关于如何学习?

作者:老师木

现在学习一门技术比以前条件好很多,电子书、公开课、微博、开源代码等等,所以理论上年轻一代应该比上一辈取得更大的成绩。事实上,现在少年天才确实比以前多起来似的。

我的基础应该比绝大多数同行行,而且涉猎很广,而且所涉猎内容又有一定深度(当然产出不能与大家相提并论)。这不是偶然的,也是在梦想和激情驱使下刻苦专研得来的。学习应用数学,读大量的书和论文,反复琢磨,在没有出国也没有去高水平研究院实习的条件下,通过网络课件向海外学习,才略有心得。

本科时的学习目的只是应付考试,不是带着问题去学。研究生时有针对性的选了一些课程,随机过程、矩阵计算、最优化理论、泛函分析、信息论,这些课程对后来的工作帮助很大。我与一般计算机专业同学相比,信号处理功底也好一些,通常电子系同学信号处理才实打实学,我认为信号处理对信息学科也很重要。

博士最应得到训练的是发现问题的能力,而不是解决问题的能力,前者比后者更难,如果只要后者,硕士阶段的训练就足够了。研究的开始源于心中的疑惑。开始阶段,疑惑通常借助教材就能解决,中间一些疑惑需要大量阅读相关较新的文章就能解决。到后来,你发现还有一些疑惑即使是最著名的论文和专家也不能给你满意答案,这时你差不多就找到问题了。有些学生很“幸运”,遇到了事必躬亲的导师,他会告诉你去做什么问题有前途,此时你通常就越过了寻找问题的阶段,你比别人进入状态快,不过很可能永远缺失发现问题、提出问题的能力,总是做一些人云亦云的问题。

遇到疑惑,你会根据自己掌握的知识数据经验观测,形成一些猜测,所谓的hypothesis,你还不确认,可能需要推理或设计一些实验去论证或推翻。当然,这些hypothesis可能不重要,不关键,甚至出发点事错误的,这可能源于知识面狭窄,见多识广的导师通常此时可帮上忙。最近有不少ml背景的学生关注我,我特别想分享的一个建议是:要“科学”的作研究。有两个含义,第一是“正确”的方式,而不是错误的方式,第二个含义是要像先贤们做science一样,学生时代是有这个条件的。

互联网已使学术交流更发达,博客、微博等,未来也许根据微博转发评论数评职称、当教授…,现在用微博找工作已经很容易了。

“境界也许就停留在这种工程项目的层次了”,绝非歧视工程,无论是研究还是工程都有很挑战的问题,只不过工程里相对少一些。如果一些人经过层层筛选,已证明有较突出的天赋,在社会分工中,期待他们去解决更有挑战的问题是自然而然的想法。

对程序员身体伤害最大的,一是熬夜,而是久坐。偏偏码农总是觉得深夜有灵感,其实可以控制。结婚后,老婆严格要求我作息时间,必须12点以前睡觉。她出差时,我熬个夜就爽的不得了。久坐很难克服,几乎没有公司有站立的工位。久坐对性能力也有影响…(此处省略若干字)

来源:www.guzili.com

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2 人吐嘈

  1. lightning 回复

    博主本硕都是数学专业吗?数学的敲代码优势好像也不明显感觉,除了搞机器学习

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