⼤学学习中如何获取知识
⽬录
⼤学学习中如何获取知识
写作动机
javascript在哪里开启做了⼀个学期的梦拓，发现很多新⽣在学习时有些墨守⾼中的习惯，不善于获取知识，这不利于适应⼤学的学习和⽣活。⼤⼀还保持⾼中的那种习惯不怪他们⾃⼰没有改变意识，因为⼤⼀的⼤部分课程（各种数学物理英语课啥的）完全可以套⽤⾼中的模式去学，即便是存在程设和数据结构这种对⾃学能⼒要求更⾼更奇特的课程，但由于学这些东西的途径还是刷题练习，所以⾼中习惯与⼤学学习情况不匹配的⽭盾在⼤⼀并不能很好的暴露出来。作为梦拓，希望能通过这篇⽂章授之以渔，开拓同学们获取知识的途径。
这篇⽂章我今年⼀⽉份就想写了，但是⼀写就发现了出⼤问题的是⾃⼰。不出所料，下学期果真把⾃⼰学废回家种地了。为了让更多的⼈不经历我所经历的事情，这篇⽂章还是⾮写不可的。
BTW，有感觉⽂章中有不妥的地⽅或者想补充⼀些东西的读者可以评论区留⾔。
可能有的⼈认为下⾯的东西是所谓的“常识”，那恭喜你们的查资料能⼒⼤于等于我的查资料能⼒，我⾃愧不如。但是对于没有在这⽅⾯留意太多的同学来说，这篇⽂章应该还是可以在⼀段长久的时间内持续发挥作⽤的。值得⼀提的是，只看⼀遍这篇⽂章的收获可能只是记录了⼏个查资料的好⽤的具体的⽹站或者其他信息源，要想让⾃⼰获得到未提及的资源的能⼒，需要在解决问题时能主动想到类似⽬录部分的查资料的思路。
学校提供的资源
这些可能是我们学习中⽤的⽐较多的：⽼师讲的课，课程课件，课程推荐教材，课程推荐MOOC，课程平台（如果有的话），图书馆馆藏资源，助教，⾝边同学，梦拓等。
对于教学建设得⽐较好的课程（⽐如6系的计组课设，⽆论是课程任务难度和合理性，实验教程，评测环境还是课程讨论区建设都很不错），学校提供的这些资源在国内可能⼏乎是最好的了，这些课程的学习出了问题最好还是先多⾃⼰的问题（主要是学习⽅法和态度⽅⾯）；对于另外的⼀些课程，或许我们会感觉怎么⽤这些资源都很难受，这个时候不要先否定⾃⼰的能⼒和努⼒（当然如果真的是⾃⼰不⽤⼼那确实应该好⾃为之，好好反思），可能真的是学校提供的资源不适合初学者去学习。
⽹络提供的资源
伦勃朗杜普教授的解剖课
当费劲⼒⽓也⽤不惯学校提供的资源时，⼀定要善于利⽤⽹络的⼒量，去获取更多更优质的资源帮助⾃⼰学习。
⾸先，不得不说的是搜索引擎的选择。
学术问题，⽐如⼀些⽐较学术的名词的解释，⼀些技术上的问题和难点，能⽤Google尽量⽤Google。
⽤不了Google的话，那就Bing和百度⼀起上吧，知识技术问Bing，⽣活琐事问百度。另外值得⼀提的是，搜题的话个⼈感觉百度⽐Bing强⼀点点。最近这段时间百度放出来⼀个的搜索引擎，使⽤这个搜索技术问题的话，也能够⼀定程度上过滤掉⼀些明显的垃圾搜索结果。
（事实上，这个地⽅还有⼀系列问题，⽐如如何准确表达你的问题，以确保能够在⽹上到你想要的结果等。这⽅⾯笔者仍然在摸索，等搞清楚⼀些门路之后会补充上，作为抛砖引⽟）
（upd:）
说清楚搜索引擎的问题之后，下⾯给出⼀些可能能够获取知识的途径：
传统学习平台
这个可能是很多新⽣第⼀个能想到的获取资源的途径，例如，听起来就像是⼀个很学术的平台。这个上⾯可以查到很多MOOC，其中不乏优质课程，⽐如北⼤郭炜⽼师的《程序设计与算法》系列课程，是我⼤⼀下学期睡觉前必听内容。这个部分旨在让⼤家去到⼀些专门提供⽹课资源的平台去查资料。
⾮传统学习平台
考虑⼀个场景：你出门在外，只拿了⼿机，突然想学习了。
这个时候，B站就成了学习的好地⽅。⽆论是想学什么，基本都能在B站上到⼀些有趣⽽⼜⼲货满满的视频。例如从油管搬运过来的，，，都是值得⼀看的好视频。B站上宝贝多的是，多搜搜肯定能到对⾃⼰有⽤的。
