新的学习路径、学习想法和思路的头脑风暴：基于泰迪云课程，对数据分析和数据建模，机器学习算法进行统筹，接着是基于大数据的数据挖掘、进度、
泰迪云代码已经下载，对相关内容进行应用和学习
想通视频之后对代码进行研究
专家经验、优秀经验工程师经验转化。
从论文中第三四大章，读取 设计和解决问题流程
找论文、使用benchmark 上有收录论文、找到论文。不建议自己先去想。
以后一定 偏分析，偏挖掘、偏决策的。不是执行者，执行者是最low的，最强的解决方案，都按论文来找。
高端会议。每年会出来十多篇研究成果。
华为平台的使用：用来做实验使用，查清每一个涉及的业务的点和技术的点，对整个流程进行一个总结
kaggle数据分析平台，以及大数据平台的使用，上边有数据分析建模的问题有待解决，属于竞赛范畴，可以对数据挖掘，特征工程等有很好的理解，对做事流程有很好的训练理解更深机器学习相关内容
实验楼的挑战还是挺有意义的，能帮助自己提升解决问题能力，重点关注下
java 高级，jvm相关、java,linux日志工具使用等可用实验
大问题，划分成小问题，不用多完美忙着去修饰，每天都能完成任务的一部分，找解决方案，后期慢慢的调整，修饰。找解决问题的方案，采用贴图的方式，每次贴图解决重要理论问题(做事，解决需求的过程才是最锻炼人的，而不是代码本身)贴图可以贴一些代码和理论，结合自己的快速vim键盘操作方式。这个解决和完成问题的速度应该很快
重要思想：不要想着一次把问题解决的多完美（调整心态）、会难点划分划分成小的可解决的组件式难点（懂得规约）、解决问题参考资料论文google等速度提升（纯键盘操作等、提升速度）、设计模式是在重构的时候用的这一想法（有些不重要的问题，后续解决也没关系、分清主次）、所有的时间浪费都是值得的所有问题到最后也都是可以解决的（相信自己）、以问题为驱动进行学习给自己提需求（关于未来的需求、会提问题）、优秀博主的一语点醒梦中人给予灵感（做事不能只凭感觉看优秀人才视频可能一两句一两个ppt图自己就懂了、专家经验）、不断尝试新的思路拓展自己的思维（关键词搜索技术在论文、视频图、ppt图的应用、勇于尝试）
对于理论学习，方向性指导使用博客、对于代码经验使用snipaste进行贴图
进度指导：
实验楼教程库可以作为基础教程参考。重要的还是实战，实战成长是最快的，设置解决方案，解决问题汇总。而后进行实战开发。怎么给自己设置实战开发或者实战配置相关
怎么去搞定面试题：组件式学习组件式尝试。
python 100题系列
每次做完项目都要找相应的面试题进行技术复盘，面试题浓缩的东西
怎么对相应的技术点开展技术探究的组件式任务学习、通过开发一个感兴趣的模块的方式，自提需求进行这种学习探究活动。自己能用到的东西，比如做爬虫系统过程中会用到就进行学习和使用。做完项目之后进行面试题复盘工作，面试题复盘：做项目时间=1:2，做小项目或者课题，或者培训，实践之后都可以做这种复盘操作。
学习过程以roi(感兴趣)需求为支撑点，进行回溯式学习，征集自己感兴趣的需求，按照需求设计技术流程，然后按流程边学习边做，最后进行技术回盘
视频不理解的地方，看总结的面试题可以进行关键点理解。面试题可以考察对内容的理解程度。以面试题来训练可以提高应对面试的拟合能力。顺序：需求->视频->项目->回盘->面试题。学习各种面试题总结。
面试题获取途径：github(深度学习500问等)、博客、视频资源等
对于涉及数学知识和问题 的理解总结、使用R-studio进行数学公式计算从而实现理解深度学习中涉及的数学问题。
进行总结时候用什么形式好、最好是ppt和snipaste结合进行总结，最后的总结可转化成pdf放到博客上