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个人非常崇拜"陆奇 “陆奇以精力旺盛著称，通常凌晨4点起床，先查邮件，然后在跑步机上跑4英里，边跑边听古典音乐或看新闻。
早上5点至6点就办公室，利用这段时间不受别人干扰准备一天的工作，然后一直工作到晚上10点，有时也会在半夜给同事发电子邮件。
LinkedIn CEO 杰夫·维纳(Jeff Weiner)曾在雅虎与陆奇共事多年，他开始以为这种日程安排无法持久，后来不得不说：“陆奇的确是我所见过最有干劲的人。”
前雅虎工程师阿米特·库玛尔(Amit Kumar)也夸奖陆奇人缘好。陆奇说：“我不觉得累，我热爱每天的工作。”
陆奇的演讲核心思想可以归纳为下面五个点，我把它贴在了书房的墙上，时刻提醒自己。
1.“我们一定要有一个坚定不移的深刻的理念，相信整个世界终究是为技术所驱动的。”
2.“有没有其他人已经解决这个问题？然后你可以把你的时间放在更好的创新上。”
3.“做什么事情一定要做最好，一定要是做业界最强的。”
4.“我把自己想象是一个软件、一个代码，今天的版本一定要比昨天版本好，明天的版本肯定会比今天好。”
5.“看到问题也不要去问别人，就把它 Fix。”
首先要相信技术，我刚才已经讲了，整个我们工业界，特别是像百度这样的公司，对技术坚定的、不动摇的信念特别重要。
我也分享一下，盖茨提到微软公司的宗旨就是：写软件代表的是世界的将来。
为什么？未来任何一个工业都会变成软件工业。盖茨是对的，因为任何工业任何行业自动化的程度会越来越高，最后你所处理的就是信息和知识。
但现在软件的做法又往前提了一次，因为在人工智能时代，不光是写代码，你必须懂算法，懂硬件，懂数据，整个人工智能的开发过程有一个很大程度的提高
但是，技术，特别是我们这个工业所代表的技术一定是将来任何工业的前沿。
所以我们一定要有一个坚定不移的深刻的理念，相信整个世界终究是为技术所驱动的。
我们观察一下，在美国硅谷、在中国，互联网创业公司也好，大型公司也好，大家的起点是越来越高的。
为什么现在创新速度那么快？主要是起点高了。我们可以使用的代码模块，使用的服务的能力，都是大大的提升。
在内部我想强调这一点，很多大公司包括微软在内，内部的Code都重做了无数遍。
我现在的要求是，每一次你写一行新的代码，第一要做的，先想一想你这行代码值得不值得写，是不是有人已经做了同样的工作，可能做得比你还好一点。有没有其他人已经解决这个问题，然后你可以把你的时间放在更好的创新上。
特别是大公司里面重复或者是几乎重复的Code实在太多，浪费太多的资源，对每个人的职业生涯都不是好事情。
我再强调，在大公司内部，你写代码之前想一想，你这行代码要不要写，是不是别人已经有了，站在别人的肩膀上去做这件事情。
我要另外强调的一点就是Engineering Excellence，工程的技术的卓越性和能力。
任何市场上竞争就像打仗一样，就看你的部队体能、质量，每一个士兵他的训练的程度，和你给他使机关枪、坦克，还是什么样的武器。
所以Engineering Excellence跟这个类比，我们要建的是一支世界上最强的部队，每一个士兵，每一个领军人，每个人的能力，他的训练都是超强的，然后我们给每个人提供的工具和武器都是一流的。
Engineering Excellence 是一个永无止境的、个人的、团队的，能力的追求和工具平台的创新，综合在一起可以给我们带来的长期的、核心的竞争力，为社会创造价值，最终的目的是给每个用户、每个企业、整个社会创造价值。
我另外还要在这里强调的一点就是 Relentless pursuit of excellence：永无止境的不断的持续的追求。
我们要么不做，要做的事情一定做最好，这是我对大家的要求。数据库也好，做大平台也好，大数据也好，我们要做什么事情，我们一定要下决心，这是我对你们每个人的要求，做什么事情一定要做最好，一定要是做业界最强的。
每天学习，可能是对每个人都是最最重要的。
我今天分享一下，我自己怎么想我自己的。
就很简单一个概念，我把自己想象是一个软件、一个代码，今天的版本一定要比昨天版本好，明天的版本肯定会比今天好，因为即使犯了错误，我里面有If statement，说如果见到这个错误，绝对不要再犯。
英语，另外有一句说法就是Life is too short, don’t live the same day twice. 同样一天不要重活两次。
每天都是不一样，每天为什么不一样，因为每天都变成最好，每天都变得更好。
今天的版本一定要比昨天好，每个好的、杰出的工程师，杰出的技术领袖，一定要保持自己学习的能力，特别是学习的范围。
在这上面我也稍微引申一下，做Computer science的，如果只学Computer science，不去学一些其他的行业，肯定不够。
我举个例子，经济学必须要学。
为什么这样讲？Computer science它有个很大的限制，他是假定你有输入以后有输出，这种解决问题的方式有它的好处，但有它的限制性。
我给大家举个例子，地图导航，如果你纯粹用这个方式去做，你只是把一个拥挤的地方移到另外一个拥挤的地方。
经济学，它对问题的建模是不一样的。
它起点是假定是一个整体的一个生态，每个人的输入都是另外一个人的输出，你要用经济学的方式来描述地图导航的问题，你就会去算一个Equilibrium，市场也是这样。
如果把深度学习真的要想彻底，必须把物理重学一遍，把生物学看一遍，再把进化论再看一遍。
因为深度学习跟这些东西完全相关，自己肯定想不清楚，要彻底想清楚，必须学。
另外，学产品，我以前跟所有的工程师都讲，如果不懂产品，你不可能成为一个最好的工程师。
真正要做世界一流的工程师不光要懂产品，还要懂整个商业，懂生态。
因为你的工作的责任，是能够看到将来，把技术展望到将来的需求，把平台、把开发流程、把你的团队为将来做准备。
所以学习是非常非常重要的。
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Ownership
最后是从我做起。 我们公司有个非常大的使命，用科技让复杂的世界更简单。 整个世界非常非常复杂，人其实所做的事情基本上都是Reduce entropy。 因为从热力学第二定律来讲，世界是会变得越来越乱的，我们想做的事情就是把它变的更简单，让我们生活变得更美好。 而且具体的，我们可以通过人工智能技术来做到唤醒万物，但是这一切是通过每一个人的一点一滴的行为累计起来，从我做起。 还有Ownership，看到机会不需要问别人，有机会就去做，看到问题也不要去问别人，就把它Fix。 把我们的使命、把我们的公司当成我们自己每个人的事业来做，我可以坦诚的给每个人讲，如果你把公司的使命，把公司的事业，当成你自己个人的事业 Own everything，你在职业生涯一定是走得最快。从我做起，从身边的每一件事情做起
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