1. 问题搜索
- 首先树立一个概念：我们日常碰到的问题，分为两类：第一类是常见但是只是我们自己不常用因此不知道具体方法的问题；第二类是当我们对一个领域熟知精深后发现的问题。第一类问题构成了大部分业务上的场景，因此请相信大多数的问题至少曾经有人碰到过，这时候要先充分搜索；第二类问题可能我们踩到了一个坑里，这时候可能没人遇到过，但是也需要先确认这一点，否则很容易走弯路。
- 其实上面的事情还有另一种分类方法：如果单点问题，而非系统问题，很有可能已经在互联网上被提出被讨论过；相反，系统或者设计模式导致的问题，可能搜索难度较大。
- 如果你碰到一个单点问题，但是却资料很少，那么我们首先要做的是反思自己的问题是否真的存在，是否可以复现。
- 尽量使用谷歌搜索，而非百度；尽量看英文材料，而非中文材料
- 在谷歌搜索的时候，可以加上只看最近一年的限制，这样防止你搜索到的结果已经过时很久了（比如python相关问题搜索出python2的方案或者一个古老的包的方案）
- 搜索结果中，官网结果优先，其次是Stack Overflow的结果
- Stack Overflow上被accept的结果并不一定是最优的，只能说是当时最优的，你可以将前几个都看看，挑选最合适的；同时你可以看一下每条下面的comment。这里举个栗子，如果我们想查找Python怎么压缩文件夹，可以看到被accept的答案并非最优的，而且这条回答下面就有人指出了这个问题。
错误前置
所谓错误前置
比如，我们训练一个模型，耗时一周训练完，发现无法保存，因为对应的路径不存在或者文件没有用写模式创建，这时候就会极其痛苦 再比如，在程序疯狂加载完一个大字典后，发现访问
错误前置的方法有很多，毕竟这只是一种思想或者习惯，远远谈不上规范。这边我们先列举几个常见的：
- 注册机制
