青年大学习第九季第四期答案,西游记里有哪些冷知识?
青年大学习第九季第四期答案，西游记里有哪些冷知识？
我是萨沙，我来回答。
萨沙第8802条回答。
冷知识真的很多。
第一，孙悟空的出身存疑。
西游记说，只要有九窍的动植物，都可以成精。
连白骨夫人本来只是一堆白骨，因为有九窍也是成了精。
但是，孙悟空只有一块石头，为什么会成精就没有道理。
自盘古开天辟地以来，没听说过石头成精的。
而且，孙悟空一出生，就立即引起天庭的关注。
照常理来说，下届每年出生的妖精数不胜数，有什么稀奇。
为什么一个石猴却能引起玉皇大帝亲自的关注？
说来说去，孙悟空的出身不简单。
第二，孙悟空的师傅菩提老祖究竟是什么人？
菩提祖师随便教了一个徒弟孙悟空，就大闹了天空，吓得玉皇大帝钻了桌子。
而我们看看菩提祖师教育孙悟空的场面来看，他应该比孙猴子强了百倍也不止。
可以说，他随便提点了孙悟空几下，主要就是传授了“长生不老”“七十二变”“跟头云”三种绝技而已，猴子就这么了得。
而菩提老祖没有交给孙悟空的，应该还非常的多。
试问，孙悟空已经如此了得，菩提祖师应该是不亚于道教三清祖师、佛教众多菩萨在内的超级人物。
然而，在三界之中，菩提老祖竟然平平无奇，毫无名气，甚至从此不见踪影。
这太奇怪了？
除非菩提老祖是什么高人假扮的。
第三，孙猴子出生于什么时代？
孙猴子在王莽篡汉的时候，被压到五行山下，当时是公元6年。
而孙悟空当时的年龄已经很大，是500多岁。
他在342岁时曾经因寿终被黑白无常拖入阎罗殿，后来几次上天庭，时间都不唱，大概花费了200多年。
因此，孙悟空应该是公元前500多年诞生的，也就是春秋战国时期，孔子、老子出现的时代。
看看，孙猴子也是个出土文物呢！
第四，唐僧母亲是自愿和强盗过日子？
唐僧父亲陈光蕊被强盗刘洪杀死，母亲殷温娇被强盗强抢为妻，强盗自己伪装成唐僧老爸做官多年。
母亲殷温娇因为怀孕没有自杀，后来生下唐僧装入盆内丢入水中，被金山寺老张收养为僧。
18年后，唐僧知道自己身世，去找到母亲，随后找到外公也就是当朝宰相殷开山，派兵剿灭了刘洪。
那么问题来了，似乎剿灭刘洪只要同殷开山说一句，唐僧母亲为什么要等到18年后让儿子去说呢？
趁着刘洪不在家，唐僧母亲随便派一个什么人去送信，不就搞定了吗？
恐怕是唐僧母亲毕竟是改嫁强盗刘洪为妻，在当年的伦理观念中这是不能接受的。
一旦事情穿帮，刘洪自然死无葬身之地，而唐僧母亲在社会舆论攻击下，也难以活命。
想到了《让子弹飞》里面，县长夫人刘嘉玲的台词：反正我只是想做县长夫人，至于谁做县长，我才不关心呢！
第五，玉皇大帝是白痴？
玉皇大帝让孙猴子去管蟠桃园！
西游记有个有趣的设定，就是即便妖怪修炼成精，已经脱离本体，但仍然保留一些之前的特点。
其实不要说妖精，即便神仙被贬值投了胎是动物，也会如此。
比如猪八戒投了个猪胎，就有了猪贪吃贪睡的特点。
再比如，蝎子精什么都不怕，曾经打败了孙悟空，甚至蜇伤如来佛。
然而，昴日星官现身变成大公鸡，对着蝎子精两声啼鸣，蝎子精即刻就现出原形，吓死在坡前。为啥？蝎子最怕大公鸡了。
那么，孙猴子不管怎么修炼，他也是猴子。
而猴子喜欢吃桃子，这是傻蛋都知道的。玉皇大帝却派一个猴子去管蟠桃园，这不等于去让大灰狼管小白兔吗？
傻到家了！
第六，孙悟空没事就去报警？
根据调查统计，西天取经开始，孙悟空是很敬业的，动不动就自己搞定，上去就打。
中后期，孙悟空只要遇到困难，第一个想到的就是报警：他向天庭求助12次，天庭主动帮忙1次；向观音菩萨求助7次，菩萨主动帮忙1次；向如来佛祖求助3次，佛祖主动帮忙1次。
