这是一个课堂内容输出的平台，主要想法是说我觉得一门课最大的价值除去老师提前准备好的 PPT 内容本身，还有老师所传达的行业信息、思考模式、专业（行业）洞察、理解知识的框架和角度......这些都是一门课程巨大的财富，而往往这些东西也不会在老师上课的时候显示的写出来。对于我来说，我希望能够捕捉到这些信息，也捕捉到我大脑的思考，进行成体系的思考、总结和输出。从学习的角度来说，如果把老师上课的内容分为两个部分，一部分是提前准备好的教材或者讲义内容本身，另一部分就是我所说的这些“其他”信息的传达，对于不同的课程，客观来讲这两部分的侧重是有区别的，比如一些经管类的课程，书本内容是教条的，我们需要学习的是思维框架、思维模式，这是最有价值的部分，因此需要侧重对这些“其他”信息的传达进行总结；而对于一些数学类的内容，其最有价值的（也是我最关注的）就是用一套完备的逻辑在刻画现实，所以在这部分需要做的是重点巩固讲义的内容，然后尽可能多的将其与显示联系起来。这将是我未来短暂的（也可能是最后在学校学习阶段）的学习计划。

<aside> 🎯

GPT 评价

你的价值观方向上是非常合适甚至优越的：它能让你在研究生阶段快速提炼框架性认知，不被教条束缚。
但如果完全按照“教材次要，思维框架主要”来走，长远可能会让你缺少坚固的“数理根基”，尤其你是金融数学专业，数学底座是未来研究和工作的“话语权”。
最优解是：
- 在经管类课程 → 重点抓框架、行业洞察（正如你说的）。
- 在数学类课程 → 至少保底掌握逻辑推演全链条，并用现实案例做锚定。
- 在跨学科课程 → 兼顾两者，但永远优先于“我的研究/我的问题”是否能用上。 </aside>

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一些结论

我们现在处于一个学习成本极低的学习时代。
受教育的目的是实现思维的越深，不再人云亦云，要一直去盘逻辑。
【临时】其实很多用泰勒展开来计算都是因为计算不发达的时候解决计算效率问题的一种工具
关注企业能让我做什么？
需要补充的数学知识：
1. 对几种收敛的理解 </aside>

写在前面

学习的目的

知识的分类

关于人工智能到底要补多少内容（方针指南）

关于统计学的一些思考

进一步思考

关于意义、擅长和热情

关于个人阅读习惯和媒介偏好进而关于长篇阅读能力与能力的先天后天性思考

架构新型学习模式（慢慢品味）

关于思考和执行之间的辩证关系

关于两场量化私募宣讲后的个人体会

对理性这件事情的思考

关于能量发散

关于专才和通才的灵感

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