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使记忆变得可理解的研讨会

兰开斯特大学数据科学研究所的记忆本周，我参加了由丹·理查兹（Dan Richards），罗伊斯·麦克纳尼（Roisin McNaney）和布兰·诺尔斯（Bran Knowles）在兰开斯特大学数据科学研究所组织的为期两天的研讨会，使记忆变得可理解。这次研讨会的目的是要有点“冒险”，并产生一些关于记忆的新想法和跨学科合作。该讲习班的灵感来自约书亚·佛尔（Joshua Foer）的著作《与爱因斯坦的月球漫步》。本·普里摩尔（Ben Pridmore）发表主题演讲组织者邀请了三届世界记忆冠军本·普里德莫尔（Ben Pridmore）作主旨演讲。普里德莫尔（Pridmore）谈到记忆竞赛比赛时发表了“助记符对记忆的看法”。这些锦标赛是最近的现象，1991年世界记忆锦标赛开始。其中的活动包括记忆单词，记忆名字和面孔以及记忆扑克牌。每次锦标赛的关键事件是“速度卡”，竞争对手旨在最快地记住一包卡片（当前记录为16.86秒）。普里摩尔（Pridmore）讨论了他的记忆技术，用于记忆纸牌包，该技术是为每副纸牌分配一张图像，并通过一系列房间将它们按顺序排列。它是“场所方法”或“记忆宫殿”的变体。普里摩尔（Pridmore）说，“世界记忆冠军”这个称号意味着更广泛的含义，但这是一项正在发展的狭窄技能，是一种特殊的记忆方式。…

远程前景：远程学习如何使学生无法为劳动力做好准备

在线教育改善了课堂教学的机会-但它也可能降低教育的价值。我会尽可能多地参加在线大学课程。我是一名非传统的学生，要承担很多责任，因此在线课程使生活变得更加轻松。大学一年级时，我什至上了一所完全在线的远程学习大学。当我亲身体验互联网广阔的世界为学生和老师提供的可能性时，我总是对数字时代学习的好处感到惊讶。但是，越来越多的我也见证了在线学习者中越来越多的现象-愿意采用捷径。当您可以阅读摘要时，为什么还要阅读文学教授分配的中篇小说？定时的，针对特定文本的测验与配备文本电子副本和Ctrl-F功能的学生不匹配。随着学生转向上学期学生发布的在线学习指南以获取考试答案，阅读教科书变得越来越稀缺。甚至学会按学科风格进行引用也是一种垂死的技能，因为研究数据库只需单击鼠标即可自动引用。尽管这些捷径似乎没什么大不了的-前几代学习者当然找到了自己的捷径-他们可以从根本上改变学生的技能。大学教育的目的是使学习者为劳动力做好准备。深夜补习班教学生责任感，时间管理和努力工作，捷径则教学习者寻找简单的出路。不仅如此，完全在线的大学还使远程学习者在社交上比在实体上落后。获得未来就业的最重要因素之一是建立联系并结识您所在领域的人，包括您想成为的新人和职业人士。物理大学举办招聘会，允许学生参加模拟面试，并提供多种课外活动，以教授课堂环境无法做到的技能。远程学习者没有这些网络，在竞争激烈的就业市场中，这些网络可以在职业成功方面发挥重要作用。最新的数据支持声称，尽管受教育的机会增加了，但在线大学不太可能培养出毕业生和成功的学生。…

为什么我们发现有创造力的孩子多于有创造力的成年人？

一切都归结为普遍的本能- 恐惧。儿童尚未像成年人那样养成自我保护的感觉。因此，就像他们不害怕将手指伸入插座一样，他们也没有谦虚地公开自己的想法。他们说自己想要什么，不管他们是否认为这很荒谬。如果您害怕被自己或看起来荒谬的感觉，就不可能有创造力。如果您认为完美的艺术可以毫不费力地和荒谬地实现，那么我必须告诉您，他们的现实观念发生了非常危险的转变。为了使巴赫创作出我们现在听到的完美歌曲，他必须荒唐可笑（即使在卧室，私人世界中，也没人看）。我想这位作曲家陷入了痛苦之中，被分数不完整但不一致所困扰，虽然工作和抓人心事远非如此，但仍然坚持杂耍。对于孩子们，他们甚至没有像成年艺术家那样嘲笑人们：他们只是无视它。如果您因为相信圣诞老人或精灵而嘲笑孩子，她会笑着，并诅咒您，您的忘恩负义的成年人，明年12月将不会赢得礼物！重要的是这些孩子都在天堂里，而我们成年人却不是那么多。也许这就是为什么我们很多人嘲笑孩子们的幻想，直到我们说服孩子们嘲笑的感觉是这一生中要避免的最大障碍，我们才会放松。您是否谈论激素，但是我们对儿童强迫他们成长的生活方式的重视是什么？奇怪的是，如果有钱，成熟的成年人会做可笑的事情！就像孩子们相信地精一样，我们也相信一张纸。他们向我们保证，我们可以在海滩上购买房屋，游艇，大型汽车；通过它我们可以购买他人的荣誉和品格。…

