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  • wrf8.github.io:Hexo博客:记录平时所学,形成自己知识体系
  • 8000字干货:那些很厉害的人是怎么构建知识体系

    万次阅读 多人点赞 2019-09-29 11:18:27
    分辨知识和知识体系的差别 理解如何用八大问发现知识的连接点; 掌握致用类知识体系的构建方法; 能够应用甜蜜区模型找到特定领域来构建知识体系。 1. 知识体系?有必要吗? 小张准备通过跑步锻炼身体,可因为之前...

    本文约8000字,正常阅读需要15~20分钟。读完本文可以获得如下收益:

    1. 分辨知识和知识体系的差别
    2. 理解如何用八大问发现知识的连接点;
    3. 掌握致用类知识体系的构建方法;
    4. 能够应用甜蜜区模型找到特定领域来构建知识体系。

    1. 知识体系?有必要吗?

    小张准备通过跑步锻炼身体,可因为之前听说过小腿变粗、膝盖受伤、猝死等等与跑步有关的意外状况,有点担心自己会掉进各种坑里,就在微信上问朋友圈一直晒跑步里程的朋友老安。

    小张问老安:“老安,我想跑步,有什么要注意的没?”

    老安回答:“注意跑姿就行了,要前脚掌先着地,不然容易损伤膝盖。”说完还给小张发了张片。

    小张大喜,心想,幸亏问了老安,不然膝盖就废了。

    第二天早上上班,小张碰见一个部门的黑子,想起来黑子前段时间说他参加了什么夜跑团,就问黑子:“黑子,听说你参加了夜跑团,跑步经验肯定很丰富了,我最近也想跑步,担心跑出问题,给点建议怎么样?”

    黑子说:“建议嘛,的确有一条啊,别轻信网络上各种文章说的什么脚后跟先着地容易损伤膝盖应该前脚掌先着地之类的话。你知道吗,我参加的夜跑团里,有很多经验丰富的跑者,他们说呀,80%的马拉松跑者跑步时都是后脚跟先着地。人家跑那么久那么远都没事儿,就说明,脚后跟先着地是正确的选择。”黑子说着,拿出手机,找了张图给小张看。

    小张边看图边说:“有道理,有道理,还是黑子专业。”可他心里面却犯嘀咕,怎么回事儿啊这是,老安和黑子,说的完全是相反的。

    小张决定找一位资深的跑者问问,想来想去,想到他的大学同学飞将军,他常年跑步,全马都跑了6次了,最近好像还开发了一门如何跑步的课程。于是中午吃饭时,他用微信发了条消息给飞将军:“飞将军啊,我最近有点想跑步,你是专业的,给我点建议,怎么跑比较好呢?”

    过了一会儿,飞将军发过来一条消息:“你先回答我几个问题:1)你是想跑马还是慢跑锻炼?2)你身高、体重、体脂率各是多少?3)体力如何?4)有没有心脏病、高血压、头晕等情况?5)有没膝关节受伤、腰椎间盘突出等情况?6)准备在哪里跑?塑胶跑道、跑步机、水泥马路还是别的?……”

    小张一看飞将军连珠炮式发出的12个问题,不禁叫了一声“天呐”。

    好啦,现在请你回答一个问题:老安、黑子和飞将军,这三个人,哪一位更专业?

    如果我没猜错,你的答案和我一样:飞将军更为专业。

    为什么呢?

    因为飞将军没有像老安和黑子那样直接给一个前脚掌先着地或脚后跟先着地的建议,而是先望闻问切,从各个方面了解小张的情况,然后才给出适合小张的建议。

    那为什么他能够做到这一点呢?

    因为飞将军在跑步这个领域,拥有丰富的知识,涵盖跑姿、配速、相关疾病、路面、心率等等,这些知识有机地结合在一起,形成了一套知识体系,能够从多个维度综合评估一个人该如何开始跑步、如何进阶。

    不仅仅跑步这个领域有知识体系,各个领域都有知识体系,我们生活中遇到的大部分问题,都可以找到一个围绕着它形成的知识体系。

    针对某个领域、某个问题的知识体系,对我们有非常多的好处,典型的有三类:

    1. 表达能力升级。这是因为构建知识体系的过程,会用到并培养成长思维、批判思维和系统思维,提升思考能力。当我们能够把一件事情的逻辑、层面、各个维度想明白,就能讲明白。
    2. 从零到一成为专家。知识体系是结构化的,知识点之间彼此关联,有无数回路,四通八达。这样的好处是,我们遇到一个问题,就会触发某个知识点,我们捕捉到这个知识点,就可以沿着知识体系的无数关联和回路,快速找到相关的其他知识的点,组合起来,形成针对所遇到问题的解决方案,就表现出专业水准,就当得起“领域专家”之称。
    3. 智慧影响待人接物。知识内化,形成体系,吐故纳新,不断进化,我们的智慧就会跟着升级,就能应用于实际生活。一方面知道的越多越能体会知识无涯越会虚心、包容,越能与他人和谐相处,另一方面体系越完善越能帮助自己和他人解决问题,促进彼此关系。

    举两个例子对比一下,我们马上能感受到拥有知识体系的好处。

    医生D1,接诊一位大腿中箭的士兵,马上想到:“中箭了就得赶紧拔出来才好。”于是他一顿操作猛如虎,拔掉了士兵屁大腿上的长箭。不料鲜血迸出,他赶紧找来一团棉花,一条线绳给士兵包扎上。然后拍拍手,告诉士兵,长箭已除,万事大吉。

    医生D2,也接诊了一位屁股中箭的士兵,他没有立即动手拔箭,而是先问了士兵中箭的详情、各个身体部位的感觉、以往的箭伤治疗史等等情况,然后准备了清洗、消炎、包扎要用的各种物品,接下来消炎、拔箭、敷药、包扎,最后又叮嘱了饮食禁忌、日常护理、活动建议、复诊、常见并发症和应对策略等等事情,才结束治疗。结果这位士兵很快痊愈了。

