為什麼總有一些人推薦計算機學生把重點放在高數和線代?

時間 2021-05-09 06:33:06

1樓:小手冰涼9am

一般人都不會說數學無用論之類的吧。但是過分強調要麼是你的專業領域比如是搞機器學習之類的演算法崗需求高,要麼你就是編碼能力菜沒地方找存在感了。

我見過最離譜的兩個結論是

1.數學不好好學就是碼農

2.數學以後工作用不到

反駁:架構師,全棧對數學要求很高?那是碼農?

你不用資料庫?只要涉及到資料結構,離散數學就逃不開的,這不是數學?

我是覺得,方向需求有什麼就重點學什麼,喜歡學的,不喜歡學的只要用的到就學,就像練舞蹈要先壓腿,伸筋一樣,快速學習能力最重要,你最後不是給人打工?老闆管你能做上來幾道題?

2樓:NACHN

你需要理解程式設計本質是什麼東西,程式設計做了什麼工作。

程式設計是寫一種解決問題的通用方案,來解決特定的乙個問題或者一類問題。

解決問題需要把抽象問題進行具象,也就是所謂的建立模型,你建立了模型,問題怎麼解決就清晰可見了。用什麼建立模型呢?當然是用高等數學和線性代數。

3樓:張大帥

計算機系學生不能一概而論,有搞科研的,有就業的,就業之後也有不同,有做前端的,有做系統的,有做演算法的,所以不能一概而論。

所有人都把重點放在高數和線代是篤定不對的,特別是這兩科相對來都是入門課,投入那麼大精力幹啥呢,如果後續需要用到,自然會撿起來,如果用不到,學了也沒用。

其實我覺得計算機系學生應該把重點放在演算法設計和分析上

4樓:餘葉

我估計給建議的人是想讓你今早判斷自己是不是最頂尖那一波的料。

但實際上,計算機的從業生態繁多。足夠任何乙個檔次的人就業。

美國監獄還經常培訓犯人程式設計呢。

5樓:

如果是計算機系的學生,大一大二打基礎的時候,那麼把重點放在高數,線代,英語的學習上,當然是應該的。

這就好比,如果是高中生,把重點放在數學,語文,英語,物理,化學,生物上,大概率來說是正確的。

如果是乙個大四的學生,馬上要找工作了,那麼重點就不應該是數學和英語了,而是面試題目。

如果沒有高數和線代的基礎,是不是對程式設計能力影響不大?

這不好說。因為誰知道自己將要面對什麼問題呢?

單純說程式設計,初中生水平就可以學。甚至可以學很好。據說有研究表明,程式設計技能用到的腦區和數學是不同的,大腦中有專門負責程式設計能力的腦區。

數學區域發達並不能提高程式設計能力。但是,具體到乙個專案中,理解這個專案可能需要一定程度的數學。比如做乙個小球碰撞的模擬,沒有相應的數學物理知識,就很難完成這個專案。

這個時候,現學數學物理,就很耗費時間了。

至於說,大部分人做不了演算法崗。但對大學生來說,年輕的時候要盡量提高自己的上限。如果你已經40歲了,過好當下就行。

如果你18歲,難道一上來就說,我將來就是去寫增刪改查,絕對不碰演算法?

6樓:

看你想從事哪方面了。計算機程式設計是個通用技術,如果細分到行業,所需要學習的知識大不一樣。

演算法資料結構和語言語法是基礎,可以讓你能先找到乙份工作。

7樓:sysescool

如果對未來有規劃的話,當然需要學什麼就學什麼。

比如你就是大學畢業,想找個普通的工作,當個碼農,真的不需要。

可你想去搞機器學習,搞自動駕駛,搞遊戲引擎,圖形處理,對不起,高數和線代只是基礎。

我本科期間學過的數學無非高等數學,線性代數,計算數學,離散數學四門數學學科。

首先對於本科生學習這四門數學,確實是高數和線代比較重要。

其次不是說c++,軟體工程之類的這些課不重要。但恕我直言,這些都是工程上用的工具和工程思維,真正工作了,很難沉住氣去研究那些理論的東西了。而工具的使用和工程思維的培養,在工程開發過程中就會學到。

