为学

1. 学位和能力是两码事，顶多有点相关性，相关系数还不是很高。

2. 学位和学识也是两码事，即使读到头，不继续学习的话，马上知识就陈旧了。所谓逆水行舟，不进则退。其实这个比喻是有欠缺的，一般会认为水流速度是常数，但是请设想一下水流的速度是指数函数呢？

3. 读研的过程中更重要的是和老板、同学以及老板的同学们多多交流，保持近朱者赤的状态。一旦开始工作，周围就没有那么强的研究气氛了，只有少数人能够坚持学习，绝大多数人会每天8小时干自己不喜欢的工作，8小时看电视+通勤+吃饭，8小时睡觉，然后每年年底感叹一下时间过得真快啊。

4. 个人认为：

本科时还是通识教育，各种基础课都要上，比如临床都会哀叹学高数有什么用啊，但其实我国生物医学进步速度跟大一的时候不学Python有严重的关系。当年居然被教考古一般的Fortran，幸好我都翘掉了去学C和汇编。

硕士阶段是战术训练，老板告诉学生要做的题目，学生来想怎么做，完成迅速掌握并且优化实验技能的训练，老板在关键点上进行一些指导。

博士阶段是战略训练，学生要自己考虑去做什么，选什么样的题目，评估收益、风险、可行性，对实验室资源的利用。

博士后没做过，这个阶段应该已经是独立的研究者了，要开始着手自己找基金。学习运营一个独立的实验室了。

以现在以及不久将来的资源，即使不在学校内，也是能够接受这些教育的，顺便推荐MITx，我要补一补电子学的课，大学的时候没有焊个板子，没有做个锤子实在是人生遗憾。

5. 如果有可能，我还建议多在几个地方转转，不同的老板有不同的风格，有比较的话可以知道到底好在哪里，以及为什么，企业的研发也要去看看，可惜研发基本都不在中国。

6. 实验室其实就是一个企业，导师之所以被称为老板，其实因为他就是老板。读研的过程就是学习怎么样从一个学生到员工再成长到老板的过程。从运营实验室的角度来说，老板并没有义务一定要教你多少东西，够毕业就可以了。特别是当老板是大牛的时候，更是如此，你可能指望一个大型企业的CEO手把手教实习生么？导师拿出1分力气教也是教，拿出10分力气教也是教，但效果是完全不同。老板有多个学生的时候，怎么抢着学，就是学生的本事了。

7. 对临床研究生。手术训练时，带手术是有极大风险的，不给机会是默认值，要靠学生证明自己能力足够好风险够小的时候才给出的机会。要想缝个皮，先去把手套缝够了再说。当年外科实习的时候，手术中主刀台上提问都包含两问：1.我要问什么，2.你要答什么。

8. 学习的各阶段都会反复出现这样的循环：大一不知道自己不知道，大二知道自己不知道，大三不知道自己知道，大四知道自己知道。其实到了研一，又开始不知道自己不知道的状态。学生时代，总是不断有来自老师、考试、答辩的压力使人一级一级进步，但是工作之后，当这些来自外部的压力停止以后，很容易就停止在了不知道自己不知道的状态。

参考：
[果壳问答：我认为上研究生不是很必要，尤其是科学学位的。除了临床医学生。各位硕士的想法是什么呢？？](http://www.guokr.com/question/118014/)

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劝学

学习是个持续过程。

逆水行舟不进则退。逆水行舟不进则退还是不确切的，因为通常水流速度是常数。但是考虑人类的知识进展的速度，却可能是指数函数。（参考《奇点临近》）也就是说，逆水行舟，水的速度是指数变化，这事想起来非常可怕。也许你现在每周需要看两篇文献能够保持在前沿的位置，18个月以后，是每周四篇，3年以后是每周8篇。。。20年以后，我们就必须用Matrix的upload功能来学习了。当然现在事情还没有那么夸张，不同领域的倍增时间并不相同。

我觉得自学，或者说自己对自己的继续教育是需要持续进行的。

大家都应该有过自学的经验。高中时候开始要上课睡觉，本科时候开始要翘课。总有没听老师讲到的部分，这些零碎的部分是需要自学补充上的。过了本科以后，到研究生阶段，可能一半以上的知识是来自于自学的。如果是程序编写什么的，基本上就是90%的自学吧。

