注：此文为极客时间专栏《左耳听风》高效学习部分的学习笔记。

端正学习态度

学习是一件“逆人性”的事，就像锻炼身体一样，需要人持续付出，会让人感到痛苦，并随时想找理由放弃。

大部分人的学习

  • 动力不足，只有意识没有行动。
  • 缺乏方向和目标，不知道自己该学什么。
  • 没有正确的方法和技能，不具备自主学习的能力。

  • 缺乏实践和坚持。

    主动学习和被动学习：

    「学习金字塔」（Cone of Learning）理论：

  • 被动学习：如听讲、阅读、视听、演示，学习内容的平均留存率为5%、10%、20%、30%。

  • 主动学习：如讨论、实践、教授给他人，学习内容的平均留存率为50%、75%、90%，远超过被动学习。

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结论：听别人讲、自己看书、让别人演示给你，都不能让你真正获得学习能力，因为你是在被别人灌输，在听别人说。只有你开始自己思考，开始自己总结和归纳，开始找人交流讨论，开始践行，并开始对外输出，你才会掌握到真正的学习能力。

学习不是努力读更多的书，盲目追求阅读的速度和数量，这会让人产生低层次的勤奋和成长的感觉，这只是在使蛮力。要思辨，要践行，要总结和归纳，否则，你只是在机械地重复某件事，而不会有质的成长的。

深度学习和浅度学习

当前社会的现状

  • 大多数人的信息渠道都被微信朋友圈、微博、知乎、今日头条、抖音占据着。这些信息渠道中有营养的信息少之又少。
  • 大多数公司都是实行类似于 996 这样的加班文化，在透支和消耗着下一代年轻人，让他们成长不起来。
  • 因为国内互联网访问不通畅，加上英文水平受限，所以，大多数人根本没法获取到国外的第一手信息。
  • 快餐文化盛行，绝大多数人都急于速成，心态比较浮燥，对事物不求甚解。

这是一个信息爆炸的时代，快餐文化成为主流。这也产生了很多问题，很多人在知乎、公众号这样的学习媒介上越学越焦虑、越学越浮躁，越学越不会思考，最终，成了“什么都懂，但依然过不好这一生”的状态。

知识领域也有阶层之分

  • 高层的少数精英人士：训练自己获取知识的能力，在源头查第一手的资料，深度钻研，思考，生产更好的内容。

  • 底层的大部分受众：享受轻度学习，消费内容，需要等着高层的人来喂养，长期陷于各种谣言和不准确的信息环境中，从而导致错误和幼稚的认知，并习惯于那些不费劲儿的轻度学习方式，从而一点点地丧失了深度学习的独立思考能力，从而再也没有能力打破知识阶层的限制，被困在认知底层翻不了身。

    如何进行深度学习

    关键几点：

  • 高质量的信息源和第一手的知识。

  • 把知识连成地图，将自己的理解反述出来。
  • 不断地反思和思辨，与不同年龄段的人讨论。
  • 举一反三，并践行之，把知识转换成技能。

换言之，学习有三个步骤：

  1. 知识采集。信息源是非常重要的，获取信息源头、破解表面信息的内在本质、多方数据印证，是这个步骤的关键。
  2. 知识缝合。所谓缝合就是把信息组织起来，成为有结构的知识。这里，连接记忆，逻辑推理，知识梳理是很重要的三部分。
  3. 技能转换。通过举一反三、实践和练习，以及传授教导，把知识转化成自己的技能。这种技能可以让你进入更高的阶层。

    陈皓关于学习的一些观点

  • 学习是为了找到方法，是为了拥有无师自通的能力。学习不仅仅是为了找到答案，更是为了找到方法。只有掌握解题的思路和方法，你才算得上拥有解决问题的能力。所有的练习，所有的答案，其实都是在引导你去寻找一种“以不变应万变”的方法或能力。在这种能力下，你不需要知道答案，因为你可以用这种方法很快找到答案，找到解，甚至可以通过这样的方式找到最优解或最优雅的答案。

  • 学习是为了找到原理。学习不仅仅是为了知道，更是为了思考和理解。在学习的过程中，我们要不断地问自己，这个技术出现的初衷是什么？是要解决什么样的问题？为什么那个问题要用这种方法解？为什么不能用别的方法解？为什么不能简单一些？……这些问题都会驱使你像一个侦探一样去探索背后的事实和真相，并在不断的思考中一点一点地理解整个事情的内在本质、逻辑和原理。一旦理解和掌握了这些本质的东西，你就会发现，整个复杂多变的世界在变得越来越简单。你就好像找到了所有问题的最终答案似的，一通百通了。

