高效率技巧 017 -- 优质的音频内容怎么找?

这是我们的优质内容怎么找系列的第三篇,前面两篇分别介绍了如何找阅读视频内容。今天要介绍的音频内容主要指 podcast,即可以使用泛用性播客订阅的播客内容。

为何 podcast 是一种有效的学习载体?

  1. 多线程操作:就我个人而言,收听 podcast 是唯一可以多线程的学习方式。我可以边听 podcast 边走路/骑车/做饭/打扫卫生,但是我无法做到边看视频/书籍边做其他事。尽管走路/骑车/做饭/打扫卫生并不需要占据很多的注意力,但是我的一心多用也仅仅局限在收听 podcast 这种依靠听觉的学习方式上。当然每个人的情况可能不太一样,如果想要更深入的了解这方面的知识,可以翻阅 Hyperfocus 这本书。
  2. 降低试错成本:podcast 和视频类似,可以起到筛选的作用,从而降低我们的试错成本。举个例子,很多书上市之后,作者都会被邀请去多个 podcast 做访谈,如果我们在自己已经订阅的频道上听到这类访谈,就可以大致对这本书有个了解,从而决定要不要去阅读。比如前阵子很火的 The Biggest Bluff,作者被多个 podcast 频道访谈。在这些访谈中,作者讨论了很多书中描写的经历,差不多自己给书里的内容做了摘要。我们听这些访谈,就大致了解了书里的内容。

如何寻找更多优质的 podcast?

  1. Listennotes:这大概是目前最好的 podcast 专用搜索引擎,可以通过各种方式检索 podcast ,而且提供转写的文本,非常强大;
  2. 穿堂风的推荐:这是我的好朋友穿堂风坚持了四百多天的项目,每天推荐一集 podcast。每天的话题都不一样。
  3. TG Group:Telegram 上又不少优质的讨论群组,比如 MoonFM 的群组要求每一个新加入的成员推荐自己常听的 podcast 频道;
  4. 豆瓣日志:豆瓣上又不少收听 podcast 的友邻,每个人的口味不尽相同,大家也经常分享,所以可以搜索各位的日志来看看有没有优质内容。

使用什么工具收听 podcast?

  1. Overcast:这是我个人目前的首选,主要是因为其中的 Smart speed 和 Voice Boost 两个功能无法替代。前者会自动分析 podcast 的内容,将其中的长时间停顿等无效信息大大压缩。比如我的 Overcast 已经帮我节省了超过120小时的收听时间。后者是将 podcast 的音频进一步处理,保证单集 podcast 里的声音听起来不会忽高忽低,这一功能在嘈杂的环境尤其有效。
  2. Aiir:最近刚刚发布的一个工具,潜力无限。它最重要的功能就是边听边记,当我们听到一个有趣的段落时,可以生成一个 clip,然后随手在 app 完成笔记,非常方便。更有意思的是,它的首页是用户分享的 clips,一下子把收听 podcast 这件事变得非常社交化了。原本都是各听各的内容,就像在家里小酌,然乎突然开了一个品酒会,每人都可以把自己的私藏拿出来和大家分享。

如何高效地收听 podcast?

  1. 倍速收听:很多 podcast 制作地非常冗余,特别是一些多人访谈类的 podcast。这时候倍速收听就变得非常必要了。结合 Overcast 的 Smart Speed 和 Voice Boost,倍速收听变得非常自然了;
  2. 随手做笔记:不论我们是否使用 Aiir,随手做笔记是个有效提高收听效率的方式。与阅读文本不一样,收听 podcast 时,我们无法直接将音频内容记录下来,所以在手边记录一些要点可以极大地提高我们的收听效率;
  3. 与大家分享:当我们听完一集 podcast ,能够极大的提高我们的消化能力。

我的私人推荐

我目前收听的内容主要是下面几大块:

  1. Startups
  2. Coding
  3. Inspirations
  4. Chinese

Startups

a16z Podcast

硅谷老牌 VC 之一 a16z 制作的频道,经常会请合伙人和行业专家讨论某一特定行业,非常开拓眼界。

Distributed, with Matt Mullenweg

WordPress 的母公司 CEO 制作的频道,请到各个知名远程公司的大佬介绍经验,比如 Basecamp 的 Jason Fries,Wolfgram 的 Stephen Wlofgram 等。

