像大师一样思考

像大师一样思考（共11篇）

1.像大师一样思考 篇一

-8-04来源: 经理人

欧姆龙的创始人立石一直在著作中曾强调：“让每位员工像社长一样思考自己的工作”，这个理念伴随着欧姆龙70年的成长。

欧姆龙公司创建于1933年，是日本第一家专门从事工业自动化产品生产的公司。经过近70年的不懈努力，目前分支机构已遍及全球。欧姆龙的产品包括工业自动化设备及系统、控制设备元件、公共自动化设备及系统、健康医疗设备和办公自动化设备，这些产品已广泛应用于社会生产、生活的各个方面。

欧姆龙的创始人立石一直在著作中曾强调：“让每位员工像社长一样思考自己的工作”。这个理念伴随着欧姆龙70年的成长。尽管欧姆龙已是世界级的大企业，但仍能不断制造出适应社会飞速进步的自动化产品因为企业活力可以诱发出每个职工的崇高志向。

欧姆龙的企业理念的精髓是什么?

欧姆龙的社训是工作充实生活，开创美好世界。每天早晨，欧姆龙在世界各地的员工都会首先在心中默念社训，才开始一天的工作。为实现社训，欧姆龙有六项基本的经营精神：最大限度满足用户要求、不断进行挑战的精神、注重赢得股东的信赖、尊重个人、努力争作良好的企业公民和开展具有高度企业道德的活动。

欧姆龙公司员工“像总经理一样思考”的表现是什么?

创始人立石一直留下的这句话一直是引导欧姆龙企业健康发展的箴言。根据我的经验，主要有以下表现：

1、员工主动工作：在日本的欧姆龙，为了让管理层培养健康的价值观，部门经理为公司服务6年后，必须休假3个月，利用这段时间对人生、工作进行再思考。我本人也有过这样3个月的思考经历。尽管对暂时的离职非常不放心，但当我休假结束后回到公司时，被井井有条的工作局面以及良好的业绩深深地震撼了，

在没有领导直接管理的情况下，员工们仍然能够自觉地为企业贡献自己的力量。如果不是像总经理那样思考，员工们就不可能有这样的主动性与责任感。

2、积极创新：欧姆龙是一个敢于冒险的公司。它的DNA是“创造社会需求”，也就是及时掌握社会变化和用户潜在的需求，不断创造新价值、开拓新市场。“创造社会需求”的动力源泉就是创业精神。30年前，欧姆龙作为一个制作零部件的小企业，承接了许多大企业都不敢研制的“售票检票机”。在先决条件不足、没有参考资料的情况下，12个技术人员从零开始，12个月后将这个项目一举拿下。

3、团结协作：虽然倡导员工像总经理一样思考，但这不意味着每个人可以特立独行。在欧姆龙，所有的岗位都是为满足顾客的需求而设立。无论是产品开发、生产还是销售，都不能只考虑自身的环节。员工必须像公司的总经理，顾全大局，调动资源。

怎样才能让每位员工像总经理一样思考?具体措施有哪些?

首先是充分放权。只有当员工有一定的职能权利，才能保证员工的创新思考转化为现实生产力。而且，放权能让上一层经理人思考更高层次、更深远的战略问题。欧姆龙发展到今天已经是一个大企业了，却主张像经营小企业一样经营大企业，绝对抵制官僚、倚老卖老、不思进取的作风。欧姆龙实施分公司制，陆续成立了许多分公司，从而给各个地区更多的自主权。

第二点是鼓励公司员工创新。欧姆龙不仅长期地在经营哲学方面教育员工，在制度上也有许多保障。欧姆龙工厂的“改善小组”就是极具特色的举措之一。改善小组由来自不同部门的员工组成，他们定期坐在一起，根据从顾客方面获得的信息，共同探讨可以改善的方面。在欧姆龙总部，还设有“改革奖”、“创新奖”，这些奖项不仅针对新的产品，也表彰各种创新的行为，无论服务于哪个部门，每位职员都有可能因为自己的杰出创造力获得奖项。

另外，欧姆龙还废除了年功序列制，鼓励内部创业，让年轻人有机会施展才华。它成立了许多“微型公司”，鼓励有潜力的员工走出去当总经理。

在事业中获得成功，您认为什么最重要?

要成为一个成功的人，不能只努力工作，必须有梦想!欧姆龙中国的梦想就是在中国创建第二个欧姆龙。30年前，欧姆龙的销售量是250亿日元，今天产销总量已经达到6,000亿日元。而中国现在的销售也正好是250亿日元，与当年的日本在一个水平，我们的目标是在3年内翻番。我们相信，和主动创新，团结协作的中国员工一起努力，我们的梦想一定能成为现实。

2.像大师一样思考 篇二

甚至狗都有梦想,

但你没有,

你只是个机器,

一个冒充生命的赝品。

一个机器人能写交响乐么?

一个机器人能把一个,

嗯,

帆布变成一幅美丽的杰作么?

提起人工智能, 很多人会首先想起斯皮尔伯格导演的科幻电影《人工智能》 (AI) , 该片曾获2002年奥斯卡奖。在电影里一对夫妇领养了一个机器人作为自己的孩子, 这个机器人可以像人一样思考, 具有喜怒哀乐, 在它的身上发生了许多的故事。

这样的科幻情景离现实又有多远呢?我们不妨先从人工智能的起源谈起。长久以来, 我们一直认为智能不只是人类所独有的, 可以像人类一样进行推理和学习的机器是完全可能被制造出来的, 然而事情却不像想的那样简单。

模拟人工智能

在百科全书上, 人工智能的定义是“研究可以智能工作的机器的科学和工程”。不过一个令人纠结的问题是:到底什么是智能?很多情况下, 那些“不智能”的机器比我们聪明多了, 比如普通的计算机程序可以将成千上万个数字的乘积, 可以记录下银行的大量款项, 这已经超出了普通人的能力。可是, 他们只是能正确地完成大量计算而已, 还称不上真正的“智能”。只有某些人类特有的能力, 像认出一张熟悉的脸, 指挥繁忙时段的交通或者学会一件乐器, 才称得上真正的“智能”。

为什么制造一台智能机器这么难?这是因为, 一般情况下, 在给电脑编写程序之前, 程序员知道他想让电脑做的任务是什么。可是, 在人工智能领域, 程序员要求电脑做正确的事情, 可同时又不是很清楚事情到底是什么。比如我们让电脑去识别人脸, 可是我们人类自己也不是完全清楚大脑是如何识别人脸的。

