提起福泽谕吉，可能很多人会想：“哦！那是印在一万日元上的人！” 💴 但你有没有好奇过，为什么日本会把这样一个既不是天皇、也不是首相的人物印在最大面值的货币上呢？答案就在于他对日本现代化的深远影响！✨

现代化的“顺序论” 🧠➡️📜➡️⚙️​

福泽谕吉是明治时代的思想家，也是日本现代化的引路人。他提出了一个很重要的观点：“一个国家要现代化，顺序是：思想现代化、制度现代化，最后才是器物现代化。”简单来说，就是要先改变人的观念，再改进国家的法律制度，最后才是引进新科技和工具。

他警告说，如果把这个顺序搞反了，只追求先进技术，而不注重思想和制度，那就好比走捷径，结果却是死胡同 🚧。这种深刻的见解，帮助日本在明治维新中找到了一条可持续发展的道路。

打破“官本位”思想 🏛️🚫​

福泽还有一句很有名的话：“人人都想做官的国家，是不可能强盛的。” 😲 在当时的日本乃至很多传统社会，做官被看作人生的“顶点”🏅，但福泽却认为，这种想法会让社会变得死气沉沉，缺乏创新和活力。

他提倡“独立自尊” 🕊️，认为每个人都可以通过教育和努力，找到属于自己的价值，而不是一味追求“升官发财”💼💰。这种思想，不仅改变了日本当时的社会风气，也成为许多人实现自我突破的动力。

为什么选他？🤔💡​

福泽谕吉的一生，虽然没当过天皇或首相，但他通过教育和思想改革，让日本社会发生了深刻的变化。他创办的庆应义塾大学 🎓，至今仍是日本最著名的学府之一。而他倡导的“思想启蒙”和“平民教育”理念，更是让无数普通人受益。

正因为他的贡献超越了职位和权力，日本才选择将他的形象印在货币上，象征着“知识的力量”和“国家的未来” 🌟。

庚子赔款，这个在中国近代史上留下屈辱记忆的名词，因其天文数字般的赔付金额和八国联军侵华的背景而被中国人所熟知。然而，与我们印象中“列强瓜分、中国受害”略有不同的是，美国却在此之后将相当一部分“应得”的庚子赔款以“教育退还”的形式返还给中国，用于创办、资助多所高校。其中最著名的案例，就是对清华和北大的资助。那么，美国为何要这样做？其中又有哪些不为人知的故事？让我们一起探寻庚子赔款背后的真相。

一、庚子赔款：惨痛的历史起点​

1900 年，义和团运动爆发，随后八国联军进攻北京。次年，清政府与列强签订了丧权辱国的《辛丑条约》，史称“庚子条约”。中国需向包括美国在内的列强支付总额高达 4.5 亿两白银（当时约合中国财政收入的两倍）的赔款。列强按照各自出兵人数和损失进行分配，美国分得约 3244 万两白银。

在清政府承担沉重经济负担的同时，美国国内对如何使用这笔钱产生了不同意见。虽然美国在军事干预上属于列强之一，但一些美国政客、学者认为，庚子赔款金额过高，且中国在此冲突中也未必是唯一“责任方”。同时，美国有意通过文化与教育的合作在中国建立良好形象，进而扩大自身的影响力。基于这两方面的考量，美国最终选择将其中相当一部分赔款以“教育退还”的方式“返还”中国。

二、清华大学：庚款退还的典型案例​

1. 清华学堂的创立​

美国在“庚款退还”政策中作出的最重要决定，就是资助中国学生赴美留学，同时建立一所专门培养留学生的预备学校——清华学堂。1911 年，清华学堂在北京西郊清华园正式成立，它也成为清华大学的前身。

2. 留美教育的长远影响​

美国将大笔庚子赔款用于支付中国留学生在美的学费和生活费，不仅培养出大批杰出人才，也为中美之间的文化、科技、学术交流搭建了桥梁。日后回国的留学生在政治、经济、教育、科技等领域都作出了巨大贡献，大大推动了中国的现代化进程。

3. 清华大学的崛起​

在此基础上，清华大学逐步发展为中国的顶尖学府。它不仅吸引到国内外名师，也为后来中国高等教育改革与科学研究树立了标杆。美国对清华大学的资助，成为庚子赔款“教育退还”的最经典、最成功案例。

