如何做一场高质量的分享？ _机器学习深度学习

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作者 | 阿相
来源 | 阿里技术公众号
最近我发现一些同学的分享越来越趋于“念稿”式。我一边看着分享的同学在上面念稿，另一边看着几十号人在下面看电脑看手机，我心里就特别着急。恨不得我自己上去讲，也恨不得没收了大家的电脑手机。但这种粗暴的方法肯定是不解决问题的，核心问题还是大家不善于分享。
我自认为自己过往的分享都还是中等偏上的，因此总结一下，讲讲如何做场高质量分享，希望能够给未来要做分享的同学提供一些帮助。
一为什么要分享
每个人在分享前都应该先问自己这么一个问题，我为什么要分享？我觉得分享就一个最纯粹的原因，就是“我有一些知识，是别人不知道的，但对他人会有所帮助，所以我想分享给大家” 。
换言之，分享的本意就是总结并传播知识，分享的核心是利他。
而现实情况呢？
是不是有些变味呢？其实我也并不否认这些原因，我们如果能分享的好，这些也都是自然而然的结果。这就类比我们加入蚂蚁最核心还是想要快速成长，而好绩效是快速成长的结果。但谁不想要好绩效呢？
但我们不能为了这些结果而忽略了初心。分享的初心是希望大家相互分享知识，互相成长。我觉得也只有真的能对别人有帮助的分享才能称之为“高质量分享” 。
所以，如果你在准备分享，请你再质问一下自己，你到底是为什么要分享？只有自己初心摆正了，在做分享的准备的时候，才会真正的去想：怎么才能把这个分享做好，怎么才能让分享生动有趣，怎么才能让分享干货满满，怎么才能更好传达自己的知识。否则，你以为自己分享了就是取得结果了，其实你什么也没得到，还浪费了别人的时间。
二什么是好的内容
好，相信看到此处的同学都是愿意利他的同学了。那新的问题又来了，我需要分享什么呢？什么样的内容才能支撑所谓的高质量分享，我理解是如下三种。
1高度总结的知识
有些知识也不是多难掌握，而是掌握的过程可能需要花费大量的时间去到处收集信息。过程中可能又会衍生出很多问题，需要自己破案一样的去研究。比如很早时我写的一篇《你的Tree-Shaking并没什么用》[1] 。为了研究 tree-shaking 为什么真实场景下优化有限，研究了 babel、uglyfy、webpack、rollup，甚至去翻一堆 issue，最终花了我数天才窥见原由。
其他人如果也想了解这里面的原因，也需要花费数天的话，未免太折腾了。因此我把研究的过程总结成了文章并发表，同时在团队内做了一次分享。一方面传播了知识，另一方面如果别人真的想再仔细研究，至少可以节约一些时间。
类似的还有一些新技术推出时，业界文档较少，大家学习成本较高，自己系统性学习以后做一些总结并在团队内做系统性的分享。比如React16刚推出时，我师兄芃程在团队内分享了16的新特性：

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2可以借鉴的经验
还有一些偏经验性的内容。可能是非技术性的经验，比如成长经验、人生感悟或个人思考。最典型如晋升总结、管理经验分享等等。比如我们部门曾邀请过的一些分享：
我觉得他们的分享都非常的好。比如兼续提的“微习惯”，依鹭提的“不要用战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰”等等都给我留下了非常深的印象。
也有可能是技术上的经验，比如某类技术产品的建设经验、推导的过程等。比如2020年前端D2大会上的：
核心就是：把自己的长期经验做一些系统总结，以自己的故事或技术专项作为案例支撑，摆事实讲道理，给其他有相似诉求的人一些“长者”经验。
3晦涩难懂的技术
还有一些是非常难理解的知识，这种往往是非自己专业领域的知识、或上手成本特别高的技术点、亦或是某些高深的源码解析之类。如果我们的分享能把这些晦涩难懂的技术讲的非常深入浅出，易于理解与吸收，那也是非常优质的分享。比如部门邀请过的邦祝老师的《Challenges for On-device System Design and Innovative Algorithms》（连标题都看不懂了）。还记得当时邦祝老师讲卷积神经网络时，板书做的很好，挺容易让大家理解。
不过这类分享在蚂蚁我见的比较少，也很少看见讲的非常很好的。不过网上有一些，比如：李永乐老师的很多科学、数学相关科普视频。