The Indie Hackers Podcast

被 Stripe 收购的独立开发社区制作的频道,介绍各个盈利的独立开发项目,如果你也想尝试独立开发,千万不可错过。

Rework

Basecamp 的 podcast,经常有非常犀利的观点。

Coding

The TWIML AI Podcast

一档介绍机器学习的频道,经常会请到学术界/工业界大佬分享他们的项目或者经验。

Talk Python To Me

一档专门介绍 Python 的频道, 每期邀请一个开源项目的开发者来介绍 ta 的项目,并分享的 Python 编程经验。

Inspirations

The Rich Roll Podcast

Rich Roll 制作的励志频道。这哥们颓废了多年之后,在四十岁高龄,一口气拿下了多个超级铁人三项的冠军。这是他自己的励志故事,制作这个频道邀请了更多人分享他们的励志故事。

The School of Greatness

同样是运动员出身的 Lewis Howes 因伤退役之后,找不到人生方向,之后通过 LinkedIn 建立成功人士关系网之后,从此以此作为事业。这一频道邀请各种成功人士分享他们的经历。

TED Talks Daily

TED 的精选频道。

Chinese

闭门造车

我的朋友 miki 最近开始制作的一档节目,专门介绍各种 builder 的故事。

星箭廣播

台湾 VC 三创育成基金会制作的频道,讨论的话题非常广泛,质量颇高。

Recap

以上是我使用 podcast 作为学习载体的一点经验,仅做抛砖引玉之用,也欢迎大家分享自己的所爱。

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高效率技巧 016 -- 优质的视频内容怎么找?

在我们的 Daily Productivity Sharing 的调查中,有同学表示视频内容的信息密度比较低,希望以后少做推荐。这当然是完全不同的声音,就我个人而言,观看视频是一种非常有效的学习方式。所以今天想和大家分享一下如何寻找优质的视频,暂且以 YouTube 为例,在其他的视频平台选取优质内容大致也可以采取类似的方式。

为何视频是一种有效的学习载体?

  1. 很多知识点更适合使用视频来讲解。比如很多算法的基本概念都是基于公式在论文上展现的,如果使用可视化的方式来讲解概念,那么我们的理解成本大大降低。比如 3Blue1Brown 的所有内容都是基于可视化来讲解数学内容,即便是一些看似简单的数学知识,在他们的讲解里也变得完全不一样。每一次我都会感到,原来还可以这么理解?

  2. 不少视频是对其他知识媒介的总结,相当于对某一领域的蒸馏升华,所以可以当作对某一领域的敲门砖。比如很多介绍书籍的视频,作者会在很短的时间内介绍一本书的大致内容,并且着重阐述自己的阅读心得,我们因而可以一窥究竟。如果一本书反复被多个频道介绍,而且本身我们也比较信任这些频道,那么这本书就是一本好书,所以大大降低了我们的筛选/试错成本。

YouTube

以下是我个人的订阅,主要分为生产力,算法和数码三大块。仅仅是抛砖引玉,如果大家有好的推荐,也请分享。

生产力频道

Ali Abdaal

剑桥医科学霸,聚焦在生产力/ 数码工具/学习能力这几块,讲解能力十分突出。

Karmar Medic

和 Ali 一样,Karmar 也是医科生,覆盖的话题也类似。颜值更高。

Matt D’Avella

独立摄影师,聚焦在生产力/极简主义两块内容。

Rowena Tsai

聚焦在生产力/人生转变等内容。有时候会飙几句粤语:)

Thomas Frank

聚焦在生产力/数码工具。

算法频道

CodeEmporium

每一期会讲解一个机器学习的知识点,短短十分钟就能讲透一个知识点,非常不容易。

Deep Learning Explainer

前同事做的频道,每一期会详细地介绍一篇深度学习的论文,讲解地非常细致。

3Blue1Brown

非常棒的基础算法频道,每一集都用各种数据可视化手段来讲解一个基础算法知识点。最厉害的地方在于,他们每回都能从很独到的角度来切入,把一些不太容易理解的知识点讲得非常透彻。

Hung-yi Lee

台大李宏毅教授的频道,应该算是最好的机器学习中文频道之一了。直接跟课就好了。

数码频道

MKBHD

YouTube 上最火的数码博主。当然我们绝对想象不到,十一年前的一个小毛孩能成长到现在这个模样。

Kai W

当年最火爆的相机评测频道 DigitalRev 的主播,单飞后开设了这个频道。一如既往地好玩,所以我放弃 DigitalRev (其实早就停更了),改看 Kai 自己的频道了。

