心理學(xué)和翻譯

The quieter you become, the more you are able to hear. (謙虛,低調(diào),認(rèn)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(dāng)作我們每個學(xué)習(xí)滲透人員的箴言，希望我們在學(xué)習(xí)的過程中永遠(yuǎn)保持謙虛的心態(tài)笔诵，扎實(shí)學(xué)好每一個知識點(diǎn)返吻，不急于求成，這樣才能事半功倍乎婿。 無論是黑帽子测僵、黑客、白帽子谢翎、白客捍靠、灰帽子、紅客森逮，還是單純學(xué)習(xí) Linux 或者網(wǎng)絡(luò)安全榨婆，只要大家抱著認(rèn)真學(xué)習(xí)技術(shù)的心態(tài)，這個專題都會接受大家吊宋，也歡迎大家在文章下討論和斧正纲辽。因?yàn)槿绻挥邪酌弊樱覀兪种兄皇Ｏ露芰眩矝]那么有意思了吧拖吼？ 另： 1.如果簡書開放私密專題，我希望將此專題設(shè)為私密这吻，這樣大家可以有一個更好的交流空間吊档； 2.招有優(yōu)秀文章的管理員。

首先，無論是哪方面的程序員移怯，都要大量的投資算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)香璃。因?yàn)檫@是你的基本技能，就像棋手需要知道每個棋子的走法一樣舟误。在算法學(xué)習(xí)的過程中葡秒，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的知識嵌溢。Big O眯牧，需要你了解函數(shù)和極限的一些知識，比如說赖草，f(n) = O(g(n))是這樣定義的学少，當(dāng)n足夠大的時候，你總可以找到一個常數(shù)c秧骑，使得c * f(n) >g(n)版确。除了效率扣囊，還有如何證明算法的正確性。這就要求掌握一些證明方法阀坏，比如反正法如暖，遞推歸納法。 其次忌堂，如果你遇到了性能方面的問題盒至，需要降低延遲，增加吞吐的時候士修，你很有可能需要去設(shè)計(jì)高性能的隊(duì)列系統(tǒng)枷遂，這時排隊(duì)論的知識就顯得尤為重要了。排隊(duì)論要學(xué)好棋嘲，概率論是基石酒唉。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)度問題沸移，基于隊(duì)列解藕生產(chǎn)者消費(fèi)者的架構(gòu)問題等等痪伦。 接下來如果你對離散優(yōu)化問題感興趣，如說背包問題雹锣，旅行者問題网沾，當(dāng)你需要優(yōu)化一個目標(biāo)函數(shù)的時候，你往往會用到梯度下降法蕊爵，而理解梯度下降法辉哥，對微積分要有很好的理解。更不用說在人工智能攒射，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域醋旦，到處都得優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，降低預(yù)測誤差会放，想走的遠(yuǎn)饲齐，是必須要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的。 然后再說一下咧最，線性代數(shù)箩张，特別是在人工智能里面，很多基本的模型都是線性的窗市，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(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的饮笛，要理解的跟深入咨察，矩陣是一個函數(shù)，用來轉(zhuǎn)換矢量福青，既然是函數(shù)摄狱，就會具有很多函數(shù)的特點(diǎn)脓诡。 分布式系統(tǒng)中的鼻祖級論文，Lamport的時間媒役，時鐘祝谚，和事件的順序，據(jù)他所說是他從相對論中的時間和空間的關(guān)系中得到的靈感酣衷。由此可見交惯，不僅是數(shù)學(xué)，物理也很重要穿仪。

一啊片、時間是一個偉大的作者,它必將寫出最完美的答案只锻。<br><br>二、“不管全世界所有人怎么說紫谷，我都認(rèn)為自己的感受才是正確的齐饮。無論別人怎么看，我絕不打亂自己的節(jié)奏笤昨。喜歡的事自然可以堅(jiān)持祖驱，不喜歡怎么也長久不了∫б福”

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