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問題其實可以反過來看，不如說寫程式越寫數學會越好 XDDD 高中時連三角函數都搞不懂，後來為了做一些彩色色環的特效，一下午就把三角函數搞懂了。然後後來也很懶得學微積分，微積分很差，結果做到一個東西需要實現向量曲線，花幾天順便把基礎微積分學起來了。後來又做到物體碰撞的特效，只好硬著頭皮去學偏微分方程式 .....當你不想理數學，它總有一天會找上門 XD
數學系畢業的新手工程師路過目前真的沒用上什麼高深的數學知識，但當初念數學所受到抽象思考、符號化表達與嚴謹證明的訓練對自己學習、閱讀與寫作程式碼有很大的幫助。有時候甚至看到函式的宣告方式或使用例就能馬上猜出裡面在幹嘛，無形中加快很多程式閱讀速度。
我是讀哲學的，老實說寫程式沒用到太複雜的「邏輯哲學」學到的那一堆理論，什麼初階邏輯二階邏輯學。說穿了，我就是個碼農，我最常用的就是條件交集或或集時，如果外面括號還有個 negation 負符號，那這時大一學的簡單符號運算，我可以快速心算出這一行複雜條件表達式，是不是就是我要的效果，這在 debug 確實好用。但這不是說程式開發用不到數學或哲學，只是我還不到做系統架構，或是在學校開發一個新程式語言這種層次的工作。我最近看著英文教案，讀了 Haskell，不得不說這個程式語言就非常「數學化」。我到現在還沒完全把握到「範疇理論」到底在供三小，讀久了，甚至都快沉浸入學數學時的抽象暈眩感，還有理解出這段抽象表達到底是在說什麼的智性上滿足……但說真的，學 Haskell 不用去碰範疇論都沒關係，反正 Haskell 也根本不到純數完全符合抽象架構的，學那麼多其實只是「為未來去預備的」。靠程式那麼多技術債，我讀了範疇論還真不保証這一定是我下個升職最有用的技能。但學 AI 機械學習，去做這方面研究，我是認為繞不過讀統計還有線性代數的，這方面數學還很需要的。基礎理論學科，你說學了到底有沒有用？這基本上我們讀哲學，讀數學，我同學讀純物理的，我們在大一進系上就很常被問這個問題。這是個很常被討論的問題拉。實務上，真心不一定能馬上運用，但一個國家越重視這些學過基礎理論學科的知識份子，然後再由公司或政府，幫他們安排實務上需要的技能培訓，我個人是覺得這些學過純理論學科培訓出來的人才，並定有天會在公司裡奉獻出他的重要性的。小小哲學生工程師路過，大言不慚，如有冒犯敬請海涵。
@@Mong-Yun_Chen_54088 蝦?你讀哲學跑去做工程師?整個大轉型耶，respect感覺很累畢竟完全不相關
@@LOLOL3622 超好笑你知道你在說什麼嗎?建議讀過書再來講
歡迎各位來遊戲界初階： 國中數學 跟 邏輯😁中階 ：向量 三角函數 概率 😀高階： 幾何 3維向量 清晰邏輯 矩陣 😱終階：求企劃別再改，求老闆別再畫餅 縮時間，求上司別在搞事了😭
練數學，不如練出一雙健康的膝蓋，下跪求饒隨心所欲
線性代數成長地圖
三維轉二維camera繪圖的公式還歷歷在目...，那個矩陣轉換超噁
自學C++的機構工程師路過，寫一個用於公司開發產品的輔助計算程式真的很方便，寫程式的過程可以把很多以前覺得沒用的數學內容，例如矩陣相乘，變成實用的計算邏輯。最終軟體計算的結果和手算相符的時候，成就感真是滿滿，了解數學原來是一種方便的工具。
就喜歡James這種簡潔有力的敘事風格
作為台大數學系的新生，很多電機系資工系的學生都來上我們的線性代數，我們系給分不甜但他們為了打好基礎而來修我們系的課，讓我更有動力把系上的課修好
感覺惠雯看到會很開心😂
讀數學系沒前途有能力還是去電資吧！
以過來人看，數位電路與信號處理都是數學理解比電路更重要，數學思維清楚，絕對有幫助。只是一般人從數學觀念轉成電路或程式還是需要一些實作經驗。
