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      2. 數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感

        時(shí)間:2024-10-22 18:35:52 進(jìn)利 讀后感 我要投稿
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        數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感(精選11篇)

          當(dāng)品味完一本著作后,大家心中一定有很多感想,需要寫(xiě)一篇讀后感好好地作記錄了。怎樣寫(xiě)讀后感才能避免寫(xiě)成“流水賬”呢?下面是小編幫大家整理的數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感,歡迎大家分享。

        數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感(精選11篇)

          數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感 1

          這本書(shū)一共31章,主要介紹了這些數(shù)學(xué)方法:統(tǒng)計(jì)方法、統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型、中文信息處理、隱含馬爾科夫模型、布爾代數(shù)、圖論、網(wǎng)頁(yè)排名技術(shù)、信息論、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、余弦定理、矩陣運(yùn)算、信息指紋、密碼學(xué)、搜索技術(shù)、數(shù)學(xué)模型、最大熵模型、拼音輸入法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、句法分析、維特比算法、各個(gè)擊破算法等。從第一章開(kāi)始其明了幽默的語(yǔ)言就深深的吸引了我,讓我覺(jué)得如果早一點(diǎn)看這本書(shū),也許數(shù)學(xué)之于我就是另一番天地。

          第一章里作者從原始人類的通信方式開(kāi)始入手,人類最早利用聲音進(jìn)行的通信依賴于開(kāi)篇給出的“編碼—傳輸—解碼”的基本原理,指出原始人的通信方式和今天的通信方式?jīng)]什么不同,這世界上近現(xiàn)代最普遍的原理大部分都在人類發(fā)展的歷史上被無(wú)意識(shí)的使用著。

          第六章信息論給出了信息的度量,它是基于概率的,概率越小,其不確定性越大,信息量就越大。引入信息量就可以消除系統(tǒng)的不確定性,同理自然語(yǔ)言處理的大量問(wèn)題就是找相關(guān)的信息。信息熵的物理含義是對(duì)一個(gè)信息系統(tǒng)不確定性的度量,這一點(diǎn)與熱力學(xué)中的'熵概念相同,看似不同的學(xué)科之間也會(huì)有著很強(qiáng)的相似性。事務(wù)之間是存在聯(lián)系的,要學(xué)會(huì)借鑒其他知識(shí)。

          這本書(shū)里也能找到不少在學(xué)的課程知識(shí),如大學(xué)專業(yè)課里,數(shù)電總是要比模電簡(jiǎn)單不少,而自然界里大部分的信號(hào)都屬于模擬信號(hào)。所謂模擬信號(hào),是指從時(shí)間和數(shù)值兩種維度上看來(lái)都是連續(xù)變化的信號(hào)。在實(shí)際電路中,模/數(shù)轉(zhuǎn)換是一個(gè)很重要的過(guò)程,將預(yù)處理的模擬信號(hào)經(jīng)過(guò)模/數(shù)變換為數(shù)字信號(hào),然后進(jìn)行數(shù)字信號(hào)處理。而數(shù)字化處理有很多優(yōu)點(diǎn),比如功能強(qiáng)大、抗干擾能力強(qiáng)、易于傳輸?shù)取?/p>

          簡(jiǎn)而言之,如果沒(méi)有數(shù)學(xué),就沒(méi)有數(shù)字信號(hào)處理和傳輸?shù)母拍,而?shù)字信號(hào)傳輸在當(dāng)下大規(guī)模的集成電路里是必不可少的,這是通信成功的基本要求。

          作者把生活中遇到的復(fù)雜的問(wèn)題,以簡(jiǎn)單清晰,直觀的模型或者公式展現(xiàn)出來(lái)。我們可能過(guò)于注意生活中的種種奇妙現(xiàn)象,往往忽略了追求其理論邏輯的演繹,而這,也是大部分問(wèn)題的主要根源。

          羅素曾經(jīng)說(shuō)過(guò):“數(shù)學(xué),如果正確地看,不但擁有真理,而且也具有至高的美”;愛(ài)因斯坦也曾說(shuō)過(guò):“純數(shù)學(xué)使我們能夠發(fā)現(xiàn)概念和聯(lián)系這些概念的規(guī)律,這些概念和規(guī)律給了我們理解自然現(xiàn)象的鑰匙!睌(shù)學(xué)在所有科學(xué)領(lǐng)域起著基礎(chǔ)和根本的作用。“哪里有數(shù),哪里就有美”。在這里,我也想把《數(shù)學(xué)之美》真誠(chéng)推薦給每一位對(duì)自然、科學(xué)、生活有興趣有熱情的朋友,不管你是從事職業(yè),讀一讀它,會(huì)讓你受益良多。

          吳軍老師在《數(shù)學(xué)之美》中提到:“這本書(shū)的目的是講道而不是講術(shù)。很多具體的搜索技術(shù)很快會(huì)從獨(dú)門(mén)絕技到普及,再到落伍,追求術(shù)的人一輩子工作很辛苦。只有掌握了搜索的本質(zhì)和精髓才能永遠(yuǎn)游刃有余”;氐轿覀?nèi)粘5纳钪,需要學(xué)習(xí)的東西、技術(shù)太多太多,如果一味地只為去追技術(shù)的腳步,那么我們也會(huì)很累很累。然而基本的原理卻是沒(méi)有怎么變化的。只見(jiàn)森林,不見(jiàn)樹(shù)木,難免迷失;站在高處向下看,也許我們一直看不到底,但是站在底處卻是可以看見(jiàn)底的。

          數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感 2

          本書(shū)介紹了Google產(chǎn)品中涉及的自然語(yǔ)言處理、統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型、中文分詞、信息度量、拼音輸入法、搜索引擎、網(wǎng)頁(yè)排名、密碼學(xué)等內(nèi)容背后的數(shù)學(xué)原理。讓我們看到了布爾代數(shù)、離散數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、矩陣計(jì)算、馬爾科夫鏈等似曾相識(shí)的內(nèi)容在實(shí)際生活中的應(yīng)用。相比于其他數(shù)學(xué)題材書(shū)籍,吳軍老師把抽象、深?yuàn)W的數(shù)學(xué)方法解釋得通俗易懂,書(shū)中同時(shí)引用了諸多的歷史典故和人物介紹,給人以很多啟發(fā),也讓人由衷感嘆數(shù)學(xué)的簡(jiǎn)潔和強(qiáng)大。

          雖是數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè),但是才疏學(xué)淺,無(wú)力對(duì)數(shù)學(xué)的美進(jìn)行闡述。僅就書(shū)中兩個(gè)比較喜歡的地方發(fā)表一點(diǎn)不成熟的見(jiàn)解,與諸位共勉。

          其一,在講Google的搜素引擎反作弊時(shí)談到做事情的兩種境界“道”和“術(shù)”,術(shù)就是具體的做事方法,而道則是隱藏在問(wèn)題背后的動(dòng)機(jī)和本質(zhì)。在術(shù)這個(gè)層面解決問(wèn)題要付出更多的努力,有點(diǎn)類似于我們常說(shuō)的“頭疼醫(yī)頭,腳疼醫(yī)腳”,暫時(shí)不疼了,過(guò)幾天復(fù)發(fā)了,再去醫(yī)治,如此往復(fù),無(wú)法從根本上解決;而只有找到了致病原因,才能做到藥到病除,根本治愈。本人之前參與過(guò)行內(nèi)月終自動(dòng)核對(duì)的研發(fā),月終核對(duì)初期數(shù)據(jù)的不一致性只能靠數(shù)百業(yè)務(wù)人員人工核對(duì)數(shù)據(jù)差異,然后修改數(shù)據(jù),每月1日都要加班加點(diǎn),工作量很大,這是從術(shù)上解決問(wèn)題。后來(lái)找到了產(chǎn)生差異的原因是會(huì)計(jì)核算時(shí)的利息調(diào)整造成的,把這些數(shù)據(jù)接過(guò)來(lái)進(jìn)行相應(yīng)沖減后差異就消失了,業(yè)務(wù)人員也不用來(lái)加班了,這才是從道上解決問(wèn)題。

