关于学习目的以及方法的想法

最近一直很奇怪，想学习却又总被吓退，除了学校的作业和课程之外几乎没有学任何其他知识。我认为这是我对于大学学习的目的不够明确。

我所学习的是计算机科学，但是在我之前chatgpt的计划中我却要求它给我物理学习要求。其实我根本不想学习物理，只是认为物理能够旁敲侧击地帮我理解数学，数学能够帮助我理解CS。现在回想这个绕了太远地路了，学习物理是毫无意义的，计算机与物理几乎没有任何相关，我也没有学习物理的动力，而说服并逼迫自己学习是不可持续的。我的兴趣从来不在物理，这就像打算先选数学再转计算机一样，两个是不同的专业，为什么会想在另一个领域花的时间会比在这个领域花的时间更能提高这个领域？甚至有人说对于CS专业数学是完全不重要的，但是我并不这么认为。不重要的是写前端后端的，但是如今这个领域即将被AI完全替代，那么在未来的CS职业中数学是非常关键的。事实上所有的学科都需要数学的加持，只是有人学的好，有人学不好就给自己的学科找借口不学了，这种人终究没法成为顶尖。

然而数学是必定重要的，所有计算机理论的东西如果没有数学功底的加持是根本看不懂的。以我的智商而言，是很难自己推导证明出某个定理的正确性的，所以读懂数学的能力远重要于数学证明的能力。换句话说，非必要不需要学习分析学，我学习数学，只需要学习和CS最为相近的领域即可。数学包含世界万千领域，作为CS专业，为什么要抓住偏物理，偏化学的不放呢？

最近我在找概率论的资料，想要自学概率，因为暑假我会做一段机器学习的科研，但是总是被书中的各种公式和目录吓退。这种心态是完全不可取的，我认为破局之法就是立刻开始学习，只要开始学了，幻想中的困难就会立刻消失，拨开云雾后也许会发现这根本没什么困难的。我之前有说过找资料是非常重要的，优秀的资源会让学习事半功倍，但我们也不能以找资料为借口一而再再而三地推迟学习。一般而言，我认为一本主修资料，一本参考资料，加上chatgpt已经能够应付大多数的内容了。

练习也是很值得深究的一环。我认为应该在学习中穿插少量练习。首先，我不是数学系的学生，纸笔推算的唯一目的是让我真正理解某个板块的思想流程，因此一个板块四五题已经足够了。其次，如果在学习完全结束后再进行练习一方面不能达到一个板块一个板块按部就班，还容易产生懈怠心理，例如我的多元微积分，总是找不到时间和理由来做题，因为我认为我已经完全学会了。

基于以上想法，我认为之后的课外学习应该遵从以下原则：

1. 项目化学习：每一个阶段的学习后必须得写出一个项目。
2. 递归性学习：对于一个阶段的学习，找到其dependencies。如果是数学前置，应该和CS一起学习。
3. CS oriented：数学课应该优先选择”for CS“标题的。
4. 如果是数理学科穿插少量练习。

那么如果当前学习和未来学习重复了该怎么办？我认为完全不需要担心，就像ST1131和ST2334一样，如果一门课的内容包含于另一门课，我是能够根据lecture note判断的。最多在期中期末的时候突击一下，成绩不会有太大的问题。