三、美国对北大的资助：教会与捐赠​

与清华大学相比，北京大学（以下简称“北大”）的前身是京师大学堂，成立于 1898 年，时间上早于庚子条约。但在此后的发展中，北大也间接受益于美国的教育援助政策。

1. 燕京大学的并入​

1920 年代，美国教会在华创办了燕京大学。它得到部分美国基金会与庚款退还资金的资助，在人文学科、社会科学和神学研究上卓有成效。1952 年院系调整时，燕京大学并入北大，使北大在文科领域的实力进一步增强。

2. 外部捐助与文化交融​

美国的罗克菲勒基金会、卡耐基基金会等慈善机构也在不同阶段对北大进行过相关领域的支持。虽然这部分捐赠与庚子赔款并不完全重合，但同样体现了美国通过教育、文化来影响和融入中国的策略。北大因此在国际学术交流中受益匪浅，也为中美间的学术互动提供了平台。

四、除了清华和北大，美国还捐赠了谁？​

1. 浙江大学​

虽然美国对浙江大学的资助力度不如清华大学集中和声名远播，但在庚款返还及后续的基金会援助中，浙江大学（尤其在抗战时期）的部分研究设施、学术项目也获得了支持，帮助其在艰难环境下维持教学与科研。

2. 金陵大学、圣约翰大学、燕京大学等​

美国基督教会在华建立了多所教会学校，其中金陵大学（后并入南京大学）、圣约翰大学（上海）和燕京大学（北京）都曾部分获益于美国的教育援助。除了大学层面，庚子赔款的“教育退还”也涵盖了一些中学教育项目，为基层师范和中小学培养提供了帮助。

五、美国“变相退还”的背后逻辑​

美国之所以会采用“教育退还”而不是直接把钱交还给清政府，既有道义上的考量，也带有极强的外交意图：

1. **道义与形象：**由于国内部分舆论认为庚子赔款对中国过高、过苛，美国希望通过“退还”以减轻自身在国际社会的道德压力，树立“开明”形象。
2. **培养友好势力：**通过资助教育，培养对美国文化、价值观有认同感的中国精英，便于在未来的国际格局中获得中国的支持与合作。
3. **扩大软实力：**教育是一种最持久、最有效的软实力。美国在华的教育资助塑造了大量精英群体，也为美国赢得了更多的国际发言权和学术影响力。

六、其他国家的处理方式​

与美国相对积极的“庚款退还”做法不同，其他列强处理庚子赔款的方式并不相同：

• 英国：部分用于支持香港大学、金陵女子大学（后并入南京大学），但规模不大。
• 法国：资金主要用于文化和教会教育，虽有一定投入，但并未形成大规模“退还”之势。
• 日本、俄国：不仅未退还，还将赔款用于扩军或直接侵占中国领土与权益。
• 德国、意大利：基本据为己有，未见明显退还或教育支持的记录。

七、结语：庚子赔款带来的历史反思​

庚子赔款无疑是一段令国人痛心的历史，也标志着晚清政府在列强压迫下的丧权辱国。然而，在这笔庞大的赔款使用和分配中，美国的“教育退还”策略客观上推进了中国的现代教育发展。清华、北大等著名学府的崛起，不仅培养了大批学术与社会精英，也为后来的中美文化、学术交流打开了一扇大门。

回望历史，庚子赔款的背后交织着列强瓜分、国弱民穷、国际外交与文化教育等诸多因素。对于中国而言，这既是一次血的教训，也是一次曲折的机遇。美国的捐赠并非“免费午餐”，但不争的事实是，它的确帮助中国建立起了一系列优质高等教育机构。

在当今全球化背景下，如何看待历史，如何处理国际关系与文化交流，仍然值得我们深思。清华和北大，正是这一段历史的最好见证，也承载了百年来中美教育合作与博弈的故事。庚子赔款背后的真相，或许比我们想象中更复杂，而最重要的启示，便是国家的自主发展和对教育的重视才是强国之本。只有在此基础上，中国才能在国际舞台上屹立不倒，拥有更多的话语权与主动权。

