我们的思维方式即可归总于是——美并非在于物体,而在于物体与物体相合而生的阴翳之浓淡明暗。
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《元宇宙改变一切》
元宇宙商业之父马修·鲍尔的著作,有关元宇宙的历史,还有八大元宇宙元素。
元宇宙还比较像游戏,不管是技术、引擎、网络,还是内容、互动。
“新IT”智能技术(Inteligent Technology),是“旧IT”信息技术(Information Technology)和“老IT”工业技术(Industrial Technology)的升级和升华。“老”“旧”“新”三种IT技术将融汇起来,开发我们面临的波普尔的“三个世界”;物理世界,以老IT工业技术为主;心理世界,以旧IT信息技术为主;人工世界,以新IT智能技术为主。
技术转型之所以难以预测,就在于它不是由任何一项发明、创新或个人推动的,而是许多变化共同作用的结果。
我在写作和讨论有关元宇宙的内容时,对元字宙的定义是:大规模、可互操作的网络,能够实时渲染3D 虚拟世界,借助大量连续性数据,如身份、历史、权利、对象、通信和支付等,可以让无限数量的用户体验实时同步和持续有效的在场感。
在“应用内购买”方面,苹果创建了三大类交易模式。第一类是针对实物产品的交易,例如用户从亚马逊购买多芬香皂或加载星巴克礼品卡。在这类交易中,苹果不收取任何佣金,甚至允许这些应用程序直接使用第三方支付渠道(比如 PayPal 或 Visa)来完成交易。第二类是针对所谓的阅读器应用程序的交易,其中包括捆绑非交易内容的服务(比如随心享用的奈飞、《纽约时报》、Spotify 订阅),或者允许用户访问他们之前购买的内容,例如一部之前从亚马逊网站上购买,但现在想在亚马逊的 Prime Video iOS 应用上播放的电影。第三类是针对交互式应用程序的交易,用户可以对其内容产生影响(比如在游戏中或云驱动器中产生影响)或对数字内容进行单独交易(例如在 Prime Video 应用程序上租赁或购买一部电影),这些应用程序只提供应用内计费选项。
根据“去中心化”资产具有“中心化”依赖性这一事实,我们可以得出两个主要结论。
第一个结论是,NFT 是无用的,伴随它的是欺诈、猜测和误解。
第二个结论是区块链对于元字宙的重要性。
《ChatGPT:人类新纪元》
《ChatGPT 驱动软件开发:AI 在软件研发全流程中的革新与实践》
现阶段,用ChatGPT得到的输出(不管是代码还是文档)比人全面但是非常的粗糙,无法实用。我觉得还是信息没有给到ChatGPT,是一种信息的鸿沟。所以只能说ChatGPT辅助开发,而无法像书名说的那样驱动开发。
表 1-1 技术发展对软件开发的影响
图 1-6 SDLC流程图
图 1-8 水母开发模式
图 1-9 水母开发模式的细节
GPT是 Generative Pre-trained Transformer 的缩写,其准确的中文含义是“生成式预训练转换器”。
口生成式(Generative):模型具备生成文本的能力。
口预训练(Pre-trained):模型在大规模的语料库上进行了预先的训练。
口转换器 (Transformer):模型采用了一种称为转换器的神经网络。为了获得高质量且合适的答案,在向 ChatGPT 提出问题之前,我们首先需要确保所提出的问题满足以下几个要求。
口明确的目标:清晰地阐述问题的目标,以便 ChatGPT能够准确地理解并提供相应的信息或建议。
口具体的范围:设定一个具体的范围,这有助于避免过于宽泛或模糊的回答,从而使答案更具针对性和实用性。
口规定的输出:问题应该明确期望的答案格式和类型,例如,是否簧要列举步骤、提供案例或者给出解决方案等。
在 ChatGPT给出建议性的答案之后,为了得到更满意的结果,还需要继续进行以下步骤。
(1)足够的判断:在收到 ChatGPT的回答后,仔细审阅并判断其是否符合预期,是否准确无误地解答了问题,以及是否包含了所有相关信息。
(2) 有效的反馈:如果发现答案存在问题或需要补充,提供具体且明确的反馈,指出需要改进或补充的部分,这将有助于 ChatGPT 进一步优化答案。
(3)反复的选代:通过多次与 CharCirT 互动,不断完善问题和答案,以便最终获得高质
量且合适的解答。软件开发生命周期(Software Development Life Cycle, SDLC) 是一种软件开发过程管理和控制方法,其历史可以追溯到20世纪60年代。
要结构化地描述间题,必须遵循以下七个步骤。
(1)确定问题的核心(核心):首先明确问题的关键点,包括你想要解决的具体问题和期望达到的目标。
(2)分解问题(详细):将问题拆分成更小、更易于管理的部分。这有助于更清楚地了解问题的各个方面,以及它们之间的关系。
(3)提供背景信息(背景):给出与问题相关的背景信息和上下文,这有助于ChatGPT 更好地理解问题的实际环境和需求。
(4)设定优先级(优先级):确定问题中各部分的优先级,以便 ChatGPT 能够根据你的需求和关注点提供针对性的回答。
(5)提出具体问题(具体):在描述问题的过程中,尽量使用明确、具体的语言。
避免使用模糊或多义词汇,以减少歧义和误解的可能性。
(6)陈述假设或限制条件(限制):如果问题涉及特定的假设或限制条件,请明确地表达出来。这将有助于 ChatGPT 提供更贴近实际需求的解决方案。
(7)指定期望的输出格式(输出):明确表述你希望得到的答案形式,例如列表、段落、图表等。这可以帮助 ChatGPT更好地满足你的期望。HATEOAS (Hypermedia As The Engine Of Application State) 是 RESTful 架构中
的一个重要概念,它强调在Web 应用程序中使用超媒体驱动应用状态的方法。简单来说,HATEOAS 是一种通过超链接关联资源状态的方式,这些链接指向相关资源或操作。客户端可以通过这些链接发现和执行相关操作,而不必预先了解整个系统的结构和设计。这样的设计让客户端能够更加灵活地与服务器进行交互。简单地说就是,在API 响应中包含相关资源的链接,以便客户端可以轻松地导航到其他资源。这种设计使API更具可扩展性和可维护性。
《从点子到产品》
《原生家庭木马快筛》
《重返世界尽头的咖啡馆》
《世界尽头的咖啡馆》的续作
你为什么来这里?
