读书笔记(二)《好好学习》——成甲

本书探讨了高效学习的方法,强调知识不仅仅是信息的积累,更是能够改变行动和认知的力量。通过提升认知效率,掌握事物背后的规律,即临界知识,来实现高效学习。

《好好学习》这本书其实我没有详细的读过,只是看过相关的推荐信息,然后在听书频道中听过原作者讲书,对此挺有感触的,所以决定先把想法写下来。

毕竟,在《如何高效阅读一本书》中提过,keep住兴趣是阅读成长的第一步。

什么是知识?

在我们的生活中,充斥着各种各样的信息,我们有各种获取信息的渠道,比如微信公众号文章,微博简书豆瓣等等……然而,这些你所获取的信息是否能运用在你的生活上,还是说只是默默放在收藏夹或者只是点个赞而已?

对此,作者对知识有如下的定义:

知识,就是能改变你行动或者认知的信息。书不等于是知识,就算读完也不等于拥有知识,只有转成生活中的力量,才是知识。

总有人说,为什么我这么努力,却没有得到我想要的回报?为什么听过这么多道理,依然过不好这一生?
而你有没有想过,其实你陷入了低水平勤奋的泥沼,那么如何高效学习?

如何高效学习?

  • 技术效率
    只会在具体环境解决具体的问题。比如说,现在你有一个上线了的产品,每次一有用户提出问题,你就单一地解决这个问题。这样将会造成一个尴尬的问题——工作永远做不完。这技术效率其实就是低效的学习,而高效的学习应该是提高认知效率。
  • 认知效率
    所谓的认知效率,就是当用户提出问题时,掌握该问题的同一系列问题,找到问题背后的规律。

作者指出:

高效学习,就是研究事物背后的规律。

被广泛应用的基本规律,作者称之为临界知识,如果能够在学习的过程中优先主动地掌握临界知识,掌握事物背后重要的基本规律,那么学习会高效很多。

虽然说,并不是所有的事物都有广为人知的基本规律,但我们可以试着找到自己的临界知识。

如何掌握临界知识?

  • 基本原则
    了解规律的可靠性和局限性。比如作者刚刚提出的观点——高效学习就是掌握事物背后的规律。这个观点是基于两个假设上的。

假设一:复杂现象的背后都是简单规律。世界上大部分领域,看似复杂的现象其实往往是由少数重要的规律决定的。也就是说假设复杂现象背后是简单的规律。
假设二:世界上万事万物不是简单的因果关系,而是相互联系和相互影响的。

没有了解临界知识的可靠性和局限性就开始大量使用,就跟没有了解保健品的适用性就大量服用一样危险。比如:一万小时定律,是否真的练习一万小时就真的能成功?在《刻意练习》中安德斯·艾里克森说:如果只是反复的做某件事,并指望只靠那种反复,就能提高表现和水平,那只是天真的练习。

  • 底层方法

    1. 刻意练习:刻意模仿一流导师是如何思考和解决问题的。
    2. 反思:反思不是总结。而是反复思考研究当初做这个决策的依据是什么,为什么是这样,当初的假设正确吗?
    3. 以教为学:把教别人当成自己学习的过程。其实当我们在表达、在组织语言时,我们的大脑是在一个不断修正的过程,这个过程有利于我们更好的对信息进行连接。
  • 学习技巧

    1. 记录:不仅要记录事情发生的过程,还要记录下看不见的关系,包括当时环境的压力和情绪等等
    2. 定期回顾:一方面是因为时间一久,我们就很容易忘掉学的东西。另一方面,很多事情发生的原因和最后的结果之间的时间间隔较长。如果不去回顾,往往没有意识到这两者之前其实是有联系的。
    3. 付费学习

有时候,慢就是快。你只有把基本功打扎实,才能快起来,在最重要的地基上面花时间是必须做的。

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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