&p&自由度高，现在一般被指作开放世界，探索空间大，在沙盒世界中随意浪等概念，比如《我的世界》《上古卷轴》《荒野之息》等。&/p&&p&但如果细究，其实&b&玩家可选择的内容多&/b&也是自由度高的一种体现，这样想的话，满足自由度高的游戏种类就多了起来，比如roguelike，比如DBG卡牌。&/p&&p&看题主举例的GTA和我的世界，估计想要的是前者这种大制作，但我真心推荐一些麻雀虽小，啥玩意都有的游戏，这些游戏一样是自由度很高的。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-6ae802fd770_b.jpg& data-rawwidth=&1125& data-rawheight=&2436& data-size=&normal& data-default-watermark-src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-6da0db27ebfe8ff72271bdccb8353670_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1125& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-6ae802fd770_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-11b0bbd5cd_b.jpg& data-rawwidth=&1125& data-rawheight=&2436& data-size=&normal& data-default-watermark-src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-6fbc7b7d1fc77f3514098a_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1125& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-11b0bbd5cd_r.jpg&&&/figure&&p&这些游戏对我个人来说都是通宵良药23333&/p&
自由度高，现在一般被指作开放世界，探索空间大，在沙盒世界中随意浪等概念，比如《我的世界》《上古卷轴》《荒野之息》等。但如果细究，其实玩家可选择的内容多也是自由度高的一种体现，这样想的话，满足自由度高的游戏种类就多了起来，比如roguelike，比…
&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-baafd56aba804ac5b55dbcb_b.jpg& data-rawwidth=&485& data-rawheight=&683& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&485& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-baafd56aba804ac5b55dbcb_r.jpg&&&/figure&&p&&b&箱中吏&/b&&/p&
&p&京城有一位李生，他一人独居，每日以玩电脑为乐。&/p&
&p&有一天，李生外出遇雨，返回取伞，听到卧室里传出喁喁的声音，像是蚊虫飞过一样细密。李生非常奇怪，打开门以后，声音就消失了。这样的事情重复了几次，请基督堂的牧师来做法事也不能去除。李生心中十分忧虑，郁郁不得舒展，病倒在床。&/p&
&p&李生的朋友柳子明来探望他，听说了这件怪事。柳子明说，君子只要行事没有愧疚，又有什么好怕的呢？他让李生躲去别的房间，自己藏在窗帘后面。很快又有喁喁的声音传来，柳子明一下子跳出来，大声呵斥，看到一个影子从风扇口钻进了电脑机箱。&/p&
&p&柳子明取来工具，把机箱打开，发现在硬盘和网卡之间坐着一个小人。小人身高只有两寸，头上有仙鹤一样的白发，穿着皂色的吏袍，手里拿着一把短剑。小人如常人一样整衽行礼，口吐雅言，自称叫做箱中吏。&/p&
&p&柳子明问它的来历，箱中吏说，古时灶中有王爷，可以记录家中善恶。今人多追求机巧，皆用煤气或电灶台，王爷无处藏身，只好派了小吏在各家的电脑机箱里，履行灶神的职分，这也是没有办法的事。倘若有人访问什么有伤风化的站点，或者说了朝廷避讳的字句，它就会用短剑斩断网线。长此以往，百姓就会向往高尚的风气，得到教化。&/p&
&p&柳子明连忙又请教喁喁怪声。小吏嗤嗤冷笑，说之前李生擅自议论康王之事，论律当斩网线，喁喁正是磨刀的声音。柳子明拿出塘报，说康王已然伏诛。小吏大叫一声，就此消失了。李生的病很快痊愈，家中再也没听到过怪声，只是上网还不是很顺畅。&/p&
&p&听到这件事的人都感叹说：“哎，器物可以化灵，竟然还有这样的事情啊。”&/p&
&p&&b&武大鬼&/b&&/p&
&p&这是我听一位武汉大学友人所叙。&/p&
&p&武汉大学有一个图书馆，据说是张香涛创办，已有一百余年历史。此馆坐落在东湖之滨、狮子山顶，时人都说这里是上好的风水，能汇聚两湖文气。武大的读书人于此馆得益良多，风气蔚然。&/p&
&p&今年到了十二月份，馆内却出了怪事。学子在夜里读书之时，总能隐约听到诵经的声音，可是又听不清念的是什么。起身去找，声音一下子就听不见了。一连数天，十分烦扰，学子们往往无心念书。&/p&
&p&有一个书生想用手机去录，听着听着就昏倒了，醒来后什么都不记得。学生会的干部也去调查，可是无济于事，诵经的声音依旧不去。众人非常不安，都说从来没有过这样的事情啊。&/p&
&p&武大附近住着一位道士，道号叫做宝树。宝树听到这桩怪事，便自告奋勇，带了桃木剑和8个G的做法视频。到了夜里，他在图书馆里循环播放视频，又用桃木剑砸坏了无线路由，学生们只得纷纷离开。宝树又运用高明的符咒，从图书馆的书架之间拘出五个孤魂野鬼。&/p&
&p&孤魂野鬼们跪在地上求饶，宝树问他们为何作怪。为首的鬼怪说道：“上个月天庭下诏，要旌表教首善之邦。武昌郡的太守梦中蒙仙人传授了《敦民和洽观》二十四篇，诵之便有五彩七宝牌坊拔地而起。每诵一次，牌坊就增长一分。若武昌百姓皆诵此咒，牌坊便可达于天庭，与玉帝同辉。于是悍吏四出，教人日夜诵经，随时抽查，以彰教化之本。我等皆是孤魂野鬼，不堪其扰。于是计议在图书馆暂避，不是有心害人。&/p&
&p&宝树又说：“既然如此，那你们为何也要诵咒呢？” 鬼怪道：“人诵此咒，可以驱鬼；鬼诵此咒，可以驱人。”&/p&
&p&宝树大为诧异，说这《敦民和洽观》竟有如此功效，请问二十四篇分别是什么？五鬼一听，未及回答就尖叫着逃散了。果然此后图书馆一直平安无事，再没闹过什么怪事。&/p&
&p&异史氏说：“教化二字，先教而后化，教为用，化为体。倘若不化而教，就是走失了本心，莫说百姓，连鬼怪都避之不及，更遑论牌坊的高低。后来治鄂之人，须要沉思。&/p&
&p&&b&周生柳&/b&&/p&
&p&手机这件器物，已与古时不同。近者名匠频出，各种奇技淫巧皆可行于其上。世人贪恋声色，没有不痴迷沉溺于其中的，甚至有疯癫入魔者，亦非罕见。&/p&
&p&庆丰年间，在南京府有一位周生，年方弱冠，并没有别的什么爱好，只是对手机情有独钟。平日里周生无论用膳、就寝、更衣还是外出行散，手里都要握着手机。走路时垂头不语，醉心刷微博微信和各种夷戏，旁人呼唤，总是听不到。久而久之，他的身体佝偻起来像弯弓一样，依然没有任何后悔。&/p&
&p&有一日，他与家人去紫金山踏春，一路走着，只顾低头刷朋友圈，结果撞到一位老丈。老丈训诫周生道：“人行走在大道之上，应该体悟自然之理。器物本是小道，怎么能如此入迷呢？古时买椟还珠，正是说的你这种人啊。” 周生没有理睬他，继续朝前走。老丈用拐杖顿地，愤怒地说你执迷不悟，早晚要陷入殆境。&/p&
&p&眼看夕阳西下，周生在山中越走越深，他只顾看屏幕，终于迷失了大道的走向。他驼背弓腰，耸肩垂首，端着手机徐徐前行，不知不觉临到一处深潭。周生未曾注意周围地势变化，结果右足踏空，一头栽进深潭，溺死其中。&/p&
&p&周生的家人前来潭边寻找，看到水潭边多了一棵垂柳。树干弯曲如弓，柳枝垂向地下，正是周生平日的形象。柳枝上的每一片叶子，都是方方正正的手机造型。把叶子拿远，就可以听到树干里隐约有哭泣声。老丈说，生有执念，死而化树。昔日楚霸王自刎乌江，化为不屈苍松；三闾大夫投水而亡，化为孤拔青竹，想不到今日还能看到这样的奇景啊。&/p&
&p&这棵垂柳叶子不繁，很容易枯黄，无论浇灌多少肥料都无济于事。家人请教老丈，老丈说周生化树，其心未改，只要在附近加装了无线网络，便可以无忧了。家人照此办理，果然如其所言。&/p&
&p&后来大家都把这棵柳树称为周生柳，游园踏青都会来这里，因为信号很强。但如果同时使用无线网的人多了，垂柳就会不开心，抖动树枝垂下许多吊死鬼，把游人吓走。&/p&
&p&异史氏说：我听说人死后会性情大变，这位周生化为精魄，成了草木之属，仍能保持人的本心，不失为一件趣事。&/p&
&p&&b&新画皮&/b&&/p&
&p&上海有个人叫潘文骢，年纪有二十岁。他平日好赏东瀛影画，日夜观看摩玩，从来不知疲倦。&br&&/p&
&p&中元节过后的一个深夜，忽然有人拍潘文骢的家门，声音急切。潘生连声询问，却没人回答。他把门打开，发现外面站着一个美艳俏丽的女子。女子说她被坏人追赶，迫不得已来求助。潘生想到平日里圣人的教诲，就收留了她。&/p&
&p&女子进屋之后，屡次挑逗，潘生却不为所动，始终待之以礼，并没有任何逾越的举动。即使柳下惠看到这样的情景，都要感叹。&/p&
&p&就这样过了三天。潘生与他的朋友沈生视频通话，结束后忘记关掉摄像头，就出门去了。沈生通过摄像头，看到女子脱下人皮，里面居然是一只面目狰狞的恶鬼。恶鬼拿出笔来，在人皮上勾画，皮上女子变得更加俏丽。&/p&
&p&不料人皮突然开口说话：“你行的都是旧时浅陋的办法，纵然把我画得如明妃、洛神一样美貌，又有什么用呢？”恶鬼很愤怒：“你只是一张薄薄的画皮，有形无质，如果不是我填实其中，驱使行动，你什么也做不了。难道一张画比活人还有用吗？”画皮说未必不是这样。&/p&
&p&于是恶鬼藏匿起来，只留下画皮挂在屏幕上。潘文骢回来后看到这样的景像，异常喜欢，用手指抚摩着画皮，完全沉溺其中，精气渐渐都被吸走。&/p&
&p&幸亏沈生通知了公安局的僧警，及时赶到，将恶鬼和画皮收伏。潘文骢大病了一场，几乎丢掉了性命。后来听说恶鬼被僧警的佛法感化，成了著名的同人大手，信徒很多，一时传为美谈。至于画皮流落到了哪里，就不知道了。&/p&
&p&异史氏说：三代的礼法，未必能行于春秋；秦汉的风气，到明清也看不到了。世情总在变化，如果一味拘泥于古法，就会遭遇挫折。在当下这个时代，人们喜欢二次元胜过三次元，就连鬼怪去害人，都不得不遵从风俗啊。&/p&
&p&&b&潭生&/b&&/p&
&p&济南府有一位潭生，与一位商人偕同进京。两人共乘一车，沿着高速一路向京师疾驰。潭生高谈阔论，臧否国事，即使古之张仪、苏秦再生，也要自叹弗如。然而商人只是喏喏应承，并不热心谈论。&/p&
&p&两人开车开到日落西山，决定歇息一下，打尖住店，次日启程。此时薄雾冥冥，在高速路的前方出现一个服务区。服务区内高楼林立，张灯结彩，绫罗缠在檐角，酒旗悬在门楣，隐隐可以听到丝竹之声。潭生非常高兴，说没想到在荒莽的高速路旁边，还有如此神仙般的去处。商人却拦住他，说我往返京鲁之间许多次，沿途服务区都简陋寒酸，从来没听过有这么一个繁华的所在。君子不入险地，还是继续朝前开罢。&/p&
&p&潭生却不肯听，再三勉强，商人只好和他一起进去。车子一进服务区，立刻有人迎上来，热情异常，两人很快就分散开来，彼此呼喊都听不到声音。&/p&
&p&潭生见到一位端庄女子，衣着华贵，携着他的手走入一处府邸。这府邸的繁华，胜过外面的景致，碧玉砌成的砖墙，玉石串缀的翠帘，地板和家具毫无甲醛味道，架子上陈列着诸国珍宝电器。女子说：“我们这里久没有贵客来往，今日公子上门，实在应该好好侍奉。”&/p&