你在自己的游乐场中玩耍吗?
你有MPO(Multiple Personality Order)——多重人格顺序吗?有时候,哭泣是你的心在告诉你,它意识到了某件事情。
比起接受帮助,人们更容易选择帮助别人。这种人有一个特点,他们不愿多谈自己的事情。
当你遇到不知道怎么做的事时,你只需要找到一个能做的人就行了。
参透自己人生的意义是个太庞大的工程,所以应该先从小处着手,比如说这个人生五事。当你完成其中三件,你就可以更加了解自己。等你更加了解了自己,也就更容易明白自己的人生意义。
世界上有近五分之一的人活不到退休年龄。
你生命中的每一刻都是你和这个导航系统共同创造的:你向它展示你想要的人生,宇宙GPS为你创造相应的机会。
凡是过去都有存在的必要。
如果没有过去,此刻也不会发生。
你不必喜欢自己的全部过去,也不必释怀。你只需要知道,过去的作用是把你带到现在⋯⋯这就够了。重点不是时刻为享受人生做好准备,而是去真真切切地享受人生。
每个行家里手在发轫之始,都对他们精通之事一无所知。
所有愤怒的根源都是恐惧。
做一个观察者,而不是沉浸其中,不要当局内人。
I a sage
I代表直觉(intuition)。
a代表永远会有另一道(another)浪等着你。
s代表小(small)浪练起,打牢基础,稳中求进步。
a代表问(ask)。
g代表行动(go)。
e代表每个(every)厉害的冲浪人都经历过不只怎么站上冲浪板的时期。
你无法选择在哪儿出生,但是可以选择在哪儿停留。你无法选择自己的身份,但可以选择和什么样的人来往。
真正的硬通货不是金钱,而是时间。
如果说某样东西有意义,那是因为你自己认为它有意义,不是因为别人告诉你它有意义。
《算法图解》
很易懂很基础
作者个人网站:https://www.adit.io
大O表示法让你能够比较操作数,它指出了算法运行时间的增速。
有两种访问方式:随机访问和顺序访问。顺序访问意味着从第一个元素开始逐个地读取元素。链表只能顺序访问:要读取链表的第十个元素,得先读取前九个元素,并沿链接找到第十个元素。随机访问意味着可直接跳到第十个元素。
每个递归函数都有两部分:基线条件(base case)和递归条件(recursive case)。递归条件指的是函数调用自己,而基线条件则指的是函数不再调用自己,从而避免形成无限循环。
《UI图标手绘88例》
手绘88个图标
5W2H分析法指的是一个以价值为导向的标准化思维流程。5W2H分析法能帮助我们发现解决问题的线索,并找到解决问题的办法。其具体表现如下。
WHAT—是什么。图标定义是什么?名称是什么?相关内容是什么?主题是什么?功能是什么?要做哪一部分?重点是什么?与什么有关系?规范是什么?
WHY—为什么。为什么要这么做?是什么造成了这样的结果?为什么是这个图标?为什么这个图标是这个名字?为什么要做成这样的形状?为什么要用这个图形?为什么要这样设计?这条线为什么放在这里?为什么非这样不可?
WHEN—何时。什么时间完成?什么时机最适宜?
WHERE-一何处。在哪里做?从哪里入手?
WHO—谁。由谁来承担?谁来完成?谁负责?
HOW——怎么做。如何提高效率?如何实施?方法是怎样的?
HOW MUCH—多少。做到什么程度?数量如何?质量水平如何?费用产出如何?