思考如何学习
虽然我从小到大都一直在学习，但是对于如何学习进行认真的思考却从来没有过。
这段时间刚好看了几本关于如何学习的书籍，其中最喜欢的一本是 Scalers 写的《刻意学习》-北京联合出版社。
Scalers 是个中国人，Scalers 应该不是他的真名，我没有刻意去调查他的资料，但是从他书中的自我介绍中得知他也是个 IT 工程师，所以他的思维方式和我比较接近，他提出的学习系统的观念对于我来说比较好理解。他把学习的过程都做了量化，这样以来我们就可以对学习的效果进行度量。
首先他把学习时间长度做出了量化，他借助了数学里的“底数”和“阶”的概念，提出了“N 阶持续行动者”的概念。以 10 为底数，N 为幂，10 的 N 次方代表能够持续行动的天数。
10^1天 = 10天（一周）
10^2天 = 100天（三个月）
10^3天 = 1000天（三年）
10^4天 = 10000天（三十年）
10^5天 = 100000天（三百年）
10^6天 = 1000000天（三千年）
10^7天 = 10000000天（三万年）
……
1 阶行动者大概能连续坚持 10 天就失去动力了，这是由于他们的行动系统出了问题，Scalers 对行动系统下的定义是维持学习动力的系统。对于如何修补行动系统以后我在讨论。
2 阶行动者成功的完成了 100 天的持续学习，然后就放弃了。到达这个阶段的基本可以算是刚刚入门，如果不持续会很容易会到原来的模式。这个阶段放弃的人多数是因为学习系统出问题，学习系统解决的是如何进步的问题。
3 阶行动者是成功的完成了 1000 天的持续学习。只有达到 3 阶的人才能算是正真养成了习惯，才能产生创新。
4 阶行动者是已经坚持了 30 年，这时候应该能成为某个领域的大牛了。
5 阶 300 年已经不是一个人的问题，而是一个家族，一个企业的问题了。
6 阶 3000 年是一个文明的问题。
7 阶 30000 年是整个人类的问题。
我的体验
Scalars 提出的 N 阶概念，从时间长度上给出了一个判断处于什么学习阶段的划分方法。那么我就结合自身的实际情况来看看我的一些爱好的学习情况。
游泳
我 2015 年开始真正开始练习游泳，由于日本的健身房除了周 3 不营业以外，每天的营业时间到都晚上 12 点，所以即使我每天加班到 10 点，回到家后，还是可以去健身房游泳的。这个游泳的习惯一直坚持了一年，直到我因为要到杭州长期出差才停止。我的感觉是头几个月进步很快，特别是学会轻松游泳的感觉非常兴奋，但是后来的感觉真的难进步，于是慢慢把游泳当成了锻炼身体，而不再设定学习目标，可以说现在的游泳水平就是 2 阶水平。
吉他
我从 91 年读大学时就开始自学吉他，当时也非常着迷，虽然几乎每天都拿起来玩，但是直到大学毕业也仅仅是能弹唱而已。2015 年突然对弹吉他又重新激发起兴致，于买了一把比较好的吉他，空闲的时候就尝试给原唱歌曲伴奏，对于难度不大的歌曲，基本能很好的伴奏了，但是对于复杂的伴奏真是力不从心，明显感觉吉他基本功不扎实。吉他水平是处在 2 阶水平。
编程
我 92 年开始自学计算机编程，C/C++,Basic，MASM,FoxBase，数据结构，操作系统等，统统都学了，之所以学这么多是因为当时要参加全国计算机软件工程师考试，大学毕业时通过了初级程序员的考试，就因为这个能力，所以能应聘到某所大学担任计算机教师，96 年得到机会去四川联合大学学习了一年的研究生课程，当时学习的是所谓基于知识体系的人工智能语言Turbo Prolog，不过 Turbo Prolog 已经被淘汰了，而当年只看过一本书的神经网络，现在反倒成了人工智能的热门。2004 年到北航读研究生的学的是软件工程，主要研究的是项目管理。2006 年底，我选择到日本一家公司打工，结束了教师生涯，而开始了自己程序员的生涯。
我的工作几乎都在和写代码有关，做过的项目涉及的开发语言包括 C/CPP, C#, VBA, Java, Pytho, PHP, javascript 甚至还有 Cobol，可以说我的编程技能从时间长度划分来看已经是 3 阶水平，甚至接近 4 阶，但是为什么我未能成为大师。
为什么没成为大师？
我的三个兴趣，虽然坚持的时间不短了，但是没有一个能让我骄傲的，特别是编程能力，可以说是我用来吃饭的技能，为什么也不能让我达到登峰造极的地步呢？
学的不够快，不够好
如果不能在同样的时间内赶超其他 99%的人，无论你学多久永远都不会是 1%的大牛。要做到短时间内超过别人，除了天资以外，另外两个变量就是时间和学习技巧。
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如何保证时间优势
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养成习惯,才能节省时间
