❶ 程序员升职记这个游戏对小白入门有帮助吗
《程序员的数学》
书中讲 解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、少年高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。引导读者深入理解编程中的数学方法和思路。
本书还对程序员和计算机的分工进行了有益的探讨。读完此书，你会对以程序为媒介的人机合作有更深刻的理解。
算法领域的经典参考书——《算法•第4版》
《算法•第4版》全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识，并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4 版具体给出了每位程序员应知应会的50 个算法，提供了实际代码，而且这些Java 代码实现采用了模块化的编程风格，读者可以方便地加以改造。本书配套网站提供了本书内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源。
《计算机程序设计艺术》系列
《卷1：基本算法（第3版）》讲解基本算法，其中包含了其他各卷都需用到的基本内容。本卷从基本概念开始，然后讲述信息结构，并辅以大量的习题及答案。
《卷2：半数值算法（第3版）》全面讲解了半数值算法，分“随机数”和“算术”两章。书中总结了主要算法范例及这些算法的基本理论，广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系。
《卷3：排序与查找（第2版）》扩展了卷1中信息结构的内容，主要讲排序和查找。书中对排序和查找算法进行了详细的介绍并对各种算法的效率做了大量的分析。
《算法的乐趣》
《算法的乐趣》从一系列有趣的生活实例出发，全面介绍了构造算法的基础方法及其广泛应用，生动地展现了算法的趣味性和实用性。全书分为两个部分，第一部分介绍了算法的概念、常用的算法结构以及实现方法，第二部分介绍了算法在各个领域的应用，如物理实验、计算机图形学、数字音频处理等。其中，既有各种大名鼎鼎的算法，如神经网络、遗传算法、离散傅里叶变换算法及各种插值算法，也有不起眼的排序和概率计算算法。讲解浅显易懂而不失深度和严谨，对程序员有很大的启发意义。书中所有的示例都与生活息息相关，淋漓尽致地展现了算法解决问题的本质，让你爱上算法，乐在其中。
《啊哈！算法》
没有枯燥的描述，没有难懂的公式，一切以实际应用为出发点，通过幽默的语言配以可爱的插图来讲解算法。你更像是在阅读一个个轻松的小故事或是在玩一把趣味解谜 游戏，在轻松愉悦中便掌握算法精髓，感受算法之美。
本书中涉及的数据结构有栈、队列、链表、树、并查集、堆和图等；涉及的算法有排序、枚举、 深度和广度优先搜索、图的遍历，当然还有图论中不可以缺少的四种最短路径算法、两种最小生成树算法、 割点与割边算法、二分图的最大匹配算法等。
网页链接
❷ 什么是网格搜索法如何用它来优化学习算法
网格搜索法是指定参数值的一种穷举搜索方法，通过将估计函数的参数通过交叉验证的方法进行优化来得到最优的学习算法。
即，将各个参数可能的取值进行排列组合，列出所有可能的组合结果生成“网格”。然后将各组合用于SVM训练，并使用交叉验证对表现进行评估。在拟合函数尝试了所有的参数组合后，返回一个合适的分类器，自动调整至最佳参数组合，可以通过clf.best_params_获得参数值
❸ 《智识分子》理性读书产出
以我的理解本书主要是用经济学和社会学的新思维来揭示现代社会的丛林法则，阅读时我的想象回到了石器时代的某个场景，仿佛这个时代像那个时代一样有这么几种人：
与上三种人不同的是，他们虽足以谋生，但不仅于此，而对某种超越于人的存在抱有期望。作者在字里行间透着意气，仿佛期望智识分子像英雄和圣贤那样引领时代，又仿佛想做个精明人在世间游刃有余。智识分子这个提法不是作者同人于野首创，但同人于野为它赋予了新的涵义，他/她得像极客一样追求卓越技术，像英雄一般迸发创造，圣贤一般的塑造品格，智者一般的敏锐洞见，绝不满足于其中一两种。
