學習與研究

由於時代背景和所處行業的緣由，隨時學習新知識是必須的。如今是互聯網時代，知識爆炸，學習的成本很低。可是若是隻是簡單的瀏覽各類信息，是沒法收穫知識的。

學習是爲了更好的開展研究，這裏主要梳理一下學習和研究的一些基本理念。

理論和實戰

好比R語言的學習，只看書和視頻，是學不紮實的，不實戰，不作筆記，最後沒有一個project summary，2個月以後基本等於沒學。

邊學邊作筆記是必須的，筆記裏面最重要的是對知識的概括總結，是從此長期的參考，半年以後再想用R的某個功能能夠快速追蹤本身的筆記。碰到新的場景，就須要學習R的新功能，同時更新對R的認知，而後循環更新筆記。

實戰是計算機科學的核心，計算機語言的學習尤爲須要實戰，一旦一個技能點跑通了，是很難徹底遺忘的，若是實戰沒有跑通，那麼終究沒法留下有效的記憶。

時間安排

學習是必須的，但生活不會給你充足的時間學習。

一旦脫離了學生的身份，你就沒有充足的時間來系統的學習了。這個快節奏的時代，每一個人身上都揹負了太多的工做，天天都有太多須要完成的任務。因此學習必須穿插在天天的工做當中，最好要作到工做和學習相輔相成。

多線程工做

曾經，學了點東西就巴不得立立刻項目實戰，自覺得沒有我搞不定的項目，來一萬個項目也照樣踏平。

事實也是如此，給一個正常智商的人足夠時間，任何難題都是能夠解決的，更況且普通工做中的難題實際上是比較少的。這也是爲何大部分人作項目的初期是很優秀的，鉚足幹勁，使勁搞，搞不出東西就見鬼了。

但當你小有成就後，問題就來了，你是選擇多作項目，仍是把一個項目作到極致？智商普通的人只能選擇前者，就是攤大餅，廣撒網。

搞科研，作得好點的通常都有好幾個項目同時並行，須要管理人能在幾個項目間無縫切換。

目前我仍是沒有掌握多線程工做的能力，感受多線程完全分散了個人銳氣，之前的鉚足的幹勁不再存在了。

可是我確實見過多線程工做nb的人，好比我老闆，手底下那麼多博後、RA、學生，多個項目，每週按期開會指導反饋，外加須要寫文章、申請項目、開會創建關係，經過學校考覈；還有家庭須要照顧。若是把這些加在我身上，個人大腦會立馬宕機。

當你逐漸走上核心崗位，多線程工做就不可避免了，管理能力成爲你的瓶頸。

如何學會多線程工做？

結合個人認知以及知乎的答案，多線程工做對人來講是很是低效的，電腦能夠無縫切換，把CPU資源分給各個進程，可是人不行，人腦的切換成本很是高，人腦只適合沉浸式的工做模式，一心一意解決一個問題。

咱們認爲的多線程工做只是一種任務的管理模式，不是運做模式，大佬們會按照任務的優先級把任務排列，而後一一執行。

此時須要Getting Things Done

目標導向

最忌諱的就是漫無目的的學習，看到一本書就讀，看到一門網紅課程就拿來學，有渴望才能進入純淨的學習狀態，得明白本身學習這個知識的意義。

自我激勵

給本身持續堅持的動力，寫博客就是個很好的方式，看着本身寫的文章天天都有人瀏覽，會帶來莫大的知足。

無論怎樣，必需要找到一種能持續激勵本身學習的方式。

學習的level

看過The illustrated guide to a Ph.D.的大概都知道，人類的知識圖譜就是一個有邊際的圓，從本科-碩士-博士-PI，這個圓在不斷擴展，學習一點要由淺及深。

好比SVM和PCA，學習它們能夠學得很是淺，淺到會跑R代碼出圖；也能夠學得很是深，深到裏面的每個數學原理，以及方法的理論構思。學它們千萬不要上來就學最難的，不可能一蹴而就的，我見過不少科班的也就會推導公式而已，真正的核心思想恐怕只有極個別的大佬才能明白。

從初級向高級蛻變，持續更新，持續拓展。

學習知識應該像樹的生長同樣，從種子到參天大樹，而不是一開始就去開花結果。

無論怎樣，選擇一個適合當前本身的學習level是很是重要的。

交叉學科

爲何交叉學科在這個世紀這麼盛行？由於一個學科出現了突破性的進展，從而極大地促進了另外一個學科的發展。

學科的分類也是人爲的，人類以外是不存在分科的，萬物自恰於一體，但沒辦法，人類只能從特定的角度去觀察世界，每個角度就是一門學科。

21世紀最大的突破莫過於信息技術的革命了，因而大部分的傳統學科不得不與信息科學交叉起來。從生命科學來看，以測序爲出發點的生物信息確實極大地促進了生命科學的研究。

交叉學科的PhD不必像傳統的專業那樣走到人類知識圖譜的極限，大多數狀況下，只需兩面逢源，作箇中庸的結合就能突破現有的人類認知極限了。

若是你也處於交叉學科內，卻去死磕PCA和SVM的數學原理，以期得到方法學的突破，那真是選錯專業了。

心理學常識

注意力機制，三心二意是很低效的，要作一件很難的事必須拿出大塊的時間，全身心地投入注意力和精力。三天打魚兩天曬網是萬萬不可的，天天剛預熱進入狀態就去娛樂的話，長期下來本身會變得很是浮躁，之後再無深度學習。

人類記憶的工做機制，工做記憶、長期記憶。如今記得，不表明之後還記得；如今記不得之前的事，不表明真的不記得，只是缺乏記憶的觸發條件，筆記裏都是trigger，因此要作筆記。

讀文獻

不讀文獻的人有兩種，一種是不作科研的，另外一種就是得諾獎的人。

普通人天天必需要讀文獻：

• 跟進領域的研究進展
• 爲本身的研究課題尋找靈感

甚至能夠說，不讀文獻就無法作科研。

看文獻的等級也決定了你研究的等級。

當你不知道作什麼的時候，就去讀文獻，讀綜述。

方法與結果

大老闆只在意結果，也只會控制結果。

下面的PhD負責執行，必須接觸方法，但更重要的要兼顧結果的合理性。

爲何要用GitBook/Gitdoc？

由於GitBook能讓作筆記更加高效，主題化；由於是book，因此會有不斷polish的慾望，GitBook和博客能夠相輔相成。

爲何別人都寫過不少GitBook了，你還要再寫？

別人的是別人的，是別人的財富，裏面有別人的trigger；本身寫的過程是一個動態創建trigger的過程，同時也是概括總結的過程，這是動態的，你能夠直接copy別人的教程，可是沒法copy別人的知識。

 

接下來的計劃？

開始寫書的過程（學習和作筆記），把博客裏面的垃圾文章刪掉，新的文章仍是會放在博客裏。

書有主題，它會指導你大的方向；博客裏的文章是具體的實現，完成後會收入書中。

 

Document your knowledge!

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