因果不是線性的，因即是果，所以因果都是整個系統級別的。
第一步，繪製系統動力圖。哪個因素推動了哪個因素？是增加還是減少？哪些節點和流向構成了迴圈？這是個起到無限強化效果的正反饋迴圈，還是個起到平衡制約作用的負反饋迴圈？
識別那些可以調整的節點和流向。一般來說，涉及人的價值觀、信念、思維方式和情緒的東西都是可以改變的（儘管有時候也很難），比如犯錯要受到批評是一種信念，它是可以改變的。而生理性、物理性的規律則不容易改變，比如疲勞的大腦容易犯錯，老化的機器一定效率低。
第三步，改變那些可以調整的節點和流向。那些製造問題、讓問題越來越嚴重的迴圈，你應該堅決打斷它，而關鍵節點和流向的改變是重要的手段。正如第二步中提到的，這種能改變的東西往往與信念、情緒、思維方式有關，而人們一般又傾向於固守自己的信念和思維。但如果你想要登上更高的層面，你就需要開啟自己的大腦，塑造乙個開放的心智，敢於並習慣於承認自己的侷限與錯誤，然後做出與眾不同的決定。
其實書裡面的道理、方法我們都或多或少聽說過，但是確很少刻意練習。我猜聰明優秀的人也許不需要看這些書，但每天都在踐行這些方法，因為這些方法真的不是什麼奇技淫巧聞所未聞。
《深度工作》 讀書筆記
浮淺工作 對認知要求不高的事務性任務，通常在受到干擾的情況下開展。此類工作通常不會為世界創造太多價值，且容易複製。培養定量分析每一項活動的深度的習慣 學習並堅持任務深淺度的分配比例，把浮淺工作占用的時間和精力限制到足夠小 堅持固定日程生產力，在某個固定時間後不再工作，設定自己的達摩克利斯之劍。變得不...
深度學習讀書筆記（1）
欠擬合 模型不能在訓練集上獲得足夠低的誤差 過擬合 訓練誤差和測試誤差之間的差距太大。通過調整模型的容量，可以控制模型是否偏向過擬合或者欠擬合。從預先知道的真實分布p x,y 而出現的誤差被稱為貝葉斯誤差。任何模型容量小於最優容量的固定引數模型會漸進到大於貝葉斯誤差的誤差值。在所有可能的資料生成分布...
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機器學習的要素 機器學習和深度學習的核心問題在於有意義的變換資料，換句話說在於學習輸入資料的有用表示 學習指的是尋找更好資料表示的自動搜尋過程 深度學習 學習資料表示的多級方法 1 深度學習的目標 尋找權重引數 2 深度學習的衡量標準 損失函式 3 深度學習的核心演算法 反向傳播演算法 載入kera...