在现实世界中, 我们不仅要面对还要处理种种不确定性事件。比如你在达到一个目标前, 受到诸多困难, 你需要排除万难;你在驾车时, 前方冲出一辆车, 你需要转动方向盘避免撞车;你在处理一项任务时, 突然接到另一项重要任务, 你需要随机应变。一个智能的电脑程序不仅能够按照既定计划完成任务, 还能确保在不确定事件发生的情况下完成任务。所以, 真正的人工智能, 必须能够感知周围环境的变化, 并对此做出反应, 适时改变和调整自己的行动, 以期出色完成任务。

哲学起源

在世界上第一台电脑问世前的很多个世纪, 人工智能的理念就已经初具端倪。亚里士多德提出的从假设得出结论的“三段论”就是一种机械式的逻辑推理方法。按照他的理论, 我们可以这样论述:一些天鹅是白的, 所有天鹅都是鸟, 所以, 一些鸟是白的。如果用符号表示, 即为:一些S是W, 所有的S都是B, 所以, 一些B是W。无论S、W、B代表什么, 我们都可以得到正确结论。根据这样的构想, 我们在没有完全弄清楚人脑是如何想问题的情况下, 或许就可以建立出一套智能化系统。

亚里士多德的构想为探寻人工智能的本质奠定了基础。然而, 直到20世纪中期, 电脑才变得足够复杂, 能够真正测试一下这些构想。1948年, 英国布里斯托尔大学的研究人员格雷·沃尔特制造出一系列具有感光和学习能力的会移动的机器乌龟。其中一个名为艾尔西 (Elsie) 的机器乌龟可以自动对环境做出反应, 比如当电池电量快耗尽时, 它就会自动降低对光线的敏感度。

1950年, 英国数学家阿兰·图灵提出, 如果电脑可以和一个人谈话自如, 我们应该“礼貌地”接受电脑可以思考的现实。不过, 直到1956年, 人工智能这个词语才被正式提出来。在美国达特茅斯学院的一个暑期研讨会上, 这个领域的早期创始者们共同提出了他们的愿景:如果学习的各种方式或智能的各种特征都可以从理论上进行精确描述, 那么, 一台机器就可以模拟人的智能。似乎按照这样的目标快速发展, 拥有真人一般智能的机器早晚会出现。

化整为零

20世纪60年代, 研究人工智能的科学家们满怀梦想, 信心十足, 认为他们将在几十年内实现他们的目标, 就像航天领域里, 从第一架喷气式飞机到人类登上月球也只用了30年。为什么人工智能不可以拥有这样火箭般的发展速度呢?

事实上, 两者之间最大的不同之处在于, 对于人工智能, 我们找不到像F=ma和E=mc2那样既简洁又通用的公式。到了20世纪80年代, 研究人员意识到, 他们既没有足够硬件也没有足够知识, 来模拟人可以做的所有事情, 于是整个领域被分成很多部分。以往研究人员的共同目标是制造一台拥有人类智慧的电脑, 取而代之的是, 研究人员侧重研究这个宏大问题的某个方面, 比如语音识别、计算机视觉、概率推理, 甚至国际象棋这个小领域。

可喜的是, 在每个分支领域, 研究人员都取得重大突破。1997年, IBM的“更深的蓝”电脑击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。“更深的蓝”电脑能在1秒内计算出2亿种可能性, 从而推算出之后棋盘的走势, 最终决定下一步怎么走棋。

“更深的蓝”电脑在这场需要高智能的象棋比赛中取得骄人成绩。然而, 这位“专家”的技能有点单一, 除了象棋比赛外, 它什么都不会做, 既不能和别人讨论下棋策略, 也不会玩其他游戏。尽管它赢了世界象棋大师, 但是没有人会把它错当作真人, 它只是一台电脑。

人工智能的时间线

1950年, 图灵提出, 经过编程的电子计算机可以像真人一样回答问题。

1956年, 在美国达特茅斯学院的一个暑期工作坊上, 这个领域的早期创始者们正式提出了“人工智能”这个词汇。

1958年Allen Newell和Herbert Simon预测在十年内, 电脑可以击败国际象棋世界冠军, 不过在现实中这整整花了四十年。

1961年, 电脑解决了大学一年级程度的微积分题目。

1965年, 世界上第一个用于心理治疗的聊天机器人ELIZA, 尝试着和人进行对话。

1967年, STUDENT程序成功地解决了用文字描述的一道大学程度的代数题目。

1973年, Freddy机器人通过视觉感知来定位和组装了模型。

1974年, 随着政府资助机构减少了对于人工智能研究的拨款预算, 人工智能寒冬到来。

1975年, 斯坦福大学的MetaDENDRAL程序发现关于分子的新规律, 成果被发表在了美国化学学会的期刊上。

1980年, 自动行驶的汽车在慕尼黑大学里以90千米/小时的速度行驶。

1988年, 人工智能的主要形式变为基于不确定数据的概率推理, 而不再是以往那样侧重于逻辑。

1989年, 美国航天局 (NASA) 利用自动聚类的电脑程序发现以往未知的几类恒星。

1997年, IBM“更深的蓝”超级电脑击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。

1998年, 由Hasbro生产的第一个人工智能的宠物Furby开始在美国出售;美国航天局 (NASA) 第一次有了完全由电脑程序自动控制的飞行器。

2000年, Nomad机器人探索南极洲的偏远地区, 采集气象观测样本。

2004年, 一个电脑程序可以比一个专业级真人飞行员更快地学会操纵遥控直升机。

2007年, 美国艾尔伯特大学的人工智能程序完全破解了西洋跳棋游戏。

2011年, 苹果的语音识别软件Siri可以让用户和i Phone对话;i Robot公司出售出了第600万个Roomba吸尘器机器人。

2012年, Google翻译做的翻译总量已经超过了所有人类翻译者所做的总和。

2012年, 通过10亿个连接, Google的人工智能神经网络可以去识别一些常见的物体, 像人脸和猫。

或许你没有意识到, 其实你每天都在和人工智能打交道。它们帮你接通电话, 审核你的信用卡交易, 管理你的基金。它们还能从你的数码照片中识别你的脸, 在你玩视频游戏时识别你的姿势, 甚至帮助医生分析你的化验结果。

益智游戏冠军

2011年, IBM向世界推出沃森 (Watson) , 一个可以理解问题、并给出准确答案的超级计算机。沃森拥有3000个联网在一起的处理器, 其中储存着几百万份文件, 沃森可以利用这些海量的信息回答几乎所有问题。