参考与出处​

1. 《辛丑条约》
2. 《清华大学史料选编（1911-1949）》，清华大学出版社
3. 《金陵大学与近代中国教育》，南京大学出版社
4. 《燕京大学校史资料汇编》，北京大学出版社
5. 美国国家档案与记录管理局（NARA）收藏的部分中美外交档案
6. 罗克菲勒基金会、卡耐基基金会官网历史资料
7. 汪朝光, 《庚款与清华: 近代中美关系与教育外交》，社会科学文献出版社

以上资料综合自各大出版社与档案馆的历史文献及公开信息，若有不尽完善之处，欢迎指正。

Clone a Specific Folder from a Git Repository​

You can use sparse checkout in Git to download only a specific folder from a repository. Here's how:

Steps​

1. Create a Folder and Navigate to It:

   mkdir <folder-name>
   cd <folder-name>
   

2. Initialize Git:

   git init
   

3. Add the Repository URL:

   git remote add origin <repo-url>
   

4. Enable Sparse Checkout:

   git sparse-checkout init
   

5. Select the Folder to Clone:

   git sparse-checkout set <folder-path>
   

   Replace <folder-path> with the folder you want (e.g., docs).

6. Download the Folder:

   git pull origin <branch>
   

   Replace <branch> with the branch name (e.g., main).

Example​

To download only the docs folder:

mkdir my-repo
cd my-repo
git init
git remote add origin https://github.com/example/repo.git
git sparse-checkout init
git sparse-checkout set docs
git pull origin main

Key Points​

• Git Version: Sparse checkout requires Git 2.25 or later.
• Multiple Folders: Add multiple folders by separating them with spaces:

git sparse-checkout set folder1 folder2

• Disable Sparse Checkout: If you want to clone the whole repo later:

git sparse-checkout disable

This method saves time and space by downloading only the files you need!

1️⃣ 概念上的差异​

• RDB 是一种类似于「Excel 表格」的数据管理方式。

  • 例如：用表格记录用户名、年龄等信息。

• Graph DB 则更像「关系图」，展示数据之间的连接和关系。

  • 例如：记录人与人之间的关系（朋友、关注等），像画一张有节点和线条的图。

2️⃣ 数据的关系表示​

• RDB：

  • 数据保存在「表（Table）」中，表与表之间通过「线」来建立关系。
  • 例如：
    • 用户表：记录名字、年龄等信息。
    • 订单表：记录用户的订单。
    • 用「ID」把这两个表连接起来，比如某个订单属于哪个用户。

• Graph DB：

  • 数据（节点）和关系（边）被直接存储在数据库中。
  • 例如：
    • 用户 A → [关注] → 用户 B
    • 数据和关系一体化存储，关系可以直接使用。

3️⃣ 举个例子：记录好友关系​

RDB 的实现​

1. 用户表：

   用户 ID	名字
   1	小明
   2	小红

2. 好友关系表：

   用户 ID	好友 ID
   1	2

3. 当查询“小明的好友是谁”时：

   • 先从好友关系表找到与用户 ID 为 1 的关联，然后到用户表查出对应名字。
   • 这个过程需要一些时间。

Graph DB 的实现​

1. 直接存储数据：

   • 小明 → [朋友] → 小红

2. 当查询“小明的好友是谁”时：

   • 直接从小明的节点找到连接的节点，查询速度非常快。

4️⃣ 适用场景对比​

5️⃣ 总结重点​

• RDB：通过「表格」管理数据，关系需要通过查询（如 JOIN）计算出来。
• Graph DB：直接存储数据之间的「关系」，可以快速访问和分析。

简单类比：

• RDB：像一本「通讯录」，记录名字和地址。
• Graph DB：像一张「关系网」，用线条表示谁和谁是朋友。Graph DB 在分析人与人、物与物之间复杂关系时非常强大，尤其适用于社交网络、推荐系统等场景！😊

让我为您深入浅出地讲解 Golang 的 Channel 概念。

1. 生活类比 🌟​

想象一个咖啡店的点单流程：

• Channel 就像咖啡店的取餐窗口
• 咖啡师（生产者）将做好的咖啡放在窗口
• 服务员（消费者）从窗口取走咖啡给客人
• 窗口有限制：最多放 3-4 杯咖啡
• 如果窗口满了，咖啡师需要等待
• 如果窗口空了，服务员需要等待

2. 技术定义 📚​

Channel 是 Go 语言中的一个核心概念，它提供了 goroutine 之间的通信机制，实现了 CSP（Communicating Sequential Processes）模型。