    D1缺乏诊治箭伤的知识体系,脑中只有几点零散的知识,只会头痛医头脚痛医脚,想不到感染、发烧、饮食禁忌等事情,结果他的病人回去后,伤口感染、化脓,引起各种并发症,后来救治无效,含恨离世。

    反观D2,因为有知识体系,能够系统的、多维度的、多环节的考虑各种问题,妥善制定箭伤医治策略,他的病人得到了很好的诊治,很快就痊愈了。

    医疗领域的知识体系,可以治病救人,效用立竿见影。其他领域的知识体系,在处理该领域相关的问题时,也有类似的效果。我们的工作和生活中,就能找到很多例子,你不妨回想一下自己过去的经历,找一件事能够说明知识体系作用的事情出来,这样能加深我们对知识体系重要性的理解。

    2. 善用八大问发现知识的连接点

    从跑步和治病这几个例子中,我们可以看到,知识点是一个一个的,散乱的,比如“跑步时前脚掌先着地不伤膝盖”、“中箭后要赶快把箭拔出来”,就像我们小时候玩的木质积木。

    而知识体系是某个人结合自己的问题和实践形成的知识集合,知识点之间彼此以形式多样的方式关联,形成了特定的结构。比如飞将军关于跑步的知识体系,就是由跑姿、配速、跑量、心率、常见相关病症、跑鞋、路况、饮食等知识点相互链接而成。这样的知识体系,像我们乐高积木搭起来的建筑物。


    那么,现在有一个问题:用我们前面图片中的木质积木,可以搭建出上面的积木房子吗?

    估计我们的答案是一样的:不能。这也是为什么传统的木质积木无法风靡的关键原因——很难搭建出有稳固的、有创造性的东西,不耐玩。

    那为什么乐高积木就能够搭建出种类繁多、形式各异的“建筑物”呢?

    请大家看一下乐高积木的积木块:


    发现它们和传统积木块的不同了吗

    对,它们上面有很多凸起的圆点点!这些圆点点非常关键,它们可以嵌入其他积木块预留的凹槽,把两个积木块连接起来。

    也就是说,乐高积木块上有连接点,所以可以彼此连接,拼搭出各种具有稳定结构的“建筑物”!

    把知识比作积木块,如果知识上生出连接点,就也可以彼此连接,构建出适用于特定领域和特定问题的知识体系

    那么问题来了:知识有连接点吗?

    答案是肯定的,因为在各个领域都存在知识体系,知识体系是由若干知识榫合而成,知识要彼此榫合,就一定有连接点。

    知识本身就有连接点,而我们无法利用这些连接点构建出知识体系,往往是因为:我们没有发现连接点。就是说,连接点原本就存在,只是我们没看到。

    进一步说,只要有办法找到并标注出知识的连接点,散乱的知识就可能彼此连接成一个体系。

    那么问题来了:如何找到知识的连接点呢?

    拆书帮的创始人赵周老师,在讲如何将移动时代手机阅读到的信息转化为知识时,总结了一个结构化的方法,叫“八大问”。我们可以借助“八大问”,来分析信息、观点、事件、经历等,从中整理出知识和连接点。

    我们先介绍八大问,然后来看怎么使用它来挖掘知识的连接点。

    八大问是一个提问的框架,将针对信息、观点、事件、经历等的提问,分为“前、因、后、果,适、用、边、界”八类。

    这八类问题,可用来分析或整理信息,把信息变成知识,并找到知识的连接点。八大问又可以分为两组,前因后果和适用边界,前因后果用于分析信息,适用边界用于整理信息。

    为方便记忆,赵周老师找了八个成语帮助我们,前对应前车可鉴,因对应相因相生,后对应以观后效,果对应自食其果,适对应适得其反,用对应使用条件,边对应旁敲边鼓,界对应楚河汉界。

    赵周老师针对每一大问,都提供了几个典型问题,帮助我们理解和使用这一问。具体来讲,是这样的:

    • 前(前车可鉴):1)为什么这件事对我重要?2)他是怎么引出这个信息的?
    • 因(相因相生):1)作者提出了哪些关于原因的假设?2)怎么验证或排除这些假设?3)还有其他可能性吗?
    • 后(以观后效):1)若已从信息去做之后会怎样?2)对我的好处(效用)是什么?
    • 果(自食其果):1)不这么做的后果是什么?2)不改变的问题有多严重?
    • 适(适得其反):1)有没有相反的观点?2)有没有不支持这个的实例?
    • 用(使用条件):1)要这样做,需要具备哪些条件(考虑成本收益、态度、能力……)?2)这件事可以用什么其他方式来完成?
    • 边(旁敲边鼓):1)从前有没有类似的(或乍看起来差不多的)信息?2)其他领域/行业/人如何解决类似问题?
    • 界(楚河汉界):1)无论是相反的还是类似的信息,和这个信息的真正区别是什么?交界在哪里?

