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February 20 无处不在的学习上个星期在网上订了一本张杨写的《我的哈佛日记》,这几天事情稍微少点,16号收到WUSTL的master AD,忙完了论文的注册手续,花了两个晚上看完了。虽然书中有一些观点和我有所不同,但是大多数都和我很一致。总的来说感觉这本书很不错,特别是对 读书这个问题我也一直在反复思考。为什么读书?怎样读书?读到什么程度?这些问题一直缠绕着我。关于读书这个问题,我也一直和长辈们有不同的看法。 对于长辈们来说,他们认为书是读得越多越好,能读到博士就尽量读到博士,能有博士后更好(虽然这并不是个学位)。他们认为,书读得越多,学得也越多,以后工作的待遇就会越好。 对于我来说,有两点和他们想的不一样。首先我不认为待遇和学历成线性关系,如果是这样的话,那么个个都去读博士了。其次,我是崇尚学以致用的,计算机终究是一门使用性学科,不像物理化学那样研究性比较强。我个人更希望是做出能够让大家用的东西出来,不一定是以软件的形式。 对于计算机来说如果做研究,那么硬件方向会偏向微电子之类,软件方向会走数学的路线。这些都属于其他学科的领域了。就拿我现在的方向来说,数据挖掘,是综合了统计学,概率论以及人工智能等,而人工智能往上追溯也是布尔代数,数理逻辑等。在这些方面上,还是学数学出身的人更加善于研究些。我们这些学计算机出身的人的理论功底是比不上他们的。 张杨以前也是遇到这个问题,他学的是文科,读了PhD也许就基本上定格为理论研究了,这并不是他想做的事情。于是他在清华读了硕士后继续申请Harvard的master。也许在长辈们的眼中,这是一个他们认为不好的决定。但是对于他自己来说,这是一个正确的决定。在Harvard读master,既提升了自己的能力,又大大的开拓了视野。这一点在之后也得到了印证。在外学习,学到的不仅是专业知识,更多的是书本上学不到的知识。张杨在学习之余几乎旅游遍了整个美国,并且对每一个地方都做了深入的了解,遇到了不少的人和事。这样的收获可不是一般的读书能够获得的。我的广义学习观点和他这一点很一致,除了狭义的看书学习之外,其实很多做事情我们都可以学习。看电视时,看电影时,走在路上时,锻炼身体时,和朋友聊天时,参加聚会时都会给我们带来学习新东西的机会。 学习并不局限于在学校,知识也不是由学历决定。我们应该选择适合自己的方式学习,学习不等于读书。21世纪计算机界追求无处不在的计算,我们现在也可以追求无处不在的学习。 Comments (3)
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