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作为程序员,你吃过哪些数学的亏?

上大学前,我一直觉得学数学是个挺轻松的事儿,只要能理解定理的推导逻辑,就一通百通了,考试前根本不用突击复习。

但上了大学我就被“教育”了,一是难度骤然提升,很多东西难以理解;二是那会儿过于放纵,没好好上课看书,东西自然学不透。想来,还要感谢那些名捕老师,为了熬到学分,总算没特别荒废。然而工作后,我就彻底将数学抛之脑后了,毕竟日常编程用不到太高深的数学知识。

但问题是,以目前的职场环境来说,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,往往就是数学问题。

比如,算法涉及大量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等等,Google 还曾用一道数学题作为投递简历的门槛,之前朋友圈就被这个招聘广告牌刷过屏。

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时,都会优先考虑数学专业的毕业生。

无论是数据结构与算法,还是程序设计,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。

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

市面上的数学资料我看了不少,不是太难就是太抽象,能深入浅出的确实不多,《程序员的数学基础课》就是其中一个。跟着学下来,让我把算法和数学模型都串联起来,还理清了之前的一些盲点,有时间一定二三刷。

这门课非常适合想扎实数学基础的程序员和准程序员,课程里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。通过“数学概念-数学模型-数据结构-基础算法/机器学习算法-编码实现”这几个关键步骤,让你深刻理解编程中的数学。

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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,这门课的作者黄申,就是这么个人。

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。专栏已有近 3W 人订阅,截了点评价给你们参考:

这个专栏除了内容过硬,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。

本文分享自微信公众号 - java思维导图(java-mindmap)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-09-28

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