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📝 职场经验干货:
很多人问我,AI时代,还要不要学编程。
当然要。
我是从小学3年级开始学编程的。一理工男。倚老卖老,说两句掏心掏肺的建议。
学编程的目的,不是编程。是思维方式。比如,变量,循环,递归,封装,调用,面向对象,等等等等。这些思维方式,是一整套拆解世界,构建世界的逻辑。
编程语言(c,c++,c#,basic,pascal,java,python,等等)是表象。但还是要学,因为能借假修真。通过语法的强制性,训练你严密的建构思维。你会越来越敬畏规律,把“差不多”从你的字典里去掉。因为代码不能“差不多”,只要有一个符号错了,都通不过编译器,无法执行。
学到一定程度,你开始相信,上帝是一个程序员。
但是很快,你进步越来越小。只学招式,不练内力,天花板很低。这时,一定要学算法和数据结构。
堆栈,先进先出,链表(学到这里,你讨论区块链时才不会像一个哲学家),加密算法,sha,rsa,公钥私钥,拜占庭问题,等等。要求高一点的,重学数学里的数论。
然后你会发现,自己终于可以用编程解决难题了。以前只是花架子。
如果还想深入,就要学习网络。这部分软硬结合,需要很强的抽象思维能力。透彻搞明白tcp/ip,dhcp,dns,sam,http,smtp,imap,等等。
如果你真的对互联网编程感兴趣,还可以看看web编程,mac编程,ios编程,android编程,鸿蒙编程,打通这些东西。当你发现他们区别很小,甚至出来个新东西,看看资料,就能上手编程,就贯通了。
如果还想深入,就要往所谓“鄙视链”的上游,后端走了。
数据库是要学的。系统架构是要学的。安全,分布式,防火墙,冗余,灾备,failover,最好补一补拓扑学。操作系统感兴趣的话,也可以学一些。不一定能写出高稳定性的数据库,分布式计算架构,优秀的操作系统,但至少能理解,使用,调试,并基于开源代码继续开发。
如果再想深入,与AI对话,就几乎全是数学了。人工智能的深度学习,神经网络,进化算法,几乎全是数学。这需要比较深的数学基础。看你能到什么程度了。
到了你的最深处,剩下的就是磨刀了。从此github深似海。这里,是AI的出生地。你的AI宇宙的英雄,都是github这个开源社区里从来没有见过的大神。你在膜拜大神,和成为大神的路上,学习一生。
AI时代,更要学编程。
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