之前写过一篇关于LeetCode难度的文章，老梁当年还算是有着不错的基础，去刷LeetCode依然经常会觉得有些棘手。对于萌新入门来说，肯定就更加不容易了。
前几天有一个同学私信找到老梁，问我想要做一个算法工程师应该怎么学？老梁正准备侃侃而谈的时候，他给我甩过来一张图，问：我在网上找到一张思维导图，照着这张图学行么？就是下面这张：
有同学问：陈老师，每次被面试都被问“你使用过哪些数据分析的方法”。结果都感觉答不上来。到底数据分析有什么方法？为啥我在做数据分析，却感觉没什么方法？今天系统解答一下。
日常生活，工业生产，农业生产，家电使用中都有各种各样的电机使用，很少有人敢说自己没用过电机，即使没用过也见过，接触过，从洗衣做饭，到工业生产，农业收割，轨道交通，汽车电子，暖通空调，随着新能源车的兴起，每台车上就有几十个电机，等等，所以说懂一点电机控制还是好的。
算法是对某种问题给出的较优解,它不能像学习sql一样,很容易就学会了怎么查询,怎么修改.
生信分两个大方向，偏程序开发和偏实际应用，程序开发需要较强的数学和 IT 背景，事实上这是一门叫作计算生物学的专业的主题，习惯上也称为生物信息学。
博主的路线其实并不是最正确的，在这多年的打拼中，其实走了很多错路，浪费了很多精力，这也是为什么现在任何领域我都可以总结一下的原因。不过也多亏了这些错误尝试，才让我明白正确的路线是什么。
底层的数据处理，那种很高难度的算法，缓慢逻辑的优化。博主的确用过很多算法在这些底层的上面，但是都有一个共同点，那就是在造轮子。在如今拿来主义盛行的时代，造轮子更多的是被当作一个贬义词。所以没有几个人求真正的造一些轮子，也就更没有人会经常使用复杂的算法处理问题了。
页尾更多“数学”“机器学习”“大数据”干货！ 我是计算机专业的研究生。上个学期选修了数学学院的两门课：《组合最优化》和《NP复杂性与近似算法》，因此认识了一些数院的同学，通过他们了解到了一些他们对计算机/机器学习的看法。感受最深的一点是：学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的，而往往不怎么重视算法和数据结构的设计与实现，以及算法复杂度的分析(大多数数院的学生往往到研究生才会接触算法与数据结构，而且往往是作为选修，很少会去编程实
拿到的 offer 基本都是 8k 左右的，就在今天收到一个10 k 的 offer，心里别提多开心。
拿我一个朋友的故事来讲，小滔作为非科班学金融的大学生，在大二的时候迷上了IT这个行业，于是准备转专业IT，说干就干，每次下课有时间小滔便去蹭课，没有蹭课的空闲时间就在中国大学MOCC上观看C语言的教学视频，一个学期下来虽然将C语言的基础知识都了解了，但是像一些深一些的层面都是一问三不知的那种。
由于具有高度的可拓展性(scaling)，互联网行业天生是一个暴利行业。如果你的产品被人们接受，那你的代码将服务无数人。计算机行业在国内20多年发展了二三十年，诞生了若干明星企业。有被称为"BAT"的百度，阿里巴巴，腾讯，同样有后起之秀"TMD"的头条，美团和滴滴。无数年轻人羡慕这个行业的高薪(据笔者调查:2019年一二线城市的互联网大厂给应届生工资普遍是14k往上，数据来源:OfferShow)，前赴后继的想要进入这个行业分一杯羹。笔者作为一个19届的应届生，想写一下自己认为想进入互联网大厂所需的技能。
如果你能从零开始把一个项目搭建起来，运行在服务器上，就可以出去找工作了。接下来不断的面试中，通过面试找到自身的不足，接下来不断的学习和提高。
时间过得真快啊，昨天我们还是初高中的小屁孩，计划着明晚的“翻墙”上网大计，今天一晃大学就要毕业啦。当年你喜欢上的那个发小，现在早已是几个孩子的妈了，去山东找的也不是蓝翔了。今天咱们就来怀旧一下吧~当年学编程时都用过哪些工具吧。
继2017年底在人工智能大会上批评机器学习已成为“炼金术”后，谷歌科研人员Ali Rahimi与其他科研人员一起在“国际学习表征大会”（International Conference on Learning Representations）上发文，列举了机器学习“炼金术”的案例。
我写公众号的最初目的就是督促自己学习，分享一些教程，和专门搞生信的大佬们比起来，自己也就是菜鸟一枚，公众号更新也比较佛系，也不做推广，你能自行关注到，完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能，以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话，大家需要给你自己以定位，自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路，或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信，那也是分档次和研究方向的，如果只是分析别人的数据，比如预后模型这种，属于比较低端的水平。有的做开发，比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具，又或者是建数据库，这些属于开发类。另外，这个也和研究领域有很大关系，植物的，人的，微生物的，是有区别的，当然，很多基础工具都差不多，但需要相关的知识背景。我自己主要是做药，癌症，所以我会的技能主要和自己研究方向相关的，我也不是什么都掌握，因为我觉得，具备基础知识储备后，自己用到什么就去现学现卖，而不是一下子学会很多东西等着以后用，我个人认为这是效率极其低下的。
