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<audio id="audio" title="26 | 阅读准备：当我们谈论快速阅读时，我们究竟在谈论什么？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/04/0c/0409b18da6291cc2e0ef066ec3yy220c.mp3"></audio>
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你好，我是陈亦峰，欢迎你和我一起学英语。
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今天我们开始阅读一篇新的文章，题目叫做[InfoQ’s 2019, and Software Predictions for 2020](https://www.infoq.com/articles/infoq-2019-retrospective/)。这也是我们专栏的最后一篇语料。我们还是先对这篇文章进行一个总体导读，然后借这篇语料，来谈一谈“快速阅读”的话题，帮你总结一下提高阅读速度的方法。
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## 阅读开始前的“脱壳”准备
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看文章之前，还是按照老习惯，我们先分析一下题目InfoQ’s 2019, and Software Predictions for 2020。
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这个题目非常直截了当，一看2019和2020这两个年份，加上主题词software，就知道这是一篇回顾加预测的文章。文章发布的日期为2019年12月6日，是在辞旧迎新之际。我们可以想见，InfoQ作为新闻平台，会发布很多这种类型的文章，来回顾软件行业过去一年的发展，并展望来年的趋势。
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接下来是Key Takeaways，也就是作者帮我们做的摘要总结。我们用最快的速度来略读一下。这是一篇整个软件行业的年度回顾加预测文章，我们可以预期在文章里一定会讲到软件行业的方方面面，因此在初次skimming的过程中，只需要了解文章要讲的话题，找到文章中的名词关键词就可以了，其他先不用去看。
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我在作者写的五点takeaways里给一些关键词加了粗（见下文），这是我自己在skimming过程中找出来的，前后大约花了半分钟时间。通过这半分钟，我大致了解到，这篇文章会在量子计算、虚拟现实、Web Assembly、Kubernetes以及软件架构（微服务和FaaS）这些方面进行回顾或预测。
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Last month, Google claimed to have achieved **quantum supremacy**—the name given to the step of proving quantum computers can deliver something that a classical computer can’t. That claim is disputed, and it may yet turn out that we need a better demonstration, but it still feels like a significant milestone.
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A surprise this year was the decline of interest in **Virtual Reality**, at least in the context of Smart-phone-based VR. Despite this we still think that something in the AR/VR space, or some other form of alternative computer/human interaction, is likely to come on the market in the next few years and gain significant traction.
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We expect to see the interest in **Web Assembly** continue and hope that the tooling for it will start to mature.
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In our DevOps and Cloud trend report, we noted that **Kubernetes** has effectively cornered the market for container orchestration, and is arguably becoming the cloud-agnostic compute abstraction. The next “hot topics” in this space appear to be “service meshes” and developer experience/workflow tooling.
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We’re looking forward to seeing what the open source community and vendors are working on in the understandability, observability, and debuggability space in the context of **architectural patterns such microservices and functions(as-a-service**).
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对不了解软件工程的非专业人士而言，你或许只听说过量子计算和虚拟现实这两个主流媒体报道相对较多的话题。对于了解IT行业的专业人士而言，你应该可以非常快地把这些关键词识别出来。你看，这就是背景知识在阅读过程中发挥的作用。**可以说，一篇文章的技术性越强，背景知识或专业知识就能发挥越重要的作用；同样道理，一篇文章的技术性越强，缺乏背景或专业知识就会对阅读理解构成更大的障碍。**
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我在这里再次强调一下，阅读开始之前准备工作的重要性。有人把这个过程形象地比喻为“脱壳”或“脱外套”，也就是我们开始阅读一本书之前，不要立刻翻到第一章，然后从第一段开始读，一定要先快速研究以下几个要素：首先是题目，包括副标题，这不用多说；其次是作者的背景情况，第三就是书的目录和摘要总结，这些内容一般在一本书的封面、封底、腰封、目录、序言等处，能够帮助我们了解一本书的总体思路和框架，给我们接下来的阅读指明大方向，甚至可以帮助我们决定是否需要开始阅读。
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## 通过找关键词快速略读全文
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这篇文章全文大约2500字左右，我逐行读完全文，大约需要三十分钟左右，这是非常缓慢的阅读速度，主要是因为对文章中的部分内容不熟悉，导致我比阅读普通的文章速度慢了三至四倍。
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但是，如果我不求甚解，只是想大概把握全文的主要意思，我的眼睛可以像雷达一般顺着手指移动的方向，快速扫描全文并捕捉关键字，大约一分钟左右就可以完成。根据我找到的关键词，我这里整理出了一个文章大纲，如下：
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<p>**回顾部分：**<br>
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**量子计算**：IBM（decoherence，量子脱散）；谷歌（quantum supremacy，量子优势）；微软（开源Q#，量子计算语言）<br>
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**虚拟现实**：谷歌（停Daydream VR）；BBC（解散VR内容团队）<br>
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**Java：**JavaScript、Java、C#、Rust、Swift、Go、Python、Kotlin等持续升温；微软（OpenJDK、JClarity、Monica Beckwith）；Spring Framework；Matt Raible’s JHipster book；non-HotSpot JVMs、OpenJ9、GraalVM<br>
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**.NET**：.NET Core 3; WebAssembly; Blazor（ASP.NET Core新框架）；C#仅次于Java、C#8<br>
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**网站开发：**JavaScript（Vue、React）；TensorFlow.js.（机器学习） ；Web Assembly、Typescript、Elm和Svelte<br>
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**架构**：分布式计算、微服务架构<br>
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**人工智能、机器学习和数据工程**：麻省理工GEN；谷歌ML Kit；对话界面；PostgreSQL<br>
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**文化与方法**：敏捷开发；Scrum；远程工作<br>
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**DevOps和云**：Kubernetes；服务网格（service meshes）；工作流工具；Ballerina、Pulumi；Dark（Beta）；Ecstasy语言</p>
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<p>**预测部分：**<br>
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**云平台**：Kubernetes；五大云供应商：亚马逊、谷歌、IBM+Red Hat、微软、VMware+Pivotal；服务网格；持续交付流水线，GitOps、k8s YAML<br>
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**架构**：“管理复杂性”之年；微服务、FaaS；分布式计算的“可理解性、可观察性和可调试性”（understandability, observability, and debuggability）；低代码平台（微软：PowerApps、Flow、Power BI、Power Platform）<br>
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**.NET生态**：Blazor；.NET 5（和Java、Objective-C和Swift互操作）；微软ML.NET；Web Assembly<br>
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**虚拟现实**：AR/VR及其他另类计算、人机交互形式</p>
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有人也把这种用眼睛搜索关键词的方法，称为“苹果阅读法”。怎么说呢？如果一本书或者一篇文章是一片果园，果园里面种了好多种不同的水果，有苹果、橘子、鸭梨、菠萝、草莓等等，但是你如果带着具体的目的或者问题来阅读，你进入果园之后只找苹果，不理会其他的水果，一次只完成一个任务，集中注意力去寻找自己关注的那个“苹果”，这样就可以大大提高阅读的效率。
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我相信，对于刚刚这个由关键词组成的粗略提纲，在一个对IT行业几乎一无所知的小白眼中，或许就是一堆毫无意义的零散文字，完全无法串联其中的逻辑关系；但是对于有深厚IT行业背景知识的读者来说，他们可以凭借原本已经拥有的完整的知识框架，在找出这些关键词的同时，快速把这些关键词由点连成线，由线再结成网，在脑海中勾勒出这篇文章的逻辑结构。就像我前面讲的，一篇文章的技术性越强，背景知识或专业知识就能发挥越重要的作用。
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在找关键词的过程中，我们还会注意到一点，这篇文章其实也是一份索引，每个话题中都带有InfoQ相关的新闻报道、访谈文章和出版物信息，而且还根据受读者欢迎程度进行了排名，如果读者对某一个话题感兴趣希望深入阅读，可以点击相关的链接。
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## 关于快速阅读的真相
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刚才我带你快速阅读了这篇文章，其实算不算阅读，顶多是浏览。那到底怎么快速阅读呢？下面我们就来谈一谈。
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根据我多年阅读的体会，**阅读量或者阅读速度上不去的根本原因，在于习惯不好**。我们先来逆向地想一想，阻碍我们阅读量提高以及降低我们阅读速度的坏习惯都有哪些？我来总结7个坏习惯，看看你有没有。
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- 坏习惯1：读外语书逢生词就查，导致阅读进展缓慢，一两页后就兴趣全无。
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- 坏习惯2：三天打鱼、两天晒网，心血来潮猛读一通，但无法持久。
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- 坏习惯3：一本书从第一章第一个字开始读，不读完觉得有负罪感。
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- 坏习惯4：看书的时候同时做其他的事情，例如查看、回复微信等。
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- 坏习惯5：阅读时默念词句，眼睛看到文字后先转化为大脑中的声音，才能被大脑理解。
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- 坏习惯6：时不时需要往回读刚才已经“读过”的内容，或者读完一段不知道在讲什么。
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- 坏习惯7：读所有的书都有“速度”焦虑，都想尽快读完，读几页就烦躁不已
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这些习惯看上去是不是似曾相识？这些也是我自己身上都曾经有过的坏习惯，就我的经验来看，这是制约阅读数量和质量的主要因素。基于以上的这些问题，我给你提七点提高阅读速度的建议。
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**第一，兴趣是最好的老师。**First and foremost, enjoying it! 最根本的还是要培养阅读的兴趣，要喜欢阅读这件事情。正因为如此，阅读的内容尽量要符合两个条件：自己感兴趣的领域，自己熟悉的话题。千万不要逼自己去读一些所谓的“名著”。读英文内容，要让你的兴趣和知识去补语言的短板，帮助你碰到生词的时候，利用你的知识、根据上下文去猜测生词的含义。具体怎么猜，我们下一次会具体来讲。
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**第二，让阅读成为习惯。**什么是习惯？习惯就是每天都会做、不做你会觉得难受的事情，例如每天起床之后要刷牙、洗脸，就是习惯。如果可以把阅读也变成每天的习惯，例如每天睡觉前如果可以把刷手机的时间匀一半出来给阅读，一年就可以多读很多的书。要给养成阅读习惯创造便捷的条件，给自己定一个无法寻找借口的目标，例如每天看一页，如果做不到你自己都不敢照镜子。另外，尽量把阅读的小环境弄得舒服一点，使图书无处不在、随手可得。
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**第三，要丢弃一些陈旧的观念。**为什么一字一句地从头读到尾才算把一本书读完？为什么开始读一本书就一定要把它读完？ 谁说不可以同时看五本书？为什么我们看公众号的文章就懂得快速浏览、而读一本书就不行呢？看公众号的文章和看一本书有什么不一样呢？其实读书的方式有很多，要学会用好一本书，而不是非要读完一本书。选书不慎，发现烂，就应该及时止损。略读两遍的效果，往往也要好过精读一遍。
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**第四，一心多用是阅读的大敌。**读书时间不用太久，但一定要专注，拒绝一切干扰。目前来看，对专心阅读影响最大的外部因素还是社交媒体。除了睡觉以外，要让一个人一小时不看手机还是比较困难的。在条件允许的情况下，阅读时最好还是要约束自己尽量专注，最简单的办法就是把手机关机，放到自己够不到的地方。
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**第五，克服阅读时在脑子里“朗读”的习惯。**我们说话的语速大约每分钟150~200字左右，汉语英语基本差不多。如果养成在脑子里默读的习惯，眼睛看到文字再转化为声音，你的阅读速度的上限就是你的语速。要尽量练习消除默读环节，眼睛看到后直接由大脑理解意思，可以逐步提高阅读速度。有人在阅读时会嚼口香糖，很多正是出于关闭默读通道的目的。这一条对母语阅读的改进会比较明显，而对于外语阅读，即使克服了“默读”，阅读速度的潜力也会因为英语理解能力不强而受到限制。
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**第六，使用辅助手段杜绝“回头看”。**不少人读着读着感觉前面没看懂或者忘记了，就会退回去重新看，这是拖慢阅读速度的一大原因。这种现象本身是你的大脑走神造成的，养成这样的习惯会导致恶性循环，使得大脑不断走神，结果看了半天，看了后面忘了前面，理解率会非常低。人眼看东西往往是四处漂移的（saccadic eye movement），最简单的办法就是用手指点在要阅读的句子下面从左到右移动，眼睛跟着手指移动的方向和速度，全神贯注地往下阅读。
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**第七，想快就快，想慢就慢，才是真的会阅读。**阅读的目的大体可以分为两类，一类是获取信息和知识，另外一类是享受文字的乐趣。对于后者，一般是需要慢慢品细细读的。例如你是哈利波特迷，当你拿到等了九个月的新书时，你会想办法两小时把它读完吗？而对于很多实用型的图书或文章，对你其实不是句句有用，就不要和自己较劲，非一字一句读得那么仔细。
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培根曾经说过：“一些书可以浅尝即止；一些书可以狼吞虎咽；而有些书则需要细嚼慢咽，好好消化（Some books are to be tasted, others to be swallowed, and some few to be chewed and digested）”，说的就是这个道理。
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## 小结
