我是从《浪潮之巅》这本书知道吴军的，多年后的一天打开得到app，看到他来做了专栏主讲人，脑子里立刻自动播放背景音乐《终于等到你》~，"思考"了1秒钟就订了:D
关于吴军：
硅谷首家华人创投基金丰元资本掌门人、风险投资人；计算机科学家，先后供职于谷歌和腾讯（谷歌中日韩搜索算法的发明人）；美国约翰·霍普金斯大学工学院董事会董事、上海交大客座教授；畅销书《浪潮之巅》《文明之光》《数学之美》《大学之路》《硅谷之谜》《智能时代》的作者。
这个专栏的调子：
适合希望“升级自己思维方式”，“一眼洞穿真相、作出正确决策”的人。
本文目的：
1）回顾，读过原文的专栏订阅者的收获肯定比没有读过的原文的读者要大些:D
2）“逼”自己二次精读一遍文章，主动琢磨哪些东西可以立刻应用，不是读过就算。
另外，近期创建了几个系列，都在整理过去一年在各个知识社群中的学习笔记。这属于自己的一个中长期目标的一部分：把知识整理/内化成有繁衍能力（通识）+ 体系化的。目前也在探索一些工具的使用，有些心得后会专门写篇文章分享。
不过，提醒自己也提醒大家，本着效率优先的原则去寻找更好的工具本身没有问题，但千万别陷入到使用各种管理工具软件/app的怪圈——最好做到：适合自己而不是追求大而全；不要忘了为什么整理这些知识；尽快应用到工作、生活的方方面面。用最近非常高频的一句话说就是，“不要用战术上的勤奋来掩盖战略上的懒惰”。）
3）“硅谷来信”的每封信字数平均都是2000字以上，以下的回顾无法全面覆盖所有观点以及推演过程。我整理的时候遵循的原则很简单，就是“这句实在实在是舍不得删减了！”
ps. 之前尝试像整理王煜全专栏的内容一样做导图，无形给自己施加了不少压力，且非常耗时，做了几期就做不下去了；而自己按照“极简”形式来整理李笑来专栏的过程简直是每敲出来一句话出来都能感受到进步，也许“来信”或者随笔的风格（当然吴军每封信的逻辑与结构没的说）更适合这样的整理方式罢。
再说，等到“完美”了再发布，还真的不如先出一个“最小化可行产品”（即创业圈中经常提到的MVP--Minimum Variable Product），之后不断迭代更好的版本。
又唠叨了这么多.......但我相信，在砸过来一大堆悉心整理的干货之前，先捋清要看的内容的目的，是个好习惯。不然咱们可能稀里糊涂地犯了“知识囤积证”，收藏了（其实是放到“再也不看”清单里了）但实际未起到作用就尴尬了。
【目录】
（...待更新...）
以下是第一部分 (Part 1)：第1封至第10封。
发刊词 | 从有限的物质世界飞跃到无限的思想空间 161009
具备了开专栏的契机：平台、平台已有高质读者、平台主人理念相合
专栏注重跨学科、跨行业的知识融合
收费：过滤出真正读者；约束自己
勤奋工作与享受生活不是对立的
第001封信 | 不做伪工作者 161009
伪工作者（Pseudo Worker）：每天很忙，做的工作可能也是公司里面存在的工作，但这些伪工作不产生什么效果
互联网产品开发是动态迭代的过程，无法清晰定义一个静态版本，这时一个人追求的不应该是完成了百分之几的工作，而是做完了哪几件重要的事情
当你因总也干不完工作焦虑，停下来重新梳理一遍手边工作，主动站在以下2个角度把那些最重要的完成：
1）“对公司业务帮助最大”的角度；2）“提升自己”的角度
第002封信 | 也谈10000小时 161010
10000小时对训练技能、产品设计中都是必要的：eg. 一些小公司聚焦+加班，提前积累到1w小时门槛；大公司则失掉很多机会。
4个误区：1）简单工作重复；2）习惯性（重复性）失败；3）林黛玉式困境；4）狗熊掰棒子
关于3）的解释：才华越高，在自己的世界里越精进，对外界就越（互相）排斥
两类科学家对比：一类是掌握了一个方法，研究什么都是一流的，越往后路越宽（eg. 爱因斯坦，费米、鲍林）；另一类是路越走越窄（eg. 发明晶体管的夏克利）
关于4）的解释：1w小时是积累效应，第二次努力要最大程度地复用前一次努力的结果，不是每一次都从头开始
希腊科学体系和东方工匠式的知识体系的差别：前者有完整体系，发明发现可以叠加；后者不成体系，零碎的知识点（甚至只是经验点），每一个新的改进是孤立的，后来很多就失传了，以后的人又要从头开始。
第003封信 | 再谈10000小时，三板斧破四困境 161011
三板斧：
1. 愿景——目标——道路（战略→战术）
2. 遇到不中听的话，要试着找出其中的合理之处——眼界、气度会比常人大出很多
3. 凡事做记录
四困境：见第002封信
第004封信 | 用大数据分析大众情绪，靠谱吗？ 161012