为什么我加入Springboard？

一家初创企业正在悄悄改变高技能人才的格局昨天，我详细介绍了过去五个月的过山车之旅，以及我已加入Springboard 您阅读本书的机会很高，可能不了解Springboard。我很高兴分享Springboard的功能，以及为什么它是理想的选择。第一件事：跳板是跳板，而不是91Springboard。两家完全不同的公司我听到你了！什么是跳板？ Springboard是一个在线学习平台，可帮助您通过导师带领的模型和项目驱动的课程来掌握需求的技能。知道了这是我要签出的另一个MOOC，考虑注册/开始注册，然后退出。请稍等，然后再帮助我解释它的不同之处，以及为什么您最有可能在跳板上获得想要学习的技能好吧，我坚持着，赶紧告诉我这里有什么不同。喏，给你：首先，当您进入Springboard时，将在课程部分找到七门课程（很快就会有一门课程）。…

如何更快地学习新知识（带有示例）

真该死他们是学习的bit子。我花了最后几个月来研究它们。大多数时候，在绳子撞到我的腿之前，我只能获得2或3次重复（重复）。我有时会达到10点-但这是偶然的事情。我不能一贯重复。然后我又回到2或3次。真令人沮丧。我看了很多视频。我记录自己，寻找技术上的漏洞。但是，我似乎无法突破。昨天我遇到了我的朋友邓肯（Duncan），后者经营Crossfit Stag＆Did。在赶上我们之前，我参加了一次快速练习。相同的故事。我花了20分钟未能获得2或3次以上的代表。我问邓肯他是否可以看看，也许可以给我指点一下。…

认为罗杰·费德勒

想想罗杰·费德勒… 这不是通常的弯腰统计数据/出色的统计数据/疯狂的步法和违背年龄的壮举（一般媒体最喜欢的话题，由于他的网球年龄为36和10个月，为了精确起见，这并非完全没有功绩）。那个家伙正从被淘汰的土地上欢呼，同时轻松地覆盖了大约1400平方英尺的网球场…… 他已经成为拥有大量数据的微调机器，可以对那些可怜的对手进行连续不断的射门，直到场上另一端，这些对手足够勇敢面对他，而不论他们的才华或经验如何-他击败了他们疯狂的浆状死亡。但是，也要忘记所有这一切，因为这不是新事物，也不是新闻，但是，令人着迷的是，为什么没有人以他今天不可能的出价谈论如今的“自然奇遇”，实际上正在发生什么？，但不断突破新的纪录高点，这也许是有史以来最伟大的集会之一，这是运动员尝试达到其所选项目的巅峰之举。来自巴塞尔的这位“重新装扮”瑞士人不仅敲开了以前被认为是可能的标准神话般的高高门，而且还在向他们敞开大门。在他的霓虹灯职业生涯的某个地方，他一定已经决定了其他人无法实现的伟大目标。思考罗杰·费德勒… 这不是什么秘密，持续时间最长的人将有机会赢得最多的胜利。尤其是罗杰·费德勒（Roger Federer）的长寿，与其他通常用来判断精英球员的其他所有参数完全不同，因为像大多数体育运动一样，网球的年龄不大。这种特质不仅使他与对手分开，而且似乎已经使他们永久解散。就目前而言，罗杰·费德勒只是在和自己比赛，已经有一段时间了。他与西班牙公牛拉斐尔·纳达尔（Rafael Nadal）或较讨厌的克罗地亚人诺瓦克·德约科维奇（Novak Djokovic）的竞争现在似乎比以往任何时候都更像是他的商业叙事。…

永远不会太晚学习

农夫乌拉敦（U Hla Tun）回到学校。凭借30多年的水稻种植经验，U Hla Tun之前从未听说过或听过很多东西。在收获和播种之间，他度过了整整一天的时间，与他的妻子和妹妹一起生活在整个房屋中的农业期刊和书籍上。但是五年前，他在缅甸中部Shwebo附近的村庄爆发了一次黄色茎r虫，使他的11英亩稻田死亡。碰巧的是，乌拉顿（U Hla Tun）在医院时，饥饿的黄色蛾子被击中。他回忆说：“当我回到家时，几乎没有剩下的东西了。” 拥有30多年耕作经验的U Hla Tun是知识的源泉。出于恐慌，他在农作物上使用了大量化学农药，以挽救它们。但这已经为时已晚。那年的收成是他有史以来的最低水平，每英亩只有30个篮子，不到他正常的80个篮子的一半。…

