知道和纸版的区别大不大。
#编译器
#编程语言
《40 years of Turbo Pascal, the coding dinosaur that revolutionized IDEs》，以前学C语言时是从Turbo C 2.0起步的，至今仍然记得大一的暑假炎热的夏天自己在没有空调的宿舍里调试C程序的日子，TC 2.0 蓝色的背景是那段岁月最美好的回忆。
也正是因为TC，后来看了《Borland 传奇》了解了Borland公司的故事，也在这里知道了后来大名鼎鼎的编译器大师Anders Hejlsberg。我一直认为创造一门自己的编程语言是编程领域最有意思的事情，自己也在业余学习中。这本书已经绝版买不到了，网友提供了pdf电子版，不知道和纸版的区别大不大。
操作系统导论-分布式系统 参考资料之 Principles of Computer System Design ；
操作系统导论这本书还剩最后三章终于就可以看完了，干货太多太硬了🥲
操作系统导论这本书还剩最后三章终于就可以看完了，干货太多太硬了🥲
#Newsletter #CyberClip
✂️ CyberClip #46 智能共生
🔗 博客 | 竹白
↪️ CyberClip 是一份臻选互联网上有价值内容的赛博剪报，两周一期，涵盖新奇趣闻、热点议题、前沿科技以及其他关于生活、关于未来的事物。
👉 精神食粮
🤖 人类之后：生物科技与人工智能如何改变人类
👉 随便看看
👨👩👧👦 中国教育内卷报告 2023 版
🔍 苹果公司 CEO 蒂姆・库克谈经营全球最大公司的秘诀
👨👩👧👦 #278 当一个国家抛弃自己的货币：阿根廷「全面美元化」下的绝望与豪赌
🤖 OpenAI 的权力游戏
🤖 在「算力即国力」的今天，美国最新的技术封锁给中国带来怎样的压力？
*️⃣ 专栏 | 群组 | 日志 | 小红书
频道：@NewlearnerChannel
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#系统设计
滴滴前几天出了一个非常大的故障，会看到非常多的文章试图去分析故障的原因。
在《从滴滴的故障我们能学到什么》一文中，提到的k8s升级，可能源自这篇滴滴公众号上的文章《滴滴弹性云基于 K8S 的调度实践》。
尽管如此，目前也并不能确定就是文章提及的原因，至少滴滴官方并没有说明。不过，把《从滴滴的故障我们能学到什么》一文中提到的一些思路作为系统设计的参考倒是不错：降低复杂度、尽量控制出错的范围、拥抱重启。
滴滴前几天出了一个非常大的故障，会看到非常多的文章试图去分析故障的原因。
在《从滴滴的故障我们能学到什么》一文中，提到的k8s升级，可能源自这篇滴滴公众号上的文章《滴滴弹性云基于 K8S 的调度实践》。
尽管如此，目前也并不能确定就是文章提及的原因，至少滴滴官方并没有说明。不过，把《从滴滴的故障我们能学到什么》一文中提到的一些思路作为系统设计的参考倒是不错：降低复杂度、尽量控制出错的范围、拥抱重启。
《Linux源码趣读》：新书，暂无电子版
一线互联网大厂专家闪客带你解读经典Linux版本源码，深入内核，提升开发和操作系统内核设计能力，深入理解Linux网络张彦飞I码农翻身刘欣等专家力荐。
用读一本小说的心态来阅读本书，你会对整个操作系统的体系结构和逻辑细节有非常清晰的认识，从此爱上并阅读更多的操作系统源码。
一线互联网大厂专家闪客带你解读经典Linux版本源码，深入内核，提升开发和操作系统内核设计能力，深入理解Linux网络张彦飞I码农翻身刘欣等专家力荐。
用读一本小说的心态来阅读本书，你会对整个操作系统的体系结构和逻辑细节有非常清晰的认识，从此爱上并阅读更多的操作系统源码。
#工具
昨天才发现，万能的RSSHub，也能给电报频道添加RSS，URL格式为：“https://rsshub.app/telegram/channel/[channel]”，比如我的电报频道URL为：“https://rsshub.app/telegram/channel/codedump_notes”，有需要的可以用这个RSS地址订阅。
