Re: [閒聊] 非本科系跨考資工的會不會太小看寫程式
看板graduate作者HEroKuma (不是Hero,是H+Ero)時間7年前 (2017/06/06 14:06)推噓16(16推 0噓 16→)留言32則, 11人參與討論串2/2 (看更多)
※ 引述《evil7589 (新生活)》之銘言：
: 看到一堆人報考資工，內心覺得這些人到底懂不懂資工在幹嘛？以為很簡單啊就寫程式，
我大一進來就這麼想
: 大家有學過8051嗎？記得以前唸大學電機修程式語言課程時，老師出個題目，班上能寫出
: 程式的就那一兩個，其他的全部抄襲，而且這戲碼每學期都在發生，寫程式這種東西這麼
: 吃天份，跟學音樂或藝術一樣。
沒學過, 寫過比較底層的只有ARM, 但也忘光了
: 當初自己成績可以填更前段大學資工系，也不敢填，只好唸個電機，出來圖個工作做，
: 唸資工出來有想過自己有沒有辦法獨立完成一支了不起的程式，去工作撐得過三個月
: 試用期嗎？
: 還是以為公司都有資料庫，把程式叫出來像兜系統一樣兜一兜就好？
事實是 現在念資工的人也未必有完成一個專案的能力
程式是讓你實現理論的一種方法 但不是絕對
資工最早是由數學衍伸出來的一個分支 主要討論計算理論 編碼論 編譯器理論
在那時候大概只有編譯器跟寫程式有實質關係
其他兩科著重在數學證明跟問題解決上
到後來電腦的應用層面發展成熟
諸如計算機組織 作業系統 電腦網路理論等高層面的應用才開始慢慢加入資工課程
回來看目前資工的六科考科 除了網路方面沒有考
其他我覺得都有盡可能涵蓋到資工應該要有的基本能力
那程式語言不算基本能力嗎? 我覺得算 但問題在要考哪個 怎麼考
是要回歸原點用 8051 ARM?
還是進階一點用 pasal?
不然C/C++?
還是最近資料科學很夯 來考點python/R?
有人會覺得可以用online judge來考阿 就像程設競賽一樣
但你知道嗎 那種競賽的題目就是在考演算法跟資料結構的實作阿
與其要花那個時間跟金錢在搞那個考場 不如出張考卷先看看大家有沒有common sense比較快
考上了再依各自需要去選想寫的語言也不遲
反正不會寫也不想寫的人就不會找coding很重的可能偏理論的lab
反正如果不會寫也能找到相關工作 那幹嘛不念 對不起自己?
看到很多人在那邊譙說大學不念資工跑來考啥資工所
阿大學念資工所前是不是也要高中有參加過資訊社或比賽過才能念?
人家想轉跑道是他的自由 在現今制度下上了就是上了
沒妨礙到人也沒犯法 那裡不行?
然後拿有沒有學過什麼語言來問人家有沒有資工sense我覺得太武斷
畢竟程式語言有上百種 每種語言的寫法都有他的哲學存在
而且除了這個還有一堆要學的
程式語言對於每個人 每份工作 都應該會有不同的問題要面對
在念書的應該是你有沒有辦法找到適合你領域的語言來實現你想作的東西
在工作的應該是你有沒有辦法寫出一份clean code方便大家閱讀跟維護
寫code是一門學問 但不會是拿來質疑專業的唯一基準
有些人想寫code可能是研究需要 或是解決日常小問題 開心就好
有些人想念資工不喜歡寫code 因為他喜歡去研究理論 那也沒差 平平都是研究
怎麼一到資工不寫code就不叫研究 以前人發表演算法都是用數學證明
想拿來用的自己寫就好了阿這不算嗎?
不知道要講什麼收尾 講講寫code這件事好惹
如何寫好 code 這問題本來就是大哉問 因為這裡面包含了很多問題
像是可讀性、效能、算法、語言特性、資料結構、coding style、命名問題、etc
講都講不完
要提升的方法有幾個 一個是多看別人的code
github上那些星數很多的專案一定有他星數多的理由
可能是寫法很漂亮 或是點子很出眾 一定有他的原因在 不管哪方面都能吸收到東西
還有一個方法是看官方的document
很多library不知道怎麼用 google也找不到 但可能關方給的文件就有題到很多實現方式
不仿先去翻翻看 也可以吸收一下人家都怎麼寫參考文件的
許多人寫了十幾二十年 code 品質跟閱讀性還是爛的要命 像我QQ
另外google能力很重要 看起來有點像廢話
但事實是很多人不知道怎麼下關鍵字解決問題
從你在google上debug跟找資料的時候就可以看出很多事實
加上資料更新的速度很快 不可能同一招走完你的職涯
所以與其去討論會不會寫什麼語言 不如多花點時間去看github 程式語言的document
或是online course還比較有幫助
想到什麼就寫什麼 覺得文筆不好的話就抱歉惹
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我覺得這個關係到一個人對於該程式語言語法的理解跟調度能力 還有熱情
當年我也是看了無數個夜晚的google跟debug才成功弄出一個可以跑遞迴的ARM程式
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程式邏輯有幾種
一種是流程控制
一種是算法思維
前者是實際寫code才能體會的痛
後者是可以從書中+code得到的sense
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Marvin Minsky當初也是提出說可以用數學模型模擬神經元來建造神經網路
但是礙於當時的硬體能力 絕大部分都只能用數學理論證明
Herbert Simon提出了人工智慧模擬人類的推理跟搜索能力 得到圖靈獎跟諾貝爾獎
但是也因為硬體能力限制讓這領域被冷落很久
現在weak AI發展火熱 這些舊有的理論也開始慢慢被拿回來討論了
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一樣那句 看你要開發什麼 沒有絕對的
※ 編輯: HEroKuma (140.117.181.31), 06/06/2017 14:34:58
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我大學修過的數學相關課程有基礎微積分 離散線代 數值分析 密碼學
基本上我覺得在某些程度上都有一定的關聯性存在 所以念起來不會很突兀
以考試有的兩科來講 離散跟演算法還有資結有一定程度的關係 所以必念
線代在機器學習的模型學習上很重要 或是訊號處理也會用到
如果結合工程數學領域要解決的問題就是必修 所以我覺得基礎線代也有學的必要
※ 編輯: HEroKuma (140.117.181.31), 06/06/2017 17:35:12
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