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| 제1장 | 제2장 | 제3장 | 제4장 | 제5장 | 제6장 | 제7장 |
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| 잘못된 질문 + 실제 질문에 대한 정확한 답변 | 프로그래밍 언어 | 데이터 구조 및 알고리즘 | 컴퓨터 네트워크 | 운영 체제 | 데이터 베이스 | 리눅스 네트워크 프로그래밍 |
최근 저는 다음과 같은 질문에 대해 생각하게 되었습니다. 방대한 정보의 바다와 다양하고 고르지 못한 자료에 직면한 인터넷 시대에 우리에게 가장 유용하고 세련된 지식을 어떻게 효과적으로 선별하고 식별할 수 있을까?
많은 지식을 배웠지만 늘 빨리 잊어버리곤 합니다. 지식의 폭이 넓을수록 새로운 것을 받아들이기는 쉽지만, 탐구의 관점에서는 당연히 어떤 측면에 대한 이해가 깊어질수록 좋습니다. . 그 거대하고 종합적인 고전은 각각 고전 중의 고전이지만 대부분의 실제 작품에서는 그 중 극히 일부만이 사용될 수 있다.
쥐 삼촌(Zhihu ID: Chen Hao)이 한 말이 생각납니다. 지식 분야에도 계급이 있다는 것을 발견한 적이 있습니까? 오랫동안 지식인 계급의 최하위에 있었던 사람들은 사람을 기다려야 합니다. 그들은 소문과 부정확한 정보의 환경에 갇혀 있었습니다. , 그리하여 잘못된 또는 순진한 인식으로 이어지고, 이러한 힘들이지 않는 가벼운 학습 방법에 익숙해짐에 따라 점차 딥 러닝의 독립적인 사고 능력을 상실하고, 따라서 더 이상 지식인 계층의 제한을 깨고 갇힐 수 있는 능력을 갖지 못하게 될 수 있습니다. 인식의 밑바닥에 서지 마세요.
위의 단락이 당신에게 영감을 주었는지는 모르겠습니다. 개인적으로 마우스 삼촌은 실제로 일종의 "정보 활용 능력" 문제에 대해 이야기하고 있습니다. 정보가 입력되면 정보의 출처를 찾으시겠습니까? 예를 들어 제목에 유명한 인용문이 보이면 그 사람이 비슷한 말을 했는지 확인해 보셨나요? 동일한 보도자료를 볼 때, 정보의 진위 여부를 확인하기 위해 잠시 시간을 내어 다른 매체의 뉴스를 읽어보시나요? 매일 너무 많은 지식에 직면하면서 우리는 귀중한 지식을 걸러내는 방법을 배워야 하며 일종의 비판적 사고, 의심의 정신, 일종의 호기심을 키우는 방법을 배워야 합니다. 지식 자체를 개선하는 데 시간과 집중을 투자하는 방법을 배우십시오.
봄 채용/가을 채용이 곧 다가옵니다. 여기서는 백엔드 개발의 핵심 내용을 최대한 짧은 길이와 가장 명확한 계층 구조로 요약하겠습니다.
요즘에는 아무리 많은 내용을 철저한 이해 없이 읽어도 가장 흔히 사용되는 내용을 매일 읽는 것이 가장 효과적이라는 것을 점점 더 느끼고 있습니다.
마지막으로, 봄/가을 채용 기간 동안 모두들 만족스러운 일자리를 찾을 수 있기를 바랍니다.
인간의 인지에 적합한 더 좋은 방법은 인덱스 + 트리 구조를 이용하는 것입니다. 이 노트를 구성할 때 여러 단계의 인덱스를 나누어 지식 포인트의 각 부분을 해당 모듈로 나누고 해당 깊이에 해당하는 포인트를 검색합니다. 검색 속도를 높일 뿐 아니라 전체 지식 시스템에 대한 거시적 이해도 제공합니다.
우리는 매일 수많은 복잡한 지식에 직면해야 하며 결국 사람의 시간과 에너지는 제한되어 있습니다. 일종의 지식 포인트에 직면하고 효과적인 방법을 사용하지 않으면 지식 포인트가 너무 많다고 느낄 때가 많습니다. 이 부분을 잊어버리고 저 부분도 잊어버리면 다양한 지식 포인트 사이의 연관성과 차이점을 명확히 하기가 어려울 것입니다.
효과적인 지식 요약 방법은 학습 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
시스템: 다양한 지식 포인트 간의 연결과 차이점을 명확히 합니다.
중요도 수준을 표시할 수 있습니다. 중요한 지식 항목은 반복적으로 검토해야 하고, 중요하지 않은 지식 항목은 이해하기만 하면 됩니다.
매번 자료를 다시 읽을 필요 없이 메모만 할 수 있도록 메모를 작성할 수 있습니다.
편리한 정보 정리: 학습 과정에서 많은 정보를 수집하는 것은 불가피합니다. 이러한 정보를 해당 지식 포인트에 기록하는 것이 가장 좋습니다.
나중에 검토하는 데 도움이 됩니다.
직위: 사회 채용-Sogou 검색 APP-백엔드 개발 엔지니어-검색 부문-정규
위치: 베이징
직업 설명
직무 책임:
1. 소설 및 애플리케이션에 대한 크롤링 및 분석을 담당합니다.
2. 기존 데이터 프로세스의 유지 및 최적화를 담당합니다.
3. 기존 크롤링 및 구문 분석 아키텍처 최적화를 담당합니다.
직업 요구사항:
1. 견고한 데이터 구조와 알고리즘 기술을 보유하고 있습니다.
2. 성실하고 세심하게 일하며 학습 능력이 뛰어납니다.
3. Linux 개발 환경에 익숙하고 Python, C++ 또는 Java 언어에 익숙합니다.
4. http를 이해하고 html, DOM, xpath에 익숙하며 scrapy가 선호됩니다.
5. 크롤링, 정보추출 등 관련 경험이 있는 지원자를 우선 선발합니다.
관심이 있으시면 이력서를 [email protected]으로 보내주세요.
안녕하세요 여러분, 저는 베이징 교통대학교의 선임 연구원인 Xiaohe입니다. 저는 알고리즘과 프로그래밍, 생활을 좋아하며 현재 Wudaokou Sogou에서 일하고 있습니다.
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