我们都知道贝叶斯定理，也知道围绕这个定理的一些反直觉的故事：比如在一定的假设下，去医院即使检测出疾病，也是不得病的概率更大。

但是我们没有一个很好用的工具，回答一系列这样的问题：在设定一些假设并经历一系列事件后，哪个结果出现的概率更高？

从计算机的角度看，我们缺少一个可以操作概率分布的工具库。

当然，这样一个轮子已经被发明了。

介绍一个我觉得很实用，但是并不常听说的编程工具：Probabilistic Programming Language

putting ideas into words

把想法写下来有很多好处：

1. 帮助自己确定是不是真的想清楚了。会经常出现，在脑海中的一个强烈的自认为清晰的想法，写下来其实很单薄和简单，甚至是错误的。
2. 复合思考，大脑的cache太小，需要一个机制把历史的思考拿出来，以此为起点，继续思考，以做到较为深入的探索。
3. impact，把你的想法告诉更多人。一方面帮助别人更加了解自己（不确定是不是一定是好处，public_or_private），一方面增加与别人联系的机会。

对于完全不了解这部分内容的我来说，这本书是个很好的科普。

TL;DR

谁不希望让生产资料 有效 流动呢。

但是如何在尊重现状的情况下做到这一点，就太复杂了。

所谓试错，则一定要把错误摊在桌面上去分析。

如果你经常在你在浏览器（有时也出现在PDF）里看到

门关

这种字，并感到困惑。

5-step:

1. MAKE THE REQUIREMENTS LESS DUMB
2. TRY AND DELETE PART OF THE PROCESS
3. SIMPLIFY OR OPTIMIZE
4. ACCELERATE CYCLE TIME
5. AUTOMATE

从SICP说起

2021年开始，我把主力编辑器换成了 emacs ， 折腾的过程里，似懂非懂地写了一部分 elisp ， 也自然地想起了在本科的时候一直藏在收藏夹里的书：SICP。

惭愧的是，虽然一直知道这本书，实际上却从来没有完整地阅读过。 没想到这次阅读成了一次开端，让我有一种重新学习编程的感觉。

forty-year_career中提到：

One section in Coders at Work, I believe it was Joe Armstrong’s, described spending four hours a week thinking about the future. Each week, their thinking would compound on the previous week’s, letting them see further and further into the future. Over time they were dreaming far beyond their contemporaries.

https://news.ycombinator.com/item?id=34223288

悲观者常常正确，乐观者往往成功

反省，忽略了forty-year_career中的内容。

目标用户

singularity追求者

vim

vim的modal editing模式非常受欢迎，尤其是以hjkl motion movement为核心的keybinding。

而vim keybinding比vim本身更加流行，浏览器 各种IDE，一些terminal都有vim keybinding。 所以值得一问：

我是喜欢vim还是喜欢vim keybinding

TL;DR

文艺复兴带来了启蒙，也带来了信仰的破灭。

了解一下新世纪的哲学动向，发现问题依旧无解。

记住一些数据，有助于防诈骗

生命窗口

• 宇宙出现时间 130亿

• 地球出现时间 46亿

• 太阳剩余寿命 50亿

A Swift Introduction to Geometric Algebra

TL;DR

• 大脑的gym
• 不是发呆，是一种刻意练习，也许要技巧的辅助，并不轻松

Motivation

如果一个理论可以强大地推导出任意理论，可能反而是无意义的。

历史上一个参考是弗洛伊德的对梦的解释。还有被熟知的：房间里有一头无法被任何方法探测的大象。

FIRE(financial independence retire early)是一个很吸引人的词。

基本上第一次听到这个词之后，所有人都会对它印象深刻，更不要说它的中文“财富自由”是多么让人浮想联翩了。

但是我又来我的杠精想法了，我想去掉一些歧义，聊聊在我的想法里，FIRE是什么，FIRE不是什么。

\[income + expenses + equity + liability = 0\]

当我们讨论元宇宙的时候，能不能先把线上讨论的音频延迟问题解决。。。

这个问题解决是乐观的，因为我们通常认为影响延迟的部分（真实的网络延迟，中美做到200ms并不难，但是做到100ms几乎在物理上是不可能的）在这个问题里面并不占主要部分。

有⼀些复杂的多约束问题需要决策，从过去来看，过于复杂的问题由于种种原因，经常陷⼊低效的讨论。

最近受⼀些事情启发，发现了决策⽅法论的⼀个可能的探索⽅向：计划经济与线性规划。