商业网站建设设计装饰,网站后台 网页编辑器,做企业官网需要做什么,运城 网站制作关于写博客的一些心得 目录关于接触某一新领域知识的一些看法面对一个新领域的知识#xff0c;大家更喜欢看其中浅显易懂的部分面对一个新领域的知识#xff0c;大家更喜欢看其中熟悉的部分#xff0c;而排斥陌生的部分 被动学习知识的过程学习理论知识的初衷忘得快#xf… 关于写博客的一些心得 目录关于接触某一新领域知识的一些看法面对一个新领域的知识大家更喜欢看其中浅显易懂的部分面对一个新领域的知识大家更喜欢看其中熟悉的部分而排斥陌生的部分 被动学习知识的过程学习理论知识的初衷忘得快忘得太快了 博客永远无法忘记的笔记本要对写的东西负责为什么不会忘——写博客的动力随着和其他人得交流你对自己博客中的知识会有新得认识从而优化自己的博客 总结和心得博客首先仍然是一个笔记本还是要先给自己看写博客的人都是对博客中的知识了解深刻的人 本人注册CSDN用户确实已经多年但直到3个月之前才开始写自己的第一篇文章。截止到现在已经写了33篇原创文章。绝大多数是和强化学习(Reinforcement Learning)相关。在此我在此分享一下写博客的心得。
目录
关于接触某一新领域知识的一些看法
我当前博客文章的访问量如下 在这33篇文章中有30篇文章是关于强化学习的文章并且是按照书中的顺序由简入深介绍的。截止到现在已经介绍到蒙特卡洛策略梯度方法(REINFORCE)。
随着被访问量的增加此时我有一个 好奇的点这4201个访问量在这33篇文章中的分布是什么样子的
将这33篇文章选出关于强化学习的30篇按照发布时间顺序排列每篇文章标题和被访问量的具体分布如下 首先要排除时间因素(REINFORCE是今天才写的)我们可以看前75%——尽量减小时间因素的影响。
从上图展示的信息中我们能大致发现两个问题
它确实是一个递减的趋势在递减的趋势中存在很多反常规的凸起
试着分析一下问题 除去第一篇SARSA练手的不算讲述 强化学习的基础部分——马尔可夫奖励过程(MRP)、贝尔曼期望方程、贝尔曼最优方程它们的 访问量最高随着知识的由浅入深访问量逐渐降低。 前75%的样本中存在和趋势相反的访问量我们 拎出来看看都有哪些 贝尔曼期望方程贝尔曼最优方程蒙特卡洛评估基本介绍基于试探性出发假设的蒙特卡洛控制基于非试探性出发假设的蒙特卡洛控制基于离轨策略的蒙特卡洛控制
刚开始有些不理解我在博客中介绍的内容按照时间排序内容由浅入深关联性比较强。这些较高的访问量是怎么来的
后来发现上面内容的标题中含有强化学习方面的热词
试探性出发假设(探索始点)贝尔曼期望方程贝尔曼最优方程蒙特卡洛控制
根据上面的分析我有一些看法
面对一个领域的知识大家更喜欢看其中浅显易懂的部分面对一个领域的知识大家更喜欢看其中熟悉的部分而排斥陌生的部分
面对一个新领域的知识大家更喜欢看其中浅显易懂的部分
其中这个浅显易懂的部分可能是序言、第一章甚至存在一种 错觉
看完序言、第一章——哦强化学习原来讲的是这么回事儿强化学习我懂了、我就会了
但实际上我们看到的只是冰山一角——真正核心的部分并没有接触到。 这段时间我在尝试自己写博客的过程中我也会关注其他博主——并不是有指向性的关注只是随便关注一下讲什么的都有。 但是在给我推文章的时候我发现了一些共性
这里不针对博主而是针对发出的文章——相当一部分文章会出现 什么什么入门、什么什么一篇足够 的标题。这种标题的访问量一般都不错。我们不否认这篇文章博主写的确实有水平但就针对标题而言确实有种 这篇文章点进去看完后这个方面的知识我就会了的错觉。
某些博主可能确实抓住了观众的这种心态从而去迎合它——我就是推简单的容易理解的为了涨访问量、涨粉丝~
我再次强调这只是一个现象一个很正常的现象。
面对一个新领域的知识大家更喜欢看其中熟悉的部分而排斥陌生的部分
在第一次直到强化学习这个词时拿着这个词去搜索一下会出现很多热词——马尔可夫决策过程、贝尔曼期望方程、贝尔曼最优方程等等。
有一些人学完了这些概念它们对于后面深层次的知识可能存在好奇但也可能存在一种莫名的紧张和畏惧——后面的知识太难懂我学不好怎么办最后想一下我还是把这些基础概念巩固一下吧把这些概念又学了一遍~
这种现象也是非常正常的——一个新领域的知识我们都会有一个下意识的想法这个东西到底好不好学呀我们总是想 探探它的底而这种心态就是最终放弃这个领域知识的核心原因。
我个人非常喜欢去b站看一些学习视频——其中一个做白板推导系列视频的大神——shuhuai008,我们观察一下他视频的最多播放
