为什么不去学习

走向世界,追求成功
走向内心,寻求超越


要从学习本身体会到乐趣


把成功当作一种目的,学习当作手段是一种再平常不过的事


对很多人而言,必须要衣食无忧,
或者成为某种意义上的“成功者”,可能最终才能将学习本身当作一种目的。


而清北的课堂,教授基本无需点名,
上得好的课学生自会冒着寒风酷暑里三层外三层地包围教室


学习的有效时间和你的时间都是有限的。


很多人其实放弃学习知识的原因是——认为知识是可以随时取得的。


知识相对论:
在最佳的时间内如果没有掌握知识,则可能
要花比最佳时间多出十倍的时间来掌握。


真正的知识没有积累到一关,就打不了下一关


只要有一点门槛的知识都是体系化的
所谓体系化的意思是,你学习的路径绝对不是一蹴而就的


所以很多人在一个被控制的时间线上却疲于应付的原因在于——
你缺失了关键的知识节点,而进度表却不得不推进。


如果你能知道这种情况的严重程度就好了,但也许,你能用意志力把他们补上。


意志力是一种生理机制。
你的心智被占据了,你的心智是有限的。
承认自己的平庸,或者自己不是超人是一件困难的事。
但是只有承认了之后,你才会把自己有限的意志力资源花在真正有用的地方。


1、寻找正向激励的奖励
2、订立一个需要体系化的知识, 高效学习者最在意的是时间的价值。
3、如果没有体系化的计划和执行,就意味着完不成体系化的知识。


兴趣是最好的老师;耻辱是第二好的。




哪些素质很重要,却是读书学不来的?


1.人际交往中的期望值管理能力
2.阈值自控意识
3.应对主观时空扭曲的能力


Happiness = Reality - Expectations
要真正做到有效控制周围人对你的期望值,
需要做到真正无迹可寻,并在所有非必要的时刻压抑自己的表现欲与虚荣心。


阈值又叫临界值,指释放一个行为反应所需要的最小刺激强度。


走出“熟悉区”


视觉饱满度




为什么上班都是坐着,还会感觉疲惫不堪?


根本原因在于:你其实心里很清楚你每天做的事情毫无意义。


人本能排斥没有任何创造性和成就感的东西,尤其反感机械性重复的活动。
对于工作,也是一样,你的身体反应比你诚实。
你觉得累是因为你不开心,不开心是因为你骗不了你自己的心。

### 深度学习模型复现失败的原因及解决方案 #### 无法找到DGL C++ GraphBolt库 当尝试安装或运行依赖于DGL (Deep Graph Library) 的深度学习项目时,如果遇到错误提示`Cannot find DGL C++ graphbolt library`,这通常意味着本地环境中缺少必要的编译工具链或者未正确设置环境变量来指向这些资源的位置[^1]。 对于此类问题的一个常见解决办法是在构建之前确保已经安装了所有必需的开发包,并且确认PATH其他相关环境变量已被适当配置以便能够访问所需的头文件静态/动态链接库。此外,也可以考虑使用预编译版本代替源码编译的方式简化流程。 #### 缺乏对基础实践操作的理解 即使具备一定的理论背景,在实际动手实现过程中仍然可能因为熟悉具体的技术细节而遭遇困难。比如知道如何有效地管理虚拟环境、了解特定框架的最佳实践或是清楚怎样调试代码中的逻辑错误等情形都会影响项目的顺利推进[^2]。 针对这种情况建议多查阅官方文档以及社区贡献者的指南资料;积极参与在线论坛交流获取更多实战经验分享;还可以通过模仿已有的成功案例加深理解并逐步积累自己的技能集。 #### 错误执行环境配置命令序列 在准备实验平台阶段如果遵循正确的顺序来进行各项准备工作也可能导致后续环节出现问题。例如仅依靠简单的pip指令满足Python层面的需求而顾及其他层面(如操作系统级的支持软件)可能会埋下隐患,使得某些功能模块加载异常从而阻碍整个系统的正常运作[^3]。 为了避免这类失误的发生应当严格按照给定教程里的指导一步步实施直至完成全部前置条件的确立工作——特别是涉及到跨语言交互的部分更需谨慎对待每一个参数选项的选择与设定。 ```bash # 正确的做法可能是先建立好C++编译器及相关组件之后再处理高级别的解释型脚本语言需求 sudo apt-get update && sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libopencv-dev ... conda create --name myenv python=3.8 source activate myenv pip install -r requirements.txt ```
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