DPS 周刊 39 - 从扫厕所的小男孩到最成功的 CEO
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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