【1】
设想一个场景。一个会议室里坐满了人，正在作报告的年轻人用列满了数据和图表的PPT论证一个什么东西。年轻人讲了很多，可是台下听报告的大佬不耐烦的问了几个问题，年轻人马上被难住，于是大佬否决了年轻人的整个提案。
在一线做事的年轻人用了很多精力专注于各种细节，可是大佬们想问题却往往是写意的——他们三言两语就能发现问题的关键，并以此做出决策；然后事实证明大佬们说得对。
这就引出了一个问题。有些人做过大量功课，掌握了丰富的数据和资料，为什么他们的决策水平，反而不如大佬们短短时间内的快速判断呢？难道说，对一个问题思考得多，反而没好处吗？
这个问题，数学家也早就想明白了。如果你的模型涉及决策判断和预测未来，那么精确写实往往不如粗略写意。事实上，你的模型越写实，你的最终效果反而可能越差！数学家把这个就做“过度拟合”。
（以上内容来自万维钢的《高手》）
【2】
如果是数学公式的推导，必须要保证数据精准、参数无误，否则差之毫厘谬以千里。
如果是金融市场的投资或投机，过度拟合往往可能带来糟糕的结果。每一项技术指标都有其局限性，精准的拟合会把每项指标的误差加以放大，拟合的越精确可能距离真相的差距越大。
同时这个逻辑让我想到了自己。
我自己是个完美主义者，什么事情都会想清晰想明白再做，做得稍微一点感觉不够好就会停下来，继续研究，再做。
完美主义真是我进步的拦路虎。
大家都知道想要把一件事做成其实很不容易，而且我还总是追求达到专业偏上水准，还喜欢不断跨界=，=！
所以不断的为难自己，给自己拔高难度。
这样真的非常不好，我明明能把一个普通小说写好，却要要求自己写科幻硬核小说=，=！这样我就需要先恶补一大堆科幻的知识。不是写硬核小说不行，是应该有一个循序渐进的路子。
不然迟早把自己困住=，=！
【3】
《指导生活的算法》这本书中拒了一个例子。有一位大学老师在从事教学工作的第一年，备课十分用新心，1个小时的课程他会花10个小时准备，教案和PPT无比详尽。到了第二年，他开了一门新课，因为工作太忙了，他没有那么多时间来备课，不得不简化并仓促应对，他自己很焦虑，结果学生反而更喜欢新开的课。
准备时间短，为什么效果反而好呢？
第一年的课程看似准备得非常完美，但这只是老师自己眼中的完美，他有充分考虑的时间，就会拼命往教案中加入各种细节--从学生看来反而杂乱，不得要领。第二年，他没有那么多时间准备，就只能把最重点的内容放进去，学生一看反而清晰简单。
【4】
在投资领域把握大趋势，顺势而为，不与趋势作对。
在对抗自己完美主义的方向，把“先完成再完美”作为自己的第一性原理，倒逼自己输出作品。
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