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自学‌‌‌‌‍‍‌‍‌‌‍‍‍‌‌‍‌‌‍‌‍‌‌‌‍‍‍‌‍‌‌‍和非自学的区别

大大冰糖葫芦
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这是个看起来很有趣的问题。可能大多数人会觉得自学那是必须的,不会自学,那就是不会学习。有些惭愧,自学的路,走的实在是太艰辛了 。

从小到大,学习轻松,成绩优异,没有上过英语以外的辅导班,英语辅导也是小学,初中前两年上过一些新概念英语的学习。由于以前生活比较单一,所以开学前拿到新书,在家里一天就看完,或者相当于自学完了,对自己的智商也是相当满意。情况改变是在上大学,学习模式依旧是上课,复习,做作业,考试。区别是没有预习过,一个是大学的课程看起来有些突兀,和之前的课程联系不是很紧密,所以自学起来有些吃力,就放弃了。课余时间,仔细消化数学老师给的定理证明,每一步都仔细推敲,也耗费了不少时间。现在回过头来看,非常的不值得。因为大学期间,会听信误以为,有些专业课很难,挂科很多,其实并没有,都是一些正常范围内的知识。老师也会把epsilon-delta语言的一些证明故意讲的看起来很难,需要仔细琢磨才能理解的样子。时间花在了这些消化和理解上,反而做题,做计算的功夫下的少,考试成绩中上等,不是那种轻轻松松得个98,100那种。有些分析的课程学的很好,可惜后来没有再继续这方面的科研,现在基本闲置作废了。到了研究生又发生了转变,本科期间的专业训练和视野的狭窄从未意识到编程的重要性,研究生期间依旧学习一些理论课程,甚至一些统计,算法这些课都没有学过。直到研究生毕业开始找工作,面试时候被编程题以及各种实际场景的模型解决问题给问到,才真正的意识到知识的内容的狭窄。当然以前也会误以为,研究生期间,年轻时候,学习些深刻的理论,为以后的研究打下基础,将来学习一些简单的课程,自己看看就会啦。

然后就开始自学之路,但是依旧在学校里面做科研,开始看些计算数学的论文,以及深度学习的论文。由于没有任何基础,看论文看的很吃力,而且看到文章里提到的很多东西 ,都要去查,这样子,文献读起来很慢。就这样过了很久,终于开始从所谓的公开课视频开始学起。几分钟的视频,就把算法的构成,应用场景,优缺点说的一清二楚,再回过头来看论文,速度直接翻倍,因为大多数论文,涉及的新理论不多,模型稍做修改,展示下不同数据集,不同指标下的对比,从此走上了稍微轻松的路。

之前的学习和编程也都是基于课程和论文的,大部分不涉及太多类型的数据结构。因此,虽然写程序不太熟练,但也够日常的研究用。等到决定找工作时候,开始刷leetcode, 又是不知所措,最开始还直接开始挑战中等难度,结果,看了题不知道在说啥,看了题解,哈希表,堆,栈,这些完全不知道。好吧,又从头开始,最开始选择了教材阅读,自己啃,大部分顺利,但是遇到一些稍微复杂的,会卡住很久,没法继续学习。这样子,过了一阵,又换了学习方式,看书和看网上视频结合,由于我是先看的书,所以再看起视频来,感觉很轻松,就是加深和回忆的过程,有些章节没有看过书,直接看视频也当作是一种放松,会跟着思考,感觉就是同样的内容,看书要比看视频花费更多的时间,然而学习效果还没有看视频好,同样,看书只动了眼睛,看完后还需要自己回过来,思考整理,看视频就不是了,调动了听觉,视觉上也有动画的变化,对理解和记忆有很大的帮助,视频一般也在最后有总结。

但是通常情况下,并不是只是看书和看视频这两件事情就能解决的。我很希望在做科研,找工作之前能把必备的知识和技能都学习了,可惜,这些都是在自己的经验教训下,自己摸索出来的,对时间和身心都是种折磨。除了这种学习方式上的不同,以及学习内容上的不舒适,自我学习,没有团队,没有人指导,也算是一种比较难熬的体验吧。首先是自制力和驱动力,这一点,计划列多了经常会自我放弃,只好列上小目标给自己点鼓励和信心。然后是信息沟通,自己容易在某些问题卡住,通常,就只能通过谷歌的方式来解决了。这个过程既痛苦也有收获感,只是收获感很低。毕竟时间有限,能在有限的时间,以最优的方式去完成,为什么非要走一条难走的路。至今维持着这种模式,还在继续着自我学习。能力上未必有多强大,但是内心强大了很多。一个从未接触过的新的任务项目来了,不会头疼,会扎实的走下去,从0到变成一个伪专家。工作如此,生活亦如此,这样的态度也让我对生活的方方面面充满了更多的好奇和探索。也让我花更多的时间精力去研究如何过好每一天,如何尽最大的可能享受生活。

如果是你,你会怎么看?

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