但是，由于Twitter API的改动，要订阅Twitter账户需要登录，目前仍然没有找到办法订阅推特用户。
以前不怎么用RSS，觉得RSS就是能省掉一个一个打开站点浏览的时间成本，在现在推荐算法横行的年代，更觉得RSS是对抗推荐、只关注自己想看的内容的一个工具。
昨天才发现，万能的RSSHub，也能给电报频道添加RSS，URL格式为：“https://rsshub.app/telegram/channel/[channel]”，比如我的电报频道URL为：“https://rsshub.app/telegram/channel/codedump_notes”，有需要的可以用这个RSS地址订阅。
但是，由于Twitter API的改动，要订阅Twitter账户需要登录，目前仍然没有找到办法订阅推特用户。
以前不怎么用RSS，觉得RSS就是能省掉一个一个打开站点浏览的时间成本，在现在推荐算法横行的年代，更觉得RSS是对抗推荐、只关注自己想看的内容的一个工具。
#News #Blog #Web
📰 分享几个我喜欢的在线信息聚合网站
订阅源分享、信息获取与管理已经成为过去几年老生常谈的问题，大家都想要得到专属自己的、令自己舒适的信息输入源
不过就我运营频道的经验来看，想要跟进一些热点新闻和信息，还是要牺牲一些舒适性的：即看了一些和自己无关的信息，加剧筛选成本。因此，一些不错的信息聚合网站，就成为了我们的首选
今天和大家分享几个，我坚持看了至少有半年以上的信息聚合网站，希望能够对你的信息输入带来帮助
1️⃣ Buzzing
Buzzing 致力于用中文浏览国外社交媒体里的热门讨论，提供母语快速导读，让读者感兴趣再进原文深度阅读
网页置顶提供了一键跳转目录，收录了 Hacker News 热门、经济学人、大西洋周刊、纽约客、金融时报等网络社区和知名媒体的最新文章
网页整体排版令人舒适，采用突出显示标题和图片的方式帮助读者迅速选择自己感兴趣的内容，并前往原文进行阅读
2️⃣ Boring Report
Boring Report 页面相当简洁干净，但带来的一个问题就是展示的信息量太小，需要人不停滚动。不过好在网页收录文章比较克制，你可以把它当做一个新闻 RSS 来使用
网页主要关注世界、商业、科技、科学、娱乐、运动、医疗等方面的文章和信息，可以选择自己感兴趣的领域，进一步去了解
3️⃣ 积薪
积薪是我每周都会抽出固定时间来看的，我认为目前还不错的中文语料聚合网页。不同于前两个网页，积薪的重心在于收录不同的博客作品，建立起真实的人与人之间的连接
“在这个环境下仍然坚持输出原创的内容并且开放的人显得尤为不容易，我希望有个地方能让这些内容被更多人看到，所以我开发了这个网站”，“积薪就是积聚的木柴，我希望这些文字也能像这些木柴一样，能经过时间的筛选，还可以被更多的人看到”，这就是网站作者的初衷
在这里你可以看到形形色色的文字，有人生感悟、生活方式、读书思考、好物分享、哲思探讨。许多博客得以走到我们的眼前，让我们看到不同的人的心声，我觉得这就是积薪最难能可贵的地方
正是如此，积薪不适合走马观花的阅读方式，即使里面也有不少适合这样去看的文章。找一个固定的时间，囫囵吞枣地看完时间线上未读的文章，给自己带来一些小小的心灵碰撞，这就是阅读的乐趣
💬 欢迎大家留言，和我们分享你正在看的不错的信息聚合网站
频道：@NewlearnerChannel
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今天和大家分享几个，我坚持看了至少有半年以上的信息聚合网站，希望能够对你的信息输入带来帮助
1️⃣ Buzzing
Buzzing 致力于用中文浏览国外社交媒体里的热门讨论，提供母语快速导读，让读者感兴趣再进原文深度阅读
