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复合型人才 

关于复合型人才就不得不提到一技之长的人才和个人核心竞争力。
第一点，先说下一技之长，关于一技之长的人才比如有医生，修头发的理发师，焊工甚至软件开发的IT人员。人们掌握一门技术或者本领，那么在当今的社会中生存应该问题不大。我们拿外科医生为例子，外科医生首先是门槛高，属于蓝海类型滴。作为一名外科医生，到哪座城市中生活(二八原理)，都能找到一份工作。为啥?首先，外科医生有能力给病人看病，开药，甚至开刀。在同行中，与内科医生相比，工资自然高了一些，关键是有开刀的能力，这就是一技之长的其中一个表现，而且，社会也需要这方面滴人才。
到此再分析一下一技之长的人才和个人核心竞争力。还是以医生为例，先把医生分为外科和内科，首先，大家都是这方面的人才，但是，外科医生的个人核心竞争力要略胜一筹(已经讲过)。接着，在外科医生中分为普通外科医生及专科外科医生(如骨外科)，相比普通外科医生，专科外科医生个人核心竞争力更胜一筹(不解释)。
那么我们可以大致得出两个结论：
1.一技之长的人才相对于不同行业人才的对比(大部分是这样)。
2.个人核心竞争力更多的是相对在同行中，在同一个领域的更深层次的对比(以此类推)，以此不断强化自身能力。门槛越高，就越要有更强的个人核心竞争力。
那废话半天，那我想说啥?我还想用医生的例子，就拿外科医生来说，培养一名外科医生需要十年左右的时间(以美国为例)，要到了能够担当起医生的重任也要有至少五六年的就医经验，各位看官大概都知道医生这个行业不是那么滴好学。还有，目前科技（VR,人工智能，机器人，5G网络…）越来越发达，有些职位可能会在不久的将来被人工智能给替代，在这里插个内容，比如围棋高手阿发狗，我预测未来十几年都难有人类打败它，我引申下，有些人在某些领域确实有一技之长，但是也难以抵挡科技强大的力量。
所以，我个人提出一个看法：具有一技之长的人才能够安定当下，但是，面对未来，复合型人才必定是未来的发展趋势。

关于复合型人才，我举个简单的例子，比如博主，刚上工作岗位时是程序员，后来，当上管理层的领导人。那么博主具备了至少两个方面的办事能力。对于复合型人才，要至少有两个方面的特长，要想成为复合型人才，所花的时间和精力要更多，这个符合人类文明的进步规律。

抓住知识的本质是提升学习效率的重要方法。

从数量上说，现代社会的“知识”有两个特点，第一是“总量大”，第二是“增长快”，这两个特点合在一起就是过去常说的“知识爆炸”。但知识还有另外一个特点——相比表层知识的庞大数量和几何式增长，知识的核心部分的发展要平缓得多。

以 计算机领域为例，虽然计算机是二战以后发展最快的领域，但著名的黑客Paul Graham却说今天最先进的计算机技术在思想上和20世纪50年代并没有什么不同；
在经济学领域，无论涉足到那一个分支，都无法离开亚当·斯密这个根本；
在管理学领域，尽管各种工具、方法层出不穷，但像价值链分析这样的方法仍然根源性的；
而从更大的范围上讲，思考问题的方式、解决问题的方法同样是相对稳定不会过时的

这些知识中相对“不变”的部分恰恰是知识中最关键的部 分，一个人知道很多表层的知识，我们只会说他懂点“皮毛”，只有他掌握了“不变”的知识，我们才会认为他有“学识”。

上面说的道理并不复杂，但执行起来却并不容易。在现实生活中，我们见到的懂点皮毛的人要远远多过功底深厚的人，究其原因，我觉得有以下几个：
1. 相比表层知识的具体，知识的本质部分总体上是相对抽象的。理解知识的本质，其难度比认识表层要高得多，陡峭的学习曲线经常会让人望而怯步；
2. 相比表层知识的“有用”，知识的本质部分往往很难立刻发现其实际用途。这并非功利不功利的问题，而是眼光的问题，追逐长远利益的人和只看得见眼前利益的人对“有用”的认识往往是大相径庭的。但眼光长远的人之所以受到普遍的尊敬，一个重要的原因是他们是社会的少数。
3. 知识的本质经常会落实在一些常用、普通也因此容易被忽视的概念上，因为这些概念太常见了，我们经常以为自己懂这些概念，但实际上却是似是而非的。比如 经济学上最基本的成本、价格这些概念，现在随便看个报纸、听听新闻都能遇到很多次，但又有多少人去深究成本与价格的概念所指？当我弄清价格其实是成本的一 种特例——市场揭示出来的成本时，我是很吃惊的，既惊讶于这些概念内涵的深刻，也惊讶于我自己学习的疏忽。