如何高效地观看

为了提高观看效率,其实有不少小技巧:

  1. 全屏观看:尽量避免一心多用,尤其是看算法类的视频时;
  2. 随手笔记:拿着纸笔记录一些要点,或者用类似 Concept 这样的白板 app 涂涂画画,看完之后再整理;
  3. 倍速观看:不仅可以节省时间,而且可以使我们更加专注,不少内容加速到1.5倍甚至更快都没问题,不过速度完全因人而异,选择自己能够适应的就好;
  4. 阅读要点:不少视频会在简要里列出要点,或者其他观众会在评论内做同样的事。可以提前看一下,有的要点会标明时间戳,点击就会跳到对应位置;
  5. 熟悉快捷键:YouTube 有不少快捷键,比如 F 是全屏, shift . 是增加倍速。熟悉了这些快捷键之后更方便操作。

如何高效地获取

如果受制于网络条件,或者想稍后观看,我们可以借助一些工具来下载视频:

  1. YouTube-dl:开源的命令行工具,功能强大;
  2. YouTube-dlc:上面的迭代稍显缓慢,所以新的分支就是这个
  3. Downie:如果你不喜欢命令行工具,可以试试这个有图形界面的工具,功能也很强大。
  4. Permute:和 Downie 搭配起来,可以把下载的视频进行转换,压制成不同尺寸的视频,或者转换成音频;
  5. ffmpeg:和 Permute 类似的命令行工具,几乎无所不能的音频/视频转换工具。
  6. Inoreader:著名的 RSS 阅读器支持同步我们的订阅,这样一来,我们不用打开 Youtube 也能获取最新的订阅更行了。

Recap

阅读一样,视频是否是一个高效的学习媒介,完全取决于我们自己:选取什么样的内容,使用什么样的方式获取内容,使用什么样的方式观看内容。以上是我们的一些心得,也欢迎你和我们分享你的经验

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高效率技巧 015 -- 优质的阅读内容如何找?


在这个被算法所裹挟,抄袭盛行的的时代里,生产优质内容和寻找优质内容都变得格外困难。上个月,我们介绍了如何创建独立的内容创作系统。其实,相较于如何创作内容,可能大家更关心如何获取内容,正巧友邻介绍了她的经验,我们不妨看看如何更系统地获得优质的文本内容。

当然以下方式有一定的门槛:

  1. 可能需要科学上网,这个不在本文的讨论范畴内;
  2. 可能需要英文基础,这个也不在本文的讨论范畴内,如果一定要杠,请先听完少数派的这期 podcast

Medium

Medium 可能是目前最为流行的 blog 平台,上面汇集了大量优质内容。毕竟这是创始人 Ev Williams 的第四个内容创业项目(Blogger,Odeo,Twitter,Medium),所以 Medium 集成了很多 blog 和 Twitter 的优点,因而吸引了大量创作者。

当我们打开搜索引擎,搜索某个话题,在首屏很容易看到 Medium 的内容,足见这一平台的影响力。以下例子是一些 Medium 上的优质内容:

towards data science

这个可能是 Medium 上最大的 data science 子站了,采用投稿的方式产生优质内容。如果你关心 data science / machine learning 等话题,那么一定不能错过这个子站。

Make Time

生产力畅销书 Make Time 的同名子站,我们之前介绍的 burner list 的最初灵感就来自它上面。目前该站基本不太更新了,如果你想了解 Make Time 这本书到底写了啥,可以先看看这个子站上的历史内容。

daily podcast by 穿堂风

这是朋友穿堂风坚持了四百多天的分享:每一天,她都会分享一集她听过的 podcast,不同的话题,不同的频道,每天都有收获。如果你喜欢听 podcast,那么一定不要错过她的分享。

Posthaven

由于 Medium 有盈利压力,所以他们引入了付费墙 (paywall),每月 $5 可以无限阅读,不付费的话,每月只能读五篇。这样一来,不少优质内容就被挡在墙后了。幸好不少优质内容出现在其他平台上。比如 Posthaven 就是一家在湾区颇为有名的 blog 平台。

创始人 Garry Tan 和 Brett Gibson 之前创建的 blog 平台 Posterous 在2012年被 Twitter 收购了,之后他们就创建了这个独立 blog 平台,希望长久地提供服务。所以诸多湾区大佬都在使用这一服务。