&p&于是她从帘中叫出一排女子，无不是大眼尖颌，丰胸长腿，几乎是一胞所生，略无差异。所幸每人身上皆有号牌，总算可以分辨。潭生既欣喜又惶恐，连连摆手说非礼勿视。女子抿嘴笑道：“至情而近色，至色而近性。我听说那些真正的圣人，皆是从心所欲，不拘礼法。我这里的姊妹都天真自然，未沾俗气，正要公子教化人伦大道啊。”&/p&
&p&潭生听女子所言，句句都是至理，便选了一位名为“馨绮”者。女子备好了红萝帐、锦香床、鸳鸯枕，又有蓝光倭戏、霸王鞭、缚仙索、龙涎烛等各式器物，无不贴合潭生心意。潭生与馨绮共赴巫山，又试过诸种手段，只觉软红温玉，柔婉动人，交心如两水汇流。神仙登天逍遥之乐，也无非如此了&/p&
&p&到了次日清晨，潭生醒来，发觉自己置身于高速路旁的荒地之上，四周空无一物。商人睡在旁边不远处，车子停在紧急停车带上，双闪连连。&/p&
&p&这时一名高速巡警开车过来，见到两人神色有异，便过来盘问。听完潭生的描述，巡警说此地原本曾规划建起一个服务区，后来废弃了。但这片土地已经有了灵气，一想到自己未能成为服务区，不能超脱荒地之命，长自嗟叹。久而久之，便化作了一只土地妖。这妖并不害人，只是会幻化成一片场所，迷惑过往的客旅。它洞彻人心，刻意逢迎，凡是被迷惑的客旅，必会见到自己最向往的场景，极尽欢愉，诸人皆不同。&/p&
&p&潭生大窘，又问商人见到什么。商人说他见到一座税务所，里面窗明几净，几乎无人排队。他甫一进门，便有一税吏向前，柔声细问所办业务，遂引至相关窗前，国税地税皆在此办理。商人细细询问，柜后税吏和颜悦色，并没有不耐烦的情形，交办所需案牍过所，无不一次讲清，手续既短且快。在正厅门前柱上还高悬一张诏书，上面说朝廷悯实业货殖之苦，除增值、企业所得二税之外一律蠲免，永不加赋。商人离去时，门外看到许多故人被捆绑出去砍头，问了旁人才知都是故吏，刁难商贾事发，依律皆斩。神仙登天逍遥之乐，也无非如此了。再醒来时，商人已身在荒地之间，一如潭生所遇，手边的iPhone6电量还未耗完。&/p&
&p&巡警闻听，叮嘱二人不要说出去，以免世人至此贪慕一时之欢，两人连连称是。&/p&
&p&商人回到京城，把此事具告于我。再看了税务报表，终于郁郁而亡。后来潭生又回去寻访那个服务区，竟不知所踪。&/p&
&p&异史氏这样说：天地有灵，山石皆可成精。如此深悉人心，又幻出诸多至景的灵怪，不知是福还是祸。只是一梦之景，竟比爱丰续航还短吗？&/p&
&p&&b&姚府娃&/b&&/p&
&p&京城有一户姚姓人家，新有弄璋之喜，其乐融融。到了洗三之日，左邻右舍都来致贺，却发现姚府内外，皆贴满了新诞麟儿的图影，尺寸有大有小，惟妙惟肖，一看便出自丹青高手。无论府门厢房厨厕后院，贴得触目满是。&/p&
&p&宾客们都很惊异，问姚家主人究竟是什么缘由。主人亦茫然不知，只知是一夜之间莫名出现，只好请人把图影揭去，唯恐烧之不吉，便收藏在柴房里，以铜钱镇之。&/p&
&p&到了满月之宴，姚府一夜之间又遍布图影，没有一处空白不是糊满的。更有甚者，连邻家的树顶车前，亦贴得到处都是。古人说忽如一夜春风来，千树万树梨花开，正是这样的情景。宾客们纷纷议论，莫不是什么妖物作祟，颇有些惴惴不安。主人连连告罪，吩咐下人一一揭下，藏于床底。&/p&
&p&又过了月余，图影非但未加收敛，反而愈演愈烈。京城诸坊的居民，举头迈步，无处不满贴姚家公子形貌。固然是笔法精妙，一颦一笑描摹极得神韵，只是太多，烦不胜烦。居民受其荼毒，没有不愤恨的。姚府只得以银钱安抚街坊，收回图影。然而次日图影又满布街巷，揭不胜揭。柴房里积满了画像，之间连针都不容插入。&/p&
&p&宾客中有一位叫柳子明的人，有侠义之风，慨然说姚公于我有知遇之恩，如今难道不是到了报答的时候吗？他与其他几位有胆识的朋友伏于墙下，屏息凝气。三更之后，果然见到两个黑影自房中窜出，手持一叠图影四处乱贴。他发一声喊，四面举灯，把黑影团团围住，却发现是姚府娃娃的父母。&/p&
&p&这对夫妻双目赤红，鼻息粗重，见人并不惊惧，尚可谈笑自如。只是稍有松懈，便要冲出去贴图影。柳子明拍手道：“噫！这定然是邪魅上身，非请城西崔道长不可。” &/p&
&p&主人家慌忙去请。崔道长赶到姚府，先验看了两人星座血型，又摆了塔罗细细推算，前后足足有两个时辰。然后道长吩咐取柳树皮绳绑住夫妻，取出手机，给他们看朋友圈与微博。二人一看，口中嗬嗬，便要贴图发送，只是双臂挣扎不开，烦躁不安。过不多时，有黑烟自口鼻涌出，久久不散。&/p&
&p&崔道长拂尘一摆，将手机摔在地上，那黑烟一声尖啸，遁回体内，举座皆惊。崔道长说，这怪乃是叫做秀娃魔，乃是心魔一种。凡是父母得了子女，骤然狂喜，顶门灵台一昧失守，便会为此魔趁虚而入，四处张贴娃娃图影，冲动难抑。”&/p&
&p&崔道长让主人将柴房积攒的图影悉数搬出，曝于正午极阳之下。日光炽热如刀，姚府娃娃的图影经此一晒，纷纷化为灰烬，夫妻俩遂恢复如初。只是心魔难除，每月必然复发一次，须再取小娃图影曝晒厌胜，方可抑制。过了七、八年光景，姚府欲换学区房，变卖了房产远去海淀，夫妻心魔方才根除。&/p&
&p&据说两人后来又为庠序魔所蛊惑，择校如疯，这便不是在下所详知的了。问及柳子明，惟是嗟叹不已。&/p&
&p&异史氏云：父母子女，人伦之大道，急切间心旌动摇，最易为心魔所乘。曾听耆宿老人说，秀娃魔后尚有庠序魔、奥数魔、才艺魔、攀比魔、素质魔、窥日记魔、禁恋魔、催婚魔……林林总总不下百十种名色。世事如此，纵然是释迦再世、老聃复生，也难以澄清人心吧？&/p&
&p&&b&阴阳图&/b&&/p&
&p&这是听我的友人樊少卿说的。&br&&/p&
&p&在他的故乡鹏城，有一位姓丁的编码匠人，技艺炉火纯青，天下的码学门类没有不精熟的。无论什么需求，他都可以瞬息写出适当的程序，客人在车内等待甚至不用熄火，着车可取，可谓神乎其技。大家都把他称为“丁全栈”，久而久之，连本名都不大有人提起了。&br&&/p&
&p&有一天，丁全栈加班到了子时，回家时见到门外站着一位黑袍客人。客人礼数恭谨，说我家国主久闻先生高明，特夤夜来请，有要事相商。丁全栈不能推绝，只好随他离开。两人上了一辆青绿色的汽车，汽车腹部圆大，前灯有无数复眼，发动机的盖上还有触须伸出来。&/p&
&p&汽车把他带到一处城池，城头写着槐荫国三个字。城内人头攒动，热闹非凡，不过行人袍色只有黑色与白色两种。使者把丁全栈引到大殿，国主倒穿了鞋子出来相迎。&/p&
&p&国主对丁全栈说：“周易里的革卦是这样的：大人虎变，小人革面，君子豹变。如今朝廷鼓励创业，岂不正是闻风而动、顺从王命之时吗？先生精研编码，孤粗通经营之道，倘若我们效法刘备孔明、苻坚王猛那样的做法，必能成为互联网的未来。”&/p&
&p&丁全栈平日听得见得太多，并不为所动。主人再三勉强，他才缓缓说道：“在下听说，创业者以民心为上，以流量为要。不知陛下有什么样的良策可以凭恃呢？”&/p&
&p&国主大笑，请他去了一处宫阙，名曰艾蒲殿，殿前满缀艾草、菖蒲、麦穗等草本，想来是取“艾蒲大麦”的吉兆。在殿内机房里，服务器微微放出五彩毫光，四周液氮汇成祥云翻卷，隐有神意，里面供奉的正是槐荫国开发的艾蒲。&/p&
&p&丁全栈操作良久，发现这款艾蒲功能粗陋不堪，运转也不如意，界面有无盐的容貌却没有她的德行，也只有东施可以比拟。可他再详细查看，却发现访问量十分惊人，不禁感叹。&/p&
&p&国主颇为自矜，说孤有一件法宝叫做阴阳图，持之可锁痛点、引流量、纳人心。丁全栈心中疑惑，再一次观觇，发现原来这款艾蒲空有江海那么多的流量，却几乎没有日活之数，留存极低，不由嗤笑起来。&/p&
&p&国主听到，发怒道：“槐荫固然是小邦，但也有创业的诚意。你这竖子不体谅创业者的艰辛，反来嘲弄，可见是个没有上进心的庸人。” 他的呵斥声如雷霆，左右冲出黑白两色卫兵，要来锁拿丁全栈。&/p&
&p&丁全栈惶急躲闪，一下子悚然醒来，发觉自己竟趴伏在公司电脑前，四周灯火通明，同僚皆在加班。次日丁全栈请了假，带着铲子在附近四处寻找，在附近公园的一棵槐树下挖出一个蚁穴。&/p&
&p&蚁穴里有黑白两色蚂蚁，交错杂处。中间有一处土台，上有蚁王，前有一只青色蝈蝈的空壳遗骸。土台旁边还有一处偏殿，里面埋着若干芯片。&/p&
&p&这时黑、白两色的蚂蚁忽然分成千百余队，四散离穴，攀墙附壁，巡游于鹏城各处，只要看到带二维码的告示，便爬上去，靠身体变乱其图形。倘若有人不留意贸然扫描，便会被引诱去安装槐荫国的艾蒲。&/p&
&p&丁全栈啧啧称奇，想必这便是所谓“阴阳图”的法宝吧，难怪可以引到江海一般的流量，只是又有什么用处呢？他将这件事告诉合伙人，希望警醒世人不为所害。合伙人大为兴奋，连夜去找，蚁穴却早已搬空。&/p&
&p&南阳刘子骥，产品经理，听到这件事以后，欣然准备去寻求合作。还未找到，公司便破产了，于是便再没了消息。&/p&
&p&异史氏评曰：上古虎狼以爪牙噬人，中世狐獐以幻术惑人。如今天下大治，机巧百出，就连虫蚁都学会创业之道，以二维码欺诓世人了。&/p&
&p&&b&红线记&/b&&/p&
&p&广州有一位女子姓柳名弦，是柳子明的妹妹，在一家大夷行做华南掌柜。她心思细腻聪慧，如同被冰雪洗过一样，又具备高尚的德行。即使是古代的班大家、平阳公主、卓文君、谢道韫，也不过如此了。&/p&
&p&她在城里独居闺中，每日自得其乐，只是不曾嫁人。为此家中颇有怨言，父母都来劝说，就连七姑八姨等亲戚，也纷纷询问关切，没有一日不以此为谈资的，柳弦并不能阻止。她只得虚以委蛇。渐渐地，向父母问安日益稀疏，省亲的事也少了。&/p&
&p&到了她而立寿宴那一日，忽然接到一封信函。函中斥责她久不结亲云云，语气激烈，不似父母平日敦柔。一个姓陆的道士见到这信函，说此信渗有邪气，非是寻常可比，教她带上工牌、工资卡、学位证、房本等文书，可以镇慑，只是切不可提志趣之事，又送了一个锦囊给她，以备万一。&/p&
&p&柳弦返回家中，见到二老与族中亲属黑压压鏖集在堂屋之中，皆披头乱发，口中呶呶做响。她甫进门，群亲蜂起，各执一根红线与各色本乡男子照片、履历，要来系她的脚踝。红线四飞，状如罗网。&/p&
&p&柳弦忆起陆道士的叮嘱，先祭出学位证，不能匹配者有三、四人，一起羞惭而退；又祭出夷行工牌，再斥退了若干亲友；复又亮出工资卡余额与房本，余者皆震怖不能前，士气为之夺走。眼看大军将退，柳弦又取出移动硬盘，曰：“志趣不投者，难道可以为夫君吗？”&/p&
&p&父母一听，双目赤红：“岂能以这种小事耽误合卺。” 遂口颂口诀：“孤阳不生，孤阴不长，久无婚配，有悖伦常”，复又上前捉她脚踝。于是群亲哄起，红线如潮蛇一样涌来。柳弦别无他法，只得取出锦囊。里面是一个矿泉水瓶，瓶中满盛黑血。泼将过去，红线立断，纷纷化为小蛇朝着远处遁走。&/p&
&p&柳弦循着血迹一路跟去，看到那些小蛇钻进了城隍庙里。柳弦躲在门廊下偷觑，见那些红线合为一尊月老的泥像，伏在地上瑟瑟发抖。城隍训斥道：“世人婚配，皆有命数，自择即可，怎么可以学邪魔惑乱人心，强为牵线？” 月老只是哭泣，却不能答。&/p&
&p&柳弦听得入神，不慎碰响窗棂，两个人一转眼都不见了。柳弦回到城中，将事情具告陆道士。陆道士感叹，世俗更易，人多耽于声色犬猫。月老心中焦虑，又难以揣测年轻人心思，只得附体于父母亲友，学那邪魔的小道去蛊惑，这也实在是没办法的事。&/p&
&p&柳弦又问那血是什么。陆道士说，取一只不曾行过交媾的成年单身狗，不拘品种雌雄，用它的血泼之，即可破月老红线的牵系，只是不易清洗。&/p&
&p&异史氏评曰：阴阳乾坤，固然是天道，但各人自行其事即可。纵然是月老这样的神仙，若不能明悟，也会走上歧路，遭人厌弃啊。&/p&
&p&&b&三观&/b&&br&&/p&
&p&京城南去一百二十里，有大山名曰博山。此山石峰跌宕，林壑纵横。当地山民世居其中，体沐自然，行事谈吐皆谦抑温和，有三代遗风。&/p&
&p&梧桐树高，必有凤凰栖身。庆丰年间，一位龙虎山仙长至此，慨叹博山涵灵蕴气，手机信号也足，遂开立青云观，作为修行之所。山民听闻，惊为神仙一流，香火十分兴旺。没过几年，又有一位终南山仙长至此，立了一座抱虚观。数年后，又有一位蓬莱山仙长前来，筑起守静观。三观隔峰而望，煊煊乎有鼎足之势。&/p&
