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。
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:
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:
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;
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。
《趣谈网终协议》的作者刘超讲的几句话,同样让我印象深刻。
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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