实践
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行；不闻不若闻之，闻之不若见之，见之不若知之，知之不若行之；知之愈明，则行之愈笃，行之愈笃，则知之益明。关于实践的至理名言，大家都耳熟能详，实践的有效性是不容置疑的。在这一方面，我本人还是有些许小经验。
参加工作后，我一直都在坚持学习专业书籍，前前后后也看过不少，但是总体来说效果并没有达到我的预期，这里边一方面是心不够静，没有深入去探究，另一方面就是缺乏实践。在我的反思过后，我就尝试去动手实践，比如在阅读操作系统方面的书籍时，我会搭建一个实验环境，尽量去模拟实际场景，阅读源代码并结合单步跟踪调试，这样就远比单纯的看书效果好很多，也加深了自己对相应的知识点的理解。在学习新的编程语言时，这个方法也是屡试不爽，直接上手写代码，外加调试，效率和效果都很不错。
上一份工作离职前，自己也准备了一段时间，刚开始我是拿着一本数据结构的书籍在看，后来在同学的建议下，直接刷LeetCode，这个过程是痛苦的，但是收益确实很显著，回头再去看数据结构时，理解就更深了。
在能创造实践环境的场景中，我认为这个方法还是挺管用的，当然如果不具备实践的条件，那么接下来的方法或许也可以一试。
输出倒逼输入
当你尝试去进行产出的时候，你不仅需要在已有的知识库中寻找素材，往往还需要去网络、书籍中寻找资源。在这个过程中，你会完成知识的搜集、梳理、重构，到最后的产出。在计算机领域内，典型的例子就是写技术Blog，网上相关资料多如鸿毛，只有当自己真正去写一些经过自己思考后的所得，才能给自己带来收获，简单的复制粘贴和转发只是信息的收集，不能算是输出。
另外，写读书笔记也是一个很好的示例。看完一本书后，当你去复盘整本书籍所传达的主题，给你带来的启发，突破了自己何种认知局限，能否在生活中得到应用？你也会迫使你在阅读的过程中，会更加细致与深入。顺便提一句，在做一些总结的时候，思维导图是一个很好的工具。
输出倒逼输入，在实践中可以采用提问的方法来推进。比如在阅读的时候，先思考几个问题：1）针对这个领域，我现在的知识储备有多少？2）我希望在这本书中学到哪些方面的内容？3）学完这本书之后，获取的知识会对原有的知识带来哪些补充和挑战？可以罗列一堆问题，然后再针对问题去输出，做到有的放矢，简单高效。
费曼技巧
费曼技巧，简而言之，是一种以教促学的方法，其背后的核心思想是：if you want to understand something well, try to explain it simply.如果你想很好的理解某个东西，试着用简单的语言去解释它。
这个方法分以下几步来执行：
第一步：选择一个知识点，任何你正在学习的或者已经掌握的。
第二步：假想把这个知识点传授给一无所知的人，比如让一个孩子能学会。
第三步：在传授过程中，遇到自己理解不到位的知识，返回去查阅资料，直到弄清楚。
第四步：简化解释，语言尽量浅显易懂，深入简出。
费曼技巧，有点类似于电路中的正反馈，在往前推进的过程中，随时去修正自己对知识的理解偏差。网传有一个叫斯科特杨的加拿大学生，利用这个技巧，用了1年的时间完成了本需要四年才能完成的MIT的33门课程，足见费曼技巧的惊人效果。