应用：了解民意；用户对产品的意见
方法：1. 有监督的机器学习；2. 无监督的机器学习（主要是修正；即有监督的ML的第一步是自动完成的）
关于1：缺点：手工标注每个样本对应的情绪，工作量很大
关于2：好处：减少人工；缺点：计算量非常大，且有时ML的算法找不出错误，不等于错误不存在
第005封信 | 为什么治疗癌症需要大数据 161013
李文森博士对大数据和机器智能帮助延长人类寿命这件事非常看好（他的观点代表了今天美国医学界的主流观点）
癌症为什么那么难治愈：癌细胞是体内正常细胞在复制时基因出了错而产生的。怎么错？因人而异。且会出一次错，就有可能错第二次、第三次（比如看着好好地忽然复发）
即便癌症能够治愈，人类的平均寿命只能增加3.5岁，人类未来面临的最大问题其实是老年痴呆等衰老问题
第006封信 | 破解上帝的密码 161014
衰老才是导致癌变的最主要原因（而不是遗传因素、环境因素、运气（突变）成分）
“人类长寿”公司 (Human Longevity) 的目标：1. 利用基因技术进行个性化治疗；2. 更长远：找到导致老年化的基因（难：人类基因有超过30亿个碱基对，大海捞针）
基因测序 (Genome Sequencing) 还算相对容易的一步；每个基因到底作用是什么，控制什么功能 (outcome) 更难
第007封信 | 人类是否能够长生不老 161015
库兹韦尔：到2029年人类可能永生
可能性？技术层面来看，结论：还有很长的路要走。利用IT改善医疗是今后一个大趋势。
1）读出每个人的DNA密码容易，定位每一个基因位点 (genetic locus) 则难得多，而找到每个基因和功能的对应 (Mapping) 则难上加难（以想要定位计算机处理器的晶体管做类比说明难度）
2）就算找到了致病基因，要修复它依然有很大障碍，涉及关键性技术——基因编辑（主流的技术是CRISPR Cas），但成功率不过60%，且成本巨高
3）就算能编辑基因，也不一定就能治好病（DNA控制组织和器官的形成过程比想象的要复杂）
更有实际意义的目标不是人类永生，是“长生不老”（即活得长，且直到去世的前一天，依然健康）
第008封信 | 未来，我们会如何治疗咳嗽、感冒？ 161016
萨尔兹伯格教授：跨界大牛（此处省略大牛的经历，当时看到着实感叹跟这样的人同活在一个时代实属荣幸）
最近研究：用基因测序的方法检测各种感染疾病的病原——为了解决下面方法的局限性：
比如嗓子疼这种小病：是病毒引起的（这时抗生素根本不管用），还是细菌引起的？中国办法：验血，看白血球指标；美国办法：从嗓子里取样本，培养后分析里面的细菌和病毒成分（更准确，但化验结果需等两天，且一样不能分析出病灶中全部细菌和病毒种类）
（那为什么研究小病，而不是心血管疾病/癌症/中风等大病：嗓子疼/发烧感冒是最频繁困扰我们的）
基因测序成本目前较高，每次1000美元（相比20年前的300亿美元已经低很多了！），如果能普及，可以降到<100美元
第009封信 | VR技术与“第三眼美女” 161017
一般新的科技产品从出现到爆款的过程，是“发现第三眼美女”的过程：即新技术产品，通常需要到第三代才能够普及（市场成熟），被大众广泛接受，且较长时间地存在下去。
总结：IT新产品获得市场认可必经的三个阶段：
1）虽有了一个革命性的发明，产品很Sexy，但毛病多，只有对技术特别敏感的人 (Tech-Savvy) 才会关注/使用
2）解决了第一阶段大部分问题，让技术带来的好处充分显现，但贵，有时还不好伺候，基本只有有钱人才会使用
3）解决了价格问题，普及到大众
【例子】计算机图形视窗操作系统（施乐公司→苹果Macintosh→微软）；智能手机；电动汽车
VR很酷，但仅仅还是“第一眼美女”（即第一阶段），为时尚早。
第010封信 | 如何判断技术和产品是否有前景？“黄赌毒开道” 161018
在互联网和很多技术领域，技术是否成熟，产品/服务是否有前景的一个简单的判断方法：“黄”“赌”“毒”这些行业是否开始采用这项技术了（分别对应色情网站、在线赌博、非法交易）
符合人的最基本需求+利益驱动（即有市场+有钱），故这些行业最愿意试水一些新技术。
逻辑是这样的：1）“黄赌毒”能做成的事情，不等于在其他领域就能做成，但如果在这些领域试水成功，那么在其他领域成功就有可能性。2）反之，“黄赌毒”尝试都不成功，那可能就需要等一等。
【试水成功例子】网络视频，社交网络，电子商务；内容订阅；比特币（贡献了不少技术，如HTTPS协议，Flash）
【反例】3D电视
END OF PART 1
