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@Philadelphia

“爱屋及乌”效应，多数是因为学电脑编程遇到难题或瓶颈，只知其然不知其所以然，然后才转而补相关的数学知识，是因困难或自身的数学短板而触发了学习动力(反推)，这对一些人也是一种有效的学习方法....类似学习中的“逆向工程”...

see1see(Isee)
(#13892697@0)
Last Updated: 2021-8-1
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Replies, comments and Discussions:

  • 枫下家园 / 望子成龙 / 这里的大部分同学都认为, 学好了数学, 再学电脑就会很轻松。我并不怀疑这种观点。但反过来, 如果学好了电脑, 不是一样对学数学很有帮助吗? -bigbread(匹格); 2021-8-1 (#13892584@0)
    • 我可以负责任地跟你说，反过来是不成立的。不要问为什么，相信我就对了。 -tuteng(闻风而动); 2021-8-1 (#13892586@0) +12
      • 做了一道电脑题, 不就是做了一道数学题吗? -bigbread(匹格); 2021-8-1 (#13892593@0)
        • 不一定，如果题目涉及的是相关的界面设计，那跟艺术表达和相关的电脑技能有关，但未必需要什么数学知识.... -see1see(Isee); 2021-8-1 (#13892764@0)
          • 这样的题目根本不需要数学, 我指的就是和数学有关的编程。 -bigbread(匹格); 2021-8-2 (#13892769@0)
            • 若题目所需数学知识没学过/根本不懂，那就没法做题，除非意识到缺了啥而搁置做题，先去补数学然后再做...但不能因此而描述为：因为先“学好了电脑”，所以就对数学就有帮助了。事实上是逻辑时序不对，那是电脑题做不下去而不得不去先补数学....谈何电脑学好了呢？ -see1see(Isee); 2021-8-2 (#13892780@0)
    • 学好了逻辑对学电脑有帮助，学代数，微积分之类的没直接帮助 -keysi(K.S); 2021-8-1 (#13892609@0) +2
      • 反过来学了电脑, 不是一样有助于学好逻辑吗? -bigbread(匹格); 2021-8-1 (#13892616@0)
        • 不学逻辑没法儿编程啊 -keysi(K.S); 2021-8-1 (#13892618@0) +4
          • 在编的过程中不就会了? -bigbread(匹格); 2021-8-1 (#13892622@0)
            • 多看一些逻辑推理的书会有帮助，当然编程确实会慢慢提高一点儿自己的逻辑推理能力 -keysi(K.S); 2021-8-1 (#13892628@0) +1
            • 在跑步的过程中学走路，好像哪儿不对。如果娃厉害，也许行呢。 -sweettooth(吃四方); 2021-8-1 (#13892631@0)
              • 编程并不算跑吧, 也是走路。 -bigbread(匹格); 2021-8-1 (#13892637@0)
                • 开玩笑的，只是想说二者的逻辑关系。我大概看过滑大的电脑竞赛，基本是解数学题。想进国家队，似乎一定要解数学题。看一下国家队做的题或许能明白些啥。小匹加加油，数学编程两条腿走路，或许真的能进国家队。 -sweettooth(吃四方); 2021-8-2 (#13892830@0)
    • 就像金庸说的, 力劈华山这个招式是用右手使的, 但用左手也是可以的。 -bigbread(匹格); 2021-8-1 (#13892613@0) +1
