心理學(xué)和翻譯

The quieter you become, the more you are able to hear. (謙虛,低調(diào),認真,不破壞) 上面這串英文大家應(yīng)該都比較熟悉，我想把它當作我們每個學(xué)習(xí)滲透人員的箴言色冀，希望我們在學(xué)習(xí)的過程中永遠保持謙虛的心態(tài)潭袱，扎實學(xué)好每一個知識點，不急于求成锋恬，這樣才能事半功倍屯换。 無論是黑帽子、黑客伶氢、白帽子趟径、白客瘪吏、灰帽子癣防、紅客，還是單純學(xué)習(xí) Linux 或者網(wǎng)絡(luò)安全掌眠，只要大家抱著認真學(xué)習(xí)技術(shù)的心態(tài)蕾盯，這個專題都會接受大家，也歡迎大家在文章下討論和斧正蓝丙。因為如果只有白帽子级遭，我們手中只剩下盾，也沒那么有意思了吧渺尘？ 另： 1.如果簡書開放私密專題挫鸽，我希望將此專題設(shè)為私密，這樣大家可以有一個更好的交流空間鸥跟； 2.招有優(yōu)秀文章的管理員丢郊。

首先枫匾，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)拟淮。因為這是你的基本技能干茉，就像棋手需要知道每個棋子的走法一樣。在算法學(xué)習(xí)的過程中很泊，你繞不過的就是衡量算法的效率角虫，也就不可避免的學(xué)習(xí)Big O的知識沾谓。Big O，需要你了解函數(shù)和極限的一些知識戳鹅，比如說搏屑，f(n) = O(g(n))是這樣定義的，當n足夠大的時候粉楚，你總可以找到一個常數(shù)c辣恋，使得c * f(n) >g(n)。除了效率模软，還有如何證明算法的正確性伟骨。這就要求掌握一些證明方法，比如反正法燃异，遞推歸納法携狭。 其次，如果你遇到了性能方面的問題回俐，需要降低延遲逛腿，增加吞吐的時候，你很有可能需要去設(shè)計高性能的隊列系統(tǒng)仅颇，這時排隊論的知識就顯得尤為重要了单默。排隊論要學(xué)好，概率論是基石忘瓦。隊列在計算機系統(tǒng)中隨處可見搁廓，操作系統(tǒng)中的進程調(diào)度問題，基于隊列解藕生產(chǎn)者消費者的架構(gòu)問題等等耕皮。 接下來如果你對離散優(yōu)化問題感興趣境蜕，如說背包問題，旅行者問題凌停，當你需要優(yōu)化一個目標函數(shù)的時候粱年，你往往會用到梯度下降法，而理解梯度下降法罚拟，對微積分要有很好的理解台诗。更不用說在人工智能，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域舟舒，到處都得優(yōu)化目標函數(shù)拉庶，降低預(yù)測誤差，想走的遠秃励，是必須要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的氏仗。 然后再說一下，線性代數(shù)，特別是在人工智能里面皆尔，很多基本的模型都是線性的呐舔，你會隨處看到矩陣的用處，單純的只知道矩陣如何相乘是遠遠不夠的慷蠕，要理解的跟深入珊拼，矩陣是一個函數(shù)，用來轉(zhuǎn)換矢量流炕，既然是函數(shù)澎现，就會具有很多函數(shù)的特點。 分布式系統(tǒng)中的鼻祖級論文每辟，Lamport的時間剑辫，時鐘，和事件的順序渠欺，據(jù)他所說是他從相對論中的時間和空間的關(guān)系中得到的靈感妹蔽。由此可見，不僅是數(shù)學(xué)挠将，物理也很重要胳岂。

一乳丰、時間是一個偉大的作者,它必將寫出最完美的答案。<br><br>二镶蹋、“不管全世界所有人怎么說成艘，我都認為自己的感受才是正確的。無論別人怎么看贺归，我絕不打亂自己的節(jié)奏。喜歡的事自然可以堅持断箫，不喜歡怎么也長久不了拂酣。”

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