< h1类"pgc-h-arrow-right"data-track""13" >写在</h1>
我们知道，世界有自己的运作规则，经常有一些方法和工具可以用来识别、分析和解决问题，并最终实现我们的目标。
作为一名技术人员，你将面临世界上一个独特的地方，为了更好地做好你的工作，你需要了解这个领域的相关法律，掌握相关的方法和工具。
本文试图弄清楚这些技术专家需要知道什么。
<>技术的六大定律，>h1级"pgc-h-right-arrow"数据轨道82</h1>
这六条技术定律是30多年前由佐治亚理工学院科学和技术史教授梅尔文·克兰兹伯格（Melvin Kranzberg）提出的，随着技术多年来的发展，它越来越被认为是正确和有效的。
首先，技术没有绝对的好坏，而只是取决于使用技术的特定环境的质量，这就是我们常说的"技术是一把双刃剑"。
其次，发明是需求之母，每一项技术创新似乎都需要更多的技术进步才能完全有效，这似乎颠覆了我们认为对发明的需求。其实，两者的关系应该是互补的，"附加技术进步"不是一种需求吗？
第三，技术是一套完整的涌现，也是更好的认识，可能源于技术的相互促进，所谓波浪前进，螺旋式上升的发展模式。
第四，虽然技术可能是许多公共问题的主要原因，但非技术因素主导着技术政策决策。本文的翻译意味着"主要技术必须受到政治，文化或其他力量的启发"。为此，可能也不同于普通人认为技术驱动是有很大不同，所以我们对世界有了更好的了解，才知道很多东西，其实都是大势力，包括政府、宗教、财团等，来推动的涌现和发展。
第5条 历史相关性广泛，但技术的历史相关性最强。这和三个背后应该有着同样的原因，相当于"一尺的道路高度，一尺的魔法高度"。
第六条 技术是受人为因素影响严重的活动。这篇文章主要说，技术深受社会影响，警告我们不要忽视社会对技术的重要影响。
技术六大定律
<dak效应>h1类"pgc-h-right-arrow"data-track"。</h1>
技术瞬息万变，要进入行业，谋求进一步发展，首先要解决学习的问题。
鸭子效应告诉我们，无知比博学更有可能产生自信。实际上，许多技术人员很容易进入盲目自信和停滞的状态。我不知道我对知识和工作模式的了解，但这只是技术领域的冰山一角，甚至根本不是。一旦你离开了你熟悉的环境，你就会不知所措。所谓的十年工作经验，也可能只是十年重复一件事的经验。在新一波科技浪潮的冲击下，很快就会被拍到死在沙滩上，而且死得很丑。
保持谦虚的态度，勇敢地走出舒适区，不断学习，可以让我们避免成为山下的"局外人"，避免无知的山"半瓶摇摆"，避免绝望的底线停下，促使我们走上启蒙的斜坡，达到持续稳定的高原。
鸭子效应信号
<> h1级"pgc-h-arrow-right-"数据轨道""20"的技术成熟度曲线</h1>
技术成熟度曲线是指Gather发布的超周期，基于基本预期，即大多数技术将不可避免地经历热，低，然后是最终成熟度模式。
每条技术成熟度曲线将技术的生命周期划分为五个关键阶段：技术萌芽期、预期扩产期、泡沫破底期、稳爬恢复期和生产成熟期。
技术成熟度曲线有助于我们了解特定领域技术的相对成熟度，以及生产力成熟度和主流采用所需的时间，并帮助技术规划者确定何时投资技术。
技术成熟度曲线
< H1级""pgc-h-right-arrow"数据跟踪""29">技术雷达</h1>
技术雷达是由ThinkWorks发布的半年度技术趋势报告，不断跟踪有趣的技术如何发展。技术雷达使用象限和环对它们进行分类，不同的象限代表不同类型的技术，而环表示成熟度评估和选择建议。
技术雷达完整地图（第24期）
ThoughtWorks中国还有一个阅读雷达，带有相应的豆子列，可以用来辅助学习。
读取雷达
<h1类"pgc-h-right-arrow"data-track""25"的黄金圈法则></h1>
著名广告商西蒙·西内克（Simon Sinek）提出的黄金圈法则，将人们的思想从"什么-什么"、"如何-如何"到"为什么-为什么"深入到"什么-为什么"，通常大多数人只看到"什么"层，有些人能理解"如何"的机制含义，只有少数人理解"为什么"代表内在原因。而大多数人从外到内，都是按照"什么"、"怎么"、"为什么"的顺序来思考和做事的，如果思维的顺序颠倒过来，引领思维，就有可能看到另一个世界，更容易从人群中脱颖而出，走向成功。
黄金圈法则
