我理解的互联网思维：1、永远站在用户一边，而不是对立面。2、核心竞争力产品一定免费，越有竞争力的东西越要免费。3、不要期待每个用户都会给钱，但是总会有用户给钱。究竟什么是互联网思维
一 、互联网创业+O2O
O2O是把将线下的商务机会与互联网结合，这就为传统的企业开辟了新的市场渠道，现在传统企业的生意越来越不容易做，成本逐渐增高，而通过O2O的方法，
可以降低营销的成本，开辟新的市场渠道。比如：在南京有个姓王的小伙子，自己经营一家水果店，生意很冷清，后来他朋友让他在互联网上找找机会，于是他找
人搭建了一个网站，通过互联网渠道销售他的产品，没想到现在的每月营业额达到了30多万，南京当地的媒体也有报道。当然线下的生意和线上的生意结合有很多的方法，但是现在的传统生意互联网化，是逃离不了的趋势
信息时代，在每天大量的杂又乱的信息冲击下，生活的重重压力下，各个层面的人每天都在挣扎，一方面想着自己创业既有足够的空间时间使自己不再每天累死累活的工作加班，又能创造出足够的财富来满足自己的生活，提高自己的生活水平，另一方面的现实是，没房没车，还没钱，房租，水电有时候都要拖欠，创业？oh no，原始资本都没有，拿什么创业？然后就是每天依旧被生活折磨着，想不出自己还有什么价值，唯一的依靠就是那份可怜的工资，幸好还有人愿意用自己。于是就只能这样“半死不活”的凑合。
互联网+的时代，创业或就业
我生活在一个小城市，爸妈常说的一句话就是，现在的工作不好找啊，你就是卖力气都不一定有人用你。其实这话说的有一定根据，2014年被称为“史上更难就业年”，2015年，有关权威资料显示，大学生就业总体供过于求，今后若干年内，全国每年城镇新增劳动力供给大致在2200万—2400万人，如果经济增长速度保持在8%左右，大致每年可新增就业岗位800万-1000万个，这样，每年劳动力供大于求缺口在1200万-1400万人。好的，这个问题就此打住，我说并不是来说什么就业不就业的问题，当然我也解决不了，我只是引导大家关注这个客观事实，在这种新的形势下，我们很有必要为自己的未来考虑一下。
2我联合互联网上的一群大牛，组建了一个互联网创业的免费学习群，你只需要来我们这个群里听就行，开头的的第一部分是：二一五，位于中间的第二部分是：113，处于最后一部分的是：五八七。 这里有免费的学习资源，每天直播课程，不需要你付出什么，只需要有一颗学习的心就可以了。 不是想要学习的就不要加了。
我记得前几天看新闻时习同学提到了几个字“互联网+” 我是在网络上面看到的，每天在电视前看半小时新闻我是受不了的，我只是偶尔浏览一些新闻，喵一眼有什么对自己有价值的信息，刚好那天就看到了这个，有些人说不懂啥是互联网+，好的，你先去百度，我懒得说了简直。
今年的1月22日，CNNIC发布第37次《中国互联网络发展状况统计报告》，显示，截至2015年12月，中国网民规模达688亿，互联网普及率达到503%，，这个数据已经很明显了，基本有一半的国人都成为网民，这也就是说，互联网对人们社会生活影响进入了一个新的阶段，传统行业的市场在一点点被分食，所以要讲互联网+。线上的优势和线下的相结合，为人们创造更方便快捷，舒适的服务，才能在这种形势下不被淘汰，创业不再是需要很多的资金，你可以不必有自己的实体店，网络就可以帮你完成，当然，开网店是前几年的事了，我只是说这个道理，有些人老是说他也想创业，可就是没钱，但是，在网络上面创业真的需要很多钱吗，都是自己骗自己的借口，这样的人就不用多说了。扯得有些远了，我只是想说，互联网迎来了新时代，要充分利用这个形势，优化自身行业，才能更好的拓展市场，在新的形势下大放异彩。
最后，谈谈创业的那些事。
一说这个词，我想起一句话来，创业年年有，今天特别多。呵呵，确实，北京和上海两个城市都做过调查，有数据显示，在每年那些排山倒海的求职大军里，有一些人选择了自主创业，在校大学生网络兼职创业比例呈增长趋势。
今天我只说互联网创业，它的形式也很多，就说开网店卖东西吧，从开始的淘宝天猫，亚马逊，京东等到现在的空间网店，微商，成本越来越少，几乎没什么门槛，还有一些线下的作者转到线上发展在各大网络小说网成名成神的写手，软件工程师更不必说，凭借自己的技术，在网络上渐渐建立自己的声望，拥有自己的一批忠实客户。