翘课、上课睡觉之后补充的自学，和系统性的自学一门学科是不同的。前者没什么难度，后者有许多陷阱。以我个人的经验简述一些自学技巧。

自学最重要的技巧就是要慢。
不能一页一页的翻书看过去，否则看到后面像滑冰，越翻越快，却得到一堆模糊的概念，这种时候最容易被误导。学编程建议是手敲书上的每一个例子，理工科建议是每一个公式或者例题推导一遍，也可以选择本领域的专业软件来学。

自学之中另一个重要技巧就是要认错。
大概这个是区别民科与非民科的关键吧。科班教育一直有强大压力迫使你发现错误，自学的时候，正确答案不一定进入你的视野，甚至于不使劲找，并不知道。但是一旦当有人提出异议或者发现自己的错误，就要非常谨慎的分析，整合信息。这个过程不是法庭上或者辩论赛中的“辩护”过程，而是获得新的信息以后，重新建模的过程。在学习过程中，会有各种创意，而且尤其是在学新东西的时候，创造力恰是爆发的时候，此时不宜着急去钻进自己的创意之中，而应该赶紧记录下来，然后清空大脑，继续学新的，否则钻进自己的想法不容易出来。过一段时间，几周或者几个月再看之前的创意，会发现有些是可笑的，有些是书的下一章，有些有人证明不对，有些就是没人想过的。此时再挑出其中的一些拿出来研究。
学而不思则罔，思而不学则殆。殆的危害远远大于罔。钻进自己的思路里出不来，会走火入魔的。

自学的第三个技巧就是要找。
找，一个是找资源，一个是找人。
现在有各种公开课，找资源已经方便多了。找自学的材料，就是要找各种专业领域内经过验证的教材。而且从一开始就要找对专业教材。否则“习惯成自然，再改就很难”。比如一开始要看曼昆的《宏观经济学》，但是一开始如果你看的是《货币战争》，那就没救了。

找合适的人交流学习也是非常重要的，不同大学之间的区别其实主要是在人，老师和同学，盖了多少房子倒是其次。拜网络所赐，现在也可以在网上找到许多可以学习的伙伴。从微博、twitter还有果壳，以及各种问答网站，论坛，MITx。。。都可以找到相关领域的同学、老师，随手at一下，就可以开展讨论。
顺便说，自己的网络形象要注意树立，多发有营养的东西，这样与人搭讪才有人理。周末北京有无数的讲座、沙龙，比如去万有青年烩听听好玩的东西，还可以和做这些东西的人交流。

自学的第四个技巧就是实践。
这也是最难的一部分。可以从几个不同的层级进行。
a. 维基百科 /百度百科 /科普写作：记忆学习内容最牢固的方法是教给别人，如果能有机会毁人不倦最好。如果没有这种机会，不妨把学会的东西用自己的理解转述放到wiki上，如果有错误，很快就有人会帮你指出。写科普也是很好的复习方法。比如我在这总结自学技巧，其实是给自己看的。
b. 软件模拟：现在的软件越来越强大了。学习一个专业领域内的软件，可以使学习事半功倍，而且实践起来也很容易。比如数学软件Mathematica(或者wolframalpha.com),
MatLab；光学软件Zemax，Oslo；机械类的SolidWorks。。。这些行业标准级的软件，连帮助文件也是上等的教科书。电子学的话，最近在用https://www.circuitlab.com

c. 开源项目：对于编程学习来说，能做一个开源项目，应该是非常好的学习方式。唉，目前我还没有这个能力。
d. 购买与交换：金钱是用来交换的，除了购买生活必需品、奢侈品以外，还可以用来交换时间、空间、能力、技巧以及知识。以前我们接受的教育往往是“钱不是万能的”，我建议换个角度考虑“如何让金钱『万能』起来”。有些实践是可以外包出去的。你不一定需要果壳DIY里各位达人的那么高超的焊接技巧，去电脑维修的地方请个人帮你焊接也是一样的。甚至直接在淘宝上定制货品，比如我曾经做了一个红外的干扰器，可以干扰一些相机的拍摄，概念产品就是从淘宝上订购的一个激光舞台灯，要求对方把激光模组更换了一下。
e. 参加研究项目：有机会的话，要参加一些研究项目。没机会的话，多创造机会吧。也可以从参加一些公益活动开始。

