推荐——《浪潮之巅》（据传稍后会出书，停止更新）

最近做财经类的东西，偶然中看到google黑板报上吴军写的浪潮之巅系列文章，通读下来觉得很值得推荐。整理了下列表：

浪潮之巅

编者按：当吴军跟我谈起想写这个《浪潮之巅》系列的时候，心中吃了一惊也有很多感动。吃惊是因为在我的印象中，吴军是谷歌的研究员、是《数学之美》的作者、是一个科学家，很难想象关注学术领域的他对商业领域也有着自己的观察。感动是因为收到第一篇文章，通读下来，感觉这些故事编纂起来出一本书也不为过！但他却投给我们这个“小小”的黑板报。读完文章受益颇丰，所以迫不及待的想分享给大家，希望大家能够喜欢。同时，也要借这短短的文字表达对吴军的谢意。最后，因为文章篇幅比较长，只能分几次刊出，为了帮助大家阅读和查找方便，我们单列了“浪潮之巅”栏目以期能够解决分次刊出带来的困扰。

第一章帝国的余辉（AT&T）
1 百年帝国
2 几度繁荣
3 利令智昏
4 外来冲击

第二章蓝色巨人（IBM）
1 赶上机械革命的最后一次浪潮
2 领导电子技术革命的浪潮
3 错过全球信息化的大潮
4 他也是做（芯）片的
5 保守的创新者
6 内部的优胜劣汰

第三章 “水果”公司的复兴（乔布斯和苹果公司）
1 传奇小子
2 迷失方向
3 再创辉煌
4 大难不死

第四章计算机工业的生态链
1 摩尔定理（Moore’s Law）
2 安迪-比尔定理（Andy and Bill’s Law）
3 反摩尔定理（Reverse Moore’s Law）

第五章奔腾的芯（英特尔——Intel）
1 时势造英雄
2 英特尔摩托罗拉之战
3 指令集之争
4 英特尔和 AMD 的关系
5 天步艰难

第六章互联网的金门大桥（思科）
1 好风凭借力
2 好风凭借力（续）
3 持续发展的绝招
4 竞争者

第七章硅谷的见证人（惠普公司）
1 昔日硅谷之星
2 争议的生死抉择
3 最有争议的CEO
4 亚洲制造的冲击
5 峰回路转

第八章没落的贵族（摩托罗拉）
1 二战的品牌
2 黄金时代
3 基因决定定理
4 铱星计划
5 全线溃败
6 回天乏力

第九章硅谷的另一面
1 成王败寇
2 嗜血的地方
3 机会均等
4 硅含量不断降低
5 亘古而常青

第十章短暂的春秋——与机会失之交臂的公司
1 昔日的辉煌（Sun Microsystems）
2 错失良机（Sun Microsystems）

3 历史的回放（Sun Microsystems）
4 局域网的微软（Novell）
5 网景公司（Netscape）
6 Real Networks

第十一章幕后的英雄——风险投资（Venture Capital）
1 风投的起源
2 风投的结构
3 风投的过程
4 投资的决策和公司的估价

5 风投的角色

6 著名的风投公司

第十二章信息产业的规律性

1 70-20-10律

2 诺威格定理

3 基因决定定理

第十三章高科技公司的摇篮 — 斯坦福大学

1 充满传奇的大学
2 硅谷的支柱

3 纽曼+洪堡的教育模式

4 创业的孵化器

第十四章科技公司的吹鼓手：投资银行

前言有幸见证历史

1 华尔街和美国的金融体系

2 著名的投资公司

3 科技公司的上市过程
4 成也萧何、败也萧何

5 华尔街与微软、雅虎和 Google 的三国演义

第十五章成功的转基因

1 从木工厂到手机之王（诺基亚 Nokia）

2 道琼斯的常青树（3M）

3 世界最大的联合体（GE）

      3.1 百年扩张，从有线电到无线电

      3.2 从实体经济到金融

      3.3 领袖的重要性

浪潮之巅第十六章

1 印钞机——最佳的商业模式（一）
2 印钞机——最佳的商业模式（二）

3 印钞机——最佳的商业模式（三）

4 印钞机——最佳的商业模式（四）

PS：附上数学之美的索引：

数学之美

(Written in Chinese)

I am writing a serial of essays introducing the applications of math in natural language processing, speech recognition and web search etc for non-technical readers . Here are the links

0. Page Rank ( 网页排名算法 )

1. Language Models (统计语言模型)

2. Chinese word segmentation (谈谈中文分词)

3. Hidden Markov Model and its application in natural language processing (隐含马尔可夫模型)

4. Entropy - the measurement of information (怎样度量信息?)

5. Boolean algebra and search engine index (简单之美：布尔代数和搜索引擎的索引)

6. Graph theory and web crawler (图论和网络爬虫 Web Crawlers)

7. Information theory and its applications in NLP (信息论在信息处理中的应用)

8. Fred Jelinek and modern speech and language processing (贾里尼克的故事和现代语言处理)

9. how to measure the similarity between queries and web pages. (如何确定网页和查询的相关性)