IBM让沃森亮相美国一个电视问答娱乐节目《危险边缘》 (Jeopardy!) 。《危险边缘》一向以提出“拐弯抹角”的问题而出名, 有点像国内的《开心辞典》和《幸运52》。这个游戏可比国际象棋复杂得多, 沃森不仅需要综合所有人类知识, 还需要理解问题中的双关语等文字游戏。

在沃森精彩舞台表现的背后, 人工智能的一个分支领域——概率推理功不可没:这项技术帮助沃森从不完整的信息组合中提炼出完整答案。比赛前, IBM的工程师们把百科知识和以往《危险边缘》的节目资料塞进沃森的硬盘里, 然后把沃森的电脑程序分成100个小程序, 每个小程序负责一个方面。比如, 一个程序负责“著名作家”, 另一个程序负责“食品”。比赛时, 针对提出的问题, 沃森的100个分程序各自从数据库里寻找答案, 最终沃森综合这100个分程序的结果, 选择最有可能正确的答案。比赛结果并不出乎意料, 沃森曾经在电视节目中击败两位真人冠军。

不过, 成为《危险边缘》节目的冠军并不是沃森的真正使命, IBM计划给沃森更实用的任务, 比如给医学、商业、农业等领域提供时效性强的重要信息。

无人驾驶汽车

行驶在美国拉斯维加斯的公路上, 如果你看到一辆汽车的牌照是红色, 其上印有无穷大符号, 就要留意一下了, 它是一辆无人驾驶的汽车。2012年初, 美国内华达州为无人驾驶汽车发放了第一张牌照。

在世界上其他地方, 无人驾驶汽车也会火起来吗?应该说, 到现在为止, 驾驶还是一项由真人司机占据主导地位的任务。虽然驾车称不上很难, 但其中有太多变数, 比如尾随你的汽车是以60千米/小时还是70千米/小时的速度行驶?角落里是否有一辆行驶在你的视角之外的汽车?如果你想超车, 前面车的司机会不会突然加速?诸如此类的问题还有很多。

无人驾驶汽车行驶在公路上并不难。早在1994年, 两辆无人驾驶汽车就曾经在环绕巴黎的公路上行驶了1000千米。但是, 如果让无人驾驶汽车在城市中穿行, 任务一下子就变得困难很多, 城市交通中很多不成文的规则会让无人驾驶汽车摸不到头脑。比如, 如果谷歌公司的工程师严格按照司机守则为无人驾驶汽车编写程序, 在十字路口上一定要为其他汽车让路, 他们会发现, 这台太过老实的无人驾驶汽车永远也没法走过这个路口。于是, 他们对程序做了一点改进, 当无人驾驶汽车等待一段时间后, 就会自动缓慢向前移动, 向其他汽车示意自己想要先走, 而不只是傻傻地等待。

对于无人驾驶汽车来说, 还有一个难题, 即如何判断自己所处的位置。GPS有时并不靠谱, 误差会达到几米之多。无人驾驶汽车不仅能使用GPS, 还能同时开启照相机、雷达和测距激光, 共同帮助校正GPS的数据。

除了担任驾驶职责外, 无人驾驶汽车还能自动调节汽车燃料进出, 提高能源利用率。代表前沿科技的无人驾驶汽车综合了多项人工智能技术, 越来越被人们所接受。通过特别许可, 谷歌公司的无人驾驶汽车已经在完全无人控制的情况下, 在美国加利福尼亚州的公路和街区中穿行了成千上万千米。相信世界上其他地方很快也会接纳智能的无人驾驶汽车。

垃圾邮件猎手

如今, 全世界的电子邮件中, 每10封恐怕有9封都是垃圾邮件。如果这些垃圾邮件和正常邮件混在一起出现在你的收件夹里, 电子邮件的方便快捷功能将大打折扣。通过垃圾邮件过滤器, 你可以把垃圾邮件从收件夹里过滤出来。

要判断什么样的邮件才算是垃圾邮件, 只要看一下邮箱主人打开邮箱后, 把哪些邮件加上星号保留, 哪些邮件看也不看就直接删掉即可。这些举动为垃圾邮件过滤器提供了最好的参考。电脑程序根据这些信息把每封邮件分解成很多个特征, 每个特征可以是一个单词或词组, 也可以是邮件发送的时间, 还可以是发送邮件的电脑信息。这些特征可以帮助电脑程序判断一封邮件是否垃圾邮件。比如, 一封邮件里包含“最低价格”“精心包装”两个词组。根据全球统计数据, 这两个词组在垃圾邮件中出现的概率高达8%和3%;而在正常邮件中, 它们出现的概率只有0.1%和0.3%。之后根据数学上的贝叶斯定律公式, 计算出这封邮件是垃圾邮件的概率高达99.9%。

重要的是, 垃圾邮件过滤器需要根据经验不断更新判别模式。再好的垃圾邮件过滤器也会有犯错误的时候, 可能放过坏邮件, 也可能错杀好邮件。每当邮箱主人把一封垃圾邮件从垃圾邮件箱移回收件夹或者标识并删除一封遗漏在收件夹里的垃圾邮件, 垃圾邮件过滤器会立刻更正自己的参数, 做出改进, 以提高识别垃圾邮件的准确率。

自动翻译高手

2012年, “谷歌翻译”的翻译总量超过所有专业翻译员的翻译总量。“谷歌翻译”掌握65种语言, 可以任选其中两种语言进行互译。“谷歌翻译”得以运行, 全靠人工智能领域的概率推理技术。

很多年前, 语言学家通过双语字典和语法规则来构建自动翻译系统。遗憾的是, 这样做失败了, 如此翻译会很生硬、不灵活。比如, 在法语语法规则里, 形容词一般置于名词后。而在英语语法规则里, 形容词一般置于名词前。当然, 也有例外的时候, 比如, 英语中表达“神奇的光”时, 使用“the light fantastic”词组, 形容词fantastic置于名词light之后。

过去十多年, 自动翻译依靠的不再是语言学家手写的规则, 而是从现实案例中学习而来的概率准则, 就好像以往是通过背单词和记语法来学外语, 而现在是通过身临语言环境中学习。自动翻译另外一个重要方面是电脑和真人之间的配合和交互, 很多自动翻译系统都是先在互联网上搜集大量真人翻译过的文件作为参考。