在计算机学科，现在新技术太多了，硬件、软件、网络、架构设计……满满当当，任何一部分在任何一个层面上都学不完。甚至有很多新的技术你还没能完全掌握，就已经被淘汰了。怎么办！
好办！因为你根本不需要学习那么多的东西，只要在掌握了底层知识的基础上，适当开阔眼界，那么就根本不必烦恼知识爆炸带来的问题。

然 而底层知识的学习往往是枯燥、晦涩，并且“很难立刻发现其实际用途”。例如，计算机专业开设的操作系统原理这门课，课本通常都非常理论化，内存分配策略， 进程调度，生产者消费者，竞争，同步，互斥……学生们往往在学的时候不知所云，学完以后不知何用。然而在实际的项目开发中，如果开发者对于这些知识缺乏了 解，那么灾难就在所难免了。

端正学习态度

学习是一件“逆人性”的事，就像锻炼身体一样，需要人持续付出，会让人感到痛苦，并随时想找理由放弃。

主动学习和被动学习

1946 年，美国学者埃德加·戴尔（Edgar Dale）提出了「学习金字塔」（Cone of Learning）的理论。之后，美国缅因州国家训练实验室也做了相同的实验，并发布了「学习金字塔」报告。

人的学习分为「被动学习」和「主动学习」两个层次。
* 被动学习：如听讲、阅读、视听、演示，学习内容的平均留存率为 5%、10%、20% 和 30%。
* 主动学习：如通过讨论、实践、教授给他人，会将原来被动学习的内容留存率从 5% 提升到 50%、75% 和 90%。

所以，学习不是努力读更多的书，盲目追求阅读的速度和数量，这会让人产生低层次的勤奋和成长的感觉，这只是在使蛮力。要思辨，要践行，要总结和归纳，否则，你只是在机械地重复某件事，而不会有质的成长的。

浅度学习和深度学习

老实说，对于当前这个社会：
* 大多数人的信息渠道都被微信朋友圈、微博、知乎、今日头条、抖音占据着。这些信息渠道中有营养的信息少之又少。
* 大多数公司都是实行类似于 996 这样的加班文化，在透支和消耗着下一代年轻人，让他们成长不起来。
* 因为国内互联网访问不通畅，加上英文水平受限，所以，大多数人根本没法获取到国外的第一手信息。
* 快餐文化盛行，绝大多数人都急于速成，心态比较浮燥，对事物不求甚解。

所以，你看，在这种环境下，你根本不需要努力的。你只需要踏实一点，像以前那样看书，看英文资料，你只需要正常学习，根本不用努力，就可以超过你身边的绝大多数人。

只要你注意观察，就会发现，少数的精英人士，他们在训练自己获取知识的能力，他们到源头查看第一手的资料，然后，深度钻研，并通过自己的思考后，生产更好的内容。而绝大部分受众享受轻度学习，消费内容。
在知识的领域也有阶层之分，那些长期在底层知识阶层的人，需要等着高层的人来喂养，他们长期陷于各种谣言和不准确的信息环境中，于是就导致错误或幼稚的认知，并习惯于那些不费劲儿的轻度学习方式，从而一点点地丧失了深度学习的独立思考能力，从而再也没有能力打破知识阶层的限制，被困在认知底层翻不了身。

可见深度学习十分重要，但应该怎样进行深度学习呢？下面几点是关键。
* 高质量的信息源和第一手的知识。
* 把知识连成地图，将自己的理解反述出来。
* 不断地反思和思辨，与不同年龄段的人讨论。
* 举一反三，并践行之，把知识转换成技能。

换言之，学习有三个步骤。
* 知识采集。信息源是非常重要的，获取信息源头、破解表面信息的内在本质、多方数据印证，是这个步骤的关键。
* 知识整合。所谓整合就是把信息组织起来，成为结构体的知识。这里，连接记忆，逻辑推理，知识梳理是很重要的三部分。
* 技能转换。通过举一反三、实践和练习，以及传授教导，把知识转化成自己的技能。这种技能可以让你进入更高的阶层。