我是一個會寫小程式來輔助工作的土木結構工程師在輔助工作上的應用角度上體感覺得邏輯是佔絕大多部份，但相較同事的不同就是數學可能比他們還要熟一點所以可以讓我用不同的思維去切入寫程式像是最近要輔助分析程式建立物件用了大學線性代數(矩陣及向量等概念)及演算規則來思考再加上我覺得邏輯本身在教育體制中，數學、自然等學科是訓練邏輯貢獻最多的科目所以我覺得數學還是蠻重要的科目
喜歡這支影片，James的敘事風格。小弟也分享一下想法，以及7個字共勉之。書到用時方恨少。對什麼有興趣，想做什麼領域，再去看該職位(案件)所需的能力(元素)。深入探討後會發現裡面其實都有數學，只是深還是淺而已。深至AI模型的各個演算法實現、線性代數、數位訊號處理手法與技巧、網路通訊...。淺則像生產機台，寫寫電器控制，僅需計算時間差、生產個數等即可(國中程度?)。需要數學的部分都模組化做掉了，知道有工具且知道怎麼用在這行業也許還比較重要。(小弟對軟體業，前端、後端、資料庫的詳細不是那麼了解，淺的部分不知道怎麼舉例。工廠機台專用的應用程式，其開發也是專注於使用者介面與資料型態 (幾乎不需要數學))
無論是數學還是物理，我認為問題出在這些領域分別繼承了數百年、數千年的發展在表述的符號和語言上實際上是古老的，甚至可能在同一個領域中匯集了橫跨數百年的表述方式舉例來講，你可能在學習物理，但不是只有接觸到將近 400 年前的牛頓力學，其中的電磁學又是近 150 年的東西而用來描述物理的數學也在這段時間不斷的發展，人們敘事的順序與邏輯也不斷在改變所以，真正需要的是好的重整化、需要重新將所有知識編排另外，一個比較少被提及的是數學語言在描述上很容易同時帶有太多意涵，當太多操作和邏輯封裝在小小一句話裡面便很容易造成理解上的困難所以，邏輯不是問題，有問題的是前提和環境不好 setup，讓人很難清晰的進到這些 domain 裡面的世界最後，儘管這是一件非常困難的事情，但如果能夠去探討知識上的流變，有機會去了解 knowledge 之上的 meta knowledge一切肯定都會很不一樣
邏輯推理其實也是數學的一個分支對於物理系畢業的我來說, 數學跟程式的角色跟你是完全相反的程式對我來說只是幫助我思考與研究的工具他就像會說話的公式, 哪裡錯了編譯器會提醒我計算結果可以視覺化地展現在我眼前所以程式不好, 還能做數學/物理嗎？當然可以, 但是擅長程式肯定能更好地完成研究類似地, 學好數學肯定能更好地理解程式語言而且程式語言的根基其實是範疇論等數學結構它正是目前數學界最熱門的主題之一
其实编程不需要数学， 但问题是不会数学，你可以学会逻辑语法等。但这样你能编写的程序应用在现实的问题 会少百分之90以上。也就是不会数学可以学编程，只是你只能应用在与数学无关的程序。但与数学相关的 基本能占百分之90以上。也就是说，你学会了，但不能发挥编程最大的优势。 相当于没潜力成为武林高手，只能是路边三流武者，然后前辈就会劝你一句，没天赋，再怎么努力都是三流，还是死了这样心吧。最重要的，有些编程为了优化 ，减少不必要的操作，需要应用数学，比如最简单的排序， 无优化的 3秒，优化后大概1毫秒。其实说白了，就是数学。 不会的只能简单暴力的让计算机直接慢慢算。结论是 不会数学可以学，只是差别在 上限而已，一个三流程序员 和顶流的区别。当然这可以后期学数学来解锁上限的，比如数学和编程一起学，反正数学是绕不过的。 你可以把程序编程当作一个很天才的人， 编程的语法 就是让它学会语言，学会沟通。 它会通过和我们交流做事。然后这个天才 计算能力很强，你觉得不教它 数学 是不是可惜了。 但你数学不好的，怎么教😂。 就浪费了这天赋。
說的非常懇切，我很喜歡
第一次看到某個算法的解法，大為震撼輸入一個整數n，若第n個斐波那契数列能被3整除則輸出True，否則輸出False。n=int(input("input n"))print((n%4)==0)
當然可以寫啊，只是你寫的永遠只會是那些東西。人家學數學的在不斷提高自己寫出來東西的上限，而你寫的東西說不定還不如AI。
可能考量的點是最低限度的工作能力吧
基本邏輯一定要有, 不然一堆IF 和 LOOP, 會錯亂...
