在疫情爆发式增长的同时，多个国家提出了采取数字“接触追踪”（Contact Tracing）的方式获取数据应对疫情。“接触追踪”是指通过调查病毒潜伏期内病人所去过的地方，接触的人来了解病毒传播的路径。最早的疫情追踪通常都是根据医生或工作人员对病人的提问，病人根据记忆回答。在今天的数字化时代，卫生部门能够通过手机上更准确的地理信息位置等数据判断你是否和新冠感染者接触过，或是去过高风险地区。中国，新加坡，韩国，等等国家都先后采取了不同严格程度的“接触追踪”应用。
“接触追踪”能够给政府和研究人员提供关于疑似或高风险人群的第一手数据，能够让民众尽量远离感染病毒高风险地区，并在第一时间控制病毒的传播。但也会带来对公民隐私，权利等忧虑。
最近疫情的蔓延下，各个地方，不同地区，背景，和技能的志愿者都涌现出来为对抗疫情出力。我关注的最早的志愿者项目是国内疫情严重的时候，海外华人不同地的留学生曾经在线上组织的向国内口罩捐赠。后来全世界各地涌现了更多志愿者项目和不同方式志愿出力的方法。
最近处于兴趣我关注了一些通过互联网合作建立的偏技术类项目。世界各地的不同背景的人通过互联网群策群力贡献自己的能力，方向有数据收集、公开和分析，分享医疗资源信息，为在家的学生提供在线学习资源，为有需要的人志愿提供帮助，等等。对技术的要求从比较专业的生物医学背景，到需要软件相关的营销、设计、前端开发、可视化、数据分析，到基本没有技术要求，为居民区老人等对病毒抵抗力更弱的人购买日常用品送货之类的工作。各种背景的人都可能可以以一技之长做出贡献。
最近因为疫情被困在家，每天会都会多少关注和疫情有关的信息，有最新数据统计，官方发布会，和大量众筹的数据。以下是我对我认为较为可信的资料的不完全整理（3月29日）。
希望这些数据和可靠的消息源能够在这个不断数字化的世界中让人更加了解这次疫情，也希望这次的整理能抛砖引玉，引发更多不同相关话题的讨论。
https://www.amazon.com/Ultralearning-Master-Outsmart-Competition-Accelerate-ebook/dp/B07K6MF8MD
https://play.google.com/store/audiobooks/details/Scott_Young_Ultralearning?id=AQAAAEAsdkQ2eM
《超级学习》（Ultralearning）是我最喜欢博客作者之一 Scott Young 最近新出的作品，介绍他，他的朋友，和历史上著名的天才学习的经历。Scott Young 最早以他的“MIT 挑战”（MIT Challenge） 出名，并在博客上介绍自己的学习经历和经验。这本书比较系统地列举了他总结的“超级学习” 的经验和准则。尽管在网上对他和他的经验有一定争议，但他的博客和本书依然具有参考价值。
Doug Engelbart 在 1968 年首次演示个人计算系统
我的英文博客：https://blog.kevinhu.me/2019/11/03/03-Book-Summary-Dormouse/
书籍链接：
翻译版链接：
When logic and proportion
Have fallen sloppy dead
And the White Knight is talking backwards
And the Red Queen’s off with her head
Remember what the dormouse said
Feed your head
Feed your head
《睡鼠说》（英文：What the Dormouse Said）是一本非常有趣的讲述计算机历史的作品。大家对加州和硅谷的认识基本是从英特尔，乔布斯和诸多 80 年代至今的创业神话开始的。而这本书讲述的则是在盖茨和乔布斯统治一个时代之前的，关于个人计算机发展的波澜壮阔的故事。
数据和格利亚：收集你数据并控制你世界的隐秘战争
Data and Goliath: The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World
https://play.google.com/store/books/details/Bruce_Schneier_Data_and_Goliath_The_Hidden_Battles
https://www.amazon.com/Data-Goliath-Battles-Collect-Control/dp/039335217X
