《有效学习》——乌尔里希·伯泽尔
飞镖实验
方法实践的成绩远远好于以 结果为导向&摆烂
并且还因为方法更渴望去学新方法
对我们绝大多数人来说，重要的不是数据本身，而是我们如何利用数据更好地思考
是我们如何能够更有效地掌握新知识和新技能，如何更精准地抓住复杂问题的关键点，以及哪些时候需要用大脑记忆信息，而哪些时候需要把信息存储到电脑上
我们所谓的学习，就是指学习一整套的思维方式。
如果想学潜水，我们就应该学学世界级潜水员的推理思考的方式
普通人需要掌握专家一样的思维技巧才能有所作为，换句话说就是，人们需要懂得如何解决一个“非结构化问题”
自己的思考：非结构化问题——机器学习——也就是脑神经一样
如果你是个计算机工程师，你需要能够解决使用手册上没有说明的问题
系统化的学习方法主要包括以下内容：
价值感：如果我们本身不想学，那么是不太可能学会的，也就更谈不上精通了。
配Pytorch环境可以跑出FedAvg
目标：在精通某项技能的初始阶段，专注才是最关键的
从跑通程序，堆栈一样链式细化目标
提升：某些形式的练习，可以让我们比其他人取得更好的成绩
成功一次后，重新完整地再配了一次环境
实践：在这一阶段，我们在掌握了基础内容之后，需要把所学知识与技能运用到实践中去
然后配不同版本的环境
融合：在这一阶段，我们需要把所有掌握的知识与技能融会贯通，明白各个组成部分是如何有机地结合在一起的
将实践地坑，总结地坑，全部以自己的方式重新总结成最简单的方式
反思：在学习过程中，我们很容易犯错误或者过度自信，所以我们需要回顾和反思，重新审视我们的理解
帮别人配环境，很可能遇到不一样的问题，然后重新回顾自己的路程，去反思，重新审视
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