          其二,是在做中文網(wǎng)頁(yè)排名時(shí)提到的從業(yè)界成功的.秘訣之一:“先幫助用戶解決80%的問(wèn)題,再慢慢解決剩下的20%的問(wèn)題。許多時(shí)候做事失敗,不是因?yàn)槿瞬粔騼?yōu)秀,而是做事的方法不對(duì)。一開(kāi)始追求大而全的解決方案,之后長(zhǎng)時(shí)間不能完成,最后不了了之”。我們?cè)谧鲰?xiàng)目時(shí)也是一樣,業(yè)務(wù)有時(shí)要的功能非常急,可能有些功能也實(shí)現(xiàn)不了(比如系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、查詢明細(xì)不能支持省行等)。這時(shí)我們就要將焦點(diǎn)關(guān)注在那些可以實(shí)現(xiàn)的80%的功能上,哪怕剛剛上線的系統(tǒng)界面丑點(diǎn),操作復(fù)雜點(diǎn),反應(yīng)速度慢點(diǎn),但是至少業(yè)務(wù)有可用的系統(tǒng),剩下時(shí)間再去優(yōu)化那剩下的20%。這樣可以幫助我行搶占先機(jī),在與同行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)中取得主動(dòng)。如果等待我們把所有的細(xì)節(jié)都搞清楚再動(dòng)手開(kāi)發(fā),力求完美,那么很可能系統(tǒng)能夠上線的時(shí)候業(yè)務(wù)已經(jīng)不需要了。

          數(shù)學(xué)之美,也就是簡(jiǎn)單之美。希望大家能夠喜歡數(shù)學(xué),喜歡數(shù)學(xué)之美。

          數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感 3

          我在想,為什么我們要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)?也許這個(gè)問(wèn)題成年人有一萬(wàn)個(gè)答案,可是當(dāng)我們第一次走進(jìn)教室,學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的時(shí)候,大概率還是個(gè)孩子,你怎么跟一個(gè)孩子解釋為什么要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)呢?我把這個(gè)問(wèn)題拋給了一個(gè)朋友,他說(shuō):“為了提高思維邏輯能力,這是我初中老師在第一節(jié)數(shù)學(xué)課上告訴我們的”。或者一位5歲的小朋友又會(huì)問(wèn):“什么是邏輯能力呢?”

          也許從出生第一天,我們就一直在被動(dòng)的接收一些東西,父母的勸導(dǎo),老師的傳授,可5歲的孩子還是會(huì)把玩具散落一地,6歲的孩子仍然會(huì)因?yàn)楦改覆唤o買玩具而嗷嗷大哭,無(wú)論你怎么勸導(dǎo)一個(gè)人,怎么勸誡一個(gè)人,他可能仍然會(huì)犯你認(rèn)為會(huì)出現(xiàn)的錯(cuò)誤。我記得有位教育專家這么說(shuō):“你告訴寶寶他把玩具弄壞了,就等于丟了10個(gè)棒棒糖”,從此以后這個(gè)寶寶可能會(huì)更加珍惜玩具。這個(gè)方法很簡(jiǎn)單,但是貌似最有效。數(shù)學(xué)是什么?數(shù)學(xué)不就是把復(fù)雜的東西簡(jiǎn)單化么?

          現(xiàn)在我們?cè)倩卮鹎懊娴膯?wèn)題:為什么我要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)?我們可以這么跟5歲的小朋友說(shuō):“媽媽給你10元錢(qián),讓你買醬油,醬油7元、棒棒糖1元一個(gè),剩下的錢(qián)你可以買幾個(gè)棒棒糖?”或許想吃棒棒糖的就會(huì)苦思冥想一番,或許未來(lái)媽媽真的給他10元錢(qián)去買醬油,結(jié)果回來(lái)就變成了一瓶醬油和3個(gè)棒棒糖;蛘咴龠^(guò)一段時(shí)間,這位小朋友會(huì)選擇6元的.醬油,因?yàn)榭梢垣@得4個(gè)棒棒糖了。他這么計(jì)算著:7+3和6+4都可以等于10,那么如果要必須買醬油的情況下,1+9也可以等于10。我們都知道也有1元的袋裝醬油,于是9個(gè)棒棒糖到手了。任何知識(shí)的魅力都在于自己的發(fā)現(xiàn),只有你對(duì)它產(chǎn)生了無(wú)限的興趣,你就會(huì)不斷的發(fā)現(xiàn)它的美,《數(shù)學(xué)之美》也可以變成《物理之美》。

          有些人會(huì)說(shuō),上面的例子是利益驅(qū)動(dòng)型,不是興趣驅(qū)動(dòng)型,對(duì)于一個(gè)孩子來(lái)說(shuō),你能指望他向成人那樣:“我需要的不是物質(zhì)世界,我需要的是精神世界?”。5歲寶寶最喜歡做得事情就是在吃和玩上面,請(qǐng)問(wèn),成年人不也是如此么?這就是天性。只不過(guò)成年人的自控能力足夠大罷了。

          我們回到書(shū)本上,這本書(shū)是否合適自己?如果沒(méi)有專業(yè)的數(shù)學(xué)知識(shí),很難讀懂。但是它又有著無(wú)限的魅力,讓你不自覺(jué)的讀下去,為什么?因?yàn)椤皵?shù)學(xué)之美”,雖然大多數(shù)人看不懂里面的公式,但是能夠明白數(shù)學(xué)能解決的問(wèn)題:概率統(tǒng)計(jì)學(xué)能夠解決自然語(yǔ)言處理、布爾代數(shù)能解決搜索引擎的問(wèn)題、有限狀態(tài)機(jī)和動(dòng)態(tài)規(guī)劃能解決地圖問(wèn)題、向量+特征向量+余弦定理能解決自動(dòng)新聞分類問(wèn)題、最大熵模型解決金融問(wèn)題,看著看著我就莫名的產(chǎn)生了一種想要學(xué)習(xí)算法的沖動(dòng),這不就是本書(shū)的意義所在么?

          數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感 4

          看完《浪潮之巔》,了解了硅谷很多公司尤其是互聯(lián)網(wǎng)公司的沉浮,對(duì)吳軍的書(shū)就非常感興趣,看到吳軍的另一本書(shū)《數(shù)學(xué)之美》,激起了很深的興趣,所以很快把書(shū)看完了,普及了很多基礎(chǔ)的知識(shí)的同時(shí)也啟發(fā)了很多想法,感覺(jué)很爽。

          我自己在交大學(xué)的是工科(雖然沒(méi)怎么上過(guò)課),小學(xué)、初中、高中都是一路參加數(shù)學(xué)競(jìng)賽,名次都還不錯(cuò),也因此沒(méi)有參加中考、高考,一路保送,自己對(duì)數(shù)學(xué)有很深的感情,同時(shí)女朋友大學(xué)也是數(shù)學(xué)系,有點(diǎn)后悔的大學(xué)選了個(gè)并不感興趣的專業(yè)(交大當(dāng)時(shí)允許我隨便選專業(yè),我沒(méi)有跟父母商量自己選了船舶制造)?催@本書(shū)的過(guò)程中找到了很多高中在看競(jìng)賽書(shū)的感覺(jué),里面提到的很多概率論(不等式)、圖論、數(shù)論的知識(shí)是高中數(shù)學(xué)聯(lián)賽復(fù)試的重點(diǎn),高中的時(shí)候已經(jīng)研究的很深了,不過(guò)大學(xué)荒廢了之后也忘得差不多了,書(shū)中提到的很多定理還很有親切感

          書(shū)名叫做《數(shù)學(xué)之美》,顯得有些太大,畢竟更多的.是吳軍在google做搜索相關(guān)工作用到的數(shù)學(xué)模型的介紹與總結(jié),提到的數(shù)學(xué)部分大多集中在概率論、圖論、數(shù)論領(lǐng)域,所以書(shū)名太大了,可能hax說(shuō)得對(duì),也許是出版社為了賣書(shū)取得名字

          不得不說(shuō)吳軍是一個(gè)大家,文字中能夠透露出大家的氣勢(shì),書(shū)中不斷的穿插著各種歷史上的大科學(xué)家以及科技領(lǐng)域的大家的小故事甚至八卦,從文字中非常能夠感受到吳軍是一個(gè)和他們一個(gè)層次的人(即使他自己會(huì)自謙說(shuō)是一個(gè)二流的工程師之類)

          書(shū)中具體的模型就不介紹了,說(shuō)幾點(diǎn)我學(xué)到的知識(shí),能列出來(lái)的都是看完還有點(diǎn)印象的:

          1.在互聯(lián)網(wǎng)的世界中,信息是如何量化的,信息熵是怎么回事?有啥用?