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从第三篇文章开始，我开始强调，阅读时要关注段落和篇章。词汇和句法是阅读的基础，积累词汇和熟悉句式结构只是手段，阅读的最终目的并不是去分析和研究每一句话，而是理解文章要表达的思想。我一直在引导你从基础阅读阶段慢慢过渡到检视阅读，通过一系列的方式（例如读首尾句、识别起承转合的标记性词语、关注文字排版时的视觉标记如加黑加粗、加下划线等）来快速高效地弄清楚一篇文章乃至一本书的主题和梗概。
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我们今天还谈到速读，其实并不存在我们幻想的那些神奇的“速读法”，来帮助我们在既没有相关背景知识的积累，词汇量很少又不熟悉句式结构的情况下，仍然能够快速、高效地阅读。真正有用的“速读法”是培养起良好的阅读习惯，在长期坚持的阅读过程中积累知识，构建自己的知识体系。只有这样，你才会体会到知识结构越来越完整所带来的“加速度”，才会真正从根本上提高阅读的效率。
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## 课后作业
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这个[链接](https://lifelessons.co/personal-development/read/)是美国人霍华德·伯格（Howard Berg）的一篇专访，他曾作为世界上读书速度最快的人被载入吉尼斯世界纪录，他的最高速度是每分钟读书80页。阅读下文，总结出适合自己的“速读法”，并完善自己的阅读计划。
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如果在学习中有什么问题，你可以在留言区提问，同时欢迎你把学习心得分享出来，我们一起每天进步一点。
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<audio id="audio" title="27 | 行业预测类文章，动词就是它的全部" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/b7/d6/b7e0aae0e99c2d43297899a323a288d6.mp3"></audio>
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你好，我是陈亦峰，欢迎你和我一起学英语。
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今天我们继续阅读[InfoQ’s 2019, and Software Predictions for 2020](https://www.infoq.com/articles/infoq-2019-retrospective/)这篇文章。
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上一节我们通过用眼睛检索关键词的方式，快速浏览了这篇文章并整理出一个总体框架。这就好像我们踏足一片果园，采取只认苹果不管其他的办法，用最高的效率掌握了这片果园的地形图。接下来，你就可以根据自己的阅读目的，来选择某一块特定的区域去深入研究。
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既然是预测类的文章，我们就截取这篇文章中预测2020年软件市场发展趋势的几个段落来深入阅读。在浏览全文时我们基本只是搜寻技术名词，今天深入阅读这几段内容时，我们只关注动词，看看搞懂了这些句子动词的含义，是否就能把整段的意思分析出八九分。
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## 第一段
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我们首先来看第一段，我先给你朗读一下，然后我把几乎所有的动词短语（加粗部分）都逐一用朗文词典查出来，看看能不能帮我们解决全部理解问题。
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**Making predictions** in software is notoriously hard to do, but we **expect** to see enterprise development teams **consolidate** their cloud-platform choices as Kubernetes **adoption continues**. Mostly this will be **focused on** the “big five” cloud providers - Amazon, Google, IBM (plus Red Hat), Microsoft, and VMware (plus Pivotal). We think that, outside China, Alibaba will **struggle to gain traction**, as will Oracle, Salesforce, and SAP.
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第一句话是一个并列句，并列连词but前面是一个简单句，but后面是一个带有状语从句的复杂句，但其实一点也不复杂。我标出了五个和动作有关的词汇，包括动词、动词短语和带有动作含义的名词，我们分别来看一下，看看是不是这些词的意思理解准确了，整句话的含义就迎刃而解了。
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**pre‧dic‧tion** /prɪˈdɪkʃən/ ●●○ AWL noun [countable, uncountable]
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a statement about what you think is going to happen, or the act of making this statement
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**make a prediction**
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第一个词我查了prediction，朗文词典里关于这个词的提示是两个黑点，属于中频词汇（一个黑点是低频词，三个黑点是高频词）。
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此外，AWL的含义是Academic Word List，即学术词汇，也有人称之为雅思词汇表，包含学术英语中使用频率最高的570个词，也是学术类雅思考试即A类雅思考试中常见的词汇。词典里明确给出了make a prediction这个固定搭配。
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前半句的主语就是这个固定搭配短语的现在分词形式，表示“预测软件行业（发展趋势）”，谓语动词是系动词is，后面的副词notoriously即使不认识也没有关系，跳过就好，只要认得hard这个词的意思，这句话就明白了，表示“预测是很困难的”。
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**ex‧pect** /ɪkˈspekt/ ●●● S1 W1 verb [transitive]
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to think that something will happen because it seems likely or has been planned
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**expect to do something**
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**expect somebody/something to do something**
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**expect (that)**
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后半句话我查了四个词，第一个是expect，三星高频词汇，同时也是口语1000词和书面1000词，需要我们熟练掌握所有用法。通过英文解释我们可以看到expect在这里也是“预测、预料、预期”的意思，结合前半句话，就可以看出这句话的逻辑关系，“软件行业预测很难，但是我们仍然预期……”，有点免责声明的意思，就是“预测错了也不要来怪我”的意思。
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后面几段几乎都会出现we think/we expect/we believe/we look forward to/we are hopeful等句式，都是作者引导自己观点的“我认为、我预计、我相信、我期待…”等说法，不涉及实质内容，可以跳过不看。
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**con‧sol‧i‧date** /kənˈsɒlədeɪt $ -ˈsɑː-/ ●○○ verb [intransitive, transitive]
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1 to strengthen the position of power or success that you have, so that it becomes more effective or continues for longer
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**2 to combine things in order to make them more effective or easier to deal with**
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接下来是第一个涉及实质内容的动词consolidate，一星低频词，这是一个警示，说明你可能不了解这个词。词典给出了两个意思，根据上下文，我们选择第二个意思，“合并……使更有效或更便捷”。
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如果我们忽略前面“我们认为、我们预计、我们相信、我们期待”这些话，重新来看这句话就是enterprise development teams consolidate their cloud-platform choices as Kubernetes adoption continues，主语“企业开发团队”和宾语“云平台”我们都是熟悉的，句子的主干就是“开发团队整合云平台”，在什么状态下发生的这个动作呢？
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我们再来看as后面的状语从句，一共就三个字，主语是我们最熟悉的Kubernetes或k8s，后面两个词我们来查一下。
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**a‧dopt** /əˈdɒpt $ əˈdɑːpt/ ●●○ S3 W2 verb
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if you adopt a new method, process etc, you start to use it
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**a‧dop‧tion** /əˈdɒpʃən $ əˈdɑːp-/ noun
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1 [countable, uncountable] the act or process of adopting a child
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**2 [uncountable] the act of starting to use a particular plan, method, way of speaking etc**
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**con‧tin‧ue** /kənˈtɪnjuː/ ●●● S1 W1 verb
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[intransitive, transitive] to not stop happening, existing, or doing something
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我们先查adoption和它的动词形式adopt，中频词汇，口语3000书面2000，很常用的动词，意思也很多，例如“收养小孩”。
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我们根据上下文选择第二个意思，“开始使用某一特定的计划、方法、说话方式等”，在句子里就表示“随着越来越多的人开始使用Kubernetes”。第二个词continue是高频词汇，口笔头都是1000核心词，所以大部分人都应该认识，表示“使用Kubernetes的趋势将继续下去”。
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你看，只要了解了这五个带有动作性质的词汇，这句话的意思就非常清楚了。当然，我为了说明动作或动词在阅读理解技术类文档中的重要性，走了一个“极端”，因为上面这五个词并非人人需要查，你可以根据自己的具体情况，决定需要查其中的几个。
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接下来，我们看这一段的后面一句话。
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**Mostly this will be** ****focussed on**** **the “big five” cloud providers - Amazon, Google, IBM (plus Red Hat), Microsoft, and VMware (plus Pivotal). We think that, outside China, Alibaba will** ****struggle to gain traction******, as will Oracle, Salesforce, and SAP.**
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**fo‧cus** /ˈfəʊkəs $ ˈfoʊ-/ ●●○ S3 W2 AWL verb (focused or focussed, focusing or focussing)
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[intransitive, transitive] to give special attention to one particular person or thing, or to make people do this **SYN** concentrate
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**focus on**
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第一句话我们只需要查focus这个词。我们之前在讲第一篇文章的时候其实学过这个词了，不知道你还记得不？两星中频核心词汇，需要我们重点掌握，同时，词典还给出了同义词concentrate，以及固定搭配focus on。
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这句话的主语是this，应该指代上一句话说讲的“开发团队整合云平台”这件事情，整合将“特别关注”那些云平台呢？宾语是big five cloud providers，后面的五个大厂我们就很熟悉啦。
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**strug‧gle** /ˈstrʌɡəl/ ●●○ W3 verb [intransitive]
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to try extremely hard to achieve something, even though it is very difficult
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**struggle to do something**
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**trac‧tion /ˈtrækʃən/ noun [uncountable]**
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if a new idea or thing **gains traction**, it becomes accepted by or popular with more and more people
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第二句话我们来查两个动词，第一个struggle是中频核心词汇，表示“很努力地去做很难的事情”，第二个动词词组你会觉得相对陌生一点，gain traction，像gain这种高频核心动词搭配名词的短语，一般查那个名词命中率会高一点。果然，我们一查朗文词典，traction词条下面专门有gain traction这个固定搭配，根据英文的解释，是“更多人接受或变得更受欢迎”的意思。
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这样，第二句话的意思也就非常清楚了，是说“阿里巴巴在中国以外的地区非常努力地希望成为更多客户所能接受的云服务供应商”，“Oracle、Salesforce和SAP也是一样”。
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好了，全都讲完了，我来把整段话给你翻译一下。
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在软件领域做预测是出了名的困难，但我们预计，随着企业开发团队继续广泛使用Kubernetes，他们将会进一步整合云平台的选择。大多数情况下，整合将集中在“五大”云服务提供商：亚马逊、谷歌、IBM（加上红帽）、微软和VMware（加上Pivotal）。我们认为，在中国以外的地区，阿里巴巴将努力争取获得更多客户的认可，甲骨文、Salesforce和SAP也是如此。
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## 第二段
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我们接着看下一段，我还是先来读一下。同样，我也给你标注除了重点的英文单词。
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In the platform/operations space we’re expecting that service meshes will become more **integrated with** the **underlying** orchestration frameworks (e.g. Kubernetes). We’re also hopeful that the developer workflow for **interacting with** service meshes becomes more **integrated with** current workflows, technologies, and pipelines.
