忧郁的大能猫

好奇的探索者，理性的思考者，踏实的行动者。

Table of Contents:

好的读书习惯

• 读书的一个流程，将其系统化
• 维护一个读书的清单，把自己想读的，或准备要读的记录起来
• 读之前
  • 确定读之前，去网上搜一下书评，读书笔记，幕布搜一下读书笔记
  • 再买纸质书之前先进行电子书的浏览，看是否值得买
  • 对于技术类书籍，在看之前先看其有无电子书，若无可适当弃之
  • 读适合自己，太难的读不懂，太容易的又没有信息量
  • 同样主题的书可以多看几本进行比较，可以进行相应的对照，主题和知识点会覆盖的更全面些，效果会更好
• 读之中
  • 设定合理的读书目标，根据自己时间和阅读速度等情况，设定读书目标
  • 设置固定的读书时间，比如每天睡前，每周周日。
  • 让读书成为乐趣，为读书时间创造一个舒适的环境，比如舒服的椅子，喜欢的茶点，让读书时间成为一天当中自己最享受的时间。
  • 对一本书无感或感觉不值得读下去的时候，就果断的停止，不要在其上浪费时间了
  • 掌握[[快速阅读]]技巧
• 读之后
  • 做读书记录、读书笔记，只有这样才能真的消化让 书真正的成为自己的

如何选择书籍？

• 基于二八原理的考虑
  看书一定要有“品牌意识”，在决定看书学习一门技术时先问问这一领域最权威的书是哪本
  任何一个领域的书籍，真正能称作精品的只占非常小的比例。实际上，这个比例远远低于 20%！在一些比较大众化的领域，这个比例甚至可能会低于千分之一。

• 基于多样化的考虑
  某些领域存在不同的"流派/学派"。
  当你刚开始接触这个领域时，应该对主要的那几个"流派/学派"都有所了解。这样可以防止以偏概全
  另外，很多不同的"流派/学派"，会存在互相对立的观点/立场。你应该去了解双方的对立与分歧，然后就可以思考：为啥会有这些分歧？哪一边更有道理？......无形中帮你提升了【批判性思维】的能力。

• 基于写作风格的考虑
  如果你碰到某个比较难的领域，看了某一本"入门性读物"之后，还是一直没搞懂。俺建议你：去看【另一个】作者写的相同题材的书。
  举例——计算机算法方面的书籍：
  《算法导论》（Introduction to Algorithms）
  《算法概论》（Algorithms）
  《算法设计手册》（The Algorithm Design Manual）
  这三本书都很经典，而且都是系统地介绍算法；但在"写作风格"及"内容组织"等方面，依然有很大差别。有的人看其中一本觉得很吃力，但看另一本就茅塞顿开。

技术类书籍分类

• 技术入门
• 技术进阶类型，告诉你某些技术在什么情况下运用最为合适等等一些列窍门的书籍
• 技术原理类型
• 技术手册类型
• 圣典级别类型

三种类型的读物：通俗性、入门性、专题性

• 通俗性读物
  为了达到【通俗】这个目标，这类读物【不会】包含专业术语，而且也【不】要求读者具备其它被依赖领域的知识。
  举例——理论物理：
  理论物理这个领域是高度依赖数学滴——比如在量子力学中处于核心地位的"薛定谔方程"属于数学中的"偏微分方程"；再比如"广义相对论"大量依赖"黎曼空间、微分几何、张量分析"这些数学工具......

• 入门性读物
  "入门性读物"与（刚才所说的）"通俗性读物"，一个很重要的区别就在于——"入门性读物"假定你已经具备了某些被依赖的其它领域的知识。
  "通俗性读物"与"入门性读物"的另一个差别在于"广度"（系统性）。
  "通俗性读物"一般不具有"广度"（只有少数写得好的，才能具备一定的"广度"）。而"入门性读物"（尤其是教材）通常会具有【足够的】"广度"。

• 专题性读物
  "入门性读物"在"广度"方面是 OK 滴；但在"深度"方面，通常【不会】太深。
  如果你希望在该领域的某个分支具备足够的深度，这时候需要去看"专题性读物"。
  顾名思义，这类读物只针对某个很具体的分支。其追求的是"深度"而【不是】"广度"。
  一般而言，"学术论文"通常属于此类；除了论文，还有一些专业书籍也属于这类。

如何选择

• 书籍
  比如俺分享的电子书，对于【思想性、理论性】的著作，俺通常倾向于分享该领域权威学者的代表作。某个学者能成为某领域公认的权威，（对其本人而言）已经具备了时间的检验；而如果此书又是此人的代表作，相当于具备了【双重的】时间检验。靠谱程度当然就高得多。
• 视频（电影 ＆ 电视剧）
  博客的老读者都晓得，俺很少看视频。
  在本人看过的为数不多的影片中，大都是上映 N 年之后才去看的。如果某个片子在上映了5到10年之后，依然有很好的口碑，俺才会考虑（注：这是俺看此片的“必要条件”，但不是“充分条件”）这个习惯帮俺规避了很多的烂片，因此也节省了很多的时间。
• IT 技术（软件、编程语言、库、协议......）
  很多年轻的技术人员，很喜欢追逐最新出现的技术。老实说，俺年轻的时候，也是如此。
  在 IT 领域混了这么多年，俺学过很多昙花一现的技术（学过之后不久，这个技术就消亡了）。后来，俺慢慢懂得了等待 ＆ 观望。