所有人在一天内拥有的时间都是 24 个小时，不同的人却能在这 24 小时里做的事情却不一样，要保证在某项学习上有时间优势，只能把其他的时间挪过来用。但回想一下，除了上班以外，其实平时很多时候都是在漫无目的地浪费时间，如何能减少浪费的时间，是保证时间优势的关键。要减少浪费的时间，只有一个办法，那就是对时间进行规划，并养成按照时间计划行动的习惯。对时间进行计划也是很耗时的事情，如果每一天都需要花大量的时间进行计划的话，是得不偿失的，况且计划经常会赶不上变化。因此，根据自己的情况，把一天内固定能用来学习的时间进行计划，并按照这个计划养成习惯。这样就不必每天花时间做计划，从而节省了时间。
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提高学习效率，不做无用功
一切行动必须有成效，成效的检验结果就是输出，哪怕就是一篇短短的心得也是输出。使用番茄时间法，开始做一件事前，先大的任务划分为 25 分钟内能完成的小任务，然后把定时器设定为 25 分钟，每个 25 分钟完成一个小任务，25 分钟内不允许做任何其他的事情，时间到后必须停止，可以去休息，喝茶，为下一个 25 分钟的子任务做准备。这样做的好处是，让自己能度量完成任务的效率，比如，我用番茄时间法来写博客的时间就发现，我竟然在 25 分钟内只写了一段文字，于是我不得不想办法提高写作的效率。也就是说番茄时间法其实提供了一个及时反馈的机制，让你有意识的去提高效率。
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学习技巧
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对技术发展预判，避免错误投入精力
打算学习一门技术之前，应该对此技术做一个预判，这项技术做未来的发展会如何，值不值得花时间去学。这一点非常重要，记得我曾经为了让显示器能更快地显示 8 位色（即 256 种颜色），而花了大量的时间去研究显示器显示的原理，并学会了用 ASM 汇编语言去操作寄存器。然而计算机硬件发展非常的快，现在的计算机已经能非常轻松地显示出 32 位色的图像，也就是说我花了这么多时间学习了一个很快被淘汰的技术，我费了九头牛的力气却只解决了现在一根毛的问题。
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如何判断这门技术未来是否有前途，不会很快被淘汰?
在计算机方面判断一门技术是否有前途，真的很不容易。我的理解是，能解决痛点的技术，而不是为了炫耀技术发展的技术，应该都是有前途的。基本上如果跟着大公司或者风投的方向走，应该不会错。
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选择立刻能产生价值的技术，也就避免学而无用的尴尬
一项新技术，学习以后能立即产生价值，比如马上能解决眼前的问题或者能提高 50%以上性能就值得去学。为什么是 50%以上呢？因为如果一门新技术，如果没有能优化 50%以上的性能，意味着它不具备领导潮流的能力，也就很有可能被淘汰掉。
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以结果为导向来学习，避免过度学习
学习那些能应用到实际的项目中的技术的那一部分，而不是全部都学习，避免过度学习。以我的经验来看，每一种技术都会不断的进化升级，如果是优秀的技术，会吸引更多的人去开发和研究他，所以技术的进化会越来越快，你永远都无法学完所有的内容。只学习需要的部分，对其他部分适当的取舍，也是节约时间的一种办法。
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开始阶段，首先是模仿（学习时间长度为 100 天，即达到 2 阶位标准）
- 挑选优秀的项目模仿，如果可能的话，加入这些项目 从 0 开始的学习，最快的方法就是模仿。先挑选一个感兴趣的优秀项目（在 GITHUB 是能获得比较高的星就是好项目）。
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如何开始学？ 写代码和写文章我觉得是一样的，尝试按照参考代码的思路重写。比如掏空法：把函数内部所有内容全部删除，然后把自己实现所有的函数体的内容，最后和源代码比较。 要点就是自己把全部代码敲进去，而不是拷贝。
- 检验学习结果的方法就是输出产品
- 选择一个类似的项目开始作为作业，用来检验学习结果
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3 阶阶段（3 年），保证输出数量
- 这个阶段要有足够的输出数量
- 随时注意吸取其他人的先进的技术
- 保证阅读量，每天最少一篇技术文章，必须要写心得。
- 如果发现别人的技术已经超过自己，必须想办法引入自己的项目中。
- 招募其他有兴趣的人加入项目
- 扩大项目的影响力
- 完善项目文档
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