如果你⽹络连接不受限制，那想必⼀定会去看，然⽽我在YouTube上只是看看⼀些新闻以及Johnfish⼤佬的视频，了解了解国外的事情以及国外的同龄⼤佬在想什么做什么，这样也挺好的。
这个部分旨在让⼤家查资料要解放思想，不要拘泥于传统学习平台。
经典教材
⼀个现实情况是：⼤学学习很多时候是看课件，中⼩学学习⼤部分时间在做题做教辅，所以相当⼀部分同学可能⼀直没有看教材的习惯。在⼤学从功利的⾓度来看，课件内容往往和考试关系很⼤，对着课件突击似乎是个拿分的好⽅案。但是课件只是⼀个⼤纲，有相当多的东西需要配合课堂⾷⽤，如果恰巧没有听课，在看逻辑不太清楚，内容⽐较省略的课件时可能就越看越感觉痛苦⾯具摘不下来了。另外，有时候课件连⼤纲的作⽤都起不到，你会感觉虽然每页ppt都有标题，但是你不太清楚怎么把这些标题的树形结构捋出来，这样会导致你可能不知道上⼀页ppt和这⼀页是并列的关系还是从属的关系。这个时候，教材这个随⾝携带的⽼师就派上⼤⽤场了。如果学校⽤的教材讲得稀烂，⼤不了就去好懂或者讲得深刻的教材去学习就好。另外，根据笔者个⼈的学习经验，读⼀本好的教材，学习到的知识的⼴度和深度，学习效率以及压平学习曲线等⽅⾯通常是其他资源所不能⽐拟的。读厚厚的教材并不是浪费时间，如果你读的真的是⼀本好的教材的话，那么通过教材来学习可以节省⼤量⾃⾏查阅其他资料来补充某些资料的缺陷的时间。
关于如何去适合⾃⼰的教材的名字，利⽤搜索引擎直接搜索"xx课程推荐教材/⼩⽩教材"之类的，⼀般会搜出来知乎的某个讨论帖，进去之后⼴泛地调研⼀下讨论中提到次数⽐较多的⼀些教材（主要是搜⼀搜这些书的⽬录），看看是否真的看起来适合⾃⼰，最终确定⾃⼰要获取哪些资源。
在确定⽬标之后，如何获取这些资源呢？习惯纸质书的同学就直接买或者在本校图书馆⾥借阅（尤其是某些“⼀次性学科”），买⼀⼿还是⼆⼿看个⼈喜好和财⼒；习惯看电⼦书的同学，就搜⼀波pdf资源。
关于pdf资源的获取，有的书不⼀定好。其实搜电⼦书这件事⼉也是很有讲究的。如果想⽩嫖，可以尝试在搜索⾃⼰想要的电⼦书资源，多半不会让你失望的。如果得不到免费的电⼦书资源，有⼀些情况下可以买到付费（但是相当便宜，⼏包辣条的价钱）的pdf资源，例如淘宝或者其他⼀些地⽅。当然，电⼦书的合法获取⽅式应该是去学校的电⼦图书馆搜索学校已经购买的电⼦书资源。
笔者打量了⼀下⾃⼰的成绩单，发现主要靠教材（特指实体教材）学习的课程的总评得分明显⾼于主要看ppt的课程的总评得分，某些ppt上⼤放⽔带往年题的课除外。
这个部分旨在让⼤家不要忘了通过读好的教材来学习课程知识，不要拘泥于课件。
各类QQ/
课程不⽤说了，⾥⾯肯定有⽼师发的资料，咱现在来说道说道⽔的资源如何利⽤。
6系同学都知道⼀个获取有价值信息的⽅法，叫做聊天记录搜索法。该⽅法使⼤量6系学⼦在CO,OO,OS,Compiler等课程中顺利渡劫，只要在聊天记录的搜索功能中搜索“testfile xx”，“labx yy分”，“强测第x个点”,"weak/mid x"，甚⾄直接搜"hxd"，能搜到⾃⼰想要的测试点可能的错误问题。由于聊天记录有搜索功能，所以⼤家能快速的到有价值的信息。除了搜这种测试点之外，各个的⽂件也要很好的利⽤起来，建议定期查看⽂件，把能下载的⽂件都及时下载下来，不管当时的⾃⼰
