长沙网站设计认准智优营家网站建设的系统分析

本人注册CSDN用户确实已经多年，但直到3个月之前才开始写自己的第一篇文章。截止到现在，已经写了33篇原创文章。绝大多数是和强化学习(Reinforcement Learning)相关。在此，我在此分享一下写博客的心得。

目录

关于接触某一新领域知识的一些看法

我当前博客文章的访问量如下：

在这33篇文章中，有30篇文章是关于强化学习的文章，并且是按照书中的顺序由简入深介绍的。截止到现在，已经介绍到蒙特卡洛策略梯度方法(REINFORCE)。

随着被访问量的增加，此时我有一个 好奇的点：这4201个访问量在这33篇文章中的分布是什么样子的？

将这33篇文章选出关于强化学习的30篇，按照发布时间顺序排列，每篇文章标题和被访问量的具体分布如下：

首先要排除时间因素(REINFORCE是今天才写的)，我们可以看前75%——尽量减小时间因素的影响。

从上图展示的信息中，我们能大致发现两个问题：

• 它确实是一个递减的趋势；
• 在递减的趋势中，存在很多反常规的凸起；

试着分析一下问题：

• 除去第一篇SARSA练手的，不算；讲述 强化学习的基础部分——马尔可夫奖励过程(MRP)、贝尔曼期望方程、贝尔曼最优方程，它们的 访问量最高，随着知识的由浅入深，访问量逐渐降低。

• 前75%的样本中，存在和趋势相反的访问量，我们 拎出来看看都有哪些：

  • 贝尔曼期望方程；
  • 贝尔曼最优方程；
  • 蒙特卡洛评估基本介绍；
  • 基于试探性出发假设的蒙特卡洛控制；
  • 基于非试探性出发假设的蒙特卡洛控制；
  • 基于离轨策略的蒙特卡洛控制；

刚开始有些不理解，我在博客中介绍的内容按照时间排序内容由浅入深，关联性比较强。这些较高的访问量是怎么来的；

后来发现，上面内容的标题中含有强化学习方面的热词：

• 试探性出发假设(探索始点)；
• 贝尔曼期望方程；
• 贝尔曼最优方程；
• 蒙特卡洛控制；

根据上面的分析，我有一些看法：

• 面对一个领域的知识，大家更喜欢看其中浅显易懂的部分；
• 面对一个领域的知识，大家更喜欢看其中熟悉的部分，而排斥陌生的部分；

面对一个新领域的知识，大家更喜欢看其中浅显易懂的部分

其中，这个浅显易懂的部分可能是序言、第一章，甚至存在一种 错觉：

• 看完序言、第一章——哦，强化学习原来讲的是这么回事儿，强化学习我懂了、我就会了；

但实际上我们看到的只是冰山一角——真正核心的部分并没有接触到。
这段时间我在尝试自己写博客的过程中，我也会关注其他博主——并不是有指向性的关注，只是随便关注一下，讲什么的都有。
但是，在给我推文章的时候，我发现了一些共性：

• 这里不针对博主，而是针对发出的文章——相当一部分文章会出现 什么什么入门、什么什么一篇足够 的标题。
• 这种标题的访问量一般都不错。我们不否认这篇文章博主写的确实有水平，但就针对标题而言，确实有种 这篇文章点进去，看完后这个方面的知识我就会了的错觉。

某些博主可能确实抓住了观众的这种心态，从而去迎合它——我就是推简单的，容易理解的，为了涨访问量、涨粉丝~

我再次强调，这只是一个现象，一个很正常的现象。

面对一个新领域的知识，大家更喜欢看其中熟悉的部分，而排斥陌生的部分

在第一次直到强化学习这个词时，拿着这个词去搜索一下，会出现很多热词——马尔可夫决策过程、贝尔曼期望方程、贝尔曼最优方程等等。

有一些人学完了这些概念，它们对于后面深层次的知识，可能存在好奇，但也可能存在一种莫名的紧张和畏惧——后面的知识太难懂，我学不好怎么办？最后想一下，我还是把这些基础概念"巩固一下"吧，把这些概念又学了一遍~

这种现象也是非常正常的——一个新领域的知识，我们都会有一个下意识的想法：这个东西到底好不好学呀，我们总是想 探探它的底，而这种心态就是最终放弃这个领域知识的核心原因。

我个人非常喜欢去b站看一些学习视频——其中一个做白板推导系列视频的大神——shuhuai008,我们观察一下他视频的最多播放：

• 支持向量机(SVM)
• 隐马尔可夫模型(HMM)
• 最大期望算法(EM)
• 线性回归(LR)

这些都是在机器学习领域脍炙人口的名字，这些要么是比较基础的，要么就是比较有代表性的——我不否认，这些知识非常重要，更有意思的是，观众/读者爱看。

爱看这些知识的读者/观众 大概率不是第一次听到这些词——它们可能通过课堂上、其他短视频中、师兄师姐的交谈中。他会学习这些知识，一遍又一遍刷新着印象~，甚至还能谈论一下 这个老师讲的好还是不好~,嘿嘿。