    • “学电脑”，这说法太笼统，电脑大体上包括软硬件/网络以及算法、理论等等，还可细分出很多东东，但也未必所有东东都与数学密切相关，得具体说学啥...... -see1see(Isee); 2021-8-1 (#13892630@0) +1
      • 就是编程算法 -bigbread(匹格); 2021-8-1 (#13892635@0) +1
        • 编程与算法在具体工作中往往也可能是分离的，一般应用编程多数无需懂具体算法，只需懂选择现成算法及调用算法模块的相关语句/命令就行了，而设计算法必须懂相关的数学知识...但系统编程或底层开发需要懂更多数学和算法设计（如果没现成的可用） -see1see(Isee); 2021-8-1 (#13892658@0)
        • 小孩子学的计算机没有啥算法需要特别的数学，在CS的algorithms里面确实有一些是mathematical based algorithms但是那里面的数学只是内容，算法是手段，CS人员可以只搞算法，数学家搞内容 -keysi(K.S); 2021-8-1 (#13892668@0) +1
    • 如果是学计算机专业得话，是得学好数学，相辅相成吧，工程和科学得关系 -ff2021(ff2021); 2021-8-1 (#13892657@0) +1
      • 我没说数学不重要。我是说先学电脑, 后学数学也是一样的。 -bigbread(匹格); 2021-8-1 (#13892663@0)
        • 对于初学者引发兴趣是可以的，但不大可能一直如此。因为电脑编程涉及考虑算法设计的情形，多数需要先有一定的数学知识基础，否则连问题都未必能理解，又如何去分析和寻找解法？数学基础是皮，解法是毛，“皮之不存，毛将焉附”？ -see1see(Isee); 2021-8-1 (#13892679@0) +1
          • 随着编程的由浅入深, 数学基础不就逐渐加厚了吗? -bigbread(匹格); 2021-8-1 (#13892691@0)
            • 嗯，也有一定道理，下面已经谈及：(#13892697@0) -see1see(Isee); 2021-8-1 (#13892699@0)
    • 如只是你说的学编程，并不需要太多数学，看看硅谷大厂当地 招的许多码工只是普通college的毕业生。也见过同事只是高中毕业拿着高薪的合同工。高中数学加上脑袋瓜灵光就行。 -hutuhao(戆大); 2021-8-1 (#13892684@0) +1
      • 但这种多数只是操作级别的底层码工，因为系统结构/框架甚至模块框架是别人设计的，这种码工只是遵循系统方案去填框而已，若没有更多更深的理论知识，不太容易有创意的idea或创新的眼光及能力...多数只能胜任普通的应用开发/维护... -see1see(Isee); 2021-8-1 (#13892719@0)
        • 系统结构/框架要什么数学？ -hutuhao(戆大); 2021-8-1 (#13892743@0) +2
          • 问得好，隐约感觉大拿要挖坑了，呵呵😄......对现实问题的抽象及其逻辑关系的分析定位、元素的组合等等是架构师应该具备的数学素养吧？ -see1see(Isee); 2021-8-2 {373} (#13892753@0)

            这些数学素养在系统设计/建模、子系统及其功能划分/组合等过程中，往往都有或潜或显的应用，而这直接影响到开发实效及未来的系统维护/升级发展，尤其是对开发新的OS、DBS、决策分析系统之类，架构师的数学素养甚至决定了系统的成败.....

            当然，作为架构师未必需要有很高深的具体数学知识，但应该有逻辑清晰和富有前瞻性的思路.....

            卡大拿经验丰富，谈谈你的看法，有砖尽管砸哈....

