其实在上一篇内容中，已经简单聊到了大概的模式。本文做进一步的补充。
尝试一种新的英语学习方法以为前端内容学习举例：
前端的一些点是比较零散或者抽象的，直接去记忆并不好理解。
我目前的学习的流程是：
- 形成技术或者解决方案都是为了解决某个问题的意识
- 去了解这个知识的自身定义
- 以及为什么会出现这个技术
- 然后与其他技术的区别，如果是多版本的，与之前的版本有什么区别
- 我们应该如何使用以及怎么使用技术
这些能够与其他知识产生关联的方式进行学习和记忆，这样可以慢慢从点到线到面，把知识连接起来，形成更为清晰的认知。
而在学习过程中，我最常用的是举例、比喻 + 费曼学习法。
首先针对不太清楚的概念看一些入门级别的技术博客或者教学视频，或者让 chatgpt 进行举例，如果举的例子太抽象，则先让它用比喻的手法讲解知识便于理解，再回归到只是本身。
然后在大致了解了内容，重新复述一遍学习到的内容，让 chatgpt 进行 check 和 补充。
值得补充的一点是，chatgpt 的实时对话功能非常实用，可以让你躺在床上闭上眼睛也进行知识的学习，可以有效缓解日常生活中本来对于敲键盘导致的手部疲劳和看屏幕导致的疲劳
如果还想学习英文，或者阅读英文的时候更加专注，则可以用英文进行提问和回答。提示词如下：
然后再改善措辞重新复述给 chatgpt 进一步巩固，如果该层次的概念已经了解清楚，则可以把浅层、简化的表述展开，进一步深挖学习。
通过上述方法可以由浅入深地掌握前端的很多概念，不过对于算法依然需要
- 学习常见的数据结构
- 学习常见的算法
- 提升识别问题所需要使用的算法的能力
- 多刷题
这样的积累不是几天几周就可以见效的，应该融入到日常生活中，才能保证意外情况下需要开始另外找工作或者自己想要主动找新的工作的时候，能够完成算法题的考验。
