学习心得

学习心得

前言

本周开始Java的复习，这一周也是费曼技巧更新的第一周，下面我开始记录我一系列的学习方法，为我做个总结。

费曼技巧

这是我高中至大学的一个重要学习技巧。不过到大学我才知道它的名字，这是一个很优秀的学习方法，可以快速帮助我们学习新的知识。步骤很简单，就四步。

网上通用版本

1. 选择一个概念

2. 把它教给完全不懂的另外一个人

3. 如果卡壳，回到原始材料

4. 回顾后简化语言表达（可选择）

任何技巧都是前人总结的通用模型，要想熟练掌握就必须加入自己的想法，因人而异的定制。

我的版本

1. 选择一个概念，快速浏览，抽出关键结构 (触类旁通) 取决于知识面的广度

2. 把它教给完全不懂的另外一个人 (追根溯源) 取决于知识面的深度

3. 如果卡壳，回到原始材料，优化结构 (分而治之) 取决于对象的知识面

4. 整合知识体系，进入下一次的操作 (动态规划) 取决于概念复杂度

我的版本是在学校学习中使用的，对象为同学，总体效率不错，不过需要拥有一个连贯的知识体系，对新的知识可以看做已有知识的延伸，如果是离散的知识很容易忘记。

第一步，对要学习的知识，抽出关键结构，一般利用互联网进行操作（要求基础信息检索获取能力），获取核心，不要求掌握（如果掌握就不需要下一步了o(╥﹏╥)o），另外对学习的知识在自身知识体系中寻找接近的点，尝试触类旁通，梳理体系，要求足以引导对象学习。

第二步，原有技巧是模拟一个不会的人，但现实是在学校中总有不会的同学，去帮助他们，利益等价交换，而且现实总会有突发情况，可以磨练对其掌握程度，指导过程中以第三视角，观察自身与对象的学习过程，获取反馈，这很重要，如果没有反馈，那么证明你找错人了或者自身掌握不足，另外追根溯源找反馈的根源，分析它并执行第三步。

第三步，一般与第二步一同执行，由于自身只是掌握该知识的结构，且不熟练。在指导他人时会出现很多问题，这时就要靠你的经验，分化问题，在第二步的基础上解决问题，不要害怕出丑，可以寻求他人帮助。

第四步，在对象学习完后，将所遇到的问题进行分类整理，并整合知识体系，作为下次的基石。

在进行完四步后，相当于并行学习了三遍该知识点，并处理会遇到大部分的意外情况。这就是费曼技巧一个简短的分析。

当你足够熟练，且知识面广度深度都到一定水平，那么这个就会变成，选择一个概念，抽出模型，教导他人时，完善模型。

上个星期，我发现了没有一个学习技巧可以使用终身，就算定制的，也会失效。我这里并不是说费曼技巧无效，而是周围环境改变（找不到对象了o(╥﹏╥)o），导致其效率下降到一个不可接受的程度，所以对我而言原有的费曼技巧已经不适合进行新知识的学习，更适合对已有的知识进行复习。

而且它的缺点是用多了会好为人师，不自觉的去解决别人的问题，这不符合自身的利益。

而我找到的新的学习技巧，算是对费曼技巧及其他方法关于我的衍生版。

机器学习

1. 建立模型
2. 训练模型
3. 优化模型
4. 应用模型

思维导图

可以配合费曼技巧，对知识体系进行梳理，获得模型
但是不要光画图，做形式主义，在舒适区里安慰自己

时间管理

关于学习，另一方面就是时间管理了，读了这么多年书，也听了很多方法

日志打表 时间“四象限” 番茄钟 还有一些不知所以然的英文缩写方法

反正我一个都没长久用过，我更喜欢一个大的时间范围进行学习，而不是对学习安排到分秒，人不是机器

我喜欢突发情况，这会让我知道我不会什么，而不是在舒适区里按部就班的重复

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行

1. 有所选择而非事无巨细

2. 精益求精而非贪多求全

追根溯源

这是我初中数学老师教我的一个方法，原来是用来解决数学问题的，后来发现可以用来解决一些特定的问题。

原理很简单：对复杂的问题进行回溯，找到产生原因，解决它，

解决不了问题就解决提出问题的人(⊙_⊙)?

回溯法

回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。

回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。

步骤
（1）针对所给问题，确定问题的解空间：首先应明确定义问题的解空间，问题的解空间应至少包含问题的一个解。
（2）确定结点的扩展搜索规则
（3）以深度优先方式搜索解空间，并在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。

分而治之

字面意思，对问题进行分解，变成可以解决的小问题，在依次解决。

大事化小，小事化了

而这个分解能力是一个人解决问题最重要的，它标志着你对问题的掌握程度和头绪

分治算法

把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并.

步骤
（1）分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同的子问题。
（2）解决：若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题。
（3）合并：将各个子问题的解合并为原问题的解。

动态规划

因为计划赶不上变化，人不可能掌握所有的事，所以计划可变，通过事件的反馈进行优化

写日记，做总结，虽然我没怎么写过，但对已发生的事，得到一个简易模型还是很简单的

动态规划

动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。

步骤
（1）分析最优解的性质，并刻画其结构特征。
（2）递归的定义最优解。
（3）以自底向上或自顶向下的记忆化方式（备忘录法）计算出最优值
（4）根据计算最优值时得到的信息，构造问题的最优解

总结

任何学习方法都要人拥有主观能动性，学会自主学习
前段时间去扩展知识面，看了一些机器学习的知识，对自身学习方法，有了很大的影响
教计算机学习，是通过模型，在不断的样本训练中优化模型，寻找最佳的输入输出，
而建模就像我们的学习，知识是无穷的，要从输入得到输出，凭记忆是做不到的，所以在学习时要抽出范式。
在学习掌握知识点的周期不断变长时，要学会改变现有学习技巧，跳出舒适区。