书该如何读

• 阅读符号系统，寻找一个比较通用，且符合个人需求的
• 准备不同的记号笔，进行不同的标注
• 读标题
• 读序言、引言和导语
• 读目录
• 粗略浏览，看章节标题和小标题。主题粗体、斜体、下划线和不同颜色标注的文字。
• 扫看索引，查找感兴趣的术语。
• 开始读第一章。如果还想省时省事，那就读第一章的第一段吧。
• 快速翻阅整本书，读第一段的第一句。根据二八法则，每一段文字只有20%是关键信息，这20%通常都在主题句，而主题句一般都会放在每段句首、第二句或最后一句。当然并非全部如此，但大部分已经足够了。每一段的其他文字通常都是对主题句的解释、举例和阐述等。
• 读最后一章，如果是一篇短文章，就读最后一段。如果有跋，或者后序、后记，也一定要读。
• 阅读书的封面、封底和腰封上的文字。

读完一本书之后还留下什么

• 读书心得：简单的阅读感受和启发，或者深入的书评，无论长短都可以，有收获最重要。
• 这本书的大纲
• 本书的重点、核心概念
• 书里面的有启发的句子
• FAQ(Frequently Asked Questions)
• 积累读书清单，本书提到的、引用的或参考的书

阅读中的毛病

• 仙丹式阅读
  妄想找到一本"仙丹"书能解决所有问题，而不是带着目标去找专门的书来读。但往往不存在这样一本书，过多寻找浪费时间容易产生挫败感。

• 集邮式阅读
  过度关注输入量，只注重数量的阅读，没有思考、整理、分享。数量成绩可观，但内容却想不起来。阅读量不是越多越好，好比吃东西，也好比练肌肉，吃蛋白质可以长肌肉，但是只吃不练是没有用的。集邮式阅读的量化目标也许是正确的，但是他的量化只关注输入，忽略了输出。所以输出的实践和分享是非常重要的。
  要做到有输入就要有输出。

• 被动推荐式阅读
  这种被动式的推荐，失去主动性。要对被推荐的书进行甄别，是不是适合自己，是不是自己需要的。比如《罗辑思维》的文案非常容易产生购买欲，但不是你真正需要的。
  选书时从自身需要去挑选阅读方向。有一个方向后再根据推荐寻找适合的书。

• 地平线式阅读
  有大致的阅读方向和领域，但是只顾着往前走，没有终点。你想提升、你想增强，但是你具体想提升什么你想增强什么却不知道。比如你想减肥，目标却只是「想瘦下来」而不是「想瘦多少斤」，又比如你想提升写作能力，目标却只是「想提升写作能力」，而不是应该达到某个程度。
  这些都是未经过量化的目标，会造成目标标杆模糊，当标杆过高，总觉得不够，当标杆过低，又没有效果。
  量化目标，关注自己的实际要和输出。

• 搞个大跃进式阅读
  设定阅读目标时，过分求高，尤其在试图了解未知的领域时。比如想吃透某本书，想要精通某个技能，想成为某个领域的专家等。
  造成这样的原因是：
  一、对这个领域的不了解，轻视了这个领域的难度。
  二、不了解自身的需要。比如学做菜，真正的需要只是让自己填饱肚子，而不是让自己成为米其林餐厅的主厨。
  三、不了解学习的规律。"一万个小时定律"告诉我们在学习某样东西时需要花费大量的时间成本，但当不了解学习的规律时，容易造成对阅读目标的误判断。
  它的危害是过分求高很难达成目标，容易产生挫败感，最终放弃。

• 资料囤积症
  买书如山倒，读书如抽丝。时代的变化让信息唾手可得造成了资料囤积症。根据自身需要买书，不要根据推荐。

• 一条过 妄想症
  也就是只靠读一遍就想满足所有目标的幻想。
  一遍是不够的。重读是非常关键的，次数越多越好。
  第一遍是略读，了解核心后，判断需不需要继续读。
  第二遍是泛读，完全看完，然后决定要不要将书中内容致用。
  第三遍是精读。
  前两次中都会产生筛选结果，这样就不会造成时间的浪费。并且这时已经对这本书已经有大致了解了，所以精读时是非常有信心的。

如何管理读过的图书

• 维护一张所有读过的书的列表，可以新建一个笔记, 我的[[读书清单]]
• 笔记软件中用一篇笔记维护一本书
• 网盘中按类别维护所有书的电子版格式的

toRead书单(to read list)

• 我的书单
  • The Little Schemer， Scheme 它是现代两大Lisp方言之一；另一个方言是Common Lisp。
  • 程序员修炼之道(第2版)
  • 计算机程序的构造和解释(原书第2版)
  • Beyond Feelings
  • 《原则》瑞·达利欧
  • 牛津通识读本
• 可乐的书单
  • 后浪·浪花朵朵童书丛书
  • 什么都知道后浪 3-10岁小孩都的书
  • 千千万万只蚂蚁[4-12岁]
• [[编程随想btsyc]]
• 程序员必读书单 1.0 – lucida
• 那些年让李笑来感激一生的书 - 简书

书籍资源

下面两个图书社区一般都有对应的电子书，质量稍高点
图灵社区
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