          2.搜索領(lǐng)域中,語(yǔ)言是如何統(tǒng)計(jì)的,尤其是如何通過(guò)概率模型進(jìn)行分詞

          3.搜索引擎是如何工作的—網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是怎么回事兒

          4.PageRank是怎么回事?為了解決什么問(wèn)題?

          5.密碼與解密領(lǐng)域的數(shù)學(xué)模型,尤其提到的二戰(zhàn)時(shí)候的各種解密的趣事兒,提到的電視劇《暗算》打算抽空看下

          6.拼音輸入法的數(shù)學(xué)模型

          7.、文本自動(dòng)分類的模型

          ……

          看完之后最大的感受就是:

          1.數(shù)學(xué)模型巨大作用,推動(dòng)著新技術(shù)的發(fā)展。

          2.攻城師是一個(gè)偉大的職業(yè),能夠運(yùn)用這些知識(shí)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,非常厲害。

          3.書(shū)中提到了很多數(shù)學(xué)模型都是在不斷的進(jìn)化、改良、升級(jí),也就是說(shuō)有人不斷的在做優(yōu)化,會(huì)有不斷更好的模型、更新的技術(shù)出現(xiàn),跟得上技術(shù)的發(fā)展可能也是比較重要的,否則很多人一直在做某一點(diǎn)上的持續(xù)優(yōu)化就沒(méi)有意義了。

          但同時(shí)技術(shù)很大的作用是用來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題的,書(shū)中提到的各個(gè)數(shù)學(xué)模型、各種方法都是為了解決人們的需求或者業(yè)務(wù)的需求,畢竟公司不是科學(xué)研究所,所以追求通過(guò)技術(shù)直接解決用戶需求或者做成易用的工具給業(yè)務(wù)人員、運(yùn)營(yíng)人員來(lái)間接解決用戶需求是挺重要的,可能不是技術(shù)人員覺(jué)得做到80分就可以了,而是用戶、使用工具的人覺(jué)得做到80分是一個(gè)重要的衡量。

          提到“工具”,想到趙趙說(shuō)過(guò)的一句話:“不好用就等于沒(méi)有”,可能就是這個(gè)點(diǎn),同時(shí)運(yùn)用工具的人必須好好的運(yùn)用,如果用不好甚至不用就太對(duì)不起技術(shù)了

          數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感 5

          人們發(fā)現(xiàn)真理的形式上從來(lái)都是簡(jiǎn)單的,而不是復(fù)雜和含混的。

          ——牛頓

          自小就學(xué)數(shù)學(xué)的我,并不覺(jué)得它是美好的。于我而言,數(shù)學(xué)就像緊箍咒一樣,不能提,一提。就頭疼。

          而看了吳軍博士所寫(xiě)的《數(shù)學(xué)之美》后,我對(duì)數(shù)學(xué)的感覺(jué),從以前的被動(dòng)獲取和勉強(qiáng)學(xué)習(xí),變成了強(qiáng)烈熱愛(ài)和主動(dòng)積極的學(xué)習(xí)。這原因就在于我發(fā)現(xiàn)了它的價(jià)值,它的一枝獨(dú)秀,不可或缺的地位,數(shù)學(xué)的博大精深和對(duì)其相關(guān)的各類事業(yè)的發(fā)展的價(jià)值已使我深深陶醉其中。這本書(shū)中有很多復(fù)雜且長(zhǎng)的公式,但這并不妨礙大眾的閱讀,因?yàn)樗⒎窃谟谧屇懔私飧郔T領(lǐng)域的知識(shí),而是用了大量篇幅介紹各個(gè)領(lǐng)域的典故,讓我們感受數(shù)學(xué)思維。這就像李欣教授所說(shuō):“成為一個(gè)領(lǐng)域的大師有其偶然性,但更有其必然性。其必然性就是大師們的思維方法。”

          英國(guó)哲學(xué)家弗朗西斯·培根在《論美德》這篇文章中講:“美德就如同華貴的寶石,在樸素的襯托下最顯華麗。”數(shù)學(xué)的美妙,也恰恰在于一個(gè)好的思維,好的方法。

          在《數(shù)學(xué)之美》十四章,我被它的標(biāo)題吸引到了!坝嘞叶ɡ砗托侣劦姆诸悺,這倆看似八竿子打不著。卻有著緊密的聯(lián)系?梢哉f(shuō),新聞的分類很大程度上依賴的是余弦定理。我們都知道,計(jì)算機(jī)處理一個(gè)問(wèn)題是讓他去算,而不是像人類一樣理解了它,再去解決。而科學(xué)家們遇到這個(gè)問(wèn)題,卻用了另一種思維,他們把文字的新聞變成一組可計(jì)算的數(shù)字,然后再設(shè)計(jì)一個(gè)算法來(lái)算出任意兩篇新聞的相似性。稍詳細(xì)一些就是:對(duì)于一篇新聞中的所有實(shí)詞。計(jì)算出它們的TF-IDF值,再把這些值按照其在對(duì)應(yīng)詞匯表的位置依次排列就得到一個(gè)向量,這即新聞的特征向量。這時(shí),就可以通過(guò)計(jì)算兩個(gè)向量夾角來(lái)判斷對(duì)應(yīng)的'新聞主題的接近程度,這也就要用到余弦定理了。我在必修五數(shù)學(xué)書(shū)上學(xué)到余弦定理時(shí),很難想象它可以用來(lái)對(duì)新聞進(jìn)行分類。在這里我又一次看到了數(shù)學(xué)工具的用途。

          在書(shū)中,我也了解到了數(shù)學(xué)的發(fā)展實(shí)際上是不斷的抽象和概括的過(guò)程。這些抽象了的方法看似離生活越來(lái)越遠(yuǎn),但他們最終能找到應(yīng)用的地方,布爾代數(shù)便是如此。

          布爾代數(shù)的簡(jiǎn)單不能再簡(jiǎn)單了。運(yùn)算的元素只有兩個(gè)0和1,基本的運(yùn)算只有“與”、“或”和“非”。幾乎就是我們現(xiàn)在所學(xué)的“判斷命題真假”。在布爾代數(shù)提出后的80多年里,他確實(shí)沒(méi)有什么像樣的應(yīng)用。直到1938年香農(nóng)在他的碩士論文中指出,布爾代數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)開(kāi)關(guān)電路。才使得布爾代數(shù)成為數(shù)字電路的基礎(chǔ)。正是依靠這一點(diǎn),人類用一個(gè)個(gè)開(kāi)關(guān)電路最終“搭出”電子計(jì)算機(jī)。

          這些,都能體現(xiàn)作者“簡(jiǎn)單即是美”的思想。他在書(shū)中也寫(xiě)道:“數(shù)學(xué)的精彩之處就在于簡(jiǎn)單的模型可以干大事。”這些,也都是我從未感受到過(guò)的。并且,在這本書(shū)中,作者也用了不少篇幅來(lái)介紹通信領(lǐng)域的世界級(jí)專家,讓我對(duì)真正的世界級(jí)學(xué)者有更多的了解和理解,比如賈里尼克,Google AK-47的設(shè)計(jì)者——阿米特·辛格博士,自然語(yǔ)言處理的教父米奇·馬庫(kù)斯等等。

          愛(ài)因斯坦說(shuō)過(guò):“從希臘哲學(xué)到現(xiàn)代物理學(xué)的整個(gè)科學(xué)史中。不斷有人力圖地表面上極為復(fù)雜的自然現(xiàn)象歸結(jié)為幾個(gè)簡(jiǎn)單的基本概念和關(guān)系,這就是整個(gè)自然哲學(xué)的基本原理!边@本書(shū)把數(shù)學(xué)在IT領(lǐng)域的美麗予以了精彩表達(dá),我也知道,把一件復(fù)雜的事用簡(jiǎn)單的語(yǔ)言表達(dá)出來(lái),并非易事,這應(yīng)該也是各界人士都對(duì)這本書(shū)予以好評(píng)的原因吧。

          當(dāng)然,我也明白,欣賞美不是終極目的,更值得我們追求的是創(chuàng)造美境界。

          還有,希望未來(lái)的自己,無(wú)論生活好與壞,都能少一點(diǎn)浮躁,多一點(diǎn)踏實(shí)和對(duì)自然科學(xué)本質(zhì)的好奇求知。

