自我驅動，如何構建個人的技術思維？

關於斜桿，有這麼一群人：

"設計師/WEB前端工程師/自媒體人",

"前端攻城獅，略懂一點設計，飲四季茶，寫八九行代碼，十全大補書中達",

"產品經理／前端開發／交互設計／遊戲原畫",

"會編程的交互設計師",

"望著設計，想著編程，做著文員",

"交互設計/產品設計/數據可視化/網路開發/前端設計"，

"業餘家裝設計/插畫/編程/籃球/電子商務"

——數據由 mixlab 小爬蟲獲取於知乎

作者曾經在中興做過創新應用的探索，此次事件，技術人員危機重重，如果平時沒有自我驅動學習新知識，恐怕這次就開始退休生活了。這是個信息爆炸，知識碎片，每個人需要自我驅動，自我學習的時代，每個人都有自己獨特的斜桿，對應形成的知識體系。

最近 mixlab 在準備一個線下交流活動（ base 上海，想參加的可以留言 ），主題是《人工智慧時代，如何構建設計與技術思維體系》，這篇文章先把技術思維的一部分內容寫成文章，分享給大家。

本篇文章把技術思維體系比喻為「模型」，我們需要不斷地提供「數據」，訓練、調優此「模型」，以供我們需要的時候用於「預測」，解決實際問題。下面從4個方面，分享經驗：

1

「數據」：了解原理

善用搜索引擎，收集某項技術的文章資料，歸納總結出原理要點。例如 mixlab 創作的keras全棧手寫字識別，從keras深度學習到前端web的圖像處理，需要了解各項技術的原理，組成整體的技術解決方案。或者搜索公眾號文章，技術類公眾號搜集了大量的技術，都是平時碎片時間閱讀了解的渠道。

2

「訓練」：動手敲代碼

了解完原理後，一定要自己親自動手敲代碼，編程語言不限，對於初學者建議使用 Javascript，在 chrome 瀏覽器的 console 面板即可隨時實驗，稍有基礎的可以使用 python，建議使用 jup?ternotebook 代碼筆記本。 mixlab 的以圖搜圖就是拿 notebook 記錄的。

3

「調優」：反覆實驗

熟悉原理，也動手敲代碼了，這個時候需要利用對原理的理解，改造一些代碼的參數或者規則，多實驗肯定沒錯。例如最近的文章抖音字體風格，改寫偏移規則，或者調整抖動影響的參數，都可以加深對此項技術的理解。

4

「預測」：思考應用場景

掌握技術的原理及代碼實現後，需要找到可應用的場景。繼續拿以圖搜圖技術來說，具體的應用可以是作為人工智慧海報設計師中匹配圖片素材的環節，也可以用在找齣動畫截圖/動圖來源的產品/場景。這個環節需要有一定的腦洞及產品設計能力。往大里講，需要具備設計思維。

以上為全文內容，經過以上收集數據，訓練模型，模型調優，預測四個步驟，即了解原理，動手編程，反覆實驗，實際應用，此項技術（「模型」）已經從粗淺的了解轉化為個人的技術思維體系中的一部分構成，具備「泛化」能力了。

關於本文：

作者有10年跨界設計&開發經驗，公眾號堅持原創輸出，主要內容涉及人工智慧&設計&科技，談點設計，敲點代碼，偶爾創作點人工智慧實驗產品。

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