通过AI来辅助解决问题应该是以后的趋势了
学习是一种输入，实践应用是一种输出，只有输入输出相结合才能熟练掌握技术
小白一枚，刚开始接触，希望快速学习到一些东西
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deepseek-r1出来后，智能化时代来临，dba何去何从，该如何选择努力的方向
在实践中，在工作中找到兴趣点，然后深挖，以点带面，逐渐积累。
时间都用在了学习AI上 以及如何转型AI数据产品经理
TIDB 适合 OLTP 还是OLAP 。
平时用到的都是 GAUSS,ORACLE,DB2,MYSQL
很多人谈到时间碎片化学习，这个我不太同意，学习本来就是一件需要长时间持续走出舒适区的事情。碎片化的学习只是皮毛。
时间都浪费在工作的消耗上了
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提升专注力，提高学习效率，与时俱进，不断学习
deepseek-r1出来后，智能化时代来临，dba何去何从，该如何选择努力的方向
其实现在deepseek-r1，已经非常强大了，很多新东西不懂，都是直接问deepseek-r1；当然出来的内容可能需要自己稍微甄别下
如果tidb能与deepseek-r1深度结合，那就更好了
参与开源社区拓宽了技术视野、积累了项目经验，但也常困惑于工作太忙难以深入钻研新技术，且开源项目协作时沟通成本较高
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DataFun 等技术分享学习，然后进行相关实践
系统看下课程，然后遇到问题论坛讨论，加上论坛多看看没遇到过的问题，活到老学到老
学习学习ai方面知识
个人一直都认可知识付费，更倾向于参加系统的培训，AI的出现虽然提升了自我学习的效率，就目前阶段我更愿意在社区和技术群和大家交流。
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通勤路上听听语音是个好办法。
DBA新手仍在学习中
现在各方面的知识以及需要学习的东西越来越多，我的想法是先确定需要解决的问题，以目的为导向的去学习。
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