  • 学习是为了了解自己。学习不仅仅是为了开拓眼界，而更是为了找到自己的未知，为了了解自己。英文中有句话叫：You do not know what you do not know，可以翻译为：你不知道你不知道的东西。也就是说，你永远不会去学习你不知道其存在的东西。就好像你永远 Google 不出来你不知道的事，因为对于你不知道的事，你不知道用什么样的关键词，你不知道关键词，你就找不到你想要的知识。这个世界上有很多东西是你不知道的，所以，学习可以让你知道自己不知道的东西。只有当我们知道有自己不知道的东西，我们才会知道我们要学什么。所以，我们要多走出去，与不同的人交流，与比自己聪明的人共事，你才会知道自己的短板和缺失，才会反过来审视和分析自己，从而明白如何提升自己。山外有山，楼外有楼，人活着最怕的就是坐井观天，自以为是。因为这样一来，你的大脑会封闭起来，你会开始不接受新的东西，你的发展也就到了天花板。开拓眼界的目的就是发现自己的不足和上升空间，从而才能让自己成长。

  • 学习是为了改变自己。学习是为了改变自己的思考方式，改变自己与生俱来的那些垃圾和低效的算法。

源头、原理和知识地图

挑选知识和信息源

Medium上有很多优质的文章。 英文对于我们来说至关重要，尤其对于计算机知识来说。 如果你觉得用百度搜中文关键词就可以找到自己想要的知识，那么你一定远远落后于这个时代了。如果你用 Google 英文关键词可以找到自己想要的知识，那么你算是能跟得上这个时代。如果你能在社区里跟社区里的大牛交流得到答案，那么你算是领先于这个时代了。

好的信息源应该具有的特质：

  • 应该是第一手资料，不是被别人理解过、消化过的二手资料。尤其对于知识性的东西来说，更是这样。应该是原汁原味的，不应该是被添油加醋的。
  • 应该是有佐证、有数据、有引用的，或是有权威人士或大公司生产系统背书的资料。应该是被时间和实践检验过的，或是小心求证过的，不是拍脑袋野路子或是道听途说出来的资料。

  • 应该是加入了一些自己的经验和思考，可以引发人深思的，是所谓信息的密集很大的文章。

    注重基础和原理

    基础知识和原理性的东西很重要。掌握基础知识，会让我们学得很快，更好地理解上层知识是如何组织的。

  • 数据结构和算法

  • 计算机组成原理
  • 编译原理
  • 计算机网络
  • 操作系统
  • 编程范式
  • ……

    使用知识图

    学习并不是为了要记忆那些知识点，而是为了要找到一个知识的地图，你在这个地图上能通过关键路径找到你想要的答案。

深度，归纳和坚持实践

系统地学习

陈皓在学习的时候除了用到知识图外，还会问自己很多个为什么，并因此形成了一个学习模板。如下：

  1. 这个技术出现的背景、初衷和要达到什么样的目标或是要解决什么样的问题。这个问题非常关键，也就是说，你在学习一个技术的时候，需要知道这个技术的成因和目标，也就是这个技术的灵魂。如果不知道这些的话，那么你会看不懂这个技术的一些设计理念。
  2. 这个技术的优势和劣势分别是什么，或者说，这个技术的 trade-off 是什么。任何技术都有其好坏，在解决一个问题的时候，也会带来新的问题。另外，一般来说，任何设计都有 trade-off（要什么和不要什么），所以，你要清楚这个技术的优势和劣势，以及带来的挑战。
  3. 这个技术适用的场景。任何技术都有其适用的场景，离开了这个场景，这个技术可能会有很多槽点，所以学习技术不但要知道这个技术是什么，还要知道其适用的场景。没有任何一个技术是普适的。注意，所谓场景一般分别两个，一个是业务场景，一个是技术场景。
  4. 技术的组成部分和关键点。这是技术的核心思想和核心组件了，也是这个技术的灵魂所在了。学习技术的核心部分是快速掌握的关键。
  5. 技术的底层原理和关键实现。任何一个技术都有其底层的关键基础技术，这些关键技术很有可能也是其它技术的关键基础技术。所以，学习这些关键的基础底层技术，可以让你未来很快地掌握其它技术。可以参看 CoolShell 上的 Docker 底层技术那一系列文章。
  6. 已有的实现和它之间的对比。一般来说，任何一个技术都会有不同的实现，不同的实现都会有不同的侧重。学习不同的实现，可以让你得到不同的想法和思路，对于开阔思维，深入细节是非常重要的。