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这段话对于外行人来说，理解上存在困难的应该是service meshes、orchestration frameworks甚至operation这些技术名词。即便知道了“服务网格”、“服务编排框架”等常用的翻译方法，大部分情况下很多人其实并不理解这段话的意思。
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对于一个知识结构存在重大缺陷的读者，如何利用互联网等工具去弥补缺陷，这是我们下一讲要讨论的话题。今天，我假定这篇文章的读者是业内人士，对于IT行业的知识结构是完整的，但英语阅读存在一些问题，那么你的问题大概率是出在对于动词的理解上。
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这段话我查了三个词，这三个词都是AWL也就是雅思学术词汇表里570个常用词汇，需要彻底吃透。第一个词integrate的英文解释告诉我们，这个词强调的是“合并或合作使…更加有效”。
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**in‧te‧grate** /ˈɪntɪɡreɪt/ ●○○ AWL verb [intransitive, transitive]
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if two or more things integrate, or if you integrate them, they combine or work together in a way that makes something more effective
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**integrate (something) into/with something**
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第二个词在文章中是underlying，但我们来查一下它最本源的动词underlie，才能更好地理解underlying这个分词。动词underlie从字面看就是“躺在底下”的意思，根据英文解释，是指“作为…的原因，构成…的基础”，underlying分词做形容词的话，就是“底层基础”的意思。
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**un‧der‧lie** /ˌʌndəˈlaɪ $ -ər-/ AWL verb (past tense underlay /-ˈleɪ/, past participle underlain /-ˈleɪn/, present participle **underlying**, third person singular underlies) [transitive] formal
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to be the cause of something, or be the basic thing from which something develops
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第三个词interact是中频词汇，英文解释强调的是“人和人互相交流、共同合作”的意思。
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**in‧ter‧act** /ˌɪntərˈækt/ ●●○ AWL verb [intransitive]
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if people interact with each other, they talk to each other, work together etc
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**interact with**
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在上述理解的基础上，我们来看这段话的意思：
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在平台、运维领域，我们预期服务网格与底层编排框架（例如Kubernetes）可以实现更好的集成。同时我们也认为，用于和服务网格交互的开发人员工作流有望和当前的工作流、技术和流水线实现更好的融合。
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这是比较准确的翻译，但是对于外行来说，依然不会十分理解这段话的意思。这是由于IT行业背景知识缺失所造成的，单单靠对外语的理解是无法弥补的。
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## 第三段
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我们再来看一段话，我还是来读一下：
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Ultimately developers should be able to **control deploy, release, and debugging** via the same continuous/progressive delivery pipeline. For example, using a “GitOps” style pipeline to **deploy** a service by **configuring** k8s YAML (or some higher-level abstraction), **controlling the release** of the new functionality using techniques like **canarying** or **shadowing** via the configuration of some traffic management k8s custom resource definition (CRD) YAML, and **enabling** additional **logging** or **debug tooling** via some additional CRD config.
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这段话的动词不少，但其中大部分应该都是你非常熟悉的，我就不去一个个查了。对于这一段，我主要想讲三点。
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**第一，虽然有些词在技术文档中经常出现，你见得多了自然认识并且知道中文说法，但有时候仍然建议你去查一下英英词典，了解一下这个词的英文解释**。这对我们更好地理解一个词乃至文章的意思也是很有好处的。
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例如configure这个词，大概所有工程师都认识是“配置”的意思，但我们不妨来查一下：
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<p>**con‧fig‧ure** /kənˈfɪɡə $ -ɡjər/ verb [transitive] technical<br>
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to arrange something, especially computer equipment, so that it works with other equipment</p>
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英文的解释指出configure的意思是“安排电脑设备，以便它能和其他设备一同工作”，了解这样一个用简单英语解释configure这个动词的定义，有助于加深我们对这个动词的理解，也有助于提高我们语言的灵活性。
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此外，有时候我们可以想一想或者查一查中文“配置”的意思。“配”就是把缺少的补齐，“置”就是设立、布置，也是对我们理解这个词的意思蛮有帮助的。所以，有一些我们以为熟得不能再熟的词汇，也有可以深入学习的地方。
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**第二，有的词的意思不仅要知其然，还要知其所以然，要举一反三多问几个问题。**
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例如canarying这个词，是canary这个名词活生生给变成动词后加上了-ing的形式，变成了一个现在分词，那canary本身是什么意思呢？你肯定说，我知道呀，应该是“金丝雀版本”的意思。对，没错，这里就是把这个意思变成了动词，发布金丝雀版本，或者说进行金丝雀部署。那么，什么是金丝雀发布呢？你说我也知道呀，就是新版本先给一部分用户用，稳定之后再全面部署，平台测试功能稳定性用的。非常正确。但是这和“金丝雀”有什么关系呢？
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你如果接着去查canary这个词，就会发现英语里面有一个成语叫canary in a coal mine，叫做“煤矿里的金丝雀”。这种小黄鸟唱歌婉转悦耳，但对煤矿的瓦斯也就是一氧化碳极为敏感，吸入一点就死了。但人类要后知后觉很多，往往煤气中毒后发觉的时候就为时已晚。所以早年工人下矿井都会携带金丝雀，以便及时发现人类很难察觉的瓦斯泄露。后来，“煤矿里的金丝雀”就用来指代早期的预警信号。所以，部署金丝雀版本的目的就是通过软件测试版本的早期反馈，尽快发现问题。
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你看，这样多问几个问题，你才能知道shadowing到底是什么意思，YAML代表的是那几个词（不是You are my love）。
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**第三，看懂了每一句话之后，要联系上下文看看整段的意思以及结构，不要只见树木，不见森林。**
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这一段显然是在上一段的基础上讲的，上一段在说服务网格与底层框架（Kubernetes）会更好集成，开发人员的工作流和流水线更好融合，所以这段是进一步具体阐述最终开发人员能通过相同的交付流水线管道，来控制部署、发布和调试这三项流程。
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然后作者又举了三个例子来说明开发人员可以通过哪些方式或技术来控制这三项流程（如下列三点）。这样，结构就非常清晰了，我们读这一段的长句时，也就方便多了。
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<p>1.using a “GitOps” style pipeline to deploy a service by configuring k8s YAML (or some higher-level abstraction),<br>
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2.controlling the release of the new functionality using techniques like canarying or shadowing via the configuration of some traffic management k8s custom resource definition (CRD) YAML,<br>
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3.and enabling additional logging or debug tooling via some additional CRD config.</p>
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## 小结
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好了，今天就讲到这里，余下几段内容留给你当作课后作业，你按照我说的方法去分析理解。
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同一篇文章，对于不同知识背景或专业领域的读者来说，阅读的痛点是不一样的。例如技术类文档，对于大部分英文不太好、但技术很牛的读者来说，大部分的名词性质的技术词汇一般都不在话下，但对很多的动词理解不够深入透彻；当然对于英文再好的技术小白而言，让他们最头疼的恐怕就是诸如k8s这样的名词了，他们即使可以准确地翻译出全文，但仍然不了解全篇在说什么意思，因为这一片森林是他们从未涉足过的。
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## 课后作业
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1. 阅读余下几段预测趋势的文字，按照我介绍的方法，去查你觉得需要查阅的动词以及其他存疑的固定搭配，看看是否对你的理解有所帮助。
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In regards to architecture, next year will hopefully be the year of “managing complexity”. Architectural patterns such microservices and functions(as-a-service) have enabled developers to better separate concerns, implement variable rates of change via independent isolated deployments, and ultimately work more effectively at scale. However, our ability to comprehend the complex distributed systems we are now building – along with the availability of related tooling – has not kept pace with these developments. We’re looking forward to seeing what the open source community and vendors are working on in the understandability, observability, and debuggability space.
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We expect to see more developers experimenting with “low code” platforms. This is partly fueled by a renewed push from Microsoft for its PowerApps, Flow, Power BI, and Power Platform products.
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In the .NET ecosystem, we believe that Blazor will keep gaining momentum among web developers. .NET 5 should also bring significant changes to the ecosystem with the promised interoperability with Java, Objective-C, and Swift. Although it is early to say, Microsoft’s recent efforts on IoT and AI (with ML.NET) should also help to raise the interest in .NET development. Related we expect to see the interest in Web Assembly continue and hope that the tooling hear will start to mature.
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Despite the negative news around VR this year, we still think that something in the AR/VR space, or some other form of alternative computer/human interaction, is likely to come on the market in the next few years and gain significant traction, though it does seem that the form factor for this hasn’t really arrived.
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2.通过下列两个链接，了解雅思学术词汇表AWL，对570个常用学术词汇有一个大概的认识（其中第二个链接对每一个词都提供了英文解释和例句，还有小测验）。建议你制定一个学习计划，去吃透这570个词汇（其中很多你应该已经认识了）。
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- [The Academic Word List (AWL)](https://www.eapfoundation.com/vocab/academic/awllists/#what)
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- [Academic word list](https://www.examenglish.com/vocabulary/academic_wordlist.html)
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如果在学习中有什么问题，你可以在留言区提问，同时欢迎你把学习心得分享出来，我们一起每天进步一点。
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@@ -0,0 +1,243 @@
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<audio id="audio" title="28 | 没有经过相关专业训练，如何自学新的专业知识？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/82/09/82b61cdae13cdf1a33ffaeb4c39dec09.mp3"></audio>
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你好，我是陈亦峰，欢迎你和我一起学英语。
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今天我们继续围绕[InfoQ’s 2019, and Software Predictions for 2020](https://www.infoq.com/articles/infoq-2019-retrospective/)这篇文章，来谈一谈“如何阅读技术性较强的文章”这一话题。在二十年的教学过程中，有一个被问到次数最多的问题，就是：为什么所有的单词我都认识（或者我都查了），可我还是看不懂这句话或者这篇文章？我们今天就借讲文章来谈一谈这个问题。
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## 阅读障碍一：词汇
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为什么会看不懂？这个问题看似千头万绪、纷繁复杂，但归根到底无外乎存在两大类的障碍：**语言方面的障碍**和**知识方面的障碍**。而语言方面的障碍主要是两大原因：**词汇和句法**。
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我们先来看一下语言方面的障碍，我们逐一来分析梳理一下。
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首先是**词汇**。单词不认识、词汇量不够往往是我们出现阅读障碍时最容易想到的一个理由，也是我们无法长期坚持阅读的重要原因之一。词汇的学习方法我们在前面已经讲过很多，我之前曾经强调过，阅读时不要逢词就查，这样很快会把你的阅读兴趣消磨殆尽。但具体怎么来处理阅读过程中的生词呢？我一直都有提一些点，但并没有系统地讲过。今天我们就展开来讲讲。对于生词，我总结了三条应对策略。
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**第一，阅读过程中要善于在上下文中找线索，猜测一个生词的含义。**我们先来看一个例句：
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例句：The hungry dog began to **salivate** when it saw the steak on the table.
