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读者提问:零碎时间很多,有什么好的前端学习方案吗?

有同学提问? 我现在白天工作时总有一些零碎时间(有时候就能呆坐一两个钟头)我想利用起来学习 可是又不能拿出板砖一样厚的书或者看视频 有什么好的方案么? 我的建议是, 零碎时间多,说明学习的进程也是不连贯的,经常会被各种事情打断。那么你首先需要一个明确的目标。 这个目标可大,我要学习前端架构;这个目标也可小,我要学懂JS闭包。如果目标不明镜,要先确定目标,可以是每天确定,也可以是周计划形式,虽然我本周的碎片时间要学什么方向的知识。 目标确定之后,你要建立一个学习的系统性链条,这是最重要的,它会指明你的方向。如

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自我学习规划

从2018年的实习开始算起,工作时间也接近两年,在两年的工作中,由于工作时间较长(基本996),所以一直以来留给自我学习及提升的时间并不多,在相当多零碎的时间里,也只学习了一些零散的东西,对技术的提升并不明显。   日常的工作基于C语言开发,开发内容与业务逻辑耦合性大,时常有种感觉,除了C写得熟练些外,离开这个业务背景,现在的开发工作貌似对今后的发展并无多大裨益。我认为关键问题在于,基础的数据结构与算法缺乏整理,相关能力难以提升,同时对于开发来说,与业务逻辑耦合过大,无相关领域业务涉及,会使得自己的技术之路越走越窄,从长远发展来看,作为一名算法开发人员,这样确实不够合格。   处于现在的窘境,就打算开始系统地整理下现在所涉及到的相关理论知识,提炼并总结经验,同时学习新的技术。为了监督自己,开始撰写博客,一方面是时刻提醒自己,清楚自己的计划,另一方面也是为了把总结的知识与经验都记录下来,防止自己在同一个坑上跌倒多次。   目前粗糙地计划了一些,包括自己之前在做的零碎事情整理,现在工作相关的经验总结,后面要学习的新技术相关,大致记录如下:

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Science | 智能计算揭示前生命化学网络中合成的连接、出现和自我再生

今天给大家介绍Agnieszka Wołos等人在Science上发表的文章“Synthetic connectivity, emergence, and self-regeneration in the network of prebiotic chemistry”。前生命化学的挑战是追踪少数原始底物的生命关键构件的合成。作者在文章中报告了一种正向合成算法,该算法可以生成一个完整的前生命化学的反应网络,该网络可以在普遍接受的条件下从这些基质中获得。这个网络包含了已报道的和以前未被发现的通往生物目标的途径,以及非生物分子的合理合成。它还表现出三种形式的非平凡的化学出现,因为网络内的分子可以作为下游反应类型的催化剂;形成功能性的化学系统,包括自我再生循环;并产生与原始形式的生物分化相关的表面活性剂。为了支持这些说法,通过实验验证了计算机预测的几种生物分子的前生物合成以及亚氨基二乙酸的多步骤、自我再生循环。

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