x. 医学的实践机会非常难得，特别是手术操作，很多地方到了主治甚至副高，重要的手术也还没开始训练。传说有前辈可以仅靠看别人的手术录像就把phaco手术学会，现在的医疗环境应该已经不允许了，可以先用动物模型演练，眼科专业的请移步丁香园，搜索我写的《phaco训练手册》。
y. SCI文章。虽然大家会嘲笑SCI是Stupid Chinese Index，但同行评议才是科学的检验方法，越是痛苦，越是困难，才越说明它有效。
z. 市场检验。这才是学习的终极实践。你发明了69式永动机？别告诉别人，别跟人脸红脖子粗的理论。自己开始做吧，先把自家的电钱省了，然后是亲友家，再到小区……看看那些IT界诸神，也许下一个神话时代已经悄悄开始了。

与其每天晚上追电视剧，不如每天晚上追公开课。
又看到一句：“以大多数人的努力程度之低，根本轮不到去拼天赋”，留作自勉

参考：
[果壳问答：自然科学和社会科学中，有哪些学问是可以自学的，而哪些必须有科班经历？为什么会这样？](http://www.guokr.com/question/132920/)

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What I learn from Lab 2B of 6.002x

https://6002x.mitx.mit.edu/discussion/question/26482/what-i-learn-from-lab-2b

start from mass

At first, I designed  a very complex resistor network. I think with solving resistor's values, maybe there were some broken link or short link. The resistor=infinity means broken link, and resistor=0 means short link.

So, basically, I want the answer emerged by math.

My first design

If you solve the Lab 2B, you will find my design is not complex enough to cover the all link, and not simple enough to solve the equations.

follow the sample

Then, I followed the sample "Lab 2A: Superposition Experiment". I tried to modify from sample. In the sample, source 2 is a current source. you can not just replace it with a voltage source. Because, when you calculate the contribution of source 1, there will be a short. So transfer a current source into a voltage source is the key to solve the problem.

Once I solve the source replacement, I solve the Lab 2B.

learn to separate

I am curiosity how other people solve. So I browse the discussion. I found [this](https://6002x.mitx.mit.edu/discussion/question/26116/lab-2b-stuperposition) @BopazTheGreat gave a very interesting design

In his design sinusoid voltage is oscillating correctly, but the magnitude of square wave is too small. To correct the value, it's just math.

@BopazTheGreat show me another pathway to separate the circuit into two different parts. I would rather to change his circuit into another form:

With this form, I think I can have a more beautiful solve. I simplify his circuit.

From 2 to N

What if I want to mix more input source? So I extended the problem

Voutput= a1 V1+a2 V2 +a3 V3 .... aN VN

the circuit @BopazTheGreat can be extended. After simplify.

I solve the N input sources in [https://6002x.mitx.mit.edu/discussion/question/26456/from-2-to-n](https://6002x.mitx.mit.edu/discussion/question/26456/from-2-to-n)

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简介：高度近视定期查眼底

应@perillaleaf 要求，简介下高度近视定期查眼底：
1.定义：高度近视为>=600度。
2.原因：视网膜脱离的高危因素。 

图片来源http://www.tedmontgomery.com/ 

3.方法：药物散大瞳孔，使用眼底镜检查周边视网膜是否有裂孔、变性区。
4.异常处理：如发现周边视网膜裂孔或变性区域，以激光在周边进行光凝。
5.定期：每年
6.需要及时复查的条件：眼球运动时出现闪光感；存在相对固定的视物遮挡或黑影，遮挡可能逐渐扩大；眼外伤。
7.视网膜脱离的治疗：手术，可以『外路』=巩膜外环扎，或者『内路』=玻璃体切除+气体或硅油填充术。气体一般1个月左右吸收，硅油3个月再次手术取出，之前要趴着。
8.影响预后的因素：时间ASAP，>3个月差；范围，如果脱离到黄斑中心凹，也就是视线中央，差。
9.术后：=眼科的骨折，需3-6个月恢复。部分病人有近视度数加深（外路手术），视物变形（累及黄斑）。
10.再脱：可能性=k*病情/(医术*病人人品^2)
11.有高度近视的人，应该主动每年去医院体检，主动告知医生有高度近视，并要求散瞳查眼底，散瞳4-5小时后自行恢复，勿自己开车或骑车去，若非车祸则散瞳对身体无害。
12.做过Lasik/ICL等手术的并没有解除视网膜的风险，术后仍然需要定期查眼底！
13.查高度近视眼底需要用间接检眼镜，即戴头灯，手持lens观察，此灯巨亮。病人一定会被晃得头晕眼花泪流满面。 

