首先我们有4个维度的知识须要去理解编程根本(Python编程，数据剖析根本：numpy，pandas，可视化，特色工程等深度学习框架TensorFlow，Pytorch)，数学算法(内功算法：算法与数据构造，外功算法：机器学习和深度学习算法)，还有根本模型(CV，NLP，RS，预测，分类，聚类等)，这4个要节制。
但是大家要把稳以上的4点是要理解基本的观点和基本的方法，尤其是对付一个刚入门的小白来讲，千万不要去世磕理论那些公式，尤其是一些数学根本大家在大学里面实在都学过，像微积分、矩阵的运算概率统计这些知识实在有一点印象就可以了。
千万不要捧着书去学对付一些编程的根本，比如说Python的一些根本语法，大家学一些节制能跑起来就好，包括一些安排、达芬奇这里面的一些根本的利用方法，学一些就可以，就可以上手就OK了。
接下来我们要利用mas学习法从项目出发，多角度的去反哺学习涉及到的知识，比如过拟合，欠拟合这些知识的理解，然后再去查，去找去补充自己的知识框架里面所欠缺的东西。末了再次去学习，也便是理论实践要循环递进，通过这种办法，韶光长了你就会发觉这个知识框架逐步的就变得丰富起来，而且节制的非常的稳定，不随意马虎忘却，同时还能够追赶最新的技能。
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