播客: 当下舒服 - EarsOnMe | 发现和收听来自小宇宙的热门播客

播客简介...

积极、专注、舒服是我们向往的生活状态，而只有少数年轻人能维持这样的常态。很多人说我们是错过了红利的一代人。在经济疲软的2022，白领们依旧过着两点一线的生活，一些人心怀恐惧、想躺躺不平，一些人洞悉生命的荒谬本质，质疑意义。手抓和Letty信奉积极、专注、舒服的人生态度，并把它们作为当下的实践。是的，舒服不是一种目标和终点，而是依据自身情况出发，实践出一个「持续且灵活的行为系统」。日子嘛，就是让自己舒服，让身边的每个人都舒服。

当下舒服的创作者...

手抓

当下舒服的音频...

从入门到进阶，我们在健身上踩过的坑

一些总结：健身的两个极端心态：天赋崇拜（想把自己练成别人） vs 自我否定（我永远无法成为谁）健身第一步：做你喜欢的事情，拿自己做实验，每个人的身体条件、毅力、动力、生活状态都不同。增肌比预期想象要难：不仅仅是一周三练，是整个生活状态都要与之匹配你不是必须要健身。优秀的肌肉线条是超常态，对身体资源来说是浪费的。健身的真正起点：想清楚自己为什么要健身高效能人群的健身误区：坚定的认为自己在这方面不行无痛减脂的底层逻辑：“热量差” (能量消耗 - 能量摄入) > 0 空腹有氧会更高效么？可能让身体以为自己在经历饥荒，剧烈掉肌肉。熟能生巧的诅咒：新手红利后，身体需要更大的刺激。有效健身 = 让身体一直处在“不适应”中怎么判断自己的训练强度合理？延迟肌肉酸痛。

64分钟

99+

2年前

算法是什么

在[算法]遍地跑的时代，我们作为深处其中的一份子，无论是被它影响还是在影响它，我们真的理解什么是算法，算法在如何进入我们的生活/工作吗？在这一期里面，手抓跟Letty请到了深耕算法和机器人多年的祥叔，还有做教育产品多年的乔老师，一起来聊聊看，算法到底是什么，以及算法跟教育可以如何相结合； ps:这一期真的干货超满； 01:57 算法到底是什么 14:46 算法的演化路径以及两种分类方式 18:28 深度学习最先突破的语音技术 19:51 算法背后的异常case处理 21:42 算法跟教育的结合 22:36 想要建立一个算法，需要具备三个条件 31:08 场景定义的越窄，算法才会显得越聪明 40:11 15.87%的含义以及他的作用 45:02 学习过程的建模与量化 47:16 我们不必去恐惧人工智能的到来 52:28 电子信息素养：让下一代人更会使用电脑 53:37 未来人工智能应该是有什么组成 56:28 小公司有可能做算法吗 58:13 PBL教育未来的想象空间很大 1:00:41 机器商：学会与机器、算法和谐相处，学会理解它们 1:09:37 算法学习的前提是能够模块化、数字化 1:17:07 对于未来还是乐观的，技术/算法能让我们的生活变的更好

89分钟

99+

2年前

多元文化下“爽文女主”的无憾人生

疫情反反复复的当下，我们的生活发生了太多变化，无论是方式还是认知，但是不管怎样变化，我们的探索都是不断地练习中，如何在当下找到自己的归属和应时而变，是一个值得讨论的话题！今天的《当下舒服》Letty和手抓为大家请到了我们的嘉宾 May 姐，一位游走在多元文化下的学者和青年商人。作为一位 Global Entrepreneur 她边走边学，边学边思考，在中西方文化的跳跃中寻找属于自己的方向和发展。如果你对跨文化行业、跨国创业感兴趣，欢迎收听本期。

69分钟

99+

2年前

离开大厂后，我变得更具体了

当离开大厂后，我们会发生什么样的变化呢？带着这个疑惑，我们约到了去年从大厂离开的simple,他当过多个产品的负责人，也是很有思想很有逻辑的一个前辈，我们就着这个疑惑与他聊了聊，他的答案是 live in the details; 收听提示： 2:26 离开后的第一个变化更关注自己，以前用大脑去感受生活，在用身体去感受生活，更关注内心； 5:50 第二个变化：当你不再做计划之后，有了更多预期外的收获； 8:06 如果重来一次，你还会选择大厂吗？ 10:21 在休息之后，人生中的很多事变的更加清晰了； 17:06 大厂带给我的是更好的思维方式或者说是让我看到山顶的风光是什么样的； 20:32 优秀的人才不等于优秀的信息质量，更不等于好的结果； 21:42 关于60分主义者的讨论； 32:48 跟对人比跟对事更重要，以前更看业务； 35:56 不管是工作还是生活的反馈很重要； 39:58 对于leader，你们更看重是什么； 41:10 在大厂做中层或者高层的安全感其实很低； 43:12 找到自己的人生时刻，living in details 44:12 我们会通过抽象的概念来欺骗自己 52:47 比较不一定是坏事 56:50 裸辞的前提是你有能力去承担接下来的一切

58分钟

11k+

3年前

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