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  1. 2023年11月25日 · 讓大腦重新開機:在這 4 種焦慮超載困境下,我的心智重啟策略. 作者: Esor Huang 11月 25, 2023. 當我們的電腦使用了遇到問題時,有時僅需重啟即可解決。. 同樣地,我們的大腦和自身行為模式也可能需要類似的「重新開機」。. 雖然大多數人(包括我 ...

  2. 2017年9月3日 · 來自 TIME 的快樂科學秘密:投入時間當下. 作者: Esor Huang 9月 03, 2017. 閱讀到 TIME 的一篇文章:「 6 Secrets to a Happier Life 」(快樂生活的六個秘密),這篇文章來自於 TIME 2016 年年初出版的一本專刊「 快樂的科學 」。. 其實讀完後會發現從頭到尾「只有 ...

  3. 2017年1月14日 · 陽光的冒險故事,是透過外在成就實現自我成長,就像英雄找到神器打敗魔王。 而陰暗的恐怖故事,則是在象徵心牢的建築、時空、夢境中被罪惡追趕,英雄也會變狗熊,直到他(她)能推理真實而醜惡的潛意識自我,解開內心的謎題,才能衝破心牢。 由台灣赤燭團隊發開的「返校」,就是這樣一款關於自我內在旅程的國產恐怖、推理與解謎遊戲,遊戲中透過以台灣 60 年代戒嚴時期為背景的架空校園,完美結合白色恐怖、民俗禁忌、社會議題、家庭問題等外在恐怖支線,讓玩家跟著主角 潛入自我意識的最恐怖深處 ,演繹出一齣精采且充滿思辯的青春變奏曲。 關於「返校」這款遊戲在歷史背景、台灣文化上獨一無二的設定,我在之前試玩版的評論就有著墨,想了解這部分的朋友可參考前一篇評論: 返校:難得的台灣60年代校園恐怖遊戲! 試玩下載中 。

  4. 2019年4月7日 · 我的方法是,在 Evernote 上為真正的任務建立一則「任務筆記」,在任務筆記中詳細拆解任務的目標、行動清單,然後把任務需要的相關碎片,例如郵件,也整合到同一則任務筆記中。 假如我有一個「設計封面」的任務,那麼我就會先建立這一則任務筆記(在 Evernote ),接著我跟設計者溝通封面的某封郵件內容、設計過程的重要封面版本圖檔,我都會整合到同一則任務筆記中,或者把那則資料筆記連結到這個任務筆記中。 如果有相關的檔案,因為我的檔案都存在 Google 雲端硬碟,我會把雲端硬碟的檔案直接連結到 Evernote 任務筆記我需要那個檔案的位置。 一則 Evernote 任務筆記,就是我管理這個任務所有相關資料的中心。

  5. 2016年6月9日 · 我們討論到的第一個關鍵點是,「寫寫心得」跟「每天要寫一篇部落格文章」是兩個很不相同的任務。 「寫寫心得」這樣的想法缺乏一個明確的目標性,完成後也沒有明確的成果可以回饋。 但是「每天寫一篇部落格文章」,對我來說有一個很明確的目標,就是讓部落格持續累積內容,讓 電腦玩物 成為中文世界最優質的數位工作網站。 也讓我每一天起碼思考一個新方法、用通一種新工具,最終可以對數位工作愈來愈熟練掌握。 而且他的成果也顯而易見,並且立即有回饋,那就是發表到部落格中,看到讀者的留言、看到瀏覽與分享的次數。 所以「有一個明確目標,可以獲得成就感的立即回饋」,讓我主動去做這件困難的事情。 更深一層去想,「有一個明確目標,獲得成就感的立即回饋」,卻不是一開始就出現在這件困難任務上的, 而是我將其加上去的 。

  6. 2017年8月13日 · Nicky Case 的熱情與設計手法被世界看見,所以他的開源作品也常常被翻譯成多國語言版本,其他也有台灣翻譯者將其製作成中文翻譯版,「信任的演化」就是其中之一。 這個遊戲從流行的「賽局理論」開始,先測試你和電腦的「忠誠與欺騙」賽局會造成什麼利益轉移結果,接著讓你模擬「選擇策略」可能造成的賽局轉變,最後擴大到整個社會的模型中, 怎麼樣的信任策略可以帶來社會正向的發展 。 這個遊戲巧妙之處在於,他透過讓你可以實際操控變數的自動運算模型,提醒我們:完全忠誠的老好人不一定有好下場,但完全欺騙的惡意也會毀壞自身,反而是抱著一點功利思考的選擇,讓群體可以朝向正面發展。 2. 我們變成我們所關注的東西.

  7. 2009年5月3日 · 我初步測試了一下噗浪官方的搜尋功能,感覺它的搜索能力是頗為強大的。 我利用幾個新聞熱門關鍵字下去找(例如流感、小曹、王建民、痞子英雄等等),馬上就出現了噗浪上針對相關事件的討論串,除了可以支援中文關鍵字的搜尋外, 也可以 找出最新的訊息 ,一分鐘前我發佈的訊息,馬上就能用內容關鍵字找出來! 看起來搜索的廣度、深度和準確度都有一定的水準。 更重要的是,我非常喜歡可以 「儲存訂閱關鍵字」 這個功能, 有了這個功能後,把自己常用的、關注的關鍵字儲存起來,這樣你就可以隨時追蹤這個主題的訊息流了! 我舉一個最實際的例子,為了查看到底噗浪什麼時候新增了這個「訊息內容搜尋」功能,以及噗友們使用的反應,我就利用這個官方搜尋功能來查詢「搜尋」這個關鍵字,馬上就看到一大堆即時的用戶使用反應了:

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