面对学习,心存敬畏

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没办法,每次想说的,都是以前说过的。


旧文导读 没有捷径!没有捷径!没有捷径!


有不少订阅的童鞋都期待今天的广告,不过其实,没有广告我也会发这篇的。


说个真事,前几天我看到朋友圈,有个人发了一个课程推广贴,说是三天成为投行顶尖人才,百万年薪唾手可得,看了一下简介,课程目标用户群是刚进入行业的新人。我顺手就把对方从通讯录里删除了。


你说这样的课程是不是一定是骗子,不一定。你说上这样的课程是不是一定学不到东西,不一定,但这样的宣传理念让我觉得非常不可接受。


学习是一件需要持续,长期坚持,深入挖掘的东西,但是现在太多人,所谓热爱学习的人,都在寻找所谓快速精通的技巧。


确实,聪明的人比笨的人学习要快一些;确实,有些学习方法和技巧可以提升学习效率;但是,是不是说,我又聪明,又有好的方法和技巧,就可以速成一些艰深的东西?天下没有那么便宜的事情。


周星驰演的韦小宝里有那么一段,陈近南给了周星驰一本书,说是武学秘笈,星爷说那么厚一本,岂不是要学几个月,陈近南说,错,这本只是目录,然后指着整整一屋子的书,这才是武学秘笈。


有时候我觉得,我的公众号,其实就是一本目录而已。高深的武功,我根本写不出来,你也不可能通过一些文字领悟出来,要靠自己大量的实践和不断的摸索总结。


说一下自己的行程,今天我在参加非常知名的宅男同性交友大会,Qcon全球软件开发者大会。 以前我也说过,这个会,每个高手,都是把多少年的心得,浓缩成四十分钟给你讲,然后你连续三天,去听十几个高手的分享,请问,你能吸收多少?但这个价值在哪里呢?


有两种价值,


第一,是你已经修炼多年,基础相当扎实,各种实践场景都很熟悉,各种工具,架构都有相当的了解,但是总是在关键的一些问题上心存疑惑,或者有一些不确定的隐忧,现在遇到场景和你类似,但显然已经更胜一筹的高手,点拨几句,如醍醐灌顶,豁然开朗。自己的技术理解力上一个台阶。


这是有的,这种的前提是,你已经花了大量时间和精力来磨练自己,基础知识相当扎实,万事俱备,只是需要一个关键的点拨和指引。


第二,你刚进入行业,确实什么都不懂,听了各位大牛的分享,记录了很多关键词和模糊的概念,有了一些似是而非的理解,没关系,回来后,整理成为一个大纲,通过搜索,询问公司内的技术负责人,以及在现实场景中一一对号入座,对每个概念做深入理解,对每个流程不懂的地方继续研讨学习,将这些牛人分享的课题和方案,作为自己技术成长的目标和方向,不断打磨。


这也是一种收获,但这个收获需要后续很多年持续的深入学习和思考,而绝不是短短几节课可以得到的。


我旧文提过,试图简化知识传播的方法我一直是反对的。


把能让读者去思考,去体会的东西都浓缩掉了,这未必是好事情。很多所谓简化学习,或者说提高内容吸收率的方式,其实在我看来,是让读者更加懒的动脑子,懒的去分析,表面上看,读者能更加快速获得答案,但问题是,真正有价值的,是如何获得答案的这个思考过程!


如果很多人,只是快速看到了很多答案,却从来没有思考过从问题到答案的逻辑,那么,我说一句,这种收获满满,很可能一钱不值。因为你遇到的往往是完全不同的问题。


把复杂的问题简化掉,并且快速给出简单易懂的答案,本身也是有价值的,价值在哪里呢?科普,让公众拥有最基本的科学认知,这是有用的,但不是说,你有了这个认知,就可以真的理解科学,或者真的参与科学讨论了。


如果你只是作为外行看个热闹,讲几个简单有趣的案例和答案,让你知道,原来搜索引擎是这样这样的,即时通讯是这样这样的,社交网络是这样这样的,在餐桌上有个谈资,显得博学,是可以的。但如果你从事这些行业,那些把细节全部忽略,简化的非常简单有趣的案例,对你的认知不但没有帮助,还会让你误入歧途!


很多所谓IT专业评论和IT专业媒体,干的就是这种事。而很多初入职场的年轻人,还把这个当作学习的平台!


对学习心存敬畏,要知道一些事实和真相。


1、相当比例的一线牛人,是不分享信息的。


当然这个必须说,也是有例外的,但我所知道的最好的产品经理,最好的系统架构师,都没有自己的博客和公众号,TK教主有公众号,但更新频率惨不忍睹。


所以不要觉得谁写的好就是水平高。


2、公众号的文章,大牛的分享,乃至付费课程,最有价值的部分,也只是给新人的指路,或者给有相当基础的人一些关键处的点拨,但自己的持续学习和不断摸索永远是基础。


3、没有速成!没有速成!没有速成!


你可以去读所谓21天速成的课程,我不能说这种课程完全无用,但你要知道

这个速成只是入门,绝不可能是精通。


5、多思考,多举一反三确实可以让学习速度加倍,或者少走弯路,但这不等于速成。


不独立思考,不分析现实场景,盲目照搬所谓成功经验或成功学定律,必死无疑。古今中外,这种案例比比皆是。


很多所谓多年工作经验的人,其实只是一年工作经验重复了很多次而已,但确实也有些年轻的人,非常善于思考和总结,用两三年时间就可以达到非常优秀的水准。




很多人今天已经评论里说出了我的广告是什么,没错,就是池建强老师新发布的产品,极客时间,这是一个为IT技术工作者打造的知识产品。


原文链接在这里 我们为程序员做了一款产品


我不认为说,完全一个新型的知识产品,或者一些大牛的知识分享,可以让你迅速提升,快速达到足够的高度,但我想说:


1、对于技术新人,少走弯路,点亮方向,这是最大的意义和价值所在,但更多的努力依然要靠自己。


2、对于已经有一定经验和知识积累的朋友,也许某个关键点帮你梳理清楚,解答一些关键疑惑,可能让你上升一个台阶,在你具有足够扎实基础和前期的努力付出的前提下,是有可能的。


首批专栏二维码如下

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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