这是我第二次看数学之美这本书。
数学，在学习的时候不知道有什么用，特别是高数，我当时真的在想我以后能用到它解决问题吗。也就不免怀疑，学的数学和实际生活不贴近还学它干啥。
当看了这本书，就有了不一样的感觉，我们用的很多东西，比如搜索引擎和输入法，我没想过会和数学有太大关系，总是觉得是代码起了至关重要的作用，其实看似很复杂的算法是在数学基础上一步步完善的，这就是数学的魅力。所以说学习数学的理论知识并不是没用，只是暂时没发现它的用途而已，当某一天你知道了或用到了就会豁然开朗。这本书让我领略了数学知识的魅力，也慢慢的学会去欣赏事物背后的数学之美。
玛雅文明是二十进制的文明。
阿拉伯数字的真正发明者是印度人。
中文分词以统计语言模型为基础，经过几十年的发展和完善，今天基本上看作是一个已经解决的问题。
不论搜索引擎的索引在工程上如何复杂，原理上依然非常简单，即等价于布尔运算。先建立索引，查找的时候通过索引来查找。
哥尼斯堡七桥问题，定理：如果一个图能够从一个顶点出发，每条边不重复的遍历一遍回到这个定点，那么每一个顶点的度都是偶数（每个顶点相连的边的数量是偶数）。
有关网页的综合排名大致有相关性和网页排名的乘积决定。
新闻用余弦定理来分类，相似的新闻夹角小。
所谓的信息指纹，可以简单的理解为将一段信息随机的映射到一个多维二进制空间中的一个点。只要这个随机函数做得好，那么不同信息对应的这些点就不会重合。
吴军在谷歌和腾讯讲座时总结：
1 一个正确的数学模型应当在形式上是简单的。
2一个正确的模型开始可能还不如一个精雕细琢过的错误模型来的准确，但是如果我们认定的大方向是对的，就应该坚持下去。
3大量准确的数据对研发很重要。
4正确的模型可能受噪音的干扰显得不正确，不要用一种凑合的修正方法弥补，要找到噪音的根源，也许会有重大的发现。
硅谷对叛逆的宽容是有选择性的，它宽容能够带来技术进步的叛逆，而简单地抄袭则不在被宽容之列。N+1可以宽容，重复原来的业务，进行价格战这种N-1型叛逆不会被宽容。
叛逆和对叛逆的宽容，多元文化以及拒绝平庸是硅谷最根本也是最突出的特征。
这些内容只是书中内容的冰山一角。
《数学之美》改变了我对数学只是“空中楼阁”，可望不可即的认识，数学充满在我们生活中，刷新了我对一些工具原理的认知，也将带领我好好利用数学来解决身边遇到的问题。
这比第一遍看收获更多，也更能看懂。不过还是有几章看的不太明白，可能是自己没有接触过专业的计算机知识。以后再看的时候或许还能领悟更多。
好书不用推荐，我想这本书肯定会有很多人看。