创业的形式五花八门，途径也多种多样，但是最重要的一点，还是坚持和相信，如果你没有这份决心和毅力还是乖乖找份工作吧。创业初期难免经历挫折，但最难的还不是这个，而是孤独，没有人会教你怎么做，也没人会因加班而奖励你，而在于你为这些网民带来了什么价值，当你能创造出价值的时候，才算熬过了这最难的几天。这个时间说长不长说短不短3个月到1年的时间，但多数人是死在年三十儿的晚上，听得起来你可能觉这有些不可思议，但事实确实这样，坚持看起来容易，却很少人能做到。往往就差那001的努力，就会淘汰大多数人，所谓“剩”者为王就体现在这细微的差距上。
说到这里，我想大家都看清了时下的形势，希望大家在这个新的时代把握机会把握自己，千里马不一定需要伯乐，我们完全可以自己做自己的伯乐。
什么是大数据时代的思维
一百多年前，汽车行业是第一个真正引入大规模生产概念的行业。那些以前买不起车的美国工薪阶层，突然承担得起汽车这个富人的专属玩具了。福特T型车让成千上万美国家庭拥有汽车。但大规模制造也有其局限性，福特先生说过，你可以买到各种色彩的车，但红色、绿色都不可能，只能是黑色。大规模生产让数以百计的人买得起商品，但商品本身却是一模一样的。
我们面临这样一个矛盾：手工制作的产品漂亮无比却非常昂贵；与此同时，量产化的商品价格低廉，但无法完全满足消费者的需求。
我认为下一波的改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色，厂商有能力满足要求，但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。
因此，在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下，要真正做到个性化产品和服务，就必须对客户需求有很好的了解，这背后就需要依靠大数据技术。
数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。举例来说，这里有一张照片，照片里的人在骑马。这张照片每一分钟，每一秒都要拍一张，但随着处理速度越来越快，从1分钟一张到1秒钟1张，突然到1秒钟10张后，就产生了。当数量的增长实现质变时，就一张照片变成了一部。
让我来告诉大家，美国有一家创新企业Decidecom。它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜。预测产品的价格趋势。这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，提高生产率，降低交易成本，为终端的消费者带去更多价值。
在这类模式下，尽管一些零售商的利润会进一步受挤压，但从商业本质上来讲，可以把钱更多地放回到消费者的口袋里，让购物变得更理性。这是依靠大数据催生出的一项全新产业。这家为数以十万计的客户省钱的公司，在几个星期前，被ebay以高价收购。
再举一个例子，SWIFT是全球最大的支付平台，在该平台上的每一笔交易都可以进行大数据的分析。他们可以预测一个经济体的健康性和增长性。比如，该公司现在为全球性客户提供经济指数，这又是一个大数据服务。
大数据有三大特点: 更多，更乱，但内部有关系可循。
如果拍一张照片，我需要对着某一个人，好比说拍陈部长的照片，如果焦点只对准他，那其他的人物在照片里就会模糊掉。我会得到陈部长的所有信息，但是其他观众的信息就过滤掉了。我们采集信息的时候也要做决策，到底要回答什么问题，采集什么数据，因为一旦数据采集完毕，就无法重新问另外的问题。
但今天我们已经拥有全新的照相技术了，一张照片里可以把对角所有事物，包括所有的数据、光线都会被拍摄进去。这样，我任意点一个地方，它都能变得清晰。
为什么要这么做呢？方便决策。
我可以在照片生成之后再决定我究竟要什么，因为这些数据包含所有的答案。不要把自己限制于眼前的问题，要为有前瞻性，把其他有可能出现的问题也给囊括进去。这是一个非常创新的办法，同时很清晰地告诉我们大数据能够做什么。我可以跟大家分享一个秘密，如果你把照相机拿出来仔细看，可以看到这是中国制造。
在拥有如此多的数据以后，接下来我们面对的数据质量问题。
为了避免混乱，我们需要找到数据之间的关联性。
举个实际生活中的例子，大约20年前，亚马逊刚成立时，杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书，他意识到不仅仅可以请人来写书评，还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据，不是大数据，把客户进行分类，比如说有人对中国旅游或者是对园艺感兴趣，系统会自动提供推荐。他的同事告诉他，刚刚开始使用这个数据推荐时，使用体验并不好；在进一步分析后，亚马逊决定不对人进行分类，而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功，以至于到今天，推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。
