程序员的一辈子就是场马拉松长跑，保持学习，保持后劲，保持成长

意大利「文艺复兴之父」彼特拉克曾经说过：「肉体和心智的能力必须大到足以知足文学活动和妻子两方面的须要。」若是换作程序员的角度，这句话应该修正一下：肉体和心智的能力必须大到足以知足熬夜写代码和女友两方面的须要。固然啦，这个说法也还远没有表达出生活真实的复杂性和严峻性。

有时候我会把学习比做跑步。对于程序员这样的职业，新技术更新换代的速度确实比较快，这须要你老是保持在学习的状态。

跑步是锻炼身体很好的手段。可是马拉松，除了锻炼身体，同时也是对人性的考验。一件接近身心极限的事情，你的身体可否承受，你的精神可否坚持下来。

在通常状况下，程序员们对新知识进行学习的能力都仍是比较强的。工做中碰到之前没作过的东西，只要能在网上找到对应的开发文档，仔细读一读，再看几个 Demo，就基本能解决问题了。这种规模的学习过程，通常几天就搞定了，能够看作是一次「短跑」。

固然，这种「短跑式」的学习过程，也只对于「通常性」的状况有效。而对于一些「专业性」的领域，咱们就须要「马拉松式」的学习姿态了，作好充分的准备，而且长时间投入，半年，一年，甚至更长。

实际上，编程这门工做，门槛说低也不低，说高也不高。不少学历不高或者非科班毕业的同窗，也都能把这份工做从事得很出色。可是按技术领域来区分的话，编程仍是能够分为「通常性」和「专业性」两大类的。对于「通常性」的技术领域，你只要具有一点计算机基础，懂得一门编程语言，能理解业务逻辑，就能胜任了。可是「专业性」的技术领域就不同了，除了计算机基础知识以外，你更须要掌握一整套知识体系，可能对数学知识还有特殊的要求。这样的领域有哪些呢？好比说，分布式系统，数据库理论，音视频处理，3D游戏引擎，操做系统和虚拟化技术，大数据处理，还有最近火爆的人工智能技术，等等。

对于「专业性」的这些知识，若是你打算涉足其中，就得须要拿出跑马拉松的精神了。听说马拉松跑到一半，不少人就会产生强烈的「想放弃」的想法，后半段就靠毅力支撑了。「马拉松式」的学习过程也是同样。可能一门「专业性」领域的知识，最开始吸引你的是兴趣，它很是有意思，可能听起来还很酷，但随着研究的深刻，你就不可避免地遭遇不少沮丧时刻。

你会发现，你学得越多，未知就越多。这时候你确定会产生放弃的想法，甚至对本身是否适合作技术产生一丝怀疑，可是没有关系，每个在某一领域走得足够远的人都会碰到这样的状况。只要你咬牙坚持下去，随后你获得的奖赏必然是恍然大悟或醍醐灌顶的感觉。我相信 ，这与一场马拉松终于跑到终点的胜利喜悦是同样的。

有长跑经验的人都知道，真正能在马拉松上取得好成绩的人，基本上都是匀速跑者。开始跑得多快并不关键，关键在于「后劲」足不足。咱们的职业生涯也是同样，不论是程序员仍是其余职业，这个道理都适用。

我时常在想，不一样技术人员之间的区别到底在哪。是在于工做经验，仍是在于他们的聪明程度，或者是在于他们是否有名校的教育背景？为何原本基础差很少的人，多年以后会产生巨大的差别？与此相关的一个很实际的问题是，咱们在招聘新员工时，到底应该看重他们的哪些特色？我最后想到的答案是，决定不一样技术人员之间的真正分野，在于「成长性」，也就是持续学习和提升自身的能力。

换句话说，「后劲」足不足。一我的的成长过程，什么均可能随时变化，但成长性自己不该该有丝毫减弱。

不少人担忧年龄大了就再也作很差技术，或者担忧年龄大了以后的职业发展问题。显然，年龄并非决定成长性的关键因素，这顶可能是一个心理因素。成长性更应该是一我的的本质特征，是他所具有的基因。人与人的不一样究竟在哪里？具体技能老是会变化的，但基因是不变的，也不该该随着年龄的变化而变化。

人的难得之处就在于学习和塑造能力，这是造物主赋予咱们的难得品质。

甚至如今的人工智能模型也要以学习的方式来训练，才能产生它须要的职能。一个复杂的模型，须要大规模的训练，喂给它不少数据和模式，才能让它得到新的知识，不断提升「智能」。

咱们能够想象，人脑其实也是一个智能模型，只不过这个模型更庞大，参数更多，容量更大；训练它须要的数据更多，时间也更长。若是你想成为某方面的专家，就须要花费不少年的精力来进行专业训练。

一我的，要想在某方面得到睿智，惟一的办法就是持续地学习、调整、提升、成长。这个过程须要耐力和坚持，而最终你会收获成功和乐趣。

结语

一句话，保持学习，保持「后劲」，保持成长。

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