※ 引述《kusobike ()》之铭言： : ※ 引述《sheila221 (sheila)》之铭言： : 小弟不是专业的程式设计工程师，工作中会自己写些程式做为辅助 : 提供一个外行人对於写程式的心得 : 1.数学与物理很重要吗? : 程式语言，类比於人类的语言， : 我们讲中文，难道需要先学微分方程吗? : 免~~~ : 所以写程式语言，不一定要使用高深的数学 : 2.程式语言的基本重点 : 我们讲中文，中文有文法，有逻辑架构 : 同理，程式语言也有语法与逻辑， : 这是学程式语言的基本心法 : 所以，不懂高深的数学没关系， : 但是不能不懂语法与逻辑 : 3.你要写什麽程式? : 电脑不只会捡土豆，还会控制战车炮塔，又能自动洗车， : 连充气型类雌性生物体仿真橡胶灌注体都有电脑温控 : 所以第三步骤是，你要写什麽程式，专业一点，可以说你要开发什麽专题? : 比如说，影像处理、图型辩识、蓝芽、GUI、最佳化演算法、数值计算...etc. : 不同的领域有各自的技术，先抓住大目标再专攻你要学的技术 : 资讯科的资讯，是information，但是information也有很多种 : 加上现在的资讯流动与更新很快，不能像刘姥姥逛大观园一样 : 看一项，赞叹一项，项项都想学，最後跟对穿肠一样吐血而亡 : 4.善用网路资源 : 以小弟的经验是，与其每个程式或子程式都自己硬干 : 不如先估狗有没有开放原始码，或者已经包装好的执行档(或工具箱) : 以数值计算为例，常见的数值方法都能估狗到原始码， : 甚至连免费的Matlab 工具箱也有 : 如此一来，就不用事必躬亲，把心力放在整合成完整的程式 : 其实最难的地方在整合拉... 另一个问题是 3rd 工具里面可能会有包。 踩到雷之後 你知道这是雷 或是你只知道这东西怪怪的 : 最後分享自己的经验，参考参考 : 小弟使用程式语言的经验，大多是工程数值计算相关的问题 : 所以我会用到的技巧，其实很简单 : 档案I/O、回圈、if判断、呼叫其他程式、绘图、矩阵 : 用这些基本技巧，就能写最佳化演算法，跟其他程式沟通，修改数值模型 : 再复杂一点的话...加个乱数产生器(还是内建的喔)就够呛了 : 很简单的功夫，就能把长官唬得一愣一愣的~~~ : 解工程问题一定会遇到数学技巧 : 不过还有更多领域只会用到以下这些运算符号... : +-*/()"";>< : 一个没有微分与积分的世界，多棒阿~~~所以不用担心 主要的差别在 你是否要研究电脑科学，或是你只想当个电脑程式工人 在一般的应用领域上，就是以资讯去辅助自动化的这个方面 会不会数学的差异不明显 因为你没有，也不需要碰到这些东西是怎麽在电脑里运作的。 在这个方面绝大部份的应用都只是增删查改，研究使用者UI的CP值还比较高 反正程式效能烂了没差，硬体很强壮，就算烂到一个不行，硬体还是很便宜。 一台跑不了我用两台，两台跑不了大不了弄一团丢上去跑它个三天三夜 差别在於 这些东西本质上是数学运算，再本质上是电在机器里面跑。 当你发现效能烂的时候，小范围的应用没有差。SCOPE一大就会开始麻烦。 尤其是大到硬体再加上去也不划算的时候。就是考验你基本底子的时候。 数学本质上是把实际的情形抽象化成数字。再演绎归纳出各种工具(公式) 再透过这些工具反过来处理其他可以被抽象化成数字的问题 重点并不是你背了多少公式，而是你对实际情形是否可以把它抽象化成数字， 再应用你学过或找到的工具公式来找出你在实际状况下想要知道的资讯 而这个其实跟你如何应用你手边的程式工具等做出你需要的结果是类似的 问题在於怎样应用你所知道的部分去找出更好的结果 甚至在其他的学科也是应用这样的方式进行研究 比如增删查改需要资料库 资料库慢了大家知道要加索引，但是为什麽要加索引？ 索引是透过怎样的机制去加速查询的进行？哪些条件下加索引反而是不利的？ 在加或不加之间的判断是如何？ 如果你没有基本的数字处理能力的话，十分有可能你是只知其一不知其二的。 以加减乘除来说 加减简单 乘除复杂 那麽你实际上用不用的到乘除呢 我大不了遇到乘法我就给他加加加加加加加嘛 反正电脑很快加一下就完了 遇到除法我就减减减减减嘛 反正也很快就减完了 但是你会乘法跟除法的话，处理复杂问题的时候会省你很多时间。 这就是对数学掌握程度的差别 --

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