记录一些学习上的变化

记录一些学习上的变化

<p> 最近能感觉到的是学习效率还行，当然学习时间是不长的。一天只能保证最低的学习时间。不过心情不错，总体状态还行。
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19年年底，开始写英文注释，并且记录英文项目文档。总体感觉很粗糙，写不出很好的文档来。但是文档可以读懂我在干什么。相比起写中文的那种，内心总是有种，快点完成的心态来说，要好得多。文档写得越多，错得也越多。经常自己回去读的时候，发现单词用错了，单词拼错了。但是自己也一直没有加强这块的能力。所以就这样将就着写了。到现在，怎么写都不慌，可以写很多，但是还是错得多。所以一直记得自己的英文写作能力很差这个问题。

因为较强的英文说与听的能力，使我更为自信的在Google上查资料。任何不懂的信息，能查到视频的，就直接去看视频学习。查不到视频的，去找博客。这些带来的很多帮助，让我学习效率变得更快了一些。对比几年前，想查一些相对完善的红黑树的流程来说。要顺利很多。国内讲得看得了不清不楚的。而现在随便找一篇，发现讲得详细。视频也能直接找到一批。这大概是另一个学英语的好处。

去年有尝试做一个Gif解码的项目，从完全不懂，一个字节一个字节的解析，到最后，把各块都弄明白。花费时间大概是3周到4周。中途翻遍了各处资料。国内的很少，国外的多一些，也更为详细。更为夸张的是。这样一个30年前的技术，国内竟然也只有近几年，才能勉强搜索到一点点博客。还没有见过人，从0到1写过。并且发表出来，这使我颇为震惊。

当然，我写完，我也没有发表，这只是一个兴趣项目。为了练手NDK相关知识。但是这个项目，增强了我的找资料能力。我曾在加密这块与GIF结合时困惑了好几天，直到多次翻出一篇很详细的博客，完全静下心来，按照上面的步骤一点一点执行。以最简单模型验证加密/解密后的数据正确性，然后再将理解清楚后，结合代码才将这块问题解决。这个过程使我意识到了几个事实。

我想涉足一个领域，某个我的知识盲区时。我所能做的工作有哪些。另一个则是，大概率下，在没有相关资料时。根据给定的w3规格文件，我肯定是写不出具体代码来的。gif87A的文档，我花了中午1个小时就看完了，下午的尝试性在代码，也直接写到整体解析60%左右，直到遇到图片块解析时。一卡就卡信了一周多，期中，开始完善资料，开始去查视频 。中间查到了一个Google的员工开的直播，发现他也卡住了...大家目的差不多，都是为了玩，去试图做出这样的一个东西出来。他的视频有10个小时，我看了中间核心的几处点。最后发现大家查找资料，并解决的核心参考资料，是一处网站。

这使我明确了一点。也是我多年验证想明白一点。在相同的资料前面，相同的给定时间前面。大家除了原有的知识积累，并没有太多其他优势。这个原有的知识积累可能是语言，也可以是思维，找问题的渠道。另一点我看到的是，他明显年龄比我要大一些。国内大部分到了这个年龄的，早在思考自己35岁会不会失业。要不要转管理，这个哥们开篇就说，他发现一些技术直播，讲的技术都是他们已经会的，这样也没问题，但没意思 ，所以他想找一块，他没接触过的技术，从头到尾直播，找一些乐趣。这个其实是很刺激我的一句话。好像大家是在俩个世界，一个活在生存边缘，另一个活在稳定的职业生涯中，没有私企，国企之分。却显得更加稳定。因为，还有时间可以找乐趣。

这个项目具有很大的实验意义，但最终的结果让我很满意。我达到了我所有的目的，尽管中途我也有过放弃的想法。后面更为出色的是加入了一些多线程解码模型。让我慢慢做出了一点感觉。

自然到目前为止，差不多半年了，我也没回过头去看那个项目，也没有更新任何代码。但是尝试的过程让我对学习新的知识更为自信。19年年底到现在，在目前知识范围内。如果想找到学习资料，学习视频。发现快了很多，资料也更为精准。这是很好的一块英语应用。

到开年前，又开始学算法，忘记是第几次捡起来了。反正这块是弱项，也没啥好顾忌的。本身以前也没有花太多时间，只是这次更加认真。这里之所以一直用英语学东西，有另一个区别之处在于。我的习惯里，中文已经很熟了。从来也没有把语言，理解当作一个问题过。所以我上手学东西，真的就是学，会图快，图快速实现。看到效果。

而开始应用英语后，本身的语言弱点，使我不得不静下心来。一点一点理解字里行间的意思。再理解整个流程的意思。令我没有想到的是，这反而加快了我的学习进度。把以前一目十行的坏毛病给改了。把以前图快，只求实现，不求理解多深的坏毛病也改了。看起来学的慢了一些，但其实好像更快了一些。

因为学习本身是理解，而不是实现。实现只是做项目的需求。却不是个人学习的需求。我以前把实现当成了学习的目的，本末倒置，自然没办法从实现中，学到更多。但我以前弥补这块的办法是。多实现，以量弥补。做得多了，想得也会多一些，就会将本来一次不明白的，在多次实现中，慢慢弄明白。当然这个过程有多慢。可能因人而异。可能因为我本身做技术不急，所以很多的技术点，最终还是会达到我的预期。

但，这并不代表，学习方法没问题。仅仅只是用多次尝试，弥补了自己无法静心去理解的问题。

所以重新开始学数据结构算法时，这次我开始放低预期，以每天最低时间约束自己，减少压力。然后以反思，研究为主。最初研究的问题是递归。本身用的不多，但是在算法中应用得就很多。我开始反推某些题型的思维。记录他程序运行的轨迹。再思考作者写代码的思路。这样的过程下来，让我受益菲浅。从心态中减少了对某些不熟练的技术点的排斥感。增加了一些思维锻炼的好奇。以及上面提到的，因为对所有东西的理解，本身已经放缓了速度。所以在不思反思中，能清楚的意识到。某个算法，或者数据结构，自己有哪些细节，是忽略了的。仅以部分条件去思考，本身很局限的情况下。是很难完全理解一些结构，一些算法的。

这是很大的一个感受，另一个感受则是，长期学习的必要性。做项目，很多人一直做项目，做完就换，知识一直停留在项目的范围内。很难完成质变。我曾反问自己一个简单的问题，小学一年级的知识，到抵难不难？我认为如果到了二年级， 回去看一年级的，总会认为。好像也不是很难，但是如果一直停留在一年级。无法进阶。除非反复学很多遍，否则，应该还是挺难的。反复学很多遍，就是我上面提到的路子了。

这些认识，使我对如何学习本身，有了一些不一样的看法。我努力使自己变得不那么着急。使我尽量把目标放远，把职业生涯放远一些。然后尽可能安心的往前走。