看看，前后救助和得到帮助高达25次。
这是孙猴子取经，还是观音菩萨或者玉皇大帝取经？
有这么做事的吗？
一说其实孙悟空不是不愿意做事，而是搞不清这些妖怪的背景，怕又是什么高层的家仆或者宠物，一棍子打死了会得罪人。
猴子也学精了。
第七，黄眉怪偷了不该偷的东西？
黄眉怪偷了弥勒佛的宝物，名字很怪，叫做人种袋。
而黄眉怪的武器，是“软短狼牙棒”。
什么叫做人种？
唐僧师徒过女儿国时，街上妇女围着他们鼓掌呵呵，人种来了，人种来了。
这里的人种，恐怕就是可以配种的男人。
那么，人种袋又是什么意思？还有这个软短狼牙棒，狼牙棒就狼牙棒了，怎么还是软短。
无限猥琐的想一会，随后萨沙一记耳光打过去。
其实人种袋不是什么猥琐的东西。
弥勒佛是未来佛，曾经一些他认为优秀的人藏在这个袋子里，准备未来重造世界时候使用。
所以，弥勒佛的袋子确实是宝贝，而且还是开天辟地的宝贝。
第八，唐僧可不是小伙子。
很多人认为，唐僧是20多岁小伙子，相当英俊。
其实，唐僧并不年轻了。
九三回，到了天竺国的时候，唐僧自己说：“虚度四十五年矣。…贞观十三年，今已历过十四载，苦经了些万水千山，方到此处。”
也就就是说，唐僧李艾大唐时已经31岁，到了天竺已经45岁。
我说，一个老男人，怎么这么多女人去抢啊？
第九，孙猴子被人非礼过多次。
孙猴子一辈子不近女色，竟然也被非礼过。
第一次是孙猴子变作牛魔王，试图从铁扇公主那里骗取芭蕉扇。
结果铁扇公主以为就是他老公，搂搂抱抱，亲亲我我，吓得孙悟空坐卧不宁，骗到芭蕉扇以后立即跑路。
这还不算。
遇到老鼠精的时候，孙猴子差点就被老鼠精那个了。
书中写：女子搂住，与他亲个嘴道：“我与你到后面耍耍去。”
看看，被强吻了，还有更夸张的呢！
女子道：“趁如今星光月皎，也是有缘千里来相会，我和你到后园中交欢配鸾俦去也。”行者随口答应道：“娘子，我出家人年纪尚幼，却不知甚么交欢之事。”女子道：“你跟我去，我教你。”他两个搂着肩，携着手，出了佛殿，径至后边园里。那怪把行者使个绊子腿，跌倒在地。口里“心肝哥哥”的乱叫，将手就去掐他的臊根。行者道：“我的儿，真个要吃老孙哩！”却被行者接住他手，使个小坐跌法，把那怪一辘轳揪翻在地上。
看看，好危险。。
第十，乌巢禅师是个大剧透，该扁。
剧透是最可恨的人了。
萨沙记得有一次去看一个悬疑片，看的紧张刺激的时候，突然前排一个男孩对女友说：这个我前几天看过了，真凶就是***！
当时萨沙恨不得一脚将他踢死，顿时对电影毫无兴趣了。
乌巢禅师就是个剧透，取经刚开始就把后面剧情都说了。
后来可能也知道自己做的太过分了，乌巢禅师直接开溜跑了。
第十一，红孩儿年龄并不小。
孙猴子和牛魔王在500年前结拜，当时并没有提到过红孩儿，孙悟空也没见过他，应该是还没生下来。
但红孩儿的岁数并不小。
书中写，红孩儿已经在火焰山修行了三百年，炼成‘三昧真火’，后来又自己去火云洞居住。
也就是说，红孩儿最少也有300多岁，并不是个光屁股小孩子。
第十二，妖怪们吃唐僧的方式很复杂，吃猪八戒却很简单。
妖怪们吃唐僧，方式相当复杂。
最初寅将军一伙妖怪，就是生吃，直接将人砍碎了狼吞虎咽吃生肉。
这种类似于吃生鱼片，档次不高，是低级妖怪的吃法。
随后金角大王一伙就不同了，要求将唐僧蒸着吃。当时蒸肉是颇有档次的吃饭，但前提是有这么大的蒸笼。
可见，金角大王他们对于食物烹饪要求很高。
鼍龙就更讲究了，还去请客一起来吃唐僧。而且这还不是 单纯的吃：自家关了门，教小的们唱唱舞舞，我坐在上面，自自在在，吃他娘。