            • 这坑挖的真深，architect 比码工还不需要数学，码工写程序还需要逻辑， architect 连逻辑都不需要，不信你问问老猫他工作中需要用到什么数学 -househot(花开花落); 2021-8-2 (#13892946@0)
              • Architect逻辑是最重要的，很多项目出问题就是因为一开始方向就错了。至于数学，程序大部分属于工程范畴，轮子由专门的公司制造，买来就行了。但是很多专业软件公司有竞争edge，数学就很重要了 -gta_palace(呄 - 每天乃古); 2021-8-2 (#13892958@0)
                • 项目出问题难道不是需求没搞清楚? Architect 就是搭积木， 把各个产品拼在一起实现所需功能，重点要考虑的是接口和performance, 除了最基本的逻辑分析不需要其他数学知识，语言好最重要 -househot(花开花落); 2021-8-2 (#13892978@0) +1
                  • 需求搞清楚了未必积木就一定搭得好吧？当类似功能的积木有比较大的选择空间时，选用什么样的积木，采用怎样的搭配策略往往也决定了系统的结局...不过架构师也有不同层次，看是啥公司什么层级吧，是整个公司发展战略级的还是具体产品级的... -see1see(Isee); 2021-8-2 (#13893229@0) +1
                    • 其实大家说的差不多是一回事 -- 系统架构师做的基本上是 “choose the right tool for the right job” --- 所以要确保提需求的人把 job 说对了 --- 这个第一重要，要是错了，技术/数学/tools/积木再对也没用... -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 (#13893286@0)
                      • 呵呵，貌似那主要是BA的活，不过也考验架构师的理解力？对于比较规范的业务或需求方本身很清楚的还好，否则难免有因含糊搞偏差的时候，有的甚至都未必能清晰地描述自己的需求，然后各方就折腾呗... -see1see(Isee); 2021-8-2 (#13893311@0)
                        • 把 job 说清楚确实 *应该* 是 BA/PO 的活儿 --- 但项目出了问题，一般人会质疑技术，架构，所以架构师一般不得不花海量时间在需求确认上，用着小学三年级的数学，确保三年内 cloud solution 性价比最优。 -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 (#13893358@0)
                          • 多数是 BA+Documention+Presenting+PM，技术含量并不多。 -hutuhao(戆大); 2021-8-2 (#13893367@0) +1
                            • 但往往成了很多项目的问题 -- 资历最浅，工资最低的新人 BA mess up 了用户的需求，决定了项目成败... -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 (#13893444@0)
                              • 呵呵，这是不是也算分工太细惹的祸？如果有实际开发经验的ITer转做BA会好很多，以前在国内很多单位是同一项目组的人员从BA到设计、开发实施甚至后期维护全程包完的，这边分工太细... -see1see(Isee); 2021-8-2 (#13893606@0) +1
                      • 有的时候还真是技术选择的问题。比如项目architect非要用某新技术，折腾半天发现这技术有很多问题。有的时候是这技术本身的适用范围就不对。 -gta_palace(呄 - 每天乃古); 2021-8-2 (#13893589@0)
                  • 如果只是搭积木就不会有fail的项目了。大的IT项目跟工程不同。工程失败基本上是钱的问题。IT项目烧了很多钱后最后因为技术原因失败的很多 -gta_palace(呄 - 每天乃古); 2021-8-2 (#13893242@0)
                    • 也有的不仅仅是钱或技术的问题，是系统创立者始料不及的问题，比如当年技术那么好的网景浏览器死于MS的IE..... -see1see(Isee); 2021-8-2 (#13893276@0)
                    • 我觉得你说反了，工程项目失败很多时候是因为设计人员技术水平不行导致拖期，IT项目失败主要是需求没搞清楚，技术实现上不会有什么难题。 -househot(花开花落); 2021-8-2 (#13893539@0)
                      • 需求的方向问题若没搞清楚，尤其是描述不够清晰与后来的变动混在一块很容易导致扯皮。技术是相对可预见/控制的，如果采用成熟技术当然没问题，不够成熟/探索性的在初期可用快速原型法做个demo来验证，大或复杂的系统实施过程中或许会出现未预见问题... -see1see(Isee); 2021-8-2 (#13893592@0)
                      • 每个人经历不一样，只能说你可能只做公司的小项目。投入上千万上亿的项目一些指标是不同的，比如并发上不去。 -gta_palace(呄 - 每天乃古); 2021-8-2 (#13893600@0)