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2️⃣ Boring Report
Boring Report 页面相当简洁干净，但带来的一个问题就是展示的信息量太小，需要人不停滚动。不过好在网页收录文章比较克制，你可以把它当做一个新闻 RSS 来使用
网页主要关注世界、商业、科技、科学、娱乐、运动、医疗等方面的文章和信息，可以选择自己感兴趣的领域，进一步去了解
3️⃣ 积薪
积薪是我每周都会抽出固定时间来看的，我认为目前还不错的中文语料聚合网页。不同于前两个网页，积薪的重心在于收录不同的博客作品，建立起真实的人与人之间的连接
“在这个环境下仍然坚持输出原创的内容并且开放的人显得尤为不容易，我希望有个地方能让这些内容被更多人看到，所以我开发了这个网站”，“积薪就是积聚的木柴，我希望这些文字也能像这些木柴一样，能经过时间的筛选，还可以被更多的人看到”，这就是网站作者的初衷
在这里你可以看到形形色色的文字，有人生感悟、生活方式、读书思考、好物分享、哲思探讨。许多博客得以走到我们的眼前，让我们看到不同的人的心声，我觉得这就是积薪最难能可贵的地方
正是如此，积薪不适合走马观花的阅读方式，即使里面也有不少适合这样去看的文章。找一个固定的时间，囫囵吞枣地看完时间线上未读的文章，给自己带来一些小小的心灵碰撞，这就是阅读的乐趣
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马里兰大学开设了一门新的 Mechanical Engineering 课程，用王国之泪作为教学工具，让学生们在游戏中理解机械工程原理，并自己用究极手拼装出各种装置完成课程挑战。
https://www.youtube.com/watch?v=L7gMclG08vA
https://www.youtube.com/watch?v=L7gMclG08vA
Patrick Collins 在 YouTube 上的三个 Solidity 教程我都看完了，每一个都是几十个小时。
第一个是 Brownie (Python) 版本的，是 2021 年 6 月刚从香港回深圳隔离时候看的，当时很多概念都不懂，也没什么实战经验，只是感觉 Python 写测试语法比较简单所以舍弃了毕设用过的 Truffle，大概一个月的时间粗略过了一下，应付了一下几个合约开发岗位的面试，后面因为去做了联盟链也没怎么用了。
第二个是 Hardhat (Javascript) 版本的，是 2022 年5 月在家隔离的时候看的，当时已经对合约有了不少了解，也写过不少实战，所以更像是一种巩固，大概只花了半个月左右，还输出了几篇博客文章，还被 Patrick 本人关注到和联系了，有了很多后续的一些机会。
而最近刚看完的 Foundry （Solidity）版本的其实已经实战过不少项目，大部分概念已经熟悉了，然而却花了接近两三个月，很多还是跳着看的，感觉随着技术博客写少了后学习知识专注程度和状态还是有挺明显的下滑的，还是得重新捡起来 😢
第一个是 Brownie (Python) 版本的，是 2021 年 6 月刚从香港回深圳隔离时候看的，当时很多概念都不懂，也没什么实战经验，只是感觉 Python 写测试语法比较简单所以舍弃了毕设用过的 Truffle，大概一个月的时间粗略过了一下，应付了一下几个合约开发岗位的面试，后面因为去做了联盟链也没怎么用了。
第二个是 Hardhat (Javascript) 版本的，是 2022 年5 月在家隔离的时候看的，当时已经对合约有了不少了解，也写过不少实战，所以更像是一种巩固，大概只花了半个月左右，还输出了几篇博客文章，还被 Patrick 本人关注到和联系了，有了很多后续的一些机会。
而最近刚看完的 Foundry （Solidity）版本的其实已经实战过不少项目，大部分概念已经熟悉了，然而却花了接近两三个月，很多还是跳着看的，感觉随着技术博客写少了后学习知识专注程度和状态还是有挺明显的下滑的，还是得重新捡起来 😢