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  • ACM算法有用吗

    2012-06-12 23:32:28
    有同学提问:ACM算法有用吗?(转载自bluewind) =============================================================== 杨中科老师你好,我想向你咨询下工作的事情。 先介绍我的情况普通本科大二学生,,之前...

    有同学提问:学ACM算法题有用吗?(转载自bluewind

    ===============================================================

    杨中科老师你好,我想向你咨询下工作的事情。

    先介绍我的情况普通本科大二学生,,之前一直在练acm的题,也获得了一些大赛的奖项,有一天有个人问我,叫我做一个小软件,我发现我不会。。更惨的就是我好像什么软件都不会做(这里指的是基于c/c++的开发),,除了console的一些算法题,,然后我和自己说练acm够了,应该开始学开发工具的运用和一些库类(函数)的使用了,,这样2个星期下来,我翻了很多关于商业程序开发资料,我发现商业程序代码真的很少涉及到高效算法和一些特殊的数据结构,而且我也问了几个现在在公司上班的师兄,他们也说工作中真正用到acm的知识是很少很少的。现在一系列的ACM比赛又差不多开始了,我现在一直没准备。。

    老师我想问的就是以你多年的工作经验来看,具有ACM背景的人的优势在哪,,还有优势大吗?还有假如我如果现在(大二)拿ACM的获奖证书和带上之前开发一些小软件的实例去找工作的话,,人家会很轻易的接受我吗?其实我大一的时候就获得了金山软件公司的实习邀请,,不过他说等到我大三暑假的时候才让我去,但是我家的经济深受这次金融风暴的打击,,所以我想大二读完的时候就出去找工作帮轻下家里负担,,我很期望您的回答。。

    还有我补充下我的个人简历,,我跟过一老师做基于.net的关于某公安局的项目,,英语四级,,是学生干部,,学习成绩80分以上,但是我看了看就业形势真的太差了,,我一直在担心公司为什么要我个大学都没毕业的。。

    最后我还想问下我除了专业领域获过一些奖项,我在其他的专业课程上也获过奖的,例如一个全国性的营销比赛,这对我找技术方面的工作有优势吗。。。还有我之前我看到您大学的时候投过稿,不知道这对你找工作的时候会有优势吗,因为我一直也想投稿到一些杂志和报纸。但因时间太紧。。一直未能如愿。

    ====================================================================

    我的回复:

    你说的商业程序代码真的很少涉及到高效算法和一些特殊的数据结构这是实际情况,因为并不是所有的公司的产品都是理论性很强的产品,就像造山寨手机的人不需要懂太多芯片设计等方面的知识,只要会把大公司制造的手机芯片拼装起来,然后装一个外壳就可以了。高效算法和一些特殊的数据结构已经由IBM、微软等大公司解决了,制造成了一些类库、应用服务器、数据库服务器之类的零件,商业程序开发者只要把这些零件按照需要拼装起来就可以了。在大公司工作的人是少数的,所以你问的师兄估计也都不是在这些大公司工作的,所以他们说工作中真正用到acm的知识是很少很少的也是可以理解的。

    ACM被誉为计算机界奥林匹克,每年的获奖者都几乎被google、微软、IBM、百度等大公司哄抢一空,很多大公司赞助ACM赛事的目的就是近水楼台,能够比其他竞争对手笼络更多的人才。

    ACM可以看做是聪明者的游戏,在ACM题目研究深入的人通常有非常高的数学素养、计算机算法素养以及非常强的分析问题、解决问题以及动手的能力,能够处理各种高精尖的难题,这是各大公司哄抢ACM人才的主要原因。

    ACM的程序开发和开发商业软件的不同点就在于写ACM程序是研究(Research),而写商业程序是开发(Development),这就是研发(Research&Development)两个字的含义,研发就是研究开发,像微软、IBM等这样的公司都将研发人才分为两种:研究性人才和开发性人才。以微软为例,在中国,微软设立了微软亚洲研究院,同时微软亚洲研究院下设微软亚洲工程院,微软亚洲研究院中的人主要的工作就是出paper(论文),根据微软总部下达的研究方向进行核心技术的研究,然后将研究成果转换为可以实施的方案,由微软亚洲工程院的工程师进行实际的开发,简单的讲就是微软亚洲研究院的人负责研究课题,然后由微软亚洲工程院的工程师根据研究结果开发出实际可用的商业化产品。因此微软亚洲研究院的人都是拥有很强科研实力的人,而微软亚洲工程院的人则是有很强开发能力的人。像googleIBM等大公司也有类似的部门职位划分。对于一些次一级的大公司来说,比如百度、网易等,也在职位上进行着类似的划分。