学习的观点

## 源头、原理和知识地图（学习方法）

下面是我觉得比较不错的一些学习的方法，或者说对我来说最有效的学习方法。我相信，只要你和我一样，做到的话，你的学习效率一定能够提升很快。

挑选知识和信息源

还是我在《程序员练级攻略》中说的那样，英文对于我们来说至关重要，尤其是对于计算机知识来说。如果你觉得用百度搜中文关键词就可以找到自己想要的知识，那么你一定远远落后于这个时代了。如果你用 Google 英文关键词可以找到自己想要的知识，那么你算是能跟得上这个时代。如果你能在社区里跟社区里的大牛交流得到答案，那么你算是领先于这个时代了。
好的信息源要有下面几个特质：
* 应该是第一手资料，不是被别人理解过、消化过的二手资料。尤其对于知识性的东西来说，更是这样。应该是原汁原味的，不应该是被添油加醋的。
* 应该是有佐证、有数据、有引用的，或是有权威人士或大公司生产系统背书的资料。应该是被时间和实践检验过的，或是小心求证过的，不是拍脑袋野路子或是道听途说出来的资料。
* 应该是加入了一些自己的经验和思考，可以引发人深思的，是所谓信息的密集很大的文章。

注重基础和原理

我在很多的场合都提到过，基础知识和原理性的东西是无比重要的。这些基础知识就好像地基一样，只要足够扎实，就要可以盖出很高很高的楼。正所谓“勿在浮沙筑高台”。
无论是 JVM 还是 Node，或者是 Python 解释器里干了什么，它都无法逾越底层操作系统 API 对“物理世界”的限制。而当你了解了这个底层物理世界以后，无论那些技术玩成什么花样，它们都无法超出你的掌控（这种感觉是很爽的）。

再举一个例子，当学了足够多的语言，并有了丰富的实践后，你开始对编程语言的各种编程范式或是控制流有了原理上的了解，这时再学一门新语言的话，你会发现自己学得飞快。
就像我 2010 年学习 Go 语言一样，除了那些每个语言都有的 if-else、 for/while-loop、function 等东西以外，我重点在看的就是，出错处理是怎么玩的？内存管理是怎么玩的？数据封装和扩展怎么玩的？多态和泛型怎么搞的？运行时识别和反射机制是怎么玩的？并发编程怎样玩？……
这些都是现代编程语言必需的东西，如果没有，那么这个语言的表达能力就很落后了。所以，当知道编程语言的本质和原理后，你学习一门新的语言是非常非常快的，而且可以直达其高级特性。

最最关键的是，这些基础知识和原理性的东西和技术，都是经历过长时间的考验的，所以，这些基础技术也有很多人类历史上的智慧结晶，会给你很多启示和帮助。比如：TCP 协议的状态机，可以让你明白，如果你要设计一个异步通信协议，状态机是一件多么重要的事，还有 TCP 拥塞控制中的方式，让你知道，设计一个以响应时间来限流的中件间是什么样的。

使用知识图

我通过“顺藤摸瓜”的方式，从知识树的主干开始做广度或是深度遍历，于是我就得到了一整棵的知识树。这种“顺藤摸瓜”的记忆方式让我记住了很多知识。最重要的是，当出现一些我不知道的知识点时，我就会往这棵知识树上挂，而这样一来，也使得我的学习更为系统和全面。
学习并不是为了要记忆那些知识点，而是为了要找到一个知识的地图，你在这个地图上能通过关键路径找到你想要的答案。

理论来源
大脑的记忆，靠的是将新信息与旧经验联系起来。将新信息加入到已有的知识框架中

深度，归纳和坚持实践（学习方法）

系统地学习

在学习某个技术的时候，我除了会用到上篇文章中提到的知识图，还会问自己很多个为什么。于是，我形成了一个更高层的知识脑图。下面我把这这个方法分享出来。当然学习一门技术时，Go 语言也好，Docker 也好，我都有一个学习模板。只有把这个学习模板中的内容都填实了，我才罢休。这个模板如下。

1. 这个技术出现的背景、初衷和要达到什么样的目标或是要解决什么样的问题。这个问题非常关键，也就是说，你在学习一个技术的时候，需要知道这个技术的成因和目标，也就是这个技术的灵魂。如果不知道这些的话，那么你会看不懂这个技术的一些设计理念。