我们如何增加或减少摩擦？

现在，既然我们已经了解了摩擦，现在让我们来研究影响摩擦的因素。让我们考虑以下两种情况。在哪种情况下，您认为移动物体会更困难？在上一篇文章中，我们已经看到表面上存在不规则性是摩擦的原因，因为从图中可以明显看出，B草图的表面更不平坦，并且会更抗拒运动。因此，对于较粗糙的表面，摩擦值将更大。现在考虑一种情况，例如，我们将物体彼此压在一起，然后彼此滑动，例如，如果您更紧按手摩擦手的话，您将面临更大的阻力。如果我们想用数学形式写摩擦，我们可以得出结论：摩擦力与表面粗糙度（µ）成正比摩擦力与作用在表面上的法向力成正比（N）摩擦力= µN µ是符号，代表表面的粗糙度，但是有轻微的毛刺！！假设您正在尝试移动沉重的石头，则当物体即将移动时，摩擦值将达到最大值，因为一旦石头开始移动，表面之间的不规则性就没有足够的时间来正确地固定在彼此之间并产生摩擦值略有下降。因此，µs是人体静止时的系数，此时作用的摩擦力称为静摩擦。 μk是物体运动时的摩擦系数，称为动摩擦。从现在开始您已经知道影响摩擦的因素，请帮帮我！！！一个男孩开始推箱子，如下图所示，但他无法移动箱子。因此，他的朋友来帮助他推箱子，您能告诉我在这种情况下摩擦力将如何变化，并且在什么情况下最大的摩擦力会在什么时候出现？

注意堆栈和队列

最基本的两个抽象数据结构是堆栈和队列。它们有助于回答“下一步是什么？”问题，因为它们可以通过多种方式实现，例如使用数组或链接列表，因此被认为是抽象的。就像大多数简单无所不在的事物一样，很容易忘记它们的重要性。排队的物质世界例子很多。我们希望排队的第一人在后来到达的人之前得到服务。我们记得将新的满满的鸡蛋盒放在半个空鸡蛋的后面，以确保先将接近到期的鸡蛋食用。堆栈的物理示例通常是为简化或节省空间而实现的，而不是因为最后一个堆栈的优先级要高于后面的堆栈。自助餐线前部的弹簧板堆叠顶部没有最干净或最好的板块，只是那样才更合适。在编程中，使用堆栈或队列之间的区别非常明显，因为它们可以解决非常不同的问题。就像遍历树时一样，将深度优先搜索更改为广度优先是通过用队列替换持有要搜索的子节点的堆栈来完成的。在上面的DFS中，所有A的子代都放置在堆栈中以进行搜索。 B是第二个要搜索的对象，并且B的所有子代都添加到堆栈中，从而将C的优先级进一步推低。在BFS中进行相同的搜索，但是每个孩子都被排在队列中，从而导致顺序非常不同，并有助于回答不同的问题。如果您感到忙碌但没有完成，或者在一天结束时发现自己有很多打开的浏览器选项卡，则可能需要考虑何时使用队列，何时使用堆栈以及如何实现两者。在时间管理中，堆栈与队列问题与重要与紧急问题具有相似之处。据说打来的电话很紧急。呼叫者，消息以及造成中断的因素都可能影响该消息是否重要。如果必须在一天中的任何时间应答任何正在振铃的电话，则可以说已将其推入您的注意堆栈的顶部。…

万亿美元赌注的回顾-LTCM的失败

继续我对交易中机器学习的建议阅读，我们回顾了这部纪录片，讲述了一个名为“ Black-Scholes模型”的美丽公式，其诺贝尔奖获得者以及一家公司（长期资本管理公司）如何利用该公式下注1万亿美元配方，光荣地失败了。 https://documentaryvine.com/video/midas-formula-trillion-dollar-bet 英国广播公司（BBC）1999年的一部纪录片讲述了可能是金融界创造的最大期权定价公式背后的故事，布莱克-斯科尔斯-默顿（Black-Scholes-Merton）模型赢得了创作者-三位经济学家的诺贝尔奖。该公式对金融市场产生了深远的影响。 “商人”交易的圣杯交易的圣杯是建立完全没有风险的投资组合。该公式的核心是两个风险位置可以共同消除风险。但是，当创作者自己使用该公式时，它的阴暗面就暴露出来了。资本主义就是要通过冒险来致富，而这一切都是从科学项目开始的，它是找到一种完全没有风险的致富方法。 LTCM开始每天损失约1亿，最后一天损失了近5亿。本·施瓦兹（ Ben Schwartz）是芝加哥金融交易所的交易员，从事诸如货币衍生品和利率掉期等复杂产品的交易。它们的价格根据市场情绪不断波动。他作为交易员的工作是猜测股票的未来价格-从现在起10秒钟或1年或10年，并且一天要重复执行数千次。每天有数百万美元易手，甚至高达六位数。…