《工科？文科？宇宙终极命题》想成为锦鲤的槿栎

2、第二章 学习工具

　　刚步入大一的安可乐，和众多普通大学生一样，像只无头苍蝇。
　　她很迷茫，来到机械这个陌生的专业里，不知人生下一步应该踏向何方。
　　家里有几个相关专业的亲戚朋友，她留心在节假日的时候和他们拜访寒暄了一番，才得知他们在建材市场上混得并不算好。
　　他们也都是从普通家庭里寒窗苦读走出来的高材生，一路打拼到名校，年轻时靠着拼劲进入大企业没命地工作，获得了人生第一笔财富。
　　可是人至中年，各大公司不停裁员。
　　工作量和工作压力陡增，人的体力却吃不消了。
　　与其等着这把悬在头顶的利剑落下，不如主动选择离职。
　　然后呢？
　　在家里找不到新工作，也不能歇着，把一建二建这些当年没考过的证都补上。
　　有的时候偶尔接一个老朋友给大单子，连续一段时间去设计、画图，甚至去工地现场督查指导工人们的工程，接着就面临着下一个“空窗期”，继续深入学习，周而复始。
　　固定收入就靠“理财”，“开源节流”，平时还得节俭一点过日子。
　　可乐还记得小时候去表姑家玩，有的时候她正在忙于工作。
　　可乐便安静地趴在表姑的电脑旁，静静地看着她在CAD上画着图纸，标着尺寸，后面对着核验的公示数据一点点修改这个浩大的工程项目图纸。
　　“大人们都好厉害啊”可乐暗自敬佩。
　　这段时间，表姑不知道每天工作到多晚。
　　可乐只记得自己睡前的时候表姑没有丝毫睡意，在电脑前绘制着图纸；
　　醒来睁开眼，表姑依旧正襟危坐在电脑旁，操作着键盘鼠标。
　　等表姑结束了某个阶段性的工作，想要喝杯水松快一下，她立马心领神会，端来水杯。
　　“表姑，你画图好像拼积木一样啊~可是这么多线条和区域，你是怎么都记住的？”
　　“无他，唯手熟尔”表姑笑了笑。
　　“挥斧如风和卖油翁的故事你应该听说过吧？”
　　“嗯，成语故事嘛，语文课讲过的。”
　　“表姑画了很多年的图，所以都记得”
　　“表姑，大人们上班不是会有固定的工作时间吗？到点就下班了，就像我们上学一样。为什么你要加班这么久啊？你好辛苦啊，表姑。”可乐心疼地望着表姑，持续的熬夜让她疲惫的脸庞上更显一丝苍老，嘴唇早已没有血色。
　　“可乐，大人们的工作方式是不一样的。也有很多人像表姑一样，工作有一个截止时间，只要我按时完成工作就行，期间我可以自由安排每天的工作量。就像你每学期期中和期末考试时间是固定的，你想什么时候开始复习都可以，但是你复习越晚学习的知识就越少，对吗？”表姑摸了摸可乐的头。
　　“哦，我明白了。”
　　短暂的谈话结束，表姑起身去做饭。
　　可乐的思绪却没有停止，她觉得表姑这种长时间需要持续熬夜的工作实在不适合自己。
　　她不清楚自己到底想要什么，却清楚自己不想要什么。
　　就像在运动场上，有人适合短跑冲刺，有人适合慢悠悠的长跑。
　　她只想成为迷迷糊糊的乌龟，一点点按部就班的完成自己的任务。
　　到点就下班，绝对不拖沓，嘿嘿。
　　直到现在，她仍旧觉得人嘛，健康第一，没必要做资本家的牛马。
　　“保温杯里泡枸杞”“穿秋裤防止老寒腿”
　　养生才是王道。
　　大不了就做手工摆个地摊，当个手艺人；
　　或者拼命面试跳槽直到找到那个轻松稳定的工作。
　　至于自己本科这么多年学的机械知识嘛，平常修理点小家电什么的总会用到。
　　而且在选购这些产品的时候自己肯定要用到这些知识的，学了不亏。
　　如果以后要在本专业就业，有点难评了。
　　她试图在本科就早早脱坑转专业，可是在理工院校的大环境下没有找到更合适的选择。
　　于是她退而求其次，打算读研的时候跨考一个全新的专业。
　　具体考什么，她得再观望观望。