2. 这个技术的优势和劣势分别是什么，或者说，这个技术的 trade-off 是什么。任何技术都有其好坏，在解决一个问题的时候，也会带来新的问题。另外，一般来说，任何设计都有 trade-off（要什么和不要什么），所以，你要清楚这个技术的优势和劣势，以及带来的挑战。

3. 这个技术适用的场景。任何技术都有其适用的场景，离开了这个场景，这个技术可能会有很多槽点，所以学习技术不但要知道这个技术是什么，还要知道其适用的场景。没有任何一个技术是普适的。注意，所谓场景一般分别两个，一个是业务场景，一个是技术场景。

4. 技术的组成部分和关键点。这是技术的核心思想和核心组件了，也是这个技术的灵魂所在了。学习技术的核心部分是快速掌握的关键。

5. 技术的底层原理和关键实现。任何一个技术都有其底层的关键基础技术，这些关键技术很有可能也是其它技术的关键基础技术。所以，学习这些关键的基础底层技术，可以让你未来很快地掌握其它技术。

6. 已有的实现和它之间的对比。一般来说，任何一个技术都会有不同的实现，不同的实现都会有不同的侧重。学习不同的实现，可以让你得到不同的想法和思路，对于开阔思维，深入细节是非常重要的。

举一反三

人与人最大的差别就是举一反三的能力。那些聪明的或者是有经验的人举一反三起来真是太令人惊叹。

我觉得一个人的举一反三能力，可以分解成如下三种基本能力。
* 联想能力。这种能力的锻炼需要你平时就在不停地思考同一个事物的不同的用法，或是联想与之有关的其他事物。对于软件开发和技术学习也一样。
* 抽象能力。抽象能力是举一反三的基本技能。平时你解决问题的时候，如果你能对这个问题进行抽象，你就可以获得更多的表现形式。抽象能力需要找到解决问题的通用模型，比如数学就是对现实世界的一种抽象。只要我们能把现实世界的各种问题建立成数据模型（如，建立各种维度的向量），我们就可以用数学来求解，这也是机器学习的本质。
* 自省能力。所谓自省能力就是自己找自己的难看。当你得到一个解的时候，要站在自己的对立面来找这个解的漏洞。有点像左右手互博。这种自己和自己辩论的能力又叫思辨能力。将自己分裂成正反方，左右方，甚至多方，站在不同的立场上来和自己辩论，从而做到不漏过一个 case，从而获得完整全面的问题分析能力。

在这方面，我对自己的训练如下。
1. 对于一个场景，制造出各种不同的问题或难题。
2. 对于一个问题，努力寻找尽可能多的解，并比较这些解的优劣。
3. 对于一个解，努力寻找各种不同的测试案例，以图让其健壮。

总结和归纳

对自己的知识进行总结和归纳是提高学习能力的一个非常重要的手段。这是把一个复杂问题用简单的语言来描述的能力。
也就是说，我们把学到的东西用自己的语言和理解重新组织并表达出来，本质上是对信息进行消化和再加工的过程，这个过程可能会有信息损失，但也可能会有新信息加入，本质上是信息重构的过程。
我们积累的知识越多，在知识间进行联系和区辨的能力就越强，对知识进行总结和归纳也就越轻松。而想要提高总结归纳的能力，首先要多阅读，多积累素材，扩大自己的知识面，多和别人讨论，多思辨，从而见多识广。
学习的开始阶段，可以不急于总结归纳，不急于下判断，做结论，而应该保留部分知识的不确定性，保持对知识的开放状态。当对整个知识的理解更深入，自己站的位置更高以后，总结和归纳才会更有条理。总结归纳更多是在复习中对知识的回顾和重组，而不是一边学习一边就总结归纳。
我们来总结一下做总结归纳的方法：把你看到和学习到的信息，归整好，排列好，关联好，总之把信息碎片给结构化掉，然后在结构化的信息中，找到规律，找到相通之处，找到共同之处，进行简化、归纳和总结，最终形成一种套路，一种模式，一种通用方法。

实践出真知

所谓实践出真知，也就是学以致用，不然只是纸上谈兵，误国误民。只有实践过，你才能对学到的东西有更深的体会。就像我看 《Effective C++》和《More Effective C++》这两本书一样，一开始看的时候，我被作者的那种翻来覆去不断找到答案又否定自己的求知精神所折服。但是，作者的这种思维方式只有在我有了很多的实践和经验（错误）后，才能够真正地体会为什么是这样的。

