开发者学堂课程【顶级大咖教你如何打造技术品牌影响力：《我是如何靠写作成为百万粉丝博主的？》】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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《我是如何靠写作成为百万粉丝博主的？》
内容介绍：
一、什么内容是受欢迎的写作内容？
二、经典的技术文章逻辑框架的设计
三、如何系统性输出技术内容？
四、技术创作给我带来的变化和成长
我是国内一位知名技术博主，笔名是一个处女座的程序猿。非常荣幸受阿里开发者社区的邀请，以一个技术博主的角色，分别从以下四个方面分享一下如何一步一步通过持续不断的创作，从默默无闻到小有成就，创作过程中的个人经验或是感想。
一、什么内容是受欢迎的写作内容？
这个问题拆开来看，第一是受谁欢迎，第二是欢迎什么。
从本质上来讲，这里包含两个层次，一个是知道，另一个是喜欢。所以可以分为两个群体，一个是知道内容的同行群体，另一个是对它感兴趣的学生群体。
1、对于学生群体，尤其是与计算机相关的，写的内容可以直截了当地帮助解决问题。解决时要快，准，狠。
（1）编程遇到的bug，众所周知，深入学习框架时，在搭建过程中会遇到很多坑，各种库不兼容，库函数升级调动方法不对，有调整等等问题，大家都会对这种问题比较感兴趣。
（2）在作业或写论文中，一些算法的理论点和创新点，尤其是对于写 sci 的同学。
（3）从升学选专业，给一些指点或方向。因为选择大于努力，所以在大学里如何选专业，又或者在研究生阶段如何选研究方向，这些内容是大家津津乐道的。
（4）就业岗位和公司，就业很重要。
（5）毕业面试和技巧。
2、从同行或者是开发者群体角度来思考，尤其是人工智能算法的相关行业，对待专业的问题一定要有技术热点，技术沉淀和技术创新点。
（1）对于初级水平的同行，要输出从0~1的东西，尤其是某个案例的全流程实现，从思路设计到代码实现。例如医学上预测是否患某种疾病，金融上预测某个股票的涨跌，银行保险领域进行风控风险预测，工业领域预测某个零件是否为瑕疵零件，短视频领域进行人脸识别，目标检测等。从数据采集、建模、训练、优化、上线、迭代等。
（2）对于中级水平同行，要写总结性的东西，不能泛泛而谈，通过做个案例，创造出解决问题的一套方法论，或是行业上的经验。例如银行风控领域的模型迁移应用，用评分卡模型来判断一个人的信用得分。总结出设计信用卡模型的流程，就可以运用在其他领域。例如运用模型判断买保险骗保的风险分数，中药行业的模型监控多指标经验，尤其在生产上管是前端监控还是后端监控等等。
（3）对于资深水平的同行来说，通过总结反思，通过现象看本质，做一些探讨性，开放性，创新性的问题。例如基于大量的数据集，利用无监督的学习算法聚类进行建模，自动划出几组类别，探讨性地分析数据本身的特点，然后基于业务理解为创新提供突破的思路，开辟高价值业务。
3、好内容的特点
（1）专业性，足够专业。
（2）直截了当性，透过现象看本质，直接解决问题。
（3）反思与总结。沉淀具体的行业垂直领域的经验贴。
（4）前沿创新性。紧跟创新热点，利用已掌握的技术分享可落地创新的想法。
二、经典的技术文章逻辑框架的设计
从两个角度来考虑这个话题。
1、从写作的逻辑和结构角度考虑
（1）对于bug类型的文章，通过分析，刨根问底，WHAT，when，why，how，直接解决问题，但是思路要清晰，表达要合理，不能过于啰嗦。
例如问题是什么，这个问题出现在什么场景下，为什么会有这个问题，怎么一步一步解决这个问题。
（2）对于学习类型的文章，通过案例实现学以致用。首先有一个问题，这个问题是一个需求，涉及的知识点，知识点构成解决方案。解决方案一般是用思维导图，因为思维导图直观清晰明了，然后是所有代码的完整的实现。
（3）对于总结类型的文章，通过思考，从零到一每一步都写清楚是什么，深度思考产生共鸣，再加一些创新的idea。
2、从写作技巧的交流来考虑
（1）题目和摘要必须简单清晰明了，而且定位要准确。
题目要足够吸引眼球，关键词要方便查找，要学会对文章起名字，尤其是题目和摘要。好的题目，不光是吸引眼球，更重要的是在查找技术文章的时候，几个关键词就能定位到。
（2）内容一定要有先后逻辑，what，why，how。不太建议长篇大论。
（3）段落内容尽量有明显的总结，有各种颜色的表示，在一个段落中用红色标记出中心思想，或是用波浪线强调一下这句话。
（4）内容尽量用图文表达。文章字数尽量少一点，用图文的形式解决问题，图上要有箭头进行先后顺序的指引。