这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据，每买一本书就是一个交易，然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了，转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。
同时，大数据也重构了传统零售业，是未来零售业变革的催化剂。比如使用谷歌眼镜，消费者不需要屏幕了，因为下一代的眼镜会更好地理解消费者看到什么，知道如何更好地抓住人们的视线。对于零售商而言，消费者眼中看到的信息是极具价值的资产。卖家就可以了解大家在看什么样的广告，什么样的产品，在路过橱窗时究竟看了一些什么。
数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，最具价值的部分在于：当这些数据在收集以后，会被用于不同的目的，数据被重新再次使用。
大数据的一大优点就是数据可以被重复使用。比方说这家公司实时车辆交通数据采集商Inrix，该公司目前有1亿个手机端用户。Inrix可以帮助你开车，避开堵车，为司机呈现路的热量图，红的就表面堵车。如果只提供数据，这个产品没什么特色，
但值得一提的是，Inrix并没有用交警的数据，这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据，比如走的多快，走到哪里，这样每个客户都是探测器。
这里还有更大的秘密，Inrix可以重复使用数据。比如它了解到周末堵车时，哪里有堵车哪里有更好的销售，他们就可以把这样的数据提供给投资公司，投资公司根据这些数据对零售业再投资，这样的服务以前是从来不存在的。
那么，大数据可以如何为创新企业所用？
你觉得之前成立新公司需要大笔资金，但事实并非如此。Inrix一开始并没有钱，如果你想在大数据时代获得成功，你已经不需要大的生产基地，大的仓库了。你只需数据，只要拥有数据，对其进行分析就可以了。有云存储的话，这个成本就更低。Inrix在成立之初根本没有服务器和电脑，他们只是租用了云服务，也不需要很多的启动资金，他们只是有这样一个产品想法。
大数据时代的思维方式是：每天早上起来想一下，这么多数据我能用来干什么，这些价值在哪里可以找到，能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路，是最重要的资产。
大数据的思维方式也可以帮助政府为大家提供更好更有效的服务，好比说我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测，现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%，比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步，未来的公共服务业可以由此获得更多便利。
Target是一家非常大的美国零售公司，他们已有大数据的分析。
有一天，一个电话打进来，是一位非常生气的客户，这个客户说公司送给他17岁的女儿一个折扣券，这个产品是尿布或者是避孕药，这位客户说：“我17岁的女孩子根本不需要，我需要你来道歉。”几天以后，客户自己跑来道歉，他说你说的很准，我的女儿真的怀孕了。因为怀孕的女性会有不同的生活习惯，会买不同的东西，我们自己有时候都不知道他们已经怀孕了，而Target反而知道了。
这家公司就用这些信息为客户推荐产品，然后给折扣券。为什么要讲这个例子呢？因为美国很多客户感到紧张，Target有这样的能力来了解他们的生活中究竟发生了一些什么。
这意味着大数据的另一个关键点，要提高客户对你的信任。
举个例子，大数据时代美国运通有这样一个功能，你给他们打电话的话，他们会知道你是谁，好比说你的电话号码跟你的姓名相关。如果在电话里说：你好吗？维克托先生，我能为你做什么，这会吓着客户，因为他不知道为什么你知道他的名字。营造信任很重要。我相信你的过程中，也希望你们相信我，所以我们做大数据分析的时候，客户需要能够信任服务供应商，而服务供应商也需要表现出来为什么他是值得信任的。