&p&忽然有一木匠说夜梦神人，得授衡准，以正取直，能量天下万物。他测量青云观大殿，衡准平直，稳稳不动。又去抱虚、守静二观大殿，衡准或左倾或右倾，地基皆不正。众人纷纷感慨，说道者中正，这难道还不明白吗？于是纷纷改信青云观。&/p&
&p&孰料一月之间，又有两个木匠梦见神人，皆持衡准，一云抱虚观殿角正当，余者皆是歪的；一云守静观山门平直，他观必是斜的。&/p&
&p&山民们各自拥护一观，自觉亲眼所见，正斜分明，又不容别人指摘，竟至有怒而互殴者——不复亲亲友友之睦。凡有香客入山，必为山民所围，追问何者歪？何者直？若所答相同，则赞曰三观甚正；若所答抵牾，往往推搡喝骂，斥为三观不正、斜魔歪道所惑云云。&/p&
&p&后来情势越演越炽。山民高举义旗，欲正三观，彼此攻伐隳突。常啸聚百余人，执锹拿镐。一见别家道观，便挖其墙角，刨其山门，敲其廊庑，欲以己观为衡准，正彼之歪观。没有一日不出乱子的，远近乡民都颇苦恼。&/p&
&p&京城有个士子叫徐方良，是个高尚的人，好地理之学。他闻有博山之争，欣然前往，入山勘测片刻，不由大笑三声。山民问其缘故，徐方良道：“三峰远近高低不同，站此峰，则彼观歪；站彼峰，则此观歪。如此臧否三观正斜，并非是仁恕之道啊。” 遂挥毫成诗，题于山壁：“天地有衡准，正能量万物。树倾因山倒，影歪缘人顾。三观不同耳，慎言正斜误。痴人真痴事，莫陷我执怒。”&/p&
&p&山民使人读之，都很气愤：“正斜昭然，不容含混。“我执”一词，乃释家术语，一定是来扰乱道统的吧？” 竟群殴至死。&/p&
&p&异史氏云：哦。&/p&
&p&&b&鬼中介&/b&&/p&
&p&这是我的朋友柳子明说的。带路年间，京师有个房屋牙行的中介，名叫赵一德。这个人擅长话术，三寸长的舌头上能生出莲花来，言语流畅如同顺风行船，同行都称他为伶俐鬼，说恐怕连鬼怪也能被说服买房吧。&/p&
&p&有一次，赵一德带客户去看一套房。送走客户之后，赵一德忽觉困倦，便伏在沙发上小憩。不知多久，他听见有人喊他名字，急忙睁眼，一个缥缈晦暗的身影浮在身前。&/p&
&p&影子态度恭谨，言辞恳切，自称是鬼中介，专为城中厉鬼、怨鬼引荐可以作祟的凶宅。它说和赵公虽是阴阳相隔，毕竟也是同行。今日托梦至此，是有一只新死的恶鬼欲寻一处宅邸藏身。此鬼甚是挑剔，所以恳请赵公略做配合，做成好事，日后彼此亦可照应。&/p&
&p&赵一德既然是牙人，只要业绩高涨，又有什么好忌讳的？便欣然应允。鬼中介大喜，请他藏在沙发底下，约定听到“好做”二字，便可出来。&/p&
&p&过不多时，只听见外面阴风阵阵，鬼中介果然带了一只鬼进来。先是在宅内盘旋数圈，鬼中介殷勤说道：“此宅全屋窗牖向北，厕中厅转，可谓破、伤、散、断、害五败俱全，风水格局大不吉利，易聚阴煞。这样适宜作祟的上好凶宅户型，如今已不多见了，速定不可迟疑啊。” &/p&
&p&恶鬼踌躇道：“我看这里附近交通便利，又有超市影院，附近居民只怕心气平顺，还有什么怨气浓重的楼盘可选？” 鬼中介忽然嗤笑：“西边倒有几处好楼盘，多是金融精英所住，日夜蓄积负能量，龃龉爆棚，纵然是乱葬岗、万人坑也不过如此了，最宜滋养鬼魂。所以鬼价腾贵，比浮云还要高。您一介外地孤魂，作祟未满五载，又有什么凭倚能买到呢？”&/p&
&p&恶鬼听了这话，讪讪有惭色，又问西北亦有可选吗？鬼中介又笑道：“西北墓园林立，亦是上上之选只是城隍才出文告，一应新死之鬼，以死地就近择墓。先生死在东边，西边的墓区房便如晴夜悬月——仰头看看便算了。”&/p&
&p&恶鬼骇得几乎魂魄消散，鬼中介忽然大叫：“好做！好做！” 赵一德立刻从沙发下爬起来，鼻夹菖蒲，与厉鬼彼此见礼。鬼中介道：“我听说有句至理名言，择屋不如择主。阳世的赵先生今日已寻得一位买主，订金已缴。一俟他们搬入，你便可以安心害人，还能有什么可顾虑的？”&/p&
&p&恶鬼还有犹豫，赵一德道：“贤灵呵，人贵自知，鬼怪亦然。如今房价日日新高，正是怨气冲霄之际，愤懑沸鼎之时。从来只有嫌买迟，哪有嫌价高的道理？若不有所决断，还有多少别家鬼要来栖身！”&/p&
&p&听了赵一德一席话，恶鬼终于答应，又来讨要屋主名籍。赵一德打开书包，把买主身份证复印件递了过去。那恶鬼一见生辰八字便怒道：“这个买房人的骨重过了五两，五行只缺一行。满五缺一，不易上身，难道这宅子不该便宜点么？” &/p&
&p&说完它张开大口，样子好似要吞噬生人。鬼中介取出算盘噼啪作响，厉声叫道：“头七之内首烧七成，每年逢清明、中元、寒衣、万圣，都需烧五十亿，三十年烧讫。” 恶鬼惶然缩回去，赔笑想首烧六成，鬼中介却幡然做色：“你若再纠缠，只有更高，这纸钱可是越发不经烧的。” 恶鬼只得悻悻消散，自去给家人托梦烧纸不提。&/p&
&p&赵一德次日醒来，便辞了牙行买卖，专心做个本地仁波切，尤为擅长观望私宅风水、辟邪驱鬼等等。至于是否有鬼中介从中帮衬之功，便不是旁人所能知晓的了。&/p&
&p&异史氏感叹说：阴阳两界，纵然不能交通，经济形势还是可以相互影响。只是房价太高，就连厉鬼入室作祟，都得再三斟酌啊。&/p&
京城有一位李生，他一人独居，每日以玩电脑为乐。
有一天，李生外出遇雨，返回取伞，听到卧室里传出喁喁的声音，像是蚊虫飞过一样细密。李生非常奇怪，打开门以后，声音就消失了。这样的事情重复了几次，请基督堂的牧师来做法事也不能去除。李生心中…
&p&——————————————————————————————&br&根据我多年的经验，可以推断出，家庭影响大。&br&在家里应该有个比较霸道的家长，你反抗它没有好处，不反抗的话自己委屈。&br&久而久之就形成这种自信缺乏的性格。&/p&&p&这个东西其实和实力并没有太大关系，你的根源是你得先追溯历史，&br&找出到底是哪个人第一次让你有这种非常难受的压迫感，不管是你爹也好你老师也好，哪怕他现在60岁了，照样冲上去不由分说抽他几耳光，边抽边骂『叫你他妈的嚣张』。&/p&&p&然后你就不怕了。&br&——————————————————————————————&/p&&p&上面这些带有开玩笑的成分。但思路就是这么个思路。&/p&&p&&br&&/p&&p&重建自信的最好方法，可能没有之一 —— 找到自己『独特的优势』。&br&不一定非得独一无二。这里讲的是一种人生策略。退而求其次的选择。&/p&&p&大部分人是很难在没有参照物的情况下把握自己的高度。很正常。&br&学过牛顿力学，在匀速行驶的船舱里，就算你不断在前进，你也以为自己原地踏步。&br&因为没有参照物。&/p&&p&举例，如果你考试500分，普通班和精英班的划分是480分。&br&这种情况下，你选择进普通班，那么你是拔尖的；&br&进精英班，你是垫底的。&/p&&p&我们都知道，人的性格分为很多种，不可一概而论。&br&理论上讲，没有无用的性格，只有不容易发挥的性格。&br&比如一个人很奸猾，不要脸，也许他意外的很吃得开，&br&一个人很不负责，做事马虎，但凡事无忧无虑反而活了大岁数。这都是存在的。&/p&&p&如果你是一个抗压能力非常差的人，也就是那种遇强则弱，容易发挥失误的人，&br&进入精英班垫底恐怕不是什么好的选择。&br&哪怕你进入了精英班，你最后进步到中游，取得700分，顶尖人物1000分，&br&你还是会有很大无形的压力。而在普通班自信爆棚，超常发挥取得800分，也并非不可能。&br&而有的人在普通班里只能中上，进入精英班有了压力，反而能放手一搏，获得中上。&/p&&p&&br&策略都是可以选择的，关键看你是不是能选到你合适的方法。&/p&&p&抗压能力弱的人，一般比较纤细，敏感，容易感受到比普通人更大的压力。这不一定是劣势。&br&就像一个听诊器，如果你拿来听低音炮能把你震坏了。但是对细小的声音可以敏锐感知。&br&所以一个天生特别敏感的人，非要用扭曲的力量去训练自己，变得脸皮厚，这个只能是不得已而为之的事情。绝非上策。上策是因地制宜，找到最适合你发挥的主场。&/p&&p&人生不是独木桥。我们可以多管齐下，很多时候可以鱼与熊掌兼得。&br&你在不断加强自己胆量的同时，也可以策略上避开不利情况。&/p&&p&&br&比如以你的专业技能，在一家大公司，只能做到混日子，薪水不错。但其他比你厉害的人太多了，给你的压力非常大。而如果换成一家中等公司，周围的同事都不如你，你可以轻松获得比在大公司里多的多的控制力，以及老板的器重，很有可能你最后做出的成绩要比在大公司强得多。&/p&&p&所以问题的关键在于，时刻动脑子，时刻认清你自己。人贵有自知之明。手里的牌烂也不要紧，牌好当然更好，但牌烂有烂的玩法，也许可以胡十三幺呢。牌好一样有脑抽打错的时候。所以一定要找到自信，不要勉强。&/p&&p&很多人认为升级必须靠挑战巨大的困难，这个事情很难说，我觉得不一定是必须的。&br&应该是依人而定。有的人通过虐菜，反而能更快的进步。有的人则是屡败屡败突然胜一次，一下就牛逼了。这些情况都存在。不要纠结于不适合自己的路线。&/p&&p&所以问题又回来了，如何找自信。我前面也说了，自信的根源是什么？——独特优势。&br&你是独特的，你比别人强，那么不需要你做什么事，你就处于优势地位。别人必须来巴结你。&br&所以你必须先找到自己一个独特的优势，至少一个，发狠心去苦练它，练到很强，你立刻可以增加成倍的自信。&/p&&p&&br&天外有天，永远都有人比你更强，你其实不需要保持『最强』，你只需要保持你选择的路线难度不要超过你自己的实力，你就等于是最强了。&/p&&p&所以，在你保证有一个独特优势的情况下，选择一个合适的战场，最后的结果必然是胜利。而对于绝大部分人来说，『胜利』才能带来『信心』（而不是失败）。然后你会越来越强，最后质变。&/p&&p&很多天才为什么厉害，就是因为他们很怪。失败很难改变他们的想法。&b&如果你不是天才，你也许无法从失败中汲取力量。接二连三的弱势体验最后只能把你打趴下，而不是让你变得更厉害。&/b&&/p&&p&·&/p&
—————————————————————————————— 根据我多年的经验，可以推断出，家庭影响大。 在家里应该有个比较霸道的家长，你反抗它没有好处，不反抗的话自己委屈。 久而久之就形成这种自信缺乏的性格。这个东西其实和实力并没有太大关…
&p&忽然想起，自己是《机器视觉与应用》课程助教，所以这题也可以简单说一些东西。&/p&&p&首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是&b&给机器人提供操作物体的信息&/b&。所以，机器视觉的研究大概有这几块：&/p&&ul&&li&&b&物体识别（Object Recognition）&/b&：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；&/li&&li&&b&位姿估计（Pose Estimation）&/b&：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；&/li&&li&&b&相机标定（Camera Calibration）&/b&：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。&/li&&/ul&&p&当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。&/p&&p&&br&&/p&&p&由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&0. 相机标定&/b&&/p&&p&更详细介绍见这里：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzA5MDE2MjQ0OQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D297af3939075dbc926e6d%26chksm%3D8be524fbbc92aded68bacb27a96f22e1e511a1a9dae4a639810ef%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&3D 视觉之手眼标定&/a&&/p&&p&这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。