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这句话的主语是“饥饿的狗”，谓语动词是“开始”，后面是不定式to salivate做宾语，但salivate这个词对大多数人来说是不认识的。那是不是就要马上去查字典呢？不一定。你接着往下看后面的状语从句，“当它看到桌上的牛排”的时候，一条“饥饿的狗”会“开始”怎么样呢？你一定可以猜得出来。所以，这种时候，就不要为了查这个词而打断阅读的节奏。全篇文章阅读结束之后，你如果还有余暇和兴趣去查一下字典，当然也是好的。
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**sal‧i‧vate** /ˈsælɪveɪt/ verb [intransitive]
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1 to produce more saliva in your mouth than usual, especially because you see or smell food
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2 to look at or show interest in something or someone in a way that shows you like or want them very much – used to show disapproval SYN **drool**
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**salivate at/over**
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例句：Last month, Google claimed to have achieved quantum supremacy—the name given to the step of proving quantum computers can deliver something that a **classical** computer can’t.
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同样道理，在这篇文章的第一句话里，如果你能认得几个关键的动词（我们上一次强调过核心动词在科技类文章中的重要性），即便你不认识supremacy和classical这两个词，也是可以根据上下文来猜测大概的意思的。这句话的主语是“谷歌”，谓语动词claimed是宣称、号称的意思，不定式to have achieved something做宾语，表示“谷歌宣称已经实现了…”，后面quantum supremacy是“实现”的宾语，即便你不认得，也大概可以猜得出来是在量子计算方面的了不起的成就。如果你还有疑问的话，破折号后面还有一段补充说明，说这个quantum supremacy是某一个证明步骤的名称，证明了量子计算机可以做classical计算机做不到的事情，classical一般都是认得的，即使不认得也可以根据上下文猜出意思来。
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**su‧prem‧a‧cy** /sʊˈpreməsi, sjuː- $ sʊ-, suː-/ noun [uncountable]
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the position in which you are more powerful or advanced than anyone else
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**clas‧si‧cal** /ˈklæsɪkəl/ ●●○ W3 AWL adjective
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belonging to a traditional style or set of ideas
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**第二，有的生词即使忽略也不会影响整句话意思的理解，要敢于无视这些词汇的存在，直接碾压。**我们再来看一句例句：
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例句：The forum was a grand success as it had generated a **plethora** of ideas.
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这句话的主句是系表结构，说论坛取得了巨大的成功，怎么成功呢？后面的状语从句进一步说这次论坛产生了很多的创意，plethora这个词比较生僻，也很正式，一般人不会知道，但就算把这个字划掉，也不影响这句话的意思。这一点很容易理解，但做起来并不容易，需要在你建立起较强的阅读理解的信心之后，逐渐去养成这个习惯。
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**pleth‧o‧ra** /ˈpleθərə/ noun
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**a plethora of something**
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formal a very large number of something, usually more than you need
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**第三，很多的问题其实出自一些你以为认识、但并不真正了解的高频词汇，特别是一些小词。**随着阅读量的增加，你自己要逐渐培养一双能够识别这些高频词汇的“火眼金睛”。我们同样以这篇文章第一段为例：
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Last month, Google claimed to have achieved quantum supremacy—the name given to the step of proving quantum computers can deliver something that a classical computer can’t. **That claim is disputed, and it may yet turn out that we need a better demonstration, but it still feels like a significant milestone.**
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第一段第二句话（黑体部分）是由三个简单句组成的并列句，第一句的谓语动词dispute是绕不过去的高频词汇（也是朗文3000核心词汇），需要深入学习，如果你不认识的话可以去查一下字典；第二句里面看似都是我们特别熟悉的单词，但你未必了解yet和turn out在这句话里面的意思和用法。
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当阅读量积累到一定程度之后，你看到这句话里面的yet，就会发现它既不是通常在否定句或疑问句中出现的那个yet的意思，也不是作为并列连词fanboys出现，那么在这里yet是什么意思呢？查朗文字典发现yet词条第7条意思：7 → could/may/might yet do something，提示这是一个固定搭配，点开之后弹出另外一个页面，单列了一个词条：
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**could/may/might yet do something**
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used to say that something is still possible in the future, in spite of the way that things seem now
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表示虽然目前是这样的状况，但未来仍然可能……
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我们来看两个例句：
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例句1：We may win yet. （我们还能赢。潜台词是目前是暂时落后的局面）
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例句2：The plan could yet succeed. （这个计划还有希望。言下之意是目前状况不太好）
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同样道理，你也可以去查一下turn out这个固定搭配的动词短语，表示结果如何，隐含出人意料的意思：
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**turn out** phrasal verb
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to happen in a particular way, or to have a particular result, especially one that you did not expect
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**turn out well/badly/fine etc**
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**it turns out (that)**
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**turn out to be something**
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在这个基础上，这三个简单句组成的并列句意思和语气就比较清楚了：
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1.谷歌自称很牛的量子计算机有争议（有人不服，当然是IBM不服）；
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2.最后说不定还是需要谷歌出来做个demo（这样不服的人才会心服口服）；
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3.尽管如此，这依然是一个重大里程碑（看上去依然很牛，IBM不服我服）。
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阅读过程中，词汇的确是一大障碍。存在障碍并不可怕，关键在于找到问题的症结所在，然后对症下药地去扫除障碍，而不是自暴自弃地认为我词汇量太少没法阅读。
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## 阅读障碍二：句法
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其次是**句法**。句法或者说语法，也经常为我们看不懂一句话或者一篇文章而“背黑锅”，甚至句法的背锅程度要超过词汇。最典型的说法就是“我每个单词都认识，就是看不懂这句话，那肯定是我的语法没学好，不知道怎么分析句子结构”。我不能说，这绝对不是你看不懂一句话或者一篇文章的原因之一，但我相信，句法结构大部分情况下不是造成你阅读障碍的最主要原因。怎么理解呢？就像我之前讲过的，语法充其量就是一张地图，只不过是三维世界的投射而已，你在一座城市迷了路，除了查地图以外，还有N种方法可以找到回酒店的路。而随着GPS等导航技术的成熟，地图的作用就更加显得不那么重要了。
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以上两点原因，是我总结的看不懂一篇外语文章的两大语言障碍。一句话来说，词汇带来的障碍至少占八成，句法最多只能占两成。所以，要逐步扫清外语阅读障碍，还是要靠词汇的深度学习和日积月累。
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## 阅读障碍三：知识
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接下来，我要和你重点强调阅读外语文章的另外一个巨大障碍，也就是**知识结构**不完整带来的阅读障碍。在阅读过程中，特别在阅读技术类文章的过程中，知识结构的缺陷给阅读理解带来的障碍不亚于语言不熟练（词汇和句法）所形成的障碍。
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例如，在阅读InfoQ’s 2019, and Software Predictions for 2020这篇文章的过程中，我相信绝大多数外语专业毕业的学生都会存在阅读障碍，而且一个研究英国文学的博士后并不会比一个英语专业本科四年级的学生在本文的阅读理解方面会有更大的优势，因为对于他们而言，本文单纯从语言角度来看，无论是词汇还是句法，一个英语专业四年级的在校生完全可以轻轻松松地应对，但文章中涉及IT行业的知识却是一道短期内几乎无法跨越的鸿沟。俗话说隔行如隔山，就是这个道理。
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这么说你可能体会不深，因为你作为IT行业的业内人士，可能无法体会对于一个天天研究莎士比亚、完全没有涉足过IT行业的门外汉而言，量子计算机或者微服务这些概念，简直就是天方夜谭。
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我们来举一个电力行业的例子，假设我是一家输变电公司的副总经理，我给你介绍本公司的硬件设备资源，你听一下感受感受：
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我们公司目前共配备牵张机150台、大型吊车16台、落地式双平臂组合抱杆2套、六旋翼飞行器6架，这些电力施工设备可同时满足3条1000千伏和3条800千伏特高压输电工程以及18项500千伏或750千伏超高压输变电工程施工的需要。
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对于电力行业的人来说，这些信息的难度大概等同于浮点运算、内存分配、数据机房里面的机架和服务器这些概念的难度，不知道你听上去是什么感觉？是不是感觉里面的这些数字除非你立刻记下来，否则转眼就会忘掉，因为这些数字对你没有任何意义。这时候如果让你立刻翻译成英文给外国专家听，你怎么办？
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我自己做了二十多年口译，几乎天天都会碰到这个问题。作为语言专业的文科生，大学本科四年加研究生两年其实只是熟练掌握了一门工具而已，但毕业之后做翻译就需要接触各行各业最优秀的专家；往往有时候进了会场，一屋子的专家，就是我一个外行，给大家做翻译。例如上面这个电力行业的例子，这还是最最简单的内容。
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## 如何弥补知识短板？
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怎么办？应对的策略当然是简单粗暴的，就是缺啥补啥，提前做功课、临时恶补这个专业的基础知识。如何补？工具也是现成的，互联网的出现和大规模普及革命性地改变了我们获取知识的方式，使学习新知识变得非常方便和高效。具体来讲，诸如谷歌、百度、bing等搜索引擎和维基等百科类门户都是我们恶补知识短板不可或缺的工具。
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任何一门学科，走进去都是一座深宫大院，攻读这一专业的学生寒窗苦读五六年甚至十数年未必能够成为专家，一个完完全全的门外汉面对任何一座又一座博大精深的殿堂，硬着头皮还是要往里闯，千头万绪该从哪里入手呢？我来和你分享一下我自己的学习策略。主要是两大类，一类是**自下而上从微观入手的策略**，还有一类是**自上而下从宏观入手的策略**。
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所谓自下而上从微观入手，就是从文本入手，找到不明白的“关键词”（大部分是名词），逐一查询。我们以本文第四小段为例：
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In our DevOps and Cloud trend report, we noted that **Kubernetes** has effectively cornered the market for **container orchestration**, and is arguably becoming the **cloud-agnostic compute abstraction**. The next “hot topics” in this space appear to be “**service meshes**” and **developer experience/workflow tooling**.
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我在这篇文章的导读中说过，技术类文档对于懂技术但外语欠佳的读者来说，我加了下划线的关键词一般都不是问题，反倒是一些常用的高频词才构成阅读障碍，例如corner the market究竟是什么意思？你不查字典未必明白是什么意思。但对于外语很好但不懂技术的人来说，情况恰好相反。技术文档和文学类作品相比，无论用词还是句式结构，都是非常直白而简单的。
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我因为工作需要，有时候也需要去粗略地看一些技术文档，比如Apache Tomcat®（我随便摘录一段放在下面，来源：[https://tomcat.apache.org/download-90.cgi](https://tomcat.apache.org/download-90.cgi)）的一些文档，里面英文句子的结构相对还是比较简单的，主谓结构也非常清晰，但看完之后仍然是似懂非懂的，障碍主要还是我加粗的这些名词。
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Like most **servlet containers**, Tomcat also supports mechanisms to install **library JAR files** (or **unpacked classes**) once, and make them visible to all installed web applications (without having to be included inside the web application itself). The details of how Tomcat locates and shares such classes are described in the **Class Loader How-To** documentation. The location commonly used within a Tomcat installation for shared code is **$CATALINA_HOME/lib**. JAR files placed here are visible both to web applications and internal Tomcat code. This is a good place to put **JDBC drivers** that are required for both your application or internal Tomcat use (such as for a **JDBCRealm**).
