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大資料趣味學習探讨(三):怎麼确定學習目标

參賽話題:​​大資料趣味學習探讨​​

文章目錄

​​自己定制很多學習目标,但是都沒用,要這樣定目标才行​​

​​一、什麼是戰點​​

​​二、選對趨勢有多重要​​

​​三、什麼是機會和時機​​

​​1、機會​​

​​2、時機​​

​​四、怎麼确定學習目标​​

自己定制很多學習目标,但是都沒用,要這樣定目标才行

一、什麼是戰點

戰點就是戰鬥的機會

舉個案例:根本輪不到你奮鬥

有一個真相,年輕人必須明白,而且越早明白越好,那就是拼命不可怕,加班不可怕,辛苦也不可怕,真正可怕的是根本輪不到你去拼命。肩膀脫臼不可怕,繃帶上場不可怕,單場跑動16公裡也不可怕,真正可怕的是直到哨聲響起,你都沒有等到一次上場的機會啊。你準備了一輩子,卻發現根本沒有證明自己的機會,你想去拼盡全力,卻發現賽場從頭到尾根本不需要你,這個才是要命。

日本文學當中有一個詞叫戰點,什麼意思呢?就是戰鬥的機會。你知道日本人的平均戰點是多少歲?62歲,這個就意味着很多人終其一生,甚至直到退休都沒有遇到一次讓他拼命的機會。不要動不動就說拼命,僅僅是為了得到這麼一個考驗的機會,可能就得等一輩子了。

真實的社會并不是你想努力就有努力的機會的,人的一生當中,真正的戰點寥寥無幾。有戰點就是一定要抓住的,流血流淚都要抓住的。和戰點相比,辛苦根本就不算什麼。人生的戰點無非就那幾個,聯考、城市、婚姻、工作。比如說聯考,幾乎就是最好的戰點,辛苦嗎?辛苦,累嗎?累,好不好?當然好啊,因為他是一生當中為數不多的靠拼命就能獲得回報的。絕對不會說你辛苦讀了十幾年書,結果發現準考證還需要搖号。

可是你一旦進入社會,戰點就會驟然減少。社會上沒有人會量身定制一個考試給你,沒有人會跟你說,來吧,隻要你努力一點,你就有回報。很多電視劇非常害人的,他會告訴你一個标準的奮鬥模式,一進公司就有很多艱難的任務等着你去搞定,搞定一個,升一級,搞定一個,又升一級,三年之後董事長助理,五年進入核心管理層。你這麼拼命,富家千金都看上你了,你卻以事業為重,死活不要,觥籌交錯間談論了幾個億的生意,叱咤風雲,指點人生。哎,醒醒 醒醒 醒醒啊,别再睡了,真實的社會可不是這個樣子。

大資料趣味學習探讨(三):怎麼确定學習目标

你真的進入到了社會之後,才會發現,很多公司根本不需要你拼命,且永遠也不需要你拼命。任何一個完善的大機構,它一定是人浮于事的,一定是備援的。切換到上帝視角,你就會明白,這個公司的運作靠的不是你個人,靠的是制度,靠的是組織體系。你希望整個公司能給你一個考驗的機會,你覺得你特别有能力,能夠給公司帶來好的回報,可萬一呢?萬一你上了戰場尿褲子怎麼辦?萬一把公司給搞砸了怎麼辦?萬一讓他虧了20個億怎麼辦?你來賠嗎?任何一個大型的公司,它的内部管理一定是備援的。也就是好幾個人幾天不幹活的情況之下,項目一樣可以按時完成,根本輪不到你去耍什麼英雄主義。

整個公司當中有且僅有一個職位是100%潛能開發,是每一寸力氣都能用上的,那就是老闆。是以如果你恰好遇到一個公司,恰好有明确的上升通道,恰好特别需要以當時恰好允許你用幾倍的努力換取幾倍的報酬。你應該把他牢牢抓住,他給了你一個空間換時間的機會,他給了你一個壓縮苦難,快進人生的機會。他可能是你人生當中為數不多的一個新戰點,不要去抱怨戰鬥的艱難,更艱難的是終其一生也等不來一次戰鬥的機會。年輕人要珍惜戰點,要厘清利弊。

