随着多维信息化覆盖我们要接受和处理高维信息数据,首先我参考网络这边文章写下自己的笔记大家看看或思考一下:

第一步:从为什么开始

   建立自己学术体系,有助于自己完善认知,世界观,价值观,人生观。你应为时常问自己问什么这么做?(1)**我为什么要去学习**?很多人应该理解为‘’功利“,其实不然。你做任何一件实现要做好最坏的打算,有些东西你要学会争取和舍得。例如你就是拼了命也许不如你同学简单的家族关系,这时候你要平衡心态,理解这种落差,不要用一个评价体系来评价任何事物。例如在欧洲工人师傅是很受尊重,必须尊重每位工作者,只是大家工作性质不同,这时你需要细心辨别,不是盲目的服众。

往往很多功利的学习者并没有体会到自己的知识带来的快乐,而是知识带来了价值。行动=why+how+what
     在工作中学习:首先学会做事不要随便承诺,会使用一些尊称,注意同事做事高效的习惯是什么,这些都是学习的方面。
     在工作生活外学习,利用早上和晚上学习,这段时间没有人干扰做一件事坚持做。
     在其他零碎的时间学习,我个人感觉永远纸制东西它意义更大。此时学习就是读英语新闻,小时等。思想清晰是写作,烦躁时做数理逻辑。
     对于成年后的学习者必须有一个方向,持之以恒。对自己不擅长的东西你要了解你身边的人谁擅长,争取学会合作。都木难成林。
     学到那些专业的知识让自己的知识金字塔变得更高。
     (2):知识的获取
     搞清楚目的,也要搞清楚要学什么?怎样学?之后清楚定位到从哪里获取知识,这里的知识不是信息,知识是用来做的,而信息和数据不一定是,所以知识的获取过程包括对信息的筛选那些信息从哪里来?
    
     书本:快速阅读和主题阅读(一般第一段就全部概括,最后一段总结观点)掌握完善的某一领域体系的知识,一般书本比较全但是深度不够,对于畅销书或者典籍你要至少知道它在当下能带来什么指导作用,大家都在谈论什么。

微博:微博绝大程度是生活类信息,但是少数技术类文章写的相当专业,很有深度,需要一定学术背景和人文 背景。

网络云课堂:这是我受益很多的本世纪最伟大的公平性发明,如果你有大量时间或者体系学某一学科这个云课堂确实挺方便,且现在发展也比较完善。存在一个时间域差异,但对于我们有精力和时间人来说确实很有收益,
    由于我个人目前主要广度学习,深度目前没有入门。所以我不会在云上看完所有课程,而是大量的选择自己不懂得环节反复看,练。
  
   公众号:比较个性化找合适的话确实很受益。我个人会过段时间清理一些没用东西。
   (3)知识的整理和保存
    知识的更新和淘汰非常重要,大部分时间你要学会我们是一名知识工作者不是文物收藏和历史学家。对自己熟练掌握的知识技巧和过期的信息选择果断删除,不要囤积能用但当下你没有用的垃圾。
    资料保存方面使用电脑和家里电脑通过SVN或者VPN让家里或者服务器同步更新。
    网络笔记把随时的图片信息和想法通过移动端保存云端。
   
    (4)知识共享
    分享是最好的学习,讨论让进步最大化。一般被动式学习=听讲(Lecture)5%+阅读(Reading)10%+视觉听讲(Audiovisual)20%+演示(Demonstration):
    主动式学习=讨论(Discussion)50%+实践(Practice Doing)+教授他人学习(Teach Others)90%【国外大学的博士生一般都有授课任务】
    (5)【知识的利用
     任何知识如果你不利用就是对资源的浪费,就是浪费时间,通过收集,整理,分享之后,你将隐性的知识转化为显性的知识,Ng老师曾经在采访中也是说他会花时间去讨论分享,这也是我学习machine learning的coursera老师。显性的知识必须要展示出来,这需要你大脑和其他协作完成,所以生命的本源就是合作。《视觉化你的会议》这本书感觉对此有帮助,用画笔写在黑板或者便签贴在讨论地方,这样来提高效率。
     (6)创新和创造
     创新说白了就是试试,首先你要动手。当然这些试试必须建立在你先前的对知识的实现和实验检验,那些你已经熟练可以操作的技巧,且从笔记中删掉的部分。
     (7)回到原点
     回想你最初第一步和现在达到的层次进行评价,当然可以学习黄金法则   为什么(黄金法则)——获取(快速阅读,主题阅读)——整理(精力管理,取舍,时间管理)——分享(NLP思维导图,行动词,PPT,方案)——利用(项目管理,结构核查,问题定位)——创新(个人品牌,创业,专利):
     (8)总结
     互联网思维不是工具,它是一种信息空间,我们需要对自己的信息学会从空间提取分离优化,让其产生价值。
     每个人可以像优盘,插在不同平台使用自己的文件。!(https://img-blog.csdn.net/20160810093651109)

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