那么无论其主观意愿如何，人类这个群体总会产生新的命题——一方面是谋生存，一方面是谋发展。
我们知道历史上环境变了，人类从狩猎社会过渡到农业社会，或许很快会再一次转变：我们还知道富庶的文化未必胜于贫瘠的文化——在南方种水稻为生的九黎败于在北方种粟的炎黄部落。
这里面或许有某些客观规律，但人是其中最重要的角色，智识分子的身影尤为重要。或许这个想象不恰当，或许看了这本书会想做一个智识分子，也有可能哪种人也不做，因为在心中已经有了目标和道路。
不管怎么样，本书提供的理论和思维相当有趣，实用的角度来说也可以让你在面对信息社会时不至于成为井底之蛙而受人愚弄，它来源于作者在业余时间阅读含各学科前沿思想的书籍而产生的心得，写成文章再整理成书。这些思想不是哪个人一拍脑袋就得来的，而是有实实在在的研究，所以相当靠谱，也有些作者个人见解，不见得都成熟，对于思想态度应如书中所说——不妨试一试。
文章大部分在作者博客里发表过，值得再读，我为每一篇都做了笔记。
现代社会的趋势是复杂化、人工智能化和阶级分层，面对这三种趋势有两种选择：做狐狸还是做刺猬，智识分子要掌握刺猬式思维：多长不同见识，多学不同认知方式，这样能更善于做决策，也就是对未来能更准确的预判。
社会科学多数不靠谱，但它可能正处在大发展前夜，因为两个因素：
有几个心理学概念叫维特效应——模仿者效应，如模仿犯罪、模仿自杀，这些模仿不是因为自身原因，而是受外部影响的为了模仿而模仿，这种模仿使得原本与事件无关的人加入了事态的发展。因为每个人对于事态的敏感度有不同的阈值，最初只是一个小事件时如果恰好碰上了阈值低的人，它就有可能吸引越来越多的人加入事态发展，产生爆炸式的雪崩效应，因此有很大的偶然性。比如美国的校园枪击现象。
经济学或许很复杂，但经济学思维很有用，可称为智慧，本文说的经济学五个智慧：
民主未必有效，因为选民通常处于一种无知、不负责任的理性。这是在普通人认为自己缺乏影响力因而也不愿意深入了解政策、经济的情况下由情感直觉来投票，这种直觉更多的是以“小故事”串情结来理解政治行为，所以的政客都善于讲故事。选民对政府有期望，这种期望往往相互之间有矛盾，选民的期望与自己的实际行为也相悖。
没有任何一个研究证明做道德上的好人与取得世俗的成功有关，那些成功者——指富人、企业家接触起来非常有道德、有风度，善于跟人合作，但有研究表明这类人其实是非常自私、贪婪的人。也就是说成功跟自发的动力、跟欲望有关。不过做一个有道德的并非没有好处，当然所谓的道德并非文化规矩，而是自发的不受外界条件影响甚至不受自身情感影响（如同情心）的道德，它的真实含义是积极主动，用原则来思考，这样的人内心真正骄傲、自由，而且是一种不迎合他人的成功方式。
歧视有两种，一种是敌意性质的，一种是经济歧视，后一种越来越普遍，究其原因它是一种自利行为，它是在缺乏对个体具体了解的情况下先入为主的以群体印象代替个体印象，在经济行为中通常对自己有利，比如售车员给黑人白人介绍不同价位的车——更容易成交免得浪费口水和时间。
道德是一种直觉反应，人的道德差异一定程度上和基因有关，就像大纲之于文章。乔纳森·海特提出六个基本的道德模块：
有点像儒家提出的“仁义礼智信"，每个人的这六种模块的优先级和敏感度不一样，不同的政治意识形态也与这六模块有关，也就是说政治意识形态可能一出生就注定了，如自由主义者对关爱、自由、公平模块的认同度高，其他一般；保守主义者则六模块认同度比较均衡；还有一类自由论者看上去比较极端：除了自由模块认同度极高，其他的都非常低。
