读书感--学习程序开发应该怎样学才有效果

简介:

 程序开发需要耐心、细心和创新想象力,我们想高效率的学习,怎么样学才有效果呢?

持续循环的良好模式是什么?

无标题.jpg

好奇,学习,成就感,让我们的整个学习都待在兴趣循环内。上图很好的反应了学习的过程,不仅程序设计是这样,我们人生中的许多事情都可以运用此循环。

健康的学习思维模式是什么?

首先心态决定一切,学习中切忌心浮气躁,我们不仅需要方法,还需要充裕的时间、饱满的精神状态、不受干扰的学习环境。学习中的思维应该是专注的,心应该也是乐观喜悦的。

QQ截图20130417225008.jpg

学而不思则罔,思而不学则殆。

重叠记忆,每次将学习的进度往回退一步重新复习再继续向前。

局部反复,将不明白的某点反复学习研究,直至掌握学会。

整体反复,将某项技术整体复习,动手做项目。思考,实践后每次做的感受都会不同。

 

每次在以上过程中有了好奇心,立马要给自己定些短期可行的目标,当目标达成,给自己些奖励,最主要的是自己内心的成就感,有了成就感你就会想要挑战下一个难度的目标,这样我们就可以一直持续的良性循环学习。

如何坚持这种良性循环?

长站着的人就多坐坐,多歇歇;长坐着的人就多走走多运动运动;长运动的人就多躺躺,多休息休息。保持好奇心,坚持学习直到成就感出现。达到目的多激励奖赏自己,失败多反思总结,不气馁,保持心情愉悦。平和是浆舵,自律克己是风帆,有了这些,学习才会一帆风顺。

坚持所带来的好处?

自我成长,自我存在感和高效率,其他就不多说了,大家自己实践体会吧。失败的理由很多,而成功的方法只有一个,那就是坚持。



本文转自shyy8712872 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/shuyangyang/1180638,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
9天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
307 164
|
3天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
318 155
|
12天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
873 6
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用:从置信区间到模型稳定性
Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集,计算统计量(如均值、标准差)的分布,适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间,并量化模型不确定性,但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性,在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比,Bootstrap不依赖分布假设,在非正态数据中表现更稳健。
260 113

热门文章

最新文章