James是最能激勵人學習與成長的工程師yutuber
正在學AI的轉職仔給大家參考, 開始學習沒多久馬上就被微積分跟線性代數打暈正在重新學習中, 但知道應用後學習也更有動力, 也更了解數學的魅力
數學不好一定還是可以寫程式畢竟台灣九成九的軟體工作就是CRUD而已業界一般工作根本沒用到什麼數學但有些問題只有依靠數學才能獲得最佳解不然可能就是會時間花很多或記憶體花很多這就對自己的要求吧
除了數學 可能連邏輯有6~7成的軟體工作都不太需要用到 因為很多都是套用寫好api 不然就是用別人的code去改 很少需要自己寫
作為一個後端工程師我會說如果你的數學不錯，路會比較廣但是假如你就是想避開數學有很多產品開發也是跟數學關係不大的個人覺得比較會用到數學的大概像是機器學習、電腦圖學那種
數學超級重要 數學不好的只能當碼農
看你的軟體要辦到什麼程度的效果，動畫引擎可是用了一堆微分方程與線性代數的東西，數學不好，就只能使用，不能開發，可以當動畫師，不能當動畫引擎程式設計師。原則上數學就是工具，就看你會不會用，就像螺絲起子，你拿去當叉子和拿去轉螺絲效果就不一樣。
我只做过web开发，不需要数学成绩好。前端会用react.js、vue.js，后端会用spring全家桶就能找到工作。
數學教育系畢業，目前想轉行當軟體工程師~ ( 感覺畫面變好看很多~ XD
如果要大數據或是圖像辨識數學也是要有一定程度,只是APP,前後端,數學就還好,頂多就是轉換要搞懂
走AI跟大數據的在回頭學基礎的部分一定得學數學
認同寫程式只要邏輯清晰就夠，但邏輯清晰基本上數學理解能力也會不錯吧我目前是沒有看到身邊有數學理解能力差的人還能成為很厲害的軟體工程師我蠻好奇是否有反例像是google軟工真的有數學能力差的人嗎＠＠
拜託改變 聲音的那個音波 有一種頻率 聽了一陣子該頻率會產生催眠的效果
數學覺得不用太好，但是邏輯要好
自己是數學還不錯但是想走資工怕自己餓死，但又不知道怎麼開始
数学决定程序员的上限，说白了程序都能写出来，你用不同的算法写出来更简洁，快速。更能说明水平。
我很幸運的是，我開發的軟體都是用數學解決工程的問題，所以從一開始寫程式的時候就和數學緊密的結合。
用的是哪方面的數學？
板凳
求線上哪邊有免費數學教學，也是很久沒碰都忘光了
看來偏微分很重要xd
學到後面數學才是關鍵...e.g. 求 1+2+3+..+n 這個等差數列的和.用程式 for loop ( n++ )用數學 n(n+1)/2時間複雜度完全不在一個層面...而, 這還只是冰山一角...