基础示例：

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func main() {
    // 创建一个容量为 3 的 channel
    coffee := make(chan string, 3)

    // 生产者 goroutine
    go func() {
        drinks := []string{"拿铁", "美式", "卡布奇诺"}
        for _, drink := range drinks {
            fmt.Printf("咖啡师制作了 %s\n", drink)
            coffee <- drink  // 将咖啡放入 channel
            time.Sleep(time.Second)
        }
        close(coffee)  // 关闭 channel
    }()

    // 消费者（主 goroutine）
    for drink := range coffee {
        fmt.Printf("服务员取走了 %s\n", drink)
    }
}

3. 核心特性表 📊​

4. 实践案例 💡​

让我们实现一个更实用的例子：一个简单的任务处理系统

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

// Task 代表一个待处理的任务
type Task struct {
    ID   int
    Data string
}

// Worker 代表一个工作协程
func Worker(id int, tasks <-chan Task, results chan<- string) {
    for task := range tasks {
        // 模拟处理任务
        fmt.Printf("Worker %d 开始处理任务 %d\n", id, task.ID)
        time.Sleep(time.Second)

        // 发送结果
        results <- fmt.Sprintf("任务 %d 已被 Worker %d 完成", task.ID, id)
    }
}

func main() {
    tasks := make(chan Task, 10)
    results := make(chan string, 10)

    // 启动 3 个 worker
    for i := 1; i <= 3; i++ {
        go Worker(i, tasks, results)
    }

    // 发送 5 个任务
    for i := 1; i <= 5; i++ {
        tasks <- Task{ID: i, Data: fmt.Sprintf("数据-%d", i)}
    }
    close(tasks)

    // 收集所有结果
    for i := 1; i <= 5; i++ {
        fmt.Println(<-results)
    }
}

5. 最佳实践 ⭐​

我来介绍 Golang channel 处理超时的几个常用例子。

1. 使用 time.After

   • 最简单直接的方法
   • 适合一次性的超时检查
   • 使用 select 和 time.After 实现

// Example 1: Basic timeout using select and time.After
func example1() {
    ch := make(chan string)

    // Simulate slow operation
    go func() {
        time.Sleep(2 * time.Second)
        ch <- "data"
    }()

    select {
    case result := <-ch:
        fmt.Println("Received:", result)
    case <-time.After(1 * time.Second):
        fmt.Println("Operation timed out")
    }
}

2. 使用 context.WithTimeout

   • Go 推荐的标准方式
   • 可以传递超时信息到多个 goroutine
   • 支持取消操作
   • 资源会自动清理

// Example 2: Using context for timeout
func example2() {
    // Create context with timeout
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 1*time.Second)
    defer cancel()

    ch := make(chan string)

    // Simulate slow operation
    go func() {
        time.Sleep(2 * time.Second)
        ch <- "data"
    }()

    select {
    case result := <-ch:
        fmt.Println("Received:", result)
    case <-ctx.Done():
        fmt.Println("Operation timed out:", ctx.Err())
    }
}

3. 使用超时通道
   • 使用专门的超时 channel
   • 更灵活但需要手动管理
   • 适合需要自定义超时行为的场景

// Example 3: Custom timeout channel
func example3() {
    ch := make(chan string)
    timeout := make(chan bool, 1)

    // Set timeout
    go func() {
        time.Sleep(1 * time.Second)
        timeout <- true
    }()

    // Simulate slow operation
    go func() {
        time.Sleep(2 * time.Second)
        ch <- "data"
    }()

    select {
    case result := <-ch:
        fmt.Println("Received:", result)
    case <-timeout:
        fmt.Println("Operation timed out")
    }
}

运行这段代码，你会看到三个例子都会因为超时（1 秒）而终止，因为模拟的操作需要 2 秒才能完成。

建议在实际应用中：

• 对于简单场景，使用 time.After
• 对于复杂应用，优先使用 context.WithTimeout
• 只在特殊需求下使用自定义超时通道

6. 常见陷阱 ⚠️​

1. 向已关闭的 channel 发送数据会导致 panic
2. 重复关闭 channel 会导致 panic
3. 在没有接收者的情况下关闭 channel 可能导致 goroutine 泄漏

