Loading...
现在的网剧都这么好看了吗，质量好高 哈哈哈哈哈
读书 大脑分为四层：脑干（生存层）→ 间脑（生理调节层）→ 边缘系统（情绪记忆层）→ 大脑皮质（理性认知层）。这一分层符合神经科学的层级处理原则：外界信息从低级感官输入（如听觉、触觉）开始，逐层向上传递至高级脑区进行整合。如果前三层处于不稳定状态，会导致认知失调，即做一些让自己后悔的事，与自己认知相违背的事情。
读书 关于爱的三个误解：
1️⃣ 激情之爱（寂寞、对爱的渴望、刚陷入一段亲密关系时的欢愉、仰慕）：我有时候会问自己为什么刚开始明明相爱到后面却不爱了，难道爱真的会消失吗，现在我明白了，这不是爱，这是新鲜感，是新奇，是激情，是两个陌生人一下子脱下伪装，全身心投入交流时产生的感受，这不是爱，这甚至没有达到爱的最基本的条件——相互了解。狂热的激情，这种亲密感，并不代表有多么爱，恰恰反应了双方是何等寂寞和渴望爱。（坠入情网并非可持久的爱）
2️⃣ 追求被爱：过去的很长一段时间我都是抱着这种心态：做好自己，静待花开，蝴蝶自来。我一直在尽力做一个惹人爱，可以被爱的，可爱的人。可如果他人决定爱我是因为我身上的优点，这并不是爱，因为他人选择我不是选择独特的人而是选择拥有这类品质的人，而我刚好在这类人中。人的喜好是会变的，当对方认知改变，经历很多之后可能会喜欢其他品质，爱上别的类型的人。如果当他们自己成为自己喜欢的那类人，他们可能谁也不爱了。（不被爱并不是你不够优秀）
3️⃣ 找到对的人：寻找宝藏一样的人，找到自己认为对的人。只要找一个条件匹配的对象，对方也认为我是满足她预期的人，这样两个人自然而然会在一起然后相爱。这里的误解在于认为找到一个合适的人就能一劳永逸，自然而然相处相爱，当时忘记了任何关系，能走到最后不在于是否匹配而在于经营。（再般配也要用心经营）
爱是一门 艺术，需要学习，掌握爱的能力，然后像大师一样创造输出。
记录 今天终于解锁夏季新发型，记录一下，我自己理的！！！我骄傲我要给这个发型起名为，大毛寸，为了更有层次感，手法要大胆，牙剪直接从发根两指处剪两下，非常适合细软，少量短发目的是撑起颅顶，其余长发保留飘逸感，完美，下课！
阳光灿烂的日子修屋顶
记录 限制学习时长，不贪多，只求可持续
慢慢来 不着急 重要的是真的做进去
读书 课题分离并非冷眼旁观，而是将自己与他人生活进行清晰切割：既不试图指导或强行改变他人，也不让他人无意识的行为干扰自身。因为每个人处于不同的人生阶段，拥有迥异的成长轨迹与价值坐标，当节奏、进度和目标存在差异时，贸然介入或被介入都会打破自我节奏，看似加速成长实则制造浮躁泡沫，终将因根基不稳而崩塌。
以上是我对于课题分离的原始认知，但总感觉还差点东西，经过进一步思考后补充三点深化理解：
①课题分离≠情感隔离 真正的课题分离是"情绪断舍离"。当对话对象是具有相似经历且愿意倾听、冷静分析的同伴时，我们可以进行观点与计划的交流；但面对同事的焦虑情绪时，我既不必回避也不必共情，就像为自己构建了情绪保护罩。
②动态边界意识 课题的界限并非固定不变。同事的负面情绪可以如过客般淡然处之，但当家人需要支持时，主动介入反而是课题清晰的体现。关键在于精准判断："这是否属于我的核心课题？"（课题是人生主线，不能轻易割舍的，不是可有可无的）
③认知降维视角 用Netty的事件驱动思维理解课题分离：他人的情绪波动如同"网络事件"，而我要专注于"主线程处理"。优秀的开发者不会让异常事件阻塞线程，更不会让其干扰主流程，但会设计专门的异常处理模块。这恰如课题分离的智慧——保持核心专注，同时建立合理的边界处理机制。