这样一个信任也不应该被打碎，企业应该要知道哪些事情可以做，哪些事情不能做，客户的信任将是最珍贵的资产。
什么样的服务行业会从大数据中获益？
其实所有的服务行业都可能从中获益，即便是你觉得和大数据没有关系的也可以从中获益，好比说医疗服务、教育、学习。
我正在写一本新的书，明年的上半年会出版，还是大数据以及相关的服务业。明年你就知道了，这本书里面会提到大数据对服务业很重要，因为服务业将会面对巨大的改变，这不仅仅是效率，大数据会为各行各业带来效率，而大数据对于服务业来说不仅仅是效率，我们更多看到将是创新。我们会有越来越多的创新想法，来提供新的产品和服务，这样的话可以让经济更好地发展，我们以前是从来没有看到过的。
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WAP是指(Wireless Application Protocol)无线应用协议是一个开放式标准协议，利用它可以把网络上的信息传送到移动电话或其他无线通讯终端上。WAP指：无线应用协议定义可通用的平台，把目前Internet网上HTML(标准通用标记语言下的一个应用)的信息转换成用WML(Wireless Markup Language)描述的信息，显示在移动电话的显示屏上。WAP只要求移动电话和WAP服务器的支持，而不要求现有的移动通信网络协议做任何的改动，因而可以广泛地应用于CDMA、TDMA、3G等多种网络。WAP能够运行于各种无线网络之上，如GPRS、CDMA等。
WML是无线注标语言(Wireless Makeup language)的英文缩写。 支持WAP技术的手机能浏览由WML描述的Internet内容。通过WAP这种技术，就可以将Internet的大量信息及各种各样的业务引入到移动电话、PALM等无线终端之中。
无论在何时、何地只要需要信息，打开WAP手机，用户就可以享受无穷无尽的网上信息或者网上资源。 如：综合新闻、天气预报、股市动态、商业报道、当前汇率等。电子商务、网上银行也将逐一实现。
通过WAP手机用户还可以随时随地获得体育比赛结果、娱乐圈趣闻等，为生活增添情趣，也可以利用网上预定功能，把生活安排的有条不紊。WAP协议包括以下几层： Wireless Application Environment (WAE) Wireless Session Layer(WSL) Wireless Transport Layer Security(WTLS) Wireless Transport Layer (WTP)其中，WAE层含有微型浏览器、WML 、WMLSCRIPT的解释器等等功能。
WTLS层为无线电子商务及无线加密传输数据时提供安全方面的基本功能。
设计师有设计思维，同样的架构师在开发服务器和软件的时候也有自己的架构思维。今天，电脑培训就一起来了解和学习一下，架构师是如何来培养和提高自己的思维能力的，下面就开始今天的主要内容吧。
架构的本质是管理复杂性，抽象、分层、分治和演化思维是架构师征服复杂性的四种根本性武器。
掌握了抽象、分层、分治和演化这四种基本的武器，你可以设计小到一个类，一个模块，一个子系统，或者一个中型的系统，也可以大到一个公司的基础平台架构，微服务架构，技术体系架构，甚至是组织架构，业务架构等等。
架构设计不是静态的，而是动态演化的。只有能够不断应对环境变化的系统，才是有生命力的系统。所以即使你掌握了抽象、分层和分治这三种基本思维，仍然需要演化式思维，在设计的同时，借助反馈和进化的力量推动架构的持续演进。
架构师在关注技术，开发应用的同时，需要定期梳理自己的架构设计思维，积累时间长了，你看待世界事物的方式会发生根本性变化，你会发现我们生活其中的世界，其实也是在抽象、分层、分治和演化的基础上构建起来的。另外架构设计思维的形成，会对你的系统架构设计能力产生重大影响。可以说对抽象、分层、分治和演化掌握的深度和灵活应用的水平，直接决定架构师所能解决问题域的复杂性和规模大小，是区分普通应用型架构师和平台型/系统型架构师的一个分水岭。
良好的架构设计思维的培养，离不开工作中大量高质量项目的实战锻炼，然后是平时的学习、思考和提炼总结。
