2025-08-03 03:55:45
这两天收到了剑桥最“卷”的私校——Perse的第一期学费账单：9908.65英镑（官网）。
真是不便宜啊，而且还强制收了我4英镑的“慈善捐款” （Upper Charity Collection）。
孩子9月份（也就是下个月）就要开始9年级了。一年三个学期，到申请大学还有五年，也就是说接下来五年一共要交15次学费。并且学费每年都会略有上涨。这么一算，孩子接下来五年，每年学费约3万英镑，五年下来就是15到16万英镑。按现在汇率9.5来算，差不多是150万人民币——相当于剑桥市区半套两居室的房子了。
英国工党上台后，其中一项重大政策就是对私校学费征收20%的VAT（名义是“劫富济贫”）。虽然部分私校会象征性地补贴一点，比如2%，但一算下来，一年的学费也得额外多交三五千镑。
稍感欣慰的是，孩子是自己说想去Perse的。能有自我驱动力和自我认知的孩子，确实不多。
英国剑桥Perse私校学费巨贵
听说 Perse 每年都会有“末位淘汰”，学习成绩太差的学生会被劝退。学校通过这种方式来保证升学率的“好看”。Perse 的排名很高，主要是按每年拿到牛津、剑桥大学（即“牛剑”）offer 的数量来评定的，常年稳居英国前五。
与它排名相当的还有剑桥另一所学校——公立的 Hills Road Sixth Form College。每年都有不少 Perse 的学生，在最后两年转去这所公校“洗白”。因为据说在同等条件下，大学更倾向录取来自公立学校的学生——毕竟他们被认为更可能是靠自己努力，而不是依赖家庭资源起跑得早。
这个学校确实很卷。年级越高，学生之间的竞争越激烈；而低年级则更多是父母在卷——毕竟能从小一路送进私校的家庭，经济条件普遍都很不错。
还好，学费可以按学期平均摊成三个月分期缴纳，多少减轻点压力。
2025-08-02 06:31:19
两周前我立下了一个小目标：每天读10页书。没想到这个习惯坚持得还挺顺利，居然真的读完了一整本书。这是我很久以来第一次完整读完一本书。过去几年也陆陆续续买了几本，但基本都是翻了几页就被丢到书架上积灰了。
《极简主义》这个是汉译版本，下次应该看个原版的。
听过一个说法：书只有读了才算真正“消费”了。我记得高中课文里提到过一句话：“书非借不能读也”，意思也正是强调书要读才有意义。
这次我选的第一本书很简单，没有太多技术含量，就是轻松地读着玩儿的。但刚开始的几天进展特别慢，每次都是一目好几行，却又好像什么都没看进去，还得不断回头重读，效率非常低。后来我意识到，这可能和我做事缺乏耐心有关。于是我尝试静下心来，一句一句地慢慢读，甚至在心里默念，果然这样效果好多了。怪不得总说读书有很多好处，比如能提高专注力，让孩子多读书，也有助于他们培养耐心和注意力。
这本《极简主义》介绍了几种方法和思路，核心内容我整理在下图里。可能过段时间我不太记得细节了，但这本书给我留下最深的印象就是一句话：“如果一件事不去做，它就永远不会完成。”
《极简主义》总结7个理念
现在我又把Alex Xu的《系统设计》翻出来，每天照样读10页。以后准备把书架上的书一本一本都拿出来读，读完再放回去。这样真的很有成就感。
每天读10页书，记录在EXCEL表格中。
2025-08-01 05:09:05
你有没有听过这样一句玩笑话：“多看美女，活得更久”？别急着笑——英国的一项研究表明，这个说法居然还有科学依据。
据英国一份医学杂志报道，一项为期5年的研究对200名男性进行了跟踪实验，发现那些每天花几分钟凝视漂亮女性的男性，普遍血压更低、脉搏更平稳，患心脏疾病的几率也显著减少，平均寿命更是延长了4到5年。研究人员指出，这样的“视觉享受”就像是欣赏美丽的风景，能带来积极情绪，从而促进身心健康。
更令人惊讶的是，实验还表明，专注地看美女10分钟，其带来的生理效益，竟可媲美30分钟的有氧运动。虽然初见美女时，男性可能会出现脸红、心跳加快、手脚冰凉等自律神经反应，但如果这是日常生活的一部分，大脑会逐渐建立积极的情绪回路，从而稳定情绪中枢，降低中风和心血管疾病的风险。
