2015年12月19日 星期六

岸見一郎、古賀史健 - 被討厭的勇氣

去年對弗洛依德的心理學做了一些學習,對人類心理各個層面有了許多認識。對於學習到這多知識的自己,個人也感覺十分滿意。但是看完了本書,才知道原來還有完全不同的學說,從另一個角度來探討心理學。在這個弗洛依德學術理論大行其道的世代,原來有個阿德勒心理學一直存在日常生活之中。比起弗氏有條理、推理分明的系統化學問,阿德勒心理學的學問實際得讓他的單純很不單純。簡直就要顛覆另一個學派。作者透過書本裡,哲學家與年輕人的對話將其介紹給大家。

阿德勒心理學又稱為個體心理學。認為心理學必須從完整的個人來思考。比起弗氏的「因果」關係,個體心理學更注重個體「當下」的情況,與個體「接下來」要做出的作為。

這點令人十分興奮。因為比起弗氏的理論分析,個體心理學顯得動態許多。令人忍不住想看看以個體心理學為出發點對世界做出的回應,究竟能得到什麼回應。在我個人的觀察裡,弗氏心理學比較常用來「收捨殘局」,而個體心理學更能「開創未來」。

然而,要理解阿德勒的心理學有其困難。或許是弗氏的理論大行其道,亦或是人們遭受「人生的謊言」誤導多時,許多阿德勒心理學的理念雖然有理道理,卻又看起來十分荒誕。就算讀者被說服了,卻仍然需要時經驗經驗去實踐。甚至,讀完全書的在下仍對其有於疑慮。

疑慮的部份,恐怕只有在生活中不斷學習、執行了。或許真入作者所言,人們要花自己年齡的一半的時間才能將阿德勒心理學融會貫通。

這本書讓在下想起初次讀到《柏拉圖理想國》的感覺。又或者,像是讀《論語》。以對話的方式書寫理論。有點像小說。很有意思。相信能讓更多人接受、嘗試這門學派。

2015年12月1日 星期二

森川亮 - 簡單思考

「管理」這門學問算是年輕的學科。透過科學的方法,將原先抽象的部份轉換成具體的知識。然而,從抽象轉換成具體時,總是免不了會「失真」。這些失真的部份,往往會變成「某人適合管理,某人不適合管理」等等的推測。可是這種推測並不科學,科學就是要找到什麼人適合?怎樣做才會變成適合的人?這就是為什麼管理這門學科還保有很大研究空間的原因。也因為「管理」還很年輕的關係, 一些以往建立的觀念還沒有足夠的根基,很容易會有被突破的時候。

《簡單思考》就是對「應用管理學」裡面的許多概念進行挑戰。

作者森川亮是知名手機應用程式LINE製造商的CEO,帶領公司取得成功。而在那之前,他也曾在日本電視台與SONY工作過,並經過大公司的陶冶。甚至他也為了把工作做好,進修取得MBA的學位。在下想講的是,這位寫出一本挑戰管理學概念的書的作者,可不是名不見經傳、毫無實績的名嘴評論家,亦不是對管理一知半解,只是碰巧運氣不錯的田僑仔;而是一位在管理的第一線上工作並不斷取得豐厚成果,並且曾經在不同角度下(管理者與被管理者)從學理上與實務上不斷學習的正牌管理大師。

這位大師要你思考事物的本質,並且從本質上決定你的管理方針。要我們自問,在管理學蓬勃發展的今日,我們是否一不小心就為了管理而管理?