看看，吃唐僧的时候，还要歌舞助兴，真会吃。
到了犀牛精一伙就更厉害了，要把唐僧的肉一块块割下来，配合香油来烧烤，一片片的吃。
这种吃法太牛了，说不定还是野外烧烤呢，还要找个好天气。
唐僧吃法如此之多，猪八戒吃法就很普通了，也就随便吃吃。
因为猪八戒皮糙肉厚，其实妖怪们都不爱吃，甚至有妖怪要将猪八戒浸退了毛，破了肚，用盐腌了晒干，天阴下酒。
这不就是猪肉脯吗？
其实还有无数，萨沙就说这么多吧。
作为新青年怎样践行强国有我？
1.中国青年必须以史为鉴，不断提升“我”的觉悟。要深“学”，深入学习领会 新时代中国特色社会主义思想，用心掌握贯彻其中的马克思主义立场观点方法，真正做到虔诚而执着、至信而深厚。要深“思”，不停留于理论知识表面，注重学习成果转化，在真懂真学真用中不断提升党性修养、思想境界。要深“悟”，从历史脉络中感悟“历史的选择、人民的选择”，从现实逻辑中感悟发展进程的大势所趋，从美好生活中感悟风雨与共、复兴图强的力量。
2.只有每一个小我，都心中有大我，胸怀天下、一心为民，才能在本职岗位上为民办事解忧，才能用辛苦指数换取幸福指数。要时刻站稳群众立场，深刻认识权力来自于人民，弄清楚“我是谁”“为了谁”“依靠谁”的问题，找准前进方向，走好为民服务之路。经常深入村屯、深入群众，放下身段、不摆架子，把群众当朋友、当家人、当老师，善于汲取群众智慧，善于凝聚群众力量，从思想深处多向群众学一点、多帮群众想一点、多为群众做一点。
3.用积极作为、实干担当书写青春华章。保持甩开膀子的干劲。坚持抓铁有痕、踏石留印，稳扎稳打、脚踏实地，抓紧每一天，干好每件事，争取“说了就算、定了就干、干了就成”。保持逢山开路的闯劲。坚持问题导向，带着问题寻方法、找答案，敏锐迅速地发现问题、头脑清醒地正视问题、实事求是地对待问题、较真碰硬地解决问题，在问题中发现机遇、在困境中寻找出路，充分展现新担当新作为。保持坚毅笃行的拼劲。任何时候任务情况下，都要勇担善为。不因事小而不为，实打实地干好职责范围内的每一项工作，以“拼搏赶超”为笔，书写“忠诚干净担当”的品格。
4.要着眼于“天下大事，必作于细”，把日常工作干实干细，解决日常生活中的小问题以化解大矛盾，不好高骛远，用脚步丈量田地，用汗水浇灌梦想，从点滴微末中积蓄担当的力量，以实干彰显为民“初心”。
5.要躬耕自省，常思辛苦工作为了谁、工资奖金来自谁，以“衣食父母”之所急所盼叩问内心，净化心灵，把为民的情怀融入到个人的道德操守中，提高思想觉悟以筑牢拒腐防变的底线。
现在就业压力越来越大？
谢谢邀请！
高校扩招或研究生扩招，是缓解就业压力的途径，而不是就业压力的因素，提问者把因果关系搞颠倒了。
试想，如果高中毕业后不参加高考，势必就业压力更大？难道让还未成年的高中毕业上山下乡去？
只要有条件，大学包括高层次的学校以及硕士研究生博士研究生必须扩招：
第一，大学扩招，使更多高中学生圆了大学梦。八九十年代，上可大学等于拿到了铁饭碗。大学急剧扩招以后，高中升学率持续上升，进入普通高校不是难事。目前我国基本上实现了高等教育大众化，即便是高考成绩不理想200分，也可以去高职高中或大专上学。因此，现在家长、学生和高中所关心的侧重点不再是能否上大学，而是上什么样的大学。
第二，提高国民素质，缩小与国外受教育水平差距。2019年全国各类高等院校录取人数为820万人，录取率达到79.53%，有些省份达到90%以上。20世纪80年代初，我国高等教育毛入学率仅为2%-3%，经过高等教育的改革，招生数量越来越大，我国高等教育可以说已经实现了大众化。
