今天继续来分享吴军老师的得到课程：
《谷歌方法论》——吴军
读书就要「学以致用」20190221：计算机思维
吴军老师是当前Google中日韩文搜索算法的主要设计者，原腾讯副总裁，现在是著名的硅谷风险投资人。在过去的十多年里，谷歌能够长期稳健的发展，就是受益于比别人更好的方法论。吴军老师在这门课程里面充分介绍谷歌方法论，并结合日常工作和生活，给出一套完整具体的操作指南。《谷歌方法论》的大部分内容，都比较宽泛，涉猎广博；又或者专精于计算机专业领域。但并不影响我们去理解其背后的思维底层逻辑，也就是“方法论”，如果听过之后多想想，它就会潜移默化的影响我们的思考和动作。
而在课程间隙的“答读者问”中，总能挖到一些精彩又实用的观点。
先分享我的听课笔记：
读书就要「学以致用」20190221：计算机思维
这是我刚开始听《谷歌方法论》时收获的第一个知识点，也是来自吴军老师的答读者问。因为是课程的一开始，吴军老师只做了初步解答，当时我还没有在简书尝试写作，只尝试性在学习群里做了分享，今天我借着简书平台再次分享，同时加强自己对重要知识点的认识。
什么是计算机思维？
我是土木工程毕业，现在从事着艺术类行业的管理工作，所以那些什么计算机语言我是一窍不通，要不是之前就读过吴军老师的书有一定了解，看到《谷歌方法论》这门课程我估计也不会有兴趣学习，更不会对“计算机思维”这个标题感兴趣。
其实不然，计算机思维我们一定需要了解的，它将更新我们所有思考背后的底层逻辑。
计算机思维并不是说计算机有思维，
而是因为这种思维方式是伴随着计算机出现的。
吴军老师从“七对关系”进行解读
一、大和小
这一对关系可能是基于大数据。吴军老师认为，在大数据时代，大和小相对于以前，在量级上不一样。说起“大”，以前一个产品能链接上百万人就已经很大了，这是以前的大，现在是动辄上亿。比如微信的用户数量，余额宝的资金体量；再说起“小”，以前的银行理财的小是五万起，现在支付宝的理财小到一元起。
这种变化，追根溯源还是源于计算机网络和大数据，大和小的呈现就完全不一样了。
二、快和慢
作为经历了计算机变迁的80后，计算机的快速迭代我们有目共睹，同时给这个世界带来的快速变化，尤其在近十年更是如此。比如，在我们父辈那个年代，一个企业寿命四五十年不稀奇，现在快到两三年；一个职业可能突然就毫无征兆的消失，快到我们来不及学习调整。这才逼迫着我们必须要时刻“学习在线”，快速迭代更新，全力奔跑，才能让自己留在原地。
三、多维度和单一维度
我们都知道计算机有“多线程”的处理能力，从多个角度解析一个问题。以前我做技术的时候，就是所谓的“单线程”，遇到问题容易钻牛角尖，不懂得变通思维。比如，我希望项目顺利，就光想着通过技术手段把效果做好，却不知道去了解客户的需求。后来做管理的时候才发现，一个问题的解决可以从多个维度下手的，比如客户满意是最终目标，在实施管理的时候，就需要从沟通、流程管理、质量管理、进度管理等多个维度下手，从而更有效的达到目标。
四、网络和个体
现在的人工智能是基于互联网下的大数据，“神经网”式的学习模式叠加没有边界的互联网，这是计算机里的运用。我们抛开计算机，回到我们个体的学习成长：以前的学习就是自己捧着书多学多练，顶多再努力努力进入一个牛逼学校牛逼班级，同一个领域同一个学习环境，如果放到当下的成人学习，更加受时间空间约束，局限看得见；现在呢？就如我们的学习群，大家来自天南海北，各个年龄层，不同领域，一个观点我们可以看到各种角度的解读，互相影响共同成长，这是网络时代的“联机学习”，很大程度上打破了局限。
五、自顶向下和自底向上
计算机里的自顶向下，还没看到吴军老师的具体解读，我基于之前其他课程里的知识说一说。我们都知道现在很多互联网公司都在基于大数据开发智能运用，怎么用？据我了解，都是先基于核心需求有一个顶层设计，再往下设计算法进行多维实现，比如说，Google 的无人驾驶：核心需求是“无人驾驶”，基于这个往下设计算法分析交通规则、分析卫星路网下的最优路线、分析传感器搜集的障碍物数据，等等。
读书就要「学以致用」20190221：计算机思维
在我们日常生活工作中也是如此，比如我设想需要去创业驾驭一个公司，这是核心需求，那我就要多维度设计我的能力成长，比如影响力、统筹力、执行力、沟通力，等等，最后进行整合。
这就是我对自顶向下的理解。
六、全局和局部
从吴军的表达里，我也觉得这是“自顶向下”的延伸。只有基于顶层设计全局考虑，然后开始细分，才可能有全局观安排各个维度的细部动作。今年1月份，我在团队操作安排18个项目，远超出了团队的日常吞吐量，所以核心需求是“不出问题，全部交付”，从这个大局考虑。那么，我对人员安排、成本、项目优先级，质量把控的局部安排都要服从这个大局观。如果我过于局部去关注单个项目某个环节怎样怎样，反推向上影响是极其分散的，全局势必是不可控的。
七、成本和表现
我们还是拿上面说的团队管理做举例，基于大局观，我需要不断平衡得失，没有最对最好，只有相对更优。
“计算机思维”的七对关系，我个人理解，不在于计算机本身，
而在于我们理解背后思维逻辑的运用；
我们可以抛开计算机，放在自己能触碰的基础领域进行降维创新运用。
最后吴军老师又补充了两个原则
一、等价性选择
很多时候，一个较难的问题A和相对容易的问题B是等价的。去年我们领导一直盯着我要提升项目完成质量，我很惆怅，基于现在的人员情况和项目情况，就算每天盯着他们，顶多也只能提升5~10%，不会有本质上的提升，我们把这个看做问题A；后来我想了个没那么难的办法，就是逐步替换他们用了超过10年的软件，这个软件很好上手，相比之前的软件，没那么全面，但却能在一部分运用上让整体质量快速提升到150%，用问题B的方式来局部实现问题A，并根据情况逐步迭代，总比面对这问题A束手无策好吧。从价值角度看，某种程度上是等价的。
二、模块化原则
我们的学习，对一个目标能力的实现，不一定要按部就班层级递进，拆分成模块，单个实现，组合成型。理解上，可以参考一下上面我分享的塑造未来“运维公司”能力的实现。
“计算机思维”，吴军老师在这里并没有深度分析。我为什么现在就来分享？
训练自己的独立思考能力模块。
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