?

Log in

No account? Create an account

Previous Entry | Next Entry

Попадалово!

Блииииин, гадство!! У меня в понедельник дедлайн, а у курсеры проблемы с сервером! Минут 30 назад начались. Хорошо, если дедлайн сдвинут из-за этого, а если нет? Гррррр!
Кликаю по ссылке каждые 5 минут, как заведенная. Обидно будет, если не успею... :(

Tags:

Comments

morfizm
May. 12th, 2013 08:14 pm (UTC)
Я основы статистики учу только сейчас, т.к. взялся читать книжку "Probabilistic Graphical Models" (это Machine Learning, да :)). Я не спорю, что ML это очень модно и правильно, и статистика для него нужна. Но она не была нужна предыдущие 8 лет моей карьеры, по крайней мере, не была нужна в объёме целого курса. Для distributed systems programming достаточно понимать, что такое распределение и процентиль, а это вещи, которые, если ты знаешь основы комбинаторики, можно объяснить за один вечер.

Мне кажется, что важны *основы* - именно понимать суть какого-то крупного *раздела*, направления математики, плюс умение учиться, тогда необходимое можно будет поднагнать. Скажем, основы непрерывной математики это функциональный анализ и производные, его дают в школе. Можно "укрепить" каким-то одним серьёзным университетским курсом вроде мат.анализа, дифуров (это к тому, почему я считаю, что нужен хотя бы один, но не так важно, какой именно). А остальное ты уже будешь брать по мере необходимости.

Мне, кстати, дифуры куда больше приходились, чем мат.анализ. Дифуры + численные методы открывают двери в моделирование и симуляции. Линейка помогает с аналитической геометрией (графика), но главный её плюс - она позволяет читать разные другие advanced математические книжки, т.к. без "беглости" с материцами и векторами читать книжки очень трудно. А вот мат. анализ в чистом не пригодился ни разу. Для практических задач у тебя всегда есть численные методы или мат.пакеты, решающие символьно. Если мат.пакет не сможет взять какой-то интеграл символьно или посчитать какой-то ряд символьно, то я и подавно не смогу :) Мне не кажется, будто бы 1-2 семестровый курс позволит тебе эффективно конкурировать с мат.пакетом. Это надо куда более основательно подходить... а зачем? Программисту зачем?

Хорошее понимание функций - не могу поспорить, оно необходимо, это да.

Что касается дискретной математики и разных родственных дисциплин, IMHO, там нужно брать как можно больше, потому что практически всё является prerequisite, чтобы бегло понимать и строить алгоритмы. Есть большая белая книжка (Cormen/Leiserson/Rivest, "Introduction to Algorithms"). Нужно прочесть её за разумное время (вроде одного семестра, а не десяти лет :)), прорешав большинство упражнений, а также есть другие книжки Gusfield, Aho/Ullman, Knuth, и т.п., которые методично штудировать не надо, но надо иметь необходимый багаж, чтобы за разумное, очень небольшое время разобраться с любым chapter'ом по необходимости.

Если у тебя нет такой базы, то ты довольно limited in terms of things you can learn later, and also about complexity of things you'll be able to design yourself, vs always relying on someone else telling you what to do.
l_sylvanas
May. 12th, 2013 08:38 pm (UTC)
про мат. анализ - я имела в виду, что без него тоже трудно книжки читать, как и без линейной алгебры. Я не имела в виду, что мне пригождаются знания, как интегрировать по частям или что-то в этом роде :). Это может быть нужно, только если ты хочешь работать теоретиком :).
morfizm
May. 12th, 2013 08:41 pm (UTC)
Ну, зависит от книжек. Хотя, возможно, тот необходимый минимум в мат.анализе, требуемый для книжек, у меня есть. Я же не спорю с необходимостью какого-то минимума. Я считаю что "мат. анализ" как предмет - optional, его можно заменить каким-то родственным из той же группы. Скажем, линейная алгебра + функциональный анализ, аналитическая геометрия, дифференциальные уравнения и т.п.

Edited at 2013-05-12 08:41 pm (UTC)

Profile

fearless_cat
Бывшие канадские ангелы мы

Latest Month

August 2019
S M T W T F S
    123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031

Page Summary

Powered by LiveJournal.com
Designed by Tiffany Chow