这项研究不仅为“男人爱看美女”找到了一个冠冕堂皇的理由，也从侧面说明了：情绪和心理状态对身体健康的影响，远比我们想象的更大。而美好的事物，无论是自然风光，还是人类的面容，都有可能成为你生活中的“健康良药”。
当然，我们也不能把长寿寄托在“看美女”上，合理饮食、规律运动、保持好心情，才是长久之道。不过，如果每天忙碌之余能让自己心情愉快、眼前一亮，也不失为一种现代“微养生”。
看美女能长寿，多看爱看多发。
看美女也有正当理由了，每次开车街上看到美女（身材高挑大长腿），也敢明着和老婆一起鉴赏，哈哈。
婚姻不是拼凑，更不是将就。从心理学和生理反应来看，真正能长久的伴侣关系，往往源于最初那种发自内心、甚至是生理层面的吸引。如果一个男人看到自己的伴侣，内心平静、眼神发亮、甚至会心跳加快，那种“看到就开心”的感觉，其实是一种长期的幸福保障。所谓“生理性喜欢”，不是肤浅的外貌评判，而是一种打从身体和潜意识都认同的亲近感和喜悦——这，才是抵御日常琐碎和时间磨损的根基。
设想一下，如果你老婆颜值很高，一吵起架来，你正准备大发雷霆，结果一抬头，看见她皱着眉、气鼓鼓的模样……竟然还有点可爱？气还没上来，先被美貌“晃”了一下神，脑子突然短路：“她生气都这么好看，我到底在气啥？” 有人说，好看的皮囊经不起岁月，其实好看的脸还真能在关键时刻“续命”——至少情绪上。吵架时，本来是激素飙升、心跳加快、血压升高的“三高场面”，结果被老婆的颜值拯救了：多巴胺+审美愉悦=情绪自动缓和+不战而解。这不就是“生理性喜欢”的好处吗？不是说她永远不会惹你生气，而是就算吵起来，你也气不太起来——这种夫妻关系的“缓冲垫”，别人羡慕都来不及。
研究显示，与猫互动能显著降低压力激素水平、稳定血压、改善心情。猫咪那柔软的毛发、慵懒的姿态，以及偶尔的一声咕噜，都能在不经意间安抚我们的神经系统。有研究甚至指出，养猫人士在心脏病发作后的生存率更高。不需要高强度的运动，不需要复杂的社交，有时只是安静地撸着猫、听着呼噜，就已经是一种天然的“情绪理疗”。撸猫，也是一种低成本、高回报的“延寿计划”。
Chessly也是位美女，每天早上会有叫醒服务。
2025-07-31 02:26:43
竞技编程的英文是 Competitive Programming，是指在限定时间内通过编写程序解决一系列算法问题的比赛形式。比较知名的赛事有 ACM-ICPC、Codeforces、Google Kick Start 等。这类比赛不仅考验选手的算法功底和编程技巧，还需要良好的思维敏捷性和代码调试能力。
比如我二十多年前在高中参加的 ICPC，就是一种典型的竞技编程。当时我们使用的编程语言还是 Turbo Pascal，比赛时间是三个小时，要解决四道题。那时候只要程序能输出正确的结果就行了，根本不太在意代码的实现方式和写得是否优雅。
Turbo Pascal
我家娃在做 LeetCode 的一道算法题时，由于算法不够高效，有两三个测试用例出现了超时。他索性“投机取巧”地加了一个 if 判断，针对那些特定的输入直接返回正确结果。这样做在 LeetCode 上是可行的——前提是你知道测试数据，并能手动处理特殊情况。
但在实际的比赛中，这种做法往往行不通。一方面你无法提前知道测试输入；另一方面题目设计者也会故意防止这种“硬编码逃课”手法，所以比赛更要求通用、稳健的算法方案。这也是竞技编程和普通刷题平台之间的一个重要区别。
有两个测试用例过不了，就用if来作弊。这在比赛中是不知道输入数据的 test cases
作弊能过力扣，但是在比赛中是过不了的。这算法不够快，有两三个测试用例用时太长。
在实际工作中，竞技编程中使用的许多技巧和套路并不常用。工程开发更注重系统设计、代码可读性、协作能力以及对业务的理解。而竞技编程更偏向于解谜式的快速编码，在真实项目中的应用场景相对有限。
不过，对于初学者来说，像 LeetCode（力扣）这样的平台就非常友好。相比 Codeforces 或 Google Kick Start 这类比赛，LeetCode 不需要自己处理输入输出，而是直接提供处理好输入的函数，只需要专注于函数逻辑的实现，非常适合用来学习算法和数据结构。