当然, 自动翻译还远远称不上完美, 但是它正在被逐步改进——准确率越来越高, 翻译的语言种类也越来越多。谷歌公司正在开发一个名为“翻译” (Translate) 的安卓手机程序, 当你与对方通话时, 你可以说母语, 该程序根据你的选择, 把你所说的话转换成对方的母语, 发送给对方, 而对方在和你通话时也可以说母语。随着自动翻译技术的发展, 一个被长久期盼的诱人目标将有机会实现——每个人不需要学习任何外语, 就可以和世界各地的朋友进行交流。

让程序自我进化

现今大多数的人工智能系统如果完全依靠手动来编写程序, 会变得很复杂, 一个另辟蹊径的方法是让电脑程序自己进化自己。在虚拟的环境中, 程序通过不断的迭代, 尝试变化各种参数, 在不断尝试和失败之中, 程序逐渐“自然而然”变成设计者期望的样子。

首先, 设计者们为程序搭建一个模拟环境。就垃圾邮件过滤器的程序而言, “环境”就是大量邮件, 既包括正常邮件又包括垃圾邮件。然后, 程序的不同版本同时在模拟环境中接受检验, 输出各自不同的结果。在对结果进行评分后, 分数差的程序被淘汰, 分数好的程序被进一步修改。修改后的程序再次接受检验, 同样优胜劣汰。如此往复, 最后, 程序可以自然进化成比较理想的状态。

这个过程其实有点类似自然界中所发生的“弱肉强食、适者生存”。而一个程序的某个参数被修改如同自然选择中的基因发生随机突变;两个程序还可以各取一部分交叉到一起产生一个新的程序, 就如同动物交配产生后代一样。这种让程序自我进化的方法被称为“遗传算法”。

电脑也需要直觉

人永远不是绝对理性的, 我们在做决定的时候会犯很多常见的错误, 并且容易受到无关细节的干扰。有时, 我们相信自己的直觉, 未经深思熟虑, 即匆忙做出决定。我们曾经认为, “冷静”的电脑不像人一样冲动, 一定是件好事。可是, 最近的认知科学研究发现, 事实并非如此。

一个人先天具有两种互补的做决定的方式, 一种是缓慢的、深思熟虑的、理性的, 另一种是迅速的、冲动的, 通过联系当前情况和以往经验, 快速做出决定。第二种方式或许才是人类智能高效的关键。

不难想象, 深思熟虑和理性必定要以耗费更多的时间和精力为代价。比如, 有一辆车正迎面撞向你驾驶的车, 你需要立刻做出反应, 或者鸣笛, 或者刹车, 或者转向, 而不是经过复杂的计算决定哪种选择最优, 估计等结果算出来事故已经发生了。此时, 快速反应成为关键。在非紧急情况下, 这种快速反应同样有益。比如, 如果每天都在认真思考到底穿深蓝色衣服还是浅蓝色衣服这类无伤大雅的问题, 会浪费大量的时间和精力, 耽误更重要的事情。

那么, 是否应该给人工智能加入直觉成分呢?事实上, 很多现代人工智能系统包含两部分, 一部分用于瞬时反应, 一部分用于理性分析。一些机器人使用多层系统结构, 最底层只做反应;较高层则负责抑制这些反应, 组织更多目标行为。这种方式很有效, 控制步行机器人在凹凸不平的地面上行走就是一个例子。

另外一种方式是在人工智能程序中加入一些“情感”。比如, 如果一个机器人反复尝试做一件事情, 不断遭遇失败后, 一个表达“气馁”情感的电路就可以“激励”机器人转换思路。人工智能的创始者之一马文·明斯基认为, 情感并非人脑的一个独立事件, 而是人脑的多个部分之间、人脑和身体之间的互作。毕竟, 人是感性动物。在我们做出某些选择时, 情感因素高于其他因素。如果一个电脑程序受到情感驱使, 自然更像人类智能。

像大脑一样的机器

既然我们的目标是制造一台具有人类智能的机器, 为何不直接复制一下人脑呢?毕竟, 人类自己是智能的最好样本。过去几十年, 神经科学为大脑如何处理和存储信息提供了很多新的认识。

人脑是由连接着1000亿个神经元的100万亿个神经突触组成的网络, 这些神经突触和神经元的状态每秒改变10~100次。人脑的这种结构使得它非常擅长诸如在图片中辨认物体之类的任务。一台超级计算机拥有100万亿字节的内存, 拥有的晶体管电路的运算速度比人脑至少快1亿倍, 这种结构使得计算机擅长有明确定义、工作量大、要求精确的任务。

这两种结构各有优缺点。如果完成模糊性任务, 人脑更占优势。比如, 诸如识别面孔的任务, 无需计算高度精确的电路。

相比于超级计算机, 人脑是一台节能机器。人脑进行各种计算时, 所需功率约20瓦, 只相当于一个亮度很低的老式电灯泡。而一台进行类似计算的超级计算机所需功率约20万瓦。据统计, 2010年, 谷歌公司用电23亿千瓦时 (度) , 相当于20.7万户美国家庭一年的用电量、41座帝国大厦一年的用电量。一个表面上看起来并非传统重工业的公司却是个耗电大户, 这不由引发研究人员思考人脑的节能高效。

我们都知道, 任何一台电脑都有CPU、内存和硬盘。假设CPU是你, 内存是桌子, 硬盘是柜子, 而程序则是那些你放在柜子里的各种书籍、文件、玩具等, CPU负责运算和执行各个程序, 硬盘存储着各个程序。如果想看书或玩玩具, 你得先把相应的东西从柜子里拿出来放到桌面上, 然后才可以在桌面上看书或玩玩具。桌子就相当于内存, 是一个临时存储程序的地方。在电脑里, 这三个部件缺一不可。可是, 在人脑里, 我们并没有相应的这些部件, 处理、存储信息都是放在一起同时进行的。按照传统计算机的结构, 你玩完玩具想去看书, 需要先把玩具从桌子放回柜子里, 然后再从柜子里拿一本书放到桌子上, 完成多个不同任务需要一道道的工序, 效率就会降低, 可是人脑允许你同时做很多件事情, 不需要做完一件再做另外一件。

据此, 很多研究人员正在模仿人脑制造新型计算机:它们平行地而不是一件一件地完成任务, 它们更加模拟化而不是数字化, 它们虽然会慢一些但是耗能较少。

“更深的蓝”电脑能在1秒内计算出2亿种可能性, 从而推算出之后棋盘的走势, 最终决定下一步怎么走棋。

一封邮件里包含“最低价格”“精心包装”两个词组。根据全球统计数据, 这两个词组在垃圾邮件中出现的概率高达8%和3%;而在正常邮件中, 它们出现的概率只有0.1%和0.3%。之后根据数学上的贝叶斯定律公式, 计算出这封邮件是垃圾邮件的概率高达99.9%。

