在工作中学习和提升,学以致用,学习的效果是最好的;工作后学习不需要大段时间,而是要挤出时间,利用时间碎片来学习。

1,Learning

这是第一阶段,看书、google、看视频、看别人的博客,但要是“系统化”,特别是一些基础性的东西。

2、Trying

尝试搭建一些模拟环境,写一些测试程序,还有很多方法,简单来说,就是要将学到的东西真正试试,才能理解更加深刻。

3、Teaching

经过Learning和Trying,一般来说能掌握70%左右,但要真正掌握,我觉得一定要做到能够跟别人讲清楚。因为在讲的时候,我们既需要将一个知识点系统化,也需要考虑各种细节,这会促使我们进一步思考和学习。

同时,讲出来后看或者听的人可以有不同的理解,或者有新的补充,这相当于继续完善了整个知识技能体系。

learning、trying、teaching的更多相关文章

  1. #Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

    CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段 ...

  2. 机器学习基石笔记:02 Learning to Answer Yes/No、PLA、PA

    原文地址:https://www.jianshu.com/p/ed0aee74523f 一.Perceptron Learning Algorithm (一)算法原理 PLA本质是二元线性分类算法,即 ...

  3. m_Orchestrate learning system---三十三、公共变量多弄成全局变量

    m_Orchestrate learning system---三十三.公共变量多弄成全局变量 一.总结 一句话总结:比如班级id,小组id,这样省事,而且减少数据库的访问,加快访问速度,而且节约代码 ...

  4. m_Orchestrate learning system---三十一、模板和需求的关系

    m_Orchestrate learning system---三十一.模板和需求的关系 一.总结 一句话总结:模板为了适应广大用户,有很多功能样式,但是,你需要的只是部分,所以删掉不需要的,如果有需 ...

  5. m_Orchestrate learning system---三十、项目中的dist文件一般是做什么的

    m_Orchestrate learning system---三十.项目中的dist文件一般是做什么的 一.总结 一句话总结: Bootstrap switch:dist 目录是放最终的js和css ...

  6. 课程一(Neural Networks and Deep Learning),第一周(Introduction to Deep Learning)—— 2、10个测验题

    1.What does the analogy “AI is the new electricity” refer to?  (B) A. Through the “smart grid”, AI i ...

  7. Deep Learning 经典网路回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

    #Deep Learning回顾#之LeNet.AlexNet.GoogLeNet.VGG.ResNet 深入浅出——网络模型中Inception的作用与结构全解析 图像识别中的深度残差学习(Deep ...

  8. deep learning 经典网络模型之Alexnet、VGG、Googlenet、Resnet

    CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段 ...

  9. m_Orchestrate learning system---二十七、修改时如何快速找到作用位置

    m_Orchestrate learning system---二十七.修改时如何快速找到作用位置 一.总结 一句话总结:找人,找起作用的位置真的重要,找到就事半功倍了 加载页面的时候观察在f12的e ...

随机推荐

  1. 定时任务 Scheduled quartz

    在项目应用中往往会用到任务定时器的功能,比如某某时间,或者多少多少秒然后执行某个骚操作等.spring 支持多种定时任务的实现,其中不乏自身提供的定时器.接下来介绍一下使用 spring 的定时器和使 ...

  2. [ARIA] Add aria-expanded to add semantic value and styling

    In this lesson, we will be going over the attribute aria-expanded. Instead of using a class like .op ...

  3. Linear Discriminant Analysis Algorithm

    线性判别分析算法. 逻辑回归是一种分类算法,传统上仅限于两类分类问题. 如果有两个以上的类,那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术.LDA的表示非常直接.它包括数据的统计属性,为每个类计算.对于单个 ...

  4. 使用docker来创建一个etcd集群

    docker run -d --name etcd1 --network etcdnet --ip 172.25.0.101 -p 23791:2379 -e ETCDCTL_API=3 -v /ro ...

  5. 优雅关闭web服务的方式

    优雅关闭web服务 DBHelper, err = gorm.Open("mysql", "root:root@(115.159.59.129:3306)/test?ch ...

  6. HTML5 文件读取

    一.定义 input的file类型会渲染为一个按钮和一段文字.点击按钮可打开文件选择窗口,文字表示对文件的描述(大部分情况下为文件名):file类型的input会有files属性,保存着文件的相关信息 ...

  7. [PA2012]Dwa torty

    [PA2012]Dwa torty 题目大意: 给定两个排列\(A_{1\sim n},B_{1\sim n}\),你需要将两个排列用最少的次数消除. 消除只能从头消除,一次消除可以从两个排列的头部取 ...

  8. 【loj2552】【CTSC2018】假面

    题目 有\(n\)个敌方单位,初始生命值分别为\(m_1,\cdots,m_n\) : 假面可以释放\(Q\)个技能: $op = 0  ,  id , u , v $ 表示对\(id\)号敌人有\( ...

  9. 洛谷P2659 美丽的序列

    题目 该题目可以用辅助数组l[i], r[i]来指向以data[i]为最小值的左端点和右端点.然后最后枚举每个data[i]寻找每个data[i]的美丽值的最大值. 然后辅助数组可以用单调栈求出. # ...

  10. GDOI2018 小学生图论题 [NTT]

    并没有传送门qwq 思路 首先要知道一个结论(或者说是一个套路):一个竞赛图缩点之后必定是一条链. 那么强联通分量的个数,就是这条链的边数+1. 考虑一条边什么时候会出现:当且仅当点集可以被分成\(S ...