有一些自我认知上的偏差是因为思维定势产生的,比如之前提到的很多人转码过程中,写了程序跑不通,就十分崩溃,断定自己“不适合写码”;或者花了几个小时终于解决了bug后,得出结论“这几个小时都浪费在这件事上了”。

这种思维模式大概是刷题型考试造成的,比如我准备了几次模考,或者做了几道差不多的题,下次大概率会做对。但写码不是这样的,你做了十个project,第十一个project也不可能一次跑通的,什么大神都不行。写码的过程就是在不断查错纠错测试验证,直到最后稳定输出。

还有一些是学习方法造成的,很多人一看高数就崩溃,进而得出结论“我数学不行”。部分看起来高深的理论是因为没有接触到它怎么用,不知道应用场景强行理解理论会出问题。比如你直接扔给我一个CNN算法我肯定崩溃了,但是让我知道这可以做人脸识别,我能先有一个大致概念,这玩意能干什么。然后我会想人脸识别怎么做,要把一张大图开始分块,开始比对,然后一步步往下讲,我能很快理解CNN的算法原理,再往下——我不做AI我也没必要懂更多了,但这是一个外行如何理解一项技术比较快捷的思路。如果我必须要学习这个领域,从这里入手心理障碍也会比较低。像爱因斯坦和费米那样十几岁就能钻研高深理论的天才毕竟是少数,大部分现实生活中的工作都是和具体实践结合的。

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这并不是否定由下(基础)往上(实践)的学习方式,由上往下也会遇到障碍的,这时候换个思路去看理论可能有打通任督二脉的奇效。当然这些话说起来很容易,我自己也经常做不到……但是知道有这么个事,能经常提醒自己换换思路,而不是直接否定自己,还是有好处的。

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