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要想找到这些词的翻译方法是非常容易的。例如把Kubernetes和container orchestration这样的词放到百度去搜索，很快可以找到一些相关的文本，快速浏览之后就立刻知道Kubernetes不用翻译或者直接缩写成k8s，container orchestration叫做容器编排，查询第三条就是知乎的一篇名为“容器编排之战-Container Orchestration Wars”的文章。
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软件行业因其特殊性，网上中英对照的文本资源还是非常丰富的，类似service mesh这样的词，很容易搜索到备注在括号里面的中文或者英文，而且可信度非常高。但是有的行业就没有这么容易查找，需要多费一些脑筋。
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例如我刚才举例的电力行业，电力施工常用的牵张机，只是在百度里面输入关键词“牵张机”很难找到对应的英文，那怎么办呢？一般有下面几种方法。
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**首先，最偷懒的方法莫过于用机器翻译**。现在的机器翻译除了关键的地方会掉链子以外，一般性的词汇以及句式结构还是处理得不错的。使用机器翻译时，尽量将整段文字粘贴后让机器翻译，效果一般都会比单独输入一个词语要来得好。我在文稿中粘贴了四个翻译机器工作的结果，你可以来比较一下：
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**原文**：我们公司目前共配备牵张机150台、大型吊车16台、落地式双平臂组合抱杆2套、六旋翼飞行器6架，这些电力施工设备可同时满足3条1000千伏和3条800千伏特高压输电工程以及18项500千伏或750千伏超高压输变电工程施工的需要。
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**百度翻译**：At present, our company is equipped with 150 traction and tension machines, 16 large cranes, 2 sets of floor type double flat arm combined holding poles and 6 sets of six rotor aircrafts. These electric construction equipment can meet the needs of 3 1000 kV and 3 800 kV high-voltage transmission projects and 18 500 kV or 750 kV ultra-high voltage transmission and transformation projects.
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**谷歌翻译**：Our company is currently equipped with a total of 150 stretchers, 16 large cranes, 2 sets of floor-mounted double flat arm combined poles, and 6 hexarotors. These electric power construction equipment can meet 3 1000 kV and 3 800 thousand The need for the construction of volt high-voltage transmission projects and 18 500-kV or 750-kV ultra-high voltage transmission and transformation projects.
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**彩云小译**：Our Company is currently equipped with a total of 150 tractors, 16 large cranes, 2 landing-type double-arm combination embracing Rod, 6 rotors aircraft, these power construction equipment can meet the requirements of three 1000 KV and three 800 kv uhv transmission projects and 18500 kv or 750 kv uhv transmission and transformation projects.
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**DeepL翻译**：At present, our company is equipped with 150 sets of drafting machines, 16 sets of large cranes, 2 sets of ground-standing double flat-arm combined bollards and 6 sets of six rotorcraft, which can simultaneously meet the needs of 3 1000 kV and 3 800 kV ultra-high voltage transmission projects and 18 500 kV or 750 kV ultra-high voltage transmission and transformation projects.
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你看，翻译机器给出了四个不同的答案。机器给出的结果当然是要存疑的，至少我们需要到谷歌或者Bing海外版里面去验证一下外国人有没有这样的说法，或者加引号输入，或者直接查询图片。我把四个结果一一去搜了一下图，百度翻译的是棉纺织厂的牵引机，谷歌翻译stretcher出来一大堆的担架，彩云的tractor出来五颜六色的各种拖拉机，DeepL则是设计师用的绘图机，没有一个是靠谱的。
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**第二种方法就是继续使用搜索引擎，用“关键词+英文提示词”搜索（例如输入“牵张机+machine”或者“牵张机+power”等），看看是不是可以找到一些线索。** 试了几次之后，找到一个网站有stretching machine的说法，还有牵张机的图片可以对得上，但是这个网站是宁波的一家机械设备出口企业，这也足以引起我们怀疑。按照同样的方法去谷歌验证，结果出来一大堆做拉伸的健身器材，这显然也不对。
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**第三种方法就是搜图**，用百度上面找到的“牵张机”的图片，上传到谷歌或者bing里面去搜，出来不少的结果，其中有一个带有“puller-tensioner”的油管视频立刻引起我的兴趣（[https://www.youtube.com/watch?v=DsxGjuD_uQQ](https://www.youtube.com/watch?v=DsxGjuD_uQQ)），点开一看是高压线施工现场的短视频，再把“puller-tensioner”放回到谷歌搜索框里去一查，出来866,000条结果，大量的图片也是靠谱的，就是它了！
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**最后一种方法，往往是最可靠而便捷的，就是请教专家。**记得我刚刚毕业第二年去人民大会堂开一个“文明间对话”的研讨会，外方最重要的一位嘉宾在会前半小时临时提供了他的演讲稿，结尾处引用了《论语》里面的话，意思大概是“学习的兴趣要广泛，志向要坚定，不懂的地方要虚心向别人请教，并经常反省自己”。当年还是诺基亚时代，没有智能手机，没办法现场查原文，我看到台下第一排的听众里坐着一位鹤发童颜的老者，抱着碰碰运气的想法前去请教，他听我说到一半，就拿笔在演讲稿上给我写了“博学而笃志，切问而近思，仁在其中矣”十五个字。
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这件事情过去了快二十年，我至今记忆犹新，并时时提醒自己，走进任何一个会场，满屋都是专家，只有你自己是门外汉。但是，一旦麦克风交到你的手中，你就是掌控全场的那个声音，大部分的专家都要依赖你这个门外汉来传达信息，这是多么重大的责任，所以会前的准备工作一定要充分再充分，才对得起别人交给你的千斤重担。
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## 小结
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今天我们讨论了“为什么所有的单词我都认识，可我还是看不懂这句话或者这篇文章”这个老生常谈的问题。结论呢，就是两大障碍：语言障碍和知识障碍。一句话来说的话就是，语言障碍至少八成来自词汇，最多两成来自句法，而在阅读技术类文章的过程中，知识方面的障碍给我们造成的麻烦往往不亚于语言障碍。这个结论同样适用于“为什么听不懂”、“为什么说不好”和“为什么写不出”。
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以上三个因素在任何时候都是交织在一起、共同起作用的，只是很多时候你意识不到。出现不认得的生词了，你会觉得是词汇量不够大导致你看不懂，结果把单词的意思查出来了，还是看不懂，这时候你会归因于语法有缺陷、句法不熟悉等原因，其实归根到底还是自己缺乏某一方面的基础知识导致了理解的障碍。
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对于知识的短板，今天我们还讲了自下而上的微观处理法。我们在平时做翻译的时候，文本中存在疑问的地方，需要我们利用信息技术去深入地调查研究，找到准确的译法；但有的时候接了一个口译的活动，会议主办方却没有办法提前提供发言稿或者幻灯片的文本，同样也需要我们提前去做认真的准备。刚开始我也经常想走捷径，上网去搜索这个专业的词汇表，而且一般都是可以找到，但是很快发现背那些行业术语和背字典是一个道理，在没搞懂某个专业的基础知识之前，背出来的词汇很快就会忘掉。
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吃了几次亏之后，我开始意识到只是把不会翻的词查出正确的译法，是远远不够的，这只是知其然。要想知其所以然，还需要我们再进行更加深入的主题阅读，研究过多篇“平行文本”之后再去总结词汇，再记得住忘不掉，知其所以然之后才可以真正的知其然。
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对于一个好的口译员，我会要求自己know something about everything，做个通才；但是经过一些年的积累，我们是否可以要求自己更进一步，know everything about something，在某一些领域也能成为半个专家呢？我们下一节继续来讨论。
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## 课后作业
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1.以下几个链接教我们如何在阅读中进行educated guess，也就是在不认识某个词汇的情况下去猜意思的策略，不是胡乱地猜，而是运用你已有的背景知识和判断、有根据地去猜。
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- [Reading Strategy: Guessing Unknown Words](https://itsme76109913.wordpress.com/2018/06/07/reading-strategy-guessing-unknown-words/)
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- [How to guess the meaning of unknown words](https://www.eapfoundation.com/reading/skills/guess/)
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- [How to Develop Your Ability to GUESS New English Word Meanings](https://englishharmony.com/guess-word-meaning/)
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2.以下几个链接是bing和谷歌的一些搜索技巧，如果你已经是搜索高手，已经知道其中的大部分技能，就看看里面的英语表达。
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- [Advanced search options](http://help.bing.microsoft.com/#apex/18/en-us/10002/0)
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- [Operators for Bing and Google (Guide and Cheat Sheet)](https://www.bruceclay.com/blog/bing-google-advanced-search-operators/)
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- [Bing Advanced Search Tricks You Should Know](https://www.lifewire.com/bing-advanced-search-3482817)
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如果在学习中有什么问题，你可以在留言区提问，同时欢迎你把学习心得分享出来，我们一起每天进步一点。
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<audio id="audio" title="29 | 如何通过定期的主题阅读计划，个性化定制专属的语料库？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/69/2e/69ab09776e4da9b8yye3be4d52d2322e.mp3"></audio>
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你好，我是陈亦峰，欢迎你和我一起学英语。
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今天我们继续通过InfoQ’s 2019, and Software Predictions for 2020这篇文章来谈一谈，如何在阅读过程中弥补知识结构不完整这个短板。在正式内容开始之前，我先给你来讲一个故事。
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## 浅知识和深知识
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这个故事是查理·芒格（Charlie Thomas Munger）在2007年南加大毕业典礼上讲的。芒格你应该听说过，他是美国著名的投资家，也是巴菲特的黄金搭档，伯克希尔·哈撒韦公司的副主席。
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在演讲中，芒格说，他经常讲一个关于物理学家马克斯·普朗克的笑话。笑话的内容是这样的：
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普朗克获得诺贝尔奖之后，到德国各地作演讲，每次讲的内容大同小异，都是关于新的量子物理理论的。时间一久，他的司机记住了讲座的内容。有一天普朗克去慕尼黑演讲，他的司机突然对他说：“普朗克教授，我跟了你这么久，整天坐在台下听你讲同样的东西也挺无聊的，今天不如让我来讲，你戴着我的司机帽坐在前排听，你觉得怎么样？”普朗克立刻就答应说：“好啊。”
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于是，到了会场，司机走上讲台，就量子物理发表了一通长篇大论。演讲还蛮成功的，直到听众中有个物理学教授站起来，提出了一个很难的问题。司机灵机一动说：“哇，我真没想到，我会在慕尼黑这么先进的城市遇到这么简单的问题。我想请我的司机来回答你的问题。”
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当然，从这个故事中，我们可以看出这个司机的机敏，但是芒格后来强调他讲这个故事呢，并不是为了说这一点，他想强调的是另一点。怎么说呢？
