今早在睡梦中回忆想到自己，我从小痛恨老师这个职业，命运弄人自己却成为了一名老师，不尽想起初中老厉跟我们讲，“一个人聪明不聪明是看大脑中的褶皱的”，知道昨天我也没有理解他说的这个褶皱是什么，而今天这个褶皱要说的脑洞，在此感谢我的初中老师。
这个褶皱应该就是大脑中的神经元回路，回路帮助你建立起来思考的捷径。
如果把我们大脑空间看作一个宇宙的话，里面可以存放无数的神经元，假设每个神经元对应一个知识点认知，那么从神经元“地球”到神经元“月球”是非常近的知识点认知，我们学习的时候会很轻易学习到这种知识，我们称为学习的舒适区。
如果我们跨度比较大的从神经元“地球”到神经元“土星”，就不那么容易过去了，更远的到银河系外的某个神经元就更难过去了。
现实中人类希望虫洞的技术来穿越于宇宙之间，而我们需要通过脑洞的形式穿越与神经之间，即神经元回路，也是我们希望讲的脑洞，也可以称为链接。
我们如何通过我们的知识点建立属于我们自己的链接呢？
首先我们要清楚我们知道的知识点有什么，我通过画技术栈画出了自己理解的知识，
如图：
接下来我们就可以通过技术栈建立链接，链接分为两种：技术引深的链接、技术对比的链接。
首先我们讲如何建立一条技术引深的链接？
我们建立一条技术引深的链接，拿windows的启动来说，启动过程离不开汇编语言，那么windows的启动可以和汇编语言是可以建立联系，
接下来就能提出来几个最基础的问题，问题可以根据知识点的名称，时间，地点，干了什么来和为什么这么干发问，例如：
汇编语言（名称）在windows启动未看到界面前（时间、地点）做了什么（干了什么）？
汇编语言是如何在启动过程切入到保护模式的？
windows进入了cpu保护模式下又做了什么？
windows为什么要运行在保护模式呢？
有了这些问题我们就有建立了一条技术引深链接的基础了，接下来我们通过google、书籍回答这些问题，当我们觉得我们对问题的认识足够深刻的时候，我们就可以认为我们建立了链接。
我们就可以标记在图中，一方面是方便我们以后复习或者进步一反思使用，另一方面方便我们以后做统计，如图：
接下来我们讲如何建立一条技术对比链接
非常明显函数式编程与面向对象编程是两种不同的编程思想，他们两个可以进行对比，我们对比可以通过提取共同特征、方式的优势劣势、使用场景来帮助我们进行发问，问题如下：
函数式／面向对象都是为了完成什么样的编程思想呢？他们有什么共通的地方呢？（功能特征）
函数式／面向对象编程的优势、劣势分别是什么呢？（优势劣势）
我们什么时候用函数式编程会更好，什么时候用面向对象更好呢？（使用场景）
有了这些问题我们就有建立了一条技术对比链接的基础了，接下来我们通过google、书籍回答这些问题，当我们觉得我们对问题的认识足够深刻的时候，有自己的主张，有自己的建议，我们就可以认为我们建立了链接。
我们就继续标记在图中，如图：
通过这种方式我们可以知道自己对知识的把握程度如何，我们学过有N个知识点，通过数学的方式，可以知道两个知识点之间最多能建立多少链接，通过C（N,2），我们自己建立了多少链接也可以通过画图的出来或者列表的知，然后相除就可以知道链接覆盖率了，此数字仅供参考，因为有些知识点可能是完全独立的。
画了一部分自己建立的链接，实在有点画不下了，不过也可以从我的图里看出来实际上在学习中的linux和刚刚开始使用的web开发链接比较少也是我应该多思考的地方
链接可以量化一部分我们思考的深度，让我们得知自己理解问题覆盖量。
另一方面链接是我们做出快速反应的基础，经常建立链接可以让我们学习新知识更加快速，因为迅速的和旧的知识建立了链接。
以上思考在面试体现出我们对技术的热爱，对知识见解的深度，也是面试中最能展现自己的地方，也是目前状况下我们教授学生们的不足之处
但是每个人对自己是否已经链接这个问题，是仁者见仁智者见智，很难评断，这也是这个思考模型中没有量化的问题。譬如：a可能认为自己已经建立了链接，而对于经验老道的b来说，他并没有建立这个链接，就会认为他理解不够深刻，这个是模型中暂时不完善的部分，希望以后的总结能够量化这个问题。