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Methods
- 处理→组织→输出
- 处理
- 精读
- 泛读
- NO 信息轰炸
- 微博超话 -#阅读我们是认真的
- 你对 ” 自己本能想要远离那些喧闹, 刺耳的声音, 认同门槛的合理性 ” 的这件事情保有什么看法? 你对自己使用自己屏蔽掉了他们发声的内容, 你怎么看?
- 信息/新闻之间有重叠, 重复
- 参考
- 组织
- 分类
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- 如何在递归中 Return?
- 阅读有时候就是递归的, 你不会意识到你的栈已经炸了, 你只会意识到你遗忘了什么
- 为每次递归设定时间, 并及时的叩问自己问题是否得到了解决
- 回顾
- 输出
- 勿吝啬, 勿用闹钟, 直接提上日程 (整理书籍/资料)
- 时间坚持控制在一周之内, 然后快速地过掉, 不懂的概念不要过眼云烟, 要写出来自己的解决方案.
References
- 信息的分类 - 阮一峰的网络日志
- 如何将世界上所有的信息分类？这看似一个很普通的问题，其实非常的难。
- 一个好的分类法应该做到如下几点：
- 1）能够涵盖集合中的所有元素。
- 2）类与类之间不重叠。
- 3）能够比较容易地为每一个元素找到其分类。
- 公众分类法（Folksonomy） - 阮一峰的网络日志 book
- 先从一个具体的问题开始思考：如何给电子书分类？（这个问题可以推广到如何给信息分类。）
- 传统的方法是使用自上而下的目录分类法（Taxonomy）。在中国是中图分类法（第四版），在美国是国会图书馆分类法。但是，这种分类过于复杂（所有细目厚达几千页），导致实施起来成本很高。而且，它不太符合电子书的实际，一是分得太细，一本书往往在第四层或第五层的子目录；二是分得不均衡，中图分类法下 A 类是 ” 马克思主义、列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论 “，I 类是 ” 文学 “，显而易见，对于电子书库来说，将 A 类单独分为一类非常浪费，而 I 类则至少可以分列成 ” 汉语文学 ” 和 ” 外语文学 ” 两大类。
- 此外，目录分类法还有一个先天不足，就是有时候一本书到底分在哪一个类很不明确。比如，《18 世纪英国诗歌选（中英对照）》到底应该是 ” 语言 ” 类书籍，还是 ” 文学 ” 类书籍？一个解决办法是同时分在这两类，但是这会造成巨大的冗余工作量。
- 总之，目录分类法对于巨量信息来说，不是理想的分类方法。但是，它的直观和方便，却是其他分类法难以比拟的。
- 随着互联网的发展，一种新的分类方法出现了，那就是公众分类法（Folksonomy）。典型的代表网站就是 Del.icio.us。
- 所谓 ” 公众分类法 “，就是由公众来为信息贴加标签（tagging），被使用最多的标签就最能说明这条信息的特点。
- 使用标签分类，非常的便捷，而且易于组合，但是也存在一些问题：
- （1）不同的用户对相同的标签，往往有不同的理解，比如在 ” 工具 ” 标签下，可能会发现彼此完全没有关系的内容。
- （2）同义词问题。用户可能使用同义词作为标签，比如 “tv/television”，“Holland/Netherlands/Dutch”，” 超级女生/超女 “。英语中，还存在复数问题。
- （3）词的多义性问题。比如 “china” 这个标签，到底指中国，还是指瓷器。
- （4）用户的标签五花八门，可能会产生大量 ” 噪音 “，加重系统负担，降低分类的准确性。
- 所以，最好的解决方法应该是，自上而下的目录分类法与标签式的公众分类法相结合，然后对能够用作标签的词汇进行控制（controlled vocabulary），不能什么词都用来当标签。
- 当然，这只是理想中的情况，技术上的实现似乎难度很大。
- （注：此文用来为我整理思路，留待以后修改和补充。）
- 学习方法 - 如何构造高效的知识管理系统 - YouTube
via: https://www.youtube.com/watch?v=5Yn4-aSggI0