請問這類更屌更簡化的寫法有什麼關鍵字可以搜尋嗎?
@@user-lp2lu2ms8o 應該說你要先理解程式要解決的問題，再來你會發現你的數學工具能不能跟上，像是機器學習就會需要線性代數跟微積分。如果你做的是前端那自然不需要數學，做的是後端有關資料處理的演算法，很多數學工具都可以解決，甚至是數位邏輯工具，可以解決匯流排的問題。很多迭代查找都可以透過數學找到函式定義的區域。Ex: 假設有一個數學函數F(x)表示所有的質數，你就不需要透過迭代去尋找而是透過運算。
@@user-lp2lu2ms8o 國中數學
@@user-lp2lu2ms8o高中數學的數列與級數⋯
搞懂物理很重要～
需要啊，當你要搞深度學習，電腦視覺、電腦圖學，滿滿都是數學。但對於CRUD仔來說不需要
身為全端工程師, 我覺得天份 >>>>> 其他
認同，數學不好也是可以寫程式，我本身是文組生，後來自學成為前端工程師，但是未來想做的事情，卻需要數學，只好想辦法從國中程度的數學，從頭開始學習.....
我們搞後端地都笑說前端基本不4語言wwww這觀點我肯定，也否定。反正大家加油ㄅ
@@TomycatOWO 都是web仔就不用文人相輕了吧
@@xxxx-tk5gx 我只是想表達html css 不是語言有用到Js ts之類的才算跟語言搭上我的意思是這樣
大大想問 如果想了解程式來保護自己電腦 應該學那一個範圍🙏
網際網路協定、電子商務、密碼學、彙編、關注時事。現在最廣泛的是0day攻擊，在發現漏洞並且軟體未修復之前先進行一波攻擊，如果是保護個資的話可以從數學的排列組合跟密碼學開始學起。
@@hayron8767感謝大大
感觉james很眼熟，今天才发现原来长得像psy.p
想讀資工 去學習AI和相關電腦知識 但我數學真的爛炸(可能跟國中國小比都不如)好怕被當一堆 把GPA拖垮 最後畢不了業==
別鬧 數學不好不用想讀資工哈哈哈 會畢不了業沒錯喔
解Bug 時就差很多了。
放棄學程式的原因是英文超爛...但不少認識的工程師都說英文爛也可以寫
沙發
英文啊，數學啊，為什麼老愛有人問可不可以寫程式，可不可以當工程師。
《數學女孩》推薦給大家，保證讓你愛上數學
首先逻辑好的人，数学不一定差；但数学差的人，逻辑一定不行，学习新事物的速度一定不如数学好的人
你這兩句話邏輯就很有問題了吧?邏輯好，數學不一定差，所以邏輯好數學是有可能差的，1. if L == T => M == T | F數學差，邏輯一定不行，所以數學差邏輯是不可能好的，2. if M == F => L != T => 1. 不成立數學差的人邏輯不可能好的話，邏輯好的人就不可能數學差了
這句的邏輯是説數學好的前提是邏輯好,所以數學不好邏輯一定不好,但邏輯好卻不代表數學好 (數學需要運算,符號理解,空間想象,推導....)
@@user-wk8fw3hj8x 如果你用01来判断没没办法推断，不一定差，不代表会出现0的情况，这种概率极低，所以你的M == T|F是不成立的
@@24672qwe 运算，只是小部分，大部分是逻辑推理，抽象能力。
國中數學程度絕對不夠
寫程式不需要微積分 但是寫程式 需要邏輯 邏輯式數學的一部分 所以正確的說法應該是 寫程式不需要全部的數學
感覺 不要太差到 國中數學不會就好
我是寫程式之後才發現數學越來越好了，我覺得可能拜leetcode與專業所賜，而且為了想寫出更好的程式，會更有心力去學習，很神奇的事情，不然平常應付考試根本學不起來。然後我以前學AI的時候，也是剛好學會線代與線性回歸那些...
