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02_面试笔记 Ankr 后的第一次提交,有许多变动 2020-10-22 16:05:28 +08:00
03_计算机基础笔记 Ankr 后的第一次提交,有许多变动 2020-10-22 16:05:28 +08:00
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Bitcoin笔记 笔记迁移 2019-10-17 11:40:32 +08:00
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Filecoin笔记 Ankr 后的第一次提交,有许多变动 2020-10-22 16:05:28 +08:00
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学习方法论

  1. 将要学的知识拆解成一个一个的点

    • 找多本该领域综述性的教科书看它们的目录
  2. 针对每个点做刻意练习,变换多种方法练习该点

    • 对书里的章节进行精读
  3. 对多个点的排列组合,进行刻意练习

  4. 最后把知识点和现实工作中的情况(自己工作,或其他公司相关的工作)进行对照

这样就可以融会贯通建立对一个领域的理解

这样说可能有点抽象拿我当年学习分布式存储的过程为例子先结合自己的工作内容梳理出需要深入了解的知识点例如元信息组织Meta Server设计和HA副本组织和管理RecoveryRebalance单机存储引擎数据/元信息流纠删码一致性多租户存储介质网络环境和IDC等等同时看很多综述性的材料梳理分布式存储的知识点有网上各种整理的比较好的文章也有从各种系统实现的paper里抽出不断迭代构建分布式存储领域的知识点寻找pattern这是最难的一个过程然后针对每一个知识点找相关材料进行深度学习例如对于分布式一致性需要阅读CAP理论Paxos的论文Raft的论文等等以及周边的很多材料刻意练习然后找各种系统实现的论文或文章比如GFSDynamoAuroraOceanBaseCephSpanner等等看看和对比它们在一致性上是如何考虑和取舍的当然最重要的是结合自己工作中的反复实践和所学知识点进行比对及时反馈。这三个阶段并不是割裂的而是周而复始的经常会在刻意练习和及时反馈的学习过程中发现自己遗漏的知识点或者发现自己梳理的两个知识点其实是重合的。通过这种交叉比对以及在实践中不断检验的方式建立的知识点是非常可落地的而不会看了几篇论文以后就人云亦云。拿分布式存储的一致性举例子如果不是反复对比、思考和反复实践你不会发现GFS论文里最难的一段多个Writer对一个文件进行append的逻辑在实践中根本没用你也不会发现看起来优雅而学术的CAP三选二的理论实践中压根不是这么完美很多时候只能三选一你也不会发现Dynamo论文里的Vector Clock网上有无数文章摇头晃脑的解读但在Amazon的应用场景里是个典型的over designCassandra在这点就务实很多。

对于一个领域还未完全掌握的同学,深度是最重要的,不用想广度的事情,等掌握了一个领域之后,再去拓展广度就变得很容易了。

持续不断的review自己之前的代码