与黄金圈定律相比，NLP思维逻辑层次理论体现了一个完整的思维逻辑模型。在NLP中，环境，行为和能力被认为是低级的，这是我们大多数人都能实现的层次。信仰的价值、身份和精神被认为是高三个层次，需要我们有意识地进一步分析和反思，然后才能被发现。通常，在较低级别遇到问题，在上一个级别很容易找到解决方案，而在同一级别或较低级别，则很难找到满意的解决方案。
NLP思维逻辑水平
< h1级""pgc-h-right-arrow"数据跟踪""39">德雷福斯模型</h1>
Dreyfus模型表明，任何专业人士都需要五个阶段的新手，高级，称职，熟练和专家。
Beginnon：通常需要详细说明才能开展工作。
高级新手：主要缺乏全局思维，任务之间的相关性，任务优先级的考虑不够。
胜任：能更好地解决问题。
精通：能够识别自己的缺点和错误，清楚地知道自己的立场。
专家：有许多模式可以直观地解决问题。
专家需要直观地对情况进行操作，而新手需要的指令不是与上下文无关的。
德雷福斯模式（来自：嘉佳玲）
< h1级"pgc-h-arrow-right-right"data-track""56" >咒语般的思想</h1>
道、法、艺术、器具、潜能的思想体系可以追溯到前秦时期，道、法、魔的思想体现在《道德经》中。"法、魔、潜"的思想在法学家中有着重要的应用，韩非子提倡持法和运用的手法，所谓"守法就是法，法无序"，强调三者协同作用的重要性。
在道、法、艺、器、潜能的体系中，道是法则，思想、法则是原则，方法、技巧，器器是客体、工具，潜能是情境和趋势。其他人则扩展了整个系统，增加了"雄心"来表示目标和愿望。
道， 咒语， 咒语， 仪器， 潜力
运用"道、法、术、器、潜"的思想体系，可以帮助我们认识世界，完善知识体系，引导我们更好地完成工作目标。
<h1类">"pgc-h-right-arrow"data-track"的变化曲线。</h1>
变化曲线相关性理论最初是由心理学家伊丽莎白提出的。库伯勒。罗斯建议分析创伤经历后的变化过程。变化曲线描绘了大多数人面对变化的内心历程，大致分为四个阶段，包括维持现状的惊讶和否定，打破现状的愤怒和恐惧，突破阶段的接受，重建阶段的接受。
技术部门的变化几乎是恒定的，变化曲线有助于我们对过程的科学理解和管理。
变化曲线
变化曲线（从：七年是一生）
< h1级""pgc-h-right-arrow"数据轨道""69">第28定律</h1>
著名的第28定律，也被称为帕累托定律，是由意大利经济学家帕累托在19世纪末和20世纪初发现的，它是一种分布不均的理论，已被发现广泛适用于包括技术在内的许多领域。
在计算机领域，80%的代码通常由20%的程序员完成，80%的问题可能是由20%的错误引起的，80%的读写发生在20%的数据中，这些可以给我们一些启发，善于发现和运用这个定律可以帮助我们做好。
二十八条定律
<熵加法原理>h1类"pgc-h-arrow-right-data-track".95"。</h1>
熵是系统中的无效能量，宇宙的能量之和是常数，而每一次能量变换，都必须有一部分有效能量转化为无效能量。因此，系统中的有效能量会越来越少，无效的能量会越来越多，也就是说，当一种形式的"有序"变成另一种形式的"有序"时，必然会出现某种"无序"。
熵增的原理告诉我们，没有外部能量输入，封闭系统往往会变得越来越混乱。如果一个系统要变得更有序，就必须有外部能量的输入。随着一个系统（或部分）变得更加有序，另一个系统（或部分）变得更加无序，"无序"的增加将超过"有序"的增加。
如果你想抵抗熵的增加，你需要打开系统或输入能量。一个开放系统，允许将系统的无序部分切换到外部系统。输入能量可以使系统的无序部分有序。
熵增的原理
薛定谔说，人类违背熵增的规律生活，生命靠负熵生活。
根据熵：新世界观，技术现代化进程越快，能源转型越快，能量消散效率越高，混乱程度越大。我们试图使一切都具有技术性和组织性，结果只是为了加速能量转换和熵的过程。我们在文化中传播的技术越多，社会就越分散，熵就会越快增加，混乱程度就越大。以下是关于我们当代世界危机的令人震惊的真相。
< h1 类""pgc-h-right-arrow" 数据跟踪""104" >写在后面</h1>
面对这个复杂的世界，我们需要建立一些基本的认知模型，掌握一些基本的规律，特别是作为技术人员。本文只是简单地列出了一两个，长度不小，暂时关闭，以后有机会与您学习和讨论。