心理学和翻译

The quieter you become, the more you are able to hear. (谦虚,低调,认真,不破坏) 上面这串英文大家应该都比较熟悉，我想把它当作我们每个学习渗透人员的箴言，希望我们在学习的过程中永远保持谦虚的心态，扎实学好每一个知识点，不急于求成，这样才能事半功倍。 无论是黑帽子、黑客、白帽子、白客、灰帽子、红客，还是单纯学习 Linux 或者网络安全，只要大家抱着认真学习技术的心态，这个专题都会接受大家，也欢迎大家在文章下讨论和斧正。因为如果只有白帽子，我们手中只剩下盾，也没那么有意思了吧？ 另： 1.如果简书开放私密专题，我希望将此专题设为私密，这样大家可以有一个更好的交流空间； 2.招有优秀文章的管理员。

首先，无论是哪方面的程序员，都要大量的投资算法和数据结构。因为这是你的基本技能，就像棋手需要知道每个棋子的走法一样。在算法学习的过程中，你绕不过的就是衡量算法的效率，也就不可避免的学习Big O的知识。Big O，需要你了解函数和极限的一些知识，比如说，f(n) = O(g(n))是这样定义的，当n足够大的时候，你总可以找到一个常数c，使得c * f(n) >g(n)。除了效率，还有如何证明算法的正确性。这就要求掌握一些证明方法，比如反正法，递推归纳法。 其次，如果你遇到了性能方面的问题，需要降低延迟，增加吞吐的时候，你很有可能需要去设计高性能的队列系统，这时排队论的知识就显得尤为重要了。排队论要学好，概率论是基石。队列在计算机系统中随处可见，操作系统中的进程调度问题，基于队列解藕生产者消费者的架构问题等等。 接下来如果你对离散优化问题感兴趣，如说背包问题，旅行者问题，当你需要优化一个目标函数的时候，你往往会用到梯度下降法，而理解梯度下降法，对微积分要有很好的理解。更不用说在人工智能，机器学习领域，到处都得优化目标函数，降低预测误差，想走的远，是必须要有数学基础的。 然后再说一下，线性代数，特别是在人工智能里面，很多基本的模型都是线性的，你会随处看到矩阵的用处，单纯的只知道矩阵如何相乘是远远不够的，要理解的跟深入，矩阵是一个函数，用来转换矢量，既然是函数，就会具有很多函数的特点。 分布式系统中的鼻祖级论文，Lamport的时间，时钟，和事件的顺序，据他所说是他从相对论中的时间和空间的关系中得到的灵感。由此可见，不仅是数学，物理也很重要。

一、时间是一个伟大的作者,它必将写出最完美的答案。<br><br>二、“不管全世界所有人怎么说，我都认为自己的感受才是正确的。无论别人怎么看，我绝不打乱自己的节奏。喜欢的事自然可以坚持，不喜欢怎么也长久不了。”

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养成思考和记录的习惯，发表自己的评论、感想、心得、笔记，或许不够严谨，但足够真实。

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