    在使用八大问时,不一定要原模原样的问赵周老师给出的示范问题,可以在理解这八类问题的前提下,针对具体情境,提出适合的问题。也就说,八大问最重要的是提供了一种提出有洞察力的问题的框架,这是它的意义所在,如果你有能力,可以领会心法,保持心法不变,提出新的问题,如果一开始不知道怎么用,则建议直接使用示范问题或在其基础上做变化。

    现在,我们举个例子,演示一下八大问的用法。

    小薇热情、活泼、健谈、点子多、标新立异、夸张、情绪波动大,她从事保险销售,业绩很好,领导安排她开发一个内部课程,给大家讲讲如何发展客户、维系客户。小薇答应两天搞定讲义,然后给大家讲。她动作很快,马上就开始写PPT,可总是被各种事务打断,一会儿有客户打电话,一会儿微信上有人咨询,一会儿又要出去见客户签合同,一会儿有同事请教,结果一个星期过去了,PPT只有一页标题。

    领导问小薇了两次次,什么时候可以讲,小薇都说太忙了,PPT才刚开了个头,一直没找出时间做。第三次的时候,领导皱着眉头给了小薇一个建议:“小薇啊,你时间管理能力还有很大提升空间啊,建议你好好学习下史蒂芬·柯维的时间管理四象限,把手头上的事情理一理。”小薇连忙称是,开始学习时间管理四象限。

    熟悉这个场景吗?你我的时间管理学习之路,基本上都是这么开始的。

    这种模式,其实也是我们切入一个新领域时的模式:遇到一个问题,要解决,就要用到新的知识、新的技能,开始学习之路,慢慢在实践中积累这个领域的知识。

    但是,我们积累的知识,能否形成体系,却依赖于我们能否做到“发现知识的连接点、主动链接不同的知识”。

    不管以前我们做得怎样,现在我们可以使用八大问来加速这个过程。

    让我们再次聚焦小薇的问题,看看怎样应用八大问来发现知识的连接点。现在,小薇知道了一个时间管理的方法,叫作“时间管理四象限”。

    先问“前”,这里小薇可以问“为什么掌握时间管理四象限对我很重要?”,答案可能是“做好时间管理,能帮助我合理安排任务,找到完成讲义开发的时间。”所以,学习时间管理四象限是有必要的。

    再问“因”,领导让小薇学习时间管理四象限,他提出了什么关于原因的假设呢?答案是“小薇时间管理能力欠缺,不能合理安排各种事务。”领导认为小薇只要管理好时间,就能抽出时间来完成PPT。这个假设正确吗?这是小薇没能在两天内完成讲义的唯一的原因吗?不一定哦,小薇没有完成PPT,除了时间管理的缘故,还有一个很重要的原因,是她内心不觉得“开发课程传授经验”这件事有多么重要,在她看来,最重要的事情是搞定客户赢得保单。

    接下来问“后”,小薇可以问“学习时间管理四象限对我的好处是什么?”她对照着时间管理四象限图,翻看《高效能人士的七个习惯》,很快想到了好处:聚焦要事,从容工作,提高工作质量和产出。简单讲,要事第一,提高工作效能。

    然后问“果”,直接用赵周老师的示范问题,“不这么做的后果是什么?”后果很明显,课程的交付时间会一再拖延,领导会认为小薇不重视自己的工作安排,甚至会怀疑小薇别有用心,进而影响小薇后续的工作开展,甚至影响升职加薪。所以从这个角度看,小薇需要尊重领导的工作安排,尽快搞定这项任务,所以她还是有必要学习时间管理。这样分析,小薇发现了一个点,某些工作任务的重要性,取决于领导的看法,所以她还应该学习目标管理、向上管理。

    再接下来问“适”,小薇问了自己这个问题“有没有人学了时间管理四象限却还是安排不好工作?”她马上想到同事小兰,曾经学习过时间管理四象限,可现在依然是每天忙东忙西丢东忘西经常出状况。

    然后问“用”,小薇可以这样问:“使用时间管理四象限的前提条件是什么?”经过研究,小薇发现,史蒂芬·柯维是一名企业管理者,同时也是为企业负责人提供咨询的人,他提出的时间管理矩阵,更多是针对管理者的,因为管理者有更多的掌控感和自由度,能够决定某件事情是否重要,进而根据紧急性来判断是立即做还是规划时间做。而像她和小兰,都在执行层面,多数时候无法决定一件事情的重要性,而不能判别重要性,就难以应用时间管理四象限。这也是小兰学了时间管理四象限依然工作忙乱的一个原因,同时也是她的领导觉得时间管理四象限管用的原因。这样一想,小薇知道了使用时间管理四象限的两个前提条件:1)个人具有分辨事情重要性的能力;2)个人对事情具有一定的掌控性和自由度。

    接下来问“边”,小薇先问自己“有没有与时间管理四象限类似的时间管理方法?”小薇一搜索,发现时间管理方法很多,GTD(衣柜整理法)、番茄工作法、三只青蛙、日历、猴子法则、Unbroken Time、思维导图、黄金工作时间……全都和时间管理有关。她一一搜集相关信息,进一步了解这些时间管理方法。接下来她又想到,管理时间其实是为了管理工作任务,那关于任务管理,有哪些方法呢?她一搜索,发现了看板、思维导图、80/20法则、清单、OKR、SMART法则等。

    最后问“界”的问题,“时间管理四象限的适用情况是什么?”小薇觉得,时间管理四象限,更适合这两类人:1)管理者;2)可以在一定范围内自我安排工作任务和时间的人。

    经过一轮八大问,小薇对时间管理四象限的认识更深入了,管理者、任务管理、时间管理、重要性、向上管理、要事第一、工作效能、工作自主度、规划……这些关键词留在了她的记忆中,成了可以与其他知识链接的连接点。

    八大问的目的,正是帮助我们从不同角度、维度来分析和整理信息,加深我们对知识的理解、认识,进而帮助我们为知识建立各个层面、各种角度的连接点,有了这些连接点,知识点彼此之间更容易产生关系,知识也更容易被外界问题刺激、唤醒。

    3. 如何构建知识体系

    一旦我们标注出知识的连接点,就可以把具备可连接性的两个知识经由连接点链接在一起,围绕着不同知识的不同类型的连接点,持续地、反复地执行这个操作,就可以慢慢形成知识体系。

