深度与广度
写了十几篇技术文章,今天换换口味,写一篇杂谈。
搞技术的在某个阶段都会遇到学无力的情况。技术知识越出越多,越出越快,远远超出了人类的认知能力,耗费毕生的时间也只能对其探究一二。未来也许AI能够从海量知识的学习中脱颖而出,取代大部分人类的劳作。
如何利用有限的生命去学习技术?大抵有两条路。一条是对新出的知识了解个大概,浅尝辄止,只求知识面广。另一条是专精于某一个狭小的领域,深入到足够解决这个领域遇到的任何问题。
这两条路没有对错之分,只有适不适合的区别。前面一种是全栈,类比于全科医生;后面一种是专家,类比于专科教授。治感冒发烧,可以去找社区全科医生;做肝肾移植,那得去找专科教授。没人能做到既专又全,深度与广度是硬币的两面。
对于多数技术人来说,如何选择比较好呢?我的建议是深度优先,向下挖到足够用的时候再换一个地方挖。为啥呢?看看企业招聘就知道了。大多数岗位,决定一个面试者成败的是深度,有些互联网公司技术面试深入到你想哭。一群人在不同领域的深度构成了企业的硬实力,它能实现别人实现不了的性能指标,而功能需求是谁都能做的。在熟悉的领域玩到很溜了,可以再考虑开辟第二技能树,扩大知识面。