    举一反三

    人与人最大的差别就是举一反三的能力。

一个人的举一反三能力，可以分解成如下三种基本能力：

  1. 联想能力。这种能力的锻炼需要平时就在不停地思考同一个事物的不同的用法，或是联想与之有关的其他事物。对于软件开发和技术学习也一样。
  2. 抽象能力。抽象能力是举一反三的基本技能。平时你解决问题的时候，如果你能对这个问题进行抽象，你就可以获得更多的表现形式。抽象能力需要找到解决问题的通用模型，比如数学就是对现实世界的一种抽象。只要我们能把现实世界的各种问题建立成数据模型（如，建立各种维度的向量），我们就可以用数学来求解，这也是机器学习的本质。
  3. 自省能力。所谓自省能力就是自己找自己的难看。当你得到一个解的时候，要站在自己的对立面来找这个解的漏洞。有点像左右手互博。这种自己和自己辩论的能力又叫思辨能力。将自己分裂成正反方，左右方，甚至多方，站在不同的立场上来和自己辩论，从而做到不漏过一个 case，从而获得完整全面的问题分析能力。

训练这些能力的一些方法：

  1. 对于一个场景，制造出各种不同的问题或难题。
  2. 对于一个问题，努力寻找尽可能多的解，并比较这些解的优劣。
  3. 对于一个解，努力寻找各种不同的测试案例，以图让其健壮。

    要获得这三种能力，除了你要很喜欢思考和找其它人来辩论或讨论以外，还要看你自己是否真的善于思考，是否有好奇心，是否喜欢打破沙锅问到底，是否喜欢关注细节，做事是否认真，是否严谨……这一系列的能力最终能构建出你强大的思考力，而这个思考力会直接转换成你的求知和学习能力。

总结和归纳

  • 对自己的知识进行总结和归纳是提高学习能力的一个非常重要的手段。这是把一个复杂问题用简单的语言来描述的能力。
  • 我们把学到的东西用自己的语言和理解重新组织并表达出来，本质上是对信息进行消化和再加工的过程，这个过程可能会有信息损失，但也可能会有新信息加入，本质上是信息重构的过程。
  • 我们积累的知识越多，在知识间进行联系和区辨的能力就越强，对知识进行总结和归纳也就越轻松。而想要提高总结归纳的能力，首先要多阅读，多积累素材，扩大自己的知识面，多和别人讨论，多思辨，从而见多识广。
  • 学习的开始阶段，可以不急于总结归纳，不急于下判断，做结论，而应该保留部分知识的不确定性，保持对知识的开放状态。当对整个知识的理解更深入，自己站的位置更高以后，总结和归纳才会更有条理。总结归纳更多是在复习中对知识的回顾和重组，而不是一边学习一边就总结归纳。

总结归纳的方法：
把你看到和学习到的信息，归整好，排列好，关联好，总之把信息碎片给结构化掉，然后在结构化的信息中，找到规律，找到相通之处，找到共同之处，进行简化、归纳和总结，最终形成一种套路，一种模式，一种通用方法。
如何训练总结归纳的能力：

  1. 多看一些经典的方法论图书，看看别人是怎样总结和归纳知识的。
  2. 以博客的方式模仿并把自己理解的知识给写出来。或者讲一遍给别人听。
  3. 把总结归纳的知识公开出来，给别人看，接受别人的批评和反馈。

总结归纳的益处：
这种将信息删减、精炼和归纳的方法，可以让你的学习能力得到快速的提升。当你这么做的时候，一方面是在锻炼你抓重点的能力，另一方面是在锻炼你化繁为简的能力。这两种能力都是让你高效学习的能力。

实践出真知

所谓实践出真知，也就是学以致用，不然只是纸上谈兵，误国误民。只有实践过，你才能对学到的东西有更深的体会。实践是很累很痛苦的事，但只有痛苦才会让人反思，而反思则是学习和改变自己的动力。Grow up through the pain， 是非常有道理的。
自己写的代码只有自己测试、运维之后，才能发现问题，然后不断改进，学习，进步，形成良性循环。