    我们以小薇为例来说明这个过程。

    前面我们通过八大问中的“界(楚河汉界)”这一问,找到了“时间管理四象限”这个知识的一个连接点——管理者,即时间管理四象尤其适用于职场中的管理者。

    假如小薇在检索时间管理方法时,搜到了“猴子法则”,买了一本书叫作《别让猴子跳回背上》,学习了一下,运用八大问做了分析,画出了猴子法则和它的连接点,如下图所示:

    对比时间管理四象限的连接点和猴子法则的连接点,可以发现,通过“管理者”这个连接点,就可以把两者链接起来。

    假设小薇要考取中国寿险理财规划师,需要持续的看书学习,可她看书时总是分神,无法专注,于是就向一位特别爱看书的朋友请教如何才能专注看书,朋友告诉她使用“番茄工作法”,她了解了一下,发现番茄工作法是弗朗西斯科·西里洛上大学时为了专心学习发明的方法,特别适合看书学习这类伏案工作,她接着用八大问分析,画出了番茄工作法的连接点,如下图所示:

    番茄工作法属于时间管理领域的方法,那它就可以通过“时间管理”这个连接点,和时间管理四象限链接起来。

    随着小薇不断践行时间管理,了解到越来越多的方法,于是她就慢慢形成了时间管理方面的知识体系:

    现在可以看到知识体系的完整构建过程了:我们基于一个场景(问题),找到一个知识,运用八大问分析,挖掘各式各样的连接点,在持续实践中接触新的知识,反思回顾,把新知和旧知经由含义相近的连接点链接起来,形成体系。

    这个过程用文字来描述,只需要几百个字,阅读只需两三分钟,于是你可能会想,构建知识体系原来这么简单这么快呀,我很快就能搭建出自己的知识体系。实际上并非如此,知识体系的形成,是在生活实践中,不断解决问题,不断反思经验,不断发现连接点,不断链接知识,慢慢完成的,决不是一朝一夕之功。

    比如小薇从时间管理四象限链接到猴子法则,只有在她当了管理者,深受下属抛给她的猴子之苦时,才可能真正用到猴子法则,才能真正完成链接。这个过程,时机不成熟,就不会发生,所以看似简单的一个链接,分分钟的事情,实际上可能需要一年、两年,甚至三五年。

    经过实践和时间的考验,我们构建出了某个领域的知识体系,是不是万事大吉了呢?

    非也!

    我们还需要不断更新迭代自己在某个领域的知识体系,因为时代在发展,环境日新月异,问题层出不穷,用于解决问题的知识也会因之而快速演变。

    比如老韩是PPT设计师,对PPT 2016非常熟悉,各种功能了然于心,可2019年初Office 2019发布后,他就需要更新自己围绕着PPT 2016构建出来的知识体系,如果不这么做,遇到客户提出的特定于PPT 2019的问题,就没办法解决。

    比如小卢是增粉达人,原来微博微信的各种增粉策略、方法、实践,了然于胸,专门为各类自媒体团队提供增粉服务,现在短视频大火,抖音崛起,迅速成为国民级应用,那小胡就需要迅速学习基于抖音平台的增粉策略,包括抖音的推荐规则、封杀原则、内容分布、流量特点、视频结构等等,只有这样,他才能继续我他的客户提供有价值的服务。

    幸运的是,不管环境如何演变,只要我们掌握构建知识体系的方法,挖掘出新知识的连接点,就可以将新知识纳入既有知识体系,继而知识体系就可以获得更新,我们就能借助既有知识体系的势能,在新的领域打开局面。

    4. 在哪个领域建立自己的知识体系

    前面我们着重介绍了八大问发现知识的连接点、用连接点链接不同知识构建知识体系,并反复强调,拥有知识体系,可以专业、系统、全面、多维度的看待问题,创造难以复制的价值。

    现在,有的小伙伴心头可能会升起一个问号——“既然知识体系如此重要,那我是不是要在生活中的每个领域都构建出知识体系呢?”

    非也非也!

    我们不可能在每个领域都搭建一套知识体系——我们没那么多时间和精力。同时,也没那个必要。

    请想象如下场景:你发烧了三天,不见好转,头疼、浑身无力、骨肉疼痛,无法工作。

    你会怎么办?

    去研究关于发烧的各种知识、构建出发烧的知识体系,然后把自己治好,还是说,去医院,花钱让医生帮忙看病?

    你选的是去医院看病,对吧,很明智的选择。这也是我们面对多数领域问题的最佳选择——付费请目标领域的专业人士帮助解决。

    多数领域的问题,都可以外包给他人来解决,我们不用费尽心力在各方面都成为拥有强大知识体系的专家。

    我们要做的,是找到自己的根据地,发展出自己的知识体系,用自己的知识体系创造价值,交换其他领域的专业服务。

    那么,问题来了,怎么确定想要建立知识体系的领域呢?

    下面三个问题,提供了一个定位框架:

    1. 我擅长什么?
    2. 我爱好什么?
    3. 这个世界需要什么?

    这三个问题对应答案的交集,就是我们构建知识体系的甜蜜区:

    请反复探寻,找到自己的甜蜜区,锚定它,投入时间和精力,在实践中将各种知识融会贯通,构建出知识体系。

    最后,问个问题:现在的你,拥有(或打算构建)哪个领域的知识体系?欢迎留言和我分享_


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  • 如何构建自己知识体系

    千次阅读 2016-11-01 14:29:43
    如何构建自己知识体系,如何让自己更高更快更强?