作者的管理學中,「不規劃願景」、「不需要計劃」、「不必共享資訊」、「不必提高士氣」...。作者的經營學中,「不必競爭」、「不必追求差異化」、「不以創新為目的」...。許許多多都與現在主流的理論有所違背。作者對這些理論也都有自己充分的理由。在下對這位受到大企業與MBA薰陶卻仍能勇於突破的人感到佩服萬分。

《簡單思考》這本書就是教大家如何將過多的管理去掉,只保留對本質最有益的部份。或許,在未來多變的環境裡面,會有愈來愈多的機會使用本書的理論。

詳細的內容還是請大家去買書來看吧。其實在下認為作者的觀念需要反覆翻看、細細品味,才能融入實務的應用。想要達到這個情境,還是準備一本放在書架上吧。

2015年10月2日 星期五

Forever (不死法醫)

今年寫的心得變得比較少。雖然主因是工作愈來愈忙的關係,但也不表示在下沒有花時間去看一些懸疑作品。因此,既然時間都花下去了,就算是幫本blog增加篇幅也該對所花掉的時間做點解釋吧。

《Forever》是一部美國的影集。故事描述一個洞察力驚人的法醫協助女警官探案的過程。這個法醫本身是很聰明,不過他能有如此驚人的能力,其實是因為另一個更驚人的理由--他是個活了數百年的不死之人。

在他「經年累月」的學習下,他對事物的洞察超乎常人。加上那不會掛掉的身軀--嚴格來說是會掛掉,但會不斷的復活--無論再難破解的謎團都能被他突破盲點。

主角屬於福爾摩斯型的天才偵探。其實看他英國紳士式的打扮,就不難看出他是以福氏為學習的對象。有點令在下驚訝的是...即使美國的成就高出英國許多,美國人在戲劇上似乎還是蠻吃英國紳士貴族風那一套的。

女主角雖然不若主角般的神通。但也是非常聰明的角色。拔掉近乎奇蹟的洞察力下,她總能利用有限的資源做出最佳判斷。其個性也魅力十足。和主角組成非常棒的故事搭檔。

在下起先只是稍作嘗試的收看,沒想到就被故事吸引住了。除了懸疑的主線外,作者利用不死之人的角度來訴說人性、人生,也是非常有意思的部份。

李明黎 - 第一次買股票就上手

非常棒的入門工具書。作者非常勤勞的經常更新內容,使得文中的資訊不至於落伍。即使是今年剛修定的相關證所稅法案也在書中有所描述。確實符合其「十年不敗投資入門寶典」的口號。

這本書的目標也很明確,就是教基本的股票投資方式,讓毫無經驗的人(如在下我) 能夠快速的掌握入門的方法。也很貼心的回答許多投資新手最常問的問題。讓投資人不至於一進場就被殺的片甲不留卻又不知道該如何是好。

雖然作者不打算教些投機取巧的小技倆。不過,可能尤於篇幅不長的關係,多少還是透露了一些常用的、穩扎穩打的手法。不無小補。

會看這種書,大概也就預言在下也要進場廝殺一番。其實自己也想了很久,但由於資金不足,而且討厭投機,因此沒有行動。不過隨著年齡增長,愈見投資的必要。即然在資本主義的環境下,也就更該讓資金好好的去活動一下吧。

當然不是一看完書就投入作戰。還是得要多做研究。只是這一研究,不知又何時才會進場了XD

2015年10月1日 星期四

Netty in Action

最近接觸到了Netty才知道原來有所謂的NIO的需求。雖然知道有NIO,但其實一直不知道它的內容是什麼,又用在什麼地方。好奇心不足,看來是在下非常嚴重的缺點。不過我也自行研究了人臉辨識的技術,比如像OpenIMAJ等,所以有興趣的東西,在下還是能主動去研究的吧?

言歸正傳。Netty是實作NIO的框架,這表示它不只是提供NIO的API,而是把它包成一個比較完整的介面,把輸出/入過程中繁瑣的部份做掉,只開放需要開發人員實作的部份,以專注於應用的實作,大幅度減輕了開發所需的時間。

Netty的框架很先進。連Google的SPDY也很早就支援。因為在下也剛接觸的關係,實際的使用還不熟練,卻感覺得到這個框架的生命力,令人忍不住躍躍欲試。

不過Netty也發展了好多個年頭了。現在才接觸到,個人覺得有點跟不上時代...實在是實務上沒有用過。有時,沒有需求的話就很難接觸到。推薦我Netty的朋友說了,台灣似乎比較少用NIO,畢盡交易量少,感受不到NIO的優點,對岸用的倒是很多。就先接受這個理由吧。