問題其實可以反過來看，不如說寫程式越寫數學會越好 XDDD
高中時連三角函數都搞不懂，後來為了做一些彩色色環的特效，一下午就把三角函數搞懂了。
然後後來也很懶得學微積分，微積分很差，結果做到一個東西需要實現向量曲線，花幾天順便把基礎微積分學起來了。
後來又做到物體碰撞的特效，只好硬著頭皮去學偏微分方程式 .....
當你不想理數學，它總有一天會找上門 XD
數學系畢業的新手工程師路過
目前真的沒用上什麼高深的數學知識，但當初念數學所受到抽象思考、符號化表達與嚴謹證明的訓練對自己學習、閱讀與寫作程式碼有很大的幫助。有時候甚至看到函式的宣告方式或使用例就能馬上猜出裡面在幹嘛，無形中加快很多程式閱讀速度。
我是讀哲學的，老實說寫程式沒用到太複雜的「邏輯哲學」學到的那一堆理論，什麼初階邏輯二階邏輯學。
說穿了，我就是個碼農，我最常用的就是條件交集或或集時，如果外面括號還有個 negation 負符號，那這時大一學的簡單符號運算，我可以快速心算出這一行複雜條件表達式，是不是就是我要的效果，這在 debug 確實好用。
但這不是說程式開發用不到數學或哲學，只是我還不到做系統架構，或是在學校開發一個新程式語言這種層次的工作。
我最近看著英文教案，讀了 Haskell，不得不說這個程式語言就非常「數學化」。
我到現在還沒完全把握到「範疇理論」到底在供三小，讀久了，甚至都快沉浸入學數學時的抽象暈眩感，還有理解出這段抽象表達到底是在說什麼的智性上滿足……
但說真的，學 Haskell 不用去碰範疇論都沒關係，反正 Haskell 也根本不到純數完全符合抽象架構的，學那麼多其實只是「為未來去預備的」。
靠程式那麼多技術債，我讀了範疇論還真不保証這一定是我下個升職最有用的技能。
但學 AI 機械學習，去做這方面研究，我是認為繞不過讀統計還有線性代數的，這方面數學還很需要的。
基礎理論學科，你說學了到底有沒有用？這基本上我們讀哲學，讀數學，我同學讀純物理的，我們在大一進系上就很常被問這個問題。
這是個很常被討論的問題拉。
實務上，真心不一定能馬上運用，但一個國家越重視這些學過基礎理論學科的知識份子，然後再由公司或政府，幫他們安排實務上需要的技能培訓，我個人是覺得這些學過純理論學科培訓出來的人才，並定有天會在公司裡奉獻出他的重要性的。
小小哲學生工程師路過，大言不慚，如有冒犯敬請海涵。
@@Mong-Yun_Chen_54088 蝦?你讀哲學跑去做工程師?
整個大轉型耶，respect
感覺很累畢竟完全不相關
@@LOLOL3622 超好笑你知道你在說什麼嗎?
