Conciseness - Quiz like thinking （精学） + 自发式学系.

公司有一些课，最后都会有一些quiz
我呢 之前都是一一把东西看个遍 - 觉得难得的学习机会。
现在呢，我就是只做quiz, quiz 问到的东西再去看 - 其实间中也学到东西，但是目的就是赶紧弄完。

可想而知，我做quiz上下不上十五分钟，如果我要仔细看课程，估计要4-5小时。剩下的时间不是一点点。

那换算的现实生活中，其实你大可不需要学很多知识。宁可少学，从project中学习。就学那些你会用到的。比如data science, 除了像pandas这种你需要很大的了解，大部分知识都可以需要时再学习。

另外，今天开始做lstm时，我从来没有发现
1. training error 比 test error 高 - 因为dropout的原因。
2. 单单lstm feed的不是太好。
3. lstm 里error function特别重要。如果overfitting>underfitting 那么你就要选一个适当的error function来往这个方向推进。

你可以看到，自发性的解决问题，你会发现一些特别的性质，知道会出现的问题，和相应的解决方法。这些单凭被动性的学习是无法了解到的。

所以比较好的方法是 -
自发性学习 - 然后呢知道缺少哪些知识，agile-based 的搞懂；
精学 - agile-based 的围绕你的问题往外搞懂，因为你没有无限多的时间。