成功都是有原因的，能让一些人走到某个位置，创立一个企业，绝非偶然，在某种程度上，有些共性的因素在，梳理如下：
1.从局部改进的被动，转为从顶层设计开始再细化到局部的主动。
回顾自己做事的时候，常常是遇到什么问题再来解决什么问题，一个问题接一个问题，忙到最后还是什么都没有解决。学习了冯·诺依曼的思考方式后，发现不能从问题本身出发，而是要从问题的本质逻辑出发，没有结构图和框架设计，砖头再多也砌不成好建筑。
2.做事专且深，而后能广且通。
这个方法解决了我一个做事的矛盾心理——既想要广又想要深。结果什么都好像会一点，又好像什么都不会。其实要想做广，先要做专做深，而后才有做广的资本和能力，最终达到一通百通的效果。这也在生活和工作中让我开始精简重点，在一个领域内争取做到100分后再进行下一步规划，就像专栏里的老师一样，每个老师都是自己领域的专家，但同时又在多个领域内取得突破。
3.用“成长型”思维学习。
虽然不是高级科班出身，但是高德纳的思想从来没有被束缚，相反，做事更加积极主动，力求做到100分。在每一次小成功中积累，得到由量变到质变的过程。
4.认真做好每一件事，会得到意外的惊喜。
这与冯·诺依曼的顶层设计做法类似，先有目标，然后在完成目标的过程中，解决遇到的问题，在认真做事积极主动的态度下，除了能更好的完成目标，还能收到另外的惊喜。就像在学习中，除了可以提高成绩，还有可能领域学习方法、培养学习兴趣、交到好同学等等。这也是吴军老师经常强调的，走正道，会收获得更多。
5.满足于自己当前的成绩，就等于切断了自己的上升空间。
每当自己要“飞”起来的时候，想想这些前辈们，可以让自己“沉淀”下来。
这些牛人值得我们学习的地方太多了，以牛人为榜样，呼吸巨人的气息。
本周一到周四介绍的4位名人，在计算机发展的道路上如同灯塔般，其优秀的品质也各有闪光之处：
冯·诺依曼：有远见、做影响力大的事情、专注、谦虚；
高德纳：专注有毅力、能抽象思维也能行动、积极面对问题；
奥科博士：坚定的找寻方法论、对机器翻译有巨大贡献；
杰夫·迪恩：对自己的领域有深刻理解、专注、善用优势、少做事情。
简单比较就会发现，“专注”是这几位牛人共有的品质。
我想从时间、精力和科学发展三个角度来思考这个问题：
时间：人的生命有限，去除生存必需的吃饭、睡觉等时间，用于专业工作的时间并不多，所以在时间角度上看，把精力集中于一个方向是最有可能成功的方法。
精力：人的精力总是有限的，现在很多文章从“时间管理”逐渐转向了“精力管理”，而管理精力的核心原则就是少做事情，减少发散，才可能把事情做到最好。
科学发展：科学发展越来越呈现出学科细分的特点，要想成为一个跨学科的人也越发有难度。世界上并不缺乏多个学科都浅尝辄止的人，世界需要的是在专业领域做到头部的高手，只有把一个领域做到最好，像奥科博士一样找到科学背后的方法论，才可能把更多的工作变成计算机可以完成的工作，实现更好的跨界。
而我们做事不能专注的原因可能是：好奇心，如果对于自己边界之外的好奇心太重，就会像小猫钓鱼的故事一样，无法做好本职工作；短期利益诱惑：高薪职位让很多理工科的博士生离开了自己本该研究的专业。
面对问题，我们何以做到专注，我自己有这样三个办法，分享给大家：
1.《上帝喜欢笨人》
中，我已经学到一次只做一件事的方法，看似笨拙，但出错很少，现在也能经常削减不必要的事情，并尽量降低并发的存在。
2.树立“边界思维”
知道自己的边界在哪，厘清自己要做的事情，列出可行的计划并依照执行。
3.有效管理自己的精力
以上是我从几个大咖身上学到的最大收获和自己的思考。
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