第三，推迟初次就业时间，缓解就业压力。当前阶段，人口特别多，教育可以使更多的人呆在学校，减少当前的就业人数，降低就业压力。庞大的群体一旦进入就业队伍，势必对就业造成巨大压力。发展高等教育是缓解就业压力的有效办法，也是按学龄期学生人数比例发展教育的必要措施。
第四，发展经济，拉动内需。扩大和发展了教育产业，使教育成为一门热门投资行业，增加了人们对教育的投资和消费，也增加了教育从业人员，带动了教育相关行业的发展。
第五，高等教育大众化是社会生产和人民生活发展到一定阶段必然出现的社会需求，也是中国实施科教兴国的必由之路。这对于中国这样的发展中大国来说，是一条前景辉煌、风光无限而挑战不断、困难重重的道路。
该如何学习大数据知识？
我们身处一个“技术爆炸”和“共享、开源”的时代，先进技术的更新迭代速率超过了历史上任何一个时期，而且这些技术也不再闭塞，人人都可以接触并学习。终身学习已经是我们每个人不得不面对的问题，这一点在大数据/人工智能领域体现的尤为明显：层出不穷的新技术，一方面为我们带来了便利，但同时也使我们面临难以高效学习和选择的窘境。因此，在这样的时代背景下学习大数据知识，需要有相适应的逻辑和方法。
本文试图帮助各位读者用好各类“共享、开源”的学习工具以及学习渠道，躲过各类新手容易误入的“深坑”，以最小时间成本和经济成本，优质地完成目标技术的学习和掌握。
本文首先分析了时代背景，继而对目前大数据领域的人才梯队进行了划分，最后给出了大数据/人工智能人才从菜鸟到高手的进阶指南。
一、背景铺垫
“技术爆炸”以及“共享开源”是这个时代最有特色的标签，笔者认为二者是互为因果且紧密联系的，首先在“技术爆炸”的时代，对于走在技术发展最前沿的研究团队来说，“技术变现”的最好手段就是“共享开源”。反观互联网、移动互联发展成熟之前，信息是十分闭塞的，某项技术创新一旦出现就需要第一时间注册专利，技术需要靠政府来保护，而技术变现的唯一途径就是出卖专利或者组织生产形成产品。
现如今互联网及移动互联已经发展的十分成熟，新的信息会以极低的成本在极短的时间内传遍世界的每个角落，所以处在技术前沿的研究团队仅需要在第一时间将自己的工作成果上传到“arxiv”或者“github”之类中立的共享、开源网站，便会立即得到全球舆论的共同保护，这样的力度要远远强于某个国家的专利保护。
随后，只要新技术确有应用价值或者学术价值，那么各类资本巨头、科技大鳄以及相关的各类组织便会排着队上门送出丰厚的offer，对于前沿团队来说，技术变现的时间点要远远早于技术产品化的时间点。
其次，因为“技术爆炸”总有新的技术等待着前沿团队去研究发现，所以前沿团队保持领先的最好方法不是捂着现有成果不放，而是尽快“共享开源”实现变现，然后投入到新的研究工作中。
最后，“共享开源”也在很大程度上促进了“技术爆炸”，无论任何技术、科技的长足发展都需要一个庞大人才体系来支撑，反观历史上的各个时期，分享知识、培养人才的渠道主要是“学校”，这一渠道不但形式单一而且往往具备相当的门槛，会将相当一部分“有志青年”挡在门外。
而在如今这个时代，知识传播最快速的渠道是互联网，由于“共享开源”，世界上最优质的教育资源以及最先进的学术、技术理念忽然间没有了任何门槛，面向全部个体无差别开放，结果就是只要某一技术、科技领域有了很大的突破并具备广阔的应用前景（如大数据、人工智能），那么相应的人才梯队会在短时间内自动补齐跟上。