          數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感 6

          《數(shù)學(xué)之美》,一個(gè)從事多年工作的谷歌研究員眼中的數(shù)學(xué)。令我大飽眼福的是,大學(xué)里面的數(shù)學(xué)知識(shí)竟能如此廣泛運(yùn)用到了計(jì)算機(jī)行業(yè)中。

          在語(yǔ)音識(shí)別、翻譯,還有密碼學(xué)領(lǐng)域,有著許多基于概率統(tǒng)計(jì)的模型和思想。當(dāng)然,貝葉斯公式是基礎(chǔ),應(yīng)用到隱含馬爾科夫鏈模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

          在搜索中,一些相關(guān)性的計(jì)算,無(wú)不用到了概率的知識(shí)。在新聞分類中,用到了一些有關(guān)矩陣特征值、相似對(duì)角化的知識(shí)。當(dāng)然,在圖像處理方面,矩陣變換可謂是無(wú)處不在。另外,在識(shí)別方面,有一些通信模型,涉及到了信道、誤碼率、信息熵。

          最近剛開(kāi)學(xué)也沒(méi)什么事,所以就想隨便找?guī)妆緯?shū)看一下,但最好別是那種太艱深晦澀的書(shū)。8月份一直到現(xiàn)在,吳軍寫(xiě)的這本12年5月出版的《數(shù)學(xué)之美》一直盤(pán)踞京東、亞馬遜等各大網(wǎng)上商城科技類圖書(shū)的榜首,當(dāng)然,還有早些時(shí)候出版的《浪潮之巔》也排在很靠前的位置。心想市場(chǎng)的力量應(yīng)該能幫我挑出好書(shū)吧,于是就從圖書(shū)館借了一本來(lái),一直到今天晚上把它給看完了。

          因此想寫(xiě)一點(diǎn)東西來(lái)總結(jié)、反思一下,反正剛開(kāi)完班會(huì)也沒(méi)什么事干。

          寫(xiě)在前面的建議:如果你不討厭數(shù)學(xué)的話,強(qiáng)烈推薦這本書(shū),網(wǎng)上也可以下到電子版,不過(guò)閱讀感覺(jué)上還是很不一樣的。

          廢話就不多說(shuō)了,《數(shù)學(xué)之美》其實(shí)是一本科普類的讀物,所面向的是接受過(guò)普通高等教育的人,完全不需要在特定領(lǐng)域有很深的造詣就可以看懂,大概懂一點(diǎn)線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、組合數(shù)學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)算法、模式識(shí)別最好(雖然列舉了這么多,其實(shí)有些不懂也沒(méi)關(guān)系……),所以尤其適合信科的人看。內(nèi)容大部分是和人工智能、計(jì)算機(jī)相關(guān)的,這并非我所學(xué)的專業(yè),但作者比較擅長(zhǎng)將看似復(fù)雜的原理用簡(jiǎn)明的語(yǔ)言表達(dá)出來(lái),所以可讀性還是很好的。

          吳軍是清華大學(xué)畢業(yè)的,之前任職于Google,后來(lái)到了騰訊,這些文章都是發(fā)表在Google黑板報(bào)上的,后來(lái)經(jīng)過(guò)了重寫(xiě),所以網(wǎng)上下載的和書(shū)本內(nèi)容有所差異。由于吳軍本人是研究自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別的,所以統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的東西可能會(huì)多一點(diǎn),不過(guò)我覺(jué)得這絲毫不妨礙全書(shū)數(shù)學(xué)之美的展現(xiàn)……感覺(jué)收獲還是挺多的,知識(shí)上的有一些,但更多還是思維方式上的。作者舉了很多例子試圖讓人明白很多看似復(fù)雜的高科技背后,基本原理其實(shí)是出乎意料簡(jiǎn)單的(當(dāng)然,必須承認(rèn)第一個(gè)想到這些方法的人還是非常了不起的……)。比如高準(zhǔn)確率的機(jī)器翻譯,看上去好像是計(jì)算機(jī)能夠理解各國(guó)語(yǔ)言,隱藏在背后的卻是很多具有大學(xué)理科學(xué)歷的人都非常清楚的統(tǒng)計(jì)模型和概率模型;再比如拼音輸入法的數(shù)學(xué)原理,早期的研究主要集中在縮短平均編碼長(zhǎng)度,比如曾經(jīng)流行一時(shí)的五筆輸入法,而現(xiàn)今真正實(shí)用的'輸入法卻是有很多信息冗余、編碼長(zhǎng)度比較長(zhǎng)的拼音輸入法,作者從信息論和市場(chǎng)的角度做了簡(jiǎn)單的闡述;又比如新聞的自動(dòng)分類,許多非IT領(lǐng)域的人可能會(huì)認(rèn)為計(jì)算機(jī)可以讀懂新聞并進(jìn)行分類,而實(shí)際上只是特征向量的抽取、多維空間中向量夾角的計(jì)算,非常非常簡(jiǎn)單,但凡學(xué)過(guò)一點(diǎn)線性代數(shù)的人絕對(duì)是一看就懂的……當(dāng)然,完美的實(shí)現(xiàn)還需要考慮很多細(xì)節(jié)和現(xiàn)實(shí)的情況,但這并不是這本書(shū)所關(guān)注的地方,數(shù)學(xué)之美在于其簡(jiǎn)潔而不是繁瑣。

          除了對(duì)于具體信息技術(shù)的剖析之外,作者還花了很大篇幅來(lái)講一些杰出人士的成長(zhǎng)過(guò)程,特別是把這些人的成長(zhǎng)經(jīng)歷和中國(guó)學(xué)生的成長(zhǎng)經(jīng)歷作對(duì)比。雖然作者并沒(méi)有明說(shuō),但字里行間多少流露出對(duì)于中國(guó)高等教育以及很多中國(guó)企業(yè)的批評(píng),一是教育的功利性,缺乏寬松的獨(dú)立思考的環(huán)境,即使學(xué)了一堆理論也難有用武之地,自然也就缺乏創(chuàng)新性的成果;二是中國(guó)企業(yè)的短視,大部分都不舍得在新框架開(kāi)發(fā)上投資,而是坐享學(xué)術(shù)界和國(guó)外企業(yè)的研究成果。

          總結(jié)一下呢,《數(shù)學(xué)之美》事實(shí)上不能帶給你編程能力的提升,也沒(méi)法讓人的數(shù)學(xué)水平有顯著的提升,但它在很大程度上讓你跳出教科書(shū)式的繁瑣細(xì)節(jié)的束縛,能夠從更宏觀的角度來(lái)思考信息世界背后的數(shù)學(xué)引擎的運(yùn)行原理,讓人明白看似很高級(jí)、復(fù)雜的東西背后其實(shí)并不如我們所想象的那樣復(fù)雜,而我們所學(xué)的“枯燥”的數(shù)學(xué)真的可以“四兩撥千斤”,改變億萬(wàn)人的生活。

          數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感 7

          前一陣子因興趣研究CMUSphinx這套庫(kù)的應(yīng)用不得要領(lǐng),就去查看了下一些語(yǔ)音識(shí)別的基本原理的文章,偶然碰到了數(shù)學(xué)之美。其實(shí)浪潮之巔也是因此開(kāi)始看的、結(jié)果先一步看完了,畢竟一本歷史書(shū),一本介紹數(shù)學(xué)和語(yǔ)言處理的,難度不同

          說(shuō)實(shí)話,因?yàn)槌踔懈咧谢膹U了太多時(shí)間,我的英文和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較差,我大學(xué)的數(shù)學(xué)都是勉強(qiáng)修過(guò)的。一直以來(lái)數(shù)學(xué)對(duì)我是一個(gè)很恐怖的學(xué)科,也不知道為什么計(jì)算機(jī)專業(yè)對(duì)數(shù)學(xué)要求比較高。我個(gè)人就是數(shù)學(xué)分?jǐn)?shù)很低,但是專業(yè)課學(xué)的還不錯(cuò),唯一好點(diǎn)的數(shù)學(xué)科目就是離散數(shù)學(xué)吧,另外的工科數(shù)學(xué)分析和高等代數(shù)都是慘不忍睹的。

