高效學習
實踐debug能力非常非常重要
量變到質變：缺的就是： 看的多，寫的多
對於57個三歲的孩子對於「聰明到底是天生的？還是後天學習來的？ 」的看法；跟蹤這些小孩子直至小學四年級——整整七年。結果發現：認為聰明是後天學習來的孩子，學習成績明顯的高於相信聰明是天生的孩子
dweck 教授找來了 373 名美國剛上初一的學生，詢問他們對聰明的看法：相信聰明是天生的學生，數學成績持續下降；而那些相信聰明是後天的學習可以彌補的學生，數學成績是不降反公升的！
認知神經科學的最新研究成果：
人類的大腦是如何學習到知識的？答案是通過不斷的思考。在不斷地學習和思考的過程中，人的大腦內部產生著劇烈的神經活動，迫使腦神經之間建立了更多的連線。隨著神經元之間連線越來越多，我們對問題的認識也就越來越深刻，遇到類似問題反應也會越來越快。不僅如此，甚至還能觸類旁通，舉一反三，乃至和其他的領域結合，產生創新性的想法。這表現出來，就是你更聰明了
最後dweck 的實驗告訴了我們：我們對聰明的看法，會影響，甚至是嚴重影響我們的表現！；或許我們不十分確定到底每個個體聰明程度是否有差異，但是對於聰明是通過後天勤奮努力學習越練越聰明的信念是會絕對產生影響我們的表現；
被誇聰明的學生會更有「偶像包袱」，更容易患得患失，心理害怕拒絕挑戰，害怕難度，這只會更加裹足不前。被誇努力的學生，有 92% 選擇了比上次更難的挑戰；而被誇聰明的學生，卻只有 33% 選擇了比上次更難的挑戰
——人們對聰明的看法，會極大地影響人們的行為；dweck 教授告訴我們的是：聰明不是固定的，一成不變的。只要你相信聰明是靠努力可以彌補提高的，並且努力下去，你就會變越來越聰明一點。
乙個很常見的問題就是：老師，我覺得演算法好難，自己不夠聰明，要花好長時間才能理解乙個演算法，刷題效率也很低，半天能過一道題就不錯了，我該怎麼辦？
對不起，我沒有更好的方法。並且，我堅信，不僅我沒有，這個世界上根本不存在這樣的乙個方法。我經常使用反證法來闡述這個問題：反證法：假設這個世界存在乙個簡單、可行、快速、高效的學會演算法的方法，那麼，所有的人早就使用這個方法學習演算法了，所有的人也早就成為演算法大神了，演算法也就不是什麼讓人頭疼的事情了。可這是和現實不相符的。所以，這個方法不存在。
但是，如果能夠給你一點安慰的話，我想實話告訴你：在我剛開始接觸演算法的時候，我也覺得演算法好難，自己不夠聰明，要花很長時間才能理解乙個演算法，刷題效率也特別低，別說半天一道題了，乙個禮拜死磕一道題都是家常便飯。
天生聰不聰明似乎並沒有什麼關係。聰不聰明，to be or not to be;who cares；因為，只要你相信聰明是靠努力勤奮可以彌補提高的，並且努力下去，你終將變得很「聰明」。甚至，你會超越這種「聰明」，理解乙個很嘻哈又很深刻的道理：聰明不是什麼了不起的事兒，什麼蛋疼都沒有。
據統計，無論是諾貝爾獎的獲獎者，還是美國**，平均智商都和普通人沒有顯著差距。而和普通人智商有巨大差異的群體，門薩高智商俱樂部應該是典型了。可惜，很少聽說門薩高智商俱樂部的成員，在任何領域，是的，任何領域，對世界、對社會有重大的貢獻。
除了製造一堆稀奇古怪的智力題。別無用處；
**最後面對學習困難的知識：演算法，程式語言，課程；匯成最後一句話：要努力，萬事無他，唯手熟爾；
人的差異在於業餘時間
我們不應該過度著眼於我們還不夠完美。學習不是要麼 0 分，要麼 100 分的；而是更要認識到：80分是收穫；60分也是收穫；20分也是收穫。有收穫才是最重要。但要是因為著眼於自己的不完美，一直囿於一點，不肯往前，一直瞻前，導致後面一點沒有學習上，最終放棄了，只有放棄，那才就是徹底的 0 分了。
例子：背英語單詞
