Check Point – 2020-06-27

转眼就在家办公100天了, 从一开始的兴奋, 到觉得机会难得, 一定要趁这段时间充实自己, 到现在觉得有点厌烦. 是的, 这段时间天天在家里办公, 确实有了很多属于自己的时间, 但自己也不确定自学的东西是不是真的对自己有帮助.

最近觉得可能还是去公司上班的收获比现在更大, 毕竟一个人的成长, 虽然很多时候都是靠自己, 但更多时候是建立在团队上的.

这段时间, 甚是想念以前和人争论的时候, 常常觉得自己这种不服输的性格, 在和别人争论的时候, 往往能激发出非常难得的idea, 也正是这样的idea, 在这些年来不断推动自己, 不断纠偏. 一个人在家办公的时候, 难免就会瞎想, 瞎想就难免会让自己陷入死胡同, 很多时候觉得自己在钻牛角尖, 但也没办法拜托, 因为隔天的生活环境还是一样的, 虽然平时每天上下班的路上也没有什么特别的地方, 但至少, 眼睛不是盯着一个地方, 所以, 大脑也会被无数次激活…

我觉得还是要多出去走走, 即便也就是家门口, 或者就在White Plains, 这样也至少比老是闷在一个地方强.

这个阶段, 把Apache的视频看完了, 也接触了新的数据存储方式, 比如ClickHouse的列存储, 和MySQL的内存数据表, 速度确实比传统的行存储快很多.

这个阶段, 有一个多星期, 都在自己编译Apache Superset和 ClickHouse, 虽然编译出来的东西, 自己可能并不会常用, 但编译的过程中其实还是学到了很多东西, 比如, 第一次用make && make install编译安装了GCC, 也这么些年来, 第一次知道了编译一个大型软件, 其实这么费功夫. 看上去编译的是一个很小的组件, 其实需要把底层的所有代码全部都link起来, 然后编译成适合当前平台的可执行文件.

其实还是很享受这个过程, 以至于自己又要”误入歧途”, 准备把学习过的软件都自己编译一下. 只是后来看了WWDC 2020, 苹果官方宣布将开发平台和所有的软件都逐渐迁移到ARM平台, 我的这个愚蠢的念头才打住, 毕竟自己要学的是使用软件, 而不是编译本身.

还是把以前的一些弄不清楚的命令弄懂了一些, 在Linux上找文件, 开始使用find 命令了, 也弄懂了tee到底是干啥的, 除了自己还没有想好那些树莓派到底能用来干啥, 嗯, 树莓派4 买来一年多了, 还是不知道该怎么安排…

有的时候觉得自己脑子还是有点乱, 想做的事情有点多, 要是掐表算的话, 每天花在Leetcode上的时间, 估计和认真上班的时间差不多, 尤其是周末, 每天基本上要花4个小时刷题, 稍微算一下效率, 其实非常得不偿失, 那些会做的题目一下子就做出来了, 那些自己以前胆怯的题目, 现在依旧无从下手, 战战兢兢开始写代码, 到最后还是很多Wrong Answer. 今天在想一个问题, 其实不是自己不够努力, 也不是自己没有总结, 而是自己不会总结.

很多时候, 自己总结总结着, 脑子就乱了. 自己学习么? 时间浪费了么? 不是在学习, 时间就被利用起来了. 也不是自己逼着自己努力, 时间就可以变得有效率的.

现在的To-do list往往已经变成了交待任务, 其实自己也不知道这个任务是交待给谁看的, 观众只有我自己, 戏都演给自己看了.

很多时候, 自己知道问题在哪, 就是不想去解决, 只是一味的拖延 – 嗯, 这个阶段开始, 有问题就罗列下来, 一定要记下来, 否则问题太多, 脑子就更乱.

问题记下来后, 要逐个击破, 不一定要全部都解决, 开始解决总比完全不解决好.

网上的教程确实有很多, 觉得接地气的却还是国内的那些, 能够深入浅出, 学得到学不到知识还是其次的, 最重要的是发现自己其实离国内一线大厂的实力越差越远.

很多时候感觉有点力不从心, 但我其实还是有信心能学会, 能赶上的, 就是要不断的逼着自己, 哪怕真的是很累, 哪怕内心的小人跟我说”学了也没用”, 能学点是一点.

这个阶段的任务 –

  • Redis database
  • Finish Apache tutorial
  • Python Regular Expression
  • Pandas and NumPy fundamentals
  • Kaggle Competition * 3
  • N-Queen problems
  • Breadth-First Search / Dijkstra’s Algorithm
  • SQL Server / MySQL Windows Functions

 

下个阶段的任务 –

  • ClickHouse database
  • ELK stack
  • Python Regular Expression
  • Pandas and NumPy fundamentals
  • Kaggle Competition * 3
  • N-Queen problems
  • Breadth-First Search / Dijkstra’s Algorithm
  • SQL Server / MySQL Windows Functions

 

 

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