仅仅从其制度是否民主还是独裁来观察并不能解释很多政治现象，有一个简单的模型可以用来判断一国或一组织的政治格局：首先有领导人，以他为中心由外而内分为三围：最外围为名义选民，他们名义上有选举权和被选举权，而实际上权力被代理，作为个体来说没有任何影响力；夹心层为实际选民，那些真正对谁当领导人有影响力的人，在领导期间影响力弱化；核心层中心围为胜利联盟，他们是领导者维持权力运作而必须依赖的人，是权力结构中的关键人物。政治格局主要看领导人和胜利联盟的关系：他们相互支持也相互对立，领导者本质上为胜利联盟服务，但他有减小联盟人数来最大化自身利益，以及强化替换联盟者能力的天然冲动，而胜利联盟也想扩大人数来巩固各自的利益和权力还有安全感。长期政治生态要看名义选民和实际选民与领导者及其联盟的关系。经济发展促进民主化的作用也许就是人民在市场交换的过程中磨合、演化，越来越多人想要越来越多的权力——他们想要加入联盟。
教育的一个核心功能是把人分类，而不是关心是不是自由选择、公平竞争，是不是把学生培养成一个优秀的人。因为现代社会的运作方式就是大部分的工作是有门槛，不会放任无序竞争（谁愿意拿低工资谁干），它需要稳定性、职业技能和些许士气，因此越是高端的工作越是具有稀缺性，这个稀缺性传递到教育上变得像搞军事竞赛一样，然而职位不会因为竞争之激烈而扩招，经济也不会因为教育竞赛而发展。事实上正是因为经济发展教育才得以发展，因为经济发展产生很多新就业机会，工作（分工）进一步拉大差异，进一步导致稀缺，也就是进一步加大了竞争。职业的差异和不同的稀缺性是贫富差距的主要原因之一，那么同样一个聪明学生，如果他出身家庭条件不错，他有更多更好的机会，上不上名校其实影响不大，这样更少的被应试教育捆绑，可以培养多样化的能力。但对于低收入家庭来说，也许他一辈子唯一的机会就是上一所名校改变命运，那么他更多的被应试教育绑定而能力单一，如此一来家庭条件很大程度上决定了下一代的收入水平。
看起来美国的常青藤学校相比中国的名校教育模式先进不少，无论是对职业还是人的身心发展，它们的学生及要求的入学者有丰富的兴趣活动、社会实践并获得荣誉，还有其他各种能力。但实际上中美精英教育半斤八两，因为上文所说的现代教育的核心是把人分类。精于此道者在中国被称为精致的利己主义者，在美国被称为优秀的绵羊，各自疲于奔命，在中国刷考分值，在美国刷经验值。之所以常青藤学校是这么一种教育模式，它源于过去美国的精英在搞阶级固化，办常青藤学校是让自己的子弟培养素质、相互结交，当然逐渐的也会吸收一些别的血液，它们的原本目的是培养贵族，所有它要求的素质教育，如拉小提琴、击剑等是面向上层社会的。作为私立学校，到现在美国的名校已经找到了一种很好的商业模式，重点是：排名（如重视录取率）、科研（重视能产生直接经济利益的应用科学）、录取（重视薪水高的金融、律师等职业）和校友捐款，相比过去它反而更不重视教育本身了。
从社会的角度来说摆脱贫困单靠帮助就业、经济援助、帮助其子女获得更好的教育等手段恐怕不行，得多管齐下。贫困往往是和文化是一体的，文化影响人的思维方式、行为习惯，即便一个人想出人头地，他的生活圈子也会给他潜移默化的负面影响，尤其是家庭方面，事实上这才是最大的问题。美国有一种教育叫KIPP，它随机的抽取一些穷人家庭的孩子入学，实行半管制半激励的教育方法，可概括为围绕“一个中心两个基本点”，中心指的是以考上大学为目的，两个基本点一个努力学习，一个是好好做人。具体包括相比普通学校让学生更多的时间在学校、更多的课外任务、全方位的奖励制度。还包括普通学校不注重的品质教育，这些品质包括有坚毅、自控、热忱、社交、感恩、乐观、好奇。这些品质跟考大学没有直接关系，但可以帮助学生更好的自觉、融入社会，养成长期的良好习惯。说起来也简单，关键在于严格、细致的执行，严格到上课时一个小动作全班停下来帮助其改正，细致到在不同场合和老师、同学说话都有一套社交礼仪。这种教育其实是一种强化训练，弱化学生来自家庭、生活环境的不良文化影响以及建立良好的身心习惯。这种教育很成功，它的学生大学入学率80%，而美国穷人平均才8%。