          看完這本書(shū)后,我發(fā)現(xiàn)我還真是低估了數(shù)學(xué)的作用,一個(gè)復(fù)雜的語(yǔ)言識(shí)別過(guò)程,用統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型竟然用那么簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型就解決了,這對(duì)我的沖擊很大。另一個(gè)對(duì)我影響比較大的就是余弦定理和新聞的分類。以前那些各種三角函數(shù)的變換、三角函數(shù),各種向量,各種空間圖形在我印象中就只能用于畫(huà)設(shè)計(jì)圖,或者搞空間物理化學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科的應(yīng)用上,想著“這種東西和計(jì)算機(jī)編程有什么關(guān)系?要計(jì)算角度,庫(kù)里不都提供了嗎?”,哪成想到改變一下思路,改變一下方法,就簡(jiǎn)單的把那么復(fù)雜的分裂問(wèn)題給解決了,F(xiàn)在想想我當(dāng)初想法還真是幼稚啊,可惜覆水難收,過(guò)去的時(shí)間已經(jīng)回不來(lái)了,但至少我現(xiàn)在明白了數(shù)學(xué)的重要性,總能想辦法彌補(bǔ)的。

          不得不說(shuō)國(guó)內(nèi)的教科書(shū)還真是太死板了。很多書(shū)上,先不說(shuō)沒(méi)講應(yīng)用領(lǐng)域和這個(gè)能干嗎,有些教科書(shū)連推導(dǎo)過(guò)程也沒(méi)說(shuō)明白。像我大學(xué)時(shí)候的那幾本高代高數(shù)的教科書(shū),在某一步關(guān)鍵的過(guò)程寫(xiě)一句“顯而易見(jiàn)”,然后就莫名其妙的出現(xiàn)了結(jié)果,這讓我們基礎(chǔ)差的人情何以堪啊,更何況我問(wèn)了那些數(shù)學(xué)好的,他們想推導(dǎo)出那一步也要想好久。后來(lái)?yè)Q了一下同濟(jì)大學(xué)版,發(fā)現(xiàn)同樣的定理,同樣的范圍,就是理解起來(lái)容易了不少。果然好書(shū)和差一點(diǎn)的書(shū)差別真不少。所以我就在網(wǎng)上整理了一些好的數(shù)學(xué)書(shū)籍,等會(huì)兒x就貼到文后,以后慢慢補(bǔ)。

          "技術(shù)分為術(shù)和道兩種,具體的做事方法是術(shù),做事的'原理和原則是道。這本書(shū)的目的是講道而不是講術(shù)。很多具體的搜索技術(shù)很快會(huì)從獨(dú)門(mén)絕技到普及,再到落伍,追求術(shù)的人一輩子工作很辛苦。只有掌握了搜索的本質(zhì)和精髓才能永遠(yuǎn)游刃有余! ,然后吳軍先生用搜索反作弊的例子漂亮的解釋了這兩種差別。我以前做過(guò)的項(xiàng)目里,如果出現(xiàn)沒(méi)想過(guò)的情況,就加一個(gè)異常處理處理特殊情況,本來(lái)很簡(jiǎn)單的東西,愣是被我搞復(fù)雜了。現(xiàn)在想回來(lái),那時(shí)候境界太低,連開(kāi)始的本質(zhì)和原理都沒(méi)弄清楚,就埋頭搞下去了,以后要多注意點(diǎn)。

          我一向喜歡實(shí)用性強(qiáng)的方法和工具,在這書(shū)里我特別喜歡阿米特·辛格博士的那一章。吳軍博士就用寥寥幾頁(yè)的描述中講解了辛格博士的處理事情的方法和原則,先幫用戶解決主要的問(wèn)題,再?zèng)Q定要不要糾結(jié)在次要的部分上;要知道修改代碼的所作所為,知其所以然;能用簡(jiǎn)單方法解決就用簡(jiǎn)單的,可讀性很重要。

          不過(guò)中間有兩個(gè)部分沒(méi)搞明白,最大熵模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò),沒(méi)搞懂為什么能解決那些問(wèn)題。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)還能稍微理解,少了馬爾科夫鏈的線性約束,更自由;但最大熵模型真搞不懂為什么那么好用,以后繼續(xù)研究。

          總之這是一本很好的書(shū),推薦大家讀一下。

          數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感 8

          我第一次看到這本書(shū)是在兩三年前,當(dāng)時(shí)看的是電子書(shū),雖然沒(méi)太仔細(xì)看,但是第一次近距離了解到這些互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用背后的數(shù)學(xué)原理。

          前段時(shí)間,我在同學(xué)的桌上看到了《數(shù)學(xué)之美》的紙質(zhì)書(shū),就向他借來(lái)讀。雖說(shuō)"書(shū)非借不能讀也",但實(shí)際上借了書(shū)也沒(méi)能好好讀,斷斷續(xù)續(xù)讀了有一個(gè)月才讀完。

          由于工作背景的緣故,吳軍博士的這本書(shū)主要內(nèi)容集中在語(yǔ)言識(shí)別和搜索領(lǐng)域,但這絲毫不妨礙它確實(shí)反映了很多共同的道理。我總結(jié)了幾點(diǎn)供大家探討。

          1. 簡(jiǎn)單就是美

          歐拉公式,最美的數(shù)據(jù)公式之一。

          雖然在大家的眼里,數(shù)學(xué)是一門(mén)深?yuàn)W的學(xué)科,但是很多數(shù)學(xué)規(guī)律卻能用非常簡(jiǎn)單的公式表示出來(lái)。我想"簡(jiǎn)單卻非常有用"或許就是數(shù)學(xué)之美的內(nèi)涵吧。

          書(shū)中作者給了很多"簡(jiǎn)單卻非常有用"的例子,比如簡(jiǎn)單的布爾代數(shù)就是搜索引擎的數(shù)學(xué)基礎(chǔ);比如助Google一舉逆襲成為搜索老大pagerank算法就是矩陣乘法迭代結(jié)合TF-IDF公式;地圖導(dǎo)航搜索就是簡(jiǎn)單的動(dòng)態(tài)規(guī)劃;統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型可以輕松解決看似難度、復(fù)雜度超高機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別。

          數(shù)學(xué)的精彩之處就在于簡(jiǎn)單的模型可以干大事。從本質(zhì)上講,數(shù)學(xué)的思維方法就是抽象與簡(jiǎn)化。簡(jiǎn)單的模型怎么來(lái)?靠的是先抽象,后簡(jiǎn)化。對(duì)于復(fù)雜的問(wèn)題,往往可以通過(guò)抽象,然后用數(shù)學(xué)模型來(lái)描述它。選擇了合理的模型就成功了一半。但是有了模型,往往模型看著簡(jiǎn)單,但求解比較困難。這就需要合理假設(shè)繼續(xù)簡(jiǎn)化,或者說(shuō)通過(guò)增加合理的假設(shè)條件來(lái)簡(jiǎn)化計(jì)算。以書(shū)上提到的馬爾科夫鏈為例,雖然公式的求解非常困難,但是一旦加上適當(dāng)?shù)募僭O(shè),問(wèn)題就一下子簡(jiǎn)化了非常多。

          所以,針對(duì)紛繁蕪雜的'現(xiàn)實(shí)情況,我們一定要能時(shí)刻準(zhǔn)備著把復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)單化,一定要做到大膽合理假設(shè),盡可能的簡(jiǎn)化問(wèn)題,抓住其主要矛盾,先用很小的代價(jià)解決大部分的問(wèn)題,剩下的部分再分步解決。

          2. 透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì)

          作者說(shuō)到,技術(shù)分為術(shù)和道兩種,具體的做事方法是術(shù),做事的原理和原則是道。技術(shù)容易學(xué),但也容易落伍,所以追求術(shù)的人一輩子工作很辛苦,只有掌握了道的本質(zhì)和精髓才能永遠(yuǎn)游刃有余。真正做好一件事沒(méi)有捷徑,需要一萬(wàn)小時(shí)的專業(yè)訓(xùn)練和努力。

          道是什么?道實(shí)際上就是方向,就是判斷。

          我想有些領(lǐng)導(dǎo)之所以成為優(yōu)秀的領(lǐng)導(dǎo),是因?yàn)樗麄冋莆樟说溃炊鴮?duì)具體的術(shù)不那么關(guān)注。