10. Finite state machine and local search (有限状态机和地址识别)

11. Amit Singhal: AK-47 Maker in Google (Google 阿卡 47 的制造者阿米特.辛格博士)

12. The Law of Cosines and news classification (余弦定理和新闻的分类)

13. Fingerprint of information and its applications (信息指纹及其应用)

14. The importance of precise mathematical modeling (谈谈数学模型的重要性)

15. The perfectionism and simplism 繁与简自然语言处理的几位精英

16. Don't put all of your eggs in one basket - Maximum Entropy Principles 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 -- 谈谈最大熵模型(A)

17. Don't put all of your eggs in one basket - Maximum Entropy Principles 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 -- 谈谈最大熵模型 (B)

18. 闪光的不一定是金子谈谈搜索引擎作弊问题(Search Engine Anti-SPAM)

19. Matrix operation and Text classification 矩阵运算和文本处理中的分类问题

20. The Godfather of NLP - MItch Marcus 自然语言处理的教父马库斯

21. The extension of HMM, Bayesian Networks 马尔可夫链的扩展贝叶斯网络

22. The principle of cryptography 由电视剧《暗算》所想到的 — 谈谈密码学的数学原理

23. How many keys need we type to input a Chinese character 输入一个汉字需要敲多少个键 — 谈谈香农第一定律

24.从全球导航到输入法——谈谈动态规划

作者介绍：

Google（谷歌）研究员吴军
吴军博士毕业于清华大学计算机系（本科）和电子工程系（硕士），并于1993-1996年在清华任讲师。他于1996年起在美国约翰霍普金斯大学攻读博士，并于2002年获得计算机科学博士学位。在清华和约翰霍普金斯大学期间，吴军博士致力于语音识别、自然语言处理，特别是统计语言模型的研究。他曾获得1995年的全国人机语音智能接口会议的最佳论文奖和2000年Eurospeech的最佳论文奖。
吴军博士于2002年加入Google公司，现任Google研究院资深研究员。到Google不久，他和三个同事们开创了网络搜索反作弊的研究领域，并因此获得工程奖。2003年，他和两个同事共同成立了中日韩文搜索部门。吴军博士是当前Google中日韩文搜索算法的主要设计者。在Google其间，他领导了许多研发项目，包括许多与中文相关的产品和自然语言处理的项目，并得到了公司首席执行官埃里克.施密特的高度评价。吴军博士在国内外发表过数十篇论文并获得和申请了近十项美国和国际专利。他于2005年起，当选为约翰霍普金斯大学计算机系董事会董事。
他是一个还不错的摄影爱好者，一个古典音乐迷，喜欢享受高质量的影视，比如Blu-ray的电影。平时偶尔会修理园子，甚至做点木匠活。每年旅游很多次。当然，还时不时地为Google China Blog写东西。以前读书很多，现在事情太多读得就少了。另外，他也是很好的红酒鉴赏家。最喜欢的是波尔多的红酒和加州那帕谷（Napa Valley)的Cabernet Sauvignon.
吴军在约翰霍普金斯大学的主页是：http://www.cs.jhu.edu/~junwu/

浪潮之巅更新：
近一百多年来，总有一些公司很幸运地、有意识或者无意识地站在技术革命的浪尖之上。一旦处在了那个位置，即使不做任何事，也可以随着波浪顺顺当当地向前漂个十年甚至更长的时间。在这十几年间，它们代表着科技的浪潮，直到下一波浪潮的来临。

从一百年前算起，AT&T 公司、IBM 公司、苹果公司 (Apple)、英特尔 (Intel) 公司、微软 (Microsoft) 公司、思科公司 (Cisco) 公司、雅虎 (Yahoo) 公司和谷歌 (Google) 公司都先后被幸运地推到了浪尖。虽然，它们来自不同的领域，中间有些已经衰落或者正在衰落，但是它们都极度辉煌过。它们都曾经是全球性的帝国，统治着自己所在的产业。

这些公司里面大大小小的人在外人看来都是时代的幸运儿。因为，虽然对于一个公司来讲，赶上一次浪潮不能保证它长盛不衰；但是，对于一个人来讲，一生赶上这样一次浪潮就足够了。对于一个弄潮的年轻人来讲，最幸运的莫过于赶上一波大潮。要预测未来是很难的，但是看看过去和现在，我们也许能悟出一些道理。我愿意借谷歌黑板报的空间，将我这些年来看到的和听到的人和事拿出来与大家分享。我会谈一谈我对每次浪潮的看法，对上述每个公司的看法，以及对其中关键人物的认识。在极度商业化的今天，科技的进步和商机是分不开的。因此，我也要提到间接影响到科技浪潮的风险投资公司，诸如 KPCB 和红杉风投 (Sequoia) 以及百年来为科技捧场的投资银行，例如高盛 (Goldman Sachs) 等等。