我在教孩子编程时，首选的就是 LeetCode。虽然对那些在 TopCoder 上驰骋的高手来说可能过于简单，但我认为刷 LeetCode 是一个非常好的学习方式。相比 Scratch 这种图形化编程平台，LeetCode 的挑战更实际；而相比直接开发一个完整软件项目，它的学习曲线更平滑。更重要的是，提交通过（AC）后获得的成就感，也能有效激发学习兴趣。
而像 Codeforces 这样的比赛，解题通常需要先仔细阅读题目、理解题意，再思考合适的算法，最后编写并调试代码，整个过程往往非常耗时。
竞技编程的边际效应递减（虽然和力扣一样都能提高Problem-solving的能力）：
每天10来分钟 带娃刷力扣，每天进步一点点。
娃在刷题
学编程最好的方法就是把敲/抄代码。
带着娃每天刷力扣，有时候他会在iPad上刷。
娃目前坚持171天，刷了105题力扣。看着他进步了。学编程最好的方法就是把代码敲进去。
2025-07-30 05:47:58
从今年开始，我给自己设定了各种打卡目标，每天会把要做的事情记录在 Excel 表格里。这样不仅不容易忘记，也更方便坚持下去。
大约两三个月前，我启动了一个全新的学习计划：每天在 YouTube 上找一个视频来学习。最初是集中在系统设计（System Design）方面，但后来不再局限于某个主题，有时是 C++，有时是 ROS2 或机器人相关内容，还有时候是数学。
这样做有几个好处。一方面，每月花 20 英镑订阅的 YouTube Premium 总算真正用上了；另一方面，也实现了“每天进步一点点”的目标。听说，如果你能每天坚持做一件事情，持续一年，就能超过 95% 的人。一两天看不出什么差别，但日积月累，复利效应就非常惊人。比如每天进步 1%，那么一年后就是 1.01 的 365 次方，结果大约是 37.78。
其实我最早在去年下半年就开始尝试了，但那时还没做到每天都坚持。后来用了 Excel 表格来记录，从两个月前起，才真正稳定下来。
每天都会花了十几二十分钟在油管上找个视频学习一下。
我还把我看过的学习视频分享到这个播放列表上，共同进步。
做个爱学习的好孩子。
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2025-07-30 02:03:52
整个机器学习(最优化)，背后的根本数学原理是下面这个公式: arg_max_{x∈X} F(x)
整个机器学习(最优化)，背后的根本数学原理是下面这个公式:
arg_max_{x∈X} F(x)
它的含义是：在所有可能的输入 x ∈ X 中，找出让目标函数 F(x) 最大的那个 x。这个公式返回的是最优解 x，而不是最大值本身。
这个公式代表【从未来推理出现在的最佳选择】，因为所有的x有哪些，实际上是没办法穷尽的，以及F有哪些，是未来才知道的。代表一种完全信息视角。
这个和“传统”的数学递推公式是反过来的，传统的递推公式是，利用过去的推理未来的，例如斐波那契额数列 
，假设的是F(n-1)和F(n-2)我们已经知道，我们就可以推理F(n)（这也是动态规划算法的核心）。这个是【利用过去的信息推理未来的】。
因此，机器学习/最优化，本质是预测未来。实际上，arg_max 公式，如果用编程语言来表达，非常好理解：
这个思维方式代表的是“从未来反推现在”：F(x) 是未来某种评估函数，我们假设它存在，并试图找到现在该做什么（x）才能让它最大。
def arg_max(X, F):
best_x = None
best_score = float('-inf')
for x in X:
score = F(x)
if score > best_score:
best_score = score
best_x = x
return best_x
但现实中无法直接这么做，是因为：
我们或许可以并行提高搜索效率，比如可以通过多线程同时搜索最优best_x。
参考：来自微博。