做的什麼夢？夢見自己在學廣播體操，因為要做什麼大事麼？好像還是工作上的事。在夢裡手腳不協調，總是做錯，就像小時候一樣。
有些地方令人難過，有些地方也令人感動。我知道過去的回不來了，所以不用太在意。
還是喜歡看書的。但是有些書就是看不下去。有可能是飽和了，看的多了，平平無奇了；要麼就是自己變了，現在更愛看一些刺激的，或者有助於自己的書，不愛看又閒又平淡的書了。
我能預估得到，到了以後，自己抱怨啊，思考啊，什麼的時間都會變得很少。自己說過的，改過的，忍過的，都不願再說，說也無用了。如果隻是專注於內容，那也得找自己感興趣的來。
看書休息一下吧。不休息太久還是可以的。
覺得孫子兵法舊的人應該是不懂得兵法的；覺得國富論舊的人，可能也不懂什麼經濟學；覺得pid舊的人，也基本上不會控製論。怎麼說呢，自然，隨著時間流逝，總會出現一些新的東西，但萬變不離其宗，它們總還是會有祖先的影子的。而且，使用了一種工具，與使用這種工具而做到了極致，完全是兩碼事。
其實最重要的還是搞懂原理。不懂原理，就找不出真正的弱點，而不知道這個弱點，就很難給出改進的意見。
想什麼都會是不可能的，人是社會的人，想要，就那東西交換，這是人類能發展起來的基礎。
相互的，同時的，雞與蛋。因為雞這個物種是不斷變化的，很難說得清那一個節點以前是不是雞，就像畫畫，不知道畫了那一筆以後，這副畫就開始傳神。這是各種性狀的猛烈競爭，從少到多，等積累得多了，普遍了，產生某些隔離了，才認為一個新物種誕生。
店麵也是這個道理，做生意的人一定是知道有這個風氣才去做的，如果想憑借自己的店來帶動某些風氣，那是極度危險的，做生意不是搞慈善呐！
所以，很多人的思想就非常極端，一定要揪出來是先有雞還是先有蛋。在物種的層麵上，雞就是蛋，但就是雞。既然如此，實在抬杠的話，隻能說是，先有蛋，因為雞都是從蛋來的，但生雞蛋的物種未必是雞。因為突變是始終存在的，一直薅頭發，總有薅光的那一下嘛！那一下之前是有頭發，那一下之後是沒頭發。把抽象的事物弄得具體一點，方便理解。
實事求是是什麼意思？吃東西要看餓不餓，而不是自說自話。你不餓，還硬吃嗎？餓了反而不吃？不是說什麼東西一直往一個方向疊就是好的，要兼顧整體啊！你快了，彆人不快，你就要等，其實也並沒有什麼增益。你不餓還要硬吃，餓的人卻沒得吃，什麼意思呢？你的工作目的，應該是解決主要矛盾的，矛盾消滅不了，不是說你變得無限快，在快速性上就沒矛盾了，何況你做不到，再者也不能老是顧左右而言他啊！你餓了，然後你瘋狂睡覺？睡覺就感覺不到了？這不該是解決問題的方式，也不是解決問題的姿態。
舉個例子。很少有產品是一個環節就能生產出來的，需要多個環節串聯。如果自顧自地生產，每個地方都使用pid，理論上都是穩準快的，然後，上一個環節的產出影響著下一個環節的設定值，這也就是說，pid理論有很大的局限性，這是必須引入均勻控製的思想。拿人舉例子，如果人不乾活，那麼它在自己本職上的能力就會持續衰減，你讓他等半年再乾，他一定會十分怠惰，技能也疏鬆了；拿設備舉例子，頻繁地關斷打開，在軟啟動上，再關斷上，浪費的能量是很多的，這些步驟一般都比正常工作耗能多很多。
總結一下就是，想讓整體變得高效率，你就要考慮把精力平均分配到每個環節，讓他們都在乾活。
表現在代碼上，可以理解為，粒子的屬性為所有環節的控製器輸出構成的矩陣，適應度就是單個環節的輸出還有總輸出的加權。為什麼不直接考慮總輸出？一是因為有很多約束，二是因為安全，三是因為穩定。
時刻考慮到理論與實際的偏差。無處安放的精力會讓人痛苦，一直節約就是對的麼？可能有一種絕對的對，這種絕對的對卻絕對不是極端。
我突然感覺到了何為信息熵。你用三個字，既可以表達，“一件事”，也可以表達“一類事”。後者比前者的信息熵大很多。
同樣是60萬字，網文和國富論的區彆是什麼？網文基本上是言有儘而意有儘，其作用僅限於文字之內，看完了爽完了，也就完了，你還會有什麼思索麼？說你也要修仙？而國富論都是在說的例子，一直在說一類事，說完一類再來一類，言有儘意無窮，價值在書本之內，也在書本之外，引發無儘的思考。將一個問題的答案寫出來，遠不及給出一個類似例子的辯識方法或者解決辦法。
至於能不能得到彆人的認可，那就更加是無所謂的事情了。畢竟，好吃的東西不想招來蒼蠅，也不需要得到蒼蠅的認可。反過來說，高貴的鳥也不會跟烏鴉爭強腐臭的肉。
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隻能說，清者自清，濁者自濁，自動分層就好了。當然，沒有高下之分，隻是不一樣而已，沒必要硬往一起湊合。
所以也引發了很多思考，就是機器一味的替代人，是不對的。人要從繁重的勞動中脫離出來，而不是被徹底剝奪勞動權力，因為如果沒有勞動，會缺很多東西，勞動是人的屬性之一。可以問一問，可以不勞而獲麼？那不可以，剝奪了勞動的權力，是否也就是在剝奪獲得的權力？
且，未必機器就一定做得比人好啊！代替有時候不是一種權宜之計麼？怎麼還反過來了？
這不是完整的思考，隻是拋出一些疑問。好到極致，到底還算不算好？
剛看了兩頁，就思考了兩千多個字，這書還怎麼看完呢？密度實在是太大啦！
從哪到哪。我覺得，機器要提高的地方，不是算力，而是思考能力。
算力雖然還沒到極致，但是已經很嚇人了。而且當它擺脫了暴力拆解問題的思維禁錮以後，開始考慮模仿，依照概率進行分析的時候，已經很接近人的思考了。但世界是新的，怎麼去看待新的事物呢？其實人也是，用舊的去賦給新的東西初始印象，在隨著時間推移，一步步修改看法。
一個事物在變龐大的時候，勢必要考慮汙染問題。劣質信息會汙染優質信息。這其實就是，氧氣濃度限製了個體大小。所以理論上，該存在一個極限才對。
靠，你不是說不要極限嗎？怎麼又說極限？我也不知道，人就是如此矛盾的。
兩類錯誤。粒子性與波動性。一個係統如果一味地回收正確信息，那麼它勢必要裹挾進來很多錯誤的信息，那麼錯誤信息量達到多少，會導致建模出現必定錯誤呢？如果一個係統一味地排斥錯誤信息，那麼它勢必要驅逐很多正確的信息，那麼正確的信息損失到什麼程度，會導致建模出現必定的不完整呢？
當你用這兩類錯誤思考問題的時候，你發現，無論人用什麼辦法，都隻能後知後覺。想獲得準確信息，那必定要耗費更多的信息熵去篩選。世界是熵增的也沒什麼毛病。
錯誤是不能被消滅的，因為它必定存在。
還好極致是變化的，還好，極致不是一句話，否則世界會有多無聊？