（一九四三年三月十八日） 一、加紧学习，抓住中心，宁精勿杂，宁专勿多。 二、努力工作，要有计划，有重点，有条理。 三、习作合一，要注意时间、空间和条件，使之配合适当，要注意检讨和整理，要有发现和创造。 四、要与自己的他人的一切不正确的思想意识作原则上坚决的斗争。 五、适当的发扬自己的长处，具体的纠正自己的短处。 六、永远不与群众隔离，向群众学习，并帮助他们。过集体生活，注意调研，遵守纪律。 七、健全自己身体，保持合理的规律生活，这是自我修养的物质基础。 ＊本文是在重庆红岩整风学习时写的。
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Donald Knuth说“过早优化是万恶之源”（premature optimization is the root of all evil）。这话也许有些夸张，但“过早优化”的危害我觉得不能忽视。同时，我觉得“过早优化”的概念不专属编写程序，生活中的示例也比比皆是。不信，你看看下面这些情形你是否遇到过：
原来”相互独立、完全穷尽。”是我一直想要的方法论。很多时候都想把工作做得更好，于是经常看一些”最佳实践”方面的文章、书籍。 麦肯锡人做事有一套完整的、行之有效的方法，他们解决的问题通常都是极其复杂的。也许我们做的工作远没有他们的复杂，但这种方法对我们同样有指导意义。因为对问题有了总的思路和把握，做起事来再运用其他的方法就会更容易。 通常，麦肯锡解决问题的步骤是：界定问题–设计分析作业–收集资料–解读分析结果。
—— HTZ：赞成该文中教育的观点。此文作者从网上没有找到。2001年就有的好文。 德育是教育的重要组成部分，没有德育的教育是丧失灵魂的教育。痛心的是，作为一个崇尚道德的国家，我国的教育实践过程中德育却得不到合理的定位。（注意，我指的是“教育实践”，而不是“教育口号”，只说不练不是好汉！）这当然有诸多方面的原因，在此单说广大教育工作者对道德内涵的不同理解。如果问：什么是道德？恐怕有千人必有千种答案。这样的不确定性很容易导致教育工作者本身的迷茫。千篇一律当然不好，但基本的认识上的统一却是必要的。显然，我们对道德本身的探讨太少，使其变得更加深不可测，更加难以把握。而这一点直接导致了德育的不可操作性。道德需要进一步的诠释，道德需要大众化的发展，就像古文发展为现代白话文一样。 “尊重”二字可以用来解释世间的一切美德，一切的道德行为都是对他人、对社会、对自然或者对自己尊重的体现。“诚实守信、宽厚仁慈”是对他人的尊重，“爱好和平、崇尚自然”是对社会和自然的尊重，而“廉者不食嗟来之食”则是对自己的尊重。可以这样说，做到了“尊重”也就实现了“道德”，“尊重”是“道德”的最近义词。而“尊重”比“道德”却要浅显得多，易于把握，易于操作。于是，笔者提出“尊重教育”这样一种“道德教育”的替代形式，以其高效的可操作性，渴望吸引众位读者的思考。
英文原文：http://www.isityourneed.com/self-improvement/blog/2/ten-simple-tricks-to-exercise-your-brain/翻译转自：http://www.yeeyan.com/articles/view/7973/2340 这里有两个基本原则可以保持你的头脑健康灵敏：变化和好奇心。当你做一件事成为习惯，你需要做出改变。如果你在睡觉时也能做猜字游戏，那么为了让你的大脑得到最好的锻炼，这是转向一个新挑战的时候了。对周围世界充满好奇心将会使你的头脑敏捷而高效。使用下面的方法可以帮助你锻炼大脑。
如果你看见这个舞女是顺时针转，说明你用的是右脑； 如果是逆时针转，说明你用的左脑。 耶鲁大学耗时5年的研究成果，据说。 14%的美国人可以两个方向都能看见 我自己先是看见顺时针，过了一会看见逆时针，事实上，这里面有个简单的方法。自己看了就明白了。
你开着一辆车，在一个暴风雨的晚上。 你经过一个车站，有三个人正在焦急的等公共汽车。 一个是快要临死的老人，他需要马上去医院。 一个是医生，他曾救过你的命，你做梦都想报答他。 还有一个女人/男人，她/他是你做梦都想嫁/娶的人，也许错过就没有了。 但你的车只能在坐下一个人，你会如何选择？
