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精力管理 - 专注的力量

精力管理de四个维度:

  • 精力管理的第一个维度——体能
  • 精力管理的第二个维度——情感
  • 精力管理的第三个维度——思维
  • 精力管理的第四个维度——意志

医学上发现,成年人30岁以后精力水平逐年下降。

举例来说,人类大脑中有一个叫做海马体的组织,它有助于记忆和空间定位。30岁以后,海马体每隔一年缩小0.5%,这就是为什么许多人的记忆力会随着年龄的增长而下降。

但是,你的事业、家庭和对自己的要求都在增加。

那么,你该怎么办?


巴菲特的双目标清单策略

Mike Flint做了巴菲特的私人飞行员十年之久,还曾为美国四任总统开过飞机,但他在事业上依然有更多追求。

有一次,他和巴菲特在探讨他的职业生涯目标时,巴菲特让他去做这么一件事:首先,巴菲特让Flint写下他职业生涯最重要的25个目标来。于是Flint花了一些时间把这些目标写了下来。

然后,巴菲特让他审视一下这个清单,然后圈出他认为最重要的5个。Flint也照做了。Flint现在有了两个清单。一个是他认为自己职业生涯最重要的5个目标,另一个是另外20个他也觉得比较重要的目标。

巴菲特问 Flint:你现在知道该怎么做了么?

Flint回答道:知道了。我现在会马上开始着手实现这5个目标。至于另外20个,并没有那么紧急,所以可以放在闲暇的时间去做,然后慢慢把它们实现。

巴菲特听完后说到:不,Flint,你搞错了。那些你并没有圈出来的目标,不是你应该在闲暇时间慢慢完成的事,而是你应该尽全力避免去做的事,你应该像躲避瘟疫一样躲避它们,不去花任何的时间和注意力在它们上面。

精炼出一点:

  • 专注很有力量

在一个人的认知资源有限的情况下,一段时间如果有太多目标,那么很可能哪个都无法完成。

比起「有所为」,「有所而不为」可能更关键。每个人的时间都是固定的,每个人每天只有24小时。除了晚上睡觉,可能只有16个小时的空闲时间。因此,管理时间的灵活性是最小的。

举个例子你可能制定计划,计划得满满当当的,自己觉得很完美、很妥善合理,但是执行起来的时候,难以坚持下去。

比起一天复习多门功课,只专注于一门功课,效率会更高。


你不能对“转移你的注意力,又不能真正产出成果的事情”消磨时间。

举个我自己的例子,我通过亲身经历认识到了专注的重要性:

我在PC里面装了很多软件,很多软件,比如Au\AE\Pr\MindMaster\Fiddler\WireShark\3dsMax\Unity\Maya\……

可是真正用到的,可能就只有VSCode和Git Bash之类的。曾经,我又想唱歌、又想画画、又想学建模、又想学动画、又想学外语、又想做视频、又想做游戏……

想做的事情太多,都没有做,而且收藏夹里面叠的网址也好、视频也好,一天比一天多,真就应了那句“收藏从未停止,学习从未开始”。

从20年4月份,因为疫情宅家里,学了些Unity,这是我的自学Unity博客目录→这里

学了些Unity,然后发现需要学3d建模、3d动画,于是就下载了Maya、3dsMax、Blender,接着发现做模型和动画太麻烦,就想去提取CSGO的模型和动画,学习了如何让3ds Max 2016导入smd文件 。下载了GCFScape也好、Crowbar也好、milkshape 3d 1.8.4 也好,具体见→[解决方案]CSGO模型提取

成功提取了模型之后,又遇到了动画不匹配的问题,于是又查解决方案,最终接触了MMD,还找到把MMD转换FBX的解决方案,于是就弄个G11的模型在玩。

……

后来,遇到IK(反向动力学)的问题,接触了Final IK插件,在使用过程中,还遇到了Unity版本不匹配的问题,自己准备了3个Unity版本。

……

后来的后来,遇到了联网问题,又学会了使用Mirror联网插件,总算做出了能联网的版本游戏Demo。

……

接下来,又静下心来开始学3ds Max,不过,在我写了5篇学习笔记的Blog之后,就不想再学了。

原因是,我觉得继续学下去会花至少不低于2年的时间,而我是一个编程爱好者,我为什么要去学3D?

这些事情,花钱交给别人去办就行了,一个人要掌握那么多技能干什么?

什么技能都掌握是不实际的,也不可能。而且就算都会,能有多精?就像那种样样都会,样样都不精通的,那这样的基本上是废材。

我误判了学习3D所需要的时间,直到自己亲手做了之后才发现时间远远不够,至少2年起步。

对我来讲 学习3ds Max 就是“转移你的注意力,又不能真正产出成果的事情”,至少,不能立即产出成果。

……

后来,也就是现在,做PCRGuildAutoBattleHelper这个项目的时候,我也在想“图像文字识别应该花不了多少时间吧”,

我想用免费的Tesseract做文字识别,发现识别效率很差,几乎全都识别错了,连我都能很明显认出的数字,它都识别不出来,惊了!

于是自己去做训练集,花了整整一天,并做了学习笔记:基于tesseract的二次训练 - jTessBoxEditorFX如何使用?