认为有没有⽤。事实上，在学期末或者不久的将来，有很多同学在⾥问有没有各种资料，⽽这些资料早就在⽔⾥发过了。虽然可能还会有⼈在官⽅发相关资料，但是并不⼀定有之前⽔的那个全或者针对性更强或者更有时效性（笔者通过两年半的观察，发现相同主题下，⽔的相关资源很多时候⽐正⼉⼋经的的资源更让⼈眼前⼀亮）。⾃⼰⼿快存的早没过期，就能有资源和信息上的优势。如果能控制住⾃⼰⽔的欲望，可以把相关课程所有⽼师班的都加⼀遍，获得更多的信息渠道，我不会告诉你某⼈曾⼀学期加了⼏⼗个课程从⽽获得巨量信息的。
这个部分旨在让⼤家合理利⽤社交平台获取信息。
论坛/社区/讨论区
（感谢某软⼯⽼师提供链接）
学习计算机科学相关的专业的话，遇到某些特殊的技术问题，⽐如某某环境如何配置，某某程序出现了令⼈诧异的错误，有些时候在⽹上查了⼀通也只是只能到⼀些不能对症下药的解决⽅案，这应该是新⽣常遇到的情形（其实可能在学习的任何阶段都会常遇到……吧）。这个时候，我们可能迫切地需要⼀名“专家“来了解我们的问题，并尝试获得对症下药的⽅案。⽽助教，⽼师和同学或许也不知道/没空去解决，这个时候该怎么办呢？
论坛/社区/讨论区就是解决这个问题好去处。⽐⽅说，可以从这个上⾯直接进⾏提问或者搜索各种计算机技术相关的问题。如果是提问的话，⼀般三五分钟之内就会有国内外的⼤神来回答你的问题（或者来批评伸⼿党）。为了避免被批评，你需要先尝试去搜索这个问题是不是别⼈提出过的（⼀般都是别⼈提出过的），然后尝试其解决⽅案未果后再来提问。有⼀句笑话是这么说的：当你习惯于使⽤stackoverflow来解决问题的时候，你⾝边的⼈向你请教问题时都开始叫你⼤佬了。虽然这话很fAKe很扎⽿朵，但是它想表达的意思相信⼤家能够理解。
stackoverflow是全英⽂的，提问和回答都要使⽤英语，但这并不能成为你把它做为求助时的下策的理由。为了解决问题，为了提⾼⾃⼰的⽔平，语⾔障碍这⼀Processing math: 100%
关必须勇敢地跨过去。
不过，有可能我们的问题不是计算机科学相关问题呀，⽐⽅说可能只是个不定积分不会算，⽤⼩猿搜题啥的也搜不到，有没有可以问这种问题的地⽅呢？
当然是有的！stackoverflow系列中有⼀个叫做的论坛，只要你会markdown或者LaTeX语法，能看懂英语，那么就可以在这上⾯搜索或者问问题。类似的，物理和化学也有对应的⽹站，你只要把URL⾥的math改成physics或者chemistry就好了。
如果你这些地⽅都不想去，退⽽求其次的话，⼀些⽐较学术的QQ或者也还算凑合。
java类的命名规范知乎也可以提问或者讨论，⼀些关于某个问题本质（如“如何理解xxx”，“xxx的本质是什么”）的这种问题还是有不少⼈能⼀针见⾎的解释出来的。但即使这样，个⼈还是不太推荐，原因是⼀来知乎提问之后回答的速度赶不上上⾯那⼏个，⼆来知乎太乱了，可能问着问着就battle飞起了。
prototype怎么记住
注意，在这种地⽅获取知识的时候，要搞清楚别⼈说的哪些是事实，哪些是观点，不要盲从。
这个部分旨在让⼤家意识到可以去⼀些专门提供问答功能的平台去获取知识。
他⼈主动分享的知识
考虑⼀个场景：我们现在不是想解决某个具体的问题，⽽是想⼊门⼀个东西或者学习⼀个知识点。这个时候，⼀些⼈在⽹上公开的学习笔记就是很好的学习资源，有时可能⽐读教材或者啃课件要学得快。
那么，哪些地⽅会有这类资源呢？
博客。这个很常见了，如果你正在搜的是个计算机领域的东西，不管⽤什么搜索引擎，都很难搜不到相关博客。当然，博客这个东西是不同⽔平的⼈写的，质量参差不齐：有精⼒⾃搭博客的⼈，⾥⾯的博客质量也⼀般⽐较⾼；博客园的相当⼀部分博客也不错；CSDN的博客个⼈感觉搜出的结果中容易有很多⽐较⽔和互相转载的，不太容易搜到很好的⽤来学习知识的博客，但是在配环境出bug的时候在