　　上了大学后，每天除了大学老师和辅导员天天念叨的，
　　“好好学习，绩点第一”
　　“创新创业，学科竞赛”
　　“考研考公，走向成功”
　　这些老生常谈的话题，她感觉自己很难去开辟一条新的人生通道。
　　明明网络上的信息铺天盖地地扑打在每一个互联网网民的脸上，
　　成功人士的经验分享短视频如雨后春笋出现在各个网络平台，
　　她却不知道如何去辨别信息的真伪与好坏。
　　“XX老师说高考志愿千万别报考XX专业”
　　“进天坑专业了，还来得及跑路吗？”
　　总得来说，几乎所有专业都被这些网红老师批驳了一番。
　　起初看到这种新闻可乐还会觉得懊恼，后悔，现在倒是自嘲地笑一声“是的，没错”。
　　干一行，恨一行，这是没有办法避免的。
　　人生也不要老指望别人帮你做选择，只有自己把南墙撞倒，头破血流，你才会真正知道
　　“好啦，该换条路试试了”
　　消息总是有滞后性，大肆鼓吹的受益者往往吃到了时代红利，把握住了赚钱的风口，现在作为成功人士侃侃而谈自己当年的传奇故事。
　　可是时代变迭这么快，谁能说得清明天的风口在哪？
　　就像电动汽车市场因为小米的插手产品变成白菜价，AI的普及让许多人失业，埃隆马斯克希望普及无人驾驶电动车更将导致一大批依靠“代驾”“顺风车”赚外快的普通工人下岗。
　　目前，AI还能进行计算机编程，修改代码bug；而律师行业无论是采用“判例法”还是“成文法”，检索以往案例和相关法律条例的速度不如一个经过深度调试的AI数据库。
　　现在，我们可以通过“给AI喂数据”“训练AI”找到自己的工作，
　　当我们人类有限的知识库倾尽所有教给AI，之后又当如何呢？
　　眼下更有一种趋势，就是计算机编程能力和基础法律知识会成为全国人民的通识教育，每一个人都必须掌握。未来的学习模式很有可能都是基于计算机这个工具；普法工作只会势如破竹，“法考”可能成为“驾照”一样的必备技能证书。
　　那么当今两大当红炸子鸡专业，是否也将开始泛滥贬值了呢？
　　法是规则框架，计算机更是当下最先进的工具，他们是游戏里厉害的装备武器，却不会是决定你角色血条的原始数据。人的心性，心理和物理上的健康状态，才是根本。
　　正态分布函数大家都在高中数学学习过，最高点附近占比很小，因为想要成为头部除了勤奋还要幸运和机遇，可是成为曲线两旁不好不坏的普通人却很容易。
　　大于3σ范围的失败者也是少数，概率不超过1%。
　　高中政治地理课本里面，橄榄型的模型结构很多时候都是最优的。
　　甚至学习了自动化控制原理之后，可乐又发现了一个有趣的案例：比例积分微分调节三兄弟。
　　比例调节性格随意，他一次性就冲到需要调节的值，后面遇到任何情况他都不闻不问，不懂得灵活变通。积分调节函数很敏感，他快速地随着环境影响频繁波动变化，导致系统心力交瘁。微分调节是位一丝不苟的老者，他慢悠悠的响应着，结果总是很精准，也能够随环境慢慢修正自己的错误，具有延时性。
　　这些基本问题总能在各个学科里找到相似的案例，所以做人和做学问一样，过满则盈。
　　可乐大一学习过程中做课堂笔记，延用高中的笔记方法，一点点抄老师课堂讲授的知识。几堂课下来，就会发现自己完全跟不上大学老师的教学进度，他们照着PPT字正腔圆的念一遍，便快速滑到下一张PPT里去了。
　　大学学习的知识量信息爆炸般，一下子就是大几百页的厚书。
　　开学的时候大家都在辅导员的吆喝下买了教材科的纸质书，当时是用拖车和麻袋抗回各自宿舍的，这是“军训”前大学生们的第一项负重训练。
　　于是乎，每天上课你能看到一群“高中生”，哦不，大学生，背着鼓鼓囊囊、沉甸甸的书包去上课，每天七点齐刷刷坐在教室里开始学习。
