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游戏打的好,科研是大佬

游戏打的好,科研是大佬

作者: 躺在光草上的猫 | 来源:发表于2019-08-16 18:23 被阅读0次

在和同学开黑的时候,得到高玩同学的指导,在敬佩他出色的意识和高超技术的同时我恍然大悟,做好一个课题和打好一盘游戏其实是有很多相似之处,当你抱着打游戏的心态去搞科研或许研究生时光就不会那么枯燥了。

游戏打的好,科研是大佬

接下来让我们想一想如何赢得峡谷战斗的胜利?    阵容+节奏+英雄使用,最后推塔取得游戏胜利,  而科研也是这样:

道:  理论基础,思维方式,创新意识

术:  实验操作技术

两者不可偏废,要做到知行合一

基础篇

1.打游戏想要上分要先学会拿手的英雄,找高玩了解细节与技巧,看视频再多加练习,像平时对线的补刀与消耗等都要熟练,就可以出山了。搞科研也是如此,这就是术的操练,做实验之前备好一个小本本——实验记录本将你操作步骤注意事项每日工作记录下来,学习新的实验技术犹如练习新的英雄,找师兄师姐老师了解操作流程与细节,通过查阅文献和论坛讨论了解其他人对实验操作的理解,最后就是不断练习很多次,留心出错易错的地方

2. 阵容搭配与游戏节奏很重要

lol是五个人的游戏,合理的阵容能让你赢在起跑线上,最初玩的时候知道团队至少要有个肉可以顶,随着游戏理解深入你会发现bp是一门很大的学问,某些意义上要高于选手战队实力的差距。科研也是如此,完成课题研究需要合理的实验设计,每一步的设计思路是否清晰,最后的结果又说明了什么?在基础最直白的理解背后,有一些细节上的设计是需要专业知识和思考来发现的但一旦理解后你会觉得很有趣味而这个project也会变得更有意义而不是普通的重复。

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怎么能合理设计呢? 要站在前人的肩膀上,不看文献去做就是瞎摸,同时要对相关的基础理论知识有较深的理解,这样你就能更好的理解它的原理与改进。

3.  玩着玩着发现不按自己想象的方式进行,怎么办?

  形成自己的节奏感很重要,知道什么时候该做什么事。游戏前期都没技能以多欺少贼容易建立优势,前期全靠打野节奏。而玩AD要做到中期隐形,对面没人找得到你你却一直在吃经济,中期ad一个人去边路发育贼快。拔完外塔要去做大龙视野,掌握视野后可以占据主动有各种策略赢下胜利,而不是各种浪,去拿人头。生活中的所有事情都需要在合适的时间做合适的事情。

实在打不过不如投降,但是不挣扎一下怎么能轻易放弃呢。要找准你英雄的定位,打团不厉害的英雄就带点燃练对线单带到底,石头对线打不过可以考虑清完一波线去中路支援,让队友肥起来。同理,科研的进行也非一帆风顺的,有时候实验的结果也不是你预想的那样,需要反思是不是只是技术的问题,还是定位没有找准,理论上就不正确等等,如果实在行不通就双手投降换课题吧,及时舍去沉没成本很重要。


进阶篇

  形成自己的风格与特色,对了同一个英雄你有了很多次的练习积累了足够的理解,你会根据自己的习惯摸索出独到的细节与技巧。做科研一段时间后也要有自己的思想,开始操作之前考虑实验设计是否合理,在进行实验操作时,对前人的方法稍微优化更适合自己的工作,或者你有新的理解直接改进或者省去加上一些步骤都是有可能的。对于前人的工作,大多从文献和师兄师姐传承,当你有了一定的基础后,要学会critical thinking,毕竟打游戏时面对不同的阵容会有不同的打法与出装,科研游戏开局不一样,出装和打法又怎么可以不经脑子直接套用呢? 最重要的是你要有自己的思想这比什么都重要。

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总结篇

其实上面主要说的是将电竞的知识与能力融合到科研之中。对某些科研工作者来说,这是他的工作与爱好或许能很有启发,但其他人就看个乐子是吗? 不是的,学科的划分只是为了传授知识时的方便,好比一棵树上的分支与叶子。但对一个现实问题的解决或是现实情景的洞察,往往需要调用不同枝杈上的叶子,一个高水平的学习者非常善于在所学知识之间创造关联,能够将不同领域学科知识摆放,将其迁移到另一领域中。然而现在的教育体系导致了知识的分隔,这也出现了很多专业学生乃至名校专业人才常识缺乏的吓人,综合解决问题的能力也因此受到影响的情况。  专业学科学科的划分也让大家习惯于在某些领域听从专家的指导,但一个专家,如果他只能在他皓首穷经的那个小圈圈里打转,一旦出了那个小圈圈,他就立刻举手投降,说这不是我的专业。那他的视野和思维会有很大的狭隘。好比巴菲特合作伙伴查理芒格说的只会用单一学科知识思考的铁锤人,拿着一把锤子的人眼里,看什么都像一颗钉子。

与专家相对应的,叫作通才,就是读书读通了,进而能一通百通的人。很多人常问学诗词有什么用,学哲学有什么用,学数学有什么用平时买菜又不用微积分。  你觉得这些没有功利之用,不能拿来赚钱,那你是大错特错。

  广泛涉猎不同学科知识,将基本理论变成思维模型,利用多学科模型分析思考现实问题,可以产生不同凡响的作用,获得非凡的智慧。

    生活中不缺少美,只是缺乏发现美的眼睛,而美也存在于自然界的复杂性之中,这种美需要你用跨学科多元知识模型的眼睛去发现。

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