2015年7月11日 星期六

艾瑞克.萊斯 - 精實創業

創業的風潮大概從2000年後在台灣就愈燒愈烈,其根源可能早在1980年就已經在美國生根。在經過多年血淋淋的實驗經驗後,作者對其創業時的所見尋找出一套理論,那就是精實創業。

作者深受Toyota精實製造理論的影響。或是作者認為精實製造的理論與他的發現十分貼近,因此將許多精實製造的理論套用過來,將精實創業的理論變得有形、更有依據。

作者認為初創事業的成功關鍵不是在創意上,而在於是否用適當的方式進行管理,認為這是一個管理的命題。而這個命題的解答就是他推動的精實創業。

精實創業是有效減少浪費,快速反應現況的行為。創業者必須負起責任,反應現況的週期愈短愈好。反應的愈快,效果愈好,愈能減少資源的浪費。尤其資源對新創事業來說是非常珍貴的東西。

以上述重點為基礎,作者提了一些想法,在初創事業的各個挑戰裡,為讀者做出建議。內容還搭配了大量的案例,用以說明其想法的實務性。

總得來說,jackmis學到許多新的概念。比如新創產業的重點不在創意上而在管理上,就是一個極為務實的重點。好比《從0到1》裡面提到,新創事業的目標是永續經營。所以你的點子要好到能永續經營才行。這一定得搭配管理。因此兩本書的論調是一致的。

不過本書不知道是翻譯的問題還是原作的文筆問題,感覺許多地方都不太通順,讀起來總有卡卡的感覺,許多時候只好自己腦補。但是還是能抓住全書所要講解的精神就是...


2015年6月28日 星期日

彼得.提爾 - 從0到1

本書由PayPal創辨人之一的彼得.提爾所撰。令人意外的是,一位IT界的創業家,竟然是法律學院畢業,並且在校園授課。能者多勞呀。或許也因為這層關係,我們才能從這位第一線的創業者身上學習。中國的創業者馬雲也曾經在學校教過書,現在也經常發表一些創業的看法。相同也是相似的理由吧。

《從0到1》。講的是創業。先從創業的重要性講起,然後是創業的辨法、經驗與注意事項。作者由最概念式的方式切入,再具體的對創業的各項活動進行分析。光是分析還不夠,還把實際的例子放到書本裡,對真實發生的創業故事做解析,把創業與社會相關的部份融合討論。變成一本更貼近真實世界的作品,以一本解說創業的書來說文中的描述還算中性,至少不是在「唸肖話」。許多在其他書籍與網路文章中提到的那些新創產業打高空的概念在這本書裡面都用更具體的方式做了解釋。個人覺得可以不用花時間去看那些有的沒的了。

裡面的內容字字珠璣,而且篇幅不長,我也不打算多寫。會唸這本書。老實說是因為李開復先生在自己的po文中提到本書。這麼一個超級推銷員幫做行銷,提爾先生也可以脫帽致敬了。有興趣的朋友可以買一本來看。畢盡定價不高。來刺激一下經濟吧。

2015年2月13日 星期五

S. J. Watson - 別相信任何人(Before I go to sleep)

這部作品剛推出的時候我就注意到了。原本想要把小說買下拜讀,卻又因為有一陣子讀到的歐美推理小說內容不夠有趣,因此就打消了念頭。沒想到本作在短短的一、兩年內就授權出去,拍成電影。速度之驚人,想必內容一定出乎意料外的吸引人。從原作小說的介紹來看,本作中的女主角患有特殊的遺忘症,她每天睡醒起來記憶都會重置,回到中學或是大學的時期。接著,有一天她醒來,他看到自己錄給自己的影片,要他別相信那位每天從他身旁醒來的枕邊人。