坚持不懈

坚持不懈是一句正确的废话。

我的想法是，让自己真的享受探索新鲜事物的感觉，而不是把学习新东西当成负担去坚持。

如何学习和阅读代码

读文档还是读代码

Jeff Atwood 讲过一句话：”Code Tells You How, Comments Tell You Why”

将这句话扩展一下：

  • 代码 => What, How, Details
  • 文档/书 => What, How , Why

    代码并不会告诉你 Why，看代码只能靠猜测或推导来估计 Why，是揣测，不准确，所以会有很多误解。而且，我们每个人都知道，Why 是能让人一通百通的东西，也是能让人醍醐灌顶的东西。 但是，代码会告诉你细节，这是书和文档不能给你的。细节是魔鬼，细节决定成败。这样的话我们不但听过很多，我们做技术的也应该体会过很多。当然，我们也要承认，这些代码细节给人带来的快感毕竟不如知道 Why 后的快感大（至少对我是这样的）。 书和文档是人对人说的话，代码是人对机器说的话（注：代码中有一部份逻辑是控制流程的逻辑，不是业务逻辑）。

结论：

  • 如果你想知道人为什么要这么搞，那么应该去看书（像 Effective C++、Code Complete、Design Pattern、Thinking in Java 等），看文档。
  • 如果你要知道让机器干了什么？那你应该看代码！（就像 Linus 去看 zlib 的代码来找性能问题。）

根据目的选择书或者代码：

  • 如果你想了解一种思想，一种方法，一种原理，一种思路，一种经验，恐怕，读书和读文档会更有效率一些，因为其中会有作者的思路描述。像 Effective C++ 之类的书，里面有很多对不同用法和设计的推敲，TCP/IP 详解里面也会有对 TCP 算法好坏的比较……这些思维方式能让你对技术的把握力更强，而光看代码很难达到这种级别。（现在你知道什么样的书是好书了吧 ）
  • 如果你想了解的就是具体细节，比如某协程的实现，某个模块的性能，某个算法的实现，那么你还是要去读代码的，因为代码中会有更具体的处理细节（尤其是对于一些 edge case 或是代码技巧方面的内容）。

另外，可以比较一下下面的几个现象：

  • 很多时候，我们去读代码，那是因为没有文档，或是文档写得太差。
  • 很多时候，在 Google、Stack Overflow、GitHub 过后，你会发现，你掌握的知识就是一块一块的碎片，既不系统，也不结构化，更别说融会贯通了。你会觉得自己需要好好地读一本书，系统地掌握知识。你的这种感觉一定很强烈吧。
  • 很多时候，在读别人代码的时候，你会因为基础知识或是原理不懂，或是你在不知道为什么的情况下，要么完全读不懂代码，要么会误解代码。比如，如果你没有 C 语言和 TCP 原理方面的基础知识，就根本读不懂 Linux 下 TCP 的相关代码。我们因为误解代码用意而去修改代码造成的故障还少吗？
  • 很多时候，看到一个算法或是一个设计时，比如 Paxos，你是不是会想去看一下这个算法的实现代码是什么样的？思考一下如何才能实现得好？（但是如果你没看过 Paxos 的算法思想，我不认为你光看代码实现，就能收获 Paxos 的思想。）
  • 很多时候，当你写代码的时候，你能感觉得到自己写的代码有点别扭，怎么写都别扭，这个时候，你也会有想去看别人的代码是怎么实现的冲动。

从代码中收获大，还是从书中收获大，在不同的场景、不同的目的下，会有不同的答案。

  • 如果你是个新手，那应该多读代码，多动手写代码，因为你需要的是“感性认识”，这个时候“理性认识”你体会不到。一是因为，你没有切身的感受，即便告诉你 Why 你也体会不到。另一方面，这个阶段，你要的不是做漂亮，而是做出来。所以，在新手阶段，你会喜欢 GitHub 这样的东西。
  • 如果你是个老手，你有多年的“感性认识”了，那么你的成长需要更多的“理性认识”。因为这个阶段，一方面，你会不满足于做出来，你会想去做更牛更漂亮的东西；另一方面，你知道的越多，你的问题也越多，你迫切地需要知道 Why！这时，你需要大量地找牛人交流（读牛人的书，是一种特殊的人与人的交流），所以，这个阶段，你会喜欢读好的书和文章。