生成式人工智能（GAI）与 2000 年的互联网泡沫的区别

我认为生成式人工智能（Generative AI,简称 GAI）与 2000 年的互联网泡沫在许多方面都有所不同,尽管两者都经历了快速的发展和大量的投资。

以下是一些主要的区别：

1. 技术成熟度：

   • 互联网泡沫时期：在 2000 年,互联网技术还处于初级阶段,许多商业模式尚未验证,大量公司只是凭借一个想法就获得了高额投资。
   • GAI 现状：生成式 AI 技术已经有了实质性的突破,例如 OpenAI 的 GPT 系列模型和 DALL·E。这些技术已经在实际应用中展现了价值,如内容创作、辅助编程和客户服务等。

2. 商业模式和盈利能力：

   • 互联网泡沫时期：许多公司缺乏清晰的盈利模式,过度依赖投资者的资金支持。
   • GAI 现状：虽然仍有一些炒作成分,但许多 AI 公司已经找到了可持续的商业模式,例如通过订阅服务、API 接口收费等方式实现盈利。

3. 投资者的成熟度：

   • 互联网泡沫时期：投资者对新兴的互联网公司过于乐观,导致估值过高。
   • GAI 现状：经过多次科技泡沫的洗礼,投资者更加理性,更注重公司的实际业绩和技术能力。

4. 监管环境：

   • 互联网泡沫时期：监管机构对新兴互联网行业的了解和监管相对滞后。
   • GAI 现状：各国政府和监管机构更加积极地参与,对 AI 技术的应用和发展进行指导和规范。

5. 市场需求和应用场景：

   • 互联网泡沫时期：市场对许多互联网服务的需求尚未真正形成。
   • GAI 现状：生成式 AI 已经在多个行业产生影响,满足了实际的市场需求。

总结：

虽然 GAI 的发展也存在一定的风险和炒作,但总体而言,它基于更成熟的技术,有更清晰的商业模式和实际应用,加上投资者和监管机构的成熟,使其与 2000 年的互联网泡沫有显著区别。然而,仍需警惕过度投资和高估值带来的潜在风险。

What​

本文是对谷歌Write Change-Resilient Code with Domain Objects的翻译。

原作者: Amy Fu

译文​

尽管产品的需求经常变化，但其基本理念通常变化缓慢。由此得出一个有趣的结论：如果我们编写的代码符合产品的基本理念，那么它在未来产品变更中存活的可能性就会更高。

领域对象是我们代码中的基本构建块（如类和接口），它们与产品的基本概念相匹配。我们不是编写代码来匹配产品需求的期望行为（“将文本设置为白色”），而是匹配其底层概念（“文本颜色设置”）。

例如，假设你是披萨团队的一员，该团队向饥饿的谷歌员工出售美味新鲜的披萨。由于需求量大，你们团队决定增加送货服务。

如果没有域对象，最快的送比萨途径就是直接创建一个 deliverPizza 方法：

公共类 DeliveryService

公开的 void 方法 deliverPizza(List pizzas)：...},

}

虽然这种做法在初期效果不错，但如果 gPizza 将其产品线扩展到其他食品上会怎样呢？ 你可以添加一个新的方法：

公开的 void 方法 deliverWithDrinks(List pizzas, List drinks) ...},

但是随着你需要的功能越来越多（比如零食、甜食等），你将不得不不断添加更多的方法。你该如何修改初始实现以避免这种持续的维护负担呢？

你可以添加一个表示产品理念的领域对象，而不是其需求：

• 用例是指帮助产品满足其业务需求的特定行为。

• 一个域对象代表了由多个相似用例共享的通用概念。

为了确定合适的领域对象，请问自己：

• 1.该产品支持哪些相关的使用场景，我们未来计划支持哪些方面？

A：gPizza 打算开始送披萨，将来还会送饮料和零食等其他产品。

• 2. 这些用例有哪些共同点？

A：gPizza 想要把顾客订购的食物送达。

• 3. 我们可以用什么域对象来表示这个通用概念呢？

A：这个领域对象是食品订单。我们可以将用例封装到一个 FoodOrder 类中。

领域对象是一种有用的抽象，但要避免选择过于通用的对象，因为在提高可维护性和更复杂、更模糊的代码之间存在权衡。通常，目标是仅支持计划中的用例，而不是所有可能的用例（参见 YAGNI 原则）。