          舉個(gè)書(shū)上的兩個(gè)例子,都是關(guān)于搜索的:一個(gè)例子是搜索的本質(zhì)是什么?自動(dòng)下載盡可能多的網(wǎng)頁(yè);建立快速有效的索引;根據(jù)相關(guān)性對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行公平準(zhǔn)確的排序。另一個(gè)例子是搜索引擎作弊的本質(zhì)是什么?是在網(wǎng)頁(yè)排名信號(hào)中加入了噪聲,因此反作弊的關(guān)鍵是去除噪聲。

          所以,我們?cè)诠ぷ鞯臅r(shí)候,要善于理解事物的原理與本質(zhì)。要先回答是什么、為什么?最后才是怎么做。再比如,在學(xué)習(xí)某個(gè)軟件或某項(xiàng)技術(shù)時(shí),就需要先掌握它的工作原理與工作機(jī)制,以便于我們判斷其適用的場(chǎng)景和不適用的場(chǎng)景,而不是先去熟悉怎么用它。

          3. 循序漸進(jìn)、逐步演化

          書(shū)上對(duì)自然語(yǔ)言處理著墨很多。最初的自然語(yǔ)言處理是基于規(guī)則的句法分析,但是一段時(shí)間過(guò)后,人們發(fā)現(xiàn)句法分析的準(zhǔn)確率很難提升。正當(dāng)句法分析派走投無(wú)路的時(shí)候,統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型出現(xiàn)了,而且越走越順,很快就把句法分析派遠(yuǎn)遠(yuǎn)拋在了后面。問(wèn)題就來(lái)了,那為什么最開(kāi)始科學(xué)家們不直接研究統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型?答案當(dāng)然是不能,原因是時(shí)機(jī)還不成熟,因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型所需要基于的大數(shù)據(jù)量的語(yǔ)言庫(kù)還沒(méi)有,大規(guī)模并行計(jì)算的能力還不夠。同樣的,統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型就是最好的嗎?當(dāng)然是不盡然,科學(xué)家們現(xiàn)在開(kāi)始研究基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理,相信不久的將來(lái),語(yǔ)言識(shí)別、機(jī)器翻譯會(huì)有另外一個(gè)質(zhì)的飛躍。

          我們做什么事情都不可能是一蹴而就,一步到位,想畢其功于一役的往往最后的結(jié)局都是失敗的。

          對(duì)我們而言,不管是架構(gòu)規(guī)劃也好、系統(tǒng)建設(shè)也好、管理工作也好,更是需要找準(zhǔn)突破口,循序漸進(jìn),逐步演化。當(dāng)然,我們也不能固步自封、墨守成規(guī)。

          數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感 9

          上個(gè)月去北京開(kāi)會(huì),順道拜訪了人民郵電出版社,合作多年的編輯陳冀康贈(zèng)我一本《數(shù)學(xué)之美》,說(shuō)一定是我喜歡看的類型。以前也在網(wǎng)上零散看過(guò)Google黑板報(bào)上吳軍先生的文章,對(duì)他的前一本書(shū)《浪潮之顛》也有耳聞,但沒(méi)有讀過(guò)。這次有機(jī)會(huì)集中閱讀他的文章,確實(shí)是一段美妙的體驗(yàn)。

          讀完這本書(shū)有一點(diǎn)強(qiáng)烈的感受:工具一定要先進(jìn)。數(shù)學(xué)是強(qiáng)大的工具,計(jì)算機(jī)也是。這兩種工具結(jié)合在一起,造就了強(qiáng)大的google、百度、亞馬遜、阿里、京東、騰迅等公司。他們不是百年老店,但他們掌握了先進(jìn)的工具。

          掌握了先進(jìn)的工具,必將獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如果你知道哪里有一群軟件工程師,維護(hù)著更大的一群計(jì)算機(jī),那么不要猶豫,想辦法使用他們提供的服務(wù),因?yàn)檫@會(huì)給你帶來(lái)優(yōu)勢(shì)。所以我們使用Google的搜索和郵件,在亞馬遜、京東和淘寶上購(gòu)物,用QQ和微博聯(lián)系朋友,使用銀行卡和網(wǎng)上銀行,利用交易終端在全球市場(chǎng)上進(jìn)行各種交易……

          人類歷史就是一部工具的進(jìn)化史。石器、青銅、鐵器、火藥、蒸汽機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、電報(bào)、電話、電視、計(jì)算機(jī)、衛(wèi)星、互聯(lián)網(wǎng),工具的進(jìn)步引領(lǐng)著文明的`進(jìn)步。新的工具不斷淘汰老的工具,就像互聯(lián)網(wǎng)視頻點(diǎn)播正在淘汰電視、微博正在淘汰報(bào)紙、電子書(shū)正在淘汰紙質(zhì)書(shū)那樣。

          但有一些古老的工具,今天仍有人在學(xué)習(xí)和使用,甚至在上面花費(fèi)許多時(shí)間。毛筆就是這樣一個(gè)例子。今天學(xué)習(xí)掌握毛筆這種“落后的”工具,還有什么意義?其實(shí)我們?cè)谑褂靡恍奥浜蟮摹惫ぞ邥r(shí),主要是在學(xué)習(xí)工具背后的思想。書(shū)法和繪畫(huà)中蘊(yùn)含的藝術(shù)審美的一般原則,經(jīng)得起具體工具變遷的考驗(yàn)。甲骨文、金文、石鼓文所包含的對(duì)空間構(gòu)圖的理解,仍然值得現(xiàn)代人學(xué)習(xí)。思想工具是比實(shí)物工具更強(qiáng)大的工具。

          工具組合使用,形成更強(qiáng)大的新工具。《數(shù)學(xué)之美》中提到的馬爾可夫鏈雖然是很強(qiáng)大的工具,但我在數(shù)學(xué)課上沒(méi)有聽(tīng)老師提到過(guò)。這本書(shū)中給我印象最深的例子是余弦定理和新聞分類。余弦定理是中學(xué)數(shù)學(xué),再加上一些不算很難的多維向量的知識(shí),竟然解決了計(jì)算機(jī)新聞分類這樣的難題!

          每一種工具的背后,是人們對(duì)世界的一種理解。蒸汽機(jī)和內(nèi)燃機(jī)背后,是力學(xué)的世界。電報(bào)、電話、電視、計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)背后,是信息的世界。數(shù)學(xué)是抽象的工具,是其他工具背后的工具。每一門(mén)學(xué)科要成為科學(xué),都少不了數(shù)學(xué)。也許有一天人們會(huì)習(xí)慣,用數(shù)學(xué)工具來(lái)分析藝術(shù)。數(shù)學(xué)是一種語(yǔ)言,它源于具體的世界,又高于具體的世界。如果說(shuō)語(yǔ)言是對(duì)世界的認(rèn)識(shí)和描述,如果說(shuō)數(shù)學(xué)是一種語(yǔ)言,那么它一定是最接近神的語(yǔ)言?此坪敛幌嚓P(guān),卻又能描述萬(wàn)事萬(wàn)物。

          學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)有什么用?物理學(xué)家費(fèi)曼當(dāng)年在大一時(shí)提出這個(gè)問(wèn)題,他的師兄建議他轉(zhuǎn)到物理系。今天,這個(gè)問(wèn)題已不成為問(wèn)題。具有扎實(shí)數(shù)學(xué)功底的人才正進(jìn)入各行各業(yè),例如金融業(yè)。我認(rèn)識(shí)一個(gè)出版社的老總,他招應(yīng)屆畢業(yè)生有一個(gè)條件:數(shù)學(xué)要好。

          工具雖好,關(guān)鍵還要會(huì)用。最終要回到掌握先進(jìn)工具的人。軟件算法工程師加上計(jì)算機(jī)集群,這是目前一流企業(yè)必需的裝備。正如馬克.安德森所說(shuō)的,各行各業(yè)的一流公司,都是軟件公司。優(yōu)秀的軟件算法工程師,是人才爭(zhēng)奪的焦點(diǎn)。這樣,我們就容易理解Google招工程師的要求。

          對(duì)信息加工處理和傳遞的能力不斷增強(qiáng),是知識(shí)經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)。《數(shù)學(xué)之美》展示了Google如何運(yùn)用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò),帶領(lǐng)我們進(jìn)入云計(jì)算和大數(shù)據(jù)時(shí)代。