CSDN上却能到很多奇怪的解决⽅案，虽然不⼀定每个都有⽤，但是总还是能碰到有⽤的。
简书。同上，简书⾥也有很多学习笔记，质量⼀般来说还⾏。
知乎。同上，质量⼀般还⾏（可不是嘛，不⾏的估计都被喷死了）。我在知乎查资料的⼀个习惯是先拉到最后看评论有没有勘误或者喷⼦，再决定看不看这篇⽂章。
wiki。和上⾯的区别是，这⾥的内容是很多⼈来维护的，相对⽽⾔错误少⼀点。常⽤的是（⽹络连接好的话），OI-Wiki（各种和传统算法相关的东西）。
另外，分享Daniel学长对于CS专业同学没有明确要求但推荐掌握的。
upd：在这⾥必须说明⼀个事实，虽然从这些地⽅能够遇到知识和技术的精华部分，但这⼀般是我们看了⼗⼏篇甚⾄⼏⼗篇良莠不齐的⽂章才能总结出来或者遇到的。在读了⼀些书籍之后会发现，很多时候我们费劲⼼思查到的零零散散的资料，其实在优秀的书籍中都写得明明⽩⽩。思考⼀下，能够明⽩为啥出现这样的情况：书既然能出版出来，能成为名著，其编写过程肯定是花费了很多⼼⾎，⽆论是正确性还是覆盖⾯都会表现得⽐较好。
教程
考虑⼀个场景：你要写某个⼤作业，结果发现⾃⼰因为太摸所以现在还不会完成这个⼤作业需要的技术，你想快速上⼿该技术。
这个时候，就是各种教程闪亮登场的时候了。⼀般来说，⽹上的⼀些技术教程存在的意义就在于让你以⾮常可怕的速度⼊门⼀个新技术，从该技术的newbie状态到practice状态（如果说你的⽬标成为使⽤这个⼯具的master的话，请阅读书籍，⽂档和源码进⾏深耕）。
，是我经常⽤到的教程，它们曾教会了我如何快速学会使⽤Java，python，Git，html等，我相信未来还会通过菜鸟教程⼊门很多新的技术。
upd: 做得⽐较优秀的教程会做成类似OJ的形式，⽤来实时地检测学习成果。这⾥的OJ可不限于学习算法和数据结构的时候学习⽤的OJ，⽐⽅说就提供了前端练习⽤OJ，其中的项⽬作业就使⽤了⼀些⼿段去测试我们有没有按照题⽬的要求完成其提出的各种各样的前端需求，从⽽决定我们是否完成项⽬。
⽂档
考虑⼀个场景：你正在写某个⼤作业了，结果发现⾃⼰在使⽤从某教程中学到的东西时报错了，或者不知道除了教程以外的⼀些其他⽤法，你在查阅了⼀番博客之后感觉⼤多是隔靴搔痒，没有看到⾃⼰想看到的细节，⾮常难受。抽象来说，你对某个产品的使⽤⽅法不了解，你想到⼀个”权威说明书“。
这个时候，你需要的可能就是各种（官⽅）⽂档。⽂档兼顾了易读性和正确性（博客易读但不⼀定正确，源码正确但不易读），如果只是想知道某个东西怎么⽤，以及使⽤时出了问题想知道可能是哪些原因，读⽂档应该是最好的选择。值得注意的是，⼤部分⼯具都会有相应的⽂档供⽤户查阅，并且⼀般⽂档就在官⽹⾥⾯。⽂档⼀般是按需查看，⼀部分⽂档可能会有新⼿快速⼊门的相关内容。⽂档⼀般是全英⽂的，这便是CSer要学好英语的重要原因之⼀。
举个例⼦，笔者写OO作业为了防⽌掉到坑⾥经常查阅，造评测机要看，上学期matlab写matlab⼤作业要看，寒假负责数据结构辅导时遇到不会的需要查，OS 实验课部分需要查阅MIPS R3000⼿册（有⽤，但是可能没时间看），基本都是⽤到什么就查什么，有兴趣的可以点进去感受⼀下。
另外，⽂档（其实不只是⽂档）中会出现⼀些可能在内⾏⼈眼中过于基础但是⼩⽩却不知道的规则或者暗⽰，第⼀次接触⽂档的⼈可能会忽略这些或者直接想当然，这样很有可能导致使⽤错误，出错之后痛骂⾃⼰智障/⽂档作者没写明⽩，所以第⼀次接触⽂档时要适应⼀⼩会⼉，踩⼏次坑，然后就知道了。