// GOOD: It's clear what we're delivering.
public void deliver(FoodOrder order) {}

// BAD: Don't support furniture delivery.
public void deliver(DeliveryList items) {}

前言​

最近推特上很火的 "【汉语新解】提示词" 的效果太赞了，可以说拓展了 prompt 的可能性。

无奈作者是用 lisp 写的，对于我这种没有 lisp 基础的人来说，看着实在有点累 😄

所以把它转换成 Python 版本。希望对大家有所帮助。

Python 代码​

# 原Lisp版本作者: 李继刚
# 本 Python 版本作者: @wifecooky (@Twitter)
# 版本: 0.1.0
# 模型: Claude Sonnet
# 用途: 将一个汉语词汇进行全新角度的解释

class 新汉语老师:
    """你是年轻人,批判现实,思考深刻,语言风趣"""
    def __init__(self):
        self.风格 = ["Oscar Wilde", "鲁迅", "罗永浩"]
        self.擅长 = "一针见血"
        self.表达 = "隐喻"
        self.批判 = "讽刺幽默"

def 汉语新解(用户输入):
    """你会用一个特殊视角来解释一个词汇"""
    def 抓住本质(输入):
        # 实现抓住本质的逻辑
        return 输入

    def 辛辣讽刺(输入):
        # 实现辛辣讽刺的逻辑
        return 输入

    def 一针见血(输入):
        # 实现一针见血的逻辑
        return 输入

    def 隐喻(输入):
        # 实现隐喻的逻辑
        return 输入

    def 精练表达(输入):
        # 实现精练表达的逻辑
        return 输入

    解释 = 精练表达(隐喻(一针见血(辛辣讽刺(抓住本质(用户输入)))))
    few_shots = {"委婉": "刺向他人时, 决定在剑刃上撒上止痛药。"}

    return SVG_Card(解释)

def SVG_Card(解释):
    """输出SVG 卡片"""
    design_rule = "合理使用负空间，整体排版要有呼吸感"
    design_principles = ["干净", "简洁", "典雅"]

    def 设置画布():
        return {"宽度": 400, "高度": 600, "边距": 20}

    def 标题字体():
        return "毛笔楷体"

    def 自动缩放():
        return {"最小字号": 16}

    配色风格 = {
        "背景色": ("蒙德里安风格", "设计感"),
        "主要文字": ("汇文明朝体", "粉笔灰"),
        "装饰图案": "随机几何图"
    }

    def 排版输出(用户输入, 英文, 日语):
        # 实现排版输出的逻辑
        return f"{用户输入} {英文} {日语}"

    def 批判内核(输入):
        # 实现批判内核的逻辑
        return 输入

    def 线条图(输入):
        # 实现线条图的逻辑
        return 输入

    def 极简总结(输入):
        # 实现极简总结的逻辑
        return 输入

    卡片元素 = [
        排版输出("用户输入", "英文", "日语"),
        解释,
        线条图(批判内核(解释)),
        极简总结(线条图(批判内核(解释)))
    ]

    # 这里应该返回一个SVG字符串，但为了简化，我们只返回一个描述
    return f"SVG卡片: {卡片元素}"

def start():
    """启动时运行"""
    system_role = 新汉语老师()
    print("说吧, 他们又用哪个词来忽悠你了?")

# 运行规则
# 1. 启动时必须运行 start() 函数
# 2. 之后调用主函数 汉语新解(用户输入)

if __name__ == "__main__":
    start()
    while True:
        user_input = input("请输入一个词汇（输入 'quit' 退出）: ")
        if user_input.lower() == 'quit':
            break
        result = 汉语新解(user_input)
        print(result)

测试​

• 输出结果

前言​

估计东京有大约 8,000 家咖啡店。这些咖啡店类型多样，涵盖了从独立的小型咖啡馆到星巴克、Tully's Coffee 和 Doutor 等连锁品牌。东京的咖啡文化非常发达，许多白领、家庭主妇和学生都喜欢在这些咖啡店中放松或工作。包括笔者自己也是如此。😊

