找點(diǎn)開心的事呀，擼貓吧??
閑話實(shí)在不開心所以刪掉了知乎。因?yàn)闊o論什么話題都是撕，無論怎樣講話都有杠精來杠。最近身體不好工作累，不想忍了。 經(jīng)常刪幾天又裝回去。仔細(xì)思索這么依賴知乎的原因，大概是需要信息攝入...
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首先，無論是哪方面的程序員，都要大量的投資算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因?yàn)檫@是你的基本技能，就像棋手需要知道每個(gè)棋子的走法一樣。在算法學(xué)習(xí)的過程中，你繞不過的就是衡量算法的效率，也就不可避免的學(xué)習(xí)Big O的知識(shí)。Big O，需要你了解函數(shù)和極限的一些知識(shí)，比如說，f(n) = O(g(n))是這樣定義的，當(dāng)n足夠大的時(shí)候，你總可以找到一個(gè)常數(shù)c，使得c * f(n) >g(n)。除了效率，還有如何證明算法的正確性。這就要求掌握一些證明方法，比如反正法，遞推歸納法。 其次，如果你遇到了性能方面的問題，需要降低延遲，增加吞吐的時(shí)候，你很有可能需要去設(shè)計(jì)高性能的隊(duì)列系統(tǒng)，這時(shí)排隊(duì)論的知識(shí)就顯得尤為重要了。排隊(duì)論要學(xué)好，概率論是基石。隊(duì)列在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中隨處可見，操作系統(tǒng)中的進(jìn)程調(diào)度問題，基于隊(duì)列解藕生產(chǎn)者消費(fèi)者的架構(gòu)問題等等。 接下來如果你對(duì)離散優(yōu)化問題感興趣，如說背包問題，旅行者問題，當(dāng)你需要優(yōu)化一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的時(shí)候，你往往會(huì)用到梯度下降法，而理解梯度下降法，對(duì)微積分要有很好的理解。更不用說在人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，到處都得優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，降低預(yù)測(cè)誤差，想走的遠(yuǎn)，是必須要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的。 然后再說一下，線性代數(shù)，特別是在人工智能里面，很多基本的模型都是線性的，你會(huì)隨處看到矩陣的用處，單純的只知道矩陣如何相乘是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，要理解的跟深入，矩陣是一個(gè)函數(shù)，用來轉(zhuǎn)換矢量，既然是函數(shù)，就會(huì)具有很多函數(shù)的特點(diǎn)。 分布式系統(tǒng)中的鼻祖級(jí)論文，Lamport的時(shí)間，時(shí)鐘，和事件的順序，據(jù)他所說是他從相對(duì)論中的時(shí)間和空間的關(guān)系中得到的靈感。由此可見，不僅是數(shù)學(xué)，物理也很重要。
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