記住:發現你的戰點一定要牢牢抓住

二、選對趨勢有多重要

哪怕是同樣一個人各方面都普通選擇一個上升趨勢的行業,也會比其他行業要賺得多。如果你同時擁有戰略能力和戰術能力,會怎麼樣?那你就會明白為什麼大資料就是趨勢?選錯趨勢會活活累死,可以看看現在選擇做Java程式員有多卷,難道你不知道嗎?多走走彎路,你就能明白這個道理。

舉個案例:奧林巴斯退出相機業務

最能決定數位相機畫質的到底是什麼?是像素的大小嗎?還是處理器的性能,還是光圈快門呢?都不是最具有決定性的,答案是傳感器大小,就那個底片的大小。因為這個成像原理就是把電信号用這個傳感器記錄,比如說你2000萬的像素就是在這個傳感器上面打2000萬個點。那麼這樣的話,你傳感器越大,每一個點他分到了空間就越大,這樣的話,它的幹擾就越少,計算就會越從容。做攝影的都知道這個,就相當于這個拳擊手90公斤級的,幾乎可以碾壓60公斤級的。

底大就一定全是優點嗎?不是的,沒有完美的産品。這個高畫質的同時會帶來其他的問題,一個是鏡頭得大。不然成像覆寫不了傳感器,傳感器大,鏡頭也得大,才能覆寫得了。那麼鏡頭大了之後就會有問題,就是它除了體積大,重量也大,不夠便攜,而且這個制造難度也大了很多。你看很多那種長槍巨炮,就是經常出現在那個體育賽場裡,有很大的底的影像機。

另一個就是機身也得大,不然裝不下這個傳感器。那機身一大,它也會帶來大和笨重的問題,家用就會帶來困擾。比如說誰會拎一個那麼沉澱的東西,而這些東西恰恰是小底的優點,底小的話,它的鏡頭小,機身小,攜帶友善。

那問題來了,你要是廠商你怎麼選?你是選大還選小的,哪個才真正的使用者需求,你需要注意這個東西在你還沒開始做之前要全部确定下來,中途不可以改。中途一旦改了,你之前所有的東西全部清零。

那我們先普及一下這個傳感器的知識,一般手機用的是1/1.7,比較小的,後面有一些黑卡相機就是一英寸。然後再往後就是4/3,再往後是APS-C,再往後就是全畫幅,再往後是4433中畫幅,就是一一點變大,幾乎是差不多1.5到1.6倍的樣子變大,每到一個級别就變。

這樣就出現了兩個派别,一個是以索尼為代表的,他們選擇了大底的APSC。另外一個是以奧林巴斯為代表的,他們選擇了小底的M43。一開始很順利,因為在奧林巴斯這樣的小巧,輕點,有很多的忠粉。

然後直到有一天,大家發現一個問題就那個單反的反光闆可以去掉,去掉之後是什麼呢?就是無反相機。有人說之前為啥不去掉,因為有兩個問題解決不了,一個是耗電問題,一個是快門問題,技術都不成熟。那去掉之後會有什麼結果,大家發現這個相機可以小一圈,以前你裡面得裝上一個那個反光闆體積就一定會大,但是把這闆一去掉,它就變小了。那這樣的話,就産生一個問題,就是大底的相機的體積和小底的相機的體積差别就不再那麼大,但是畫質的差距還在那裡。