                        • 什么样的IT项目需要投入上亿的钱， 尤其是这年月硬件没那么贵 ？并发的问题任何项目都有可能存在，跟投入多少钱没关系。 -househot(花开花落); 2021-8-2 (#13893821@0)
                          • 都存在，但难度看具体需求吧，比如中国的人口再加上双十一 / 春运抢票之类的需求，在云计算普及之前我觉得挺难设计（平衡）的... -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 (#13893851@0)
                            • 这点倒是，貌似淘宝各个节日从来不down, 也没有下不了单的时候, 不知道他们有多少server -househot(花开花落); 2021-8-2 (#13893872@0)
                              • 现在云计算已经是标配了，很容易随时随地动态 scale out + pay per use... 以前是真心不容易... -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 (#13893877@0)
                              • 光有server不行，在其server前端还有个load Balance的处理系统，这里就需要数学了..... -see1see(Isee); 2021-8-2 (#13893880@0)
                                • 不需要什么高级数学，需要做 stress test 然后不停地tuning , 小学数学就够用 -househot(花开花落); 2021-8-2 (#13893904@0) +1
                                  • 呵呵，别不把小学数学不当数学哦...... -see1see(Isee); 2021-8-2 (#13893912@0)
                                    • 😂. -hutuhao(戆大); 2021-8-2 (#13894152@0)
                              • btw，淘宝系统架构很容易 google 到，网上有，包括它的十四次演变，不知道是不是很精确。最后的版本是 cloud + kubernetes -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 (#13893915@0)
                                • 真有？Link？ -hutuhao(戆大); 2021-8-2 (#13894153@0)
                                  • 阿里P8架构师谈（SOA微服务淘宝架构）：淘宝技术架构从1.0到4.0的架构变迁！附架构资料 - 知乎 -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 {569} (#13894161@0)
                                    一、淘宝技术架构变迁自2003年创立以来的，淘宝业务发展非常迅速，几乎是每年以100%的速度在成长。创立之初，为了快速上线，抢占市场，选择了当时流行的LAMP架构，用PHP作为网站开发语言， Linux作为操作系统，Apa…
                                    Full Story:
                                    https://zhuanlan.zhihu.com/p/52189785
                                  • sorry - 14 次架构演进那篇，找到原文看到里面说的是 *模拟* 淘宝的 不是真的淘宝架构 -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 (#13894163@0)
            • “有逻辑清晰和富有前瞻性的思路” --- 这个确实是软件架构师需要的，但对一般商用软件架构师来说，第一重要的往往不是技术实现，而是验证 *业务逻辑*，前瞻 *业务* 的未来变化模式... -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 (#13893044@0)
              • 架构师虽不做具体的技术实现，但对技术实现的难点/瓶颈、开发周期等环节是要考虑的，这影响到对“业务逻辑”及相关流程的设计，对业务需求及相关技术的未来变化/发展要有一定的预测能力...否则系统设计有可能埋有隐患以致后来改不胜改甚至推翻重来... -see1see(Isee); 2021-8-2 (#13893204@0)
          • 看是什么系统什么框架吧。象 google 的一些东西，出来之前先是几篇 paper 发出来，满满的数学公式。一般人做个商用系统架构，甚至一般的 framework，多半不需要 9 年级以上数学。 -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 (#13893028@0) +1