甚至說本科階段在這方面的培養是過時的。

明顯學習數學等理論知識比學習工具如何使用更難。

最後從招人用人的角度來說:乙個掌握數學知識的高階程式設計人員相比於熟練git,程式設計思想,只會造輪子的人更香,也有更高的發展空間。

8樓:

計算機學生應該把全部精力放在找實習和寫專案上,對所有志在開發崗的人來說,你在大學學的所有課程和這兩個東西比起來屁都不值。

9樓:陳加興

高數線代基礎的重要性在於,很多更高階的統計、博弈、分析求解到最後就是變換成乙個或數個高數線代級別的方程,然後,就沒有然後了,基礎不牢,只能哭暈,基礎牢,秒解,你的老師都是數學博士,人家有空給你講這個怎麼求解?

反正我這類基礎不牢的,就是靠把基本方程及其圖形背得跟九九乘法表一樣才能勉強過關。其實統計分布很多也就是要查表,重要的數字必須記住。

10樓:

離散數學包括基礎數論,集合論,抽象代數,圖論,組合數學

我覺得這些課對一般CS學生更重要。

但是複雜圖論問題的建模,優化離不開運籌學,運籌學問題的解決就是多元微積分,線性代數,概率論,隨機過程,對策論etc的應用

複雜的組合問題也可以利用特徵方程,母函式等分析方法來解決啊(對不起我組合數學學的很差)

總而言之,分析學+代數學可以提公升乙個人解決問題的檔次,不光是計算機專業。

那確實大部分人平時寫寫業務,也不會接觸到比如建個模優化一些「秒殺系統」的資源排程問題。但是學校總得給大家一塊以後公升職加薪的敲門磚吧。學校裡不好好打好分析學,代數學基礎,這兩門課你還指望著上班的時候擠時間自學嗎?

舉2個簡單的例子,網路層路由演算法是網路流最優化問題,傳輸層擁塞控制是排隊論問題,這倆問題怎麼建模怎麼解決樓主可以查查相關資料

11樓:雨花

高數和線代除了遊戲引擎、人工智慧、演算法理論以外,還用在圖形學和演算法理論研究。

從根本來講,這一輪網際網路大潮是金融和投資驅動的,所以計算機的重點也在於金融、經濟和資本市場。

12樓:

如果你真想在計算機理論上走得遠一點,高數線代則只是入門級的工具,而不是什麼不必要的高階東西。簡單說,計算機領域的兩個祖師爺,圖靈與馮諾依曼,他們二人才是這個領域的標桿,他們乙個做可計算性理論,乙個是數學家和物理學家,想在計算機領域有深入理解,參考這二位的數學水準吧

13樓:「已登出」

上什麼大學?學什麼計算機專業?

義務教育讀完直接去某內培訓,頂多半年時間積累三年工作經驗直接去上班不好嗎?那些物理、化學、英語、生物真的是純屬浪費大好青春。計算機與這些學科有個P關係?

14樓:gunir

對於計算機系學生(非ai),數學優先順序:

離散數學(基本素養:圖論,謂詞邏輯推導部分,自動機,集合論部分)>概率論(ai,演算法都算)>線代(圖形學)=數論(密碼學)>高數(有用但是又沒啥準確用的東西)。

離散數學+概率論 = 現代計算機基本架構的核心。從程序分配,到檔案系統,編譯器,資料庫,io裝置,那樣都離不開它(們)的影子。

15樓:樹洞

一堆雞同鴨講的,說白了你在菜市場就不要嫌棄都在用小學數學,吉公尺多維奇去菜市場賺錢他也得用小學數學用不了數分。

人與人境遇不同,一瓶不滿半瓶搖才會在知識上維護自己學的是更優秀的東西。

都成年技術人了,針對知識那些有用的問題還不是我都要?

