我明白，我很希望可以挖掘得更深，我希望自己可以有更长的时间读书。但我明白我的惰性，我明白自己的弱点，我也明白，不去实践，只学理论，也许穷尽一生都不可以接近真理。

所以，权衡之下，我觉得不再读那么多书了，而是多去做一些事情，多去见一些人，多去看看山河、星辰、甚至有机会的话，去看看宇宙。不从实践之中获取丰富的经验，我们就无法发展自己的理论。理性材料，必然要从感性材料中抽取，思考，凝炼，强化。

研究控制的最开始，是研究物与物之间的关系。控制的基础，是反馈，有漏洞，不如说，持续控制的基础是反馈，因为在你清楚了系统的零状态和零输入的时候，是可以做第一步的控制，但如果不对控制效果做反馈，就没法继续调节，事情发生到什么地步了呢？由于人的离开，反馈中断，没法进一步调节控制。这需要对系统初始情况有一个较为准确的把握，如果你不知道你在控制什么，控制器规则如何设计呢？此外，要对磨损过程有一个把握，有哪些潜在的模损形式与磨损程度，这些过程对系统的状态或者描述到底会产生那些影响，要有一定的感知。

不是静态的，没有静态的事。所以，得出的线性模型也是应该一直在变化的。所以折中，使用变系数线性模型。

啊！上台领奖的时候，总是很严肃。因为这个，场面很大，获奖又很少，没什么经验。

工位这只小狗被剃毛了，变得更可爱了哈哈。好秃啊！

我不得不承认，从性价比来看，AI写东西绝对第一。

引用维纳的话来说，以前的机器的出现，导致了人手的贬值，而如今AI的出现，导致了人脑的贬值，或者人脑的可贬值部分被充分地贬值。

它加速的，其实是知识的汇集，因为速度变快，所以密度变大。这种变化的终点就是……我大胆推论，就是达到一个从人类，乃至从宇宙诞生以来，直至上一秒，产生的全部的知识都被很好的解释，并得到良好的保存，甚至是可被一个人随意的调用。那样，也就真的做到了一个人就是一一支骑兵。人类正式抹杀了个体概念而变为联合体时代。这也许消灭了细胞膜，未必是高效率的。但是等到那个时候，也许我们比三体人还要强很多。到那个时候会怎样呢？已经超出我的想象力了。

不要抱怨了，如果可以，积极地拥抱新科技吧！

还是太冷了。虽然都说武汉很热，但我一般都是因为冷而生病。

经典的，上班时间踌躇满志，回来之后躺平摆烂。

当你对周围事物的认知开始改变时，你就变得更聪明了。拾取了不同的认知，就在不同的领域里变得聪明，本没有什么优劣之分的，不必后悔也不必沾沾自喜。都是缘分。

又提到能源了，我再去百度请教一下。还是没必要太担心这个的。所有的预测都基于极端，得出的极端的结论也许本身就是错的。我还是不杞人忧天了。

戴森球里，将一个星球铺满太阳能电池板的事也是有的。理论上，能源暂时还不算问题，只要减少消耗就行了。

之前不看的原因是看不懂，等自己有些基础了以后，自己一定会因为好奇而去了解的。所以现在，猛叠基础就行了。