&/p&&p&内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱；&/p&&p&外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-76c986e09af64fe2c06dfbd_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&705& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&705& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-76c986e09af64fe2c06dfbd_r.jpg&&&/figure&&ul&&li&Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动&/li&&li&Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动&/li&&/ul&&p&两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand）&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-9e484dc2ba4fe297c324d2_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1011& data-rawheight=&442& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1011& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-9e484dc2ba4fe297c324d2_r.jpg&&&/figure&&p&只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=A_i& alt=&A_i& eeimg=&1&& 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=E_i& alt=&E_i& eeimg=&1&& 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。&/p&&p&这样，我们就可以得到一个坐标系环 &img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=CX%3DXD& alt=&CX=XD& eeimg=&1&&&/p&&p&这种结构的求解有很多方法，我这边给出一个参考文献：&/p&&blockquote&Shiu, Yiu Cheung, and Shaheen Ahmad. &Calibration of wrist-mounted robotic sensors by solving homogeneous transform equations of the form AX= XB.&&i&ieee Transactions on Robotics and Automation&/i& 5.1 (1989): 16-29. &/blockquote&&p&&br&&/p&&p&而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=AX%3DXB& alt=&AX=XB& eeimg=&1&& 的坐标环。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-fedabb98fccc29b4aec5f_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&569& data-rawheight=&456& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&569& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-fedabb98fccc29b4aec5f_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&1. 平面物体检测&/b&&/p&&p&这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的&b&边缘提取&/b&+&b&边缘匹配/形状匹配&/b&的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-bc2b97bcf3be34aba11a_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&822& data-rawheight=&396& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&822& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-bc2b97bcf3be34aba11a_r.jpg&&&/figure&&p&目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%28x%2Cy%2C%5Ctheta%29%5ET& alt=&(x,y,\theta)^T& eeimg=&1&& 三自由度位姿即可。&/p&&p&另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。&/p&&p&&br&&/p&&p&当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%28x%2Cy%2Cz%2Crx%2Cry%2Crz%29%5ET& alt=&(x,y,z,rx,ry,rz)^T& eeimg=&1&& 估计也就成了机器视觉的研究热点。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-a2ad13ba1_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1260& data-rawheight=&378& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1260& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-a2ad13ba1_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&2. 有纹理的物体&/b&&/p&&p&机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。&/p&&p&当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会&b&更加复杂&/b&：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-66dcc122be376f76036ced_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1093& data-rawheight=&732& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1093& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-66dcc122be376f76036ced_r.jpg&&&/figure&&p&幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强&b&局部特征点&/b&：&/p&&blockquote&Lowe, David G. &Distinctive image features from scale-invariant keypoints.&&i&International journal of computer vision&/i& 60.2 (2004): 91-110. &/blockquote&&p&具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。&/p&&p&因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（&b&物体识别&/b&）。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-dec8d11a23a3990_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&838& data-rawheight=&412& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&838& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-dec8d11a23a3990_r.jpg&&&/figure&&p&对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。&/p&&p&如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-bcbae597c58e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&924& data-rawheight=&321& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&924& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-bcbae597c58e_r.jpg&&&/figure&&p&↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果&/p&&p&当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。&/p&&p&而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3. 无纹理的物体&/b&&/p&&p&好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-50c4d480ec55dcfa06a22_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&802& data-rawheight=&287& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&802& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-50c4d480ec55dcfa06a22_r.jpg&&&/figure&&p&我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？