20多年前,大舅是个泥巴匠,四处帮人盖房子。农村的房屋很简单,不是大瓦房,就是平房。大舅盖的房子结实、美观,最关键的是省钱,所以找他的人就多。 比如取料,大舅就坐在高高的房顶之上,叫两个徒弟在下面送料。不用电梯,也不用任何耗能的机器,大徒弟从左边抛上去5块砖,小徒弟再从右边抛上去5块砖。 一仰头,就能看见大舅坐在蓝天白云之下,左边接一下,右边接一下,跳舞一样和谐有趣。 小徒弟看得眼..
朋友,从屡次来信看,你的心境近来似乎很不宁静。烦恼究竟是一种暮气,是一种病态,你还是一个青年,就这样颓唐沮丧,我实在替你担忧。 一般人欢喜谈玄。你说烦恼,他便从哲学辞典里拖出厌世主义悲观哲学等等堂哉皇哉的字样来叙你的病由。我不知道你感觉如何? 我自己从前仿佛也尝过烦恼的况味,我只觉得忧来无方,不但人莫知之,连我自己也莫名其妙,哪里有..
操控你的大脑 世界上肯定存在让人上瘾的代码。拉姆塞布朗的公司就是建立在这一信条上的。公司的网站宣称,他们运用神经科学理论,结合人工智能,用多巴胺让你的App令人上瘾。 布朗毕业于南加州大学,于2015年年底拿到神经生物学博士学位,他的合伙人达尔顿康布斯则是一名神经经济学博士。 他们提供的&ldq..
很少面对一棵树,只是会经常从它们的身边走过。就像两个相识不相识的路人,相遇了,点点头,或者只是相互对望一下,然后离开。然而认真地面对一棵树,却一下子感觉到了它丰富的内容,并一下一下地走进了它的内心。 那只是一棵普通的树,和其他所有的树一样,它也是在岁月中长出一树叶子,再把一树的叶子落下去,下一年继续长出一树的叶子。在外人看来,它和其他的树没有区别,但当面对它的时候,就会发现那真的是一棵与众不同..
待人接物,亲诚不薄,是为厚道。 三十多年前,乘火车返校。硬座。对面是一位五十多岁的长者,木讷少言。他在新疆兵团某农场工作,春节过后,错过交通拥挤高峰,回湖北老家探亲。我不停地尋问新疆的风土人情、农场工作甚至他的家庭生活。他开始并不愿多言,后来见我并无他意,只是求知欲使然,便乐得回答。他不买车上的饭,只吃自带的馕就着热水。他每次上厕所时,都反复叮嘱我帮他盯着行李。快到..
回想起20岁时的我,以及现在因为工作关系,经常接触到许多优秀的大学生与上班族,我发现他们跟我当年都有个共同点非常汲汲营营去做该做的事。 例如,选一个有出路的科系、勤跑社团活动、争取各种实习机会、当交换学生、出国游学,甚至参加公益活动等。而上班族为了广结人脉,积极参加各种活动,每个碰到我的人都跟我要名片,我也会给他们。之后他们..
不久前到法国时,请一位久未谋面的朋友茱莉在某大饭店用餐,牛排、面包都剩下不少。茱莉说:太可惜了,我要打包回去给一个游民朋友。 当然没问题。但在时尚界工作的茱莉,哪来的游民朋友呢? 她叹口气说:唉,我的大學同学啦,他本来也是艺术工作者,在一次失恋后,愤而烧掉自己的房子,也不肯再工作,更不肯去领社会救助,现在住在一个地下道里。只靠着我们这些还没放弃他的朋友帮他送饭吃。他看到这些..
他和她是恩爱夫妻。 他是山西人,喜欢吃面,一日无面便不欢畅。于是,从他们结婚的第一天开始,她就每天都煮面给他吃。她对他说,她要给他煮一辈子的面。不喜欢吃面的她,为了他也开始吃面。因为她爱他,所以连他的习惯也一起来爱。 是夫妻就避免不了相互争吵,他们也不例外。吵不过她,他就倒在床上生闷气,不理她。但只要她说,你起来吧,我去煮碗面给你吃。于是,她下地去厨房为他和面、擀面、煮面。面还没煮熟呢,..
翻一下你的手机通讯录、微信、邮箱、陌陌,数一下你现在有多少联系人?人类学家罗宾邓巴曾经根据猿猴的智力推算人类社交能力的上限,能稳定维持的关系不会超过150人,这就是著名的邓巴数字。可是今天,超出这个数字的大有人在。 现实中的人际关系超出了人脑所能处理的极限,不得不依靠网络手段进行维系。毫无疑问,它最终会变得像所有虚拟关系一样,轻飘飘的,无质量可言。就..
2012年9月,我步入高三,像很多同龄人一样选择了走读,我在学校附近的一个小区一楼租了两间房。走读的生活并没有想象中的快乐随意,每天学校、出租屋两点一线。夜里,小区过早陷入黑暗,一个人回到位于一楼的住处,打水、洗漱、关门,回到卧室学习。我的卧室一墙之外就是小区的道路,夜里极其安静。每次,道路上传来停车关车门的声音,都会看到一个男人走出来。 那天,午睡醒来的我借着门外洒进来的阳光扎了头发,正准备..
人的成长过程中,最令人感到恐怖的,莫过于叛逆期这个阶段。 叛逆期的第一个受伤者通常是孩子的母亲,我记得那是十岁时的某个早晨,母亲像往常一样轻轻拉开房门,撩开蚊帐,在我耳边轻吻了一下,然后小声说:该起床了!我给你煮了鸡蛋羹。 那天,我没像往常那样忍住,而是借着新鲜的起床气,一阵闹腾,并最终把母亲做好的鸡蛋羹成功打翻在地。这件事令母亲伤..
最近我在周其仁老师的文章里看到一个案例。 纽约每年有2。5万起违法改建出租的案子,这都是火灾隐患啊,但是量太大了,市政府处理不过来。 后来解决这个难题的,是5个年轻人的精干团队,就是用大数据的辦法,把纽约所有大楼和行政部门的数据打通,排出一个灾难发生概率的序列,然后集中处理最前面5%的案子。 结果大幅减少了纽约火灾,也减少了消防人员伤亡。 这个案例特别有启发性。不是因为什么大..