很多同學拿著紅寶書，第乙個 list 都沒翻過去就放棄了。這是因為每天背完第乙個 list 以後，第二天會發現：第乙個 list 還是有很多單詞沒掌握，然後就繼續背第乙個 list。然後一周後，發現自己第乙個 list 都搞不定，覺得英語好難，徹底放棄了。這就是「完美主義」：不把第乙個 list 「徹底」掌握不肯繼續前進。這樣是不對的。
背了乙個 list，能多記乙個詞，就是進步。就算乙個詞都沒記住，模糊有了印象，也是一種進步。我們不應該過度著眼於我們還不夠完美。
很多同學，其實是在學習的路上，被自己的「完美主義」逼得「放棄了」——由於學習中有一點沒有做好，遭受到了一點點挫折，最終就卻放棄了整個學習計畫。
現在資訊太發達了，對於大多數領域的知識，網上會有很多所謂的「學習路徑」。我不是說這些學習路徑沒有用，但是不能「過度」依賴這些所謂的學習路徑。
例如：很多同學想學機器學習，大多數學習路徑都會告訴你，機器學習需要數學基礎。有所謂知識圖譜的意味。於是，很多同學就轉而學習數學去了，非要先把數學學好再去學機器學習。可是發現數學怎麼也學不好（在這裡，可能完美主義的毛病又犯了），而機器學習卻一點兒都沒學。最終放棄了機器學習，非常可惜。-----直接導致放棄。
更好的建議：即專指那些經典的「大厚難」的教材；-----》最容易導致直接放棄，從而引發以後對這個知識的畏難性放棄；
例如：最經典的例子：《演算法導論》：是第一次接觸演算法的同學，《演算法導論》實在不是乙個好教材。但很可惜，很多同學在學習中有上面兩個毛病，既過度路徑依賴——別人說《演算法導論》好，學習演算法要走學《演算法導論》這個路徑，自己就不探索其他更適合自己的學習路徑了，一頭紮進《演算法導論》裡；同時還「完美主義」的傾向——對於《演算法導論》的前幾章，學習得事無鉅細，但其實接觸了很多在初學演算法時沒必要學習的內容。最後終於覺得自己學不下去了，放棄了對「演算法」整個學科的學習，從而認為演算法太難了。
對於乙個領域的學習，了解市面上有什麼好的教材是必要的，但也不能迷信那些權威教材「大厚難」的教材；
盡量選擇那些薄薄的（200頁左右），一周就能夠讀完；
推薦教材：如果是入門水平：隨便找一本在京東、亞馬遜、豆瓣上評分不太差的「薄」教材，就 ok 了。在這裡，關鍵字是夠「薄」。—基本上北航出版社的就挺好的；
先用「薄」教材入門，再找「厚」教材，再細細體會其中的細節； 強調「入門教材」，很多教材雖然夠「薄」，但不是「入門教材」。大家要注意一些問題
可能會有一點「完美主義「的影響，非要一次把一本書全部讀完，才動其他的書或者其他資源；對學習乙個知識的話：借2~3本書來看，然後以一本最薄的書為主乾去看，發現這本書介紹不清楚的概念，馬上就從其他書裡找答案。通常不同的作者對同乙個事物從不同的角度做解讀，是能夠幫助你更深刻地認識乙個概念。
大多數同學喜歡僅僅紮進一本書裡，一旦選定了自己的學習材料，就對其他材料充耳不聞，甚至是排斥的心理。這種做法，一方面又是「完美主義」的表現——非要把這本教材學透；另一方面，其實也是「犯懶」的表現，不願意多翻翻，多看看，自己多比較比較，自己去尋找最適合自己的材料，一味地盲目相信所謂「大神」的推薦。
而某些所謂的大神：明明是靠不出名的「薄」教材入的門，但給別人做推薦的時候，卻故意使壞，提高自己的偶像光環，就突然變成誇說自己是演算法奇才，自幼閱讀《演算法導論》而所成的神話了。
雖然前面說了比較長篇幅和教材相關的話題，但是對於計算機領域和資訊領域來說：教材的意義遠小於實踐的意義；對於計算機領域的學習來說，真正動手實踐去程式設計是異常重要的，怎麼誇大其中的作用都不過分。這就好比學游泳，必須下水去游泳；或者學開車，必須親自上路。必須要自己親自上路；