3.像黑客一样思考 篇三

“我是白客”

说起“黑客”（Hacker），人们觉得很酷又有点感觉复杂。广义的讲，“黑客”这个诞生于上世纪60年代的词汇原本代表那一群热爱科技和自由、喜欢钻研互联网与电脑技术、熟悉操作系统和互联网漏洞的IT技术精英，于是有了“黑客精神”这样的充满了激情的词汇。但特别是在国内，“黑客”这个词语在大部分人心目中就直接等于破坏者和恐怖分子，这实际上是“狭义上的黑客”（Cracker）。于是，麦卡锡以“白客”自居。

有一段时间，麦卡锡的工作曾经是每天尝试侵入各种各样的网络。但她不是为了搞破坏或者炫耀自己的能力，而是受雇于一些公司去检测它们系统的安全性。

早些时候，麦卡锡在Sun 公司做一些教学工作，她所教授的内容包括硬件架构、系统管理和安全。在这些专业的IT技术领域里，安全问题当中的“灰色”领域引起了她的注意。例如这个“灰色”领域是如何针对某个系统的漏洞对它发起攻击，侵入到这个系统中，并在其中获得很大的访问权。这自然是不能在课堂上教授的内容，不过激起了麦卡锡的浓厚兴趣。

由于麦卡锡在“灰色”领域的研究经历，加上她所受过的教育和正在负责的培训工作，Sun公司的内部审计组决定聘用她来做这种侵入性的系统测试工作。她的职责就是去检查这家公司分布在世界各地的网络的安全性，看看能不能去突破侵入到这些系统中，借此找到系统的弱点，发现让它变得安全的方法。结合她当时为其它很多公司高层管理人士教授安全课程的职务，麦卡锡也开始为更多的公司提供这样的“入侵服务”。她从教学的角度来做一些入侵，希望籍此让她的学生们——那些高管人员理解他们公司的漏洞将如何被黑客利用，将构成怎样的威胁。

“从保护系统的角度来说，我觉得这项工作是非常激动人心的。我可以在其中对未来可能出现的状况进行前瞻性的思考，确保自己的思路是领先于黑客的，至少是领先好几步的。”麦卡锡这样评价自己曾经的“黑客”工作。

事实上，相比之下一个真正黑客要做的技术工作比一个安全人员要轻松许多。安全问题实际上就是黑客与安全人员之间的“不对称”战争，防御要比攻击更困难和复杂。不论现在的企业装备了如何精良的“铜墙铁壁”，安全公司又如何为他们出谋划策，就好像伊拉克战争中“来复枪打下直升机”一样，虽然其真实性有待考证，但没人否认其可能性。而且，这种可能性如今正在变得越来越大。麦卡锡说：“我在六、七年前为Sun工作时侵入一个系统所需要的时间比现在长多了，因为当时我要花更多的时间来开发具体的入侵工具。而现在这样的工具都可以在互联网上下载到。”因此，现在市面上有很多“二流”黑客，他们通过从网上下载的黑客工具来扮演黑客的角色，非常“方便”。

但作为安全人员，麦卡锡的工作就不仅仅是入侵攻击那么简单了。她必须通过这种设身处地的作法来最终了解黑客要做什么，并为此做好准备，而这在现实当中是相当困难。不过，麦卡锡多年攻击他人网络的经历已经给她的思维模式带来了巨大的改变。她可以像黑客一样思考。

企业中的“游说者”

在加州的一家公司里，麦卡锡正在为他们的首席安全官做一些事情。这家公司在入侵检测方面只有一种基于签名的身份管理产品。麦卡锡在它的防火墙外安装了一个基于协议的入侵检测的测试程序，三十天内一共识别出了八万次攻击，而这个小小的测试程序还仅仅是“抓”到了所有攻击中的一部分。此前这家公司由于资金不足忽略了安全问题，麦卡锡通过其它一些现身说法的例子和那个自制的测试程序说服了该公司的高层，最终在安全方面拨款几百万美元来加强其入侵检测能力。

这正是麦卡锡心目中最能体现自我价值的工作方式。在实际工作中的情况是这样的，入侵他人系统的经历确实给麦卡锡带来了丰富的技术积累，但是她在今天要面对的安全威胁速度更快、结构性更强、技术含量更高、破坏性更大，她并没有太多时间把现在遇到的突发性问题与过去自己所做的入侵实况作对比。相对于解决突发事件，她更多的是借助自己的经验去设想未来可能遇到的威胁、未来的攻击将会是怎样的，而这些才是最能说服那些身处险境而不自知的人的最佳材料。

“这一点是非常重要的，如果高管人员没有被说服，他们就不会对这些实际已经存在的安全问题投入资金。这些人平时总是忙于一些具体的业务问题。”麦卡锡说，“我过去那段与众不同的工作经历让我可以把安全看成一个业务问题来对待，而不仅仅是计算机电脑问题。” 事实证明，“黑客”的经历帮助麦卡锡更好地与公司高层沟通安全问题，也能轻松地与家庭用户沟通。

现在，麦卡锡更关注的是如何更快地拿出安全产品来，更好地完成教育工作，“特别是在教育工作方面，我同样要确保我的思路具有领先于黑客的前瞻性思考”。她目前在赛门铁客公司的CTO下面工作，首席技术官办公室每天迎来的各种不同的新项目都是由麦卡锡着手来操作的。除此之外，她还在赛门铁克公司内部启动一些新的商业计划，比如赛门铁克出版社。在这个由首席技术官领导的出版社中，麦卡锡参与了大部分的工作，协助出版社不断在市场上推出一些安全方面的、同时面向企业高管和技术人员的最新著述。

麦卡锡正在通过各种途径来展开她的“游说”工作。除了外出演讲和授课，她写作了《信息安全——企业抵御风险之道》一书。这本书的主旨是讲述如何构建世界级信息安全组织，而麦卡锡依旧是借助她满腹的典型案例来阐述安全专家的看法。刚开始计划写这本书的时候，麦卡锡的蓝图跟现在出版的成品完全不是一回事，她在签约以后突然意识到以前的思路不对，因为她以前计划的那本书“不能很快地帮助公司的高层管理人员去解决安全问题”，于是重头开始。这样一来，留给麦卡锡的时间就只有六个月了，她还不能丢掉她的全职工作，赛门铁克同期又给她分派了一个全新的项目——实施某个新的安全产品。因此，她只能花去大量的业余时间来写书。