支持向量机(SVM)隐马尔可夫模型(HMM)最大期望算法(EM)线性回归(LR)
这些都是在机器学习领域脍炙人口的名字这些要么是比较基础的要么就是比较有代表性的——我不否认这些知识非常重要更有意思的是观众/读者爱看。
爱看这些知识的读者/观众 大概率不是第一次听到这些词——它们可能通过课堂上、其他短视频中、师兄师姐的交谈中。他会学习这些知识一遍又一遍刷新着印象~甚至还能谈论一下 这个老师讲的好还是不好~,嘿嘿。
再将这些知识再深入一点例如马尔可夫模型根据隐变量分布划分的——卡尔曼滤波粒子滤波就没有多少人看下去了~
被动学习知识的过程
学习理论知识的初衷
我以前对于这些基础理论知识实际上是排斥的——我们只要再代码中会使用它就好啦sklearn集成的那么好不就是拿来用的嘛~
第一次收到挫折也并不是我发现了它的价值而是 面试需要——那些面试题考大篇的推导过程这让我带着一些求职的压力接触这些知识。
这种情况下压力的伴随就有了明显效果——我对这些知识理解的很快虽然只是 表层上的了解至少可以应付面试了~
直到——新的问题来了
忘得快忘得太快了
直到第一次面试成功获得了工作——我要好好体验一把生活的快乐慢慢的有点躺平了后来玩了几个月发现公司不景气——我有了危机感。
等我再想把这些知识重新捡起来的时候我发现 我基本上已经忘光了 虽然不是完完全全的忘记但只能有一些非常浅显的印象详细的过程基本是忘没了因为当时学这个东西就是为了面试成功随着不用这些知识——忘记的令人发指的快。并且在学习过程中记过的3个笔记本我根本就不想翻它们。 这个问题我在后面解释一下
不得已在公司最后倒闭的前3个月我又捡起了这些知识但在学习过程中我也在探索是否能有一种方法让学过的知识很难忘记或者说 总是有无法拒绝的理由将这些知识晾一晾、晒一晒。
现在我找到了这种方法——博客的形式记录在写博客的过程中我有一些非常深刻的印象
博客永远无法忘记的笔记本
要对写的东西负责
刚开始写博客时我没有注意什么别的只是抱着写一写的态度。但马上我发现写博客迄今为止最核心的问题你要对你写的东西负责。
这个思路会直接颠覆一个之前学习的逻辑 这个知识我看完了我就会了这个逻辑是大错特错的。
我们要对自己写的东西负责——因为 你写的东西不仅你一个人要看将来会有很多人会看如果你写的是错的会有很多人骂你。
至此我自己回想一下之前学习的过程——我真的会了吗 实际上并没有。 哪怕是再基础的知识我们已经了解过的好多好多遍的基础知识——我们为了 写的东西没有错不让别人骂我们更为了不骗我们自己我们也要为我们写的东西 吹毛求疵。
但是纸质的笔记本达不到这种效果。
为什么不会忘——写博客的动力
博客和笔记本最大的区别——纸质笔记本是给自己看的博客则 会有人抱着求知的心来检查你的作业到底合不合格。
保底有一个访问量你的博客帮助到了别人别人可能会给你一个赞一个收藏这都是对你这篇博客的认可甚至有人会成为你的粉丝——这不仅仅是 对文章的认可这是对人的认可最终极的——当你 有一段时间不更的时候有人催着你更这种感觉我还没有我相信以后会体会到的。
这种 养成型游戏不比刷地下城爽多了
随着和其他人得交流你对自己博客中的知识会有新得认识从而优化自己的博客
博客中有一个评论功能不管评论中得内容是对你得赞美还是踩都会客观描述这篇博客的真实水平。
毕竟能来这个博客绝对不是来 像刷短视频一样泡在这里吧能来这里大概率是带着问题进来的带着解决问题的需求进来的。
如果你写的博客 不是个例而是有好多人骂你——可能你写的东西确实有问题。在改的过程中更会加深对知识的正确印象。
总结和心得
博客首先仍然是一个笔记本还是要先给自己看
我们不要想着哎呀这个知识点太简单了我还介绍一遍别人是不是会觉得我水平特低 知识型博客本质上是为了巩固自己写的全面一点不寒掺
写博客的人都是对博客中的知识了解深刻的人
博主至少对博客中知识有一个完整的逻辑认知如果你没看懂只能再去补更基础的知识 看了一个人的博客如果博客中有一个公式的细节你没有搞懂我们 假定写博客的人是会的——这个论证该公式细节的知识点他根本就没有意识写上去简单到下意识没写上去 按照逻辑推理看博客的人和写博客的人对于当前这篇博客知识量是不对等的我们只能想办法将这个不对等的差距抹除掉——直至看懂他的博客。
我的博客中从来没有 讲 这个词只有 介绍。我知道我只是个知识的搬运工我不配这个讲字。 非常感谢CSDN也感谢我自己能想出这么个“馊主意”——我是一个强化学习小白在后面的学习中我会坚持下去。