站在大数据学术前沿的研究团队只需要一往无前地开拓疆域，其后的人才梯队随即会自动开展“新技术论证”及“技术产品化”等“保障”工作，保障这一技术领域及相关行业的健康发展，来进一步促进资源向金字塔尖的前沿团队汇聚，支撑其开拓工作。
我们将上文提到的人才梯队划分为：菜鸟筑基、初入江湖、登堂入室以及华山论剑四个等级：
菜鸟筑基：本阶段的人才以大数据基础理论的学习为主，尚不能胜任真实的项目或者工作；
初入江湖：本阶段的人才已经具备了初步的大数据实践的能力，建议通过实践（做项目、打比赛等）来更好地带动学习；
登堂入室：本阶段的人才需具备大数据科研论文的调研、阅读和理解能力，能够成功地将论文中的算法进行复现；
华山论剑：本阶段的人才能够独立地开展大数据新技术的研究工作，具有发表原创性论文的能力。
下文将针对处于不同阶段的大数据人才，给出不同的修炼、升级建议。
二、菜鸟筑基
1. 最好的资源往往是公开的
读过背景铺垫后相信已经不需笔者再解释为什么最好的资源往往是公开的，在此直接给出一些获取高质量资源的渠道。首先推荐国外的三个网站，分别是“Coursera”、“Arxiv”以及“Github”。
Coursera是全球顶尖的在线学习网站，由业内极具学术造诣及分享精神的大咖创办。Coursera上的课程相对比较基础，应该是“小白”起飞最好的平台，在这里推荐吴恩达（Andrew Ng）开设的“机器学习”以及“深度学习”。对于国内学生来说最大的问题可能就是英语了，在这里需要明确一点，如果各位想要成为真正的高手，那么英语是永远绕不过去的坎，业内最新、最好的资料无一例外都是英文，即便是来自国内的顶尖高手在发论文时都不会选择用中文。
其实对于绝大多数人，英语并不应该被当作一门“学科”来学习，而应该被当作“工具”来用。具体的做法也没有捷径，就是看到不懂的单词立即查，单词不用刻意去记忆，下次遇到不会就再查一次，一切以快速弄懂句子含义为目标。
Arxiv以及Github是各位读者未来会特别常用的两个网站/工具，Arxiv上有最新最全的共享论文，论文中会对各类算法进行详尽的阐释，Github上有最新最好的开源代码，这些代码往往是对某种算法的实现，具体的使用方法网上有许多教程，在此不做展开。
读者可以简单的理解为Arxiv是修炼内功的地方，而Github是修炼外功的地方。只练内功不练外功是无法解决实际问题的，但只练外功不练内功又往往毫无威力，一定要内外兼修。最后再向大家介绍一个神奇的网站名叫“gitxiv”，会帮助各位找到论文与代码的对应关系。
2. 不要看书、不要看书、不要看书
一门学科怎么入门呢？菜鸟在面对这个问题时，最容易踩入的“深坑”就是找一本权威的书来从头学起，一旦踏入此坑，轻则荒废自己数周时间，重则对某一门学科彻底失望终生。首先好书本来就不多，往往可遇不可求。其次即便遇到好书，为了保证学术性，书中用语往往“严谨”但难懂，且会从学科的早期历史为读者打下“坚实基础”，讲到最近的技术手段时又戛然而止。最后，就算读者倾尽数月之功力，坚持读完了，笔者可以用血淋林的亲身实践告诉你，书中前半部分的内容一般人肯定会忘的。
当然也有特殊情况，如果各位已经确定了自己的研究方向，并且有高人/导师指点，给出了相应领域内必读好书的名录，这一类书还是值得一看的。不过在看的时候也要注意，不要纠结于某些细节问题，看不懂的地方可以先记下来，这类细节往往会在各位后面实践过程中的具体场景下恍然大悟。
正确的做法一句话就可以概括，好书是用来查的而不是用来啃的，什么时候来查呢？下文会逐步解答。