拿我一个朋友的故事来讲，小滔作为非科班学金融的大学生，在大二的时候迷上了IT这个行业，于是准备转专业IT，说干就干，每次下课有时间小滔便去蹭课，没有蹭课的空闲时间就在中国大学MOCC上观看C语言的教学视频，一个学期下来虽然将C语言的基础知识都了解了，但是像一些深一些的层面都是一问三不知的那种。那么真的自学C语言是没用的吗？？答案肯定是错误的。
甲：数据挖掘 很多地方招聘还是挺喜欢这样专业的，但是前提是你得过笔试关。 为了笔试，学习C和数据结构 数据挖掘的时候学习算法和推理机制等，看看数据分析，神经网络之类。数据挖掘要学的东西很多。 乙:好的基础是必须的，数学、统计等学科要有功底；必须有良好的产品理解能力，不然你作的东西根就都是没用的；前途来说：现在一个一般的起薪15000。以后这东西的用途会更多。非常有用。 丙：你选模式识别吧。。。和你的大方向比较吻合。而且在搜索引擎应用也非常广泛，需求也比较大。 数据挖掘要学的东西很多，特别是数据库和数据仓库、
接下来的一段时间，帅地会总结各种技术栈的学习路线，例如 Java 开发，C++ 开发，python 开发，前端开发等等，假如你没有明确的目标，或许可以按照我说的学习路线来学习一波，我写的每一份学习路线，不会很全面，因为我认为，东西列的太多，反而不利于新手的学习，所以我列举的，都是比较必要的知识，当你把这些知识学了的时候，我相信你不需要别人的学习路线，也能知道自己接下来需要学啥了。
我很喜欢的 CoolShell 博主陈皓说过一句话是：学习不是为了找到答案，而是找到方法，个人这句话也是非常的认可，自己在保持坚持学习和终身学习的道路上也遇到过很多问题，经历过许多挫折和失败，最终也收获了很多学习的方法，在这里和大家分享我的学习方法。
很多人对自我的学习路线没有清楚的定位，鉴于此，我就来写一篇适合普通大众的学习路线，就从大一入学那一刻开始入门说起，虽然不一定适合你，但或许能给没有明确目标的人带来一些学习的方向，那么这篇文章，我就觉得值了。
二面是真的难 都不问你基础知识 大三暑期实习 中午11点视频面试 没让写代码（30min） 下面的回答是当时的回答，不是准确答案哈~
这个标题是不是很吸引人？想了我老久了，不过大家放心，绝对不是标题党。这个东西想了很久，也算是有了一些突破性进展，和大家分享下。
大家对于ChatGPT最大的恐惧无非是很多需要记忆以及通过重复的初级工作很快毫无价值，就像高级计算器的出现，再也不需要记忆什么三角函数的计算公式，往计算器输入一个sin(90)就搞定了，我学它那么久干嘛？我工作的绝大多数价值，我多年的努力就一文不值了。
大部分机器学习算法(包括深度学习)，其实是在一个理想空间里（接下来我们会以三维空间为例子）寻找一个最大/最小值。三维空间是无限大的，在某个实际场景，假设我们有了解决某个问题的数据的全集（或者说是无限的数据），基于这些数据我们得到的优化函数的所有解构成了一座山。我们并不知道这座山的最低点是哪里，所以为了找到它，我们随机定位在一个点，试图沿着比较陡峭的方向下移动，并且希望能够因此而找到最低点。现实情况是我们并不能看到这座山，因为它笼罩在一阵迷雾里，我们只能根据已有的训练数据拨开一小片云雾，看到一小片地方，然后沿着比较陡峭的地方向下移动一点点，然后新进来的数据重复这个动作。大部分机器学习算法都需要转化成我描述的这个步骤来进行。
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现在计算机专业是越来越卷了，在 2016 年那会，我朋友说他去培训班培训了 6 个月，就能找到一份月薪近万的工作，培训的内容也不怎么难，就是语言基础=》框架=〉做几个项目，之后就能上岗干活了。
为何要学编程 乔布斯说，「每个人都应该学习编程，因为它教会你思考的方式」。 我们学习编程，是不一定要成为程序员的。就像每个人都应该学习法律，但不是都要成为律师；就像每个人都应该学习经济学，但不是必须成
细数起来，我学习React源码已经超过三年了，平常工作的大部分内容就是读和写React和React周边库源码，然后做成课程，接下来和大家分享下这三年的感受和收获。
看到了这个问题，就想起了我在大学自学的时候有同样的问题，现在工作了，来写写自己的看法，希望对广大的初学者有所帮助。