鸡汤 如果你处于低谷，那恰恰说明周围都是上坡路。如果老天没有帮你，说明它相信你
吐槽 什么AI都不如自己搜，政策、法规、规范、标准 文件靠谱
花钱好累，又想买好的又不想花太多
电影 发现个推荐电影的好网站 茶杯狐🦊
AI 写了一个ai digital twins的提示词，我拥有了一个自己的虚拟分身，可以提出更符合我的解决方案，匹配我的认知水平，我还是喜欢部署在本地使用开源模型，效果感觉更好除了速度慢，主要是不相信任何一个ai厂商，如果非要使用在线模型，我也会同时使用多个然后对比答案
感悟 一生中最美的事，都是免费的。如果让你感到痛苦甚至失去自己的，在得到的瞬间就会索然无味
工具 JetBrains全家桶学习工具🔧 最新版软件似乎用不了了
工具 EmEditor-World's fastest text editor，能打开上亿数据的文本，而且超级快
记录一些有意思的项目，等周末玩玩：https://github.com/livekit/agents
失去曾经拥有的继续前行才会变强
本地部署ai的回答比联网ai回答的更好是怎么回事，就是感觉更有深度，更丰富，不仅仅是字数多，而是针对问题所回答的广度。
我有思考了一下，觉得刚刚对AI的态度有些消极和排斥了，AI时代的生存策略不应是与机器赛跑，而是思考如何让它成为认知的延申。
如何将AI变成认知的延申呢？
假如我不再无所谓
看个狗赛跑给我看哭了，怎么回事
感悟 如果计划被打乱了，你会熬夜补完还是早点休息
ios26正式版来了，今晚更新试一试
现在的网剧都这么好看了吗，质量好高 哈哈哈哈哈
念念有词 32集笑死我了哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 还得是女频，黄的没边 刺激
读书 大脑分为四层：脑干（生存层）→ 间脑（生理调节层）→ 边缘系统（情绪记忆层）→ 大脑皮质（理性认知层）。这一分层符合神经科学的层级处理原则：外界信息从低级感官输入（如听觉、触觉）开始，逐层向上传递至高级脑区进行整合。如果前三层处于不稳定状态，会导致认知失调，即做一些让自己后悔的事，与自己认知相违背的事情。
《你经历了什么》
读书 关于爱的三个误解：
1️⃣ 激情之爱（寂寞、对爱的渴望、刚陷入一段亲密关系时的欢愉、仰慕）：我有时候会问自己为什么刚开始明明相爱到后面却不爱了，难道爱真的会消失吗，现在我明白了，这不是爱，这是新鲜感，是新奇，是激情，是两个陌生人一下子脱下伪装，全身心投入交流时产生的感受，这不是爱，这甚至没有达到爱的最基本的条件——相互了解。狂热的激情，这种亲密感，并不代表有多么爱，恰恰反应了双方是何等寂寞和渴望爱。（坠入情网并非可持久的爱）
2️⃣ 追求被爱：过去的很长一段时间我都是抱着这种心态：做好自己，静待花开，蝴蝶自来。我一直在尽力做一个惹人爱，可以被爱的，可爱的人。可如果他人决定爱我是因为我身上的优点，这并不是爱，因为他人选择我不是选择独特的人而是选择拥有这类品质的人，而我刚好在这类人中。人的喜好是会变的，当对方认知改变，经历很多之后可能会喜欢其他品质，爱上别的类型的人。如果当他们自己成为自己喜欢的那类人，他们可能谁也不爱了。（不被爱并不是你不够优秀）
3️⃣ 找到对的人：寻找宝藏一样的人，找到自己认为对的人。只要找一个条件匹配的对象，对方也认为我是满足她预期的人，这样两个人自然而然会在一起然后相爱。这里的误解在于认为找到一个合适的人就能一劳永逸，自然而然相处相爱，当时忘记了任何关系，能走到最后不在于是否匹配而在于经营。（再般配也要用心经营）
爱是一门 艺术，需要学习，掌握爱的能力，然后像大师一样创造输出。