中国人说圣贤之道，美国人说神圣（holiness）品格，两者异曲同工，本质上它是从漫长的人类历史中识别出的（也可以说是理想的）的精英素质。有了品格可以更好的办大事，无论是意识形态的引领，还是具体公共事务，有品格的人做到更好。圣贤不为自己谋私利，甚至放弃成就名声的机会，这些也是品格的表现。西方思想中有一种“曲木传统”教人如何培养品格，很像中国所说的“中庸”思想：首先认识到自身的缺陷，保持谦卑之心；克制冲动，然后勿以恶小而为之，勿以善小而不为，一点一点的在实践中形成；办事不是简单的一碗水端平，而是敏锐的关注各方信息，注意不同的诉求、冲突，寻找平衡点（也就是寻找最大公约数），随时根据当前局势作出临时性的安排。既然圣贤之心能让人信任，他的能力曲直灵活兼顾各方，办事自然无往而不利。美国现在的主流文化是：Big Me，它表示一个人遵从自己内心的兴趣、需求去做事情，实现自我，典型如乔布斯，但曲木之道不是如此，它意味着小我的牺牲，是被某种事业召唤而投身。现代社会相比过去对品格的尊崇减弱了，一个原因是物质极大丰富造成的，过去普通人也注重品格教育的原因是因为在物质稀奇的时代一个品行不端则代价高昂，现代社会对人的宽容度高得多。本文没有探究为什么要培养品格，或者做圣贤是什么样的体验，普通人学习品格如果不是为了办大事，至少也更不容易被公众人物忽悠。
大数据预测就是成见预测，成见是对历史必将重演的信心。如果一个人做事处处符合大数据预测，那么他将被机器人取代，很不幸大部分人都如此，但有些人用统计模型却预测不了，这类人可称为英雄。现代社会的体制是工业流水线的模式，分层来看，越底层越需要规范，越顶层越强调灵活自由。还是以教育为例，分三个层次，分别对应三种阶层的家庭：贫民家庭对应于培养工具，教育以找工作为目标；中产家庭对应于培养工艺品，目的为提高自身价值；上层家庭对应于培养主人翁，以选择和改变世界为目的。下层教育遵循机械式流程，不需要理解，甚至不需要做对，而是熟练掌握过程。往上层逐渐有了一些方法、技巧，接着是注重独创、灵活，最高级的教育培养决策能力，也就是决定做什么不做什么，分析为什么这么做以及演练这么做的后果。这种教育结构使大多数人难以超越其上一辈的阶层，更何况其中还有基因和环境对他的限制。再回到英雄，英雄就是异类，他可以不问出处，甚至他的出身比普通人还糟（调查了大量的历史名人），身心有更大的缺陷，但正是因为困难没有将其打败，他成功改变自己，变得更强大，究其原因，是这类人身上有一种高级的内在动力——使命感。为什么英雄如此耀眼？因为社会需要创新，创新需要信息，信息也就是意外，一个意外如果有了正反馈就能带动进步，进步本质上是用一种新事物使得新需求代替旧需求。但创新有风险，所有英雄需要勇气、毅力、智识和品格。
这个社会的多数人喜欢确定性，也就是喜欢可预期的回报，政府谋求稳定，娱乐业喜欢演老故事，高考作文题年年俗套：因为这样那些努力的学生才更容易被选中。什么样的事件容易预计？是那些较少可能出现连锁反应的简单系统，但现代社会多数方面是个复杂系统，在这个系统中强调脆弱性就容易在黑天鹅事件中受损，当然也有人利用这个脆弱性受益。
网络高考作文主题预测准确率非常高，它的原理是什么？是运用了一种主题模型技术，叫LDA（隐含狄利克雷分布），这种技术的思路是将文章看作是词汇的集合，主题看作是一些关联关键字的集合，主题和其关键字由人为的设定，然后用算法分析一篇文章的不同主题关键字的出现频率，计算出这篇文章是每种主题的概率，通过分析大量的文章，就知道哪些常用主题了，再结合今年的热门信息，就可以预测今年的热门主题。这种技术还可以用在图片分类、歌曲推荐、新闻、剧本、游戏分析等。数据分析能让好的东西更快的流行，也更快的消失，因为人在追逐潮流，也喜欢标新立异。
从不同的时空尺度思考相同对象往往会得到不同的结论，从小尺度现象出发往往解释不了大尺度的问题，而当研究大尺度问题时小尺度现象一般可以简化或忽略。研究大尺度问题其中有几个关键因素——硬条件，指的是那些长期不变或变化缓慢的因素。比如中国两千年华夷斗争的硬条件是气候和雨量，百万年前原始人种之间斗争的硬条件是基因，而10万年前各大陆人类发展速度不同的硬条件是可驯化的动植物种类。人之所以为人有两个硬条件，一个是创新，一个是分工，而这两个硬条件又依赖于其他很多硬条件，如创新的关键是语言，它使得人能更清楚的知道自己在想什么，导致有意识的创新，也更容易表达，以及人的寿命比生殖年龄长很多，知识得到更好的传承。女人的生理上没有发情期，这便于合作。进化充满了偶然。