&/p&&p&不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。&/p&&p&所以，之前一大类方法还是采用基于&b&模板匹配&/b&的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。&/p&&p&这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod：&/p&&blockquote&Hinterstoisser, Stefan, et al. &Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes.& &i&Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on&/i&. IEEE, 2011. &/blockquote&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-d1e188a9de2ec79bcccbdaee18980f1c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&619& data-rawheight=&252& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&619& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-d1e188a9de2ec79bcccbdaee18980f1c_r.jpg&&&/figure&&p&简单而言，这篇论文同时利用了&b&彩色图像的图像梯度&/b&和&b&深度图像的表面法向&/b&作为特征，与数据库中的模板进行匹配。&/p&&p&由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。&/p&&p&但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Iterative_closest_point& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Iterative closest point&/a&）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-e9c920f35a2afe96ee25f3ac43ab8cae_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-e9c920f35a2afe96ee25f3ac43ab8cae_r.jpg&&&/figure&&p&当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。&/p&&p&针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&4. 深度学习&/b&&/p&&p&这一点，我在另一个问题（&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎&/a&）中有介绍。这里就简单说一下：&/p&&p&由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。&/p&&p&首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎&/a& 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。 &/p&&p&然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如 &a class=&member_mention& href=&//www.zhihu.com/people/cbb829febe6& data-hash=&cbb829febe6& data-hovercard=&p$b$cbb829febe6&&@周博磊&/a& 所说，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。&/p&&p&当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇：&/p&&blockquote&Doumanoglou, Andreas, et al. &Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd.& &i&Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition&/i&. 2016.
&/blockquote&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-efe110dc07dbe3eb155658f_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&907& data-rawheight=&293& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&907& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-efe110dc07dbe3eb155658f_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-d8f015bdeb0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&824& data-rawheight=&250& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&824& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-d8f015bdeb0_r.jpg&&&/figure&&p&它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心一个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。 &/p&&p&&br&&/p&&p&&b&5. 与任务/运动规划结合&/b&&/p&&p&这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-30e2e804d141aecd200b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&497& data-rawheight=&376& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&497& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-30e2e804d141aecd200b_r.jpg&&&/figure&&p&我们让机器人从冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。&/p&&p&我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。&/p&&p&所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。&/p&&p&&br&&/p&&p&当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。&/p&
忽然想起，自己是《机器视觉与应用》课程助教，所以这题也可以简单说一些东西。首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研…
&p&看到这个问题我必须拿出我收藏多年，不到关键时刻不示人的计算机之神：Ravindrababu Ravula，数据结构和算法、编译原理、操作系统、计算机网络全都懂，懂还就算了，讲课还非常棒！&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-fef7694c9edf10c32d2439_b.jpg& data-rawwidth=&1117& data-rawheight=&626& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1117& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-fef7694c9edf10c32d2439_r.jpg&&&/figure&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.youtube.com/channel/UCJjC1hn78yZqTf0vdTC6wAQ& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&youtube.com/channel/UCJ&/span&&span class=&invisible&&jC1hn78yZqTf0vdTC6wAQ&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&很久之前因为工作原因需要一点编译原理的知识，但是本科上课的知识已经忘光了（其实上课的时候也没怎么认真听懂）。然后就上 Youtube 搜了一下，找到这位帅气的印度小哥。怀着试一下的心态看了几分钟，然后发现：&b&根本停不下来&/b&！就一口气把 Parser 相关的知识全听完了，隔天消化一下，后续就写出了人生第一个 Parser，并且应用到了前端的模版引擎当中。虽然我不知道他的名字怎么念，但是我知道他讲课是在太棒了。