          知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的工作,就是在各自的領(lǐng)域中進(jìn)行科學(xué)研究?茖W(xué)研究要大膽假設(shè),小心求證。科學(xué)研究要量化?茖W(xué)研究要有對(duì)比實(shí)驗(yàn)。科學(xué)研究要有數(shù)學(xué)模型。科學(xué)研究要有田野調(diào)查。科學(xué)研究要有文獻(xiàn)查證?茖W(xué)研究要有同行評(píng)議!稊(shù)學(xué)之美》向我們介紹了自然語(yǔ)言分析領(lǐng)域的科研方法和過(guò)程。

          任何一個(gè)領(lǐng)域,深入進(jìn)去都有無(wú)數(shù)的細(xì)節(jié)。有興趣的人不但沒(méi)被這些細(xì)節(jié)嚇倒,反而會(huì)興致勃勃地研究,從而達(dá)到令人仰慕的高度。吳軍先生向我們展示了數(shù)學(xué)和算法中的這些細(xì)節(jié),也展示了他所達(dá)到的高度。值得我學(xué)習(xí)。

          感謝吳軍先生分享他的知識(shí)和深刻見(jiàn)解,也感謝人民郵電出版社出了這樣一本好書(shū)。

          數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感 10

          我是在讀了吳軍博士的《浪潮之巔》之后,發(fā)現(xiàn)推薦了《數(shù)學(xué)之美》這本書(shū)。我到豆瓣讀書(shū)上看了看評(píng)價(jià),就果斷在當(dāng)當(dāng)上下單買了一本研讀。本來(lái)我以為這是一本充滿各種數(shù)學(xué)專業(yè)術(shù)語(yǔ)的書(shū),讀后讓我非常震撼的是吳軍博士居然能用非常通俗的語(yǔ)言將自然語(yǔ)言處理等高深理論解釋的相當(dāng)簡(jiǎn)單。在李開(kāi)復(fù)博士之后,吳軍博士又成為了目前備受矚目的具有深厚技術(shù)背景的作家。對(duì)于我來(lái)說(shuō),讀這本書(shū)有掃盲的功效,讓我知道了很多以前不知道的東西。我的想法是在研究生階段,不只局限于導(dǎo)師的研究方向,通過(guò)更加廣泛的涉獵知識(shí),去尋找一個(gè)自己喜歡的研究領(lǐng)域。如果找到了這樣一個(gè)領(lǐng)域,那么我就讀博士。如果沒(méi)有的話,那么我想還是工作算了。

          1、學(xué)科之間的聯(lián)系是如此的重要

          全書(shū)主要是圍繞著吳軍博士所研究的自然語(yǔ)言處理方向來(lái)講述一些應(yīng)用在這個(gè)研究領(lǐng)域的數(shù)學(xué)知識(shí),用了很大篇幅講解了將通信的原理應(yīng)用到自然語(yǔ)言處理上所取得的巨大成功。以前學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,學(xué)過(guò)一個(gè)香農(nóng)定理。對(duì)香農(nóng)的認(rèn)識(shí)就從香農(nóng)定理開(kāi)始,因?yàn)榭佳袝?huì)考相關(guān)的計(jì)算題?戳诉@本書(shū)才知道,香農(nóng)的《信息論》對(duì)今天的影響真的是不可估量。通過(guò)這樣一個(gè)過(guò)程,我也對(duì)以前的本科學(xué)校的學(xué)科建設(shè)產(chǎn)生了一些憂慮。對(duì)于培養(yǎng)計(jì)算機(jī)人才來(lái)說(shuō),無(wú)論是培養(yǎng)應(yīng)用型人才,還是培養(yǎng)研究型人才,都應(yīng)該與電子、通信有一定的交叉,這樣對(duì)學(xué)生思考問(wèn)題的啟發(fā)與視野的開(kāi)闊有著重要的作用。計(jì)算機(jī)本身就是從電子、通信、數(shù)學(xué)等學(xué)科中抽出來(lái)的新興的學(xué)科,在發(fā)展了多年之后,我們發(fā)現(xiàn)它仍然需要繼承一些傳統(tǒng)。回想自己的本科四年,上的更多的課時(shí)

          語(yǔ)言類、技術(shù)類的課程,這些課程的確對(duì)提升學(xué)生的就業(yè)有很大幫助。但是我想說(shuō)的是,一個(gè)忽視數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、學(xué)科交叉的學(xué)校,他無(wú)法成為一所國(guó)內(nèi)的一流大學(xué)。作為一個(gè)母校培養(yǎng)的學(xué)生,我深知改革的阻力與困難,但是我希望母校的計(jì)算機(jī)學(xué)院能越辦越好。我們現(xiàn)在已經(jīng)培養(yǎng)出很多高薪優(yōu)秀的技術(shù)人才,我希望將來(lái)也能培養(yǎng)出更多的研究型人才。

          2、看起來(lái)很牛的東西卻用著難以置信的簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)原理

          在整本書(shū)中讓我最為印象深刻的是解釋Google搜索的原理,居然就是簡(jiǎn)單的布爾代數(shù)運(yùn)算。這個(gè)的確讓我大跌眼鏡,我一直認(rèn)為搜索時(shí)一個(gè)非常復(fù)雜而龐大的問(wèn)題,其數(shù)學(xué)原理也是相當(dāng)高深的,但是吳軍博士的解釋讓我大開(kāi)眼界。與此同時(shí)也知道了Google為什么牛,牛在哪了。搜索的原理雖然非常簡(jiǎn)單,但是搜索是一個(gè)需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的工作。Google在海量數(shù)據(jù)的處理方面的確是相當(dāng)先進(jìn)的,MapReduce、BigTable等等一些技術(shù)的`發(fā)明與應(yīng)用使得Google在搜索上無(wú)出其右。目前分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與存儲(chǔ)等研究領(lǐng)域近些年來(lái)的大熱也說(shuō)明Google在引領(lǐng)研究方向上的超凡本領(lǐng)。

          3、感謝概率老師的教誨

          在大二的時(shí)候,有一個(gè)在我們學(xué)生中聲望很高的概率老師,他在課程即將結(jié)束的時(shí)候跟我們說(shuō)我們將的是前幾章,這些事概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)。對(duì)于你們計(jì)算機(jī)的學(xué)生來(lái)時(shí),后面的章節(jié)才是最有用的,以后一定要好好的研究,弄上一兩個(gè)在你的畢業(yè)設(shè)計(jì)上就會(huì)讓你畢業(yè)設(shè)計(jì)提升一個(gè)檔次,有可能驗(yàn)收你畢業(yè)設(shè)計(jì)的老師也不懂。我當(dāng)時(shí)對(duì)他的話沒(méi)有特別在意,我只關(guān)心期末考試要考哪些題目,因?yàn)槲夷莻(gè)學(xué)期的概率課基本上都在睡覺(jué),只有他講笑話的時(shí)候不睡。我看《數(shù)學(xué)之美》后發(fā)現(xiàn)馬爾科夫鏈、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之后,對(duì)以前的概率老師充滿無(wú)限的敬意。我發(fā)現(xiàn)我們?cè)俦究齐A段學(xué)習(xí)的《高等數(shù)學(xué)》、《線性代數(shù)》、《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》在計(jì)算機(jī)學(xué)科應(yīng)用較多的要數(shù)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì),還有一門(mén)我學(xué)的不好的《離散數(shù)學(xué)》在計(jì)算機(jī)中也是有著舉足輕重的地位。我在看米歇爾的《機(jī)器學(xué)習(xí)》時(shí)也發(fā)現(xiàn)很多熟悉的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí),這讓我不得不開(kāi)始考慮重新彌補(bǔ)自己的數(shù)學(xué)短板。我的想法是在研一這一年把概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、離散數(shù)學(xué)盡我最大的努力補(bǔ)一補(bǔ),希望他們對(duì)我今后的學(xué)習(xí)有所幫助。

