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#原创# 关于学习以及目的

边缘行者
 边缘行者
发布于 2017/03/25 23:57
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如果说2016是互联网冲击下的 直播元年,那么2017年则是人工智能元年,这也就是意味着,2017年人工智能将不再是高智商圈子中一小撮人的研究理论,而是被大家所普遍认同与接受的一年,市场经济会如实的证明这一点,特别是最近 百度AI 吴恩达的离职,在IT圈子引起很大的波动,随之与此相当的信息也一同被大家所了解,那就是中国的互联网大鳄 BAT 等,都在这一年疯狂的输出财力,构建属于自己的AI帝国,可想而知,AI战场的硝烟已经点燃,这个阶段,我个人更加认为是一个圈地的阶段,一种怕被对手超越的时期。
       现在回归到主题,作为IT技术行业的从业者,学习是这个职业所必须的一个生存法则。之后不断的学习,才能让你在IT技术方向的道路上持续下去,一旦你停止学习,那么等待你的只有两个结果:其一就是你将在未来的几年内,你会逐步被技术的列车所抛弃,而等待你的也只有转行或者构建你其他的生存能力,例如业务壁垒。其二则是你伴随企业的发展逐步从技术线上实现了华丽的转身,例如踏入公司的决策层或者其他,技术不再是你在这个企业或者社会生存的必备技能。但是,无论从那个方面出发,IT行业还是钟情那种爱学习的人士,只要你努力的学习,也许某一天,上天会垂青于你的努力,否则就是 书到用时方恨少。
       工作后的学习,与学校中的学习要有所不同,那就是目的性,前者更多的是为了扩展自己知识的深度与广度,而后者则有很明确的取义成仁的结果。工作后的学习,更多的是来自于自身发展的需要,或者是一种IT行业本身潜的危机感所驱动,无论那种,学习的本身是好事,就是在学习的过程中,不要给自己太大的压力,把学习作为IT从业的一种常态生活,如果太严格的目标感会让自己在工作之余承受太多压力,以至于排斥学习行为本身,这样的适得其反了。所以,在现代化社会当中,存在这样的一种论点:“对于打工者一族,不要让你的兴趣与工作重合,那样,现实的工作会无情的摧残着你的兴趣,以至于你不得不妥协,你的兴趣会被你亲手毁掉。”感觉有点残酷吧。不过,话还是很中肯的。
      
        工作后的学习,其中一种动机是为提高当下自身的技能水平,更好的输出到工作中,那么恭喜,你学习的成就感是很容易体现的,特别是针对那种硬实力的学习,可谓立竿见影。什么事硬实力呢?就是学习技能只学习How,而不是学习Why。前者偏向于实战,后者则更加倾向于理论。如果是一般性的工作以及企业,例如我们常说的SSH、Nosql、分布式、大数据框架等等之类,更多是学习别人成就后的成果,是一种硬实力的学习,这种硬实力是需要结合实践慢慢的打磨,需要一种 铁杵磨针的心态,因为实战性的技术,往往讲究的是细节,粗粒度的技能太不值得去宣扬了。例如,最近我招聘面试,很多人都是犯了这样的毛病,高度有、宽度有、就是没有细节,无法落地。也许当年的我也犯过类似通病吧。那个年少不轻狂呢?在这里 我要更加的提议,学习技能,不仅仅是学习How,更多的是学习Why,这种Why才是你自己的软实力,这种软实力,会让你举一反三,如同武侠小说中的那样,一旦你悟的真经,摘花落叶皆是武器。我个人体会是,硬技能的学习只能在一个高度内,一旦达到那个高度,就很难在突破,因为你缺乏一种系统的理论来支撑你的技能本身。这个时候,你需要回头是岸,回过头来需要从理论的角度,在学一次你的技能,你便能在这个高度成佛了。

       工作后的还有一种学习是来自行业危机感,因为IT技术从业者都是靠年龄支撑,IT行业在20--30岁之间,过多的透支了能力,我的学习便是来自于这种危机感,无时无刻不在,如同影子一样,在从本质讲,是一种责任心的使命感,这种责任更多的是来自于自身、当下以至于家庭。诸多的因素决定了现在的你。也许我是一种常态,代表着无数从农村出来立志要在大城市扎根的一种命运。我的学习是基于这一点的,一旦一段时间停止学习,危机感就越来越明显,而弥补这种危机感的唯一就是学习。2017年,AI的兴起,也让我对这个有点了解,大数据、机器学习、人工智能 应该是AI不同发展阶段的输出成果物吧。借用同事的话讲:“说白了就是先做好知识储备,先磨枪,再亮剑”,倒不是一定要让自己的学习能转化为技能输出,这个就是后话,多少有那么一些期待,但是更多的是 能化解我当下的一种不安定因素。因为我有切身的体会。例如,在上一家公司,自己在工作之余,学习 面向领域建模  编程, 那个时候也是与工作关系不大,也就是为了填补自己的危机感,却没有想到成为当下我在技术输出上的行标,基于DDD,可以很自然的衍生出很多针对实例问题的解决方案。有时候也是在想,学习是一回事,学会则是另外一回事,但是 这个过程是肯定的,那就是先学习才能学会。毕竟现实中的 李云龙 太少了。

     当年上大学不知道知识的宝贵,而现在看来,现在的学习才真的使用到了大学的技能,有时候就像到学校旁听,重新学习大学的理科知识。 因为最近在看 基于数据分析与挖掘的 R 语言,针对语言本身的使用问题不大,但是针对R 语言提供的各种算法描述却是一头雾水,而这些恰好就是当年大学学习的知识,离散数学、统计学、线性代数等。因为数据分析都需要这些纯粹的知识做基础。这些技术不同于之前的技术积累,之前的技术积累都是面向业务性质的,说白了就是 CRUD+If-else  就可以搞定的。而上升都这个数据分析,则需要的是纯粹的知识基础。这反过来也恰好反思一下大学的那些教授们,而教书而教书,从不联系实际。这算是给自己当年没学习的一种开脱吧。毕竟我也是对数字不大敏感。
     
     2017年学习主要就是R语言,这个是学习的重点,学习完我是想着能得到一种回馈,而不仅仅是作为理论而学习,还有一个就是 AI相关的,这个是处于 提高自己知识的宽度与广度,后期在学习的过程中,会慢慢的输出一些学习笔记,好记性不如烂笔头。老人的话还是没错的。

     到目前为止,我所谈论的学习 的对象都是知识,在更为宏观的层面讲,知识对于人生都是硬技能,而智慧才是人生的软技能。知识再多也是知识,是否能转化为智慧就难讲。智慧 这玩意这是靠每个人在生活中领悟,体会。从历史的角度看,智慧也不算什么?因为 古人云,不争一世争千秋,不懂就看看 孔子吧,典型的 争千秋的代表。。。

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