Sam Altman

Sam Altam 是现任 OpenAI 的 CEO,前 YC 的主席,他把自己的 blog 架设在 Posthaven 上,并且时不时地更新。

Jessica Livingston

Jessica 是硅谷著名孵化器 YC 的联合创始人,也是另一位联合创始人 Paul Graham 的夫人。她的 blog 经常从女性的视角来分析初创公司和 VC 文化。

Acacess Lab

这是我们一直在更新的生产力 blog,已经坚持了三个多月,希望能够一直为大家提供优质的生产力内容。目前我们主要有三大块内容:

  1. 时间管理访谈:主要邀请大家分享自己管理时间的心得或者经验,如果你也有兴趣的话,不妨和我们分享;
  2. 高效率工具:主要介绍一些比较独特的效率工具;
  3. 高效率技巧:主要介绍一些提高效率的技巧;

尽管我们不是硅谷大佬,我们还是不要脸地自荐一下,欢迎大家订阅我们的内容

Github IO

自从 Github 推出了静态页面服务 Github.io 之后,这儿成了大家独立建站的首选,一分钱都不用花,就可以利用 Github 捣鼓自己的网站。所以这里吸引了大量程序员/学术界的同胞们。

Jay Alammar

Jay 是一位 VC 投资人,但在这 blog 上,他利用了数据可视化的方式来解释各种深奥的 deep learing 概念。比如 The Illustrated TransformerThe Illustrated BERT, ELMo, and co. ,还有最近的 How GPT3 Works - Visualizations and Animations (中文翻译在此)。如果你对 deep learning 感兴趣,那么这个 blog 是一个绝佳的学习资源。

Telegram Channel

得益于 Telegram 开放的生态,搭建一个 channel 然后和其他服务绑定就变得非常方便,这就成为了大家建立内容分享渠道一个绝佳选择。比如我们可以利用一个 RSS bot 订阅相关的 blog 内容,然后自动分发到对应频道内。下面是我订阅的一些频道:

Parallel Experiments

这是我的好朋友 Linghao 维护的频道。身为完成了超过50门 MOOC 的学霸,他已经是一位 Googler。业余时间,他经常在这个频道内分享各种好玩的内容,比如二次元,编程,科技等等内容。

湾区日报 Official

没错,就是那个凭一己之力搭建了优质科技内容分享的湾区日报,这是它的 TG Channel,会自动同步 app 内发布的内容。如果你不想安装 app,可以在 TG 内订阅这个频道。

Your TMS Channel

这也是我们所创立的内容分发渠道,如果你想更及时地获得我们的内容,不妨加入其他六百多位订阅者。

Subtrack

Subtrack 是我们最近发现的一个优质内容平台。上面的 Medium 和 Posthaven 主要是 blog 平台,所以主要通过 RSS 来订阅。毕竟 RSS 不如以前流行了,所以 Subtrack 使用了更为广泛的订阅手段–邮件列表来解决这一痛点。

ChinAI

这是一位牛津的 PhD candidate 做的周刊,他每周会整理中国的人工智能相关信息,然后翻译成英文做成摘要。比如上周很火的 外卖骑手,困在系统里 就被他翻译成了英文。老实说,只要订阅这个邮件列表,基本上就可以取消所有人工智能公众号的订阅了。

Remote Data Science Jobs

这是一个手工维护的求职邮件列表,上面时不时地会有远程工作机会。

Daily Productivity Sharing

受到穿堂风的启发,我们决定开始每天分享一个提高生产力的技巧,所以我们在 Substack 上开设了这个频道,也算是一个实验。目前刚刚开始做了两周,主要分享生产力相关的文章/书籍/视频,非常欢迎大家订阅。

Recap

以上所有内容都可以用统一的方式从搜索引擎获得:

deep learning site:medium.com

这个检索语句的意思是,我们只在 medium 这一平台上检索 deep learning 的相关内容。我们可以把前面的话题替换成我们想要检索的任意话题,也可以把后面的域名替换成其他我们想要找的网站。这样我们就可以在特定的网站检索特定的内容了:

deep learning site:github.io

deep learning site:posthaven.com

deep learning site:t.me

deep learning site:substack.com

以上是我们获得优质文本内容的一些渠道,希望能够抛砖引玉,帮助大家找到自己想要的优质内容。如果你有更好的资源,也请与我们分享

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