    面试的时候,我会问面试者,你日常如何构建自己的知识体系,如何让自己更高更快更强?多数工程师并没有深入地思考过这个问题,基本上是零敲碎打,随机性大,基本上是脚踩西瓜皮滑到哪里算哪里。
    本着不能让你白来一趟的精神,好为人师的我会娓娓道来:

    第一阶段 认真构建完整的知识体系


    十几年前我投身软件行业的时候,光是讲解数据库原理、操作系统、TCP/IP、组网、算法等等基础知识的英文原版书摞起来就等身,认认真真看完,各种上手实践,入行后,读遍 C++各种经典著作,读遍各种协议原文,认认真真打基础。
    很多工程师都说自己平常就是在某些 IT 门户上看看推荐的博文或新闻,我说这属于典型的零敲碎打,不够刺激。
    聊到这时,我会举一个例子,为什么要阅读长篇小说,因为中短篇小说就像用针扎你,而长篇小说就像把你装进一个沙袋里吊起来,从四面八方用狼牙棒打你,酣畅淋漓。构建可用的知识体系,就得读书,书是有体系结构的,你关心不关心,现阶段你用到用不到,它都讲到了,从头到尾看几遍,针扎得透透的。

    何谓知识体系?
    几年前,前支付宝架构师姚建东曾经在我们公司做过技术人员如何规划自己的分享讲座,他是这么论述的:
    技术与技巧包括:

    • 计算机基础理论
      • 计算机模型:内存/IO/时钟/CPU……
      • 算法
      • 专项技术领域:
        • 数据挖掘
        • 数据管理
        • 智能推荐
        • 搜索
        • ……
    • 语言与工具
      • 语言与相关体系
      • 开发工具,分析工具,代码管理工具
      • HTML/CSS/JS/Ajax
      • 常用框架与第三方类库
    • 调试与测试
      • 调试方法和哲学
      • 定位问题
      • BUG管理工具
      • 单元测试
      • 集成测试
      • 性能测试
      • 安全测试
      • 兼容性测试与方法
      • JS/Ajax测试与方法
      • 服务层测试
      • Web层测试
    • 网络与系统
      • TCP/IP协议与模型,HTTP/SMTP等协议
      • Linux系统,网络分析工具,系统分析工具
      • 容量,流量与负载均衡
      • 应用部署、规范、规划
      • 安全
      • 监控与故障分析
      • 磁盘与存储
      • Shell
      • DNS与域名
      • 缓存,反向代理
      • 图片服务器(海量小文件)
    • 需求挖掘与分析
      • 需求文档格式
      • 需求访谈
      • 需求分析方法,需求分析工具
      • 领域知识与经验
    • 系统分析与设计
      • UML语言与模型
      • 分析模式
      • 设计模式,领域驱动
      • 系统分析文档格式
      • 系统设计文档格式
      • 功能性需求与非功能性需求
    • 数据与系统
      • 数据库
      • 可伸缩策略,扩展策略,备份,容灾,性能,安全,高可用……
      • 数据设计与范式,SQL/NoSQL,Cache,分布式文件
    • 架构设计
      • 架构模式,典型互联网公司架构演进历史
      • 架构原则,常用策略
      • 架构设计方法
      • 非功能性理解
        • 扩展性
        • 伸缩性
        • 稳定性
        • 一致性
        • 性能
        • 吞吐量
      • 容量预测与规划
      • 架构体系与相关技术
    • 过程与管理
      • 分析过程
      • 研发过程
      • 评审过程
      • 测试过程
      • 发布过程
      • 回滚过程
      • 文档管理
      • 知识管理
      • 项目管理

    以上其实就是一份从业基础知识清单,你可以按图索骥,阅读相关书籍

    第二阶段 顺着一个Topic钻进去,锻炼自己的预研能力


    无论公司业务还是自己喜欢做的事,都可以抽象出通用性课题,然后以做论文的方式杀进去。这个事情得反复操练,有意识操练
    做事方式为:

    1. 抽象出 Topic——如分布式锁,分布式并行计算引擎,防CSRF的FormToken自动生成框架,定时任务管理与调度平台,分布式跟踪,等等
    2. 向功课好的学生学习——有针对性地深入了解业界其他公司是如何分析问题和解决问题的,汇总各种方案,站在巨人的肩膀上
    3. 分析特定应用场景,技术选型
    4. 兼顾高可用性和可伸缩,做设计评审
    5. 做测试自证靠谱,梳理知识点,开技术分享会
    6. 上线商用,总结经验教训,开经验分享会

    其中一个重点是汇总和分享。05年时,应电信级统一消息业务需要,我去研究了 SIP 协议,做了各种试验,分析报文,写了一系列的幻灯片,做了公开分享,一时间还颇受欢迎:

    1. SIP_to_Freshman_by_zhengyun.ppt
    2. SIP之穿越NAT_by_zhengyun.ppt
    3. SIP体系架构讲义及消息交互演示_by_zhengyun.ppt
    4. SIP多方会话消息之实例讲解_by_zhengyun.ppt
    5. SIP安全框架之认证[NTLM和Kerberos]_by_zhengyun.ppt
    6. SIP消息之逐项讲解_by_zhengyun.ppt

    为什么要写出来、讲出来呢?因为有一个学习金字塔理论,如下图所示:

    我们读过的事情能够记住学习内容的10%
    我们听过的事情能够记住20%
    我们看过的事情能够记住30%
    我们听过和看过的事情能够记住50%——如看影像/看展览/看演示/现场观摩,
    我们说过的事情能够记住70%——如参与讨论/发言,
    我们说过和做过的事情能够记住90%——如做报告,给别人讲,亲身体验,动手做。
    这也就是我在《窝窝研发过去几年做对了哪些事》中阐述的管理方法:我们从入职之后就有意识地训练大家,让大家能够公开陈述、清晰表达。所以,试用期内,新人必须做一次技术分享和一次技术评审,面对各方的 challenge;预研的中间和结尾都要有分享会;平时也要定期组织技术讲座。