https://www.schneier.com/books/data_and_goliath/
格利亚是圣经故事中威力无穷的巨人。作者用在书名中，以这个凶猛的巨人指代在大数据时代获得无比力量的巨头公司和政府。
经朋友推荐看完了这本书，感觉这本封面平平名字也略有些奇怪的书比我想象的精彩很多。果然不能通过一本封面评判一本书。也在此推荐给所有对大数据伦理问题，人工智能伦理问题，数据隐私和数据权益相关话题的朋友。
作者 Bruce Schneier 在密码学界德高望重，曾出版过《应用密码学》（Applied Cryptography）和《密码学工程》（Cryptography Engineering）等极具影响力的著作，也出版过多本包括本书在内的面向大众的科普类作品。他的博客也是访问量极高的密码学相关的科普博客。另外他还是电子前哨基金会的董事会成员之一。
提到大数据，大家可能第一想到的是大数据如何产生大量的广告收入，数据已经如何成为 21 世纪的“原油”。本书讨论了一个迫切的问题：和很多科技一样，大数据也有其两面性，既带来福祉，也像巨人一样带来了危害，我们如何在大数据时代认识和应对它对现代社会的冲击，并以什么样的思考方式引导其向正确的方向。
整本书给我的感受是不仅事例数据翔实，引用来源丰富细致，说理中肯有条理，是一部非常开阔视野，并很具有说服力的一部书。书中没有很多呼喊口号的内容，所有作者意见及对社会各方面的建议都有很多的事实和论证作为支撑。
最后可以看得出来，作者的政治背景和观点都是植根于民主监督的政府。他的所有观点也都是在这个政治框架下提出来的，例子也大多数来自美国。
最近开始尝试使用 Anki 记忆一些我认为重要的知识碎片，也是刚刚上手。记忆卡片软件不止 Anki 一款，但它是个不错的例子。在此分享一些心得并尝试着回答这个问题：为什么一个程序员(或各行脑力工作)需要有一个记忆卡片软件？
Anki 是一款记忆卡片软件，最早于 2006 年发布，应该算是记忆卡片软件中历史最悠久，最具影响力的。其名来源于日语的“暗记”，意思就是“记忆”。Anki 本身的概念其实非常简单：正面写上单词或是你需要记忆的概念，背面记上单词的释义或是概念的详细解释。如果你能够看到正面能够准确地回想起背面，那么表明你记住了这个卡片，Anki 就会隔更长的时间再次问你（比如一个星期），否则它会缩短间隔的时间（比如一天）。
记忆卡片背后的科学原理也很简单，就是大家熟知的，大名鼎鼎的“艾宾浩斯”遗忘曲线。当你尝试记忆一个单词或是概念，你对它的记忆会成指数型下降。而当你反复间隔一段时间重新记忆它之后，你对它的遗忘速度会下降，你对它的有效记忆时间也更久，从而达到更高的记忆效率。这个知识对学生和脑力工作者是一个福音。
Anki 是开源软件，在移动端也有 App，非常适合通勤等碎片时间中使用。它功能强大，可以插入 HTML 网页，图片，音频等富媒体。
又是周末了，简单写点碎碎念。
最近时不时会关注一些关于高效学习的文章，“思维导图”是一个非常经常被提到的词。我之前会偶尔在纸上随手画画，但是从来没有系统地研究和使用过。我从最近的一些阅读里所理解的思维导图，基本上就是从一个话题发散，并分叉出很多子话题的大型树状图。有些变种还支持不同子话题的联系，可以用一条虚线连接（如图），这样就更像计算机算法中描述的“图”了。
我对思维导图帮助学习和消化的理解是：人的短期记忆是有限的，因此很难线性地去理解一整个话题。一个思维导图能够简单明了地高度概括一个话题，阐明不同子话题之间的关系。之前可能需要 O(N) 定位的一个概念，可以在 O(logN) 时间定位。自己建立导图的这个过程也是一个有力的学习和消化的过程，因为导图在这个过程中会引导你厘清不同概念之间的关系。树状的结构能够符合很多概念之间的关系，也符合人在理解和学习时的思考方式。
在我看来，通常一本技术书的目录其实就是一个简单，高度概括的思维导图：目录和子目录解释了一个话题包含的各个概念，只不过是一条条罗列出来的。思维导图就是将他们以视觉上更友好的方式呈现出来并加以更多的解释。
另外，思维导图还有支持小组内头脑风暴，协助长期的复习和记忆的功能。我在看一些技术博客的时候也会遇到有不少博主会将一个话题的学习以思维导图的形式展示。说明思维导图还是很受欢迎和承认的。
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