（5）内容写作尽量风趣幽默。文字性的东西比较枯燥，但是写作的时候要风趣幽默一些，这也需要技术。
（6）内容要事实胜于雄辩。例如解决bug，首先要明确抛出bug的问题。其次分析问题，然后直接解决问题。最重要的是把解决的运行成功的截图放到文章中。
（7）写作要遵循 First principle thinking，内容要有源头，类比马斯克的第一性原理，回溯事物的本质，重新思考这件事应该怎么做。如果是原理性的文章，切记要定位到源头或者出处。如果是bug等类型的解决性文章，一定要看源代码。要以根本为目标，唯一可信的就是最原始的源代码。所有的变体或是解说可能会带有个人的主观性偏见。
（8）技术文章尽量碎片化。在这个快节奏时代，加上人们浮躁求快的心理，大家更喜欢短期的投资收益。知识的输出直接碎片化，的确会让读者跑的更快一点。
但是注意一个问题，对于大多数人来说，从长远来看，跑得快不一定跑得久。所以建议在阅读碎片化知识的同时，进行系统性思考。
三、如何系统性输出技术内容？
任何东西都不是一蹴而就的，系统性输出技术内容要进行点的积累，线的扩张，面的升维。例如从事人工智能领域，刚开始可能会从数学上学到sigmoid函数，知道逻辑回归这种算法，后来知道能做分类任务，再后来知道他的权重系数还能解释业务，赋能业务，逐渐会从数据挖掘工程师，算法工程师到继续学习到产品经理，项目经理，一直到总监，这是一个循序渐进的过程，需要大量的积累。只有这样，量变才会引起质变。
1、深耕这个领域，沉浸式学习。理论要与实践相结合，尝试落地的应用。除了仰望星空，还要脚踏实地，人们眼中的天才，之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡到世界级大师的必要条件。
2、经常看前沿论文，实时更新自己的知识库。尤其是人工智能行业，理论技术就这几年，无论是nlp还是cv都更新的非常快，新的框架平台也层出不穷。
要时刻保持尊重前沿算法心态，在这个领域，要通过大量的积累和总结，才能够形成自己系统的技术系统体系。
如果只是勤奋而不及时更新自己的知识库，或是不讲究大方向，结果只能说笨鸟先飞，最后可能飞得不知所踪。
3、一直在总结的路上，因为不断重复才能产生伟大。系统性的内容既要有宏观的总结，又要有微观的专业。
4、有系统性思维，总结出自己的一套方法论。如果走的蜿蜒崎岖都没有问题，可以积累经验，一步一步调优。当复盘进行系统性思考的时候，就不会再走蜿蜒崎岖的道路，而是变成两点之间直线最短，效率会提升
5、勤反思，做总结，每往前走一步都要聚集足够多的势能，让每一次进步都成为下次进步的基点。重复并不是循环，是从0.1~1，0.2~1，0.4~1，在一定势能的基础上继续加固和创新。
6、系统性的内容可以碎片化传播。尽量碎片化，但是是整体的系统性输出。
四、技术创作给我带来的变化和成长
一开始写文章，主要是记录自己解决bug的艰辛，见证自己一路以来成长的过程。但后来发现在自己成长的过程中，写的文章也帮助了一些网友。这是一件非常有幸的事情，帮助别人，自己内心也非常愉悦。
1、正向反馈。使我更加努力和自律。
因为编程是兴趣，我喜欢写作，然后积累自己的大量经验，得到粉丝和网友的赞赏，平台也会给各种荣誉，正相机里会使我更加努力输出文章，既巩固了写作的好习惯，而习惯一旦养成，就会反向督促，形成良好的循环。
2、写作让我思考更加快速，逻辑更加通透，做其他事情会更加融会贯通。书读百遍，其义自见，创作也是一样的，写了三千篇博客之后，在写类似案例的时候，在逻辑上就变得很轻松，总结上也会更加一针见血，一步到位。
3、自己的反思和总结时间更多。懂得道理比别人多一点，是因为犯的错误也比别人多一点。
4、感觉自己充满了成就感。在成长自己的同时也帮助他人，这是一件美好的事情。能力越来越大的时候，帮助别人也是一种修行，一种格局。
5、使命感更强，责任感更大，因为自己淋过雨，所以想替别人撑把伞。能力越大，责任也越重。随着文章阅读量从突破百万，千万一直到现在的5000万浏览量，咨询问题的人很多，不管是邮件，微信，私聊，都会尽自己最大努力挤出时间，认真回复粉丝问题。粉丝或者网友能够问我问题或探讨技术，这就是对我的相信。这让我在人工智能领域的使命感更强，责任感更大，我也愿意写更好的文章，书和课程，与大家在这个领域进行深入的探讨和分析。如果能够促进这个领域发展，我会非常荣幸。
6、越来越喜欢哲学。在整个学习人工智能过程中，越来越从一个更高的维度——哲学来理解和思考这个世界。
最后一句话与大家共勉，孤独前是迷茫，孤独后是成长。希望大家心比天高，脚踏实地，越努力越幸运！