然后失败了。

在遇到做训练集失败之后,我已经猜到是tesseract源码的逻辑有问题了,可是我不想看源码了,因为这样更加浪费时间,所有最终选择了Baidu.AI,结果项目差不多就做完了。

有一说一,Baidu.AI的SDK是真的好用,百度的OCR是真tm的精准,这就是AI的力量嘛?

说真的,仿佛大彻大悟一般:自己不擅长的事情,就应该交给别人!

别总想着自己大包大揽,什么都会,一是不可能,二是真的浪费精力。(人生会少了很多乐趣)


之后我的做法是:

不要浪费不必要浪费的精力。

我删掉了Unity,删掉了3ds Max,删掉了一堆我不怎么用的软件,清理了我的收藏夹……

每天写在PC上的便签,最多就写1页,做完了的事情就BackSpace掉,然后想都不想,回忆是不可能回忆的;

每天有什么新的想法、或碎碎念之类的,写博客里,存数据库,然后也想都不想;

思索与发现:

2016年补番以来,我发现只要打游戏,就一定没时间补番,或者说没心情,后来我索性就不打游戏了,结果我多出来了很多时间。

一天能不吃不喝补番,甚至连续几周。

补番给我带来的好处是,日语听力的提升,另外就是我这种读书不多的人,补番给了我上了很多有教育意义的课,我觉得这时间花的非常值。

从那以后,我玩游戏也好,做什么事情也好,都从多项增益为思考基本点出发的,

举个例子:

  1. PCR能给带来很多故事和剧情能帮助我练习日语听力;
  2. PCR的音乐听起来是一种享受,让我感到快乐;
  3. PCR促使我编写了脚本引擎
  4. PCR促使我产生了学习AI的欲望,而AI又促使我去学习算法,复习高数

而我本身就是需要去学习AI的,这和我的目的是相符合的,这极大地增加了我学习的动力——渴望制作出自己的AI(因为百度AI真tm贵,用不起)

因此,我想说PCR给我带来的增益实在是太多了。

在精力管理上,PCR不是休闲,而是与我的AI学习目标直接融合,休闲即学习,学习即休闲,正反馈源源不断,动力源源不断,每天都会过得非常充实。

人类就是这样的动物,追求正反馈永远是首位的,如果能更加理解人类本身的行动模式、反馈机制、心理行为等等,就能更好地去学习、去进步……


打游戏是否会学习分心?是否也是精力管理的一部分?

u1s1,打游戏分心学习是肯定的,这还用说吗?

但是要同时满足一个两个条件:

  • 学习的内容极度枯燥,无法投入
  • 游戏的内容极度有吸引力

这样就会造成你在学习的时候,脑子还在播放游戏的内容,学习效率无限接近于零。

这块就涉及到精力管理,你思维的精力全部都用来思考游戏了,那你学习上的投入就一定会变少,变少了会造成什么样的结果不用我说了吧?

除非你真他娘的是个天才,在完全不思考学习内容的情况下也能学会?我们所知道的天才,是花的时间少,这只是表象,而真正他们的思考速度、思考方式都要比常人来得不同。

但是你思考不思考这种事情,又不能用仪器去检测,有一点是肯定的,学习某样东西,就一定会去大量地思考和编织知识联系网络,之前也提过了,人的精力是有限的。

我们应该把所有的精力全部集中做一件事情。

即使你不这么做,你迟早也会发现,你在生活中,一段时间内只会关注一件事情,

这是我在敲代码的时候发现的,我发现了我有了个习惯,就是敲代码的时候,思维不喜欢中断,什么事情都得等我把代码写完整了才会停下来,吃饭也是、睡觉也是。

一旦开始敲击键盘,就似乎进入了一种心流的状态,这个时候只会关注当下在做的事情,精力无比集中。

我想吧,那些天才前辈们,大概有异于常人的精神集中力吧。

因为,在学习的过程当中,精力的集中真的是无比重要,可以说是精髓所在了。

为什么要谈精力管理,不管理精力,整天就会活在焦虑之中,所以我就会有习惯把明天要做的事情列List,然后心理暗示自己:“我已经记下来了,现在最重要的是睡眠,烦躁不安是没有用的,抓紧时间睡吧”,然后我就睡着了,不把疲惫留到第二天。

我们再回过头来看,精力管理的4个维度:

  • 精力管理的第一个维度——体能
  • 精力管理的第二个维度——情感
  • 精力管理的第三个维度——思维
  • 精力管理的第四个维度——意志

这4样东西,其实都是消耗品,用完了就没了,没了就是没了。


小结:

专注很有力量。在一个人的认知资源有限的情况下,一段时间如果有太多目标,那么很可能哪个都无法完成。

比起「有所为」,「有所不为」可能更关键。一段时间内只会关注一件事情,是最好的!


参考文档:

[1] 巴菲特的双目标清单策略

[2] 什么是精力管理?为什么说巴菲特跳着踢踏舞去上班

推荐阅读:

成功者的经历参考价值如何?我们应该如何学习?成功是否可以“复制”?

This article was last edited at 2020-08-08 03:16:23

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