機器學習的算法、SDS和FP的課程（每天耗時2h*3）都被壓在了一周的時間內(nèi)，外加還要保持健身的頻率。結果就是哪個都顧不了，每個都囫圇吞棗，應對不暇。過去十年中，這樣的情況是重復出現(xiàn)的。能重復出現(xiàn)的原因還在于沒有估算實際負荷的量，停留在感性無畏認知的階段。在心里還是想認為自己可以承擔很多事情，而不愿意量化實際的量；一旦量化，就沒有辦法自我欺騙，現(xiàn)實總是殘酷的。可以理解為是眼高手低的一種現(xiàn)實場景。

過度忙碌之后就是徹底的松懈，工作時間處于狀態(tài)外，連續(xù)了好多天，這可以從每天ONENOTE記錄的事件中看到。這是我一直吐槽著的低效率。低效率的問題可以轉變成狀態(tài)或者情緒的調(diào)整，又進而轉變成精力的調(diào)整，在什么精力狀態(tài)下去做什么事情。全身心/精力投入的事情當前有3件，直覺上不合時宜。如果每天全身心投入的精力只能維持4小時，那怎樣可以解決我當前需要解決的問題。一種減少內(nèi)容；一種讓自己適應這種負荷。于我，后一種是更想討論的。

自我欺騙，變成一件事情，對應成事情的不同階段。事實上這3件事情是可以當做一件事情的。機器學習可以基于SDS、FP課程，SDS又是FP的基礎。這么想的話倒是可以輕松一下。這就變成了SDS->FP->ML。一次解決一個事情。我是挺佩服那些可以并行處理很多事情的人的(我在很多小事上也可以并行)。這樣投入很多精力的學習并不能開任何的小差。當著眼于當下的時候產(chǎn)生心流，反而輕松了。

著眼于問題的解決，而不是完成了什么任務。比如SDS、FP的課程，是源自概率統(tǒng)計如何應用現(xiàn)實，有哪些方法，利弊是什么，這些問題的。學習的時候就要帶著這些問題。如果只是數(shù)學公式的背誦解題就沒有了意義，畢竟不是在學校。每看到一些什么都要思考解決了我當初的什么問題，以此來克制不自覺地一味接受而不思考。

集中時間解決問題，放棄碎片時間的應用。有很多次花地鐵上碎片時間學點兒什么，后來發(fā)現(xiàn)這些重要內(nèi)容都會重新再來一遍，第一遍在地鐵上的內(nèi)容在腦子里的印象就是“看過”。碎片時間于我只能消化已有經(jīng)驗知識或者淺顯的信息。想要深度內(nèi)容的學習，沒有效率，不適合。

讓每次心流的持續(xù)時間增長，讓心流與心流之間的時間間隔稍長，保持學習的愉悅。前兩天和朋友交流私教的事情，都認為私教的必要，覺得一對一效率高，但是容易引起逆反情緒，去幾次就不想去了，結果反而不如二對一、多對一好。那種健了身又能偷懶的小愉悅，適合我和她這種本身就有偷懶小情緒的人。

一個禮拜之后再驗證方法的實用價值，到時候就是可以負荷的計劃了。