坚持不懈

坚持也不是要苦苦地坚持，有循环有成就感的坚持才是真正可以持续的。所以，一方面你要把你的坚持形成成果晒出来，让别人来给你点赞，另一方面，你还要把坚持变成一种习惯，就像吃饭喝水一样，你感觉不到太多的成本付出。只有做到这两点，你才能够真正坚持。

如何学习和阅读代码（学习技巧）

读文档还是读代码

杰夫·阿特伍德（Jeff Atwood）说过这么一句话：“Code Tells You How, Comments Tell You Why”。我把其扩展一下：
* 代 码 => What, How & Details
* 文档 / 书 => What, How & Why

可见，代码并不会告诉你 Why，看代码只能靠猜测或推导来估计 Why，是揣测，不准确，所以会有很多误解。而且，我们每个人都知道，Why 是能让人一通百通的东西，也是能让人醍醐灌顶的东西。
但是，代码会告诉你细节，这是书和文档不能给你的。细节是魔鬼，细节决定成败。这样的话我们不但听过很多，我们做技术的也应该体会过很多。当然，我们也要承认，这些代码细节给人带来的快感毕竟不如知道 Why 后的快感大

书和文档是人对人说的话，代码是人对机器说的话（注：代码中有一部份逻辑是控制流程的逻辑，不是业务逻辑）。所以：
* 如果你想知道人为什么要这么搞，那么应该去看书（像 Effective C++、Code Complete、Design Pattern、Thinking in Java 等），看文档。
* 如果你要知道让机器干了什么？那你应该看代码！（就像 Linus 去看 zlib 的代码来找性能问题。）

我认为都比较重要，关键看你的目的是什么了。
* 如果你想了解一种思想，一种方法，一种原理，一种思路，一种经验，恐怕，读书和读文档会更有效率一些，因为其中会有作者的思路描述。像 Effective C++ 之类的书，里面有很多对不同用法和设计的推敲，TCP/IP 详解里面也会有对 TCP 算法好坏的比较……这些思维方式能让你对技术的把握力更强，而光看代码很难达到这种级别。（现在你知道什么样的书是好书了吧 ;-)）
* 如果你想了解的就是具体细节，比如某协程的实现，某个模块的性能，某个算法的实现，那么你还是要去读代码的，因为代码中会有更具体的处理细节（尤其是对于一些 edge case 或是代码技巧方面的内容）。

然而，对于计算机行业这个技术创新能力超强、技术种类繁多的行业来说，我们每个人都既是新手，也是老手。

如何阅读源代码

首先，在阅读代码之前，我建议你需要有下面的这些前提再去阅读代码，这样你读起代码来会很顺畅。
1. 基础知识。相关的语言和基础技术的知识。
2. 软件功能。你先要知道这个软件完成的是什么样的功能，有哪些特性，哪些配置项。你先要读一遍用户手册，然后让软件跑起来，自己先用一下感受一下。
3. 相关文档。读一下相关的内部文档，Readme 也好，Release Notes 也好，Design 也好，Wiki 也好，这些文档可以让你明白整个软件的方方面面。如果你的软件没有文档，那么，你只能指望这个软件的原作者还在，而且他还乐于交流。
4. 代码的组织结构。也就是代码目录中每个目录是什么样的功能，每个文档是干什么的。如果你要读的程序是在某种标准的框架下组织的，比如：Java 的 Spring 框架，那么恭喜你，这些代码不难读了。