    他们的区别就像研究动力学的人和设计汽车的人的差别一样,研究动力学的人只负责从研究一些理论,不负责实际的汽车设计,而是由专门的汽车设计工程师来负责根据研究成果进行实际的产品设计。比如对于做搜索引擎来说,研究性人才负责研究检索方面的理论,得出一些公式、算法、理论,然后由开发性人才负责根据这些研究成果写程序,然后变成可以实际使用的搜索引擎。

    研究性人才对智商要求比较高,处于人才金字塔的顶端,因此收入、待遇各方面都更高一些,职业发展就是科学家;而开发性人才的优势则在于理论转化为产品的能力,因此开发性人才中独立创业的比例更高。

    看了公司的职位划分你就能明白白商业化软件开发和写ACM题的区别在哪里了,你就知道做ACM题背景的人和掌握商业程序开发技能的人的不同定位了。如果ACM成绩非常好,那么进入这些国际性大公司的概率会非常高,哪怕去不了大公司,中小型公司也非常欢迎这种基础理论扎实的人才,因为他们可以解决别人解决不了的难题,但是这类人才通常要价比较高,很多中小型公司难以承受,同时中小型公司并没有独立的研究部门,所以这类人才进入公司以后通常都是兼有研究和开发两重责任,当然也是处于公司人才金字塔的顶端,享受特殊待遇;开发性人才则是各个类型的公司都需要的,相对来说选择面广一些,但是初始阶段的收入会比研究性人才低一些。你需要根据你的情况来给自己定位,如果是做研究性人才,那么就继续把ACM弄好,多参加ACM大赛,特别是正式的国际性ACM大赛,争取拿奖,同时做好进行研究生学习的的准备(ACM成绩好的话一般都会被科研院所免试录取),在研究生阶段进行进一步的理论研究和培养自己的科研能力,这种方向的话不需要管什么java web开发、Windows程序开发这类的实现性技术,只需要把算法、模式识别等理论课程学好即可;如果你的定位是开发性人才则把主要精力放到java web开发、Windows程序开发等上边来,如果从事这个方向,因为你已经有一定的ACM的基础了,所以应付面试笔试中的那些算法难题不在话下,那么就在把一部分精力继续投入在ACM的学习上的同时,把更多的精力投入到这些商业程序开发的技术上去。
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  • 枫叶宝宝乖2019-11-14 15:278641、Java程序员...对于Java程序员来说,第一步需要了解机器学习的各种算法:现在有哪些算法,都能解决哪些问题以及如何实现。另外还需要学习使用R和Matlab等建模工具,此外WEKA、Vowpal...

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    枫叶宝宝乖

    2019-11-14 15:27

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    1、Java程序员

    作为Java开发者,你对软件工程的规则已经了然于心,能够设计软件系统执行复杂任务。数据科学正是关于开发“数据产品”的一门科学,主要是基于数据和算法的软件系统。

    对于Java程序员来说,第一步需要了解机器学习的各种算法:现在有哪些算法,都能解决哪些问题以及如何实现。另外还需要学习使用R和Matlab等建模工具,此外WEKA、Vowpal

    Wabbit和OpenNLP等库也为大多数常见算法提供了经过验证的实现方法。

    2、 Python程序员

    如果你是Python程序员,对软件开发和脚本编写一定很熟悉,也许已经在使用很多数据科学中常见的库例如NumPy和SciPy。

    Python对数据科学应用的支持很好,尤其是NumPy/Scipy, Pandas, Scikit-learn,

    IPython等用于探索性分析的库,以及可视化方面的Matplotlib。

    在处理大型数据集方面,多学些Hadoop及其与Python的流式集成。

    3、 统计学家与应用科学家

    如果你有统计学或者机器学习的背景,那么你很可能很多年前就开始使用诸如R, Matlab或SAS进行回归分析、聚类分析等机器学习相关任务。

    R、Matlab和SAS是很强大的统计分析和可视化工具,对于很多机器学习算法都有很成熟的实现方法。

    但是,这些工具通常被用于做数据勘探和模型开发,很少单独用来开发产品级的数据产品。在开发端到端的数据产品时,大多数情况下,你需要需要同时用到其他软件模块如Java、Python等,并与Hadoop等数据平台整合。

    显然,熟悉一门或者多门现代编程语言,例如Python或Java是你的首要任务。此外,与有经验的数据工程师紧密合作将有助于更好地理解他们开发生产级数据产品所用到的工具和方法。

    4、业务分析师

    如果你的背景是SQL,那么说明你已经跟数据打交道很多年了,你很清楚如何通过数据获取业务分析结果。Hive能让你以你熟悉的SQL语言访问Hadoop上的大数据集,因此是你步入大数据殿堂的首选。

    数据产品通常需要使用SQL无法胜任的高级机器学习和统计,因此对于业务分析师来说,进入数据科学领域的第二个重要步骤就是在理论层面深入了解此类算法(例如推荐引擎、决策树、NLP),并熟悉目前的实现工具如Mahout,