    第三阶段 疯狂回答技术问题


    知识体系慢慢构建,与业务相关的抽象 Topic 也在探索中。
    但这还不够。
    因为你亲身接触到的世界太小,可能不足以构成挑战,你可能意识不到自己缺多少知识和技能,不利于你分析问题、提出问题和解决问题的能力培养。
    所以,要主动出击:
    疯狂回答问题

    我曾经在入行的头几年里几乎把我关注的垂直领域(包括语言领域和业务领域)里的所有问题都回答了一遍。我对外宣扬知无不言言无不尽,放出邮件地址和 MSN(那时候 MSN 很高大上),很多网友都会发邮件或者加我好友,问各种开发疑难问题,平均每天都有几个,然后我把解决问题的过程写成微软 KB(KnowledgeBase) 文体发表在我的博客上。
    你想想看,工作中的问题你平均每隔几天才能遇到一个,而这么做,每天你都会遇到几个乃至于十几个,第一让你脑力激荡,第二接触到更多新知。

    05
    年到06年期间,我因工作需要学习了 JavaME(或古老的称呼 J2ME),早年间 Symbian 手机上的客户端开发。那段时间我天天扫中文论坛的帖子,力求回答所有问题,尤其是那些BUG 或故障。对于那些暂时没有人解决的,如流媒体实时播放,如仿 OperaMini 二级菜单界面,都上下求索,最后放出思路以及源码。
    同时,我经常整理常见问题,梳理成册并发布。譬如我整理过的 J2ME 疑难问题:

    1. [J2ME Q&A]真机报告MontyThread -n的错误之解释
    2. [J2MEQ&A]WTK初始化WMAClient报错XXX has no IP address的解释
    3. [J2ME Q&A]untrusted domain is not configured问题回应
    4. [J2ME]“Cannot open socket for LIME events”错误解决

    几个月后,我成为 J2ME 中文论坛超级版主。通过这个历程,我想告诉大家,回答网友问题,技巧得当的话,比如别老是重复回答新手问题,试着攻克那些疑难问题,或者离奇故障,绝对不会浪费你的时间。为什么?
    因为你要信奉:

    你学过的每一样东西,你遭受的每一次苦难,都会在你一生中的某个时候派上用场
    ——佩内洛普·菲兹杰拉德 《离岸》

    Everything that you've learnt and all the hardships you've suffered will all come in handy at some point in your life.

     

    第四阶段 RCA/总结


    现在是你把经验教训变为财富的时刻了。
    什么是好的技术 Leader
    随便一个业务需求或业务场景讲出来,你立刻把它抽象为几个模块/系统/Topic,然后侃侃而谈,业界都是怎么解决的,我们以前又是怎么分析怎么解决的,现在咱们这种情况下应该如何设计,可能会遇到什么问题,我们应该做哪些预防设计,blabla。

    怎么做到这一点?
    第一,写 RCA 报告。
    我以前说过,『窝窝从 2011 年开始,一直坚持每错必查、错了又错就整改、每错必写,用身体力行告诉每一个新员工直面错误、公开技术细节、分享给所有人,长此以往,每一次事故和线上漏测都会变为我们的财富。这就是我们的 RCA(Root Cause Analysis)制度,截止到目前已经收集整理了近两百个详尽的 RCA 报告。』
    RCA 
    报告格式为:

    1. 背景知识(Optional)
    2. 问题现象
    3. 影响范围
    4. 问题原因
    5. 问题分析过程(Optional)
    6. 解决办法
    7. 后续处理措施:如线上脏数据如何修复,如对用户造成的影响如何弥补等(Optional)
    8. 经验教训
    9. RCA类型:如代码问题、实施问题、配置问题、设计问题、测试问题

    这样,作为一名合格的老兵,你见过了足够多的血,并且把它们变成了你的人生财富。第二,写总结。
    话说,要经常拉清单。
    侃侃而谈得有资料,这些都得是你自己写才能印象深刻,关键时刻想得起来。

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  • 构建自己知识体系框架

    千次阅读 2018-01-23 21:32:48
    第四课:构建自己知识框架1、为什么要建立知识框架(一定要有框架意识) 便于提取 便于分享 便于记忆 2、一般性的学习误区 只收藏,不阅读 只阅读,不归类 只归类,不提炼 3、框架思维下的学习步骤 第一步——收集...

    第四课:构建自己的知识框架

    1、为什么要建立知识框架(一定要有框架意识)

    • 便于提取
    • 便于分享
    • 便于记忆

    2、一般性的学习误区

    • 只收藏,不阅读
    • 只阅读,不归类
    • 只归类,不提炼

    3、框架思维下的学习步骤

    • 第一步——收集
    • 第二步——整理
    • 第三步——消化
    • 第四步——输出

    一般性学习只有第一步,没有后面三个步骤


    第一步——收集

    • 收集工具:发送至印象笔记;备忘录
    • 收集途径:从喜爱的做着或者感兴趣的话题出发,形成一个舒适的学习路径

    第二步——整理

    • 整理目标:形成秩序;形成关联
    • 整理工具:标签和思维导图
    • 另外整理学到的东西,也可以利用博客,写出来既可以加深自己的印象,又可以分享给他人,给别人提供借鉴。

    第四步——输出

    • 输出方式——写作(或者与人讲解)
    • 倒逼自己去完善知识框架
    • 检验自己对于知识框架的掌握和理解

    4、思维框架

    成为更有秩序和更聪明的人

    做事之前,先从框架上考虑做事的步骤和方面

    做事之后,再从框架上去提炼思维和理论

    对于知识的整理,消化和提炼是非常重要的几个步骤,因为平时我们利用碎片化学习到的东西可能过段时间就会被其他东西冲掉,所以在我们学习到一些东西以后就要抓紧把那些细碎的东西记录下来进行整理,再思考,这也就是消化和加深印象的过程。

    知识就是在一点一点的积累才会变得越来越丰富,其实,如今我们每天都可以从手机上,电脑上接收到海量的数据与知识,如果我们能够每天对这些学到的关键性的东西进行收集整理,会发现长此以往,自身就会有变化。无论是谈吐上,还是举止上

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  • 该部分对数据进行描述和定义的“元”数据被称为知识体系(Schema)或本体(Ontology)。 知识融合主要方法:框架匹配和实例对齐。 一、知识体系构建 1、概述 知识体系包含三方面的核心内容: 概念的分类 概念属性的...