另外，基本的架构设计思维，其实在我们大学计算机课程(比如数据结构和算法)中可以找到影子，只不过当时以学习为主，问题域比较小和理想化。所以大学教育其实非常重要，基本的架构设计思维在那个时候就已经埋下种子，后面工程实践中进一步消化和应用，随着经验的积累，我们能够解决的问题域复杂性和规模逐渐变大，但基本的武器还是抽象、分层和分治等思维。
逻辑思维的培养对软件工程非常重要，思维快的能快速编写逻辑代码。可以从一下几个方面进行慢慢培养。
第一：明确学习目的
逻辑思维学习编程对多数IT业人员来说都是非常有用的。学编程，做一名编程人员，从个人角度讲，可以解决在软件使用中所遇到的问题，改进现有软件，可以为自己找到一份理想的工作添加重要得砝码，有利于在求职道路上谋得一个好的职位；从国家的角度，可以为中国的软件产业做出应有的贡献，一名优秀的程序员永远是被争夺的对象。学习编程还能锻炼思维，使我们的逻辑思维更加严密；能够不断享受到创新的乐趣，将一直有机会走在高科技的前沿，因为程序设计本身是一种创造性的工作。知识经济时代给我们带来了无限的机会，要想真正掌握计算机技术，并在IT行业里干出一番事业来，有所作为，具有一定的编程能力是一个基本条件和要求。
第二打好基础，学好基础知识对我们开发也很重要学编程要具备一定的基础，总结之有以下几方面：
首先是数学基础 从计算机发展和应用的历史来看计算机的数学模型和体系结构等都是有数学家提出的，最早的计算机也是为数值计算而设计的。因此，要学好计算机就要有一定的数学基础，出学者有高中水平就差不多了。
其次是逻辑思维能力的培养 学程序设计要有一定的逻辑思维能力，“逻思力”的培养要长时间的实践锻炼。要想成为一名优秀的程序员，最重要的是掌握编程思想。要做到这一点必须在反复的实践、观察、分析、比较、总结中逐渐地积累。因此在学习编程过程中，我们不必等到什么都完全明白了才去动手实践，只要明白了大概，就要敢于自己动手去体验。谁都有第一次。有些问题只有通过实践后才能明白，也只有实践才能把老师和书上的知识变成自己的，高手都是这样成材的。最后是选择一种合适的入门语言 面对各种各样的语言，应按什么样的顺序学呢？程序设计工具不外乎如下几类： 1）本地开发 应用软件开发的工具有：Visual Basic 、Delphi 、VC++ ( C++ Builder ) 等；数据库开发工具有：Visual Foxpro 、Oracle Developer 、Power Builder 等。 2）跨平台开发 开发工具如 Java 等。 3）网络开发 对客户端开发工具如：Java Script 等；对服务器开发工具如：PHP 、ASP 、JSP 、ISAPI 、NSAPI 、CGI 等。 以上不同的环境下几种开发工具中 VB 法简单并容易理解，界面设计是可设化的，易学、易用。选 VB 作为入门的方向对出学者是较为适合的。
第三：注意理解一些重要概念
一本程序设计的书看到的无非就是变量、函数、条件语句、循环语句等概念，但要真正能进行编程应用，需要深入理解这些概念，在理解的基础上应用，不要只简单地学习语法、结构，而要吃透针对这些语法、结构的应用例子，做到举一反三，触类旁通。
第四：掌握编程思想，编程思想使用较多的就是oop编程思想
学习一门语言或开发工具，语法结构、功能调用是次要的，最主要是学习它的思想。例如学习 VC 就要学习 Windows 的内在机理、什么是线程；学习 COM 就要知道VTALBE 、类厂、接口、idl，关键是学一种思想，有了思想，那么我们就可以触类旁通。
第六：多实践、多交流，一切思维来自项目开发的积累
掌握编程思想必须在编程实际工作中去实践和体会。编程起步阶段要经常自己动手设计程序，具体设计时不要拘泥于固定的思维方式，遇到问题要多想几种解决的方案。这就要多交流，各人的思维方式不同、角度各异，各有高招，通过交流可不断吸收别人的长处，丰富编程实践，帮助自己提高水平。亲自动手进行程序设计是创造性思维应用的体现，也是培养逻辑思维的好方法。
第七：养成良好的编程习惯
编程入门不难，但入门后不断学习是十分重要的，相对来说较为漫长。在此期间要注意养成一些良好的编程习惯。编程风格的好坏很大程度影响程序质量。良好的编程风格可以使
程序结构清晰合理，且使程序代码便于维护。如代码的缩进编排、变量命令规则的一致性、代码的注释等。
第八：上网学编程
在网上可以学到很多不同的编程思想、方法、经验和技巧，有大量的工具和作品及相关的辅导材料供下载
8加强计算机理论知识的再学习