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我们把这个世界的知识分为两种：一种是**普朗克知识**，他们属于真正懂的人。另外一种是**司机的知识**，他们掌握了鹦鹉学舌的技巧，但其实他们拥有的只不过是伪装成普朗克知识的司机的知识。你想想，作为我们自己，我们应该成为哪种人？
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这其实就是我们平时说的浅知识和深知识的区别。
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上一节课我们讲的自下而上的知识学习，通过搜索引擎找到某个词汇的翻译方法，通过维基百科大致了解某个名词的含义，基本上都属于浅知识的范畴。很多时候，我们做一篇笔译，往往满足于拥有一些浅知识，能够字对字把一篇文章翻译出来也就够了。这也是学翻译的最大误区之一，就是觉得翻译是两种语言之间的编码转换，总是希望找到字对字或者词对词的翻译方法，停留在这个字怎么翻、那个词怎么翻的困惑中。把这些问题解决，只是获得了浅知识，就像普朗克的司机一样，经不起任何稍稍有些深度的问题。
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所以，**翻译其实只有两个步骤，第一步是完全看懂原文，第二步是在你理解的基础上，用另外一种语言、用你自己的话把原文复述出来。这是一个解包之后再重新打包的过程，并非编码转换的过程。** 现在很多的翻译教学只注重一些所谓的“翻译技巧”，而忽略翻译过程中最重要的一个环节，那就是阅读理解。很多人老是把翻译中“理解原文”这个环节当成想当然的，其实很多翻译只是那个“司机”，并没有真的理解原文的意思，多问一句就答不上来，只能说“原文就是那么说的”。
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那到底如何在浅知识以外，更多地去学习深知识呢？下面我们就来介绍一下自上而下的知识学习法。
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## 自上而下的知识学习：手中是砖瓦，心中有庙堂
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那什么是自上而下呢？我们再来看一个小故事。
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不知何年何月的一个烈日炎炎的下午，一名高僧走过一片热火朝天的工地，很多青年小伙在汗流浃背地搬运砖石。长老上前问他们在干什么？第一个人特别没有好气，不耐烦地回答：“你没看见我们正在搬砖呢吗？”第二个人态度平和地说：“我们要砌一堵墙！”第三个人则满脸光彩、充满骄傲地说：“长老，你知道吗，我们要盖一座方圆数百里最大的一座庙宇呢！”
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无独有偶，西方管理学大师德鲁克也曾经提到过类似的故事。早年间，欧洲的一些小国将国民生产总值的一大半都用于修建教堂，而工期长达上百年的比比皆是。1248年（也就是我国南宋时期），德国的科隆大教堂就破土动工，因为各种原因时建时停，直到1880年（也就是晚晴光绪年间）才全部竣工，工期跨越六个多世纪。你可以想象，最初那些在科隆的工地搬砖的人，要凭什么样的力量和信念来修建他们此生完全没有机会亲眼目睹的巨大工程？我想，他们的心中应该一直都有一座美丽壮观的大教堂。
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当我们背着一个又一个乏味的单词、烦躁不已的时候，我们岂不是就是那个只知道自己在搬砖的年轻人。那么，如何把手中的砖瓦变成心中的庙宇和教堂呢？这和我们在谈的阅读有什么关系呢？
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## 主题阅读
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我们前面讲过，阅读最大的问题之一就是“只见树木、不见森林”，每个词似乎都可以看懂，就是看不懂一句话；每句话似乎都可以看懂，但就是不知道整篇文章在说什么思想；再进而可以发展成为看了好多篇文章，但脑子里面对于某个话题或者说主题的结构仍然是迷迷糊糊的，仿佛在一片地图没有完全打开的游戏里厮杀。
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在《如何阅读一本书》（How to Read a Book）中，莫提默·艾德勒（Mortimer J. Adler）**将阅读分为四个层次：基础阅读、检视阅读、分析阅读和主题阅读**。基础阅读解决的是看懂每一句话的问题，主要的手段是积累词汇和熟悉句式结构，其实是一个语言“扫盲”的阶段。检视阅读和分析阅读解决的是看懂一篇文章或者一本书的问题，检视阅读是泛读，分析阅读是精读，最终帮助我们理解和吸收整篇文章要表达的思想。
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而今天我们要重点讲的主题阅读，则跨越了某一篇文章或某一本书，就某一个话题或者主题，就自己内心的某一个疑惑，去广泛地搜寻关于这个主题的文献资料，在短时间内快速大量地阅读相关内容，多角度、结构化地去加深理解同一主题的思想，完成某一主题阅读之后，能初步形成某一领域的知识框架，拓展自己的认知边界，最终解答自己心中的那些疑惑。
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接下来我来和你分享一下我自己在准备一些口译活动之前，进行主题阅读的步骤和方法。
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**第一步，当然要确定主题。**
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例如，我下周要去参加一个关于微服务架构的研讨会，或者在做笔译的时候对微服务架构理解不深，我就会围绕“微服务架构”这个专题去做些准备。
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**第二步，搜集文献资料。**
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通常我会通过如下几个途径去获取。
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1.查阅维基百科。维基百科的词条解释介于浅知识和深知识之间，但它的好处在于能够方便快速地找到某一词条相对比较系统而全面的解释。例如，在维基百科输入“microservices”，就会出现一篇比较详细的介绍微服务架构的文章，内容包括简介、历史发展、服务粒度、好处、批评和担忧、认知负荷、服务网格等技术、Spring Cloud & Netflix OSS与Kubernetes平台之间的比较等，还包括一些拓展阅读的链接。
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此外，如果你经常使用维基百科，你一定知道，维基页面上带有密密麻麻的蓝色超链接。这些链接能够帮助我们去展开拓展阅读，完善知识结构，当然这也会给一些用户带来困惑，掉进“兔子洞”的阅读循环，离最初的词条越走越远。为了解决这个问题，近几年用户已经可以通过鼠标悬停在超链接上预览信息，不用每次都点开一个新的窗口，大大改善了阅读体验。
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2.利用Google Advanced Search或其他搜索引擎的类似功能，通过关键词来查找PDF、PPT等格式的高质量材料。如果你是某个领域的小白，希望寻找一些入门级别的读物，可以在关键词中加上“for dummies”“fundamental”“demystify”等词。例如，通过这样的高级搜索，我找到了下列PDF格式的英文图书，语言通俗易懂：
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[https://www.redbooks.ibm.com/redbooks/pdfs/sg248275.pdf](https://www.redbooks.ibm.com/redbooks/pdfs/sg248275.pdf)
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[https://www.redbooks.ibm.com/redbooks/pdfs/sg248358.pdf](https://www.redbooks.ibm.com/redbooks/pdfs/sg248358.pdf)
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[https://cloud.google.com/files/Cloud-native-approach-with-microservices.pdf](https://cloud.google.com/files/Cloud-native-approach-with-microservices.pdf)
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[https://mapr.com/ebook/microservices-and-containers/assets/microservices-and-containers.pdf](https://mapr.com/ebook/microservices-and-containers/assets/microservices-and-containers.pdf)
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[https://lp.redislabs.com/rs/915-NFD-128/images/Redis-Microservices-for-Dummies.pdf](https://lp.redislabs.com/rs/915-NFD-128/images/Redis-Microservices-for-Dummies.pdf)
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[http://ce.sharif.edu/courses/96-97/1/ce924-1/resources/root/Books/building-microservices-designing-fine-grained-systems.pdf](http://ce.sharif.edu/courses/96-97/1/ce924-1/resources/root/Books/building-microservices-designing-fine-grained-systems.pdf)
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[http://go.bloomreach.com/rs/243-XLW-551/images/Whitepaper%20-%20Zaelab%20-%20From%20Monolith%20to%20Microservices.pdf](http://go.bloomreach.com/rs/243-XLW-551/images/Whitepaper%20-%20Zaelab%20-%20From%20Monolith%20to%20Microservices.pdf)
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3.通过亚马逊、当当等网络书店或者豆瓣等书评网站查询，可以通过销量数据、书评、图书简介、目录等确定自己需要的书单。
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4.找相关领域的专家指导或推荐资料。如果你刚好认识某一方面的专家，可以直接咨询，请他们提供一个推荐书单。有时候也可以在专业论坛寻找未曾谋面的专家发贴求助，或者在阅读某位专家撰写的学术论文觉得很有启发后，可以按照论文最后的文献索引去补充你的书单。
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**第三步，进行检视阅读，也就是我们之前讨论过的略读。**
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其实，在搜寻文献资料的过程中，我们已经对书名、目录等信息进行了快速阅读，已经在此基础上进行了第一轮筛选。经过初步筛选之后整理出来的资料书籍还是会有很多，直接进行分析阅读显然是不科学的，必然会浪费我们大量的时间和精力。为了进行更有效的主题阅读，需要用我们之前讨论过的方法来快速地进行检视阅读。通过第二轮筛选，我们一方面可以对想要研究的主题有更为清晰的概念，另外一方面可以再次简化书目，把重点阅读量压缩到可行的范围内。
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**第四步，开始集中进行主题阅读，并做好笔记，逐步形成某一专题的语料库。**
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这里所谓的“语料库”，有两层不同的含义。我猜你立刻能想到的肯定是在阅读过程中把以前不熟悉的词汇摘抄下来，按照我们之前讲过的词汇学习法，建立某个主题的英语词汇及语料库。这毫无疑问是必须的。
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除此之外，“语料库”还有另外一层含义。我们进行主题阅读，即便不涉及外语，也会碰到某个专业领域特定的词汇。例如，很多企业高管会去读一个工商管理硕士学位（MBA或EMBA），其中很重要的目的之一就是形成一套商业管理的“共同语言”。这里的语言不是指外语，而是大家都说中国话，如果你不了解某个专业，你还是会听不懂业内人士讲的一些“中国话”。换言之，在主题阅读时，我们要建立一套该主题专业领域的词汇库或“语料库”，这样你才能和这个领域的专家逐步有“共同语言”。绕了一大圈，其实这个“语料库”，就是包含中文和英文词汇在内的某主题领域的“深知识”体系。
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当然，上面这些步骤未必要严格按照前后顺序来依次进行，是否能够在第三步熟练地进行检视阅读，往往取决于你已有的知识和常识。**你以往的知识积累越丰厚，在涉足一个新领域的时候，往往能用非常短的时间来进行高效的筛选，敏锐地找出对自己研究的主题重要而相关的资料。** 如果原本的知识结构非常不完整，就很难一步到位地找出重要的相关资料，很可能要等第四步进行到一定阶段，再重新回去调整第二步甚至第一步。
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## 费曼学习法
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经过一段时间的主题阅读之后，似乎我们获得的某个领域的知识向深度发展了一点，那么怎么来检验自己是否真的已经对某个话题深度了解了呢？我来介绍一个费曼学习法。
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理查德·费曼（Richard Feynman）是美国著名的物理学家，他于1965年获得诺贝尔物理奖。除了在专业领域的造诣外，费曼还是一名伟大的教育家，他一直要求自己用最简单易懂的语言、最形象生动的比喻、深入浅出地给听众讲解艰深的物理知识。
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总的来说，费曼学习法（Feynman Technique）就是根据费曼教授自己的实践总结而成的几个步骤。我们来具体看看。
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第一步，选择一个你想要理解的概念或话题，把这个概念和相关流程写在白纸上。
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第二步，想象你要把这个概念讲述给一个六年级的小学生听，讲述的过程中把理解模糊、出现卡壳的地方记下来。
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第三步，讲述结束后，重新找到原始的文献资料，重新学习你感觉理解模糊、卡壳的部分，直到你能够熟练顺畅地解释这些部分为止。
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第四步，用自己的语言再次讲述这一个概念，这次要特别注意语言的通俗易懂，尽可能用比喻、类比、讲故事等方式。
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我在开篇词中强调过，要把知识学习转化为技能训练，费曼学习法其实就是一个非常好的刻意练习的技巧。很多我们以为知道了的知识，当你需要去教别人的时候，才会发现其实很多地方不是真的都懂；心里似乎懂了，但不一定说得出来；即使可以说出来，别人也未必能够真的听懂。经过反复的输入和输出之后，你才会发现“知道了、似乎懂了”离你最后可以轻松地去教会别人，还差着十万八千里呢。