&/p&&p&给你讲解 Parser 的分类：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-a5b4ef654ac91_b.jpg& data-rawwidth=&1242& data-rawheight=&652& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1242& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-a5b4ef654ac91_r.jpg&&&/figure&&p&Top-down Parsing 的工作原理：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-87dc532fb_b.jpg& data-rawwidth=&1126& data-rawheight=&631& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1126& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-87dc532fb_r.jpg&&&/figure&&p&通过大量的白板演算实例教你怎么算 First 和 Follow 集，直到教到你懂为止：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-6990abab4af7ba2a180b_b.jpg& data-rawwidth=&1263& data-rawheight=&647& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1263& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-6990abab4af7ba2a180b_r.jpg&&&/figure&&p&一步步教你 Parsing Table：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-822d0ba1bdb764ea5fde7f549c99a512_b.jpg& data-rawwidth=&1213& data-rawheight=&628& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1213& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-822d0ba1bdb764ea5fde7f549c99a512_r.jpg&&&/figure&&p&通过实际白板代码推演递归下降的 LL(1) Parser，告诉你每一步代码做了什么，每一步的程序状态是怎么样的，教到你懂为止：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-21c9af1bbcdf7f36cb4ef_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&313& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-21c9af1bbcdf7f36cb4ef_r.jpg&&&/figure&&p&我这里当然省略了 Ravula 老师讲课的很多细节。这位名字我不会念的老师讲课细致、逻辑清晰，有条不紊，难的地方通过大量实例一步步讲解，不含糊，让人如痴如醉欲罢不能，以至于我现在写简单的 Parser 都是直接怼 EBNF 直接开撸。然后我回忆了一下本科给我们讲编译原理的那位老先生，原来当年听不懂课除了跟我智商低有关系以外，还跟讲课的人有很大的关系啊！&/p&&p&不轻易间点看了 Ravula 老师的主页，发现他不仅仅懂编译原理，而且懂几乎所有计算机学科相关的基础课程，包括数据结构和算法、编译原理、操作系统、计算机网络：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-d2a231dfa9205_b.jpg& data-rawwidth=&1081& data-rawheight=&862& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1081& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-d2a231dfa9205_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-679c9c388adfb21d1e266f3cd53958e2_b.jpg& data-rawwidth=&1079& data-rawheight=&826& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1079& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-679c9c388adfb21d1e266f3cd53958e2_r.jpg&&&/figure&&p&这些个好东西这么多年来我都是偷偷看的，我发现国内很少人知道他。可能是跟你得学会怎么听印度口音的英文才能听他讲课有关系[捂脸]（不过不用怕，Youtube 的字幕就好了，但是也是英文字幕）。&/p&&p&当然小哥也不是万能的，有些地方还是需要有一点知识储备才能听懂，所以最好是能够结合一些资料来配合着看最佳。&/p&&p&UPDATE：评论区好多朋友都说看过小哥的 KMP、后缀树等，看来我对小哥还是知之甚少。&/p&&p&UPDATE：很多朋友问有没有中文字幕，讲道理应该是没有的。最猴还是能习惯一下听英文，配合着 Youtube 的英文字幕其实还可以，毕竟来来去去就那几个词。习惯听英文，新世界的大门会向你敞开。&/p&&p&UPDATE：有朋友说怎么开字幕，这里有个 CC 啊，点他啊&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-8bf97f291a560bb3d0f855_b.jpg& data-rawwidth=&241& data-rawheight=&127& class=&content_image& width=&241&&&/figure&&p&PS：小哥能不能给我点广告费。&/p&&p&UPDATE: 有些朋友说听不懂...那我也很绝望啊，我还能怎么办&/p&
看到这个问题我必须拿出我收藏多年，不到关键时刻不示人的计算机之神：Ravindrababu Ravula，数据结构和算法、编译原理、操作系统、计算机网络全都懂，懂还就算了，讲课还非常棒！很久之前因为工…
&p&&b&我是来终结这个问题的。&/b&&/p&&p&&b&再说一遍，我是来终结这个问题的。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&这个问题下大多数答案，都「对」，但是「无用」。&/b&&/p&&p&因为对绝大多数人而言，问题的最根本之处，完全就不在这一个个表面上的坏习惯上。你去告诉他「坏习惯有ABCDEFG，你去改吧」，他看完之后基本上不会去做。 &/p&&p&你现在的状态是，生活陷入死循环，注意力崩溃，记忆力崩溃，执行力崩溃，甚至对任何建议本身也不愿意去执行。&b&然后，你想强行改出这种已经稳定了的状态。&/b&&/p&&p&&b&这就好比瘟疫公司里的人类，连研究解药的科学家自己也中了病毒，头昏脑涨时，突然奋力一搏，解决关键问题，最后翻盘，一样的难度。&/b& &/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-8f0dd91316ccc52f991f4a62de10fc49_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&484& data-rawheight=&364& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&484& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-8f0dd91316ccc52f991f4a62de10fc49_r.jpg&&&/figure&&p&&b&这几乎是不可能的事情。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&和很多人一样，我也曾经长期陷入那种无限恶性循环的状态，微信成瘾，知乎成瘾，无法集中精力，在图书馆四小时只学了半小时，看不进哪怕一本书，把手机扔床上下一秒就不记得，任何计划或者思考持续不超过两天。&/p&&p&真的要统计起来，可能有林林总总上百个不同的问题，犬牙交错，积重难返。 &/p&&p&&b&我也曾经以为，问题是出在手机上瘾，作息不规律，不会时间管理这些一个个具体的习惯上，解决了这些问题，我就能&/b& &b&「自救」&/b& &b&成功。&/b&&/p&&p&后来我才发现，我错了。&/p&&p&&b&这种状态的本质，根本就不在某个具体零散的习惯上。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&这种状态的本质，可以用一句话概括：&/b&&/p&&blockquote&&b&你的生活所最适应的刺激水平，远高于你需要做的事情（如学习、阅读等）对你而言的刺激水平。&/b&&/blockquote&&p&&b&那么多坏习惯，本质上都是一个习惯：「追求刺激」。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&刺激这种东西，是由俭入奢易，由奢入俭难的。&/b& &/p&&p&你戒掉打游戏，也只会从打游戏改为刷知乎，而不是从打游戏改为学习。&/p&&p&你戒掉刷知乎，也只会从刷知乎改为刷朋友圈，而不是从刷知乎改为学习。&/p&&p&你戒掉刷朋友圈，也只会从刷朋友圈改为刷微博，而不是从刷朋友圈改为学习。&/p&&p&你无论怎么戒，都只会从一个高刺激的事情跳到另一个高刺激的事情，而永远不会从高刺激的事情跳到低刺激的事情上去。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&你以为你刷知乎是为了去享受一篇篇具体的知乎回答，刷票圈是为了去看一张张八卦的票圈照片，打游戏是为了体验一幕幕游戏剧情。&/b&&/p&&p&&b&但其实，你做的事情，本质上都是为了「维持高刺激的状态」。&/b&&/p&&p&即便你把今天知乎上最好玩的文章都看完了，实在刷无可刷了，搜索也想不到关键词了，&b&你也只会瞬间感觉到巨大的失落感，然后拼命地想找其他同样高刺激的事情来替代，而不是去读书学习&/b&；&/p&&p&即便你已经筋疲力尽了，完全提不起精神了，你仍然舍不得睡觉，你会忍不住去刷完朋友圈刷B站，刷完B站刷新闻，&b&去维持那虚高的刺激水平，而不是去休息。&/b&一旦你把那段虚高的刺激剥离掉，你会马上昏昏欲睡，因为那是你本来应有的疲劳。&/p&&p&即便从你面前夺走手机，收走电脑，把你关在一个小屋子里面，你也会忍不住踱来踱去，胡思乱想。&/p&&p&你是如此地抗拒离开这种高刺激的状态，以至于这种刺激被中断一小会，比如网络卡上十秒钟，你都会浑身冷汗，坐如针毡。&/p&&p&&b&你回忆一下，最近一次能把平静淡泊的心态维持超过哪怕五分钟以上，都是多早以前的事情了？&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&我们当下的生活中，刺激太泛滥了。&/b&&/p&&p&你在地铁上刷知乎时间线，几十篇回答一时看不过来，于是你只会去看轻松刺激的短文，而不是那些枯燥冗长的干货。&/p&&p&你在公交上拿手机看电子书，无数本小说当然目不暇接，于是你只会去看那些最刺激最起伏的故事，去看战争革命武侠修仙，而不是除了社交还是社交的经典文学。&/p&&p&你躺在家里的床上刷朋友圈，一篇篇推送肯定懒得看完，于是你只会去看那些最吸引眼球的推文，而不是那些臃肿无聊的生活状态。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&你的思维习惯就是这么被惯坏的。&/b&&/p&&p&在这个信息爆炸的时代，无数的作者都在尝试争夺你的注意力，你的眼前越来越不缺高刺激的事物，&b&你越来越有资本去变得奢侈。&/b&&/p&&p&吸引眼球的回答已经满足不了你，只有最吸引眼球的回答才能；最吸引眼球的回答已经满足不了你，只有最最最吸引眼球的回答才能；凶杀和抢劫已经满足不了你，战争和政变才能；武侠恩仇已经满足不了你， 「败帝王斗苍天」 才能；核爆神曲已经满足不了你，《一拳超人》那个大喊大叫的主题曲才能。&/p&&p&这就像养蛊一样——越往后，越是只有那些最刺激的信息才能留在你眼前，&b&你的刺激阈值不断地升高，你的大脑越来越难以被满足，等到你发现的时候，你的生活已经成为了刺激的海洋。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&为什么你的注意力容易被转移呢？