思维培养学编程是符合“理论→实践→再理论→再实践”的一个认识过程。一开始要具有一定的计算机理论基础知识，包括编程所需的数学基础知识，具备了入门的条件，就可以
开始编程的实践，从实践中可以发现问题需要加强计算机理论知识的再学习。程序人人皆可编，但当你发现编到一定程度很难再提高的时候，就要回头来学习一些计算机科学和数
学基础理论。学过之后，很多以前遇到的问题都会迎刃而解，使人有豁然开朗之感。因此在学习编程的过程中要不断地针对应用中的困惑和问题深入学习数据结构、算法、计算机
原理、编译原理、 *** 作系统原理、软件工程等计算机科学的理论基础和数理逻辑、代数系统、图论、离散数学等数学理论基础知识。这样经过不断的学习，再努力地实践，编程水平一定会不断提高到一个新高度。
机械思维到大数据思维既不对立互斥也并不彼此相邻。如果笼统地总结，机械思维当隶属小数世界，大数据则隶属大数世界，而处于两者中间的是我们的日常更常面对的中数世界。
一、机械思维与小数世界
在当今的我们看来，“机械思维”好像是滞后的、呆板的象征，甚至“机械”本身也成为了对某个人的形容，然而绝非褒义。然而在17世纪，机械思维就像当今的所谓互联网思维一样时髦。
机械思维的方法论如果用八字箴言来概括我觉得没有比“大胆假设、小心求证”更合适的了。大体上就是做出假设、建构模型、数据证实、优化模型、预测未来。这也是沿用至今的一套思路。成果也是显然的，比如，牛顿——他用力学三定律和万有引力定律几个简单明了的公式说明了大千世界宇宙万物的运动规律。
这里面有三个点， 一是公式的确定，二是公式的简明，三是公式的普适 。这也是机械思维的三大特质。
先看确定性和普适性。牛顿的定律无论应用于什么样的场合，都可以用一样的公式推出相应的确定的结论。这对于人们来说非常重要，因为根据种种确定的定律和原理，世界对于我们而言成为可知，我们也可以借此预测系统中其他变量的反馈、预测未来。
简明性一样重要。牛顿所处的时代宇宙的复杂程度并不比现在弱，不一样的只是思维方式决定的模型差异。太阳系中有成千上万的天体，按照完全的计算，就复杂了去了。然而万有引力定律非常简洁优雅，将万千天体的作用回归到依次考虑两两天体的互相作用力中。甚至更进一步，由于太阳独一无二的巨大质量，牛顿将每个行星和太阳看成一个独立的二物系统，得到了更进一步简化。回归到两物体系统自然是个“小数”，然而这个所谓的小数世界原本其实并不那么小。比如，在一个仅考虑两物体的系统中，涉及到两物体各自的情况、彼此相互作用的情况和它们所在的系统的情况。如果借用数学和力学概念来描述，那么两物体系统涉及到孤立方程、相互作用方程和场方程共4个方程。此系统每增加一个物体，场方程数量保持1不变，孤立方程线性增长1个，但相互作用方程数就呈指数级增长了。所以，简化也是其核心。
二、大数据与大数世界
与上述机械思维一脉相承，苏联在设计武器和航天器时依赖牛逼的数学家建立复杂而精准的数学模型，希望可以用之皆准。美国的科学家数学底子弱一些，所以走了不同的道路——建立简单的数学模型，但依赖于计算机和大量数据。结果是美国的路子胜出了。
吴军博士在《智能时代》中还举了另一个例子——德国拥有完美的光学仪器技术，所以做出了高难度的非球面透镜，仪器小巧而完美；日本缺乏这样的技术，所以用多个球面镜组合来获得同样的效果，这样的机器笨重然而容易大规模生产使用。二战后，成为光学仪器第一大国的不是德国，而是日本。
在这两个例子中，都通过 多个简单模型来胜过单一的精确模型 。然而这样的胜出是有前提的——基于大数据。如果说机械思维下的精美模型是纯净的晶体，那么大数据绝对是散漫无章的气体。气体的分子们本身是无序而复杂的，但我们却可以预测整体的扩散情况、确定其整体的物理性状。这跟每一个分子的“随机性”离不开，正是随机性让统计有了意义。如果某地有一场流感正在蔓延，我们很难判断某个单一个体是否会感染，但谷歌甚至可以根据人们的搜索数据来计算出接下来将蔓延到哪里，至于感染率有多少就更是一个简单的统计计算数字了。
在上面这个流感的例子中不难发现，面对大数据，精确的数值其实反而没有那么重要了，我们关心的点也不必精确到个位数。比如运营一个app，用户达到千万量级的时候，每天关注的DAU肯定就是多少万，甚至更简略一些就只具体到十万位、百万位了，个位数是几不再重要。但面对大数据，个体依然是独一无二的，我只有感染、不被感染两种结果。那么对于这种情况，大数据的感染率就成为了个体是否会感染的背景概率，个体自己的健康情况、活动区域灯则成为其他的调整概率项。