多说⼏句，官⽹是⾮常可靠的，信息量必然是最全的，所以有问题在常规搜索引擎上不到答案就去官⽹，基本上能到，剩下的唯⼀的难点在于读下去并读懂官⽹的解答（⼜是语⾔问题）。不过根据经验官⽹的解答⼀般还蛮好懂的，所以乐观点。
在线⼯具
考虑⼀个场景：你得到了⼀个作业，发现你电脑上没有做这个作业相应的环境，⽽你⼜痛恨之前配环境踩坑的经历/⽀付不起要⽤的软件/不到正规的下载安装渠道。
这个时候，在线⼯具的作⽤就体现出来了。在线⼯具，能够让你免于配置环境之苦，免于⾦钱⽀付之痛，免于使⽤盗版之愧疚，只要注册⼀个账号，连上⽹即可使⽤到该⼯具的基本的功能，还⽅便和别⼈分享⾃⼰的⼯作成果，对于解决燃眉之急是个很好的选择。
重要的结论再说⼀遍：如果只是临时想有某种功能的⼯具，⼀定先看看有没有在线⼯具！
我⾃⼰⽤过的在线⼯具有：
，有了它我就不需要在本地配置LaTeX的开发环境了，笔者⽤它写算法作业，笔者的室友在暑假⽣产实习阶段⽤它完成了⼀篇排版优美的论⽂。
，和别⼈交流算法题或者出题的时候会⽤到。
，寒暑假有时候辅导⾼中⽣时我会⽤⾥⾯的⼏何画板。
云剪切板，粘个代码或者只是想传个信⼉的时候会⽤到，⽐较美观的我⽤过，。
小白学python买什么书>iso模型菜鸟教程提供的各种语⾔的在线IDE，例如Java，python等，在在线IDE上写算法题完全够⽤了。
，OO求导作业⽤它测过⼀些超长正则表达式的结构。
,OO博客作业需要画类图的时候笔者会使⽤这个在线⼯具进⾏画图，功能⽐较够⽤。
acwing的云端编辑器，专为算法竞赛使⽤C++的选⼿打造，模板级补全能直接补全C++描述的算法竞赛常见的算法模板，⽤上它编码速度约等于开挂。
室友⽤过的在线⼯具：
，提供⼀些计算资源，可以拿它来训练模型，似乎可以⽩嫖。
在线⼯具也是⼯具，所以⼀般也是可以在该⼯具的⽹站上到帮助⽂档的。
这部分旨在让⼤家知道有些很难配的软件不⽤在本地配，直接在⽹上⽤在线⼯具硬怼就⾏，云端的应⽤⾹得⼀批。
论⽂
我基本没读过计算机科学相关的论⽂，但是写四⼤⽂科作业时没少在上查论⽂资料。有⼀说⼀，这确
实是帮我们写四⼤⽂科作业时⽔字数的利器。顺带说⼀句，⽹络连接不受限的话，⼈⾁翻译上的内容也能⽔四⼤⽂科作业字数。
论⽂综述是个好东西，仔细读⼀读能让⾃⼰对⼀件事情的来龙去脉有⽐较好的初步理解。在某些情况下读综述可以帮助⾃⼰⾼质量快速完成科技向⽂字⼤作业。也是个查论⽂的好地⽅（hub都是好东西），只不过需要特殊的⽹络连接。值得⼀提的是，这个⽹站是侵犯著作权的。
如果是要获得最近⼏天甚⾄当天发表的论⽂，可以去查（感谢⼈⼯智能研究院的刘偲⽼师介绍）。
翻译⼯具
考虑⼀个场景：你在使⽤上⾯的⽅法获取知识时，发现⾃⼰难以跨越语⾔障碍。
⽐较常⽤了，访问⼀般不受限制，翻译的⼀般也还⾏。
，著名OIer/哈⼯⼤CTFer RXZ推荐的。⽐较擅长翻译长句⼦，⽐较适合写基物英⽂报告时汉译英偷懒。
在线词典（⽜津，朗⽂等），当你觉得前两者翻译得实在离谱的时候就查查看某些单词吧，⾃⼰动⼿，丰⾐⾜⾷。
学术英语，不太清楚，⾄今头疼，⽬前的做法是见招拆招记在⼩本本上（upd：已经改成专门开⼀个⽂件积累了，打字真快真⾹hhh），标个TO DO吧。
有道似乎在这⽅⾯提供了⼀个专门看论⽂的时候批量翻译的功能，但我忘了，有兴趣的同学可以去试试。
⼀些BUAAer可能需要的资源
下⾯列举的是⼀些BUAAer可能会⽤到的资源，笔者就不多介绍了，懂的都懂。
欢迎各位读者批评指正！

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