3. 找对好基友，连滚带爬往前走
现在已经不是一个单打独斗，凭着跌落断崖后找到一本秘籍闭关几年就能横扫天下的时代了，无论是像Hinton（推翻了BP算法的BP算法之父）这样的泰斗，还是像何凯明（发best paper像一般人发paper一样容易的神奇学霸）这样的新秀，都处在各自非常摆谱的团队中与小伙伴们共同探索。好基友不需要多，有一两个真正摆谱的就已经足够，至于队友的重要性后文会慢慢阐释。
菜鸟筑基这部分最后要给出的建议就是，千万不要在这个阶段停留太久，不要等“准备好了”再去着手实践，因为这里的“准备好了”往往包含菜鸟的不自信，不去进一步提升自己是永远准备不“好”的。一般情况下，想做“计算机视觉”或者“自然语言处理”等偏AI方向的同学在完成吴恩达的《深度学习》课程后，想做“数据挖掘”的同学在完成吴恩达的《机器学习》课程后，就可以选择相应的实践项目准备进入下一阶段了。
那么我们该选择什么实践手段呢？最佳的情况是有大神带队做真实项目，但是这样的机会往往可遇而不可求，在此不展开讨论。普罗大众型的办法是参加一个大数据比赛项目，现在国内的“阿里天池”以及国外的“Kaggle”都是开放式的大数据比赛平台，平台上会有各种组织发布的各类真实项目供大家实践、比赛。读到这里各位心里可能还存有很大的疑问：“就算学会了基本课程，在没有人带的情况下能上手实践吗？”，下文将陆续回答如何“连滚带爬”的进行实践。
三、初入江湖
1. 找到一个最高的baseline
这里的“baseline”可以理解为前人已经做出成果，当自己恰好需要去做相同工作时的参照。对于上文提到的情况，如果有大神带队进行实践的话，那么带队大神此前的实践经验就成为了全体小队成员的“baseline”。那对于没有“大神”资源的广大读者是否有更通用的解决办法呢？答案是肯定的。如果读者目前对于一类问题无从下手，例如刚刚学完“深度学习”的课程，但是不知道如何去做“自然语言处理”类的项目，最好的办法是利用好国内的“万方”以及“知网”这样的论文查询平台，去查询相关领域国内普通高校的学位论文，这样的论文绝大部分都是中文并且会在论文中介绍大量的基础背景知识，正好满足了我们的需求。
如果是对某一技术方的特定知识点不明所以，例如在做“自然语言处理”方向的项目，但却不太了解“LSTM”，则可以利用好国内的诸如“知乎”、“简书”以及“CSDN”这类的知识分享网站，只要不是太新的理论，都可以找到相应的博文或者解答。使用上述两类渠道的共同技巧是，多搜几篇文章对比着看。同一个概念或者技术，一篇文章很难全面描述清楚，并且由于文章作者不同，解释问题的出发点也不尽相同，所以如果各位遇到看不懂某篇文章的情况时，不用急躁，接着看下一篇文章就好。另外，前文提到的“好书”在这里就可以用来查了，读者会发现原来想记都记不住的知识点，只要“查”完并且“用”过，那么一般想忘都忘不掉。
这里对baseline所谓“高”的定义是，越接近学术前沿，实践效果越好，就认为越“高”。一般情况下，可参照的成果越“高”，中文文献就越少。
文章写到这里不知是否回答了上一章节提出的疑问，上一章节提到的“连滚带爬”指的就是我们在选定某一实践方向后，根据实践的最终成果再回过头来对我们的相关知识进行“查漏补缺”的过程。这样的学习过程，目标性更强，参与者完全有针对性的去学习，学到的东西可以立即实践，从而避免“学过就忘”的尴尬。
2. 合理追求quick win
