成为一名顶尖程序员,你需要多少数学知识?极客时间微软编程算法

在编程方面,最为知名的数学支持者是史蒂夫·耶格(SteveYegge)。关于编程所需的数学,我列举了以下内容供你参考:

史蒂芬·诺布尔(StevenNoble)认为,程序员应该懂一些数学;埃文·米勒(EvanMiller)似乎在某种程度上也同意这一观点。我本人只是出于热爱而开始踏上编程之路的。

从2009年以来,我主要使用C语言进行编程,有时候还会用C++,并且大部分时候是在Linux和UNIX环境下工作。我对编程充满热情,有时候需要使用多种不同的语言进行编程,因此我必须学习用不同的思维方式工作。编写代码不是很难,但是,使用特定的编程语言并按照一定的范式寻找思路且建立模型,才是最难最耗时的工作。

我在编程道路上的经历告诉我,编程不是数学,而且永远不是。如果你想学习计算机编程,那么去学计算机编程就好了,不需要你去翻阅数学书籍,而是要经常浏览一些编程论坛(比如comp.lang.c和comp.lang.lisp)。关于浏览论坛,你可以使用一个新闻阅读器,比如Pan,订阅来自GNU的所有软件信息,并使用Linux发行版来处理日常工作,我趋向于使用轻量级版本。如果你想学习计算机编程而学习了大量的数学知识,那么很有可能会迷失在复杂的数学理论当中,并朝着错误的方向前进,最终也不会学到太多的编程知识。

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。

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:

这种资历的人开专栏讲课,说真的,挺难得。专栏已有近6W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;

课程原价199元,限时优惠仅需119元,该门课程也加入超级会员体系,开通会员,能一次性拿下平台190多门课程。

如果把APP内的这190多门课程和专栏全部加起来,按照以往单价,总价达到了3万多。而现在,一个会员只要499,一次性拿下课程和专栏。

说实话,这个方案算是很良心的。毕竟499可能以前只能买几个专栏

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12.深度学习高手笔记卷1:基础算法本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构,从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇,第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络,从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开,介绍计算机视觉方向的里程碑算法;第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375
13.入门必看算法基础知识讲解小白都也能看得懂就比如我需要输出1到100范围内的所有数值,我们会考虑到使用循环语句输出,使用循环语句输出这个思路就可以说是算法,然后实际上根据这个思路编写出来的代码就可以称为程序。 四、算法效率的度量方法 四、算法效率的度量方法 通过上文的介绍,大家已经对算法有了初步的了解,但是,实际情况如何衡量一个算法的好坏呢,相https://blog.csdn.net/m0_63174618/article/details/138362160
14.机器学习和深度学习之数学基础线性代数是机器学习和深度学习算法的数学基础之一,这个系列的文章主要描述在AI算法中可能涉及的线性代数相关的基本概念和运算。本文主要参考Garrett Thomas(2018),Marc Peter Deisenroth(2018),Strang(2003),José Miguel Figueroa-O’Farrill, Isaiah Lankham(UCD, MAT67,2012)等教授的相关讲座和教材。本文的主要内容包https://www.jianshu.com/p/2134923e1f5b