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算法学不会?可能你该补补数学

裸睡的猪 | 1213 2020-01-22 23:25 0 0 0
UniSMS (合一短信)


一通百通了,复习什么?背公式么?根本不需要。


于是,上大学后就被「教育」了,第一是难度骤然提升,很多东西难以理解;第二点是自己的问题,那会儿过于放纵,也没有好好上课和看书,连作业都不写,很多东西自然就学不通透了。


也是那时,我才理解当年学渣同学的痛苦。真要感谢那些名捕老师,为了能熬到学分,总算没有特别荒废下去。


然而,毕业工作后,我就彻底将数学抛之脑后了。估计不少程序员都是如此,觉得日常编程用不到太高深的数学知识。


确实,大部分普通研发人员,在绝大多数开发过程中,用中学数学基础是足以应付的,这是个事实。


但问题是,以当前的职场环境,这部分普通的研发人员,是很容易被取代,被淘汰的,哪怕你什么都没做错。


而只要你想再往上走一步,做任何一点带有创新性的技术,最有机会遇到的问题,往往就是数学问题。


在算法课程里,会用到大量的数学基础和相关背景知识,图形处理相关的算法,大量的线性代数矩阵变换有没有。


近几年大火的 AI 领域更是如此,前段时间我在学一个 AI 的算法课,还真是觉得压力不小,那些数学公式如同大山一样阻隔着我的理解。


下边这张图是曾经 Google 招聘的广告牌,我相信很多程序员都被这张图刷过屏。


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其实,不止是 Google,随便翻翻招聘启事,你就会发现,很多大公司在招应届研发的时候,都会优先考虑数学专业的毕业生。但有多少人认真思考过其中的原因呢?


虽说从 Spring 到 Hibernate 到 Rails,还有 Hadoop,HBase 之类的分布式计算框架,也都是技术上的重大革新,但是这些框架类程序的完善都是阶段性的,出现后很快会出现相应的最佳实践,并最终成为「熟练工种」。


而针对问题域的解答,却每天都可以有新鲜的想法、思路和方案,而这些,往往都有个数学的门槛


所以,如果你真挺喜欢写程序,还想写点更难更好玩的程序,那么总有一天,你要过了这道坎儿。这一点,做算法和人工智能的朋友应该深有体会


所以说,数学基础的好坏,会直接决定一个程序员的发展潜力


无论是数据结构与算法,还是程序设计,其底层原理和思路都源自数学。在大数据和智能化的时代,学好数学更是门槛本身


理论上,如果你认真掌握和通透了大学的数学课程,这个门槛应该没那么高,但现实是,很多人上大学并没有认真学数学,你看,连我自己都不例外。


就算上学那会儿数学不错的,几年工作下来没有特别去使用,也会荒废不少,直到有一天面临职场危机,迫切需要进一步提升的时候,才会意识到,数学基础的薄弱,让自己很难再上一个台阶。


这样的人不少,看看大家怎么说:


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就算知道数学对于编程开发的重要性,但要把一门学了十几年的课重新拾起,还是得“耗点功夫”的。


一个好老师可以将复杂的问题简单化把晦涩的知识点讲得通俗易懂黄申 就是这样一个人。


关于这哥们


→  LinkedIn 资深数据科学家 和微软学者,IBM ExtremeBlue 天才计划成员。

→ 长期专注于大数据相关的搜索、推荐、自然语言处理、广告以及用户精准化领域;

→ 在微软亚洲研究院、IBM 美国研究院、eBay 中国、1 号店和大润发飞牛网都曾担任要职,带队完成了若干个公司级的战略项目;

→ 著有 20 多篇国际论文和 10 多项国际专利;


这种资历的人开专栏讲课,说真的,挺难得。


他的专栏《程序员的数学基础课》已经有 2.5W 人订阅了,截了点评价给你们作参考:


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数学厉害的人我见了不少,但读了几篇专栏里的文章,还是挺想推荐给你的。


这个专栏非常适合 想扎实打下数学基础的程序员和准程序员专栏中的学习路径既能让你巩固基础知识,又可以深入理解这些内容对计算机编程和算法究竟意味着什么。


除了专栏内容过硬以外,还有 3 点不得不提:


第一,专栏图文并茂,我发现,手绘图片是真挺好看,数学书里面可没有这些,算是给程序员的专属福利了;


第二,每一章末尾,老师都会针对这一讲的内容总结「学习笔记」,方便大家记忆,可以保存下来,随时查看;


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第三,每篇文章老师都会留个难度适中的思考题,并在评论区跟大家耐心互动解答大家提出的问题


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《趣谈网终协议》的作者刘超讲的几句话,同样让我印象深刻。

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正如刘超所说,如果通过一门课程就能把自己在计算机领域的数学功底给打扎实,那么无疑这笔投资是值得的。


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22d0b12e8141bd4aa61ce8f7a7f19f03.webp?老师制作的「Python爬虫总结图」

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