《金字塔原理》- 体系化思考的逻辑

本文探讨了如何通过金字塔结构改善沟通效率,强调了在表达时考虑听众需求、结论先行等原则。以案例说明如何在汇报、事故处理和性能优化中运用这一原则,以及解决问题的逻辑步骤。

1、感想杂谈

每个人都会说话,但并不是每个人的表达都具有逻辑性,如何让别人能快速的了解你要表达的思想,甚至认可你的表达,这些都是需要系统化的学习和思考的。

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2、背景

无论是一次简单的汇报还是对于自己的学习过的知识的进行相应的总结,我们的信息要素总是没有经过结构化总结的。你是否会困惑一场汇报或者一些知识的总结该如何进行,或者你已经有了一些总结,但是还并不知道该如何结构化的组织它们,这个时候就可以采用金字塔结构进行组织。

3、案例

小赵:同事A在出差到南京期间发生了车祸,目前已经无生命特征,并且同行的几个人都受到了伤,我要尽快赶过去

李总:这个事你尽快跟总裁进行汇报,尽快联系保险公司,然后你去了那边和交警取得联系,确定清楚是谁的责任,然后和公司HR团队联系,让他们去提供公司关怀,总之你按照公司的应急流程去处理,并且及时带同事家属去南京。

看到李总的说法,你能记住多少呢,说的很零散,如果是你的话,你可以怎么去整理他说的话呢?

整理后:

李总:小赵你抓紧按照公司的应急流程去处理,第一:对内,你尽快和总裁汇报,并且及时和HR联系,提供团队关怀;第二:对外,你抓紧和保险公司和交警部门联系。。。

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这样按照总-分的结构顺序去表达,是不是逻辑就比较清晰。针对一个事情要经历:理解->重构->呈现的方式进行处理

4、结论性表述

  • 当我们与人沟通时,需要想清楚3件事:谁是我的听众?他们想听什么?他们想怎么听?

  • 金字塔原理的基本结构是:结论先行,以上统下,归类分组,逻辑递进。先重要后次要,先总结后具体,先框架后细节,先结论后原因,先结果后过程,先论点后论据

  • 搭建金字塔结构的具体做法是:自上而下表达,自下而上思考,纵向总结概要,横向归类分组,序言讲故事,标题提炼思想精华。

5、解决问题的逻辑

比如制作态性能优化

主要分为界定问题、分析问题、解决问题三个方面。

  • 界定问题:问题就是现在和目标之间的差距,这里一定要想清楚目标是什么。

  • 分析问题:建立诊断问题的框架,其中分析时可以通过假设演绎推测方法是否切实可行

  • 解决问题:分析清了问题,再脑暴找方法,将各种方法从逻辑上延展开。得到最终方法。

01、数据简介 规模以上工业企业,是指年主营业务收入达到一定规模的工业法人单位。这一标准由国家统计局制定,旨在通过统一口径筛选出对工业经济具有显著贡献的“核心企业”,为政策制定、经济监测和学术研究提供精准数据支撑。 数据名称:地级市-规模以上工业企业相关数据 数据年份:2000-2024年 02、相关数据 原始数据:年份 省份 城市 省份代码 城市代码 规模以上工业企业单位数(个) 规模以上工业增加值增速(%) 规模以上工业企业单位数_内资企业(个) 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个) 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个) 规模以上工业亏损企业单位数(个) 插值:年份 省份 城市 省份代码 城市代码 规模以上工业企业单位数(个) 规模以上工业企业单位数(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数(个)_回归填补 规模以上工业增加值增速(%) 规模以上工业增加值增速(%)_线性插值 规模以上工业增加值增速(%)_回归填补 规模以上工业企业单位数_内资企业(个) 规模以上工业企业单位数_内资企业(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数_内资企业(个)_回归填补 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个) 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个)_回归填补 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个) 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个)_回归填补 规模以上工业亏损企业单位数(个) 规模以上工业亏损企业单位数(个)_线性插值 规模以上工业亏损企业单位数(个)_回归填补
内容概要:本文深入介绍了谷歌推出的Gemini 3 Deep Think——一种基于大模型的增强型推理模式,具备并行推理、多模态理解融合和“深度思考”能力,专为解决复杂算法重构与调试难题而设计。文章详细剖析了其核心技术优势,包括16条并行推理路径、跨模态信息整合以及模拟人类“慢思考”的迭代推理过程,并通过电商平台推荐系统优化和计算机视觉目标检测算法改进两大案例,展示了其在真实场景中显著提升算法性能与准确性的能力。同时,文章对比了其与传统工具在功能全面性、效率和准确性方面的压倒性优势,并探讨了实际应用中面临的算力需求、系统兼容性和数据安全挑战及其应对策略,最后展望了其对程序员角色转变和整个软件行业的深远影响。; 适合人群:具备一定编程经验的中高级程序员、算法工程师、AI研究人员及技术管理者;尤其适用于从事复杂系统开发、算法优化和性能调优的专业人士。; 使用场景及目标:①在大型项目中进行算法性能瓶颈分析与重构;②提升复杂代码调试效率,快速定位并修复隐蔽错误;③融合多源信息(如代码、公式、图表)进行智能算法设计与优化;④推动企业级AI系统升级与智能化开发流程转型。; 阅读建议:此资源兼具技术深度与实践价值,建议读者结合自身项目背景,重点关注技术原理与案例实现的对应关系,尝试将Gemini 3 Deep Think的思维方式融入日常开发与调试中,同时关注其在云平台部署、安全合规等方面的最佳实践,以充分发挥其潜力。
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