4.像大师一样思考 篇四

城市营销，要做什么，怎么做？由舒蕾冠名，中国营销资源在线、科特勒中国营销研究院等权威机构、多米国际营销咨询集团（中国）等联袂主办的第八届 “中国营销高峰论坛”在湖北鄂州红莲湖高尔夫俱乐部隆重召开。该论坛是湖北财经界和营销界规模和层次最高的峰会之一，至今已成功举办了七届。本届论坛以“城市营销，像企业一样思考”为大会主题，是湖北首次聚焦“城市营销”大课题的高规格盛会。来自国内外200家企业老总，以及政府人士、专家学者100多人，济济一堂，共同就城市营销献计献策。

由于经济资源是全球化的，因此城市间的竞争也将是全球化的。美国科特勒咨询集团大中华区总裁、毕业于武汉大学生命科学院的曹虎，在此次营销高峰论坛上，抛出这个问题，引起全场共鸣：城市间的竞争关系，是由每个城市独有的战略优势驱动的。各城市如何营销，成为当今大家关注的话题。

曹虎说，城市营销，除了吸引新的商机及拓展现有业务外，还必须吸引公共及私人投资。要就城市特色和服务设计一个恰当的组合，要为现有和潜在的产业，以及服务的购买者、使用者制订有吸引力的激励措施。城市营销，不仅仅是一个旅游部门，或者一个宣传部门，去做的事，而是一个跨部门的组合。曹虎建议，城市在营销上，可以成立一个跨部门组合的机构。他将此称为中国城市的“第三代城市营销体系”，做城市品牌化和传播的“沉浸营销”。

省社科院副院长秦尊文，就中三角战略方面，谈到了城市营销。湖北、湖南、江西三省形成“中三角”，从交通、教育、医疗、旅游等方面，阐述了“中三角”各城市抢抓机遇，开展城市营销的经典案例。

而作为研究宏观经济和地方政府创新，提出过许多重要的政策建议，中央和地方领导多次作出批示，并推动有关政策的出台，中国城市发展研究院副院长、北京大学地方政府研究院院长彭真怀指出，要用营销构筑地方竞争力，让每个城市有一张名片。同时，他用十个“再平衡”，形容城市的营销发展，比如发展再平衡、文化再平衡、城乡再平衡、生态再平衡等。彭真怀说，希望中国营销论坛，从武汉走到全国，然后走向全世界，适当时候还可以举办中国城市营销博览会。

5.像计算机一样思考作文1000字 篇五

这其实是一个非常值得探讨的话题。要知道，近年来，以“机器人超越人类智慧侵占地球”为题材的科幻电影层出不穷。然而电影终究是电影，在现阶段甚至更长远的未来，计算机像人类一样思考，几乎是不可能的。尽管计算机给人类带来很大的便利，它便利快捷，计算迅速，存储量大，但它的本质，也无非就是一个人类开发出来，便利生活的，一个只知道“0”与“1”的“笨蛋”罢了。而人类的大脑思维，可比这小小的计算机，要复杂多了。

可担心就担心在，若是一些人类的思维逐渐“计算机化”，那后果，将会是不堪设想的。

像计算机一样思考，会使人失去同情心。计算机是没有七情六欲的，自然他们也不会有同情心。一个没有同情心的社会将有多可怕。从小事来说，你不会再喂食小区里的流浪猫，从大事来说，哪儿地震海啸了，大家不关心，不捐款，任由灾民自生自灭。所有人关上家门过各家的生活，这样冰冷的社会，又怎么能长久呢？

像计算机一样思考，会使人失去价值观。身为计算计，它不会有自己的价值观，简单来说，没有任何理想追求，也不明白自己的价值。一个社会体，是由形形色色的人来共同组成的。一个社会体的形成，需要不同的人，来承担不同的社会责任。也正是因为人们有不同的追求，从事不同的工作，才会有这五彩缤纷的世界。若是失去了价值观，没有了追求，那一个人活着的意义又是什么呢？正是有了目标，有了前进的动力，我们才会如此努力的学习，希望梦想成真。故价值观是十分重要的存在。而一个人若是没有了价值观，那他无疑是可悲的。

像计算机一样思考，会使人失去创新的能力。都说计算机是“聪明的笨蛋”——它的用处虽然很大，但它没有思维，不会自己去创新。仅仅是人一个指令，它一个动作罢了。但若是人如计算机一般没有了创新，那后果将是可怕的。远古时代，人类还是猿人的时候，正是因为创新，制作石器，钻木取火，才会不断成长，成为万物之灵。也正是因为创新，才带来了包括计算机在内的无数优秀的发明。可以说，创新是社会发展的必要条件。人类不再创新，社会发展也将随之停滞不前。也只有人类不断的创新，才会给我们带来更舒适的生活。

6.像大师一样思考 篇六

现今，21世纪，计算机科技发展空前迅速，人类的生活在逐渐智能化。想买东西却没有带钱——移动支付都可以解决;想看新闻却找不到书报亭——打开手机刷刷微博;出门旅游不小心迷了路——打开手机导航就能轻松找到路。许多人看到了智能的便捷之处，却不免顾虑人工智能会不会有那么一天像人那样思考，甚至淘汰人类，而我却担心人类会不会有那么一天像计算机一样思考。

如果人类像计算机一样思考，那么他永远都不可能再领悟到价值观深意。价值观其实是一种很难描述的东西，其实应该说是一种精神更加贴切。那是一种只有人类思维才能理解的精神。习近平主席是这样概括社会主义核心价值观的：富强、民主、文明、和谐、自由、平等、公平、法治、爱国、敬业、诚信、友善。学习了价值观之后，我们就可以知道价值观不是物质上的而是精神上的，而计算机不能。计算机只能记住这二十四个字，或者单纯的解释词意，而不能真正的去体会它，因为计算机根本就没有灵魂，它就只是一个只会计算编程的一个傀儡。

如果人类像计算机一样思考，那么他们就不会拥有同情心。失去了同情心，不知人类世界会变得怎样的冷漠无情。设想一下，如果法官像计算机一样思考，那他的眼里就只有对错之分，木槌重重敲下，是多少人妻离子散的痛苦时刻。如果医生也像计算机一样思考，那生离死别的到来他都不会痛苦，那一颗麻木的心就知道活着就是活着，死去就是死去，看到伤心落泪的家属非但不安慰他们，还要用直白的话去刺激他们。如果人们像计算机一样思考，不知有多少可怜的小生命流落街头，忍饥挨饿，多少人终日郁郁寡欢，好似只有躯壳而没有灵魂的行尸走肉，张口闭口都是机械化的语言，没有诗情画意，没有委婉曲折。