爱的艺术
记录 今天终于解锁夏季新发型，记录一下，我自己理的！！！我骄傲
我要给这个发型起名为，大毛寸，为了更有层次感，手法要大胆，牙剪直接从发根两指处剪两下，非常适合细软，少量短发目的是撑起颅顶，其余长发保留飘逸感，完美，下课！
阳光灿烂的日子修屋顶
记录 限制学习时长，不贪多，只求可持续
慢慢来 不着急 重要的是真的做进去
读书 课题分离并非冷眼旁观，而是将自己与他人生活进行清晰切割：既不试图指导或强行改变他人，也不让他人无意识的行为干扰自身。因为每个人处于不同的人生阶段，拥有迥异的成长轨迹与价值坐标，当节奏、进度和目标存在差异时，贸然介入或被介入都会打破自我节奏，看似加速成长实则制造浮躁泡沫，终将因根基不稳而崩塌。
以上是我对于课题分离的原始认知，但总感觉还差点东西，经过进一步思考后补充三点深化理解：
①课题分离≠情感隔离
真正的课题分离是"情绪断舍离"。当对话对象是具有相似经历且愿意倾听、冷静分析的同伴时，我们可以进行观点与计划的交流；但面对同事的焦虑情绪时，我既不必回避也不必共情，就像为自己构建了情绪保护罩。
②动态边界意识
课题的界限并非固定不变。同事的负面情绪可以如过客般淡然处之，但当家人需要支持时，主动介入反而是课题清晰的体现。关键在于精准判断："这是否属于我的核心课题？"（课题是人生主线，不能轻易割舍的，不是可有可无的）
③认知降维视角
用Netty的事件驱动思维理解课题分离：他人的情绪波动如同"网络事件"，而我要专注于"主线程处理"。优秀的开发者不会让异常事件阻塞线程，更不会让其干扰主流程，但会设计专门的异常处理模块。这恰如课题分离的智慧——保持核心专注，同时建立合理的边界处理机制。
鸡汤 如果你处于低谷，那恰恰说明周围都是上坡路。如果老天没有帮你，说明它相信你
吐槽 什么AI都不如自己搜，政策、法规、规范、标准 文件靠谱
花钱好累，又想买好的又不想花太多
电影 发现个推荐电影的好网站 茶杯狐🦊
AI 写了一个ai digital twins的提示词，我拥有了一个自己的虚拟分身，可以提出更符合我的解决方案，匹配我的认知水平，我还是喜欢部署在本地使用开源模型，效果感觉更好除了速度慢，主要是不相信任何一个ai厂商，如果非要使用在线模型，我也会同时使用多个然后对比答案
感悟 一生中最美的事，都是免费的。如果让你感到痛苦甚至失去自己的，在得到的瞬间就会索然无味
工具 JetBrains全家桶学习工具🔧 最新版软件似乎用不了了
工具 EmEditor-World's fastest text editor，能打开上亿数据的文本，而且超级快
记录一些有意思的项目，等周末玩玩：
https://github.com/livekit/agents
失去曾经拥有的继续前行才会变强
本地部署ai的回答比联网ai回答的更好是怎么回事，就是感觉更有深度，更丰富，不仅仅是字数多，而是针对问题所回答的广度。
我有思考了一下，觉得刚刚对AI的态度有些消极和排斥了，AI时代的生存策略不应是与机器赛跑，而是思考如何让它成为认知的延申。
如何将AI变成认知的延申呢？
1. 我觉得可以将AI作为认知试验场，因为AI有着大量的知识和经验，我可以突破自身经验的局限性，探索“反直觉”的解决方案。通过让AI模拟不同职业的人来讨论对一件事情的看法，从而得到更多视角的看法，这些思想是自己绝对想不到的。AI的反馈能修正我的认知，或者说是丰富我的认知。 2. AI可以处理确定的数据逻辑，而我需要进行决策。 3. 过度依赖导航就会失去方向感，所以要不定时的进行AI戒断，例如：手动计算，自己搜集资料，手动查阅词典等。