一本好书,若干能源大数据分析论文分享

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好书推荐

Good book recommendation

读到一本好书,《发现的乐趣》作者 Richard P. Feynman 。以下简称费曼。

费曼的四步走学习理念,非常适合我胃口,并且我也这么践行,从中受益良多。

费曼的成就很高,在崇拜权威的大众眼里,他的话和文字带给人的鼓舞和影响力,显然比我要大的多。

所以借他的理念,宣传一些个人认为值得追随的习惯,希望可以帮到一部分人。

  1. Pick a topic you want to understand and start studying it. 

  2. Pretend to teach your topic to a classroom. Make sure you're able to explain the topic in simple terms. 

  3.  Go back to the books when you get stuck.

  4. Simplify and use analogies.

用我自己的话来理解:

1 将自己的目标写出来,之后进行主题阅读,理解并思考;

2 当掌握了解释目标所有的概念和原理后,尝试写下来成文章或笔记,并讲解给别人听

3 当不能很好的讲解概念和原理时,回到第一步重新开始阅读和思考,之后执行第二步

4 将复杂变简单,在讲述原理的同时精简文字

作为一名技术人,除了多阅读之外,更应该写出来让别人看到,接收别人的批评和质疑,从事情本质的角度去思考这些批评和质疑,直到双方都理解和接收,我认为是一个好方法。

阅读是一种被动的接收信息过程,期间我们可能跳读,扫读,开始变得不耐烦,往往看书很快,就像清风一样,但留在脑子里的就只有那个书名。典型的阅读超速,而理解堵车的现象。

改善这种悲哀的境地,或许写作能帮我们。写字肯定只能是一个一个字的去写,自己脑袋里想到的才能写出来,让思考慢一些,但理解更高效一些,想问题更全面一些,我认为是值得的。

论文推荐

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就像之前所写的那样,学东西,或许一开始就该狠下心来,看点高端的东西,比如论文,期刊和行业内部调查报告。

为什么学数据分析,甚至学任何专业,要先见识高端的案例

这些材料看上比较难懂晦涩,但它们却是真实的,经过无数专家,编辑,学者检验。至少看着不会有大疏漏,再者看懂高维内容,吊打低维问题,易如反掌

未来已来,这种屁话,将会成为各个行业的一句口号

但我还是不得不说,这特么是有道理的

看了《中国电子报》特来电新能源公司总监赵健的一篇访谈,期间他谈到大数据及云计算已经在他们的平台上充分使用,依靠这两项技术,减少了70%的烧车情况。通过云计算数据统计,成立至今5年的特来电,已经完成7000万次充电,意味着每天3.8万人的使用量。

这个体量足以产生有趣的大数据应用。相比互联网,它可能没有那么骚气,但也能获取工业界大数据的入门券了,属于产业级机会。毕竟新兴行业的造富机会,会高于旧行业

切入门槛,其实大数据技术反而是最好掌握的。比如 Hadoop, Spark , Flink 之流,但应用就比较难。好比,这篇论文《大数据分析技术》提出的,根据实时电池损耗,配比距离较近的充电桩,综合应用就比较考验技术的眼界

类似的论文材料,我经常会在朋友圈分享。欢迎你加我微信 dbLenis, 一起探讨

--完--

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