再将这些知识再深入一点，例如马尔可夫模型，根据隐变量分布划分的——卡尔曼滤波，粒子滤波，就没有多少人看下去了~

被动学习知识的过程

学习理论知识的初衷

我以前对于这些基础理论知识，实际上是排斥的——我们只要再代码中会使用它就好啦，sklearn集成的那么好，不就是拿来用的嘛~

第一次收到挫折，也并不是我发现了它的价值，而是 面试需要——那些面试题考大篇的推导过程，这让我带着一些求职的压力接触这些知识。

这种情况下，压力的伴随就有了明显效果——我对这些知识理解的很快，虽然只是 表层上的了解，至少可以应付面试了~

直到——新的问题来了：

忘得快，忘得太快了

直到第一次面试成功，获得了工作——我要好好体验一把生活的快乐，慢慢的，有点躺平了，后来玩了几个月，发现公司不景气——我有了危机感。

等我再想把这些知识重新捡起来的时候，我发现：
我基本上已经忘光了
虽然不是完完全全的忘记，但只能有一些非常浅显的印象，详细的过程基本是忘没了，因为当时学这个东西就是为了面试成功，随着不用这些知识——忘记的令人发指的快。并且在学习过程中记过的3个笔记本，我根本就不想翻它们。
这个问题我在后面解释一下

不得已，在公司最后倒闭的前3个月，我又捡起了这些知识，但在学习过程中，我也在探索：是否能有一种方法，让学过的知识很难忘记，或者说 总是有无法拒绝的理由将这些知识晾一晾、晒一晒。

现在我找到了这种方法——博客的形式记录，在写博客的过程中，我有一些非常深刻的印象：

博客，永远无法忘记的笔记本

要对写的东西负责

刚开始写博客时，我没有注意什么别的，只是抱着写一写的态度。但马上，我发现写博客迄今为止最核心的问题：你要对你写的东西负责。

这个思路会直接颠覆一个之前学习的逻辑：
这个知识我看完了，我就会了，这个逻辑是大错特错的。

我们要对自己写的东西负责——因为 你写的东西不仅你一个人要看，将来会有很多人会看，如果你写的是错的，会有很多人骂你。

至此，我自己回想一下之前学习的过程——我真的会了吗？
实际上并没有。
哪怕是再基础的知识，我们已经了解过的好多好多遍的基础知识——我们为了 写的东西没有错，不让别人骂我们，更为了不骗我们自己，我们也要为我们写的东西 吹毛求疵。

但是，纸质的笔记本达不到这种效果。

为什么不会忘——写博客的动力

博客和笔记本最大的区别——纸质笔记本是给自己看的，博客则 会有人抱着求知的心来检查你的作业到底合不合格。

• 保底有一个访问量；
• 你的博客帮助到了别人，别人可能会给你一个赞，一个收藏，这都是对你这篇博客的认可；
• 甚至有人会成为你的粉丝——这不仅仅是 对文章的认可，这是对人的认可；
• 最终极的——当你 有一段时间不更的时候，有人催着你更，这种感觉我还没有，我相信以后会体会到的。

这种 养成型游戏，不比刷地下城爽多了？！

随着和其他人得交流，你对自己博客中的知识会有新得认识，从而优化自己的博客

博客中有一个评论功能，不管评论中得内容是对你得赞美还是踩，都会客观描述这篇博客的真实水平。

毕竟能来这个博客，绝对不是来 像刷短视频一样泡在这里吧，能来这里，大概率是带着问题进来的，带着解决问题的需求进来的。

如果你写的博客 不是个例，而是有好多人骂你——可能你写的东西确实有问题。在改的过程中，更会加深对知识的正确印象。

总结和心得

博客，首先仍然是一个笔记本，还是要先给自己看

我们不要想着，哎呀，这个知识点太简单了，我还介绍一遍，别人是不是会觉得我水平特低；
知识型博客，本质上是为了巩固自己，写的全面一点，不寒掺！

写博客的人，都是对博客中的知识了解深刻的人

博主至少对博客中知识有一个完整的逻辑认知，如果你没看懂，只能再去补更基础的知识：

• 看了一个人的博客，如果博客中有一个公式的细节你没有搞懂，我们 假定写博客的人是会的——这个论证该公式细节的知识点他根本就没有意识写上去，简单到下意识没写上去 ；

  按照逻辑推理，看博客的人和写博客的人对于当前这篇博客知识量是不对等的，我们只能想办法将这个不对等的差距抹除掉——直至看懂他的博客。

我的博客中，从来没有 讲 这个词，只有 介绍。我知道，我只是个知识的搬运工，我不配这个讲字。
非常感谢CSDN，也感谢我自己能想出这么个“馊主意”——我是一个强化学习小白，在后面的学习中，我会坚持下去。