    知识图谱不仅包含具体的实例知识数据,还包括对知识数据的描述和定义。该部分对数据进行描述和定义的“元”数据被称为知识体系(Schema)或本体(Ontology)。

    知识融合主要方法:框架匹配和实例对齐。

    一、知识体系构建

    1、概述

    知识体系包含三方面的核心内容

    • 概念的分类
    • 概念属性的描述
    • 概念之间相互关系

    知识体系的基本形态包含五个层次(难度升序):词汇(Terms)、概念(Concepts)、分类关系(Taxonomic Relations)、非分类关系(Non-Taxonomic Relations)和公理(Axioms)。

    示例:
    在这里插入图片描述

    2、人工构建方法

    人工构建知识体系的过程可分为以下六个主要阶段(注意:非严格的线性关系):
    确定领域及任务 ==》体系复用 ==》罗列要素 ==》确定分类体系 ==》定义属性及关系 ==》定义约束

    (1)确定领域及任务

    与具体的应用任务有关,与具体的领域密切相关,也不能抛开领域建立一个高大全的、无法被广泛使用的产品。

    想要构建更为合适的体系,需要回答

    • 我们为什么要使用这个知识体系?
    • 这种知识体系呢个构帮助回答哪些类型的问题?
    • 谁会使用并维护这个知识体系?

    (2)体系复用

    在真正进行构建之前,应广泛调研现有的第三方知识体系(eg:Schenma.org)或与之相关的资源,尽可能的参考前人已有的成果。

    常用资源如下:

    • 领域词典:专家编撰的领域内的词典,对构建限定领域的知识体系具有重要的参考意义。
    • 语言学资源
    • 开源知识图谱:DBpedia、YAGO、Freebase、OpenCyc等
    • 网络百科

    (3)罗列要素

    根据领域,尽可能罗列期望在知识图谱中出现的要素列表,主要包括概念、属性以及关系

    (4)确定分类体系

    确定了相关要素后,需要将其中表示概念的要素组织成层级结构的分类体系。必须保证上层类别所表示的概念完全包含下层类别所表示的概念(所有下层类别的实例必须是上层类别的实例)。

    两个构建方法

    • 自顶向下:从最抽象的概念开始,逐层添加更为具体的概念
    • 自底向上:从具体的概念开始,逐层开始抽象

    (5)定义属性及关系

    为每个类别定义属性及关系。

    • 属性:描述概念的内在特征,
    • 关系:刻画不同概念之间的关系。

    属性的定义需要受分类体系的约束,下层类别必须继承所有上层类别的属性。

    步骤(4)和步骤(5)常交叉进行。

    (6)定义约束

    • 不同的属性和关系具有不同的定义域和值域。
    • 数据报障数据的一致性,避免异常值的出现。

    2、自动构建方法

    根据数据源结构化程度的不同,知识体系的学习技术可分为:

    • 基于非结构化数据的知识体系学习(重点)
    • 基于结构化数据的知识体系学习(采用与人工构建相结合的方式工作)
    • 基于半结构化数据的知识体系学习(采用与人工构建相结合的方式工作)

    (1)基于非结构化数据的知识体系学习

    基本思想:对于非结构化数据(通常指文本数据),首先利用自然语言处理工具对文本进行分词、句法分析、命名实体识别等预处理操作,然后利用模板匹配、统计学习等手段从文本中抽取重要信息,主要包括领域概念、实例以及概念之间的关系。

    主要步骤:领域概念抽取、分类体系构建、概念属性及关系抽取

    a、领域概念抽取

    目标:从文本数据中抽取出构建知识体系所需的关键元素(该领域的术语),包括实体类型名、属性名、关系名等

    步骤如下

    • 抽取候选术语:首先利用自然语言处理工具对文本进行分词、句法分析,然后利用语言学规则或模板在文本中抽取特定的字符串,并将这些字符串当做领域术语的候选。目标:尽量多覆盖真正的术语。
    • 术语过滤:领域术语在领域内出现的频率会显著高于领域外出现的频率,过滤低质量的术语。
      • 常用方法:互信息(MI)、词频逆文档频率(TF-IDF)、术语相关频率(RTF)等
    • 术语合并:知识体系是对概念及其关系的描述,因此术语需转换为概念
      • 做法:将候选术语中表达相同概念的术语聚合到一起,即识别同义词。
      • 代表方法:
        • 基于词典的方法:利用现有词典资源获取词汇的同义情况,eg:WordNet、HowNet、同义词词林等。
        • 基于统计的方法:进行词汇表示学习,并基于词汇的表示对词汇进行聚类。

    b、分类体系构建

    目标:获取不同概念之间的上下位关系(继承关系)。 下位词是上位词概念的具体化,eg:“犬科动物”是“哺乳动物”的下位词。

    代表方法

    • 基于词典的方法:利用现有词典资源获取不同词汇的上下位关系,eg:WordNet等。
    • 基于统计的方法:通过词的上下文对当前词进行表示,并基于该表示对得到的领域术语进行层次聚类

    c、概念属性及关系抽取

    与概念抽取的过程类似,首先利用自然语言处理工具对文本进行分词、句法分析等预处理,然后利用语言学规则或模板的方法为给定的概念获取候选属性集合。然后利用统计方法定量评估每个候选属性的置信度,过滤掉低质量的属性,也涉及同义词的情况。