由上也可见，概率性思维的价值更凸显了。事实上，基于大数据的思维方式不做假设，只根据海量数据做出相关性分析；不care因果确定，只判断概率大小、相关性强弱。
除了 混杂取代精确、相关取代因果、不确定性取代确定性 ，大数据思维最显而易见的就是 全量取代样本 ，这也就是大数据之为“大数”的原因。不用考虑怎么抽选有质有量的随机样本，大数据的风格是全量数据纳入计算。正因如此，从搜索引擎到语言识别到机器翻译，算法技术相当的前提下，谷歌却能异军突起——他家的数据量沉淀太可观了。然而海量的数据只是燃气，终究受制于燃灶的处理能力。正因为计算机的计算能力的增长赶不上数据的指数增长，服务器的数量就更赶不上，所以，面对大数据，简化的算法尤显重要。比如马尔可夫链，比如维特比算法。
三、复杂的生活与中数世界
管理上，我们或许会把一个个的个体抽象为单元，然后用机械思维统筹管理；决策上，我们又可能会根据大数据跑出的强相关性分析结果，决定下一步去打什么市场。无论是小数世界的机械思维还是大数世界的大数据思维，都是基于过去可以预测未来的假设的，目的也都是为了预测。
然而，我们现实生活中遇到的大多数情况既不是小数也不是大数。如果说机械思维是晶体、大数据思维是气体，那么中间还隔着一个液体——中数的世界。某家上市公司有多少人？是个中数；一台计算机里面有多少零部件？是个中数；这片森林里有多少只鸟？是个中数……生活在其中的我们是尴尬的，就像高中数学老师的吐槽——你们做物理什么没有摩擦力，哪里没有摩擦力？还匀加速运动，你匀加速一个我看看！
小数、中数、大数本身并不是在量级上有一个数字清晰的划分，事实上这种划分是抽象的、概念式的。 对于身处其中的中数世界，我认为可以采取的应对方式之一是根据不同的情况，或者靠拢小数世界借鉴机械思维，或者靠近大数世界借鉴大数据思维。
先看靠近小数世界和机械思维。假设-求证-应用的方法论应用场景其实非常广阔。比如，这两年非常热的精益创业，精益思维最核心的点就在于最小化可行性验证。由于现实生活中我们的成本是有限的，不可能有个主意就全量铺开，这也是不经济的。我们需要用最小的成本先行测试验证某一想法，就创业者而言就需要用最小的成本在真实场景中验证用户是否真的有此需求。但此时得出的归纳性结论并不是机械定律般确定性的、因果明晰的，事实上，归纳无法确立因果，只能提供强相关、弱相关或不相关的参考。
再看靠近大数世界。国人爱好读史，历史本身何尝不是大数据。但我们阅读的史书只能是寥阔史料中挑选过的非随机样本（中数），即便如此，依旧是“太阳底下没有新鲜事”——基于过去预测未来一定程度上确实是有应用价值的。过去给我们对于未来的预测提供了一个外部视角，可以作为我们做具体预测的背景概率（曾看到有人戏称经验是人类的大数据，我觉得蛮有意思，但个人经验远达不到“大数据”的程度，充其量只是中数，然而已经可以为今后的预测和决策提供一个背景概率）。所以， 大数思维对于日常生活最大的借鉴价值我认为是提供一个外部视角的背景概率。当面对具体的情况的时候，在这个背景概率的基础上，分析具体情况做各个独立的概率修正 。
我们的知识要么源于自身和他人（同时代或历史上）的经验，要么源于前人已经提炼出来的原理。
对于自身和他人的经验，有两种借鉴方式——一是直接复制，二是追究因果（虽然大多时候只是相关关系）予以应用。 都会觉得第二种好，但现实中大多数情况我们都在不自觉地按照第一种思路应用，因为第二种不仅难，而且违背直觉——也就是说，大多人（包括我在内）大多时候是达不到机械思维的标准的。
对于前人已经提炼出来的原理，也有两种应用方式——一是一元思维模型，二是多元思维模型。 查理·芒格说过，如果你只有锤子，那么在你眼里什么都是钉子。因为如果一个人只有一两个思维模型，那么当他思考现实的时候就不得不扭曲现实来符合自己的思维模型。这个时候，模型越精确具象，对一个人的思维限制就越厉害。所以查理·芒格指出，我们必须有多元思维模型，且这些模型必须来源于各个不同的学科（在这个学科细分的世界，永远别指望在一个院系中发现世间全部真理）。这种多元思维模型其实跟数据驱动下的多个简单模型胜过单一精确模型是一样的。即使我们面对的数据量很多时候达不到“大数”的层面，但一个人建立多元思维模型的前提就是比一元思维模型的人吸收了不同量级的底层数据。因为每一个模型都源于不少的经验数据得出的原理，多个模型背后就是不同维度、不同量级的数据。这样的多元模型容错性高，面对具体问题的分析也真正可以从不同侧面不同维度得出尽量贴近真实的结论和对未来的预测。
本文参考书籍：