            • 你说的是系统要实现的那种数学model或Business Model，而不是实现系统所用的软件结构。那是两回事，在你说的这种情形下，architect要去学懂那种model，然后去搭架子。而不是发明那些paper里的东东。 -hutuhao(戆大); 2021-8-2 (#13893345@0)
    • 可能有帮助，原先不喜欢学数学，但因为喜欢编程，改变了学数学的态度. -xiaodoubao(xiaodoubao); 2021-8-1 (#13892685@0) +1
      • “爱屋及乌”效应，多数是因为学电脑编程遇到难题或瓶颈，只知其然不知其所以然，然后才转而补相关的数学知识，是因困难或自身的数学短板而触发了学习动力(反推)，这对一些人也是一种有效的学习方法....类似学习中的“逆向工程”... -see1see(Isee); 2021-8-1 (#13892697@0) +2
    • 孩子完成了2道题, 弟3题做完发现错了, 开始重做。 -bigbread(匹格); 2021-8-2 (#13892770@0)
    • 你的小孩现在学的是刷题，真正学编程时他自己会 figure it out -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 {341} (#13892846@0) +3
    • 数学学得好天赋是最重要的。想学会靠花功夫可以，但要拔尖天赋更重要。如果天赋不行，非要去想着拔尖，很难。 -newsky(Newsky); 2021-8-2 (#13892849@0) +2
      • 适用于所有自然学科和文体项目。 -harding(HC); 2021-8-2 (#13894344@0)
    • 计算机是独立学科，和数学只有半毛钱关系，计算机热了，数学使劲贴近乎而已。 MIT的杀人犯就是例子，数学奥运银牌，计算机本科读了五年，博士读了七年还没影儿呢。当然有些领域会用到两个学科的知识，那是水平相关。 -youbet(🍑); 2021-8-2 {143} (#13892974@0) +2
      我认识的几个MIT CS毕业的娃，高中数学竞赛就是打酱油的水平。最熟的一女娃，高中立志学医的，进MIT学生物，学着学着变了主意，改计算机，也四年毕业了。
    • 不是的，就像你会做一位数加法，就会做两位数加法，但是反过来不成立。 -palapara(匪我思存); 2021-8-2 (#13893057@0)
    • 个人感觉编程只需要数学基础，不需要参加数学竞赛，不是数学竞赛成绩好才能参加计算机竞赛，但是计算机竞赛强的肯定逻辑能力强，这样的孩子数学不可能不好。 -wangjing1999(wangjing); 2021-8-2 (#13893271@0)
      • 不一定要参加数学竞赛才能参加计算机竞赛，但数学也一定要学得精深才行。 -tuteng(闻风而动); 2021-8-2 {214} (#13893409@0)
        有个学生高中时计算机学得极好，大学的计算机也非常好，但数学没有学到相应的程度。本来他非常有可能成为国际大师级别的，现在已毕业，因为数学不拔尖，看不到这个前景了，有点可惜。当然他比一般计算机毕业生的出路还是要强多了。
    • 一点帮助没有！ -rentonrenton(rentonrenton); 2021-8-2 (#13893447@0) +1
    • 你这叫本末倒置…… -guestagain(guest again); 2021-8-2 (#13893834@0)
      • 你们就像华山派的气宗, 总认为要先练好内力, 然后再练剑法。不知道这个世界上, 还有不需要内力的独孤九剑吗? -bigbread(匹格); 2021-8-2 (#13893859@0) +1
        • 所以你练好了独孤九剑，会对你练内力有帮助？ -guestagain(guest again); 2021-8-2 (#13893876@0)
          • 电影里高人不都那样么：根本无需动手，只是口里嘟嘟囔囔念念有词，对手就东倒西歪山崩地裂了.....哈哈..... -see1see(Isee); 2021-8-2 (#13893883@0)
        • 这个世界上，多数武林中人是我们这样在镖局混饭的武师，不需要太多内力的... 真正内力好的每个门派其实也就几个... -xmlhttprequest(build5381); 2021-8-2 (#13893891@0)
        • 独孤九剑能不能打得过辟邪剑法还不一定，碰到葵花宝典，只有缴械。 -tuteng(闻风而动); 2021-8-2 (#13893941@0) +1
    • 其实是这样的：计算机很多东西，特别是编程，比较容易自学。数学那一套，自学比较艰难，跟着科班好好学学会比自己看容易。等学好了电脑，要是这时候已经脱离了学校，再学数学费劲很多。倒过来后学计算机就不怕 -moonhalf(走啊走); 2021-8-2 (#13893929@0) +3
    • 数学问题中有很大一部分是可以演算的 (computable) ， -dnld979(dnld979); 2021-8-4 {256} (#13897051@0)
      computable 问题中有很大一部分是可以用计算机解决的问题。计算机的教授们可以说是研究用计算机解决 computable 问题的数学家，而数学系的教授们研究所有的数学问题，不管问题是否 computable。数学好的大概率计算机也不差，反之亦然，因为大多数数学问题都是 computable 的。

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