          4、說(shuō)說(shuō)作者吳軍博士

          吳軍博士寫(xiě)的書(shū)對(duì)于學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的學(xué)生來(lái)說(shuō),讀起來(lái)有種說(shuō)不出的親切感。可能這跟他是技術(shù)出身的原因有關(guān),流暢的文筆、質(zhì)樸的文風(fēng)也讓人讀起來(lái)很舒服。看高曉松在優(yōu)酷上的《曉說(shuō)》就知道,在硅谷有著眾多的華裔工程師,他們很多都來(lái)自清華、北大等國(guó)內(nèi)的名牌大學(xué),這些人在美國(guó)實(shí)現(xiàn)著自己的夢(mèng)想。吳軍博士也曾是這其中的一員,我非常希望那些像吳軍博士一樣的牛人們能夠?qū)憰?shū)或者來(lái)國(guó)內(nèi)的大學(xué)做一些演講、論壇等等,開(kāi)闊一下我們的視野,傳授一下做學(xué)問(wèn)的經(jīng)驗(yàn)。與此同時(shí),我也在想為什么我們國(guó)家那么多優(yōu)秀的IT人才都去了美國(guó)。這個(gè)問(wèn)題在我去蘋(píng)果公司在東軟信息學(xué)院組織的培訓(xùn)過(guò)程中得到了答案,那個(gè)南京郵電的老師講了講中國(guó)為什么不像美國(guó)那么有創(chuàng)造力。我們中國(guó)人并不缺乏創(chuàng)造力,很多時(shí)候是我們所處的外部環(huán)境恰恰阻礙了創(chuàng)新。我想那么多優(yōu)秀的清華北大學(xué)子紛紛到大洋彼岸的美國(guó),正是被美國(guó)開(kāi)放的學(xué)術(shù)環(huán)境、創(chuàng)新氛圍所吸引,每個(gè)人都有自己的夢(mèng)想,他們?nèi)ッ绹?guó)也是為了能實(shí)現(xiàn)自己的夢(mèng)想。以前都覺(jué)得他們是不愛(ài)國(guó),現(xiàn)在長(zhǎng)大了,對(duì)于這個(gè)問(wèn)題看得更清楚了一點(diǎn)。我想說(shuō)我們的祖國(guó)在經(jīng)歷了改革開(kāi)放30多年的飛速發(fā)展之后,目前正處于一個(gè)關(guān)鍵和脆弱的時(shí)期。我們靠著人口紅利取得了巨大的成就,我們能不能憑借人才紅利取得更大的成就還是未知。希望有更多的人才能像李開(kāi)復(fù)博士、吳軍博士那樣,為我們這個(gè)民族青年的成長(zhǎng)和國(guó)家發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

          數(shù)學(xué)的藝術(shù)——《數(shù)學(xué)之美》讀后感 11

          在網(wǎng)上看到有人推薦吳軍博士的《數(shù)學(xué)之美》,盡管我從事社會(huì)科學(xué)研究,但對(duì)數(shù)學(xué)的推崇一直如此,所以買來(lái)一讀,我的真切體驗(yàn)正如吳軍博士在書(shū)的后記中所說(shuō),把自己“境界提升了一個(gè)層次”。

          那么,對(duì)我而言,到底提升了什么境界呢?

          首要的肯定是思想境界。在未讀這本書(shū)之前,我知道對(duì)于這個(gè)世界的事件形成的信息集合,人類只有兩種方式可以表達(dá),一個(gè)是數(shù)字,一個(gè)是語(yǔ)言。整個(gè)實(shí)數(shù)的集合是無(wú)窮個(gè),而且每個(gè)數(shù)字都是唯一的;整個(gè)世界中的事件也是無(wú)窮個(gè)的,而且每個(gè)事件也時(shí)獨(dú)一無(wú)二的,這樣數(shù)學(xué)中的數(shù)字集合與世界中的事件集合就構(gòu)成一個(gè)一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,所以研究數(shù)字之間的關(guān)系,實(shí)際上就是在研究世界中事件之間的關(guān)系。語(yǔ)言中的概念和世界中的事件之間也是可以構(gòu)成一個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系的,但問(wèn)題是,語(yǔ)言中概念的集合是有限的,所以它和數(shù)字集合的對(duì)應(yīng)顯然只能是部分對(duì)應(yīng)。

          計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展,人類需要把語(yǔ)言處理成數(shù)字,因?yàn)橛?jì)算機(jī)只能識(shí)別數(shù)字信號(hào),所以“語(yǔ)言的`數(shù)字化”成為計(jì)算機(jī)產(chǎn)生以來(lái)發(fā)展最快、而且最有創(chuàng)新性的領(lǐng)域,而許多華人科學(xué)家成為了這個(gè)領(lǐng)域的頂尖專家,如李開(kāi)復(fù),吳軍博士是卓越的科學(xué)家之一。至此我才感到,在計(jì)算機(jī)主導(dǎo)的世界中,信息化就是數(shù)字化,而最難的數(shù)字化、也是最有成就的數(shù)字化,就是對(duì)人類自然語(yǔ)言的數(shù)字化,因?yàn)槿祟惖男畔缀?00%是用語(yǔ)言承載、傳播的,計(jì)算機(jī)要與人對(duì)話,變成智能化的機(jī)器,首先要解決的就是語(yǔ)言的數(shù)字化問(wèn)題。但我們?cè)陔娔X上自如地輸入文字時(shí)、或者拿著手機(jī)通話時(shí),我們跟本沒(méi)有意識(shí)到,那些卓越的語(yǔ)言科學(xué)家,早已經(jīng)把我們的語(yǔ)言,轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號(hào),通過(guò)輸入、處理、解碼的方式,讓我們無(wú)障礙地聯(lián)絡(luò)、工作。

          我似乎感到,語(yǔ)言與數(shù)字的關(guān)系,就是人與自然關(guān)系的接口。套用古希臘畢達(dá)哥拉斯學(xué)派的觀點(diǎn),加上我的理解,即是,數(shù)是萬(wàn)物的本原,語(yǔ)言是人的本原!

          吳軍博士似乎也在提升我對(duì)方法的認(rèn)識(shí)境界?茖W(xué)研究的思考方式,習(xí)慣遵循本質(zhì)、規(guī)律、連續(xù)性思維,在語(yǔ)言學(xué)研究的早期,人類為了讓計(jì)算機(jī)識(shí)別語(yǔ)言,采用建立語(yǔ)言規(guī)則和語(yǔ)言規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)的辦法,但最終以失敗告終(20世紀(jì)50-70年代),70年代后科學(xué)家采用了語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)模型,研究取得了突飛猛進(jìn)。語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)模型的勝利,再一次證明了宇宙量子模型的信念,世界是不連續(xù)的隨機(jī)性的粒子構(gòu)成,人類數(shù)千年文明進(jìn)化出來(lái)的語(yǔ)言系統(tǒng),就是動(dòng)態(tài)的隨機(jī)概率事件。其二,物理思維再也難逃牛頓的經(jīng)典本質(zhì)思維方法,即找尋到百分之百確定性的規(guī)律,而信息論思維是研究如何把握不確定性現(xiàn)象,利用概率統(tǒng)計(jì)是不二法門(mén)。其三,語(yǔ)言本質(zhì)上就是信息傳播,只有從通信模型視角才能真正理解計(jì)算機(jī)的功能,對(duì)語(yǔ)言的編碼、處理、傳輸、解碼是計(jì)算機(jī)的強(qiáng)項(xiàng),計(jì)算機(jī)是永遠(yuǎn)不可能理解語(yǔ)言的意思的。

          在《數(shù)學(xué)之美》中,吳軍博士對(duì)他的老師、師兄弟、同事的經(jīng)歷、掌故進(jìn)行了敘述,讓我們了解到這些世界一流的學(xué)科家、技術(shù)精英們的為人處世品質(zhì)、鮮明個(gè)性、科學(xué)素養(yǎng)及其管理風(fēng)格。例如賈里尼克對(duì)博士生的嚴(yán)格淘汰,馬庫(kù)斯對(duì)學(xué)生的寬宏大度,但我感到他們有一樣?xùn)|西是共同的,就是對(duì)科學(xué)創(chuàng)造、頂尖人才的識(shí)別和器重,甚至是無(wú)條件的包容。如此為人的境界才是根本,因?yàn)閭ゴ蟮目茖W(xué)創(chuàng)造畢竟是人做出來(lái)的,只有崇高的人文精神之下才能造就頂尖的人才、一流的科學(xué)和技術(shù)。

          觀國(guó)內(nèi)的學(xué)說(shuō)界,官風(fēng)盛行、人情充斥,與這些一流學(xué)說(shuō)群對(duì)科學(xué)創(chuàng)造的賞識(shí)、對(duì)人才的包容,對(duì)科學(xué)探索的熱誠(chéng),可謂相去甚遠(yuǎn)。

          看來(lái),我們只能寄希望于年輕一代,但愿吳博士的《數(shù)學(xué)之美》,能讓我們的學(xué)子們,初步體驗(yàn)到科學(xué)精英們卓越的才智與情懷。

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