　　哪怕如此，“读书破万卷”仍旧困难，很多新书你来不及翻看就稀里糊涂要结课考试。
　　此时，“一盏灯一本书一支笔一个奇迹”速学模式横空出世。
　　书本里很多语言重复啰唆，需要学习者按图索骥，把脉一样理清楚课本脉络。
　　课本目录便是书籍的“骨骼”，课后习题便是重点突破的“穴位”。
　　尽管懂了这些，纸质学习的效率也有局限性。
　　为了课本携带更加轻便，IPAD无纸化学习成为大二生们成熟的标志，几乎每一个同学都抛弃了传统笔记方式，人手一个平板做笔记。
　　平板除了丰富的色彩笔触功能，还有花里胡哨的贴纸和笔记模版。
　　几百页的PPT导入笔记软件就可以轻松涂涂画画，甚至有的软件支持OCR，图文转换功能，轻松通过关键词检索定位到知识点的位置；电子书签也比传统便签更加稳定靠谱。
　　后来，第三个问题出现了。
　　PPT像是一张张独立的图片，散落的珍珠，你一次只能看一张图，很快就会忘记上一张图讲了什么。几千页的PPT怎么能够同时记忆呢？绘制思维导图呈现的知识点又太过简洁凝练，不能很好的照顾到每一个知识点细节。要是知识树太庞大累赘，也不好完整打印下来复习。
　　如何把这些珍珠串起来？且减少阅读的负担？
　　可乐困顿了很久，直到大三她偶然认识了赫赫有名的“纪苏霁”学长，顿时云销雨霁，彩彻区明，悬在她头顶的乌云彻底散开。
　　“你听说过Markdown吗？”纪学长听了她的提问，神秘一笑。
　　“嗯，做PPT的时候听说过。就是把PPT中要编写的文本按照要求的格式去列举下来，利用tab、软硬回车、空格之类的，这样后面可以统一修改文本格式。计算机可以读懂他们这些字符对应的ASCII码，来推断我想要形成的格式。计算机二级考试里也接触过。”
　　“说到这里，我不得不提一件悲伤的事情。我考了三次计算机二级都因为准备不充分没考过，但是我每次PPT部分完成的很好，都是满分。（只要你能熟练做完除了机器误判大概率是满分，考试的人查不到分数细则也能给自己估分）”
　　“作为一个计算机小白，Markdown我还是听说过的。”此刻一只计算机小白正在大佬面前瑟瑟发抖。
　　“不错嘛。其实Markdown形式的出现，就是为了让后续文本的处理更加方便，磨刀不误砍柴工嘛~我们计算机专业的同学们不仅仅是‘程序猿’，更是用计算机语言编写故事逻辑的‘作家’。为了让计算机能够读懂我们的指令，我们会规定统一的语言格式和语言习惯。R语言、C/C++语言、Java语言、Python（音译爬虫）等等，就像英语法语俄语中文等等语言一样，目的都是沟通交流，规矩不一样罢了。我们平时在写代码的过程中很注重格式的细节与正确性，只有语言写的有条理，才能让人和机器都易于读懂。”
　　“你想要和计算机交流，就要至少掌握一种他听得懂的语言。譬如你突然在课本中读到某个词语忘记他的意思，你可以让计算机通过文本检索功能去找到这个术语在文本中存在的其他位置。为了方便下一次再找到他，你可以插一个书签——‘双向链接’。”
　　“更多问题，你可以去看一下《机器学习》这本书，倘若你连机器读懂处理文字的基本逻辑搞懂了，你自己学习知识也会一清二白。”
　　“你说的关键词、零散的知识点，可以是‘词向量’；给每个词下定义的‘字典词库’，可以是语料库。结合线性代数的知识，把每个矩阵看成填字游戏的框格，在各个格子里填入你要理解的名词，“同义词”进行归纳，统计“同一个意思的语句”出现的次数，频率最高就是你要找的“公理定理”或者共识，这样就把离散的信息重新整合。这些听起来高大上，其实很容易懂，课本上专业的术语把日常生活里简单的现象包装得深奥罢了。”
　　“谢谢你学长，虽然我目前没有听太懂，可我觉得自己多开了一窍。”可乐鞠躬感谢。