建議讀過書再來講
歡迎各位來遊戲界
初階： 國中數學 跟 邏輯😁
中階 ：向量 三角函數 概率 😀
高階： 幾何 3維向量 清晰邏輯 矩陣 😱
終階：求企劃別再改，求老闆別再畫餅 縮時間，求上司別在搞事了😭
練數學，不如練出一雙健康的膝蓋，下跪求饒隨心所欲
線性代數成長地圖
三維轉二維camera繪圖的公式還歷歷在目...，那個矩陣轉換超噁
自學C++的機構工程師路過，
寫一個用於公司開發產品的輔助計算程式真的很方便，
寫程式的過程可以把很多以前覺得沒用的數學內容，例如矩陣相乘，變成實用的計算邏輯。
最終軟體計算的結果和手算相符的時候，成就感真是滿滿，了解數學原來是一種方便的工具。
就喜歡James這種簡潔有力的敘事風格
作為台大數學系的新生，很多電機系資工系的學生都來上我們的線性代數，我們系給分不甜但他們為了打好基礎而來修我們系的課，讓我更有動力把系上的課修好
感覺惠雯看到會很開心😂
讀數學系沒前途有能力還是去電資吧！
以過來人看，數位電路與信號處理都是數學理解比電路更重要，數學思維清楚，絕對有幫助。只是一般人從數學觀念轉成電路或程式還是需要一些實作經驗。
我是一個會寫小程式來輔助工作的土木結構工程師
在輔助工作上的應用角度上
體感覺得邏輯是佔絕大多部份，但相較同事的不同
就是數學可能比他們還要熟一點
所以可以讓我用不同的思維去切入寫程式
像是最近要輔助分析程式建立物件
用了大學線性代數(矩陣及向量等概念)及演算規則來思考
再加上我覺得邏輯本身
在教育體制中，數學、自然等學科是訓練邏輯貢獻最多的科目
所以我覺得數學還是蠻重要的科目
喜歡這支影片，James的敘事風格。
小弟也分享一下想法，以及7個字共勉之。
書到用時方恨少。
對什麼有興趣，想做什麼領域，再去看該職位(案件)所需的能力(元素)。
深入探討後會發現裡面其實都有數學，只是深還是淺而已。
深至AI模型的各個演算法實現、線性代數、數位訊號處理手法與技巧、網路通訊...。
淺則像生產機台，寫寫電器控制，僅需計算時間差、生產個數等即可(國中程度?)。需要數學的部分都模組化做掉了，知道有工具且知道怎麼用在這行業也許還比較重要。
(小弟對軟體業，前端、後端、資料庫的詳細不是那麼了解，淺的部分不知道怎麼舉例。工廠機台專用的應用程式，其開發也是專注於使用者介面與資料型態 (幾乎不需要數學))
無論是數學還是物理，我認為問題出在這些領域分別繼承了數百年、數千年的發展
在表述的符號和語言上實際上是古老的，甚至可能在同一個領域中匯集了橫跨數百年的表述方式
舉例來講，你可能在學習物理，但不是只有接觸到將近 400 年前的牛頓力學，其中的電磁學又是近 150 年的東西
而用來描述物理的數學也在這段時間不斷的發展，人們敘事的順序與邏輯也不斷在改變
所以，真正需要的是好的重整化、需要重新將所有知識編排
另外，一個比較少被提及的是數學語言在描述上很容易同時帶有太多意涵，當太多操作和邏輯封裝在小小一句話裡面便很容易造成理解上的困難
所以，邏輯不是問題，有問題的是前提和環境不好 setup，讓人很難清晰的進到這些 domain 裡面的世界
最後，儘管這是一件非常困難的事情，但如果能夠去探討知識上的流變，有機會去了解 knowledge 之上的 meta knowledge
一切肯定都會很不一樣
邏輯推理其實也是數學的一個分支
對於物理系畢業的我來說, 數學跟程式的角色跟你是完全相反的
程式對我來說只是幫助我思考與研究的工具
他就像會說話的公式, 哪裡錯了編譯器會提醒我
計算結果可以視覺化地展現在我眼前
所以程式不好, 還能做數學/物理嗎？
當然可以, 但是擅長程式肯定能更好地完成研究
類似地, 學好數學肯定能更好地理解程式語言
而且程式語言的根基其實是範疇論等數學結構
它正是目前數學界最熱門的主題之一
其实编程不需要数学， 但问题是不会数学，你可以学会逻辑语法等。但这样你能编写的程序应用在现实的问题 会少百分之90以上。
也就是不会数学可以学编程，只是你只能应用在与数学无关的程序。
但与数学相关的 基本能占百分之90以上。
也就是说，你学会了，但不能发挥编程最大的优势。 相当于没潜力成为武林高手，只能是路边三流武者，然后前辈就会劝你一句，没天赋，再怎么努力都是三流，还是死了这样心吧。
最重要的，有些编程为了优化 ，减少不必要的操作，需要应用数学，比如最简单的排序， 无优化的 3秒，优化后大概1毫秒。
其实说白了，就是数学。 不会的只能简单暴力的让计算机直接慢慢算。
结论是 不会数学可以学，只是差别在 上限而已，一个三流程序员 和顶流的区别。
当然这可以后期学数学来解锁上限的，比如数学和编程一起学，反正数学是绕不过的。
你可以把程序编程当作一个很天才的人， 编程的语法 就是让它学会语言，学会沟通。 它会通过和我们交流做事。
然后这个天才 计算能力很强，你觉得不教它 数学 是不是可惜了。 但你数学不好的，怎么教😂。 就浪费了这天赋。
說的非常懇切，我很喜歡
第一次看到某個算法的解法，大為震撼
輸入一個整數n，若第n個斐波那契数列能被3整除則輸出True，否則輸出False。
n=int(input("input n"))
print((n%4)==0)
當然可以寫啊，只是你寫的永遠只會是那些東西。人家學數學的在不斷提高自己寫出來東西的上限，而你寫的東西說不定還不如AI。
可能考量的點是最低限度的工作能力吧
基本邏輯一定要有, 不然一堆IF 和 LOOP, 會錯亂...