例如：這個演算法的某句話（或者某段邏輯），為什麼要寫成 a 的樣子，而不是 b 的樣子？這種問題其實很好，但我覺得解決方法也很簡單，實際地去把演算法改寫成b的樣子，實際地執行試試看，看會發生什麼。如果發生了錯誤，仔細分析一下，為什麼會有錯誤？如果沒有錯誤，具體比較一下： a 和 b 兩種不同的寫法，為什麼都正確？又有什麼區別？真正的學習上的提高，就發生在這個過程中。就在這個親自實踐一遍的過程中，就能收穫一點。
這類經典問題就是：老師，這個**為什麼錯了，然後貼一大段**。這種問題背後，依然是透露著學習方法的不對勁：提問的同學懶得 debug；對於程式設計來說：debug和實踐就是同乙個意思。很多同學不喜歡 debug。其實誰都不喜歡 debug，但是，debug 才是最重要的能力。真正的程式設計來說：debug時間要佔到程式設計時間的70%以上。通常在乙個領域裡，你最不喜歡做的事情，就是這個領域的核心競爭力！
例子：老師，你是怎麼想到用這樣的方法的？對於這類問題，回答就是：你見的還不夠多。
受到高中教育階段的影響：一些同學特別執著於就著乙個單一的問題，尋找其中的「解題路徑」即：怎麼想到這個方法的，問什麼會用到這個方法的這類問題；比如演算法學習中：動態規劃的學習，我無法清楚地解釋是如何想到這種狀態定義的方法。但是我的經驗告訴我：再去看，去實踐 100 個動態規劃相關的問題，然後回頭看揹包問題，你會發現這種狀態定義的方式非常自然。僅僅對著乙個問題思考，很多時候都是死胡同。你見識的還不夠多，就不足以幫助你總結出更加「普遍」的問題解決規律。當你見得足夠多的時候，一切就都變得很自然，所謂的「量變到質變」。
絕不要企圖通過乙個問題就理解問題的本質，這也就是犯了自己天生聰明的自大，是不現實和不可能的；或許這裡又包含著學習過程中的「完美主義」的思想，遇到乙個問題一定要把它想得無比透徹；但是經驗告訴：大多數問題，其實都是需要「回頭看」的，剛開始不會，不要完美主義，就先過去，過下乙個知識點。隨著你對乙個領域理解得越深入，回頭再去看那些曾經的問題，都會產生新的視角，對於很多曾經想不明白的問題也豁然開朗。這也是「進步」的根源。如果卡在乙個問題上不前進，不給自己「回頭看」的機會，但是也不要給自己輕易繞過的藉口，回頭看絕不是從頭再來一遍，而僅僅是針對某些甚至某個不懂的點專門針對再學習；
要給自己「回頭看」，不要完美主義，卡住不前進了，導致最後是放棄了，就什麼也沒有學會了；
也不要碰到一些難的就輕易繞過，拿「回頭看」當藉口自我安慰，否則只是自我感動自己而已，根本什麼都沒有學下並且浪費自己的大好時光，也要抱有」沒有第二次「的心態；
很多時候，對一些問題「百思不得其解」，不是因為自己「笨」，而只是因為「還不夠努力」
追求延遲滿足感，專注當下此刻，嚴格自律，剩下的就全交給時間就夠了
有感於技術和營銷，雜想
想想自己以前做erp的時候，給很多公司說，但是他們都說，你們 的東西好。但是我們現在不需要，我們公司懂電腦的少，而且我們都是 通過紙來大家可以接受。仔細想想，馬雲當時做 alibaba的時候就是這樣，這樣乙個新事物很多人不能接受。所以這個時候營銷就特別關鍵。當乙個新技術變成乙個產品出來的時候，有些決...
模式識別和時間序列雜想
一 人工智慧在模擬人類邏輯思維方面戰功赫赫，許多方面已經遠遠超過人類。然而在模擬人類形象思維方面一直舉步維艱。比如在影象識別方面，乙個小孩都能在幾秒內識別一張臉，而計算機卻要花很長時間去計算這張臉的各個部位尺寸，人在識別的時候並沒有那麼做，明顯和計算機的識別過程走的不是乙個路子。錢學森先生指出應該和...
學習小筆記 雜雜的東西
1.建構函式就是用於初始化資料的函式，宣告基本的建構函式的語法就是宣告乙個和所在類同名的方法，但是該方法沒有返回型別 public class myclass 當我們使用new關鍵字建立類的時候，就會呼叫建構函式.2.屬性的定義結構 需要名字和型別 public intmyintprop set 設...