机器学习中的支持向量机可用于分类。当数据线性可分或弱线性可分时，便使用线性支持向量机将数据分开；当数据非线性可分时，便使用核函数将数据映射到高维空间使得数据在高维空间线性可分，并且有定理证明：一定存在一个高维空间使得数据线性可分。此定理对我的启示就是：高维空间可以做一些低维空间觉得不可能的事情。那我们能不能成为高维空间的人呢？高维到底可以有多高？
《三体》第三部开篇讲到：公元1453年，高维碎片首次接触地球，狄奥伦娜成为首个进入高维空间人，她便能做许多三维空间中的人觉得不可思议的事情，例如，从完全密闭的圣索菲亚教堂下面的密室中取出圣杯而不破坏墙体、取出一个人的大脑而丝毫不伤害头皮。
《三体》中的描述高维空间是否存在尚待科学证实，但我们也许可以成为另外一种高维空间的生物。如果将一项技能看作一个维度，掌握了N项技能的人，就生活在N维空间。若这样来看的话，我们每个人都是高维空间的人，只不过大家的N值大小不一样、维度的方向不一样。
维度方向
维度方向代表具体的技能类型，选择符合社会发展需要的技能学习能产生更大的价值。譬如：当今社会，学习大数据技术比学习八股文写作的价值要大。
技能越深入越好
掌握技能意味着能使用该技能完成一些具体事情，技能理解越深入越能灵活地应用。一项技能，一个世界。仅会Windows的同学不会知道在linux中文件还可以按行、按字节数来进行分割。
维度越高越好
维度越高，看待问题就会越全面。譬如：查理●芒格说他在投资时至少会启用100种思维模式帮助他来确定是否投资该公司。
另外，技能越多，技能之间的交叉可能会产生“化学反应”。
做一个“姿势正确，有深度，有维度”的人。。。