笔者曾经仔细地研究过为什么女生逛街会“不知疲倦”，得到的答案是，女生每逛一家店铺，看看店铺中的鞋子/衣服/包包就能得到一定的兴奋点，在得到一个兴奋点后就想着直奔下一个兴奋点。类比到我们做项目/打比赛的过程中，我们需要为自己的团队设置这样的“兴奋点”，让团队成员都能够享受到“quick win”的快感，来支持大家继续推进。
而取得“quick win”的关键是要将手中的工作/任务合理划分成若干“稍微努力一下就能达到”的子任务，这中间的细节过于复杂，在此就不展开讨论。一个teamleader需要做的最重要的事，就是帮助团队合理划分任务而不断取得“quick win”，一个人只要具备这样的能力，无论技术高低都能够团结一批志同道合的小伙伴。
3. 你最大的动力往往来自DDL（Deadline）
有那么一句成功学的佳句是“每天叫醒我的不是闹钟而是梦想”，这句话听起来很励志，但对于90%的人来说就是胡扯，我们回首望去发现每天叫醒我们的往往是“上班迟到后被扣的工资”或者是“晚到实验室后老板的杀气”，这就是现实，听起来很残酷但是我们完全可以利用好它。具体到我们的升级以及项目推进中，能让我们不断向前的最大动力往往是“在DDL前无法完成任务后小伙伴们的鄙视”以及“完成quick win后带来的成就感”。
做好这一点除了上一小节提到的要合理划分任务之外，最重要的就是有一个摆谱的teamleader不断的进行推进（push），每到既定节点后雷打不动的推进。最后要啰嗦一句，根据马斯洛需求层次理论，梦想应该属于模型顶层的“自我实现需求”，如果一个人可以被“梦想”叫醒，那么这个人的其他需求应该已经被很好的满足了，所以我在这里真诚的祝福大家终有一天可以在早晨被自己的“梦想”叫醒。
四、登堂入室及华山论剑
如果有一天各位发现自己在工作实践中，需要不断地关注最前沿的论文，并且需要不断地尝试复现论文中的算法来用于实践，那么要恭喜各位已经跨入了大数据/人工智能领域高手的行列了。登堂入室与华山论剑两个阶段的区分不是特别明显，因为论文读得多了，总会有些自己的新想法，这些想法经过实验验证后就可以去发论文。反过来，即便你发表过前沿论文也还是需要继续跟进其他论文。
1. 朋友圈决定了你人生的高度
在这一小节的开始，笔者首先要端出一碗毒鸡汤，即便是在这个“开源、共享”的时代，学术/技术资源的分布还是极度不平均的，并且这样的不平均会越来越明显。究其原因有两个，第一个原因可以援引在清华17级研究生开学典礼上某校领导的一句话来阐释----“最有效果的研究手段就是与相当水平的同行当面交流”，翻译一下就是高手越多的地方就越容易产生高手，这会导致高端人才分布的越发不平均。
另外，做学术前沿研究的经济成本是很高的，国内某顶尖AI公司全球研发工作一个月的电费开销就能达到千万级别。即使是普通的AI项目，服务器、GPU的成本也会导致普通的研究人员根本无法找到充足的经费来支持自己的研究。
喝完毒鸡汤也要来一些正能量，虽然资源分布不平均了，但人才通道仍然是开放的，只不过门槛越来越高而已，我身边就有毕业四五年后，也能够一边工作一边复习考上清华研究生，最终接触到前沿科学研究的例子。数据派就是一个汇聚了清华顶尖大数据/人工智能资源的开放组织，有心的小伙伴可以点击“阅读原文”加入组织~（主编现在可以把刀放下了，这波广告打的笔者自己也有些猝不及防）
2. 选择永远比努力更重要
这个标题听起来又像是一碗“毒鸡汤”，但这就是血淋林的生活带给笔者的经验。笔者见过某个算法团队自己闷头搞了几个月研究毫无进展，经过大神点播后一个月内完工的情况。