我不要再往下想，如果真的有那么一天，冰冷的世界，空洞的眼神，没有灵魂的躯壳，失去了人类引以为傲的复杂思维，与世界末日没有什么两样。

7.像狐狸一样聪明 篇七

老板问了我很多次, 是否愿意转成全职, 但我还没准备好。最终, 当我觉得自己可以全工作时, 我便和他谈了, 我想这次他不得不同意我提出的薪水要求。

他说出一个薪水数, 我说“好”。回到自己的房间后, 我想, 其实我应该说“不”。可现在怎么办?刚答应又马上反悔, 老板会怎么想?如果我现在不挽回, 以后就更没有重新谈判的机会。于是, 我还是走进老板的办公室。

“我意识到我同意了您给的薪水数额, ”我说, “但实际上我对它并不满意, 想和您重新谈谈。”

“那么, 你觉得该是多少?”他问。我说了自己认为的合理工资, 然后他同意了!就这样, 我虽犯了个错, 但很快纠正了过来。

那么, 我犯了什么错?和老板展开第一次谈话前, 我并没为自己设定足够清晰的目标。如果我提前有一个明确目标, 事情就完全不同了。于是, 我得到了教训:要设定目标。

目标, 其实不必宏大。我们可能并没意识到, 在人生路上, 我们也在一直设定着这样那样的目标:按时起床, 按时锻炼, 不吸烟……

但生活中的很多事, 并不在于你设定目标时有多坚定, 而在于你实现目标时有多聪明灵活。特别是在你为目标努力、意外情况突然闯进来时, 你就需要像只狐狸一样, 聪慧而随机应变。

这里有一个将原本似已无解的危机转化成机会的真实故事。1912年, 美国总统西奥多·罗斯福第三次参加总统竞选, 成千上万的竞选传单被印制出来。那个年代, 还没有电视和收音机, 很多无缘见他本人的人便通过阅读传单来选择是否支持他。当然, 传单上有罗斯福的照片。但糟糕的是, 印传单时没人注意到, 照片下方有一个尺寸很小的名字———乔治·莫菲特, 照片的摄影师和版权所有人。

按照美国法律, 莫菲特才是有权决定是否使用这张照片的人, 可罗斯福的竞选管理人却忘了征得他的同意。现在, 事情有点难办了:或者烧掉已印好的数量众多的传单 (这可能会导致输掉大选) ;或者花更多的钱重印, 换上另一张照片, 但因前一版传单而被莫菲特起诉侵权;又或者去找莫菲特, 征得他迟到的同意。到底该怎么办?

最后, 罗斯福竞选团队的主管乔治·珀金斯, 同时也是J.P.摩根银行的合伙人, 挽回了局面。他给莫菲特发了封电报, 告诉他“罗斯福的竞选团队打算在其成千上万的传单上, 放一张莫菲特拍的罗斯福照片, 这无疑是为莫菲特的摄影工作室作了一次大广告”, 并问莫菲特“愿为此出多少广告费”。

莫菲特回复, 他愿付250美元。罗斯福的竞选主管当然同意了。

8.尝试像天才一样思考 篇八

“天才是天生的”，这种观念很普遍，但却是错误的。为什么呢?遗传因子对我们的生活确有影响，但不能完全决定我们的生活。事实上，家庭教育和社会影响同基因遗传一样重要。

大理石固然是一种精美的原材料，但只有优秀的雕刻家才能把它变成世界一流的馆藏品；相反，在一个笨拙的雕刻匠的手里，它很可能就变成了一堆碎石，最终被扔进了垃圾箱。每个人的潜能就像这块大理石，你是进监狱还是登上荣誉的殿堂，很大程度取决于后天的学习。

“天才都是出自少年吗?”

“天才出自少年”，这种错误认识的根源在于把‘神童”和“天才”的概念混为一谈。事实上，只有在幼儿期就显示出非凡智力的人才能被称为‘神童”；天才则不然。比如，阿尔伯特·爱因斯坦直到三岁还不会讲话，在校时因有诵读困难而学习倍感吃力；毕加索，上课时必须有父亲陪坐在身边，才能勉强完成学业；而托马斯·爱迪生的物理课成绩也是勉强及格。试问，这三位天才人物就读的学校是否有人预测出他们是未来的天才呢?没有。读到这里，谁还敢断言今天的孩子或成人不是天才呢?因此，让我们明智地换种说法吧，不要再说什么“天才出自少年”，而是“每个孩子、每个人都可能是天才”。

“怎样才能像天才一样思考?”

下面让我们来尝试一下怎样才能训练出天才的思维方式。请看题：

*桌子可能是黄的酸的圆的吗?可以。

*墙壁可能是黄的酸的圆的吗?可以。

*房子可能是黄的酸的圆的吗?可以。

看起来所有的事物都可能是黄的酸的圆的。那么，问问自己什么不可能是黄的酸的圆的?每每我在讲座中提出这个问题时，通常先是一阵沉默，然后才有人回答：“一个正方形。”的确，表面上看起来一个正方形不可能是圆的，但恰恰这体现了正常思维和创造性思维的差别。前者局限于条条框框，后者则是开放性的。当你对自己说“那是不可能的”时，你就阻止了自己去寻找一切可能的渠道。相反，如果有意识地跨过头脑中的“不”，你就会发现很多的例证。事实上，世界上任何事物都是可能的，圆的正方形比比皆是。

例如：

*拳击运动的比赛场地环形拳击台就是一个圆的方形物。

*把一个方形手帕卷到乒乓球上，它就成了一个圆的方形物。

*把一个方形物快速旋转，就会看到一个圆，它也是一个圆的方形物。

现在试一下其他的游戏：“黑的白色物体”“干的液体”“柔软的硬物”……

9.像蚂蚁一样工作 像蝴蝶一样生活 篇九

像蚂蚁一样工作，像蝴蝶一样生活是我对自己一直以来的希冀。

我要像蚂蚁一样，工作全力以赴，不留余力，从不问会得到什么回馈。因为从工作中，我已经能够在过程里得到无数的经验与乐趣。而蚂蚁正是最好的形容：一点一滴，步步为营，聚沙成塔，最后成就一点点成果。如果你觉得成就小，如果你觉得工作苦，你会像蚂蚁一般工作吗？