历史虽然充满偶然，但总有规律可循，可以预测大概率事件，这可以称为大势。技术就有某种大势，很大程度上技术的大势也决定了天下大势，因为技术有几个显着效应：
技术的发展不受任何一人或一个小群体的控制，它的发展就像生物进化。有最新研究表明生物的进化并非完全随机，而存在某种自组织的机制，使得基因变异有几种特定的方向，表现为几种特定排列组合模型，如不同物种身上的翅膀、眼睛乃至基本的DNA结构，这些特点结构在环境下有最好性能。如果模式是随机出现的，那概率会像猴子打出一部小说那么小，这种自组织可能是正反馈导致演化加速。技术也是这样，如各种文明都是各自独立发展起来的，先有石器后有火种，再接着出现刀。甚至某些技术出现的时间都有规律，20世纪就有很多某个技术几乎同时被不同研究者发现的例子。因此一定程度上可以预测技术和社会趋势，比如研究者RobertJervis发现历史上进攻性武器技术和防守性武器技术是交替出现的，进攻性武器取得诸多会让战争变得频繁，因此他判断互联网是进攻性武器，因为它让恐怖袭击比反恐成本低得多，自然的恐怖袭击会越来越频繁。
本文根据作者自己学英语的经验总结。学英语要争取短时期内突破。先背单词，一天拿几个小时背300-600个，根据遗忘曲线一边复习一遍背新，同时找大学英语课本之类的书每天精读一篇其中的文章（上面有注释和讲解），体会语法和单词用法。以上是基本功，基本功练完找当下新出版的精品英文书籍阅读，最好要有趣点，听力部分听有声书。这么做的用处是建立隐性知识，也就是将原来片段性的、理解不深的知识织成网，并深化到真实情境中。学完一门外语再学其他外言将快速得多了。
信息极客的基本功是会用搜索技巧。第一个功夫：阅读学术论文；第二个功夫：阅读原始数据；第三个功夫：主动采集和分析数据。信息极客用这些方式来长知识、当谈资、思考和解决问题，同时也把它当作一种消遣娱乐。
本文分析的辩论是指气势上压倒对方、口头上让人没话讲的辩论术，而非澄清事实解决问题，也非想为了说服对方。
相信或不相信这样的信念意义在于给自己的决策提供依据，智识分子应该拥有复杂的、动态调整的信念体系。科学的判断某个信念是否可靠，可以运用贝叶斯定理，这是一个公式： P(A|B)=P(B|A) P(A)/P(B) ，其中P(B) =P(B|A) P(A)+P(B|A ̅)*P(A ̅)，A ̅表示非A。
例子：
P(A)：烧香取得的高分的信念度，假设取15%；
P(B|A)：甲同学烧香并取得高分的概率，取80%；
P(B|A ̅)：甲同学未烧香并取得高分的概率，取50%。
则计算得出调整后的信念度P(A|B)=22%。
假如又有乙同学来烧香，则以原P(A|B)代入P(A)，再估算P(A)和P(B|A)，得到新的的P(A|B)，
以此类推。
进化心理学研究人身上的动物性，一般以人的本能为研究对象，和动物进行比较，寻找共性，以此来解释人的行为。进化心理学还会研究人的看起来是文化性的行为，会研究一些意想不到的事实，将复杂问题简单化，但更多的是解释不了，这是社会、环境、文化对人的影响，很多现象是反进化心理学的，因此作者认为人受教育是为了超越进化心理，用理性克服本能。
从数学到物理，再到化学、电工机械，再到生物、医学，再到经济、政治、心理学......这些领域的知识可靠性逐渐降低，因为实验的参数增多，系统复杂化。然而不靠谱的知识在日常生活中或许更有用，因为贴近生活。所有不要相信绝对真理，对所有理论都抱着可以试一试的态度。