图片来源：眼科时讯。(图片中那块蓝色的透镜，至少1k起)
14.参考阅读：

关于散瞳 http://blog.sina.com.cn/s/blog_53921fc1010002zm.html

警惕中高度近视引起的视网膜病变http://blog.sina.com.cn/s/blog_53921fc10100swmb.html

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悬赏问答的实验报告

3月1日我在果壳问答贴出了一个悬赏计算题，赏金50元人民币求计算一个光源在双凸镜上的反射像。http://www.guokr.com/question/104246/

题目过长，不在此引述。这个计算题的目的实际上是在计算第3和第四Purkinje-Sanson像的位置。所谓浦肯野像，是外界的光源通过人眼的角膜晶状体以后形成的反射

浦肯野像有四个，PS1是角膜前表面的反射像，一般也叫做角膜反光。PS2是角膜后表面的反射像，PS3是晶状体前表面的反射像，PS4是晶状体后表面的反射像。其中PS1-3都是正立的虚像，PS4是一个倒立的实像。

PS1和PS2，也就是角膜前后表面的反光，离得非常近，有时候就被当作是一个了。角膜反光的位置经常被用作参考视线的方向。比如要判断一个人是否有斜视，一个简单的方法是用手电去照射被试者，双眼的角膜反光点都应该在相对应的位置，如果一直眼睛偏向内或者偏向外，会发现角膜反光点相对于黑眼珠的位置错位了。

PS3和PS4，在白内障手术之中经常被用来判定人工晶体的位置是否居中。

这个题目中是打算解析计算一下PS3和PS4的位置，也就是晶状体前后表面的反射像位置。很遗憾一直没有人给出解答。只好自己动手算了一下。PS3很容易计算，解两个方程组即可。PS4需要先计算出经过晶状体前表面的折射以后形成的『虚物』的位置，然后再以『虚物』对于后表面的凹面镜成像算一下。难度大约是在中学物理的区级竞赛水平。方法在http://www.guokr.com/question/104246/已经给出了基本的思路。手绘插图如下，不小心把凹面镜的焦点画在了物体下面，不失一般性，没关系的。

总的来说悬赏问答的实验是失败的，这个想法并没有得到认可。虽然在twitter上和微博上都有人动手计算了一下，但并没有在规定的时间内在规定的位置贴出答案，所以最终流标。

悬赏问答的想法来自于费诺文奇的科幻小说《彩虹尽头》http://book.douban.com/subject/3601195/ 这几乎是一部未来15-20年的科技发展路线图。我们只需要照着书中的情节一一实现就可以了。

《彩虹尽头》之中有一个重要的思想是一个人不一定需要掌握所有的知识，而在于找到合适的人来解决合适的问题。利用网络，我们可以建立个人化的曼哈顿工程。一个复杂的工程可以被分解分散交给世界各地的专家来解决，也许是人类也许是AI。但是在商业应用中仍然有很多细节问题需要解决。如同曼哈顿工程一样，复杂工程被分解以后是不应该被逆向追踪到的，并且不能回溯出工程的目的，否则商业秘密就暴露了。比如有一个悬赏科研网站，叫做InnoCentive http://www.innocentive.com/ 虽然火爆过一阵，而且现在仍然存活，但已经默默无闻了，可能是中间的一些细节把握的不好。

目前来看，互联网上的问答网站有可能成为这样的一个系统工具。比如quora、知乎和果壳问答，也许悬赏问答是这些网站的盈利方向吧，谁知道呢？

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