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前些日子我旁听了一次网上的公开课，内容大约是关于深度学习的一些极其粗浅的梗概，毕竟时间有限，在那么短的时间里让你真的搞懂深度学习显然是不可能的。尽管报名参加的人越三百有余，足见小伙伴之热情高涨。然而，我想更多人仅仅是感兴趣而已，未必有什么可以称道的认知。于是在前四十分钟的授课里，很多人在留言区抱怨不知所云，根本听不懂。而在后面二十分钟的发问时间里，居然有人问：“研究‘神经网络’，是不是要先有生物学基础。我不是生物学专业的人，能学深度学习吗？” 由此可见，大家所谓的“感兴趣”，也仅仅只是“感兴趣”。这种感兴趣就好比一个门外汉望着院子里面一群人热热闹闹在高谈阔论些什么，但只能听到切切嘈嘈的声响，却分辨不清人家到底在讲什么。尽管他挺想凑近一探究竟，无奈转到了好几圈就是找不到门路。就好比去霍格沃茨魔法学校，必须要从9又1/2站台进站上车，但麻瓜就是在伦敦火车站转悠半天也无法找到那个神秘的站台一样。那我们到底该如何从感兴趣，过渡到对某一领域形成自己的一定积累、一定认知呢？或者，从门外汉转变为圈子中人呢？答案就是：临渊慕鱼，不如退而结网！
我经常被问到的一些问题是类似：怎样才能学好编程（Python，Java，C++... ...）？学习数据挖掘应该读写什么书？应该如何学习数字图像处理呢？于是我就在我的博客上把我惯常回答这些问题的话语整理成一篇篇的经验分享。其实网上这种东西特别多，这类问题也是知乎上很流行的一类问题。但这类问题的答案并等同于鸡汤软文。空喊口号，什么“只要功夫深，铁杵磨成针”这是不行的。至少有干货的文章会告诉你，需要哪些预备知识，可以看些什么书，去哪里找一些适合的教程等等，这些都是非常实用的指南。我的各种资源帖也非常受欢迎，点阅量一直居高。然而，就像喊口号不代表你已经做了，你知道该读哪些书也不代表你已经读了。千里之外，始于足下。正所谓“饭要一口一口的吃，路要一步一步的走”。有一些路必须要走，而且根本没有捷径可寻。不幸的是，很多人就是这种“瞎积极”，整天研究什么所谓的学习方法，但从不学习；经常问专家该看什么书，但一本书也没从头到尾读过。老让别人分享学习经验心得，但从来没有毅力去实际践行一下。或者，这也就是那些空有兴趣的门外汉，始终只能停留在感兴趣的层面，始终只能止步于门外的原因吧。
无冥冥之志者，无昭昭之明；无惛惛之事者，无赫赫之功。这句话要是再说的通俗点，我觉得就是，想事，做事和成事。有志向的人首先就是敢想，但仅仅只是仰望星空是不行的，还得脚踏实地的做事。而且，也不要太过于迷信传说中的天道酬勤，你做的事有时可能单纯因为运气的因素而无法成功。但是如果我们能想个十件事，选择其中比较靠谱的五六件去踏踏实实的做一下，总能成功个一两件吧？怕就怕是那种“口号英雄”。对各种免费的讲座热衷，却不想又半点坚持，热衷收集各种的免费的PDF书籍，却一本也没看过。
现在很多学科前后联系紧密，又已经形成了较为完整的体系。作为一个圈子里的人，你不能设想只做流水线上的一颗螺丝钉。虽然说一个裁缝并不需要知道棉花该怎么种，但是只会裁剪而不会缝纫的人显然也不能称为一个合格的裁缝，或者连裁缝都不算，顶多是个学徒。所以如果你只会Logistic回归，而不懂SVM或其他机器学习算法，也不能说你就对机器学习有多么可以圈点的认识。我常常说的一句话是：“如果你连函数求导都不会，那么就算傅里叶亲自来给你讲傅里叶变换你也听不懂。” 所以还是那句话，有些地方你无法绕过去，有些路你必须要一步一步脚踏实地的走完。别人给你推荐一本书连万里长征的第一步都不能算。你真正开始读了，才算是长征的发端。而且行百里者半九十，如果你背单词总是只能背到ABC开头的词汇，即使你买再多本词汇书，你的英语单词量也不能得到提升。
要想翻过一座墙，有时候最好的办法其实就是先丢一只鞋过去。所以越是那种免费PDF的热衷收集者可能真正完整读过的书越少。当很多人还在犹豫这本书可能比另外一本书贵三块钱的时候，其中必然有一少部分，先下手开始丢鞋过墙了。然后这部分中又有一部分啃完了书，翻过了墙，还找回了比鞋子更多的东西。另外一部分丢鞋子的人也许没翻过去，但至少也骑在墙头上了，至少也能把墙里面的人在谈论写什么听清听懂个二三。态度决定命运，而且最开始决策上的很小差别已经注定结果的大相径庭。所以当你发现有人比你工资多个零的时候，也应该回想一下，你是不是属于那种空有想法而从不践行之人。彼时也不要再抱怨当初自己为啥没勇气迈出第一步，因为成功永远始于现在就迈出第一步。
不能再写更多了，不然我这篇文章也要变成百无一用的鸡汤文了。但如果你是那种对某些领域很感兴趣，但却不愿意付诸行动的人，空空收集了一堆免费的PDF，却一本书也没完整看过的人，无论给你看鸡汤文，还是什么干货文，其实都白搭。
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