软件工程领域的数学应用多如牛毛
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为什么顺序、分支、循环三种编程语句就可以表达几乎所有的程序逻辑？
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单机上跑的算法，怎么改写成分布式的？
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为什么倒排索引如此之快？
如果现在你想进大厂，不做两道编程算法题是不行的，有点难度的题不是图，就是动态规划，再不就是时间，空间复杂度的限制，不懂点数学，纯背题，会很慢。
我导师招我的时候跟我说，我最不喜欢你们这些学计算机的或者软件的，没有说编程多好。反正是数学不行。我最喜欢要那些数学底子好或者数学专业的。他们来搞计算机容易出成果。
导师的矩阵论学的非常好，搞三维重建的时候，矩阵随便变换一下，应用到三维重建里面就能水一篇文章。让我想起庖丁解牛中的一段话来：
庖丁为?惠君解?，?之所触，肩之所倚，?之所履，膝之所踦，砉然向然，奏?騞然，莫不中?。合于《桑林》之舞，
乃中《经?》之会。
?惠君?：“嘻，善哉！技盖?此乎？
高考数学是选拔基础学科人才的方式，只会越来越难！
我的数学水平直线下降，应该是从高三开始。高二的期末考试没考好。从重点班滑了出来。我对新换的数学老师很不适应。觉得他教的不好。他总把：会和熟是两码事儿。只看不做，一考就错。这些话挂在嘴边，令我很是厌烦。
但后来才渐渐明白，数学嘛，没有什么捷径，就是多练习，多做题。
听说今年高考数学题非常难。数学题难的目的是为了国家筛选有用的基础学科人才，我们被卡脖子的各种技术，说到底是因为基础学科水平的落后。
科学技术一日千里，不在有限的时间里面多学点东西，很难在快节奏的时代里脱颖而出，能够被选拔出来的人才应该是在最年轻的时候就适应了、领会了大部分的基础理论，并且有所提高，这样才能有余力进行创造。 所以，肉眼可见的是数学或者其他基础理工科会在未来难度进一步加大。不单单是高考数学难，考研数学也会越来越难。
虽然目前作为一名算法工程师我会在工作的过程中接触到非常多的数学公式，但说实话我吸收的很慢，常常需要先看懂文字的描述再去琢磨公式，然后恍然大悟，奥，居然此处的含义可以通过这样或者那样的数学公式体现出来。比如在注意力机制中，注意力体现为查询、键、值的数学关系，神经网络模型中多层神经网络模拟高阶函数。
甚至感兴趣的话，自然数e，复数 等等：
自然常数e这个数，怎么就自然了？
但我很难说能够跟上最新的模型，多头注意力机制还没完全搞明白，Google已经从bert 到 pathway 了。。。
节奏跟不上，就很难讲创新了？
根源在哪里？我认为是数学。
如果重来一次，我希望可以降维打击
花有重开日，人无再少年，如果重来一次我肯定选择好好学数学，即使上了大学也会选择类似数学等的基础学科好好学学。因为如果基础学科学好了，转去应用学科，简直就是降维打击。
比如数学专业的本科生上了研究生，可以转计算机（比如文章开头我导师的例子），转金融或者继续研究数学，根本不是像家里人想的只能去当数学老师。
P.S. 咳咳，数学老师，应该是最累的老师种类了，一写一黑板。。。向数学老师致敬！
当然，直接学计算机也没什么太大问题，这篇文章主要提醒大家数学等基础学科的重要性，上大学后计算机怎么学，如何就业？可以看看参考文献。
参考文献
- 朋友们，跟我来，一起抓住大数据时代的AI机遇
- 三维重建技术概述
- Flow diagrams, Turing machines and languages with only two formation rules
- 判断&数学&生活
- 均值与期望：傻傻分不清？
- 计算机软件领域的一些哲学相关问题
- 考试，一种严格的水平鉴定方法。
- IT 生涯初探与工作经验分享【计算机、软件工程相关专业毕业生应该知道的事】---- 来自2008级学长的掏心窝分享