1、吴军《智能时代》
2、吴军《数学之美》
3、维克托《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》
4、温伯格《系统化思维导论》
5、查理《穷查理宝典》搜索词条
互联网思维
互联网名词更多义项

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互联网思维，就是在（移动）互联网、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态的进行重新审视的思考方式。
最早提出互联网思维的是百度公司创始人李彦宏。在百度的一个大型活动上，李彦宏与传统产业的老板、企业家探讨发展问题时，李彦宏首次提到“互联网思维”这个词。他说，我们这些企业家们今后要有互联网思维，可能你做的事情不是互联网，但你的思维方式要逐渐像互联网的方式去想问题。现在几年过去了，这种观念已经逐步被越来越多的企业家、甚至企业以外的各行各业、各个领域的人所认可了。但“互联网思维”这个词也演变成多个不同的解释。
互联网时代的思考方式，不局限在互联网产品、互联网企业。这里指的互联网，不单指桌面互联网或者移动互联网，是泛互联网，因为未来的网络形态一定是跨越各种终端设备的，台式机、笔记本、平板、手机、手表、眼镜，等等。
中文名：互联网思维
外文名：Internet thinking
定义：人对全生态重新审视的思考方式
世界观：全生态世界观
范式：万物皆可以互联，互联成全生态
认识论：网状思维是全生态思维的样本
方法论：价值环流思维
价值观：样本是全体的肖像
互联网精神：求真、开放、平等、协作、分享
时代标志：大数据在线模式、世界伦理社会化
互联网时代
1）Web10，门户时代。典型特点是信息展示，基本上是一个单向的互动。从1997年中国互联网正式进入商业时代，到2002年这段时间，代表产品有新浪、搜狐、网易等门户网站。
2）Web20，搜索/社交时代。典型特点是UGC（用户生产内容），实现了人与人之间双向的互动。方兴东创造了博客中国，开启了用户生成内容的时代，典型产品如新浪微博、人人网等。
3）Web30，大互联时代。典型特点是多对多交互，不仅包括人与人，还包括人机交互以及多个终端的交互。由智能手机为代表的移动互联网开端，在真正的物联网时代将盛行。一开始仅仅是大互联时代的初期，真正的30时代一定是基于物联网、大数据和云计算的智能生活时代，实现了“每个个体、时刻联网、各取所需、实时互动”的状态，也是一个“以人为本”的互联网思维指引下的新商业文明时代。
中国互联网元老、宽带资本田溯宁说：未来的企业要互联网化，每家企业都要有互联网的思维。在未来不用互联网方式来思考问题，就没办法在社会展开竞争。
这里说明一下：不是因为有了互联网，才有了这些思维，而是因为互联网的出现和发展，使得这些思维得以集中爆发。
2013年11月3日，新闻联播发布了专题报道：互联网思维带来了什么，让这个词汇开始走红。
互联网的发展过程，本质是让互动变得更加高效，包括人与人之间的互动，也包括人机交互。
互联网思维，更注重人的价值
互联网思维是怎么产生的？生产力决定生产关系，互联网技术特征在一定程度上会影响到其在商业层面的逻辑。工业社会的构成单元是有形的原子，而构成互联网世界的基本介质则是无形的比特。这意味着，工业文明时代的经济学是一种稀缺经济学，而互联网时代则是丰饶经济学。根据摩尔定律等理论，互联网的三大基础要件——带宽、存储、服务器都将无限指向免费。在互联网经济中，垄断生产、销售以及传播将不再可能。
而且，一个网状结构的互联网，是没有中心节点的，它不是一个层级结构。虽然不同的点有不同的权重，但没有一个点是绝对的权威。所以互联网的技术结构决定了它内在的精神，是去中心化，是分布式，是平等。平等是互联网非常重要的基本原则。
在一个网状社会，一个“个人”跟一个“企业”的价值，是由连接点的广度跟厚度决定的。你的连接越广、连接越厚，你的价值越大，这也是纯信息社会的基本特征，你的信息含量决定你的价值。所以开放变成一种生存的必须手段，你不开放，你就没有办法去获得更多的连接。
所以，互联网商业模式必然是建立在平等、开放基础之上，互联网思维也必然体现着平等、开放的特征。平等、开放意味着民主，意味着人性化。从这个意义上讲，互联网经济是真正的以人为本的经济。
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