前言

实践是检验真理的唯一标准。实践过程中形成的方法论能避免后人踩坑，也能有效指导相似之事的执行。这里收集前人验证过的切实可行的方法论以及个人实操过程中形成的一些方法论。

方法论集锦

卡位策略

卡位策略是指看到某种技术会在未来具有稀缺性，非常有价值，选择提前介入，让自己在未来具备竞争优势。

比如2007年Google发布了Android Beta操作系统的SDK，就有人预见到Android开发需求将会爆发，果断学习Android开发；比如现在VR、AR、机器学习、深度学习，其实都还没出现普适性的应用，但是将来一定会出现，此时学习相关技术，将来一定会占据先机；再比如2009年大数据概念兴起，如果那时选择Hadoop、Scala等技术，你现在可能就很值钱了。

运用卡位策略时，有两种方式。

一种卡位方式是根据市场需求和未来预期。就像图所示，左下角是我们现在看到的现状，某些需求处在萌芽期，但是将来可能爆发。这个需求对应的产品、服务可能会用到某种技术，甚至这个需求本身就是由技术驱动的。这时候，你就可以分析从现在抵达将来可能需要用到的技术，提前做准备。

还有一种卡位方式，是根据技术本身的发展程度来说看。采用高德纳曲线。

图（来自https://stateofdev.com/）展示了机器学习相关的三种技术：OpenAI、TensorFlow、Watson。从曲线可以看出，OpenAI处于成长期，TensorFlow处于成熟期，而Watson的地位正在受到挑战。如果你现在要选择一种机器学习框架，TensorFlow、OpenAI是比较好的选择。