对于计算机行业这个技术创新能力超强、技术种类繁多的行业来说，我们每个人都既是新手，也是老手。

如何阅读源代码

在源代码之前，需要有下面的前提，这样读起来会很顺畅。

  1. 基础知识。相关的语言和基础技术的知识。
  2. 软件功能。你先要知道这个软件完成的是什么样的功能，有哪些特性，哪些配置项。你先要读一遍用户手册，然后让软件跑起来，自己先用一下感受一下。
  3. 相关文档。读一下相关的内部文档，Readme 也好，Release Notes 也好，Design 也好，Wiki 也好，这些文档可以让你明白整个软件的方方面面。如果你的软件没有文档，那么，你只能指望这个软件的原作者还在，而且他还乐于交流。
  4. 代码的组织结构。也就是代码目录中每个目录是什么样的功能，每个文档是干什么的。如果你要读的程序是在某种标准的框架下组织的，比如：Java 的 Spring 框架，那么恭喜你，这些代码不难读了。

接下来，要了解这个软件的代码是由哪些部分构成的，这里给出了一个参考列表：

  1. 接口抽象定义。任何代码都会有很多接口或抽象定义，其描述了代码需要处理的数据结构或者业务实体，以及它们之间的关系，理清楚这些关系是非常重要的。
  2. 模块粘合层。我们的代码有很多都是用来粘合代码的，比如中间件（middleware）、Promises 模式、回调（Callback）、代理委托、依赖注入等。这些代码模块间的粘合技术是非常重要的，因为它们会把本来平铺直述的代码给分裂开来，让你不容易看明白它们的关系。
  3. 业务流程。这是代码运行的过程。一开始，我们不要进入细节，但需要在高层搞清楚整个业务的流程是什么样的，在这个流程中，数据是怎么被传递和处理的。一般来说，我们需要画程序流程图或者时序处理图。
  4. 具体实现。了解上述的三个方面的内容，相信你对整个代码的框架和逻辑已经有了总体认识。这个时候，你就可以深入细节，开始阅读具体实现的代码了。对于代码的具体实现，一般来说，你需要知道下面一些事实，这样有助于你在阅读代码时找到重点。
    1. 代码逻辑。代码有两种逻辑，一种是业务逻辑，这种逻辑是真正的业务处理逻辑；另一种是控制逻辑，这种逻辑只是用控制程序流转的，不是业务逻辑。比如：flag 之类的控制变量，多线程处理的代码，异步控制的代码，远程通讯的代码，对象序列化反序列化的代码等。这两种逻辑你要分开，很多代码之所以混乱就是把这两种逻辑混在一起了。
    2. 出错处理。根据二八原则，20% 的代码是正常的逻辑，80% 的代码是在处理各种错误，所以，你在读代码的时候，完全可以把处理错误的代码全部删除掉，这样就会留下比较干净和简单的正常逻辑的代码。排除干扰因素，可以更高效地读代码。
    3. 数据处理。只要你认真观察，就会发现，我们好多代码就是在那里倒腾数据。比如 DAO、DTO，比如 JSON、XML，这些代码冗长无聊，不是主要逻辑，可以不理。
    4. 重要的算法。一般来说，我们的代码里会有很多重要的算法，我说的并不一定是什么排序或是搜索算法，可能会是一些其它的核心算法，比如一些索引表的算法，全局唯一 ID 的算法、信息推荐的算法、统计算法、通读算法（如 Gossip）等。这些比较核心的算法可能会非常难读，但它们往往是最有技术含量的部分。
    5. 底层交互。有一些代码是和底层系统的交互，一般来说是和操作系统或是 JVM 的交互。因此，读这些代码通常需要一定的底层技术知识，不然，很难读懂。
  5. 运行时调试。很多时候，代码只有运行起来了，才能知道具体发生了什么事，所以，我们让代码运行进来，然后用日志也好，debug 设置断点跟踪也好。实际看一下代码的运行过程，是了解代码的一种很好的方式。

