博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
一劳永逸学编程的方法
阅读量:2158 次
发布时间:2019-05-01

本文共 436 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

今天有个小伙伴问我,如果从0基础开始学爬虫,到我这个水平需要多长时间。我说普通人需要10年甚至一辈子,当然这只是玩笑话。

因为我写了快10年代码,而且每年都在学,至今也没有把学编程这门技能做到一劳永逸。

有没有发现,生活中很多技能其实你只要学会了,就是一劳永逸的事情了。

比如游泳,我是小时候学会的,现在隔十几年再去游,只要跳水就能很自然地游起来。再比如骑自行车,学会后,哪怕你隔个二十年再去骑,也骑的很6。

那学编程是不是也能一劳永逸呢?

答案是否定的,你去问问那些曾经的编程大佬,隔几年不写代码看看还会写吗?你让马化腾再去写个QQ,肯定写不出来。他的编程知识早忘光了。

编程与上面这些技能的本质区别在于他们的知识密度不一样,虽然都称之为技能,但是编程是由成千上万个知识点构成的一整套体系。只有每天不断反复地练习才能到达熟能生巧。

一劳永逸的办法无它,唯每天练习尔。

ps:悄悄告诉大家一个消息,我开通了视频号,还有第一次真人露脸(怎么感觉比别人露胸还紧张呢)。欢迎关注

转载地址:http://prqwb.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
用一个小游戏入门深度强化学习
查看>>
如何应用 BERT :Bidirectional Encoder Representations from Transformers
查看>>
5 分钟入门 Google 最强NLP模型:BERT
查看>>
强化学习第1课:像学自行车一样的强化学习
查看>>
强化学习第2课:强化学习,监督式学习,非监督式学习的区别
查看>>
强化学习第3课:有些问题就像个赌局
查看>>
强化学习第4课:这些都可以抽象为一个决策过程
查看>>
强化学习第5课:什么是马尔科夫决策过程
查看>>
强化学习第6课:什么是 Crossentropy 方法
查看>>
强化学习第7课:交叉熵方法的一些局限性
查看>>
强化学习 8: approximate reinforcement learning
查看>>
图解什么是 Transformer
查看>>
代码实例:如何使用 TensorFlow 2.0 Preview
查看>>
6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构 - Keras 实现
查看>>
走进JavaWeb技术世界1:JavaWeb的由来和基础知识
查看>>
走进JavaWeb技术世界2:JSP与Servlet的曾经与现在
查看>>
走进JavaWeb技术世界3:JDBC的进化与连接池技术
查看>>
走进JavaWeb技术世界4:Servlet 工作原理详解
查看>>
走进JavaWeb技术世界5:初探Tomcat的HTTP请求过程
查看>>
走进JavaWeb技术世界6:Tomcat5总体架构剖析
查看>>