    (2)基于结构化数据的知识体系学习

    主要任务:分析关系模型中蕴含的语义信息,并将其映射到知识体系的相应部分。

    构建过程:通过分析数据表的字段内容、主键、外键等信息识别实体和实体间关系。
    在信息抽取时,可从描述实体的表中抽取实体的概念(即本体类型)及实体属性,从描述关系的表中抽取概念间关系,建立初步的知识体系,并进行评估和修正,生成最终的知识体系。

    (3)基于半结构化数据的知识体系学习

    典型数据:XML格式数据、HTML格式网页数据以及它们遵循的文档类型定义(XML Schema 或 DTD)等。以上两类方法均可使用。

    3、典型知识体系(本体)

    • SUMO(Suggested Upper Merged Ontology)——最大的公共本体,主要用于学术领域,可作为其他知识体系的基础本体。
    • Schema.org
    • Freebase——特点:使用组合数据类型(CVT)的方式表示事件等N-Triple事实。
      • Protege常被用于构建、编辑和管理知识框架。常被应用于基于框架的知识表示模型,一般是先定义类,在定义类中的属性,最后定义类和属性的约束。

    二、知识融合

    知识图谱融合(根据KG类型划分):

    • 竖直方向的融合:融合高层通用本体与底层领域本体或实例数据。eg:YAGO
    • 水平方向的融合:融合相同层次的知识图谱。eg:BabelNet

    知识融合通过对多个相关知识图谱的对齐、关联和合并,使其成为一个整体。按融合对象的不同分为:框架匹配和实体对齐。

    • 框架匹配:对概念、属性、关系等知识描述体系进行匹配和融合。
    • 实体对齐:对齐合并相同的实体完成知识融合

    但是实例知识有时有冲突,需要对其检测和消解

    1、框架匹配(本体对齐)

    解决知识体系之间的异构性,知识框架主要包括概念(类型)、属性、关系和它们之间的约束。

    目前常用的框架匹配方法还停留在匹配不同知识库中的元素,按照使用的技术不同可以分为:元素级匹配和结构级匹配。

    (1)元素级匹配

    独立考虑元素是不是匹配,不考虑其他元素的匹配

    • 字符串匹配
      • 常用匹配方法:前缀距离,后缀距离,编辑距离和 n n n 元语法距离
      • 这种方法忽略了语言符号的多义性,一词多义和一义多词
    • 词向量:将词表示为低维语义向量空间的一个点,语义相似度用点之间的距离来衡量。与字符串相比,有更强的捕获词背后的真正语义的能力,且通过训练产生的词向量的覆盖度要大得多。
    • 混合方法:常将词向量与其他编辑距离等结合,混合方法获得了很好的性能。

    (2)结构级匹配

    不同元素的匹配之间也会有影响,例如属性的定义域和值域匹配度高,属性匹配度也高。基本思想:相似的概念具有相似的概念结构。

    • 基于图的技术:对于两个本体中的节点,若它们的邻居节点是相似的,则它们也是相似的。将本体匹配问题转化为发现最大公共子图的问题
    • 基于分类体系的技术:只关注与匹配一些特殊关系。“实例-类型”(is-a)或“子类-父类”(SubClassOf)关系。
    • 基于统计分析的技术:挖掘蕴含的规律,并对概念、属性、实例、关系等对象进行分组,进而计算它们之间的距离。
      • 典型技术:形式概念分析、基于距离的分类、相关性分析以及频度分布。

    2、实体对齐(实体匹配)

    实体对齐:判断相同或不同知识库中的两个实体是否表示同一物理对象的过程。其在数据集成和知识融合中发挥着重要的作用。

    方法

    • 成对实体对齐:表示独立地判断两实体是否对应同一物理对象,通过匹配实体属性等特征判断它们的对齐程度。
    • 协同实体对齐:不同实体间的对齐是相互影响的,通过协调不同对象间的匹配情况得以达到一个全局最优的对齐结果。

    典型方法:基于知识库向量联合学习的对齐方法

    • 基本思想:通过知识库联合表示学习(种子对齐方法:两个实体的向量要在训练过程中尽可能相似),将多个知识库表示在同一个语义向量空间中,把知识库实体对齐的过程转化为两个知识库中实体相似度计算问题。
    • 知识库联合表示学习 步骤如下:
      • 首先,利用简单的对齐方法(eg:字符串匹配),来产生初始的种子对齐,这些种子对齐要准确率非常高。
      • 然后,采用TransE的方式,学习两个知识库的对齐。
    • 优点:不需要依赖人工设定的规则和特征,也不需要了解知识库的命名习惯。适应性强、易于移植

    3、冲突检测与消解

    冲突检测与消解是知识融合的重要步骤,是多个知识图谱形成一个一致结果的最后步骤。

    冲突识别(最简单的方法):发现对于同样的属性和关系有不同的实例,但是对于某些属性,这种策略不一定有效。eg:某个人的两段不同的婚姻,都正确,不存在冲突,则需要针对性设计不同检测策略。

    冲突处理

    • 冲突忽略:不处理,将检测出的冲突交给用户解决(舍弃或修改)
    • 冲突避免:不解决,而使用规则或约束对数据来源进行过滤。eg:约束人的年龄范围,设计不同知识来源的可信优先度。
    • 冲突消解:利用知识图谱本身(框架和实例)的特征来消解冲突
      • 基于投票的方法:eg:多数投票
      • 基于质量估计的方法:考虑不同知识来源的可信度,最终选择较高质量的结果。eg:HITS或PangRank算法计算不同知识来源的可信度。
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