下面举一个更戏剧性的例子，自然语言处理曾经在20世纪70年代左右有过界限分明的两个学派之间的激烈交锋，一拨是希望通过语法规则来做语音识别的“规则派”，另一拨是基于统计方法的“统计派”，这两拨从事相同领域研究的学者竟然分别召开自己的学术会议，即便出席同一大会竟然也要分场开小会。
到了20世纪90年代“统计派”的识别率已经达到了90%以上，而“规则派”仅有不到70%，胜负已分（吴军老师的《数学之美》一书中对这段历史进行了详尽有趣的阐述）。但试问如果有一名博士生在20世纪70年代将自己学术方向定为“规则派”，到了20世纪90年代的时候他该做何感想？
到了“登堂入室”这个阶段之后，做好选择显得尤为重要，这样的选择不仅仅限于学术方向，也涵盖例如“做学术”还是“做产业”等等更广义的范围。一个可以参考的经验是，如果人生的重大决策失误，基本要用五年来挽回，大家要考虑清楚自己有几个这样的五年。
3. 唯一的限制往往是自己的妥协
看看本小节的标题，读者可能会觉得本文这下要以“毒鸡汤”收尾了。但其实在这里“妥协”并不是一个贬义词，笔者认为它起码是个中性词。从某种意义上讲，每个人最终都会达到某种“妥协”，而不妥协就意味着背后存在与现状不匹配的野心或者欲望，什么时候野心和欲望跟现实匹配了，也就一定会“妥协”。这就是华山论剑的秘密，每个能站在顶峰的人都必定抱着某种超乎常人的野心或者欲望，当然这里的野心或者欲望是广义的，也同样指对于学术的追求。
最后，“毒鸡汤”不负众望的要出现了，根据笔者的观察，每个人的“妥协点”并不是自己设定的，一般情况下自己也无法影响，所以每个人最终要走到的高度往往是确定的。
但从笔者的角度看来，并不觉得站在华山之巅就一定是好的，真正的“好”是能够坦然接受自己的“妥协点”，并且能够在自己的“妥协点”安安心心、高高兴兴的工作和生活下去，这才是最具智慧的选择。
我好想努力学习？
在快餐文化、干货文化盛行的今天，很多人都希望一朝一夕之间解决庞大的问题，现实中这是不可能完成的任务。
就以努力学习为例，除非你经历重大的变故，否则绝大多数人是很难在短时间内，从原来不努力学习，忽然转变成学习非常刻苦努力的。因为刻苦努力是需要非常强大的意志力的，而多数学生恰恰最缺乏的就是意志力。
那么是不是就意味着我们原来不努力学习的人，将来就完全不可能改变自己的现状了呢？
答案当然是否定的。
改变从点滴开始，从小处着手。
忽然从原来拖沓的状态，快速进入紧张刻苦的学习状态，这几乎是非常困难的。
但如果从小处着手，比如每天多记两个单词，这显然非常容易实现，利用走路、上厕所的时间就可以轻松完成。但是每天多记两个单词，一年就意味着多记近800个单词。
所以，每一个人都可以从一个小目标着手慢慢的去实现它，当这一个小目标每天可以稳定实现的时候，再增加一个小目标，那么随着小目标的不断积累，一个学期、两个学期以后，你就会发现你自己会从量变到质变，发生翻天覆地的变化。
要实现个人的转变和蜕变，千万不要去挑战不可能。比如明明是一个学渣，但是希望这短短的一两个星期以后超过学霸，这是几乎不可能实现了。但是你可以超越自己，哪怕你只考30分，下一次争取考35分，再下一次争取考40分，慢慢的你就会逐步的接近这些成绩优秀的学生。
成长和改变都是量变到质变的结果，所以我们千万不要指望着自己一下子能够有翻天覆地的变化，但是你只要坚持一点一滴小的改变，不断的去践行它，你就会从量变到质变产生质的飞跃。
每天给自己立一个小小的目标，这个目标小到你稍微跳一跳，就可以触手可及，不断的去完成，这样一个一个的小目标，你就会成功的实现质变和飞跃。