為了恢復記憶,並找出自己受傷失憶的原因,女主角只好扮起本作的偵探,抽絲剝繭一番。然而,一位患有疾病的偵探要怎麼做到呢?這種懸疑作品有點像艾勒里.昆恩的哲瑞.雷恩。哲瑞雷恩要面對的是自己的聽障與眼疾。而本作的女主角就是面對自己的記憶力障礙。這實在讓人感到興奮。如果你的記憶有障礙,那你要怎麼進行調查?畢盡探案需要時間,罪犯總是深藏不露。

我看的是電影。可以感覺到本作作者細心的設計,但是從電影的表現卻不怎樣,總覺得是導演功力不夠,大部份可以發揮的橋段都變得平坦,一部不錯的懸疑作品被拍得有些普通。

電影的表現不夠突出,但是小說使用的題裁很有意思。不敢說具有高原創性,畢盡用記憶作文章的作品也很多。

2015年1月31日 星期六

森博嗣 - 全都成為F

前陣子看了《為了N》,然後又是《全都成為F》。兩部作品都用上了字母,不知道是不是繼艾勒里.昆恩後,新的字母時代來臨了。

本作的懸疑故事走本格路線,許多用心的詭計讓這部作品變得增色不少。要說缺點的話,就是因為故事太過本格走向,所以故事描述起來總覺得有些卡卡的,讓人感覺有點不太舒服。除了詭計外,本作另一個成功的部份是主要角色的設定。如果沒有好的角色演出,再棒的故事也是枉然。對吧?

本作的偵探--犀川教授--屬天才型,只要一兩個線索就能往真相大步邁進。第二主角--西之園--是華生的角色,劇情的安排上,大多時候還是以擔任輔助偵探的任務。故事中埋入的第三個主角--真賀田博士--則是反派人物,設定上是天才型的犯罪者。

前面提到兩位天才般的主角。但這不是在下認為角色設定成功的原因。縱使設定了一百個天才也不能算是成功的角色設定。這裡所謂的成功,還是這三位角色的互動。喜歡思考的犀川,聰明又崇拜主角的西之園,以及喜歡「純綷的思考」的真賀田博士。個人最感興趣的是兩位天才的互動與思考模式。接近哲學,超然的思維模式讓人忍不住深入思考。

2015年1月27日 星期二

IoT Study

定義

英文維基百科
物聯網用來形容在網路的基硬設施上,各個獨立、可識別的計算機設備交互連結的應用。一般來說,物聯網預期提供額外的連線能力給設備、系統與服務,不只是提供機器間的溝通,更包含了多樣化的通訊協議、域與應用。這些交互連結的嵌入式設備(包含智慧特性)預期是自動的,以提供進階的應用
 
WhatIs.com
物聯網講述的是物體、動物或人們提供了獨特的識別方式,並直接具有相互傳送資訊,無需人對人、人對機器的介入物聯網是發展自無線網路、微機電系統(MEMS)與網路
  
架構與特點

中文維基百科
物聯網系統很可能是一個事件驅動的架構,由下而上進行構建,並囊括各種子系統。物聯網上的訊息應該是能夠自我解釋的,順應一些標準,同時也能夠演化那種標準

英文維基百科
物聯網的架構可能要具有協助物體之間交互運作的能力,並開允許其他更複雜的結構進駐,比如分散式系統與分散式應用的開發。現階段,物聯網著重在記錄即時資料的解決方案,諸如Jasper、Xively等,提供了基礎的工作能力,讓許多物體能交互運作。未來的開發方向可能往軟體開發環境發展,以便製作軟體來與這些物體的硬體使用。

碁峰
組成一個完整的物聯網體系通常具備三種不同的工作內容:第一是「全面感知」:透過RFID、感測器、二維條碼等感測元件針對特定的場景進行資料收集或者是監控的動作;第二是「可靠傳輸」:透過各種網路技術,將感知元件上所獲得的資料,傳遞至特定的人、事或物上;最後則是「智能處理」:透過有效的分析及處理,使得雜亂無章的資料形成有用的資訊,作為有效率的應用。