James是最能激勵人學習與成長的工程師yutuber
正在學AI的轉職仔給大家參考, 開始學習沒多久馬上就被微積分跟線性代數打暈
正在重新學習中, 但知道應用後學習也更有動力, 也更了解數學的魅力
數學不好一定還是可以寫程式
畢竟台灣九成九的軟體工作就是CRUD而已
業界一般工作根本沒用到什麼數學
但有些問題只有依靠數學才能獲得最佳解
不然可能就是會時間花很多或記憶體花很多
這就對自己的要求吧
除了數學 可能連邏輯有6~7成的軟體工作都不太需要用到 因為很多都是套用寫好api 不然就是用別人的code去改 很少需要自己寫
作為一個後端工程師
我會說如果你的數學不錯，路會比較廣
但是假如你就是想避開數學
有很多產品開發也是跟數學關係不大的
個人覺得比較會用到數學的大概像是機器學習、電腦圖學那種
數學超級重要 數學不好的只能當碼農
看你的軟體要辦到什麼程度的效果，動畫引擎可是用了一堆微分方程與線性代數的東西，數學不好，就只能使用，不能開發，可以當動畫師，不能當動畫引擎程式設計師。原則上數學就是工具，就看你會不會用，就像螺絲起子，你拿去當叉子和拿去轉螺絲效果就不一樣。
我只做过web开发，不需要数学成绩好。前端会用react.js、vue.js，后端会用spring全家桶就能找到工作。
數學教育系畢業，目前想轉行當軟體工程師~
( 感覺畫面變好看很多~ XD
如果要大數據或是圖像辨識數學也是要有一定程度,只是APP,前後端,數學就還好,頂多就是轉換要搞懂
走AI跟大數據的在回頭學基礎的部分一定得學數學
認同寫程式只要邏輯清晰就夠，但邏輯清晰基本上數學理解能力也會不錯吧
我目前是沒有看到身邊有數學理解能力差的人還能成為很厲害的軟體工程師
我蠻好奇是否有反例
像是google軟工真的有數學能力差的人嗎＠＠
拜託改變 聲音的那個音波 有一種頻率 聽了一陣子該頻率會產生催眠的效果
數學覺得不用太好，但是邏輯要好
自己是數學還不錯但是想走資工怕自己餓死，但又不知道怎麼開始
数学决定程序员的上限，说白了程序都能写出来，你用不同的算法写出来更简洁，快速。更能说明水平。
我很幸運的是，我開發的軟體都是用數學解決工程的問題，所以從一開始寫程式的時候就和數學緊密的結合。
用的是哪方面的數學？
板凳
求線上哪邊有免費數學教學，也是很久沒碰都忘光了
看來偏微分很重要xd
學到後面數學才是關鍵...
e.g. 求 1+2+3+..+n 這個等差數列的和.
