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。