刻奇是一种心理，也是一种社会现象，它的含义自媚，自我讨好、自我感动。以《时间简史》为例，这本书首版于1988年，内容已经过时，仍常驻在各大网上书店的热销榜，为人津津乐道，却很难根据人们的谈话来了解书中的内容，因为大部分人没有读懂它，甚至没有读超过全书6.6%的篇幅。作者提到了自己作为一个普通的物理学家的真实状态与入行前想象的物理研究之间的落差。这不意味着内行不应该像外行普及知识，外行不应该谈论内行知识，而是用正确的态度，刻奇就是一种不好的态度，正确的态度是多思考，阅读的目的是为了收获智慧和见识。
为什么上世纪六七十年代载人航天如火如荼，五十年过去了怎么感觉不进反退了呢？原因是载人航天巨耗国帑，通过计算无论是直接经济收益还是间接经济收益都远小于投入，在载入航天上搞的科学实验绝大多数也不必在载入航天上。所以载入航天其实是个形象工程，除了提升国民幸福感，向他国炫耀一下国力没什么别的大用。载入航天发展缓慢的根本原因是目前外太空还没有让人类获得巨大经济利益的资源，但如果一旦有了，人类探索外太空的模式将由郑和下西洋转换到大航海。
数字时代已经来临，越来越多的公司开始用大数据技术去采集人身上的数据进行分析预测，覆盖人的衣食住行方方面面，比如你在视频网站的个性推荐、网上书店的推荐书单，搜索页面上的个性广告。它跟踪进你家，在你找到一份工作是为你投递消费品广告，跟踪进你从未去过的餐馆直接递给你喜欢的啤酒，等等，似乎相当不错，但它也可以知道你为某个东西不在乎多花钱，比如这本《智识分子》相比它的前作《万万没想到》，同样的纸质和厚度售价贵了10块钱，它在发售前在亚马逊预定的价格比出版后直售的价格贵了5块钱，所有说大数据或许可以让人受益，也能让人当冤大头，还涉及到隐私、干扰等问题。在数字时代要不想当数字的奴隶就要学会玩数字。
技术进步通常解决了老问题，转变了行业，创造新就业，也导致了相当一部分人失业。这个趋势在IT技术的冲击下进一步极端化了，IT提高了生产效率，对人的淘汰是空前的，像FaceBook、WhatsApp这样的公司几十几百人管着几亿人的业务。IT意味着智能化，它不但淘汰低端职业，甚至也淘汰高端职业，很可能超出人的想象，如主动驾驶、智能翻译、智能律师、智能医生等等，在这种逐渐展开的与机器竞争的态势下，只有少数人才是赢家，是那些高创造高技术的人、高魅力值的超级明星、资本家，赢家通吃，财富向更少的人集中，世界上的总工资买不起世界上的总产品，这可能是市场经济的本质矛盾。
有知识、会找知识已经不值钱了，不久会用知识恐怕也不值钱了，因为这些机器都可以取代，看看最近的新闻：腾讯出了计算机自动编写的新闻、IBM的智能系统“华生”给人问诊，这些可能是危言耸听，但不妨思考下这种趋势下人还能剩什么？或许只有创新，连这种能力机器都能部分的取代，用的是组合、进化、穷举，在工业和制药业非常常见，人都干不了。再问人还有什么？人有判断能力，人有情感能力，只要机器还是为人服务的，人就有可能比它判断更准确，人就有可能更喜欢人而不是机器。
对付智能化的机器不是杜绝它，也不是尽可能的让它取代自己的工作，而是带着机器竞赛，利用机器的优势，善于弥补它的不足，发挥人的长处，用它来训练自己，也调教它看得更透更远。2005年Playchess.com网站就举办了一次自由式国际象棋比赛，两个业余选手使用三台普通电脑打败了最强的棋手和最强的计算机成为冠军。
恐怖主义、P2P、维基网络等符合一种叫去中心化的组织形态，它就像海星挖个洞切个角还能复原。这种组织形态非常原始，远在国家产生之前。这样的组织很难彻底消灭，也很难用它赚大钱干大事。那么杀死“海星”有三种策略：
组织的意义在于降低交易成本，但组织为了自身的稳固需要增加管理成本，组织扩大又会增加交易成本，这是一个悖论，为解决这个悖论有很多种组织形态的尝试，合弄制（Holacracy）是其中看起来很有前途的一种。它的理念来自生物学上“合弄结构”这个概念，核心以目的为向导，以事务功能为主，层层嵌套，分权与协作。具体为：先存在某个具体的目的聚起了一帮人，组成一个圈，共同办事实现这个目的。圈有链长，决定拉人踢人，有完全的人事权，其他权力和圈成员一样。圈可以子圈，子圈的功能是对圈功能的分解，由母圈的管制会议产生。管制会议由圈所有成员及子圈代表出席，讨论和决定工作事务。子圈的结构和母圈一样，子圈也可以有子子圈..层层嵌套，根据需要。一个圈的功能完成后即解散。每个人都可以在不同圈中承担不同角色。合弄制的好处是灵活、多变、分权、法治化、主动化、透明和效率，实践案例有谢天华的Zappos。holacracy.org是专门研究合弄制的网站。