本文正是对我此刻在咖啡店中思考的这个问题进行的整理和反思 😄。

原因​

结合我自身利用咖啡店的经验，可以从以下两个角度展开：心理上的放松 🧘‍♂️ 和集中注意力 🎯。

心理上的放松 🧘‍♀️​

咖啡店作为一种“第三空间”（即介于家庭和工作场所之间的空间），提供了独特的环境，可以帮助人们从日常压力中解脱出来。这种放松不仅来源于环境的变化，还源于咖啡店的整体氛围：

• 环境氛围 🏠

咖啡店通常拥有舒适的座椅 🛋️、温暖的灯光 💡 和柔和的背景音乐 🎶。这种组合创造了一种温馨的氛围，让人们可以放松身心。在这样一个环境中，人们可以远离家庭琐事或办公室压力，享受片刻的宁静 😌。

• 社交与独处的平衡 🤝

咖啡店提供了一个既能融入社交氛围又能保持个人空间的场所。即使不直接与他人交流，看到周围人的活动也能让人感到安全和舒适 👥。这种轻微的社交联系有助于减轻孤独感，同时又不会打扰到个人的独处时光。

• 心理仪式 🛎️

许多人将去咖啡店看书或工作视为一种心理仪式。这种仪式感让他们感觉自己在为个人时间和精神健康投入精力，从而增加了心理上的满足感 😊。

集中注意力 🎯​

• 心理上的自律感 ⏳

在咖啡店里，特别是当周围的人也在认真工作或学习时，这种环境会无形中激励个体更加自律 💪。这种自律感不仅提升了注意力，还增强了任务完成的成就感 🏆。

• 分散与专注的微妙平衡 ⚖️

在家，人们容易受到各种干扰，如家务的打断等。而在咖啡店，虽然环境变化较多，但这些变化通常是背景化的，不会直接打扰到个体的任务。这种微妙的分散与专注的平衡反而有助于人们保持长时间的集中 🕒。这点和上面“环境氛围”中提到的原因有重合之处。

• 背景噪音的作用 🎧

研究表明，适度的背景噪音可以提高人们的专注度和创造力 💡。咖啡店的环境噪音，如低语声、咖啡机的运作声，可以形成一种“白噪音”，有效地屏蔽掉更为突兀或分散注意力的声音 🔊。这种白噪音有助于人们进入“心流”状态，从而提高工作或学习效率 📈。实际上，如果家中没有干扰因素，适当的背景噪音在家里也同样有效 🏡。

结语 📝​

咖啡店作为一个独特的空间，结合了心理放松与专注力提升的优势，成为了许多人工作、学习或阅读的理想之地 📍。在这样一个充满氛围的地方，人们不仅能找到片刻的平静，还能在温暖的咖啡香气中，找到更高效、更愉悦的工作与学习体验 📖😊。

简介​

• Chrome 浏览器内置强大的截图功能
• 无需外部工具或插件，即可获取各种类型的截图
• 本文将介绍适用于 Mac 和 Windows 用户的操作方法

概述​

以下流程图展示了使用 Chrome DevTools 进行截图的基本步骤：

如何打开 DevTools​

有下面几种方法可以打开 Chrome DevTools：（任选一种即可）

1. Mac: Command + Option + I Windows: F12 或 Ctrl + Shift + I
2. 在浏览器窗口中右击并选择"检查"
3. Chrome 菜单 > 更多工具 > 开发者工具

截图类型和方法​

1. 全页面截图​

• Mac: Command + Shift + P Windows: Ctrl + Shift + P
• 输入"Capture full size screenshot"并按 Enter

2. 可视区域截图​

• 打开上述命令菜单，选择"Capture screenshot"

3. 特定元素截图​

• 点击 DevTools 左上角的元素选择工具（光标图标）
• 在页面上点击目标元素
• 右击元素并选择"Node screenshot"

4. 响应式设计测试​

• 点击 DevTools 顶部的设备工具栏图标（或 Mac: Command + Shift + M / Windows: Ctrl + Shift + M）
• 选择设备类型或屏幕尺寸
• 使用上述方法进行截图

键盘快捷键（Mac / Windows）​

• 打开 DevTools: Command + Option + I / F12 或 Ctrl + Shift + I
• 打开命令菜单: Command + Shift + P / Ctrl + Shift + P
• 切换设备模式: Command + Shift + M / Ctrl + Shift + M

总结​

• Mac 和 Windows 用户都能轻松使用, 无需额外软件
• 不仅适用于 Web 开发者，对普通用户也很有用