读“技术的执念”有感

淘宝穿衣搭配算法大赛有感 去年阿里天池答辩在美丽的华工举办,五组选手的答辩真是一场知识的盛宴,评委大多数都是阿里的资深工作人员,所以他们的提问也是颇细腻。阿里举办的这种比赛意义还是挺大的,既可以解决自己的存在问题,又可以招贤。当然,对于数据爱好都的小白我,也是一种最好的教学。 我的反思 我是研究生阶段接触机器学习和深度学习(了解一点),然后以李航老师写的统计学方法和集体智慧编程入门的,在kaggle上有参加过一两个比赛 阅读详情


”技术的执念“ 全文链接http://blog.jobbole.com/106135/

我比较认可作者的以下观点:

  1. 知识更新换代太快,我们永远无法跟上技术演化的步伐,需要有选择性的学习
  2. 技术人员有一个误区:以为自己可以掌握所有软件开发相关的知识(或者说太过于纵容自己的好奇心和兴趣),实际上大部分处于自己兴趣学习的知识,在实际应用时,又要重新学习一遍
  3. 身处这样的信息过载环境,我们很难不为自己对信息的缺乏而感到不安,我们的焦虑反过来又会让我们无暇思考什么才是重要的
  4. 碎片化的阅读方式易于消费,只需要很少的思考就可以读懂,但是危害严重,它们并不会帮助你提升理解力
  5. 面对浩瀚的知识海洋, 我们需要有节制的来聚焦在某些技术上,而视其他技术如无物,这需要很大的勇气和魄力,不过唯有如此,技术人员才可能有真正的长进和成就
  6. 以前端开发领域为例, 首先要了解软件开发全生命周期中的所有节点,然后再有所侧重的去找自己的兴趣点来发展,即:先建立广度,再建立深度
  7. 如果有一天你很冲动,想学习某种新技术,建议先泡杯咖啡,等这种冲动自己过去
  8. 对于过载的信息, 你需要做减法,建立自己的知识框架,然后有针对性的学习, 主动且深度的阅读经典, 为那些有趣但非自己关注方向的知识赋予较低的优先级
  9. 尝试将微信、微博关闭一段时间,或者至少可以不去点那些朋友圈里的《老X聊微服务》或者《12个你不知道的Sublime技巧》文章,保持专注,保持简单

学习而不行动, 等于浪费时间。 因此看完文章, 我做了四件事情。

  1. 关闭掉我关注的所有微信公众号的消息推送,每周日看一次
  2. 关闭朋友圈, 每周日看一次
  3. sdk.cn, 码农周刊, 推酷每周日看一次
  4. 绘制自己的知识框架图
AI工作流革命:从n8n到Sora2,揭秘自动化视频创作的底层逻辑 本文深入探讨了AI工作流在自动化视频创作中的应用,重点介绍了n8n、Coze和Sora2的组合如何实现从链接输入到视频输出的全流程自动化。通过三层架构解析、关键技术模块优化及成本控制策略,这套方案显著提升了视频生产效率,适用于电商、热点追踪等多种场景。 阅读详情

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