2019年FLAG

2019年FLAG

Bye Bye 2018

2018年的主旋律主要围绕着以下展开

学习ML
首先学习ML有两个目的,首先是真的好奇,其次就是梦想它带给我的财务自由.最大的收获除了ML本身以外就是认识到了除了工作以外的其他技术学习成本有多高.任何工作上的变迁都会打乱ML的学习轨迹,甚至荒废.这里很容易发问,工作和生活的Blance,或者说是工作和自己的Blance?

PCA卡壳
不敢相信ML的基础原来是这么的接地气,居然可以一口气学习到半监督,PCA给了我狠狠的一个Alarm.好,说明壁垒还是存在的.

学习线性代数
线性代数的学习让我真正体会到了中美教育理念上的区别,老美更愿意告诉你这个工具的核心思想和推导过程,而中国更在乎工具的使用,不能说哪个更好,以后这种核心可以最好是中美教程各走一遍.其次就是专有名词最好是英文.

重拾ML
其实ML的教程在Semi-Supervise Learning之前的教程我看了不止3遍,每次都有新的收获,而且基本都是颠覆式的,在最后一次学习的时候,终于明白了一个道理,一项新技能的学习曲线如果脱离实践,有些问题想都想不到,更别说学会.

没到原来存档点触发的工作变迁

还没学到Semi-Supervise Learning,工作开始发生变化,然后重构老代码,直到最近才会稍微有点空闲思考.这个点不多说,因为事情还没有结束.

今天的一丝头绪

最根本矛盾:工作对时间的黑洞式需求和自己对生活质量以及提高空间的时间需求间的矛盾.

首先为什么现在的工作对时间的需求远远超出业务规模,两个原因

  1. 历史代码的不严谨和不完善导致的工作需要花费大量的时间用于平衡现有的不足.比如没有后台,那么本来几分钟就能解决的问题可能转换成复杂的流程和巨大的工作量.原本很正常的CRUD工作可能直接转换为脚本补偿(不符合数据库设计第一范式)

  2. 以加班为导向的KPI潜规则真是无力吐槽.

第一点其实在某种程度上已经得以解决,后续再持续优化的过程中逐渐解决现有的问题.

但是第二点改变不了.

2018

2018曾经幻想用一年的时间顺利进入ML的世界,呵呵.对于2018,相比ML,其余的FLAG其实并不重要,很多还和上家公司有关.

中途的工作变迁直接导致了2018下半年效率的急剧下降.

以及一些事情让我意识到一些被封锁的魔鬼有随时被释放出来的可能,一旦被释放,那么再想回到初始状态是不可能的事情.而且千万不要低估了魔鬼的力量.

立个FLAG

随着时间的推移,犯错的成本也在逐渐增加,不想再被温水煮青蛙,一定要在质变之前找到问题,解决问题.

总结一下现在的问题

  1. 闲暇时间极度匮乏,想挖掘稳定高效的固定时间段的可能性越来越低.
  2. 缺乏目标导致的动力不足
  3. 技术栈面临空前挑战

2018的问题,已经通过一系列的努力,一定程度上解决了由于历史遗留问题出现的时间浪费.以下也会围绕这一问题,第二点,要么接受要么离开,所以不做阐述.

1. 英语听说读写(现在学历的阈值是硕士,要尽快突破,以考研考博为主要目的的听说读写)

2. 数学基础(同上,并且数学是平民最高的壁垒吧~)

3. 熟练JAVA生态(JAVA之后还有C/C++以及汇编)

4. 做好笔记

5. 记好账

如何实现

其实这就是一个计划的问题,如何规划好现在的时间将决定2019的FLAG的完成度.

清晨时间将加入健身这个空前重要的任务.其余还是哲学化学科的学习计划落实时间.

低成本时间将成为提纲挈领的时间,将决期间的学习具体内容,以及重要的英语基础--单词.

每天争取抽出一个时间片段(大概4个小时),用于学习计算机知识.

刚性加班.

难点在于每一天4个小时的时间片段如何被高效的使用,要学会什么,这个是接下来在落实的时候将会了解的点.

习惯性收尾

找到一种方法,维持长时间的工作栈,争取有尾.

2017年:无水一年
2018年:高效一年,无水一年
2019年:聪慧一年,高效一年,无水一年

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