勤勤恳恳，兢兢业业。

我要像蝴蝶一样生活，看什么事都是快乐、乐观的，充满变化，鲜花满途，等待我这只蝴蝶不断地探视、发现和采撷。我不会因为工作沉重、意外打击而怀忧丧志，因为生活总要过下去，高兴如此，痛苦亦然，为什么不用愉快、乐观的心情，看待生活的每一段过程呢？快乐是生活的本质，探索也是乐趣的源泉，而蝴蝶正是生活的写照。

精精彩彩，轰轰烈烈。

人们总是很难平衡自己的工作和生活，最终总是乏味的工作不想做，平淡的生活不想过。心中总是幻想着高处，过着眼高手低的生活。可知再高的山，也是一步一步爬上去的。人最成功的是能够把遇到每一件事都做好。在正确的时间做正确的事情，活在当下，不忧虑未来，不留恋过去。有时候会想，如果2012真的是世界末日，那我会不会后悔自己这个短暂的人生，会不会遗憾该做的没有做，该做好的并没有做好。这个世界没有后悔药可以卖，只有给你认真生活还是敷衍的选择。

10.像花儿一样美丽 篇十

王耀森

（吕梁学院历史文化系历史学2010级本科1班）

这是一个如花的年龄，本应该像花儿一样美丽的绽放，却遭受了风雨的摧残，但也同时向我们证明，风雨过后会有彩虹。

——题记

冯胜洁，原本是一名普通的高中生。理应像别的孩子一样拥有一个美丽的大学梦，可是在一场小病的检查中意外地发现自己得了急性肾炎。她舍不得落下功课，于是边求医吃药边上学，但病情仍没有好转。2006年她被确诊为尿毒症，北大医院在对她的病情进行了详细的分析后，拿出了治疗方案：透析维持，等待做肾移植手术„„为了节省费用，她们从北京转回太原，租住在一间廉价的房子里，每星期两次到山大二院做透析。

近5年地求医之路不仅花光了家里的全部积蓄，而且前前后后已经向亲戚朋友们借了15万元，可对于昂贵的治疗费来说，依然是杯水车薪，一家人陷入了绝望。就在这时，社会向她伸出了援助之手，她所在的母校为了挽救她的生命为她捐款，社会的好心企业家听说后资助她治疗。在她住院期间，很多同学都去看望她、鼓励她，一位北京的同龄病友为她折了1573只纸鹤，从北京寄给她„„这些点点滴滴的爱滋养了这朵即将枯萎的花朵，让她重获了生机。

终于，皇天不负有心人，她等到了适合她的肾脏，成功的完成了移植手术，并且在2010年考上了吕梁学院。

最让人感动的是即使病魔缠身，她依然刻苦学习的精神。在患病期间，她始终严于律己、刻苦学习，然而我们中的很多人，却在步入大学后放松了学习、放纵了自己。更难能可贵的是她作为一名跑校生，坚持每天上早晚自习的同时还坚持每天和我们一起跑早操。虽然现在她的病情有所好转，但仍需要继续治疗，为了减轻家庭的负担，她充分利用假期时间去做家教。与冯胜洁同学相比，难道我们不觉的自惭形秽吗！

“滴水之恩当涌泉相报”，社会的爱心让胜洁重获新生，她并没有忘记感恩。她查询到山西省红十字会、山西红十字眼库的电话，了解到眼角膜捐献需要履行相关程序，并在捐献眼角膜的志愿书上郑重地写下：“我自愿捐献眼角膜，尽自己微薄的力量回报社会，希望可以帮助那些急需帮助的朋友。”她的愿望是当一名普通的人民教师，现在她正朝着梦想的方向努力。

我们在此祈祷，希望她的身体早日康复，在以后的道路上少一些坎坷！

11.《像扎克伯格一样思考》等 篇十一

出版日期：2014年4月

编辑推荐：该书得出的五个秘密：激情、目的、人、产品、伙伴，其实并不算是什么秘密，但这并不影响它的可读性。该书作者借助扎克伯格与Facebook这个案例，将上述五项法则在社会化网络时代背景下的转化要求阐释得非常清楚，有益于企业家和创业家对照，并启动必要的思考和改进。

该书写道，扎克伯格为招聘筛选设定了严格的程序，确保可以招录到符合公司需要和价值观匹配的优秀人才。不仅如此，迄今为止，Facebook已几十次为了得到某个领域的最优秀人才而启动公司收购。在善待员工方面，不仅延续了Google等公司的员工福利政策，还经常由扎克伯格等公司高层与萌动跳槽或创业念头的工程师面谈，借助面谈，用公司的文化和领导者的远见来“征服”员工。该书还介绍了西南航空、美捷步等美国其他优秀企业的人力资源管理经验。

作者：韩咪咪、李素芳

出版日期：2014年4月

编辑推荐：很多人都说，习惯决定命运。习惯的意思就是你能够下意识地去做这件事情，而习惯的养成不是仅有意愿就可以的，需要一个刻意的练习才能让你形成下意识的行为。所以在这个过程里面，如果我们看到一个可以去模仿、借鉴，可以去按照对方讲的方式按图索骥地去进行练习的体系，那将是非常有意义的。

《成为高效能人士的21天行动》恰恰可以做到这一点，该书的贡献在于将这些理念与日常行动之间建立了有效的桥梁和工具，可以帮助那些在职场中苦苦打拼的人士找到前进的动力，帮助大家用刻意练习的方法去养成高效做事的七个习惯。21天按图索骥，帮助我们每日的工作更加有效，从而建立幸福的生活、工作关系，探索出人生价值的真谛。

作者：哈爸

出版日期：2014年7月

编辑推荐：毫无疑问，在这个因为移动互联网迅速变革的时代，微信作为一个超级平台对我们的生活产生了深远的影响。如果说微信公众账号为我们聚集和发展个人影响力提供了舞台的话，那么微店等平台则给我们变现个人影响力和知识的舞台。

10年前你错过了淘宝，今天还要与微店擦肩而过吗？微店零成本、零费用、零门槛，甚至无须进货、发货，你还不心动？微店平台如雨后春笋，微信小店来势汹汹，你还在等什么？机会永远留给时刻准备、迅速行动的人，后知后觉、行动迟缓的人只能看着别人赚钱！微店达人哈爸通过微店卖绘本童书日进3万3，在《日进3万3：微店这样开才赚钱》一书中他把自己的经验和技巧倾囊相授，该书分为入门篇、技巧篇、案例篇，希望能够帮助到广大读者。

编辑：王深圳910825308@qq.com