什么样的才算最好的?未必是人工设计的，在一个未知的复杂系统中，存在即是最好，它是进化的产物。有科学家根据进化的原理研究出遗传算法，遗传算法可以用来设计产品，但设计的过程却不是人来控制。Mitchell有一个研究遗传算法的例子：一个只有有限视力的机器用尽可能智能的策略在规定时间内在一堆房子里找到随机散落的易拉罐并把它捡起来。主要原理是先随机生成很多策略，然后放在多种模拟环境中测试，选出适应度高的随机两两配对产生下一代（其中还随机做了点修改当作基因变异），再放入模拟环境，如此循环很多代后得到理想结果，结果就是非常智能，甚至其中的子策略（基因）还能相互配合。遗传算法已经被广泛应用于很多实际领域，如工程师用它设计天线，形状奇怪，非常好使，却不能解释它为什么好使。市场经济可以说深谙进化之道，公司随机生成、变异、交配，不断创新，也不断淘汰。
本文提倡一种消费主义精神。投资和经济增长是非线性关系。自动化导致生产能力提高、产出增加，市场趋向饱和，劳动力减少，工资减少，投资务须加大，剩余利润无合理去处，产生泡沫和金融危机。这是一个物质极度丰富的时代，机器和财富赋予普通人更多的自由，生产和消费不应该为了升值，而是为了使用价值，也就是消费为了扩大消费，搞财富再分配，投资社会化（追求使用价值），它的好处什么呢？更多的物质和精神生活，更多的民主和自由，促进科学、文化、艺术的发展，背后是人的进步，社会的进步。似乎很理想，但是如何合理的财富再分配？如何有效的社会化投资？是个大问题，消费主义也未必促进人的进步。
❹ 算法入门的话看什么书比较好
原理 入门：《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》
这是一本讲述计算机工作原理的书。
不过，你千万不要因为“工作原理”之类的字眼就武断地认为，它是晦涩而难懂的。作者用丰富的想象和清晰的笔墨将看似繁杂的理论阐述得通俗易懂，你丝毫不会感到枯燥和生硬。 更重要的是，你会因此而获得对计算机工作原理较深刻的理解。这种理解不是抽象层面上的，而是具有一定深度的，这种深度甚至不逊于“电气工程师”和“程序员”的理解。
不管你是计算机高手，还是对这个神奇的机器充满敬畏之心的菜鸟，都不妨翻阅一下《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》，读一读大师的经典作品，必然会有收获。
实战 晋升：《编程珠玑》
正如自然界里珍珠出自细沙对牡蛎的磨砺，计算机科学大师 Jon Bentley 以其独有的洞察力和创造力，从磨砺程序员的实际问题中凝结出一篇篇不朽的编程“珠玑”，成为世界计算机界名刊《ACM通讯》历史上最受欢迎的专栏，最终结集为两部不朽的计算机科学经典名着，影响和激励着一代又一代程序员和计算机科学工作者。
本书为第一卷，主要讨论计算机科学中最本质的问题：如何正确选择和高效地实现算法。
永恒的经典：《代码大全》
Steve McConnell 的原作《代码大全》(第1版)是公认的关于编程的最佳实践指南之一， 在过去的十多年间，本书一直在帮助开发人员编写更好的软件。
现在，作者将这本经典着作全新演绎，融入了最前沿的实践技术，加入了上百个崭新的代码示例， 充分展示了软件构建的艺术性和科学性。 McConnell汇集了来自研究机构、学术界以及业界日常实践的主要知识， 把最高效的技术和最重要的原理交织融会为这本既清晰又实用的指南。
无论您的经验水平如何，也不管您在怎样的开发环境中工作，也无论项目是大是小， 本书都将激发您的思维并帮助您构建高品质的代码。