近期的学习经验

　　说到学习，我不久前感到过一阵迷茫。简而言之就是感觉世上的东西太多了，我们究竟要学到什么程度？就说算法吧，算法可能至少就有几万种。而这也只是计算机的一个小领域。做图形学研究的和做云原生开发的，大概很难聊到一起。或者哪怕我们只学习计算机的基础学科，都可以无限深挖下去。我们学习的速度，既赶不上知识过时的速度，也赶不上知识产生的速度。

　　不过后来我想通了，我们根本没必要去刷几千几万道算法题，除非你发自内心地享受这一过程。以前我喜欢背一些诗词，这样上课或者写作文的时候可以装逼，但是后来我逐渐不背了，背过的也忘了。原因不是不喜欢诗词了，而是懒得装逼了——我发现我好像不在意别人的评价了，并且背书的过程其实挺痛苦。而我以前喜欢写代码，现在也喜欢，虽然基本上没有人会看我的代码（除了检视我的 PR 的同事，因为万一写了 BUG 会带来利益损失）。因为写代码，然后代码如预期跑起来，这件事本身就让人享受。

　　我们也没必要“深入、系统”地学习某个东西，除非你享受这一过程，或者你正在做的东西需要你这么做。我曾经想深入学习计算机图形学，结果辛辛苦苦强忍着恶心，把透视投影矩阵背了下来，没过几天就忘了。最近，我在练习英语听力，却意外坚持了下来，因为我的目标是能够无障碍地和老外开会，因为工作真的需要我这么做。之前我做编译器项目，为了参加比赛拿奖，最后硬是对比并啃下了好几本编译器的经典书籍（虽然只是部分核心章节），最后也确实做出一个编译器来。但是如果让我阅读每一本书并各写一篇学习笔记，我可能已经阵亡了。当你要做的事情 A 想要继续下去就必须要你去做另一个事情 B，相比于你只是自发地想要做 B，前者让你能真正完成 B 的概率会大很多。

　　所以，如果你定的学习目标是：学习《机器学习》。那你恐怕很难坚持下去，哪怕坚持下去了，也很难深入学习。但如果你把目标定为：实现在《欧洲卡车模拟》中自动驾驶。那么这一目标就会迫使你完成机器学习。（当然，前提是这一目标能点燃你的意志，或者这一目标是外界强加的，比如工作需要，不完成就失业）

　　如果我把上面这些告诉一年前的我，那我当时可能会想：这不废话吗？很有道理但没什么卵用。但是现在来看，是真的很有用的道理，如果当时这么做，现在的我可能已经做出一些成果。

　　当然，也不是所有情况下都只是按需学习。有一些特定类型的技能，例如语言，需要的是长期、规律、主动出击的学习。我觉得我去年最缺乏的就是对于这种学习的坚持，所以可能月度目标完成得很好，但一些长期技能却未能培养出来。

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