在比较不同技术之间的相关性时，可以使用代码示例来解决问题。以下是一个使用Python编程语言的示例：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 定义两个技术的特征向量
tech1 = np.array([1, 0, 1, 0, 1])
tech2 = np.array([0, 1, 0, 1, 0])

# 计算特征向量之间的余弦相似度
similarity = cosine_similarity([tech1], [tech2])[0][0]

print(f"The similarity between tech1 and tech2 is: {similarity}")

在这个示例中，我们通过定义两个技术的特征向量（表示技术的特征属性）来比较它们之间的相关性。然后，我们使用cosine_similarity函数计算特征向量之间的余弦相似度。最后，我们打印出两个技术之间的相似度。

这个示例可以用来比较不同技术之间的相关性。你可以为不同的技术定义不同的特征向量，并使用相应的数据进行比较。然后，根据具体需求选择适当的相似度度量方法来计算它们之间的相关性。