應用模式

英文維基百科
  • 環境監控(Environmental Monitoring)
    除了傳統用來監控溼度、室內氣溫並調整空調外,更加上了棲襲地的野生動物移動偵測。也包括了地震的通知系統。
    農地、溫室自動管控
    核災監控(人無法執行的事)
  • 公共建設管理(Infrastructure Management)
    協助橋、鐵路的管理。讓維修、維護更有效率。
  • 生產、製造;工業應用(Manufacturing, Industrial Applications)
    控管生產的流程,讓生產更有效率,設備的維護也更有效率、省錢。
    以智慧電網(Smart Grid)為例,生產電力將更符合使用量,更有效率、省成本的供電。
  • 能源管理(Energy Management)
    讓能源更有效率的被使用。
  • 醫療照護系統(Medical and Healthcare Systems
    遠端醫療監控。急救通知系統。收集血壓、心跳。遠端啟動心跳起博器。
  • 智慧建築與自動化家庭(Building and Home Automation)
    監控居家設備。
    智慧家庭 - 結合行動裝置app搖控家庭設備、安全監控。
  • 交通系統(Transport Systems)
    調整車箱溫度、溼度
    路況掌握、安排路線、紅綠燈時間動態調整
    廣告公司追蹤並在適當時機播放廣告(比如偵測出車箱內乘客大多的喜好,即時播放他們想看的廣告)
  • 大規模部署(Large Scale Deployments)
    智慧城市

用IFTTT (If This Then That)的思考模式來找到應用
 
安全性
 
Altera
  • Authentication -  verifying who you are,  the basis for allowing access to a device, and it depends on signatures and keys
  • Data secrecy - 
  • Data Integrity - your data is accurate and stable over time. It requires trusted platforms and solid encryption
  • Device Availability
Security topic:
  • DOS attack
  • Knowing the complexity of vulnerbilities
  • Vulnerability management - patches, log, administration
  • Identifying, security controls
  • Security analytics capabilities
  • security hardware modular or software componet
  • Rapid demand in bandwidth requirement
WIND - security topic
  • security booting
  • access control
  • device authentication
  • firewalling and IPS
  • updates and patches
Other
  • Privacy
  • Digital Rights Management
實現技術

感測器
各式sensor:camera、溫度計、電表、風向儀、腦波、動作(比如用Kinect)...
MEMS

識別
RFID, URI (uniform resource identifier), IPv6

傳輸
IPv6, Semantic Web, RFID
WIFI XStream
NFC - 近場通訊(英語:Near Field Communication,NFC),又稱近距離無線通訊,是一種短距離的高頻無線通訊技術,允許電子裝置之間進行非接觸式點對點資料傳輸,在十公分(3.9英吋)內交換資料。這個技術由非接觸式射頻識別(RFID)演變而來,由飛利浦半導體(現恩智浦半導體)、諾基亞和索尼共同研製開發,其基礎是RFID及互連技術。近場通訊是一種短距高頻的無線電技術,在13.56MHz頻率運行於20公分距離內。其傳輸速度有106 Kbit/秒、212 Kbit/秒或者424 Kbit/秒三種。目前近場通訊已通過成為ISO/IEC IS 18092國際標準、EMCA-340標準與ETSI TS 102 190標準。NFC採用主動和被動兩種讀取模式。
iBeacon - 蘋果公司稱為「一種可以檢測到附近IOS7設備出現的一種新的低功耗、低成本信號傳送器」的一套室內定位系統的商標。這種技術可以使一個智慧型手機或其他裝置在一個iBeacon基站的感應範圍內能夠執行相應的命令。iBeacon技術通過低功耗藍芽(BLE)實現。
ZigBee - 是一種低速短距離傳輸的無線網路協定,底層是採用 IEEE 802.15.4 標準規範的媒體存取層與實體層。主要特色有低速、低耗電、低成本、支援大量網路節點、支援多種網路拓撲、低複雜度、快速、可靠、安全。

分析
Cloud computing, Data mining

儲存
Big data


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