再然後這個奧林巴斯持續推出黑科技,設計特别牛叉,手感一流,極度極緻,鏡頭防抖傳感器,五軸防抖又小輕便。

大資料趣味學習探讨(三):怎麼确定學習目标

直到有一天,大家發現大底也可以,大底也可以做得很漂亮,也可以各種黑科技,也可以五軸傳感器防抖,這樣一來又追平了,而且成像品質又是碾壓性的優勢。

再然後大家發現這個大底還可以更大,而且這個體積可更小。

比如說适馬推出的一個超小的全畫幅FP,把這個機械跨門都取消了,幾乎就是一個傳感器這麼大。也就是說,這個奧林巴斯想通過技術來甩開差距,但是每一次都會被無情的追殺,而且一旦追上之後就很恐怖,這個後者可以借助更大的底來獲得碾壓性的優勢。而這種優勢拉開的差距是奧林巴斯沒有辦法通過技術來彌補的。

我們切換成一個架構的視角,與其說奧林巴斯在更新、在精進、在努力,不如說它在掙紮,無非就多掙紮一下,多掙紮兩下的問題。看上去每一場戰役都在領先,結果整個戰争給輸掉,但是奧林巴斯依然是苦苦支撐,直到最後退出相機業務。

那結論是什麼?首先我們說這個結論沒有那麼簡單,因為我們現在看到的結論是從這個事後反推的角度,你從一個外人的角度是很容易找出各種問題的。可是奧林巴斯當時的選擇并非毫無理由,因為首先它主打的就是輕便小巧,而且當時這個大體的問題确實存在。可是問題在于,它輕視了趨勢的力量,就是新技術是不完美的,但是新技術會進化會成熟,否則一旦它完美了,就沒你什麼事了。

就告訴我們什麼?敬畏規律,敬畏趨勢。

新生事物,它的趨勢要比它的缺點重要一萬倍,個體的力量在趨勢面前是不值得一提的,你任何一個長遠判斷都不應該是僅限于當時的條件,而是拉長時間充分考慮到趨勢的力量,以五年十年為一個周期再去重新審視整個事情,也就是我們看這整個故事在這個趨勢的面前,奧林巴斯從它做相機的第一天就注定了失敗。

從上面的案例我們可以想到為什麼大資料一定是趨勢?

大資料趣味學習探讨(三):怎麼确定學習目标

十年前你可以學習PHP,那時90%以上的web開發都是PHP開發的,Java和其他語言的份額很少。可你是不是忽略了趨勢的力量,web開發在資料量的急劇增長,而且很多中小企業發展為大企業的時候,你會發現PHP開發效率高的優勢慢慢不再具有了。現在基本都是前後端分離的開發,隻做接口的後端語言已經不再把重點放在“開發快“的需求上,更多的是可擴充性、抗并發能力和安全性等需求。而這些需求恰恰就是Java的優勢,PHP現在很難靠技術來彌補。

大資料技術現在又是未來的趨勢,選對趨勢你的努力才會升值。

總結:新生事物的趨勢比缺點重要一萬倍,個體力量在趨勢面前不值一提,我們要敬畏規律 ,敬畏趨勢,否則一旦它完美了,就沒你什麼事了。

三、什麼是機會和時機

1、機會

所謂機會就是要看趨勢,看根本因素,而不是各種各樣的細節。

2、時機

所謂時機不是越早越好,也不是越晚越好,而是路徑越清晰越好。

太早:規則不清 ,風險太大,未知因素太多,先鋒基本都雷射了。

太晚:沒肉吃了,隻能喝湯,紅海領域各種掙紮。

真正的時機:趨勢逐漸明朗,但是大部分人依然毫無章法,還沉浸細枝末節,完全意識不到架構的力量。

四、怎麼确定學習目标

  • 學習目标必須在戰點确定了,你的行動才有動力。
  • 學習目标必須在趨勢選擇正确了,你的努力才能升值。
  • 學習目标必須在機會到來了或時機成熟了,你的路徑才能清晰。

是以把控好上面三點再做你的學習目标才會有用,道理都在這,快去行動吧!

後面的内容比較精簡,如果不是很了解,可以回顧我之前關于大資料學習話題的兩篇文章:

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