&/b&&/p&&p&因为你不缺刺激啊。&/p&&p&你看一篇文章，看到不刺激的地方，你马上就可以关掉换一篇刺激的继续看，玩一个游戏，玩到不刺激的地方，马上就可以换一个更刺激的继续打。&/p&&p&你习惯了「谁的刺激强，谁就能马上获得宠幸；谁不刺激了，谁就马上失宠」的模式，于是&b&「刺激」就几乎成了决定你注意力归属的唯一因素&/b&。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&为什么你看不下去书/听不进去课呢？&/b&&/p&&p&因为你不缺刺激啊。&/p&&p&在绝大多数情况下，你读的书，听的课，本质上都是 「低刺激」的信息流。而在最近脑海中全是高刺激事物，刺激阈值变得极高的你，根本就无法忍受这种低刺激的枯燥。&/p&&p&于是，体现出来的现象，就是在低刺激的信息流中，&b&你的注意力更容易随时「滑落」至记忆中高刺激的事物&/b&，比如上着课突然想到刚才打的游戏，想到川普和希拉里的辩论。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&为什么你无法长时间做一件事呢？&/b& &/p&&p&因为你不缺刺激啊。&/p&&p&无论是执行计划，设计日程，长时间去投入到一件事情上面，都是需要忍受长时间低刺激过程的。但刺激又是如此地渗透在你日常生活的方方面面，你要想做完一件事，可能要避开几十上百个刺激的陷阱。&/p&&p&于是，体现出来的现象，就是你本来想在手机上订计划，却被朋友圈夺走了注意力；你本来想查资料，却被冒出来的国际新闻带跑了不知多久。&b&你的生活被刺激射成了筛子，再也找不到完整的六十分钟，再也找不到能连续两天以上的计划。&/b& &/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&为什么你的作息会不正常呢？&/b& &/p&&p&因为你不缺刺激啊。&/p&&p&处在高刺激的状态下，你是很难舍得去放弃高刺激而切换至低刺激的。即便你强行切换至低刺激状态，你的刺激水平也很难马上真正降下来，只会被其他高刺激的事情所填补。&/p&&p&于是，体现出来的现象，就是你在晚上玩手机打游戏刷知乎，刷到凌晨一两点，仍然「舍不得」睡觉。&b&即使放下手机上了床，你也会在大脑中胡思乱想一堆刺激的事情，然后失眠。&/b&由此引起的疲劳又加重了自控力的缺乏，从而恶性循环。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&而这时的你，好不容易去知乎上翻回答，看到的却是一堆让你「放下手机」，「卸载知乎」，「给自己信心」，「每天订计划」这种治标不治本的建议。&/p&&p&&br&&/p&&p&这就是我要答这道问题的原因。&/p&&p&&b&所谓的刷知乎，玩手机，打游戏，只是魔鬼的一千重幻影。真正的本尊，乃是「对高刺激事物的依恋」。&/b&&/p&&p&&b&很有可能，这种状态的唯一出口，就是直捣黄龙，直接把「刺激」戒掉。&/b&&/p&&p&&b&这就是我的回答。&/b&&/p&&p&&b&========================&/b&&/p&&p&&b&我记得我在开头说过，我是来终结这个问题的。&/b&&/p&&p&&b&我骗你的。&/b&&/p&&p&&b&这个问题，并没有被终结。&/b&&/p&&p&&b&我不这么骗你，追求刺激的你可能根本就不愿意点进来看。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&诚然，你的第一步可能只有这一个，但是你的第二步可以有一万个。&/p&&p&&b&怎样戒掉对高刺激的追求呢？&/b&&/p&&p&&b&很简单，那么多低刺激的事情，总有那么一两个是你比较喜欢的吧？&/b&我就不信你真的那么倒霉，喜欢的统统都是高刺激的事物，一个例外都没有。&/p&&p&&b&那就多做这些事情，多体验那些来自低刺激事物的，不一样的快感。&/b&&/p&&p&譬如你喜欢看小说，那就把自己关在房间里，拼命看自己喜欢的小说。你喜欢听轻音乐，那就把班得瑞的歌单，神秘园的歌单，循环听一百遍。你喜欢养生，那就去做瑜伽，去冥想，去练太极。&/p&&p&黄昏下的校园，刚洗过澡的你，沿着校园中的湖泊漫步，耳机中循环着《无边无际》，浑身清爽。继而夕阳西下，宿舍楼万家灯火，一群学生骑着自行车，伴着叮铃铃的铃声随风远去，夕阳箫鼓，汉宫秋月，&b&这时你就会切身体验到，「低刺激的幸福」中，有很多东西是你刷知乎，打游戏所体验不到的。高刺激的事物，很多时候换来的只是空虚和痛苦。&/b&&/p&&p&&b&人间有味是清欢，概莫如是。&/b&&/p&&p&&b&然后，你再平地起高楼，去知乎上看别人列出的习惯ABCDEFG，然后一个个改正，元气满满地开始新的一天。去开始有一万种可能的第二步。问题到这里，才算是终结。&/b&&/p&&p&&b&===============================================&/b&&/p&&p&当然，还有一种可能，就是你对你所学习的东西感兴趣，于是学习对你而言，也是「高刺激」的事情，鉴于并非大多数人的情况，故不在此赘述。&/p&&p&&b&这篇回答，一开始是为了详细描写另一篇回答中列举的影响学习效率的诸多习惯之一，只是把其中一个习惯展开来详细讲了。至于更多的习惯作用，可以去看这篇回答——&/b&&/p&&p&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&排名在前 1% 的高中生是靠天赋还是靠努力？&/a&&/p&&p&&b&附：&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//music.163.com/%23/song%3Fid%3D365009& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&无边无际 - 网易云音乐&/a&，一首很小众，但可能是我听过最唯美的音乐&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&如果你有自己的降低刺激水平的方法，或对此感兴趣，欢迎关注问题：&/b&&a href=&https://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&怎样从高刺激的娱乐中静下心来，适应低刺激/枯燥的学习或工作？ - 生活 - 知乎&/a&&/p&&p&&b&===============================================&/b& &/p&&p&这篇文章的写作比较追求让大多数人产生共鸣，所以也产生了一些容易被误读的地方，也受到了一些质疑，现在解释如下：&/p&&p&&b&很多人一眼扫去，就以为这篇文章的主旨就是简单的「高刺激就是坏，低刺激就是好，学霸都是适应低刺激的人」，这个理解是错的。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&这篇文章一共就讲了两件事情：&/b&&/p&&ol&&li&&b&一个人所适应的刺激水平，是一个长期的全局变量，是像楞次定律一样，难以在短期内跃变的——所以，在刺激程度相近的事情之间，切换更加容易发生。同样对于一个低刺激的枯燥任务，从高刺激状态进入会有非常大的阻力，但如果本来就处于低刺激的状态，则可以很轻松地进入状态。&/b&&/li&&li&&b&并不是低刺激就能学习，而是【你所适应的刺激水平-你目标对你而言的刺激水平&/b&】&b&的绝对值小，才更容易投入目标学习。可能对一个学霸而言，学习就是一件高刺激的事情，他适应了高刺激反而是一件好事。&/b&&/li&&/ol&&p&我说，你做的事情本质是为了维持低刺激状态，翻来覆去都是高刺激的事物，就是在说第一点——&b&你所做的事情变来变去，但你已经适应的节奏和刺激度是变化不大的。&/b&&/p&&p&我说，你在高刺激的状态下难以集中注意力，经常走神到高刺激的事物上，就是在说第二点——&b&你想要的状态和你现在的状态刺激度差别过大，强行改变状态后刺激水平难以跃变&/b&，所以才会走神到高刺激的事物上去。&/p&&p&&br&&/p&&p&举个例子，你玩了一上午手机，对应的刺激度是50，然后突然把你关到小房间里只给你一本课本，适应这个条件对应的刺激度是30，&b&但由于刺激水平难以跃变，你只会选择和你所适应的刺激度相匹配的事情——比如在书上画画&/b&，而这对应的刺激度是45。&/p&&p&但如果你打了一上午游戏，对应的刺激度是70，这个时候就算你在房间里选择在书上画画（刺激度为45），也很有可能画得极为烦躁，&b&因为即使你去做这个环境里最刺激的事情，也无法满足匹配上你所适应的刺激程度。&/b&&/p&&p&而如果你最近的生活中并没有特别高刺激的习惯，比如你这两天都在安安静静的读书跑步，你适应的刺激度就是30，那么这时就算把你突然关到小黑屋对着课本，你也可以很快适应这件事，也更能看得进去，&b&因为这是和你目前适应的刺激程度相近的事情，切换也就能自然顺滑地发生。&/b&&/p&&p&&b&这篇文章就是这个意思。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&并且，刺激程度也绝对不是影响你行为的唯一一个因素，很有可能只是无数种因素中比较重要的一个。比如你在悬殊的利弊考量下也会去学习，在精力充沛的时候会更容易学习，等等。本文在此，只是指出这个刺激因素的存在而已。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&=================================&/p&&p&&b&最后声明：我并不是心理学，教育学和哲学等相关领域的专业人士，以上内容也仅仅来源于一个普通学生对日常生活现象的观察和反思，抛砖引玉，只作一个参考。&/b&&/p&&p&&b&如果想学到专业知识，可以阅读相关的书籍或关注相关专业人士。如有不当之处，也还请专业人士指出，诚惶诚恐，不胜感激。&/b&&/p&
我是来终结这个问题的。再说一遍，我是来终结这个问题的。 这个问题下大多数答案，都「对」，但是「无用」。因为对绝大多数人而言，问题的最根本之处，完全就不在这一个个表面上的坏习惯上。你去告诉他「坏习惯有ABCDEFG，你去改吧」，他看完之后基本上不会…
&p&＝＝＝＝更新至第十步，放松＝＝＝＝&/p&&p&&br&&/p&&p&发个干货吧，从0开始就可以直接学自由泳，不需要先学蛙泳。&/p&&p&&br&&/p&&p&其实正常的学游泳顺序应该是仰泳－自由泳－蛙泳－蝶泳。蛙泳的技术性太强了，都是反关节运动，对关节肌肉压力太大，所以建议在水感和力量都有了一定基础之后再开始练习。&/p&&p&&br&&/p&&p&给个练习顺序，通过下面的顺序一步步练习，完全熟练掌握上一个技术后再推进到下一个技术。&/p&&p&&br&&/p&&p&有一些游泳基础的朋友可以从第一条开始自我检测，如果到达某一条问题，回答是“否”，那么就是前面的一项或两项技术基础并没有太扎实，需要反复巩固。&/p&&p&&br&&/p&&p&其实靠前的一些简单基础的练习对于整体技术的进步非常重要。比如最基础的在水中轻松漂浮的技术，对于后期划水频率和划水距离的提高非常有帮助。即便是奥运级别的选手，平时的训练中也会花大量的时间去练习最基本的技术动作，从而改进自己当前技术的不平衡及弱点。&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&下面是14项自我检测／练习步骤，从零基础到孙杨级别的:-):，大家可以自己测一下：&/p&&p&（其实下面的每一项都可以再展开谈很久，有时间会逐步和大家一起交流）&/p&&p&&br&&/p&&p&1. 漂浮和放松：您可以轻松的仰卧／俯卧漂在水中么？&/p&&p&2.