博弈类问题的套路都差不多，下文举例讲解，其核心思路是在二维 dp 的基础上使用元组分别存储两个人的博弈结果。掌握了这个技巧以后，别人再问你什么俩海盗分宝石，俩人拿硬币的问题，你就告诉别人：我懒得想，直接给你写个算法算一下得了。
算法这个，自从关注了「小浩算法」，刷了不少LeetCode，发现还是有套路可循的，虽不敢说算法能力有多强，至少没有以前那么怕了（才怪）。
项目地址：https://github.com/freeCodeCamp/freeCodeCamp
在讲解深入学习Java并发编程的方法之前，先分析如下若干错误的观点和学习方法。
1.首先要确立你的技术方向和目标，然后朝着这个方向和目标走下去，最重要的是做好职业规划
序言：在研究深度学习之时，还要搞清什么是知识? 知识是怎么来的?人是如何学得知识的？知识是如何保持与迁移运用的？什么知识是可靠的？……这些都是基础性问题。 1.什么是知识？什么知识最有用？
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 对于深度学习，我也是一个初学者，能力有限，但这些的确是我现在的真实想法，我也
Java架构师应该是Java程序员技术追求的一个里程碑了，但是有些人工作十年也达不到，可是有些人工作三四年就达到了。这个是不是很气人，这个原因究竟在哪呢？可能大家会比学历，会比背景等，但架构师本身就是以技术来衡量的。所以还是要看真本事的，架构师比较抽象的来拆解能力其实就两方面 技术+项目
主题 又到面试季了，从群里，看到许多同学分享了自己的面试题目，我也抽空在网上搜索了一些许多公司使用的面试题，目前校招和社招的面试题基本都集中在几个大方向上，主要是：Java基础、并发、JVM、算法、数据库、一些框架、分布式集群 等。这里呢，单独就面试中的【并发】问题的准备和学习发表一下个人的见解。 现状 关于对并发的学习和理解，通过大家在课程群里的反馈，总结一下，主要包含以下几种： 完全不知道并发的存在 知道并发要学，但是不知道该学习什么 知道并发重要，自己买相关书籍学，但是看完了还是懵懵懂懂 知道并发重要
说实话，对于学习路线这种文章我一般是不写的，大家看我的文章也知道，我是很少写建议别人怎么样怎么样的文章，更多的是，写自己的真实经历，然后供大家去参考，这样子，我内心也比较踏实，也不怕误导他人。
如果说，一个人从23岁才开始接触编程，你会不会笑话他？是的，对于计算机专业的你，可能会疑问：编程不是计算机最基础的课程吗？他怎么会到大学都毕业了，参加工作了才开始接触到编程？ 我就是这样的一个人，23岁才突发奇想：其实我可以学学编程。我并非计算机专业出身，也可以说我的工作跟编程扯不上半毛钱的关系，甚至连电脑都很少接触。可能有人会问：那你学编程有什么用呢？是啊，有什么用？这是一个困扰了很多人的问题，包括以前的自己。但是，朋友，这世界上有多少东西是我们觉得对自己有用才去学的？我们不能只学自己觉得有用的东西吧，毕
之前有个小伙伴泡沫（忍不住想起了邓紫棋那首同名歌曲）给我发了一段很长很长的私信，我一直没想好怎么回答，就在收藏夹里搁浅了很长一段时间，今天拉出来认认真真回答一下。虽然可能已经晚了，但我心里那份亏欠可以放在岸上了。
本篇内容以概念为主,先了解概念,知道有哪些名词,东西, 再实战看里面的东西去加深理解
赛题比较难理解, 因为赛题属于广告学范畴, 如果实在难以理解赛题的可以先看看这篇文章, 看完再重新看一遍赛题就会通透许多转化率预估
坦白的讲一个人获得知识的方法有两种，一个是通过别人教，另一种就是自己学，然而通过别人教的方式一般都是需要付出一些金钱的，比如我上学的时候需要教学费，培训的时候就需要教培训费，而且越是有专业性的东西支付的费用就越高； 相对于第一种方法另一种方法自学就显得经济的多，也更能体现出一个人的能力，然而自学却不是每一个人都能很好的掌控的，他需要这个人有控制力，毅力，分析力，理解力，阅读能力，实践能力以良好的逻辑思维能力。是不是感觉自学的学问很大，如果有很强的自学能力是不是感觉牛逼闪闪？任何事都是有风险的，自学也是，
在之前，我写过一篇《如何入门Java的文章》，无论是看公众号还是各大的博客的同学大多数都是比较认可我所讲的路线的。
疫情下的高考已结束，又快到填志愿的时候了，又有不少知青要加入信息安全这个圈子。为了响应组织号召，撰写此文作为信安行业的入坑指南，希望能对刚入圈的同学有所帮助。
初初来到这个世界，它不会站立不会走路：成熟的生存能力，是靠强化学习算法一点一点解锁的。
2016，一年过去了。在这一年里做了很多事情，也收获颇多。参加软件设计大赛、去南京总决赛(当然还有玩儿)、学习研究敲代码、复习基础准备面试、写简历、找工作、工作。
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