#学习误区

avatar
sitin
3天前
最近发现，很多人其实都陷入了一个学习误区： 每天忙着看课、读书、刷资料，看似特别充实，但问题在于——学完就放下了，没有任何实际产出。 这种所谓的学习，其实和“看剧”没什么本质区别，都只是信息的被动接收。 在我看来，真正有价值的学习，一定要和输出、赚钱、或者副业实战深度绑定。 只有输出，才能倒逼输入的质量；只有实战，才能把知识转化为收入。 比如，你可以通过输出来搭建内容素材 → 吸引流量 → 促成成交 → 形成现金流。 而一旦有了现金流，你就能够投资更高价值的学习资源 → 做出更优质的内容 → 进入一个正向循环。 相反，如果只是漫无目的地学，却没有输出： 学习效果差 → 变现困难 → 花钱买课却无回报 → 缺乏反馈 → 越来越没动力…… 这就成了一个难以打破的负向循环。 我认为，学习的终极意义在于创造价值——哪怕只是赚到第一块钱，也是一种实实在在的鼓励。 尤其在做海外副业这件事上： 光学不做 = 永远纸上谈兵。 真正的门槛，在于“持续上产品”、在于“反复刻意练习”。 你得不断尝试、上架、迭代，才能慢慢摸出适合自己的产品和打法。 所以不妨每天问问自己： 1.今天我做出了什么具体的东西？ 2，我离“赚到钱”更近了一步吗？ 3.发了几条朋友圈？ 4.更新公众号了吗？ 5.Twitter、小红书、视频号……有没有持续输出？ 不要只学不做，要让学习落地，让成长看得见。
#学习误区 #知识变现 #输出倒逼输入 #海外副业 #实战练习
avatar
我就好奇了，到底是谁抱着学好C++啥语言都能轻松的心态去推荐初学者学习的？我怎么就没有感受到有多么可迁移？😅 核心无非是两个：编程范式和生态。 那显然不是所有人一上来做模板就是 policy-driven 的，必然有一个腌入味的过程。那问题是入味了以后如果遇到其他语言，要怎么设计组件？那显然整个设计思路是不太一样的。 还有比如每个语言的内存模型、对象模型、并发模型，以及运行时环境都各有千秋，线程、协程、异步化每家的支持都不一样，同步原语也有很多细微的差别，是直接跑在物理机上还是虚拟机或者解释器上都非常讲究。 更进一步的还有性能观，大家优化目标和技巧基本上像在平行世界一样，底层硬件到高层架构关注点都截然不同，而且又根植在语言的哲学和特性上，很头疼。 关键的问题还有生态，趁手的调试工具和构建体系，以及编译器、库的不同实现，加上那些社区、商业公司驱动的千奇百怪的环境，面对新语言建立不起那种整体图景就非常卡手。 所以那有人宣扬C++学好了啥都不怕甚至捧上鄙视链神坛的，是伪科学；我曾听闻有人向本科生推荐：精通一门语言，最好是C++。精通C++，这个话起码我是从来不敢说的；当然，也有可能是我水平有限，没办法一人击穿整个计算机的体系结构。 总的来说，还是“没有银弹”的思想：种瓜得瓜、种豆得豆，没有什么足以称得王道的路径，只是有些战术层面上的方法比其他方法更高效。 前辈们还是不要祸害新手啦！
#AI编程：自学or科班？新旧码农之争· 84 条信息
#C++ #编程学习 #语言生态 #学习误区 #经验分享