总结一下，阅读代码的方法如下：

  • 一般采用自顶向下，从总体到细节的“剥洋葱皮”的读法。
  • 画图是必要的，程序流程图，调用时序图，模块组织图……
  • 代码逻辑归一下类，排除杂音，主要逻辑才会更清楚。
  • debug 跟踪一下代码是了解代码在执行中发生了什么的最好方式。
  • 阅读代码需要一个很好的 IDE。说白了就是可以查看代码间相互的调用 reference 的工具，这方面 Visual Studio 做得是非常好的。

面对枯燥和大量的知识

如何面对枯燥的知识

为什么会有枯燥的知识？
一般来说，枯燥的东西通常是你不感兴趣的东西，而你不感兴趣的东西，可能是你并不知道有什么用的东西。这样的知识通常是比较底层或是抽象度比较高的知识，比如：线性代数，或者一些操作系统内部的原理……越理论的东西就越让人觉得枯燥。
如果你发现有些知识太过于枯燥，那么可以通过下面的方法解决：

  1. 这个知识对于你来说太高级了，你可能不知道能用在什么地方。
  2. 人的认知是从感性认识向理性认识转化的，所以，你可能要先去找一下应用场景，学点更实用的，再回来学理论。
  3. 学习需要有反馈，有成就感，带着相关问题去学习会更好。

  4. 当然，找到牛人来给你讲解，也是一个很不错的手段。

    如何面对大量的知识

  5. 一点一点学，一口一口吃。注重基础，画知识图，多问为什么，多动手。

  6. 不要局限在表面上，要学到本质，学到原理上，原理是不容易变的，也是经得住时间考验的。
  7. 带着问题去学习，带着要解决的东西去学习，带着挑战去学习。当你解决了一个问题，做了一个功能，完成了一个挑战，你就会感到兴奋和有成就感。这样，你也就找到了源源不断的学习驱动力。
  8. 把学习的心得、过程、笔记、代码分享出来，找到和你一同学习的人，因为一个人长跑很辛苦，有人同行就会好很多，就算没有人同行，你的读者，你的观众也会为你鼓掌加油，这些也是让你持续前行的动力。

    认真阅读文档

    很多技术问题都是出在技术人员不认真读技术手册上。

用户手册（User Manual）一定要好好地读一读，很多很多提示都在里面了，这是让你可以少掉很多坑的法宝。比如：Unix 和 Linux 的 man，Docker 和 Kubernetes 的官方文档，Git 的操作文档……你的很多很多问题的答案都在这些文档中。
认真阅读用户手册不但可以让你少掉很多坑，同时，还能让你学习到很多。

其它几个实用的技巧

  1. 用不同的方式来学习同一个东西。比如：通过看书，听课，创建脑图，写博客，讲课，解决实际问题，等等。
  2. 不要被打断。被打断简直就是学习的天敌，所以，你在学习的时候，最好把手机设置成勿扰模式放在一边，然后把电脑上的所有通知也关掉，最好到一个别人找不到你的地方。
  3. 总结压缩信息。当你获得太多的信息时，你需要有一个“压缩算法”。我常用的压缩算法是只关心关键点，所以，你需要使用表格、图示、笔记或者脑图来帮助你压缩信息。
  4. 把未知关联到已知。把你新学的知识点关联到已知的事物上来。比如，你在学习 Go 语言，你就把一些知识关联到自己已经学过的语言上比如 C 和 Java。通过类比，你会学得更扎实，也会思考得更多。
  5. 用教的方式来学习。你想想，如果你过几天要在公开场合对很多人讲一个技术，那么这个压力会让你学得更好。因为要教给别人，所以，这么高的标准需要你不但要把自己已掌握的东西学好，还要把周边的也一并学了，才可能做到百问不倒。你才敢去教别人，不是么？（试试教 6 岁的孩子编程，如果你掌握了这种技能，那么你一定是把知识吃得非常透彻了。）
  6. 学以致用。把学到的东西用起来，没有什么比用起来能让你的知识更巩固的了。在实践中，你才会有更为真实的体会，你才会遇到非常细节和非常具体的问题，这些都会让你重新思考，或深化学习。
  7. 不要记忆。聪明的人不会记忆知识的，他们会找方法，那些可以推导出知识或答案的方法。这也是为什么外国人特别喜欢方法论。
  8. 多犯错误。犯错会让你学得到更多，通过错误总结教训，你会比没有犯过错的人体会得更深。但是千万不要犯低级错误，也不要同一个错误犯两次。

井天
2022年08月22日