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费曼学习法看似简单，但做起来其实很难，首先要求你把某一主题的概念完全搞懂、理解透彻；其次还要把复杂的问题简单化，用小学生都能听懂的方式讲出来，这中间需要强迫自己找出知识结构里面的缺陷，用主动学习和反复训练，将学习的新知识内化。
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## 小结
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今天我们讨论了浅知识和深知识的区别，并介绍了获取深知识和熟练掌握深知识的方法，总结起来就是两点。
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首先，要用快速成为某个领域的半个专家的决心和撰写专业论文的方式，来进行主题阅读。第二，要用做好一个小学老师、给小学生讲解知识的方式来内化知识。这两项工作不仅适用于一般性的阅读和学习，也非常适用于我们的英语学习。
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需要指出的是，这两件事情都是比较耗时的，需要我们有持续的投入。有人觉得，这样阅读和学知识，是不是太慢了？就像以前有不少学生问我，你讲的背例句、造句这样的学习词汇的方式，是不是太慢了，几千个词这么一个个弄，要弄到猴年马月？
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这里我们就要辩证地来看待“快”和“慢”的关系问题。我们都听过龟兔赛跑的故事，都知道有的慢并不是真的慢，而有些所谓的快，也是虚幻的快。我们学一门语言或者了解某一主题的知识，如果只是有各种焦虑，总是想利用上下班这样的碎片时间来学习，但并不愿意真正静下心来，缺乏耐心，稍微多花一点时间的文章就点个收藏打算以后再看，那样的以后永远不会到来。这才是真正的“慢”。
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最后，我还想强调一点，所谓知识的“深”和“浅”，都是相对而言的。例如我为了准备一次关于IT架构的研讨会，花了两周时间恶补相关的知识，对于我这样的外行小白，相对于以前只是背几个IT词汇的做法，可能已经是在努力学习“深知识”了，但和你这样的业内人士来说，当然是“浅”得不得了的知识。我所谓的“深”，是“深”到可以和行业内的专家进行有意义的对话；如果指望几周的恶补达到业内专家的平均水平，那显然是不现实的。
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## 课后作业
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1.我们今天讲解了砖瓦和教堂之间的关系。砖瓦作为教堂的建筑材料，也是非常重要的。我给你提供了一些和IT行业相关的词汇链接（都是英英解释的词汇表），你可以进去浏览一下，看看它们对于你的日常学习和工作是否有用，并以此为线索，尝试搜索和你的专业相关的词汇和文献资料。
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和计算机基础知识相关的词汇：
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[https://codeburst.io/intro-to-computer-science-terminology-f9ae64e75d27](https://codeburst.io/intro-to-computer-science-terminology-f9ae64e75d27)
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和软件开发相关的词汇：
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[https://careerfoundry.com/en/blog/web-development/50-web-development-buzzwords-that-all-new-programmers-should-learn/](https://careerfoundry.com/en/blog/web-development/50-web-development-buzzwords-that-all-new-programmers-should-learn/)
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[https://medium.com/swlh/software-engineering-terms-explained-like-im-five-9cf664cf18ba](https://medium.com/swlh/software-engineering-terms-explained-like-im-five-9cf664cf18ba)
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[https://www.fda.gov/inspections-compliance-enforcement-and-criminal-investigations/inspection-guides/glossary-computer-system-software-development-terminology-895](https://www.fda.gov/inspections-compliance-enforcement-and-criminal-investigations/inspection-guides/glossary-computer-system-software-development-terminology-895)
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和Java相关的词汇：
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[https://www.oracle.com/java/technologies/glossary.html](https://www.oracle.com/java/technologies/glossary.html)
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[http://web.mit.edu/1.00/www/definitions.htm](http://web.mit.edu/1.00/www/definitions.htm)
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[https://stackify.com/java-glossary/](https://stackify.com/java-glossary/)
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2.从下列三个介绍费曼学习法的链接中选一篇阅读，尝试应用这样这一方法，并在留言区写写你的心得。
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- [The Feynman Technique: The Best Way to Learn Anything](https://fs.blog/2012/04/feynman-technique/)
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- [Learning From the Feynman Technique](https://medium.com/taking-note/learning-from-the-feynman-technique-5373014ad230)
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- [How to Use the Feynman Technique to Learn Faster (With Examples)](https://collegeinfogeek.com/feynman-technique/)
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如果在学习中有什么问题，你可以在留言区提问，同时欢迎你把学习心得分享出来，我们一起每天进步一点。
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<audio id="audio" title="30 | 突破实用型、技术类阅读，外面还有另一片星辰大海" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/6a/40/6a68b80c0eef8494926f5d6860f62e40.mp3"></audio>
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你好，我是陈亦峰，欢迎你和我一起学英语。
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今天是咱们这门课的最后一讲正文。不知道你有没有发现，其实前面29讲我们都没有离开过实用型、技术类的文章阅读这个话题，我们一起讨论怎么学习词汇、怎么分析句子结构、怎么从段到篇理解作者的思想、怎么通过主题阅读补知识方面的短板，毕竟在做这门课之前，以及课程的更新过程中，我们很多读者给我提了一个真实的问题——“怎样读懂技术文档”。
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但是，正如我在开篇直播时讲过的，如果只是把“怎样读懂技术文档”当成英语学习的目标，无论从方法还是格局角度看，都太“局限”了。于是，我想，我们就利用最后一讲的自由，来做一个偏离主题的“突破”，讲一讲除了“读懂技术文档”之外，学英语到底是在学什么。
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## 学英语是“听说读写，四事并重”的过程
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第一个突破，是学习英语的过程中，不可只注重阅读，而偏废听、说、写。学习英语必须是一个“听说读写，四事并重”的过程，我们必须保证这四项基本功的平衡发展，同时处理好输入和输出的关系。
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下面我们就从词汇和篇章这两个角度，结合林语堂先生分享的英语学习经验，来谈一谈“听说读写”四事并重的问题。
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### 1.词汇学习
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关于词汇学习，林语堂先生曾经指出：“凡遇一新字，必口诵耳闻手写目视，然后容易认得，容易记得。犹如习字之人，不但要多阅碑帖，且必肯研墨挥毫，下实际工夫，才有实际成效。**现在中国学生念英文，多犯这种毛病，只肯玩赏宝帖，不肯执笔临摹，结果不能真实领会书法之笔意，且失了习帖上之真正快乐。**昔王羲之习字，池水尽黑，有了这样苦工，才是得了此中的乐处。学习英文道理也正如此。”
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林语堂先生的这段话，可谓是一针见血地指出了中国学生英文词汇学习的一大通病。我们在之前介绍词汇学习方法的时候，也曾经强调过五个步骤，我们这里再来复习一下：
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1. 读单词或短语，并对照正确的发音（例如参照朗文词典的真人发音）反复模仿；（听、说）
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1. 通过英文解释来理解单词或者短语的含义，并自己复述；（读、说）
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1. 学习英文单词或短语的例句，包括朗读例句、参照真人发音模仿、背诵例句；（读、听、说）
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1. 模仿例句自己造句；（写）
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1. 在日常生活、工作中找机会有意识地运用学到的新词；（说、写）
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按照林语堂先生所说，“凡一人讲话时所用的字必与看书时所不懂的字不尽同，看书时能用的字，未必做文时都能用。”譬如，读得懂莎士比亚文章的人，未必能使用莎士比亚文章中的辞字。犹如我们能看林琴南的小说，自己未必能而且大半不能写出林琴南的文句。
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所以所谓语汇，通常语言学家分四种：听得懂的字、讲得出的字、能阅读的字、能写作的字（hearing vocabulary, speaking vocabulary, reading vocabulary, writing vocabulary）。能写作的字又可分为能使用的（active vocabulary）和仅能了解的（passive vocabulary）两种。自然，很多人是了解的字比能使用的字多。当然，最理想的就是四种都会，某字能听能讲能读能写，这才算是真正充分的认识。
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所以，做到上面这五个步骤之后，一个新词才算是真正学到手，才能够达到林语堂先生所说的王羲之练字“池水尽黑”的境界。可惜，我看到的很多英语学习者还只停留在“玩赏宝帖”的程度。
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当然，词汇学习仅仅是英语学习最基础性的工作，只到这里是远远不够的。林语堂先生还指出，“学习英语的时候，一定要学习一个完整的句子，不要只记单词。在学英语句子的时候，要把句子的语法、语调和发音腔调完整学起来……英语重输入，输出次之，一定要反复听，听语法，听语调，听发音，自己说的时候要模仿，模仿发音的位置，发音腔调等等，和咱们学唱歌类似。”那接着，我们就从句子乃至篇章的角度来谈一谈。
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### 2.篇章阅读
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在传统的外语教学中，由于语言环境和语料获取途径等因素的限制，很多事，音视频资料真的少得可怜。这就造成了学校教育普遍偏重阅读而忽视听说的局面，也就是所谓的“哑巴英语”。小孩学习母语的过程，都是先听说后读写，绝大部分小朋友在识字和写字之前往往都早已经伶牙俐齿了；但外语学习由于包括上述原因在内的多重因素，导致大部分的外语学习者违背了语言自然习得的次序和规律，这不仅造成听力理解和口语表达能力的欠缺，同时也会反过来制约阅读和写作水平的快速提高。
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随着信息技术的发展，在互联网上利用搜索引擎和多媒体平台，我们可以找到很多高质量的音视频语料，帮助我们实现听说读写平衡并重的外语学习。和词汇学习五步走一样，我还是通过一个具体的案例，给你介绍以篇章为基础、兼顾听说读写的五个步骤学习法。
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假如说，两周后，我要参加一场以区块链为主题的国际研讨会，或者你两周后要去应聘一家区块链技术公司，我们想找几篇相关主题的演讲来快速学习一下这个领域相关的内容。我们可以通过以下五个步骤来进行。
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**第一步：搜索语料。**
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搜索Youtube或者TED等音视频网站，寻找合适的音视频材料。例如我们打开ted.com网页，在右上角的搜索框内输入“blockchain”，就会出现七八篇区块链主题的演讲，里面有演讲标题、内容梗概、演讲人等简单的介绍。
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我首先会选择Don Tapscott的一篇演讲[How the blockchain is changing money and business](https://www.ted.com/talks/don_tapscott_how_the_blockchain_is_changing_money_and_business)，《区块链将如何改变货币和商业》；唐·泰普斯科特被誉为“数字经济之父”，曾经出版过《区块链革命》等著作，是这一领域的泰斗级人物，我们可以以他的演讲为学习切入点。链接点进去之后，是一篇不到19分钟的演讲视频，视频框的下方有四个选项，包括“演讲详情”“演讲文稿”“延展阅读”和“观众评论”，其中最有用的是“演讲文稿”（transcript）。TED的演讲有24种语言可供选择，其中包括英语、简体中文和繁体中文（演讲的两种中文翻译稿不仅仅是简体和繁体的字体区别，而是不同的团队翻译的两套文案，可以比较一下），可以复制出来作为学习的文字稿。