接下来，你要了解这个软件的代码是由哪些部分构成的，我在这里给你一个列表，供你参考。
1. 接口抽象定义。任何代码都会有很多接口或抽象定义，其描述了代码需要处理的数据结构或者业务实体，以及它们之间的关系，理清楚这些关系是非常重要的。
2. 模块粘合层。我们的代码有很多都是用来粘合代码的，比如中间件（middleware）、Promises 模式、回调（Callback）、代理委托、依赖注入等。这些代码模块间的粘合技术是非常重要的，因为它们会把本来平铺直述的代码给分裂开来，让你不容易看明白它们的关系。
3. 业务流程。这是代码运行的过程。一开始，我们不要进入细节，但需要在高层搞清楚整个业务的流程是什么样的，在这个流程中，数据是怎么被传递和处理的。一般来说，我们需要画程序流程图或者时序处理图。
4. 具体实现。了解上述的三个方面的内容，相信你对整个代码的框架和逻辑已经有了总体认识。这个时候，你就可以深入细节，开始阅读具体实现的代码了。对于代码的具体实现，一般来说，你需要知道下面一些事实，这样有助于你在阅读代码时找到重点。
    * 代码逻辑。代码有两种逻辑，一种是业务逻辑，这种逻辑是真正的业务处理逻辑；另一种是控制逻辑，这种逻辑只是用控制程序流转的，不是业务逻辑。比如：flag 之类的控制变量，多线程处理的代码，异步控制的代码，远程通讯的代码，对象序列化反序列化的代码等。这两种逻辑你要分开，很多代码之所以混乱就是把这两种逻辑混在一起了（详情参看《编程范式游记》）。
    * 出错处理。根据二八原则，20% 的代码是正常的逻辑，80% 的代码是在处理各种错误，所以，你在读代码的时候，完全可以把处理错误的代码全部删除掉，这样就会留下比较干净和简单的正常逻辑的代码。排除干扰因素，可以更高效地读代码。
    * 数据处理。只要你认真观察，就会发现，我们好多代码就是在那里倒腾数据。比如 DAO、DTO，比如 JSON、XML，这些代码冗长无聊，不是主要逻辑，可以不理。
    * 重要的算法。一般来说，我们的代码里会有很多重要的算法，我说的并不一定是什么排序或是搜索算法，可能会是一些其它的核心算法，比如一些索引表的算法，全局唯一 ID 的算法、信息推荐的算法、统计算法、通读算法（如 Gossip）等。这些比较核心的算法可能会非常难读，但它们往往是最有技术含量的部分。

5. 底层交互。有一些代码是和底层系统的交互，一般来说是和操作系统或是 JVM 的交互。因此，读这些代码通常需要一定的底层技术知识，不然，很难读懂。
6. 运行时调试。很多时候，代码只有运行起来了，才能知道具体发生了什么事，所以，我们让代码运行进来，然后用日志也好，debug 设置断点跟踪也好。实际看一下代码的运行过程，是了解代码的一种很好的方式。

总结一下，阅读代码的方法如下：
* 一般采用自顶向下，从总体到细节的“剥洋葱皮”的读法。
* 画图是必要的，程序流程图，调用时序图，模块组织图……
* 代码逻辑归一下类，排除杂音，主要逻辑才会更清楚。
* debug 跟踪一下代码是了解代码在执行中发生了什么的最好方式。

## 面对枯燥和量大的知识

如何面对枯燥的知识

首先，我们要知道，为什么会有枯燥的知识？一般来说，枯燥的东西通常是你不感兴趣的东西，而你不感兴趣的东西，可能是你并不知道有什么用的东西。这样的知识通常是比较底层或是抽象度比较高的知识，比如：线性代数，或者一些操作系统内部的原理……越理论的东西就越让人觉得枯燥。
果你发现有些知识太过于枯燥，那么可以通过下面的方法解决。
1. 这个知识对于你来说来太高级了，你可能不知道能用在什么地方。
2. 人的认知是从感性认识(从简单的入门)向理性认识转化的，所以，你可能要先去找一下应用场景，学点更实用的，再回来学理论。
3. 学习需要有反馈，有成就感，带着相关问题去学习会更好。
4. 当然，找到牛人来给你讲解，也是一个很不错的手段。

如何面对大量的知识

你的目的不是学完这些知识，因为学无止境，你永远也学不完，所以你在学习时，一定不要学在表面上，一定要学到本质，学到原理上，那些东西是不容易变的，也是经得住时间考验的。把学习当成投资，这是这个世界上回报最好的投资。

带着问题去学习，带着要解决的东西去学习，带着挑战去学习，于是每当你解决了一个问题，做了一个功能，完成了一个挑战，你就会感到兴奋和有成就感。这样，你也就找到了源源不断的学习驱动力。

认真阅读文档

我发现很多技术问题都是出在技术人员不认真读技术手册上，我自己也一样。在我的成长生涯中，我发现很多答案或其实都在文档中，而我却没有仔细地去读一下。可能是，我们都不想投入太多的时间吧。
认真阅读用户手册不但可以让你少掉很多坑，同时，还能让你学习到很多。

其它几个实用的技巧