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数据是所有人工智能技术的核心。实际上，数据是一切与智能有关的核心。人工智能学习的方式是通过体验情境，然后模拟人类在头脑中做出的决定。人类和人工智能的区别是人工智能可以更快地完成此任务。

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人类的认知有两种：感性认知和理性认知。这两种认知互相不可替代性。实践很大程度来自于感性学习，看书更像是理性学习。以学开汽车做例子，很难想象什么人能够仅仅通过学习书本知识就会开汽车。

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对规划中的各学习任务按目标优先级进行排序，并最先启动优先级最高的任务。比如，最高优先级是掌握统计理论，那么就要先看

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致力于在技术上有所成就的工程师，都梦想有朝一日成为技术高手。但技术高手的标准却存在很大的争议。这是一个有着悠久历史的误解：以某种技术的掌握作为技术高手的评判标准。

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这种误解的产生有几个原因：首先，技多不压身，技术自然是掌握的越多越好，掌握很多技术的人自然不是菜鸟。其次，在互联网时代来临之前，信息获取是非常昂贵的事情。这就导致一项技能的掌握可以给个人甚至整个公司带来优势地位。

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比如下面这个流传很久的段子：越高级的语言就越没有技术含量。但真是这样吗，就拿Java和C来说，这是完全不同的两种语言，所需要的技能完全不同。C或许跟操作系统更加接近一点，和CPU、内存打交道的机会更多一点。

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有些初为导师的工程师由于担心毕业生的能力太弱，安排任务时候谆谆教诲，最后感觉还是有所顾虑，干脆自己写代码。同样的事情发生在很多刚刚管理小团队的工程师身上。最终的结果他们：写完所有的代码，让下属无代码可写。“ 事必躬亲”当然非常糟糕，最终的往往是团队的整体绩效不高，团队成员的成长很慢，而自己却很累。

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调试能力是项目能否按时、高质量提交的关键。即使一个稍具复杂度的项目，大部分工程师也无法一次性准确无误的完成。大项目都是通过不断地调试进行优化和纠错的。所以调试能力是不可或缺的能力。

多写程序，解决Bug，多请教高手是提升调试能力的重要手段。

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作为工业时代的产物，分工合作融入在互联网项目基因里面。架构师也需要负责几个重大项目才能给自己正名。以架构师角色去管理项目，业务架构能力当然是必备技能。此外，人员管理和成本控制意识也非常重要。

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在微服务时代，由于服务的拆分，单个用户请求会经过多个微服务应用，形成复杂的调用链路，使传统的依赖于单机业务日志的监控手段无从下手，这就需要建立全新的监控机制，帮助开发者全面洞察系统运行状态，并在系统遇到异常的时候快速的定位和解决问题。