【工作相关】 工作初段 1

本博客详细阐述了如何在短期内熟悉公司开发流程、工具使用与业务理解,建议初学者从熟悉工具开始,逐步深入业务场景,利用业余时间进行技术深度探索,强调立足业务与快速开发能力的重要性。

短期目标:

1.先熟悉公司的开发流程,基本工具如何使用。熟悉里面的技术架构。
2.熟悉业务,可以有能力实现业务需求
3.在业余的时候,看一下他的整套工具是如何开发的,可以从eclipse 的插件开发 jsf swt等技术入门。

开发工具:

1.公司内部的开发工具
前端:ad adc ads
后端:跟python连接的afa
2.熟悉使用,先不用了解里面的原理,因为需要懂得用,来实现业务,所以第一步是非常熟悉的使用这套工具。的确是有点不爽,但是这个是必须经历的。只有懂了,才能改。

数据库:DB2,需要了解如何操作
1.如何连接数据库
2.如何写sql语句
3.如何与程序连接
4.存储过程,表格之间的关系
5.有啥高级点的技术

个人感受:

不能过于强求技术的发展,因为赞同,不是一间技术型的公司,第二,你的部门是业务实现的部门,不是后台组件开发的部门,所以你必须得立足。立足就是做事,实现业务的能力,这个是必须的。所以这个时间,你需要的是,马上懂得业务,快速掌握如何去开发。。。只要懂得快速使用这个工具去开发业务,你后期才有时间去搞技术方面的研究。

<think>好的,我需要回答用户关于“1万小时定律”的问题。首先,我要确认用户对这个概念的理解程度,可能他们听说过但想深入了解。接下来,我应该先解释这个定律的起源,比如由哪位研究者提出,基本内容是什么。然后,要提到马尔科姆·格拉德威尔的《异类》中的推广,这样用户能知道它的流行来源。 接着,我需要说明定律的核心观点,即通过1万小时的刻意练习可以达到专家水平。这里要强调刻意练习的重要性,而不仅仅是重复。然后,必须讨论支持和反对的研究,这样回答会比较全面。例如,埃里克森的研究支持,但其他研究可能指出时间并非唯一因素,天赋、方法等也很重要。 还要注意用户的可能误区,比如认为只要时间足够就能成功,这时候需要指出刻意练习和质量的重要性。同时,加入实际案例,比如莫扎特或运动员的例子,会让回答更生动。最后,总结定律的适用性和局限性,帮助用户正确看待这个理论。 要确保结构清晰,分点说明,使用用户易懂的语言,避免学术术语过多。同时检查是否有遗漏的重要信息,比如是否有最新的研究结果或不同领域的应用情况。最后,保持回答的中立性,既不过分推崇也不完全否定这个定律,而是客观分析其有效性和限制。</think>### **1万小时定律解析** **1万小时定律**(10,000-Hour Rule)由心理学家安德斯·埃里克森(Anders Ericsson)提出,后因马尔科姆·格拉德威尔(Malcolm Gladwell)在《异类》一书中推广而广为人知。该定律认为,**任何领域的专家级水平需通过约1万小时的刻意练习(Deliberate Practice)达成**。 --- ### **一、定律的核心逻辑** 1. **刻意练习 ≠ 简单重复** - **定义**:针对弱项的系统化训练,需满足: - 明确目标(如钢琴家提升指法速度) - 即时反馈(老师纠正错误) - 突破舒适区(每次增加5%难度) - **数学表达**: 若每天练习3小时,达到1万小时需约**10年**($10,000 \div 3 \div 365 \approx 9.13$年) 2. **神经科学基础** - 大脑通过**髓鞘化**(Myelination)强化神经通路 例如:小提琴手经过长期训练后,控制左手指法的脑区灰质密度显著增加(MRI研究证实) --- ### **二、经典案例与争议** | 案例/研究 | 支持/反驳证据 | 关键数据 | |--------------------------|----------------------------------------|------------------------------| | 柏林音乐学院小提琴手研究 | 支持:顶尖组平均练习7410小时 | 但个体差异达±3000小时 | | 国际象棋大师养成 | 支持:90%大师训练时长超1万小时 | 最短纪录为728小时(天才特例)| | 电子竞技选手技能分析 | 反驳:部分选手在4000小时内达到职业水平 | 依赖天赋与战术理解能力 | --- ### **三、定律的局限性** 1. **领域依赖性** - **强适用领域**:音乐、体育等**结构化技能** - **弱适用领域**:创意设计、科研等**非结构化领域** 2. **关键瓶颈突破** - 练习效率存在**边际递减效应**: $ \text{技能提升} = k \cdot \ln(t) + C $(t为时间,k为效率系数) - 后期需**认知重构**而非单纯堆时间 例如:围棋选手从职业初段到九段,需改变思维模式而非仅增加对局数 --- ### **四、实践应用指南** 1. **目标拆解方法论** - 将1万小时分解为**阶段性里程碑**: ```python # 示例:编程能力提升计划 years = 5 hours_per_day = 5.5 # 10000/(5*365)≈5.48 milestones = { "Year1": "掌握基础语法与算法", "Year3": "参与开源项目开发", "Year5": "架构设计能力养成" } ``` 2. **刻意练习工具包** - **反馈系统**:代码审查平台(GitHub)、智能陪练APP - **瓶颈检测**:通过时间序列分析练习效果 $$ \text{进步速度} = \frac{\Delta Skill}{\Delta Time} $$ 当该值持续<0.1时需调整训练方案 --- ### **五、现代研究进展** 1. **元分析结论**(2020年《Psychological Science》) - 练习时长仅解释技能差异的**12%-26%** - 其余影响因素: - 初始天赋(工作记忆容量等) - 训练方法科学性 - 社会资源支持(导师、设备) 2. **人工智能验证** - AlphaGo Zero通过470万局自我对弈(等效人类30万年训练)达到超高水平 - 但人类受限于**生理极限**与**知识迁移效率** --- ### **批判性思考** - **幸存者偏差**:成功案例被过度关注,忽略大量练习未达标者 - **时间成本陷阱**:在技术快速迭代领域(如AI编程),部分技能可能在达到1万小时前已过时 --- ### **总结** 1万小时定律为技能培养提供了量化框架,但需结合**个体特质**、**领域特性**与**科学方法论**。真正的精通=**有效时间投入 × 认知策略优化 × 资源杠杆运用**。
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