用程式 for loop ( n++ )
用數學 n(n+1)/2
時間複雜度完全不在一個層面...
而, 這還只是冰山一角...
請問
這類更屌更簡化的寫法
有什麼關鍵字可以搜尋嗎?
@@user-lp2lu2ms8o 應該說你要先理解程式要解決的問題，再來你會發現你的數學工具能不能跟上，像是機器學習就會需要線性代數跟微積分。
如果你做的是前端那自然不需要數學，做的是後端有關資料處理的演算法，很多數學工具都可以解決，甚至是數位邏輯工具，可以解決匯流排的問題。
很多迭代查找都可以透過數學找到函式定義的區域。Ex: 假設有一個數學函數F(x)表示所有的質數，你就不需要透過迭代去尋找而是透過運算。
@@user-lp2lu2ms8o 國中數學
@@user-lp2lu2ms8o高中數學的數列與級數⋯
搞懂物理很重要～
需要啊，當你要搞深度學習，電腦視覺、電腦圖學，滿滿都是數學。但對於CRUD仔來說不需要
身為全端工程師, 我覺得天份 >>>>> 其他
認同，數學不好也是可以寫程式，我本身是文組生，後來自學成為前端工程師，但是未來想做的事情，卻需要數學，只好想辦法從國中程度的數學，從頭開始學習.....
我們搞後端地都笑說前端基本不4語言wwww
這觀點我肯定，也否定。
反正大家加油ㄅ
@@TomycatOWO 都是web仔就不用文人相輕了吧
@@xxxx-tk5gx 我只是想表達html css 不是語言
有用到Js ts之類的才算跟語言搭上
我的意思是這樣
大大想問 如果想了解程式來保護自己電腦 應該學那一個範圍🙏
網際網路協定、電子商務、密碼學、彙編、關注時事。現在最廣泛的是0day攻擊，在發現漏洞並且軟體未修復之前先進行一波攻擊，如果是保護個資的話可以從數學的排列組合跟密碼學開始學起。
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感觉james很眼熟，今天才发现原来长得像psy.p
想讀資工 去學習AI和相關電腦知識 但我數學真的爛炸(可能跟國中國小比都不如)好怕被當一堆 把GPA拖垮 最後畢不了業==
別鬧 數學不好不用想讀資工哈哈哈 會畢不了業沒錯喔
解Bug 時就差很多了。
放棄學程式的原因是英文超爛...但不少認識的工程師都說英文爛也可以寫
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《數學女孩》推薦給大家，保證讓你愛上數學
首先逻辑好的人，数学不一定差；但数学差的人，逻辑一定不行，学习新事物的速度一定不如数学好的人
你這兩句話邏輯就很有問題了吧?
邏輯好，數學不一定差，所以邏輯好數學是有可能差的，1. if L == T => M == T | F
數學差，邏輯一定不行，所以數學差邏輯是不可能好的，2. if M == F => L != T => 1. 不成立
數學差的人邏輯不可能好的話，邏輯好的人就不可能數學差了
這句的邏輯是説數學好的前提是邏輯好,所以數學不好邏輯一定不好,但邏輯好卻不代表數學好 (數學需要運算,符號理解,空間想象,推導....)
@@user-wk8fw3hj8x 如果你用01来判断没没办法推断，不一定差，不代表会出现0的情况，这种概率极低，所以你的M == T|F是不成立的
@@24672qwe 运算，只是小部分，大部分是逻辑推理，抽象能力。
國中數學程度絕對不夠
寫程式不需要微積分 但是寫程式 需要邏輯 邏輯式數學的一部分 所以正確的說法應該是 寫程式不需要全部的數學
感覺 不要太差到 國中數學不會就好
我是寫程式之後才發現數學越來越好了，我覺得可能拜leetcode與專業所賜，而且為了想寫出更好的程式，會更有心力去學習，很神奇的事情，不然平常應付考試根本學不起來。
然後我以前學AI的時候，也是剛好學會線代與線性回歸那些...