一些有意思的观点
各种地方听到的观点想法，并不 100%正确、甚至是有偏见的，但是很有参考意义。
演讲
三种模板：
- 过去 + 现在 + 未来
- 感谢 + 初心 + 愿景
- 打破常识
几点注意：
- 演讲前不要过于在意听众的评价，担心自己讲得好不好。
- 演讲时不要过于在意听众，将自己准备的内容讲明白就完事了。
解决问题的思路
Refer: 如何用科学家的思维解决日常问题？
解决问题的第一步是提出问题
- 收集数据，分析问题所有可能的根本原因
这一步的关键是要考虑所有的选项，不管它们看起来有多么无关紧要。 - 想办法将所有点连起来，并要善于做类比
如何选择一个行业
如何选择一个行业是很多技术人员容易忽略的问题，很多人跳槽时最多考虑的是工资、技术栈、技术水平、技术氛围。
就我本人来说，之前确实就是这样。
但是大部分公司研究技术的根本原因并不是技术本身的变现，而是通过技术来转换成产品而变现，某种意义上来说技术是铺展业务的工具。
行业未来空间、天花板
- 业务是否可以永续经营
- 目标用户群体规模
- 业务是否是刚需且中高频
- 产业的互联网化程度
关联传统行业转型程度，有无独角兽。
公司观
战略+战术
战略（大方向）
战术（组织能力） = 员工思维+员工能力+员工行为
深度思考
思想误区
- 收集资料不是思考
收集资料：阅读、听课、看文章，这些行为本质上，都仅仅是一种 收集。
知识（Knowledge）：把这些资料，组织、整合起来，再从中进行归纳、解读、对比，得出你自己的观点和结论。
智慧（Wisdom）：把这部分知识，再进行延伸、迁移、标准化，转移到新的问题、新的领域上，内化为自己看待事物的方式。 - 分类和标签不是思考
分类只是一种结果，不是原因，比如一个人的专业是计算机相关的，但是他并不一定会修电脑，只是大部分计算机专业的学生对电脑都比较熟悉、所以会修电脑的概率会比较高。 - 启发式不是思考
启发式其实就是我们凭经验做出的一些判断，或者简称为直觉。
启发式往往只能得到一般解，不能得到最优解，比如很多启发式的最优化算法——蚁群、模拟退火等——大部分时候都很难得到最优解，其实看名字就可以看出来。 - 一般性归纳不是思考
特别依赖某套框架，企图用这套框架来概括描述所有情况，这是一种非常偷懒的想法。
如何深度思考
- 多问“为什么”
不能安于思想上的稳定，别人说是什么就是什么。 - 审问“还有吗”
可以尝试和其他概念、模型结合起来思考，让思考更全面。 - 质问“真的吗”
质疑所有“确定”的东西。
钝感力
- 迅速忘却不快乐的事；
- 认定目标，即使失败也要挑战；
- 坦然面对流言蜚语；
- 对嫉妒和嘲讽常怀感激之情