转载：站长站 有成功的喜悦，也有失败的痛苦，但总不敢称自己是高手，因为和我心目中真正的高手们比起来，还差的太远。世界上并没有成为高手的捷径，但一些基本原则是可以遵循的。 1. 扎实的基础 数据结构、离散数学、编译原理，这些是所有计算机科学的基础，如果不掌握他们，很难写出高水平的程序。据我的观察，学计算机专业的人比学其他专业的人更能写出高质量的软件。程序人人都会写，但当你发现写到一定程度很难再提高的时候，就应该想想是不是要回过头来学学这些最基本的理论。不要一开始就去学OOP，即使你再精通OOP，遇到一些基本算法的时候可能也会束手无策。 2. 丰富的想象力 不要拘泥于固定的思维方式，遇到问题的时候要多想几种解决问题的方案，试试别人从没想过的方法。丰富的想象力是建立在丰富的知识的基础上，除计算机以外，多涉猎其他的学科，比如天文、物理、数学等等。另外，多看科幻电影也是一个很好的途径。 3. 最简单的是最好的 这也许是所有科学都遵循的一条准则，如此复杂的质能互换原理在爱因斯坦眼里不过是一个简单得不能再简单的公式：E=mc2。简单的方法更容易被人理解，更容易实现，也更容易维护。遇到问题时要优先考虑最简单的方案，只有简单方案不能满足要求时再考虑复杂的方案。 4. 不钻牛角尖 当你遇到障碍的时候，不妨暂时远离电脑，看看窗外的风景，听听轻音乐，和朋友聊聊天。当我遇到难题的时候会去玩游戏，而且是那种极暴力的打斗类游戏，当负责游戏的那部分大脑细胞极度亢奋的时候，负责编程的那部分大脑细胞就得到了充分的休息。当重新开始工作的时候，我会发现那些难题现在竟然可以迎刃而解。 5. 对答案的渴求 人类自然科学的发展史就是一个渴求得到答案的过程，即使只能知道答案的一小部分也值得我们去付出。只要你坚定信念，一定要找到问题的答案，你才会付出精力去探索，即使最后没有得到答案，在过程中你也会学到很多东西。 6. 多与别人交流 三人行必有我师，也许在一次和别人不经意的谈话中，就可以迸出灵感的火花。多上上网，看看别人对同一问题的看法，会给你很大的启发。…
转载：CSDN 这篇文章，是从我的《高效开发人员的五个特征》一文中抽出的一个观点。从我自身的事业和习惯中，我考虑了很多方式怎么样才能有效地学习。 1. 要看书。在成千上万的编程图书中，可能很大一部分根本毫无用处。但是仍然有很多图书对你的(编程)能力有很大的提升。我一直坚持，相比在网络上查找很多有用信息，在同类图书中查找要来得更容易更快捷。阅读技术图书可心更好地抓住核心内容。对于理论，架构和设计等方面来说，图书也一样很有帮助。只不过要找到高质量的、权威的信息，就不如网络上可供查找的范围广。 2. 读代码。这也是我很喜欢的一种方式。如果我并没有几年的专业编程工作经验，在学习之初我并不会去读很多复杂的代码。如果我要是早些开始学习，我将是一个比现在更好的程序员。但是，开始时我会从一些开源项目里，去学习那些源代码(当然，这些代码不能与我的工作有关，也不是我自己写的)。要从自己会使用到的，或者自己感兴趣的程序开始这项工作。我是从 Paint.net 这个网站里开始学习的，而且已经积累了很多关于 .NET 的编程技术。 读别人的代码可以为你提供更多不同的工作思路，这比你完全凭自己思考得到的工作方式要多。 3. 写代码。谨记，要写大量的代码。从根本上来讲，最好的学习方法就是实践。如果不写代码，你根本不能把(某种语言中)内在的东西学习透彻。学习之初，可以从一些技术指南和图书中照搬一些尽量简单的程序。当然，这种照搬是要自己完全手工输入，而不是复制和粘贴，这两种之间的效果差别是很大的。这种方法的主旨就在于，使知识内在化，并思考其用法，而不是盲目照抄。学习过程中，要时常查找新的 API 调用方法，这其实是简单的事情。 最重要的是，要写一个你自己的程序，不管它是一个简单的游戏，或者是一个参与开源项目的程序，还是一个公为你自己使用的简单插件。用不同的方式来写程序，尽量尝试使用新的技术，新的技巧，新的设计方式。一定要让现在的项目比以往的项目更好。想要成一个优秀的开发者，这一点是核心。 4. 与其他开发者交流。像 Apple，微软，Google 等大公司一样的新闻描述的一样，(与其他开发者交流)可以让你解决一些复杂的问题。虽然这并不能让你感觉到自己已经成一个团队或是社区的成员，但是这种方法可以让你接触到更多不同的想法。…
随着对知识内涵的认识加深，人类也从不同角度对知识进行了分类。从某种意义上说，对知识进行分类恰恰是建立在对知识内涵的理解之上的，分类原则本身也在一定程度上体现出人类在不同社会经济形态下对知识作用的不同认识。 德国哲学家马克斯•舍勒（Max Scheler）将知识划分为应用知识、学术知识和精神知识三大类。在此基础上，美籍著名经济学家弗里兹•马克卢普（Fritz Machlup）于本世纪中叶提出了“知识产业”理论。他按照认识者的主观解释来分析知识的种类，认为知识包括五个方面的内容： 实用知识； 学术知识；® 闲谈和消遣知识；¯ 精神知识；° 不需要的知识（多余的知识）。 