学习之道

关于本书和作者

《学习之道》是美国公认的学习第一书,世界冠军现身说法,介绍在象棋和太极两个领域如何学习达到巅峰水平,揭秘了从平凡到天才的成功之道。

世界上很少有人能在两个截然不同的领域里达到世界巅峰,而作者乔希·维茨金却做到了。他的传奇经历被记录成书,并改编成电影《王者之旅》,他9岁起荣获全美象棋冠军,13岁成为“国际象棋大师”,20岁之后开发了世界上大的计算机象棋程序“象棋大师”。22岁突然改行学习太极拳,并连续21次赢得全美太极冠军及世界冠军头衔,成为“太极拳王”。作者在本书中说自己最擅长的不是象棋,也不是太极,而是如何学习的“学习之道”,他将教你如何用最小的努力赢得最大的成就,让你掌握适用于任何领域都能成功的终极学习方法。


本书两大核心内容

一、学习方法,颠覆了大多数人对学习的认识

二、遇到困境该如何高效学习?

 

如何掌握正确的学习方法?

第一步、要有正确的学习理念

正确的学习理论:改变对学习的认识,以“渐进理论”为核心,认识到学习是一个可以不断改变的过程。

1、整体理论:把学习的能力看成是一个固定的不能再进步的状态,把成败归结于与生俱来、无法改变的能力水平。

2、渐进理论:事情都是可以改善的,认为世上无难事,只怕有心人,只要通过努力,一步一步、循序渐进就能获得成功。

3、两种理论的心理学测试对比:

   “整体理论”者:遇到困难,更容易急躁甚至放弃

   “渐进理论”者:在困难面前,更愿意迎接挑战

 

第二步、学习的基本原则,就是“划小圈”

[知识点:“划小圈”理论:

基于太极学习中拆分招式的感悟,作者提出了“划小圈”的理论。把大的东西分解成各个细节的东西,挖掘基础技能的实质所在,然后压缩技能的外在表现同时紧紧围绕技能的内在实质。一段时间后,广度就会慢慢缩小而深度则会逐渐增加。]

 

1.学习误区:招式的收集者,学习套路和招式。最精深的技能往往建立在最简单原始的原理之上。

2.掌握“划小圈”理论,能够在短时间内掌握知识技能的核心。当学习某项知识技能时,觉得它大而无当,过于复杂,用“划小圈”将复杂问题简单化。

3.成为顶尖高手没有什么秘诀,而是对基本技能有更深的理解

4.每天学得更深一点,而不是更广一点,只有学得更深才能把潜力中看不到、感受不到但又极具创造力的部分挖掘出来。

 

案例一:作者用划小圈的方式学习象棋。

学习象棋的过程,就是要挖掘技能的实质所在。从反复练习马和兵入手,体会每个棋子的特性,再练习其他棋子的用法,找到众多棋子之间的关系,从而训练对整个象棋局势的操控能力。

案例二、作者用划小圈的方式学习太极。

每一个太极动作,依据“划小圈”理论会拆分压缩成若干动作,没有经过训练的选手根本无法看清其拳路。

 

第三步、提升学习能力的关键,是将基本原理打包、创建组块。

[知识点:“组块”:

组块是思维的一种能力。作者基于“划小圈”的学习之后,将象棋路数组块,并嵌入神经中枢,实现了内化。当遇到复杂的棋局,依赖于直觉,不再需要繁复计算,形成了如同肌肉记忆般的脑力记忆。]

 

1.利用大脑处理信息的能力,帮助大脑更轻松、更深入的理解和解决问题。

“神奇数字7”:压力下大脑最多只能同时处理不到7个组块。

2.“划小圈”是将外在技能细微分化并走向内在培养。“组块”是建立在科学训练上的直觉,能将相关信息条理化。

 

案例:开车一心多用

从新手到老司机的过程,就是把方向盘、刹车,离合、油门、档位等多种单独技能进行打包,建立一个完整的组块,因此大脑就有3个空挡的余力来处理其他事情,所以,老司机能够一边开车,一边听音乐以及跟人聊天等多种行为技能同时展开。

 

遇到困境该如何高效学习?

第一步、“接纳”。心平气和对待不完美

1.“硬区域”与“软区域”

硬区域:要求外界环境适应自己,提供一个满足自己要求的舒适空间

软区域:接受任何外界环境和条件,主动适应环境

2.接纳不完美,创造“软区域”

面对不完美的外部条件,以接纳的心态去面对去适应,构建软区域。

第二步、“利用”。把困难变成优势

把困境只当做困境,会让人不前进,甚至是放弃。

真正的学习,是把困境当做督促我们进步的优势

案例一:作者右手骨折,不抱怨不后悔,但坚持用左手来训练,反而让他激发了左手的潜能,最后赢得太极比赛冠军。

案例二:国际纸飞机比赛,因为失误将比赛要求看错,反而令国内团队想尽一切方法延长纸飞机滑行时间,最后以傲人的成绩赢得比赛。

 

第三步.“创造”。主动创造困难以激励自我

有困难要上,没有困难创造困难也要上。

主动给自己创造限制条件,主动训练自己的学习能力,激发潜能。

比如:明明有充足的时间,主动要求更少的时间完成;明明没有噪音,主动创造噪音,训练自己在吵闹的环境中也能聚焦。

结束语

撰稿、讲述:成甲

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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