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**第二步：泛听演讲。**准备工作做完之后，我们来泛听一下这篇演讲。在视频框进度条的右边，除了音量和字幕设置以外，还有一个非常贴心的功能，就是语速调节。你可以把演讲速度调慢至75%或50%（建议用75%，我试过50%的语速会导致声音轻微变形），从而降低难度。粗粗听上一两分钟，如果觉得可以听懂百分之五六十以上，那么难度就不算离谱，可以用来学习。接下来从头至尾泛听两遍演讲，第一遍什么都不要做，竖起耳朵来听就好；第二遍，你可以做一些笔记，例如记录一些要点，以及标注一些实在听不懂的地方。
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**第三步：阅读文稿。**在两遍泛听的基础上，你可以阅读英文演讲稿原文，特别关注在泛听过程中存在困难和疑惑的地方，查字典、查资料，对整篇演讲进行更深入的理解之后，还可以参考中文译文。阅读过程中，适当记录各段的要点；在阅读完成之后，能够写好整篇演讲的结构梗概。
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**第四步：模仿熟诵。**选择自己最喜欢的四五个核心段落，再仔细精听几遍，模仿演讲人说话的语音语调，熟练朗诵，这时候要把自己朗诵的声音录下来，过后和演讲者原视频进行对比，找到差距后，再模仿和朗读第二遍，如此循环三次，每次都根据所发现的问题，进行刻意模仿练习加以改进。
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**第五步：复述大意。**在前四步的基础上，借助此前记录的演讲提纲的提示，用自己的话复述演讲内容。这部分复述的内容也要录音记录下来，结束后还是需要自己给自己当教练，结合演讲的原文和原视频，进行自我评价和反馈。复述也要循环三遍，每一遍都要录音，每一遍都要发现一些具体的问题，力争每一遍都有所改善。
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这样兼顾听说读写的自我训练，我们平时在家里就能完成，也不需要花特别多的时间，但是贵在坚持。我们这个课程结束之后，如果你往后能够坚持每一周或两周找一篇自己感兴趣的演讲，按照上面的步骤一周或两周完成一篇的“听说读写”刻意训练，这就是非常了不起的成就。
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同样借用林语堂先生的话：“学习英语唯一的正轨，不出仿效与熟诵；仿效即整句的仿效，熟诵则仿效之后必回环练习，必使能顺口而出而后已。凡能依这方法读英文的，无不成功，而且这极容易，真是学习英语的康庄大道……须知小儿学语神速之秘诀，也不过仿效与重叠练习而已。”
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## 减少语法迷信，加大英文语料输入
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第二个突破，是学习英语的过程中，要渐渐减少对语法的迷信，加大对英文语料本身的输入。
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当然，我并非反对你学习语法，我们在整个课程中也讲解了很多重要的语法知识，这些知识对于外国人学习英语无疑是很有帮助的。我希望打破的是英语学习者对语法的过度迷信，以为学好语法就等于学好了英语，而这种迷信的背后往往潜藏着学习者不切实际的的幻想，总觉得能够找到一条“多快好省”的学习捷径。
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林语堂先生对“旧式以文法入门的方法”相当不屑，他认为，“旧式的文法家以为下定界说，指出造句的楷则，叫学者按这楷则字字照填，便可成句，实在完全是梦呓。不但这方法极迂腐难行，就使按规则填好，也未必是顺口的英语……若凭字字译成英语，再依文法规则慢慢叠成句读，必一无是处，劳而无补。”
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无独有偶，中国英语教育界先驱之一、复旦大学外文系的葛传椝教授也提出Books on English和Books in English的差别。
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这两个短语只是一个介词on与in的不同，但意思却截然不同。Books on English是“讲英语的书”，例如英文的语法书；而Books in English指的是外国人“用英语写的书”。我理解葛老想说的意思是关于英语学习方法或者英语语法的书何其多也，而我们这些学习英语的人总是幻想能够在这些Books on English里面找到既高效又省力的学习捷径，但是葛老明确指出：I would advise all learners of English to devote more time to reading books in English and less time to reading books on English（也就是多读语料、少读语法的意思）。
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同样道理，**很多人往往会舍本逐末地去寻找一些“快速阅读”的方法，殊不知自己已有的知识底蕴和见识才是学习新知识最重要的保障。**
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如果我们画一个圆，圆圈里面是我们已有的知识，圆圈外面是我们未知的知识，随着圆圈里的知识积累得越来越多，你的这个圆的周长就会越来越大，吸收和学习圆圈外面的新知识的能力和速度也会变得越来越强，学东西也就越容易越高效。不幸的是，这和我们这个世界“富者愈富、穷者愈穷”的马太效应有点相似。
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很多学习能力超强的人，给你介绍一堆学习方法或者速度技巧，其实这些对于他们来说都是锦上添花的工具，本身并非没有价值，但充其量是暴露在水面之上的冰山一角，而如果幻想着依靠这些“花拳绣腿”的招式、而跳过别人苦练内功的积累过程，那就恐怕要失望而归了。
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总结起来一句话，鸡汤不能当饭吃，成功学的书也少看，但行善事，莫问前程，或许是最靠谱的方法。
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## 拓展阅读范围，多读自己不擅长的领域
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第三个突破，是在实用型、技术类的文档以外，拓展你自己的阅读范围，对于理工科的英语学习者，要多读一些文、史、哲类别的读物（包括英文的和中文的）。当然对于文科生来说，也特别需要多读一些科学技术方面的书。
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关于这一个宏大的题目，不是我们今天的主题，我这里就不展开深入讨论了，而且很多学者名家珠宝在前，对这个问题已经有过非常精彩的论述，我在这里推荐两篇文章给你课后去阅读。
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第一篇文章（[https://www.douban.com/note/341948913/](https://www.douban.com/note/341948913/)）是龙应台先生在台湾大学法学院的演讲，题目是《政治人的人文素养》，讨论我们为什么要需要文学、哲学和史学。龙应台先生有三个非常精彩的比喻，她说，文学是白杨树在湖中的倒影，可以提醒我们除了岸上的白杨树外，有另外一个世界可能更真实存在；哲学是迷宫中可以望见的星空，使我们能藉着星光的照亮，从而有了摸索走出迷宫的可能；而历史是可以一点点复活的沙漠玫瑰，告诉我们没有一个现象是孤立存在的。
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第二篇文章（[http://liuyu.blog.caixin.com/archives/154705](http://liuyu.blog.caixin.com/archives/154705)）是清华大学的刘瑜教授介绍哈佛大学通识教育的一篇随笔。哈佛大学蕴含丰富的人文精神最集中地体现在它的“核心课程”上，也就是给本科生开的基础课。刘瑜指出，这些“核心课程”的目的，就是让学生们在开始研究树木之前，能够先看一眼森林，以后走到再细小的道路上，也不会迷路……同时也让学生置身于自己的专业时，能够知道自己所学习的，不过是一个巨大有机体里面的一个毛细血管。
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在今天的课后作业里，我给你找了三篇我自己比较喜欢的短文，包括海明威的The True Nobility、罗素的How to Grow Old以及Robert Frost的The Road Not Taken，希望通过这三扇小小的窗，让你管窥一下外面的星辰大海。
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## 小结
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今天最后一讲的主题词是“突破”，你的舒适区的尽头就是你突破的起点。很多基本的道理，适用于所有行业。
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比如说，在我看来，学英语和做厨师并没有什么区别，要想成为一名合格的好厨师，光是研究烹饪理论是不够的，买一堆锅碗刀铲来把玩也是不够的，需要厨师利用这些知识和工具，一顿一顿地去练习才行。基本功扎实可以决定你可以入行吃这碗饭，但你的创造力、你的审美、你的品位、你的情商等等，将决定你职业发展的无限可能。
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我想对于软件工程师来说，也是一样的道理。
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**是否熟练使用工具决定你收入的下限，而我们讲的那些虚头巴脑的星辰大海总有一日会决定你的上限。**
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就如乔布斯所说的，当年他辍学之后在原来的里德学院蹭课学美术字体设计的时候，并不会想到那些知识和技能会对他以后的事业产生什么影响，但我们现在都知道，这些看似“无用”的审美和素养，究竟是怎样改变我们的世界的。
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而所有这一切，没有捷径，答案钱钟书先生给过我们，他说：“最聪明的人偏下最笨的功夫。”让我们一起去做那个最笨的聪明人吧！
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## 课后作业
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1. 通过这个[链接](https://www.ted.com/talks/don_tapscott_how_the_blockchain_is_changing_money_and_business)，按照我介绍的“听说读写”五步练习法，用一周的时间完成这个演讲的深度学习。
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1. 阅读海明威的[The True Nobility](https://www.douban.com/note/672647278/)、罗素的[How to Grow Old](https://sites.google.com/site/gobenyan/essay)以及Robert [Frost的The Road Not Taken](https://www.poetryfoundation.org/poems/44272/the-road-not-taken)这三篇短文和诗歌。
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如果在学习中有什么问题，你可以在留言区提问，同时欢迎你把学习心得分享出来，我们一起每天进步一点。
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你好，我是英语专栏的编辑阿锦，欢迎来到第9期的“每周一起背10句”。
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本周我们进入了最后一篇语料。我们还是回到词汇和句子上来。我把咱们本周一起读过的句子放在这里，标出了课上我们讲过的重点词汇。不过本周的句子不多，我只选了其中5句。你可以试试背诵这些句子，感受下和之前背诵的句子有什么不同。来吧，一起试试！
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**例句1：Making predictions** in software is notoriously hard to do, but we **expect** to see enterprise development teams **consolidate** their cloud-platform choices as Kubernetes **adoption continues**.
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翻译：在软件领域做预测是出了名的困难，但我们预计，随着企业开发团队继续广泛使用Kubernetes，他们将会进一步整合云平台的选择。
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例句2：Mostly this will be **focused on** the “big five” cloud providers - Amazon, Google, IBM (plus Red Hat), Microsoft, and VMware (plus Pivotal).
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翻译：大多数情况下，整合将集中在“五大”云服务提供商：亚马逊、谷歌、IBM（加上红帽）、微软和VMware（加上Pivotal）。
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例句3：We think that, outside China, Alibaba will **struggle to gain traction**, as will Oracle, Salesforce, and SAP.
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翻译：我们认为，在中国以外的地区，阿里巴巴将努力争取获得更多客户的认可，甲骨文、Salesforce和SAP也是如此。
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例句4：In the platform/operations space we’re expecting that service meshes will become more **integrated with** the **underlying** orchestration frameworks (e.g. Kubernetes).
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翻译：在平台、运维领域，我们预期服务网格与底层编排框架（例如Kubernetes）可以实现更好的集成。
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例句5：We’re also hopeful that the developer workflow for **interacting with** service meshes becomes more **integrated with** current workflows, technologies, and pipelines.
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翻译：同时我们也认为，用于和服务网格交互的开发人员工作流有望和当前的工作流、技术和流水线实现更好的融合。
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Reference in New Issue
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