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  • 技术资料很多,究竟哪个才是适合我的?

    matrix 1年前 1358次点击 来自 分享

    18年,可以说是深度学习和机器学习全面提速的一年,很多人开始关注这个深度学习和机器学习,因为它的确可以做很多事情,而且可以解决一些行业内的痛点。不少人到处在找资料和书籍以及大量资源。只要见到资料就存,以用此来达到内心的满足感。我想说的是,千万不要花太多时间陷入视频及书籍资料收集。找太多资料存储在云盘中,你是不会看的。你看的只会是一小部分。很多人对知识的渴求性,是只要有点相关,就把它下载下来,存储起来,管它有没有用,觉得总会有点用的。

    说个我我突然想到我第二年高考那会,隔壁班,有个同学,买了一蛇皮袋子资料书,又是做题,又是xxx解析大全,xxx知识点剖析,xxx状元笔记。总之,他从书店买回来时,我们是佩服他的,想这得花多少时间和精力去啃,高考准备就那么点时间。偶尔听人聊起,他的确在很努力的啃,但是月考成绩依然不是拔尖的。奇了怪,看这么多书,做这么多题,不可能不牛逼啊,想想没逻辑啊。我采取的方法和很多人不同,我认为自己底子很差,扎进题海中,越动弹,越挣扎,只会越累。因为我第一年二本都没有考上,可想而知了,和一些市里学校,省里高中名校相比,学校本身也不占优势。复读学校是私立的,每年考上个二本,学校就要放烟花庆祝。那里应届生绝大部分很难考上二本。没办法,大家憎恨考试,但是考试筛选了不同人的命运。但是虽然这些人不爱学习,很早进入社会,但是做生意,个个却很厉害,当然这是另外一说了。我记得我只买了各科历年真题一套,和少数资料。每个题是认真做和反复做。思路1,思路2,不懂就去问老师解释下。高考后,那个买了一蛇皮袋子同学貌似没有考上一本,我虽然没有达到理想学校,但最终考下来只考了个重点本科。那个志愿是最后一个学校。前面4个都是医科大学本硕连读,本硕连读要求分数高吧,要是填个5年制本科,应该也能录上。这都是后话了。

    举这个例子,并不是说明我比别人多厉害,而是找到一套适合自己的方式和方法。深度学习和机器学习几乎每天都有人在讨论,它的确是有很多事情可做。不蛮大家,我也在学习,当然是少量的涉猎。尤其是一些可以借鉴的模型和求解问题的思路算法。看框架,我还是喜欢从官网或官方文档上看。尽管没有详细,这是开发这套框架输出的直接产物,也有人写了一些不错的文章。但是看完Native之后,帮助辅助理解,也是不错的。但是去网上找很多资料存储起来,其实估计自己都很少看。就好像你去图书馆借书,你一次接10来本,屯放在家里,估计很难一次性读完这么多,一次看一本,还一本,再借一本,这样会相对好些。多并是好的体现,好并不是多的直接表现。这是我总结的。未来社会,一定是一专多长的并行发展。

    有人开始说了,在我不能辨别出资料的合适与不合适时,我觉的好像都挺好的,怎么办?如果是这样,就看某一套,某一系列的,就好像同时录取你的是清华大学和北京大学,选个自己喜欢的专业,然后扎进去就可以了。主要的重点是避免陷入资料多,而无法开展学习计划或计划被打乱的节奏。当你要开始学某个知识点,最好有个体系,这样才不会漫无边际。如下图,是我从入门人工智能的大纲:

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