另外，马克卢普还从科学的与历史的、一般抽象与特殊具体的、分析的与经验的、永恒的与暂时的角度，对知识的类别进行了概要的分析。在1980年的研究中，马克卢普又从世俗知识、科学知识、人文知识、社会科学知识、艺术知识、没有文字的知识（如视听艺术）等角度，对知识进行解释，提出知识具有真实、美丽和优秀等性质。 随着知识经济理论的逐渐发展，经合组织（OECD，Organization of Economic Cooperation and Development，以下简称OECD）对知识的分类成为目前最具权威性和流行性的一种。根据该组织《以知识为基础的经济》（Knowledge-based Economy）一书的划分，可以将“知识”归纳为四种类型：事实知识（Know-what）、原理知识（Know-why）、技能知识（Know-how）和人力知识（Know-who）。 维娜•艾莉认为，作为专长的知识，除了具有职业竞争力的知识外，还包括相关领域的知识、专业设备、软件及实际操作技能，还要有更多的抽象的和理论的知识。这些方面的知识项目关联，对于合格的职业人员具有同等重要的作用。但是这些知识的分布还是有显著的区别，以知识版图来说明。这些专业知识以此包括事实、统计数字；易传授技能；技术专长；专业知识；理论和概念；伦理和原则；价值观。维娜•艾莉认为，基础“可编码”智利资产，如专利、著作权、商标、文档等只是组织知识资产的一种形式，仅是冰山之尖，整体冰山的表现形式还包括有效的解决问题的方法、外部和内部的关系网络、具有共同做法、共同经验的团体等。 在设计核心竞争力方法或计算知识价值时，按照知识复杂度分层的框架结构尤其重要，因为知识的目录是不断的变化的，而知识的基本结构是不变的。成功的知识方法需要对知识本身有彻底的理解。知识原型 维娜•艾莉提出的知识原型如图所示： 她把数据比喻成“漂浮在知识海洋中的白色帽子”，数据通过和其他数据的联系和组织而变成信息。信息被分析、并与其他信息相联系比较时，变成知识。 知识在更大的社会意念背景中运转，包含着原型的模式和力量，还有社会文化中的偏见与解释。含义则嵌入更广更抽象的原理王国，是假设、信仰和关于事物如何运转这些理论的领域。智慧包容价值目的和世界观的总体。联合是开放的、包容一切的对同一性的感觉状态。 学习和工作理论框架 维娜按照知识及其相对应的行为模式构造出学习和工作理论框架，如图所示： 该理论框架构造了人的认识过程由：数据－信息－知识－含义－原理－智慧－联合的发展过程中，通过学习的提升，由：本能学习（数据）－单循环学习（信息）－双循环学习（知识）－社会学习（含义）－综合学习（原理）－创造性学习（智慧）－协调（联合），行为和工作的焦点分别由：数据反馈（数据层）－最有效的工作（程序层）－最好的工作（功能层）－生产力的促进（管理层）－工作最佳化（整合层）－整体调整（更新层）－在更大的背景中理解价值（联合）。 以上分类是从知识使用的角度进行的，因而更注重知识的实践性和价值性。为了更深地理解知识的含义，并对其进行有效的管理，我们还可以在OECD分类的基础上，进一步将知识划分为两大类别：显性知识和隐性知识。 所谓显性知识，是指可以通过正常的语言方式传播的知识，典型显性知识主要是指以专利、科学发明和特殊技术等形式存在的知识，存在于书本、计算机数据库、CD ROM等中。显性知识是可以表达的，有物质载体的，可确知的。在OECD对于知识的四类划分中，关于Know-what和Know-why的知识基本属于显性知识。 所谓隐性知识，或称为“隐含经验类知识”（tacit knowledge），往往是个人或组织经过长期积累而拥有的知识，通常不易用言语表达，也不可能传播给别人或传播起来非常困难。例如，技术高超的厨师或艺术家可能达到世界水平，却很难将自己的技术或技巧表达出来从而将其传播给别人或与别人共享。隐性知识所对应的是OECD分类中关于Know-how和Know-who的知识，其特点是不易被认识到、不易衡量其价值、不易被其他人所理解和掌握。 显性知识和隐性知识的划分突破了过去人们对知识的认识，将还未经系统化处理的经验类知识给予了承认。如果说显性知识是“冰山的尖端”，那么隐性知识则是隐藏在水面以下的大部分，它们虽然比显性知识难发觉，却是社会财富的最主要源泉。知识管理中的一个重要观点，就是隐性知识比显性知识更完善、更能创造价值，隐性知识的挖掘和利用能力，将成为个人和组织成功的关键。 在理解知识管理的过程中，你必须理解知识。信息不同于数据，同样知识也不同于信息。但如果认为知识管理不包括处理这三者是愚蠢的。你可以看出三者存在着这样的层次关系：数据在组织之后成为信息，信息被应用于一定的行为领域中成为知识。
