荔浦職場問答

  • 本人現(xiàn)在在荔浦上學,想問下計算機科班出身的優(yōu)勢是什么?

    13*******54
    2022-02-11
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  • 19*******94 2022-02-11
    1. 知道哪些問題是不可判定的(undecidable),遇到了不要浪費時間去試圖解決它。如果發(fā)現(xiàn)老板給的任務跟停機問題等價,可以跟老板 argue 說 mission impossible,如果老板不買賬,呃,自求多福吧。2. 知道哪些問題是困難的(例如 NP-hard 類),遇到了不要試圖尋找多項式時間算法,除非你打算把圖靈獎和菲爾茲獎一并笑納了。3. 知道哪些問題是已經(jīng)解決的,不要試圖去重新發(fā)明個方的輪子。要知道天高地厚,ECDHE-RSA 這個密鑰交換算法有5個圖靈獎得主的名字在里邊,不是那么容易被你踩在腳下的。4. 知道常見術(shù)語的含義,portable 通常是可移植的,而不是便攜的,PDF 不是便攜式文檔格式,class library 不是班級圖書館,數(shù)據(jù)庫 field 是字段不是場。5. 知道術(shù)語本來的意思,object 除了是對象,還可以是“賓語”,verb+object 是動詞+賓語,不是動詞+對象。6. 會正確使用標點符號,C/C++ 不是 C\C++,反斜線 '\' 通常只用來表示轉(zhuǎn)義字符。
  • 13*******82 2022-02-11
    思維方式方面在思維方式方面,可能差異會比在技能方面更大,列兩個我覺得最關鍵的吧。1. 試錯與debug思維這可能CS和其他學科差異最大的一點:在CS里,尤其是軟件方向,基本試錯的成本為零:不像很多理科專業(yè),推理過程的嚴謹性不容得馬虎;也不像生物化學這類專業(yè),試錯可能會導致極其嚴重的后果。這最明顯的感受就是,每當遇到一個有bug的程序,CS和非CS同學處理的方式。非CS的同學一般會從頭思考整個的code,不知如何動手。然而CS的同學一般會采取的方式是:1. 猜測可能錯誤的位置 2. 打印關鍵變量or注釋掉代碼重新運行驗證自己的猜想。如果不對,回到1。當然,腦中debug是非常重要的一項能力,也是對思維極好的訓練。但是后者對于復雜的項目有著更高的效率,可以快速定位不符合預期的地方。2. 偷懶與潔癖優(yōu)秀的程序員都是"偷懶"和"優(yōu)美"的。偷懶體現(xiàn)在如果一個事情需要重復做三遍,那么我可能就會去考慮用一些自動化的script去幫我做。優(yōu)美體現(xiàn)在對于自己code的抽象性和簡潔性的極致追求。這一點最直觀的就反應在了代碼質(zhì)量上。很多非CS同學寫的code是正確的,而且性能各方面也都不差,但是整個代碼看起來一團糟:各種復制粘貼,各種hardcode常量,使得整個代碼的可讀性和復用性大大下降。當然這些方面也都不是絕對的,這些技能也好,思維方式也罷都是可以通過刻意的訓練很快習得的。每一個行業(yè)的人多走出自己的舒適區(qū),去學習別的行業(yè)中的優(yōu)點,這樣的大融合才會是趨勢。發(fā)布于 2017-05-28 12:34?贊同 448??48 條評論?分享?收藏?喜歡?收起?賽博鐵犁人在非洲,剛下三輪。
  • 15*******20 2022-02-11
    早就mark了這個問題,趁著端午有空來答一發(fā)。這么多年在學校和公司中,也接觸過形形色色,各種背景的同學和老師。我本身當然是一直科班CS,但是本科的啟蒙導師算是一個非常"不CS"風格的老師,研究的方向更偏向統(tǒng)計,在這過程中也有幸接觸到了很多優(yōu)秀的數(shù)學/統(tǒng)計背景的同學。下面主要從技能和思維方式兩方面來講下CS科班(泛指CS EE相關)和非CS科班(理科專業(yè)以及跨度較大的工科專業(yè))同學的差異吧。技能方面其實在一些前沿的應用技能方面,CS出身的學生并不會比非CS的學生有太多優(yōu)勢。這些可以快速習得使用的技能,在我看來只是外功,技術(shù)革新飛快,在學校里面學到的一門編程語言,一個框架可能到實際工作中就已經(jīng)過時了。然而在這背后,想要深入進去之后,總是有一些不會變的東西支撐著:例如,CS的課程設計里會有一條從數(shù)字邏輯-計算機組成-體系結(jié)構(gòu)-操作系統(tǒng)-匯編-編譯器清晰的脈絡。雖然我也不可能清晰地記得其中每一個細節(jié),但是其中一些反復被提及的概念以及設計原則可以幫助理解很多最新的技術(shù),例如memory hierarchy,RISC vs. CISC。最近的例子就是火爆的TPU,為何可以比CPU和GPU獲得更高的效率?可能會遇到的擴展性問題有哪些?如果只是一個半路出家用用caffe跑跑model的"deep learning researcher"可能就很難理解了。
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