呼吸：您是否在水中积极的吐气？&/p&&p&3. 打腿：您是否可以进行长距离打自由泳腿？&/p&&p&4. 平衡：您的臀部在游进过程中是否贴近水面？&/p&&p&5. 头部位置：您的头部是否在居中的位置（没有抬高）？&/p&&p&6. 双边呼吸：游进过程中能否两侧呼吸？&/p&&p&7. 转体：您的躯干在划臂过程中是否会沿中线转体？&/p&&p&8. 中位线：划水时是否超过了身体的中线？&/p&&p&9. 划臂结束：划水结束后，手的出水位置是否在臀部后侧？&/p&&p&10. 放松：向前移臂时，胳膊是否呈高肘放松状态？&/p&&p&11. 入水：手臂入水后是否没有停顿？&/p&&p&12. 前伸：入水后手臂是否可以在水下尽量前伸？&/p&&p&13. 抓水：手腕是否可以绷紧？&/p&&p&14. 抱水：手指能否指向水底且保持高肘？&/p&&p&&br&&/p&&p&＝＝＝＝＝＝下面分步详细展开谈，工作比较忙，可能会谈很久＝＝＝＝＝＝&/p&&p&&br&&/p&&p&讲一切技术之前，大家要注意，学习游泳本身是一个抵抗对水恐惧的过程。初级到中级的泳者首先最应该克服的就是对水的恐惧，这也可以在下面靠前的几项基础练习中慢慢改进。有人说：“我花了10年的时间克服对水的恐惧，随后只花了3天的时间学会了游泳”。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&1. 漂浮和放松：您可以轻松的仰卧／俯卧漂在水中么？&br&&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&放松和漂浮，注意是&b&放松&/b&和&b&漂浮&/b&。游泳的基础，就是漂浮。无论是初学者还是奥运冠军，游泳过程中体力的消耗只会用到两个部分：用于前进和用于漂浮。举个不恰当的例子，两个运动员各个方面条件以及体力完全一样，水中输出都是100%的功率，那么谁漂得更好，用在漂浮上的功率消耗更小，谁的推进功率就会更大，从而游得更快。注意，这里的“漂得更好”意味着你在水中的身体姿态呈流线型，可以在前进中最大程度的降低水阻力。所以，漂得更好＝水阻小＋增大推进功率，当然也就游得更快了。&/p&&p&&br&&/p&&p&首先的首先，一旦进入水中，哪怕只是半米深的池子，必须要记住的呼吸要领：&b&用嘴呼吸！！！&/b&我本人并不建议带鼻夹，因为鼻夹会影响呼气（在游泳过程中，需要利用鼻子配合完成呼气动作），一定要形成自然的条件反射，夸张点说，身体一碰水，马上就进入只用嘴呼吸的模式。因为在游动过程中水面并不平静，自身的动作也会产生一些波浪，这样或多或少的水会进入鼻子中，这时候如果还利用鼻子吸气，那么肯定会呛水，随后就是恐惧，随后就是并不成熟的技术动作的改变，让整个游进过程彻底崩溃。。。所以，良好的呼吸意识是一切水中活动的根本。&/p&&p&&br&&/p&&p&至于漂浮的种类，如果只想练习自由泳，可以从俯漂开始练习，如果真的想好好的掌握四种泳姿，那么我建议是从仰漂开始练习。题目说到自由泳，那么我直接从俯漂开始。&/p&&p&&br&&/p&&p&找一个深度合适的池子（有蛙泳基础的直接2M池吧），吸一口气，然后身体伸直在水面趴平。有基础的可以直接蹬一下池边给一个向前的初速度。&/p&&p&&br&&/p&&p&动作要领：&/p&&ul&&li&双臂伸直，夹于耳边&/li&&li&低头，下巴靠近胸口&/li&&li&双腿伸直并拢&/li&&li&整个身体向手指尖方向拉长&/li&&li&腰腹部位保持伸直，不要弯腰或塌腰&/li&&li&&b&不要憋气&/b&，&b&不要憋气，不要憋气。&/b&要在水中缓缓的口鼻一起慢慢呼气，感觉在吹泡泡。&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&误区：&/p&&ul&&li&越想努力抬高身体，越会往下沉。克服恐惧，不要尝试向水面举起双手或者抬头。俯漂的过程中，要随时&b&保持低头&/b&，微含下巴。把身体想象成一个以腹部为支点的杠杆，如果你头部和手臂往上抬，那么下半身腿部将会下沉，这样身体姿态又倾向于竖立于水面，自然会开始下沉。&/li&&/ul&&p&
网络找了个几张图，不是很清晰，但意思到了&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/cbe95cde6ac05_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&320& data-rawheight=&179& class=&content_image& width=&320&&&/figure&&p&上图表示胳膊与水面齐平的身体位置，注意此时下背部与水面已经产生夹角。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/e49883acade_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&320& data-rawheight=&179& class=&content_image& width=&320&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&如果你还在努力太高胳膊的话，你将从肩膀的位置开始下沉。。。。&/p&&p&&br&&/p&&ul&&li&如果憋气，那么肺部充满空气，上身就想一个气球向上漂，那么依然会抬高上半身，降低下半身。在后期中高强度的游泳过程中，憋气更是对心肺会造成压力。所以从开始阶段就要养成入水后就开始缓慢口鼻同时呼气的习惯。&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&&b&2. 呼吸：您是否在水中积极的吐气？&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&很多人都有一个误区，就是游泳需要憋气。其实游泳真的不需要憋气。。。&/p&&p&&br&&/p&&p&首先就运动身体需氧情况来说，我们就与陆地运动相比，中高强度的跑步运动需要你以每分钟50-60次的呼吸频率来保证供氧量。但是就自由泳来说，无论何地，也无论距离是从50米冲刺到3.8公里的铁人赛，你的划水频率基本上介于每分钟50-60次之间。以两次划臂划一次呼吸来计算，你每分钟只能呼吸30次，这其实远远低于运动时身体所需的呼吸频率。这时候需要做的是快速地让身体进行氧气／二氧化碳交换，哪里还有时间憋住等一会儿。。。大家可以自己体会一下，跑步的时候，有没有吸进一口气憋住的过程。。。如果你跑步时憋气无法忍受的话，那么游泳时憋气，也是同样的效果。&/p&&p&&br&&/p&&p&另外像我第一条说过的，深吸一口气憋住，肺部会被空气充满，上身会向上漂，下身下沉，身体对水横截面增大，提高了阻力。这时候如果还想保持良好的身体姿态，只能靠努力打腿让下半身尽可能也抬高，这样就加大了体力的消耗。所以依然是得不偿失的。&/p&&p&&br&&/p&&p&再有，如果在游自由泳的过程中，侧脸吸气，然后憋气，然后再到下一个吸气时间时，肺中还充满空气，这时候一个吸气时间根本不够做“吐光肺中二氧化碳＋吸入足够氧气”这两步动作。这么游下去就会造成恶性循环，每次呼吸都是匆忙的吐出很少的一些二氧化碳，吸入不多的氧气，身体内积压的二氧化碳会越来越多，很快就会开始感到疲劳。有些朋友就会觉得，没游几下但是就喘不上气了，这往往是呼吸不畅造成的。&/p&&p&&br&&/p&&p&那不憋气头在水下的时候怎么办呢？网上太多的游泳教程和很多教练在第一堂课就教我们了——吐泡泡。。。在水面完成呼吸之后，只要口鼻一入水，马上就要开始同时向外吐气的动作。见下图运动员面部拖着长长的气泡。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/f4e642bb01bb451efec22e22d2630f1c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&440& data-rawheight=&270& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&440& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/f4e642bb01bb451efec22e22d2630f1c_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&一定要养成习惯，一入水马上就开始向外吐气。高强度运动不是比谁能憋，比的是谁能更好的做气体交换，快速排除身体内的废气，吸入新鲜的氧气。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3. 打腿：您是否可以进行长距离打自由泳腿？&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&说到让我又爱又恨的打腿了。。。。这里只说自由泳腿。注意，从这一点开始，需要前面的项目作为基础，也就意味着，如果大家发现还不能很好的漂浮或者习惯在水下吐气，就还是需要多多练习上面的基础项目。&/p&&p&&br&&/p&&p&先给大家讲讲打腿到底有多重要。一个说烂了的比喻就是，打腿就是盖房子的地基。一切上层建筑的基础都是建立在打腿上。很多朋友在水中可以很很奋力的游个1、200米甚至1、2000米，但是让他单独打腿可能连50米都打不下来，这种技术是非常不均衡的，很快就会碰到瓶颈。就答主小时的经验来看，学游泳第1年的打腿练习基本会占到整个过程的60-70%，就是每次练习，譬如说游2000米左右，那光打腿练习就会占到米。那么技术全面的专业运动员打不打呢？海外的高水平选手在世界大赛备战期间的训练，大强度打腿也会占到整个训练量的50%。&/p&&p&&br&&/p&&p&打腿不仅仅是提供推进力，还要提供下半身向上的浮力，这就又回到了上次讲漂浮的那个公式：&b&漂得更好＝水阻小＋增大推进功率&/b&，这次就变成了： &b&打腿好 ＝ 身体下部浮力大（水阻小）＋增大推进力&/b&。&/p&&p&&br&&/p&&p&我自己的体会，强大的打腿基础可以帮助我们：&/p&&p&&br&&/p&&ul&&li&打腿需要扶板，可以减小恐惧，与水下吐气相结合，培养水感。&/li&&li&抬高腰部以下的身部分，使身体平浮于水面，此为最佳的水中姿态，阻力最低。&/li&&li&相比于打腿不好的人来说，同样的身体消耗提供更大的推进力，增加游速。&/li&&li&由于腿部距离心脏较远，打腿练习对强化心肺能力更有效果，可以为以后建立更好的体力基础。&/li&&li&腿好了，在练手的时候，根本不用关心腿的动作，一切都会形成条件反射，加快技术成型速度。&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&下面上练习方法：（再次强调下，如果发现自己漂都漂不起来。。。先回到第一步练漂浮。。。）&/p&&p&&br&&/p&&p&器材当然需要一个打腿板，三角形、长方形、梯形都有，可自行选择。。。有一些游泳馆也会为大家准备。&/p&&p&&br&&/p&&p&持板：双手扶住打腿板前端，如下图，扶后面是不对的（PPT烂画功请忽略）&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/192db91a3f16d070de2bc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&296& class=&content_image& width=&300&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&肩膀和胳膊的感觉更接近于非常放松地“靠”在板上，而不是“压”在板上。感觉板的作用只是帮你在维持一个平衡，而不是主要浮力的来源。此时板子应该漂浮于水面，而颈部和肩膀的部分有可能是半没于水中的。不要把打腿板当作漂浮工具狠狠地向下用力，然后扶着板做挺胸抬头的动作，这个动作会抬高上身，让下半身往下沉，这往往是很多人打腿打不起来的原因。所以还是要强调放松，扶板的时候，心中默念，放松，放松，放松。。。&/p&&p&&br&&/p&&p&答主决定露脸上个终极版自由泳腿——不扶板打腿，只借助一个划水掌保持平衡，也能打起来，这时候上身放松尤为重要。因为：打腿时的浮力不是靠上半身的打腿板提供的，而是靠打腿本身这个动作提供的。其实你腿打得越好，下半身越会抬高，你的上半身位置在水中会越低。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/d870dde577b67ed27d32c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&240& data-rawheight=&320& class=&content_image& width=&240&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&另外一点，在大腿过程中需要始终仰头，不要把头埋在水下，呼吸的时候才抬起来，就像上图的姿势要在整个大腿过程中始终保持。&/p&&}