这句话强调了在学习一门学科时，理解其核心概念和思想比掌握具体的技巧和计算方法更为重要。概念和思想是学科的基础，能够帮助你更深入地理解和应用知识，而技巧和计算则是具体的实现方式。以下是用计算机科学举例来解释这一观点：
概念和思想的重要性
算法和数据结构：
概念和思想：理解算法的时间复杂度和空间复杂度、不同数据结构的特性和适用场景。
技巧和计算：具体实现排序算法（如快速排序、归并排序）或数据结构（如链表、二叉树）。
解释：理解算法的复杂度和数据结构的特性可以帮助你选择最合适的解决方案，而不仅仅是实现某个具体的算法。
操作系统：
概念和思想：理解进程管理、内存管理、文件系统和并发控制的基本原理。
技巧和计算：编写多线程程序、实现内存分配算法。
解释：理解操作系统的基本原理可以帮助你设计高效的系统和应用程序，而不仅仅是编写多线程代码。
编译原理：
概念和思想：理解编译器的前端（词法分析、语法分析）、中端（中间代码生成和优化）和后端（目标代码生成和优化）的工作原理。
技巧和计算：实现一个简单的词法分析器或语法分析器。
解释：理解编译器的工作原理可以帮助你优化代码性能和调试编译错误，而不仅仅是实现某个具体的编译器组件。
计算机网络：
概念和思想：理解网络协议（如 TCP/IP）、网络分层模型（如 OSI 模型）、路由和交换的基本原理。
技巧和计算：配置网络设备、编写网络应用程序。
解释：理解网络协议和分层模型可以帮助你设计和优化网络应用，而不仅仅是配置网络设备或编写网络代码。
具体例子
useEffect 钩子用于在组件挂载时执行异步操作。理解 React 的核心概念和思想（如组件生命周期、状态管理、钩子）比具体实现某个钩子函数更为重要。
概念和思想：理解 React 的生命周期、异步操作的处理、状态管理。
技巧和计算：具体实现
useEffect钩子来获取数据和更新状态。
通过理解这些重要概念和思想，你可以更好地设计和优化应用，而不仅仅是实现某个具体的功能。