首页 > 其他分享 >论如何快速学习一门新技术-致自己

论如何快速学习一门新技术-致自己

时间:2023-06-15 15:11:42浏览次数:42  
标签:知识点 需要 技术细节 python 一门 技术 学习 快速

ds: 作为一个编程学习者去思考

预期时间

  • 当我们还是编程的敲门人的时候

    我们总会去想我学不学得会,难度会不会过高,在度娘上找寻的问题也是这个怎么怎么难,难度在哪里,一般人学习需要多长的周期,你可能会给自己定一个过长的周期去学习,可能是一个月,可能是一个学期,但如此长的周期你能保证自己真的会保持自己的耐性吗?

  • 当我们敲开这扇门之后

    我们仍然是在度娘上寻找资料,但针对性是完全不一致的,我们找的是有没有类似一样的技术,学会之后我们再下一步可以达到什么程度,我们要达到目的需要这个技术的哪些部分点在于哪里需要重点关照,给自己下定一个学习该技术需要的章节阶段,以此来判断这个技术我们学习需要的时间应该是多少,他只需要是一个模糊的概念让你抓紧自己的时间。可以是一周,也可以是两周,通常来说一门全新的技术最好在一个月以内学习完成。

学习常带有侧重点

用途决定学习需求

有一些技术的学习我们其实呢是不需要太多的技术细节,这是由他的辅助位决定的,必须有所侧重才能达到快速学习的效率。比方说你打算学习python,但是在你的使用场景中明显不需要太多python的技术细节,很显然在这次的学习中肯定时只需要学会基本的python语法即可,如果你打算去系统学习这门语言的话之后找个空闲的时间去学习即可(如果一直停留之前那个阶段的话,这边建议出门最好不要说自己会python)

再就比如在我学习了springboot之后我尝试去爬取学校的网站,第一想法肯定是把爬取学校网页的部分单独做成一个模块,但是之后又想到java爬虫的技术肯定是没有python来的方便,所以我应该用python去爬取,数据传递我学则把python爬虫加上pythonweb的技术,选中了sanci技术(虽然年轻但很轻便捷)。这时我要做的不是把sanci的全部技术细节学会,而是只需要学会怎么造出自己的控制器,并且对上下文进行操作即可,其他的技术细节目前还不需要管,在之后完成这次的目的之后再考虑完全学习完成,在之后对sanci的系统学习之后发现,因为之前就使用过这个框架,并没有花费很多时间就彻底了解了这个框架怎么做的。

视频or书籍(文档)

各有优势:

  • 视频:
    • 让你快速上手
    • 让你更易理解一些技术难点
    • 但在面对简单知识点的时候非常拖沓,严重消磨耐心(需要使用到书籍快速入门)
  • 书籍:
    • 知识点非常全面(可以弥补视频学习中只有部分知识点的缺点)
    • 面对一些小的知识可以快速学会
    • 知识点没有侧重,很杂乱,同样也很消磨耐心(看视频来弥补)

推荐:

不是系统学习: 视频加博客

系统学习: 视频加专业书籍

ps : 书籍最好选择大而全的专业书籍,入门到精通系列不推荐

新技术的学习与其说是自觉学习,更不如说是不害怕新技术、希望学习新技术,希望新的学习能带给自己更好的一面或、巩固自身的一种学习

标签:知识点,需要,技术细节,python,一门,技术,学习,快速
From: https://www.cnblogs.com/CoderWangEx/p/17482957.html

相关文章

  • ScheduledThreadPoolExecutor模仿学习
     publicinterfaceCBlockingQueue<E>{booleanadd(Ee);Etake();} importjava.util.concurrent.Delayed;importjava.util.concurrent.FutureTask;importjava.util.concurrent.RunnableScheduledFuture;importjava.util.concurrent.TimeUnit;......
  • 016 数据库学习笔记--序列
    序列:获取唯一值,序列不支持事务回滚,会出现跳号SQLServer序列是一种逐步增加的命名的唯一的索引,它可以将一个整数标示符与一个数据行关联起来,并可保证该索引特别唯一。凭借这一特性,序列对于对数据进行安全且按照某种有意义的排序进行保存的场景非常有用。序列是一种用户定义的架......
  • Open AI ChatGPT Prompt 学习之基础篇
    ☕碎碎念2023年,最火的可能就是openAI了,其组织代表的产品chatGTP,相信大家已经有所耳闻。不少同学已经开始着手使用,并截图晒出ChatGPT是多么得智能与神奇。而有的同学在使用之后觉得有点差强人意,指出顶多算是一个比较聪明的聊天机器人而已。其实,ChatGPT的难点,在于Prompt(......
  • 机器学习随笔
    Python基础1.格式化输出:使用f-stringprint(f"str{vvariable}")Numpy相关https://www.runoob.com/numpy/numpy-ndarray-object.html1.np.array与np.ndarray的区别即ndarray是类,而array是函数,array构建的是一个ndarray的对象,使用默认构造函数创建的ndarray对象的数组元素......
  • 快速判断一个身份证号对不对?
    怎么快速判断一个身份证号对不对?=IF(MID(D2,18,1)=CHOOSE(MOD(SUMPRODUCT(MID(D2,{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17},1)*{7,9,10,5,8,4,2,1,6,3,7,9,10,5,8,4,2}),11)+1,"1","0","X","9","8","7","6",&q......
  • 开源即时通讯IM框架MobileIMSDK的H5端开发快速入门
    ► 相关链接:① MobileIMSDK-H5端的详细介绍② MobileIMSDK-H5端的开发手册new(* 精编PDF版)一、技术准备您是否已对Web端即时通讯技术有所了解?1)新手入门贴:史上最全Web端即时通讯技术原理详解2)Web端即时通讯技术盘点:短轮询、Comet、Websocket、SSE您需要对WebSocket技......
  • 深度学习框架Keras
    模型亮点测试集上评分为1.0数据集由sklearn自带-----------------------------------------以下为模型具体实现-----------------------------------------Step1.数据读取how数据读取?使用load_iris命令,加载鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=......
  • 简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression)
    一、一般线性回归遇到的问题  在处理复杂的数据的回归问题时,普通的线性回归会遇到一些问题,主要表现在:预测精度:这里要处理好这样一对为题,即样本的数量和特征的数量时,最小二乘回归会有较小的方差时,容易产生过拟合时,最小二乘回归得不到有意义的结果模型的解释能力:如果模型中的特征......
  • 简单易学的机器学习算法——协同过滤推荐算法(1)
    一、推荐系统的概念  推荐系统(RecommendationSystem,RS),简单来说就是根据用户的日常行为,自动预测用户的喜好,为用户提供更多完善的服务。举个简单的例子,在京东商城,我们浏览一本书之后,系统会为我们推荐购买了这本书的其他用户购买的其他的书:推荐系统在很多方面都有很好的应......
  • 最近学习spring声明式事务小结
    在一些需要同时操作几个更新的业务逻辑中,而这几个更新又是互相关联的,也就是说我们希望它成功就一起成功,失败就一起失败。这样我们就需要使用事务。关于如何配置spring声明式事务就不说了,需要的人可以在网上找下,肯定会配置一个类似下面的bean<beanid="cao"class......