• 坤鹏论：柏拉图的理型论（五十）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（五十）

    身为父母，最应该给孩子的两样东西是：健康与好习惯。 ——坤鹏论 一、前情回顾 在《柏拉图的理型论（四十九）》中，坤鹏论主要分享了第二组推论——如果一是一的以下推论： 第十四推...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（四十九）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（四十九）

    人，只要在死亡的时候，才是确定性的，永远地被确定在了过去。 ——坤鹏论 越是学习柏拉图的著作，特别是在这段《巴门尼德篇》的学习过程中，坤鹏论越是觉得黑格尔的那段评述简直精妙至...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（四十八）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（四十八）

    世界上可能只有时间是上天给予人们最公平的财富，不管是谁，不管贫富贵贱，一天都是24小时，1小时都是60分钟，1分钟都是60秒，如果成就＝时间×能力，那么，要想成为人生赢家的关键就...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（四十七）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（四十七）

    虽然我们知道概率世界里几乎没有绝对，但是绝对却是人们相互合作、让人与人之间联系更紧密的根基，如果人们都不相信有绝对正确的真理存在，大家便会各行其是，更不会一起去思考了。 ——坤鹏...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（四十六）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（四十六）

    当你思考哲学的时候，你便开始变得更自由。 ——坤鹏论 一、前情回顾 在《柏拉图的理型论（四十五）》中，坤鹏论主要分享了第二组推论——如果一是一的以下推论： 第十一推论：一是接...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（四十五）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（四十五）

    当你需要建议和意见时，谁才是你的最好顾问呢？当然应该是那些真正爱你的、真正为你好的人，这个世界上还有谁能够在爱你和为你好方面超过你的父母呢！可惜的是，我们很多时候最不愿意听的就是...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（四十四）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（四十四）

    学习有什么用？ 除了提升你解决问题的能力之外，学nu习还能够让你知道的越多，知道的越多你的眼界就越开阔，选择也会更多，选择其实选择的是可能性，所以，通过学习，你的未来将会拥有更多...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（四十三）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（四十三）

    有时候天才与普通人的区别就在于坚持，世人往往难坚持，所以他们误以为因坚持而得的成就是因为天才。 ——坤鹏论 这两天买了李泽厚的《美的历程》，坤鹏论在大致翻看中一下子就被其中一...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（四十二）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（四十二）

    智慧有什么用？ 智慧最主要的功用就是让你在这个概率世界中做好选择。 ——坤鹏论 一、前情回顾 在《柏拉图的理型论（四十一）》中，坤鹏论主要分享了第二组推论——如果一是一的以下...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（四十一）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（四十一）

    习惯永远无法被消灭，但是习惯可以被替代，所以不要妄想改正什么坏习惯，而应尽力去培养一个好习惯，当它在你那里安家落户之际，自然也是坏习惯让位于它之时。 ——坤鹏论 学习了这么多...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（四十）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（四十）

    开辟道路的人固然伟大，为开路者指明方向的人更伟大。 ——坤鹏论 一、前情回顾 在《柏拉图的理型论（三十九）》中，坤鹏论主要分享了第二组推论——如果一是一的以下推论： 第三推论...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（三十九）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（三十九）

    学习，是为了解决问题，但是，能够最有效解决问题的从来不是知识，而是知行合一后的智慧，可惜工业化的教育系统却让教育主要为了获取知识，这样培养出来的我们越来越机械化、模式化、模块化。...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（三十八）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（三十八）

    满足感永远不会被满足。 ——坤鹏论 一、前情回顾 在《柏拉图的理型论（三十七）》中，坤鹏论主要分享了第二组推论——如果一是一的以下推论： 第二推论：“一”是无限多的 在这个推...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（三十七）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（三十七）

    知识，知，可以理解为知道，识，则为认识、识别、判断，所以，学知识，不能光是积累知道，更关键的是通过知道提升自己的认识和判断能力，从而改变行为，否则知道再多也是无用的。 ——坤鹏论...
  • 坤鹏论：柏拉图的理型论（三十六）

    坤鹏论：柏拉图的理型论（三十六）

    社会就是关系，关系造就社会。 ——坤鹏论 第二组推论实在烧脑，这两天的不断琢磨间总让坤鹏论情不自禁地想起当初写熵、信息熵相关文章时的情景，迷雾重重，有些明白，但又不是那一马平...

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