16樓:Hi峰叔

這裡推薦計算機學生多學數學,原則上沒有錯,非常政治正確

但也得結合看這個推薦人自己的經歷、背景來推斷數學對於他職業生涯的作用

如果他是做科研、搞AI、演算法、圖形學、遊戲引擎等等,多學數學肯定是對的

題目說的沒錯,絕大部分程式設計師都不是靠數學技能吃飯,而是靠業務專案吃飯

學生思維乙個很明顯的特徵,就是簡單的一維思想,而現實世界是多維的

比如乙個技術大牛的煉成,是經歷過很多階段、很多因素

但一些一維思維的朋友就只看到,啊,這個大牛數學學得好,所以才那麼牛

就大大得去鼓吹多學數學,成ACM大牛,然後進FAG,進而成為總監、vp,人生巔峰

但是,這裡學好數學就能推斷能成為ACM大牛?然後就一定能進FAG?然後成為總監、vp?

學過數學的人,就算學得不好,也知道什麼是充要條件、充分不必要、必要不充分等等幾個概念吧

就好像籃球運動員,你要變強進NBA,該怎麼辦?

有些人看到NBA球員,彈跳很好、速度很快,那你就練彈跳、練速度吧!

肯定能進NBA

說的好像是對的,但這就是正確的廢話~

正如程式設計師要學好數學一樣的意思

17樓:vfpc

在知乎上對於「學計算機」的界定一直是有問題的。大部分人所謂「學計算機」不是指學電腦科學,而是程式設計。以至於這類問題下回答分成兩派,數學對學計算機(科學)非常重要以及數學對學計算機(程式設計)根本沒用。

如果你說學程式設計不用學高數,是一點毛病沒有。但要說學電腦科學不用學高數,是肯定錯誤的。

這個要從演算法的起源、電腦科學的起源、電腦科學與數學的關係開始掰扯,這裡不想多費口舌。

這門學科發展到現在,還要劃分成理論(科學)與實踐(程式設計)兩部分。這個問題顯然是學習了實踐的人來問為什麼還要學習理論基礎。

打個比方漢語大家天天都在實踐,端得起漢語這碗飯的人也沒多少。

那又要問了,重點放在實踐不行嗎?就端不起計算機這碗飯了嗎?答案當然是仁者見仁智者見智。

有句話怎麼說的來著?好良言難勸該死的鬼。

18樓:小人物

怎麼說呢?我的老師曾經說過,計算機越往後研究的都是數學。這一點反正我是信了。

但是我個人感覺這些推薦計算機學生把重點放在高數和線代的人可能要麼是真超級大佬,要麼是裝比的。

咱們要看乙個整體對吧,你去清華姚班去說,那重點估計肯定是這種的了,簡單的不用老師教,人家隨便學學就會了。

但是按照全國學計算機的答題現象來看,太多太多的人連冒泡演算法都不會寫,就算是背都沒幾個會的。就這基礎還去學高數和線代,快拉到吧。

我個人感覺倒不如把重點放在基礎上,當然高數和線代對於計算機肯定很重要(目前高數的重要性我還沒有感覺到,但是我最近在學習機器學習,用到線代蠻多的)

我認為計算機的基礎要是好了,你搞什麼都行,你去搞文學都是沒問題的哈

19樓:逐龍

問問題的這是典型的把工具當目標的思維。估計走不了多久就會遇到天花板了的。

來看看經典的等式:程式=資料結構+演算法,看到沒,純粹的程式設計技能不在這裡,為什麼,因為程式設計是工具。誇張一點的模擬,醫生的技能通常不會包括會用語言溝通,因為這個是基本。

現在搞計算機的,很大一部分人是在會程式設計這個層次,這個層次啥都用不到,會把普通業務邏輯程式設計就行了,有點像翻譯員,這個層次在我看來就是碼農。再高一點的,就到資料結構這個層次了,能做的再多一點,而且還會優化,這個層次我覺得可以叫程式設計師了。再往上,就是演算法了,演算法是個大概念,是計算機與所有計算機能進入的領域生的孩子,這個層次,我覺得就是計算機科學家了。

而數學工具基本上是大部分科學家所必備工具,計算機科學家自然也是少不了。

不同層次的人,看事物角度也不同,問問題的視野看起來還沒有到達計算機科學家這個層次。

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