自我驱动，如何构建个人的技术思维？
关于斜杆，有这么一群人：
"设计师/WEB前端工程师/自媒体人",
"前端攻城狮，略懂一点设计，饮四季茶，写八九行代码，十全大补书中达",
"产品经理／前端开发／交互设计／游戏原画",
"会编程的交互设计师",
"望着设计，想着编程，做着文员",
"交互设计/产品设计/数据可视化/网络开发/前端设计"，
"业余家装设计/插画/编程/篮球/电子商务"
——数据由 mixlab 小爬虫获取于知乎
作者曾经在中兴做过创新应用的探索，此次事件，技术人员危机重重，如果平时没有自我驱动学习新知识，恐怕这次就开始退休生活了。这是个信息爆炸，知识碎片，每个人需要自我驱动，自我学习的时代，每个人都有自己独特的斜杆，对应形成的知识体系。
最近 mixlab 在准备一个线下交流活动（ base 上海，想参加的可以留言 ），主题是《人工智能时代，如何构建设计与技术思维体系》，这篇文章先把技术思维的一部分内容写成文章，分享给大家。
本篇文章把技术思维体系比喻为“模型”，我们需要不断地提供“数据”，训练、调优此“模型”，以供我们需要的时候用于“预测”，解决实际问题。下面从4个方面，分享经验：
1
“数据”：了解原理
善用搜索引擎，收集某项技术的文章资料，归纳总结出原理要点。例如 mixlab 创作的keras全栈手写字识别，从keras深度学习到前端web的图像处理，需要了解各项技术的原理，组成整体的技术解决方案。或者搜索公众号文章，技术类公众号搜集了大量的技术，都是平时碎片时间阅读了解的渠道。
2
“训练”：动手敲代码
了解完原理后，一定要自己亲自动手敲代码，编程语言不限，对于初学者建议使用 Javascript，在 chrome 浏览器的 console 面板即可随时实验，稍有基础的可以使用 python，建议使用 jup ternotebook 代码笔记本。 mixlab 的以图搜图就是拿 notebook 记录的。
3
“调优”：反复实验
熟悉原理，也动手敲代码了，这个时候需要利用对原理的理解，改造一些代码的参数或者规则，多实验肯定没错。例如最近的文章抖音字体风格，改写偏移规则，或者调整抖动影响的参数，都可以加深对此项技术的理解。
4
“预测”：思考应用场景
掌握技术的原理及代码实现后，需要找到可应用的场景。继续拿以图搜图技术来说，具体的应用可以是作为人工智能海报设计师中匹配图片素材的环节，也可以用在找出动画截图/动图来源的产品/场景。这个环节需要有一定的脑洞及产品设计能力。往大里讲，需要具备设计思维。
以上为全文内容，经过以上收集数据，训练模型，模型调优，预测四个步骤，即了解原理，动手编程，反复实验，实际应用，此项技术（“模型”）已经从粗浅的了解转化为个人的技术思维体系中的一部分构成，具备“泛化”能力了。
关于本号：
科技Mix设计Lab
作者有10年跨界设计&开发经验，公众号坚持原创输出，主要内容涉及人工智能&设计&科技，谈点设计，敲点代码，偶尔创作点人工智能实验产品。
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本文同时在知乎专栏：《人工智能+设计修炼指南》发表。目前已形成 500人+ 的设计师&程序员跨界社群，欢迎读者在微信群交流，入群方式留言获取。
mixlab社群人群来源于GoogleBrain、华为、阿里鲁班、腾讯、旷视、三角兽、物灵科技、众安保险、360等，汇集了机器学习、自然语言处理、前端、后端、产品经理、UI设计师、建筑设计师、高校教师、CEO等，每天都会讨论跨界问题。