DPS 周刊 39 - 从扫厕所的小男孩到最成功的 CEO - 少数派

2022-04-09 · via 少数派

Nvidia 现在如日中天，谁能想到它的创始人黄仁勋曾经扫过厕所？Nvidia 到底是如何一步步壮大的？这恐怕与黄仁勋的超前眼光和无穷胆魄不无关系。本周的推荐里就有两期关于 Nvidia 的播客节目，帮助我们更好地了解 Nvidia 的发家史和黄仁勋的个人魅力。

Recap

最近国内疫情反复，很多朋友都在居家隔离中，所以建立习惯更有利于我们保持有序的生活。Rosemary Orchard 分享了自己建立习惯的诀窍：

首先你应该先看看你想通过你的日常工作达到什么目的。
一旦我弄清楚了我的习惯，我就会看看最佳的顺序是什么。
强烈建议在某个地方记录下习惯中的各个步骤。
在你掌握了你的例行程序之前，有一个检查清单是至关重要的。

Daily Productive Sharing 426 - 20220404

Tomasz Tunguz 推荐了 The Art of Doing Science and Engineering 这本书，粗粗一番，这的确是一本很有意思的书：

作者用讲故事的方式来介绍这些科学原理，而不是一味地使用公式推导；
作者希望帮助读者建立观察未来的视角，而不仅仅着眼于过去。

Daily Productive Sharing 427 - 20220405

Alex Allain 在2010-2011年花了不到200小时写成了 Jumping Into C++ 这本书，他是如何做到的呢？

他给自己定下一个规矩，每天必须写至少十分钟，必须完成；
他最初定下这个规矩，只是为了激励自己建立一个新习惯；
只有写完这十分钟，他才能打开邮箱；
当然又几天他也写不出新内容，所以就拿这些时间去编辑之前写的内容；

我们的 DPS 电子报也秉承同样的理念，每个工作日都更新，当然我们做不到每天准备新内容，所以都是在周末提前准备好下一周的内容，然后定期发布。回头一看，我们也坚持一年半了，只要生活中没有什么巨大的变化，我们会一直更新下去。

Daily Productive Sharing 428 - 20220406

Gergely Orosz 准备了一份高质量的程序员面试准备清单，覆盖系统设计和代码面试两部分，包括书籍/线上课程/blog/社区等资源。其中系统设计的书籍有以下四本：

Understanding Distributed Systems

Systems Design Interview: an Insider's Guide

Designing Data-Intensive Applications

Software Engineering at Google

代码面试的书籍有以下四本：

Cracking the Coding Interview

De-Coding The Technical Interview Process

Elements of programming interviews

Grokking Algorithms

其中，Designing Data-Intensive Applications 几乎可以当作数据处理系统设计的圣经，我们之前也介绍过。Systems Design Interview: an Insider's Guide 是我目前正在阅读的一本，前半部分介绍了系统设计面试的流程和要点，后面就是讲解一个个系统设计案例。非常浅显易懂，哪怕不是拿来准备面试，也对提升工作中的系统设计能力很有帮助。

Daily Productive Sharing 429 - 20220407

Nvidia 是近年来非常亮眼的科技公司，除了为数字货币提供大量算力之外，也大大助推了深度学习的发展。正巧最近有两期关于 Nvidia 的 podcast，一期是由 Acquired 制作的 Nvidia 发家史：Nvidia: The GPU Company (1993-2006)，一期是由 This Daily Update Interview 制作的 Nvidia CEO 黄仁勋的访谈：An Interview with Nvidia CEO Jensen Huang about Manufacturing Intelligence。This Daily Update Interview 也放出了完整的采访记录，非常值得细读：

It’s interesting because this is the first time we’ve talked, but there’s an aspect of being a long time observer of Nvidia where it almost makes me feel like I have a handle on who Jensen Huang is, and that’s because as far as I can tell, Nvidia is basically Jensen at scale.
It has nothing to do with general intelligence, intelligence is just solving problems.
So, we made the choice to go to all 32 bits so that whatever numerical computation is done is compatible with processors. That was a genius move, and because we saw the opportunity to use our GPUs for general purpose computing.
One of the rules of our company is to not squander the resources of our company to do something that already exists.

Daily Productive Sharing 430 - 20220408

本周的生产力日报集合就到此为止，如果你有什么建议，也欢迎留言告诉我们。如果想要收到最及时的推荐，不妨订阅我们的频道，或者付费解锁更多增值内容，我们下期见。

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