我必须做点什么

在学完islp的理论部分（除了lab和练习的实践）之后，闲散（没有计划如何休息、休息到何时为止）地休息了几天，昨天看了看csgo与dota的比赛，看的时候还行吧，是开心的，但是看完之后又觉得无聊、觉得荒废了时间，很有罪恶感，于是今天打算重新开始学习。

学islp时，让我很困惑的一个点是，它在前言中写了，本书需要的数学知识很少，适合非数学系的人来学，但就我自己的体验来看，数学公式直接就提出来了，没有intuition或者reason。我又思考了下，也许这就是所有工科的问题吧，不强调原因，更强调应用。如果从这个角度来看，islp的数学部分倒是还算合理。而且，书里对一些技术名称的来源还是基本都解释了的，比如random forests哪里random，support vector machines的support是什么意思。

不过理论部分还是让我学得很累，不是那种学完很爽的累，是一种囫囵吞枣，一直靠着意志力在学，最后不知道学了什么的累。正好可以再学下lab，顺便重新复习下理论知识。至于PML，随便翻了几页，满眼都是公式，学起来1是会很累，2是不知道对工作有多大帮助。近几个月应该都是当作工具书来翻阅，主要精力放在编程实践上。

今天无意间刷到hk的一个帖子，主题是在一个没有高级工程师的公司如何学习，最高赞答案写得特别好，他提到的2点，1是在今天技术的发展如此迅速的时代，应当学会如何持续地学习。2是磨练自己的软实力，包括自律、独立思考、身体健康、心理健康、乐观、韧性、与他人沟通及合作等。对不同的人来说，这2个part的重要性占比都不同，甚至对于一个人的不同阶段、不同时期，占比也是不同的。比如对于当下的我，第二part更为重要。举个也许不那么恰当的例子吧，2part像是一个汽车的轮胎，而1part像是一个汽车的汽油，有2没有1，汽车可以跑，但是很慢，有1没有2，汽车连动都无法动起来。

我最近有很多问题，我不能很好的tradeoff，举几个例子：

我应该先学machine learning的理论，还是先实践？
我应该先学好英语的听力，还是像尚雯婕的建议（不知道怎么复制小红书的链接，感兴趣的可以去小红书尚雯婕主页看）那样背诵？还是先以看懂文章为主？
我应不应该设置我的游戏声音/界面为英文？

我想，这种很细化的决策，需要每个人自己来做，依靠着自己的经历、经验和当前的判断力。于当下的我而言，最重要的不是怎么做，而是做起来。先做起来，然后在过程中不断反思、改进。在整个过程中最重要的是要有旺盛的生命力、很强的好奇心、想到就做的行动力。