如何读一本技术书籍

关于处于职业生涯初期或者是转行的同学,也许有过跟我一样的迷茫,作为技术菜鸟,我们怎么才可以迅速成长?

对我来说,努力的意义非常大,知识却又是很公平的,所以没什么特别的方法,只有疯狂学习,才是最好的方法。

实习到工作的今天,我买了两百多本书(链接还没更新完),有些看过几页,也有看过好几遍的,有兴趣的可以看看我的书单 https://docs.qq.com/sheet/DQkxoUkdCb1ViZW1K?tab=BB08J2&c=A170A0A0,当然了,相比很多大佬,我依然很菜 ; )

按我对以前学校计算机相关专业的同学朋友的观察,一个还算合格的毕业生,花在学习计算机这个事情上大概花这么多时间。

一学年,两学期,40周,一周30节课,每节课40分钟,刨开翘课打瞌睡的时间,每节课有效时间算30分钟吧,那么一周下来花的时间是900分钟,算上作业和复习时间,一周给够1000分钟,那么一学年4w分钟,4年本科下来16w分钟,约2700小时,给够3000小时,也就是培养完一个985大学计算机专业的大学毕业生大概需要3000小时,当然了,还不保证他一定能进BAT。其实这么算一个人能不能进鹅厂,可能不太科学,因为有些人1000小时就够了,有些人5000小时都未必够。

如果你不够努力,emmmm…那真的会很难,因为你在学的同时,有比你更勤奋上进的在学,如果他智商和天分不能压制别人,那只能比别人花更多的时间了,恰恰如果你又不是那么勤奋。我以前公交地铁动车高铁飞机邮轮,只要有时间,肯定是在看书(我的书都被我按章节撕开了,所以很方便带),手机上各种笔记和学习用的 APP 和小视频(正经的小视频)。

前面废话说多了,只是想强调一个道理,努力很重要

我看过两百多本技术书籍,积累了一些经验,想分享给大家。

其实很多人喷国内技术人写的书很烂,我研究生的时候也参与过编书,不否认有些人只是为了积累名气,所以书确实写得不怎么样。但是我们同样要认可,国内有一部分技术人,代码写得好,文字也一流。我读过的书里,有些的很好的,也有写得不好不如看官方文档的,不过这都没关系,主要是能成书的,看看别人的文笔,还是会有点收获的。

一般来说,我买书的动机是非常简单的,就是项目中需要用到的技术,或者突然非常感兴趣的技术,并不是不鼓励大家看官方文档,但是有些官方文档写的有时候并不比有心人整理过的书籍更好,并且看别人写的文字,了解别人的认知过程,也能帮助自己了解这一门技术。所以很简单,如果你项目中遇到不是非常熟悉的技术,你想要速度上手,真的不要犹豫,也不要等凑单,直接下单买吧。因为项目中用到,证明你非常需要掌握这技术,另外就是,你学了可以活学活用,增强记忆。你可以想象一下,如果让你突然啃一本编译原理,我相信大部分人啃不下来,因为工作中完全没有场景。

to be continued…

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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