    WEKA,或Python的Scikit-learn。

    5、 Hadoop开发者

    作为Hadoop开发者,你一定已经了解了大数据集和集群计算的复杂性。你还可能熟悉Pig、Hive、HBase并有丰富的Java经验。

    第一步,你需要深入了解机器学习和统计,以及这些算法面向大数据集的高效实现方法。Mahout是个不错的开始,可以在Hadoop上实现上述很多算法。

    另外一个需要关注的领域是数据清理(data

    cleanup),很多算法在建模前都会为数据分配基本结构。但不幸的是,现实中数据大多很“脏”,清理这些数据是数据科学中一项很繁重的工作。Hadoop通常是建模前大规模数据清理和预处理的工具选择。

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  • ACM算法有用吗

    千次阅读 2011-07-18 11:15:35
    有同学提问:ACM算法有用吗? =============================================================== 杨中科老师你好,我想向你咨询下工作的事情。 先介绍我的情况 普通本科大二学生,,之前一直在练acm的题,也...
     
    

    有同学提问:学ACM算法题有用吗?

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    杨中科老师你好,我想向你咨询下工作的事情。

    先介绍我的情况 普通本科大二学生,,之前一直在练acm的题,也获得了一些大赛的奖项,有一天有个人问我,叫我做一个小软件,我发现我不会。。更惨的就是我好像什么软件都不会做(这里指的是基于c/c++的开发),,除了console的一些算法题,,然后我和自己说练acm够了,应该开始学开发工具的运用和一些库类(函数)的使用了,,这样2个星期下来,我翻了很多关于商业程序开发资料,我发现商业程序代码真的很少涉及到高效算法和一些特殊的数据结构,而且我也问了几个现在在公司上班的师兄,他们也说工作中真正用到acm的知识是很少很少的。现在一系列的ACM比赛又差不多开始了,我现在一直没准备。。

    老师我想问的就是 以你多年的工作经验来看,具有ACM背景的人的优势在哪,,还有优势大吗?还有假如我如果现在(大二)拿ACM的获奖证书和带上之前开发一些小软件的实例 去找工作的话,,人家会很轻易的接受我吗?其实我大一的时候就获得了金山软件公司的实习邀请,,不过他说等到我大三暑假的时候才让我去,但是我家的经济深受这次金融风暴的打击,,所以我想大二读完的时候就出去找工作帮轻下家里负担,,我很期望您的回答。。

    还有我补充下我的个人简历,,我跟过一老师做基于.net的关于某公安局的项目,,英语四级,,是学生干部,,学习成绩80分以上,但是我看了看就业形势真的太差了,,我一直在担心公司为什么要我个大学都没毕业的。。

    最后我还想问下 我除了专业领域获过一些奖项,我在其他的专业课程上也获过奖的,例如 一个全国性的营销比赛 ,这对我找技术方面的工作有优势吗。。。还有我之前我看到您大学的时候投过稿,不知道这对你找工作的时候会有优势吗,因为我一直也想投稿到一些杂志和报纸。但因时间太紧。。一直未能如愿。

    ====================================================================

    我的回复:

    你说的“商业程序代码真的很少涉及到高效算法和一些特殊的数据结构”这是实际情况,因为并不是所有的公司的产品都是理论性很强的产品,就像造山寨手机的人不需要懂太多芯片设计等方面的知识,只要会把大公司制造的手机芯片拼装起来,然后装一个外壳就可以了。“高效算法和一些特殊的数据结构”已经由IBM、微软等大公司解决了,制造成了一些类库、应用服务器、数据库服务器之类的“零件”,商业程序开发者只要把这些零件按照需要拼装起来就可以了。在大公司工作的人是少数的,所以你问的师兄估计也都不是在这些大公司工作的,所以他们说“工作中真正用到acm的知识是很少很少的”也是可以理解的。

    ACM被誉为计算机界奥林匹克,每年的获奖者都几乎被google、微软、IBM、百度等大公司哄抢一空,很多大公司赞助ACM赛事的目的就是“近水楼台”,能够比其他竞争对手笼络更多的人才。

    ACM可以看做是“聪明者的游戏”,在ACM题目研究深入的人通常有非常高的数学素养、计算机算法素养以及非常强的分析问题、解决问题以及动手的能力,能够处理各种高精尖的难题,这是各大公司哄抢ACM人才的主要原因。

    ACM的程序开发和开发商业软件的不同点就在于写ACM程序是研究(Research),而写商业程序是开发(Development),这就是研发(Research&Development)两个字的含义,“研发”就是“研究开发”,像微软、IBM等这样的公司都将研发人才分为两种:研究性人才和开发性人才。以微软为例,在中国,微软设立了微软亚洲研究院,同时微软亚洲研究院下设微软亚洲工程院,微软亚洲研究院中的人主要的工作就是出paper(论文),根据微软总部下达的研究方向进行核心技术的研究,然后将研究成果转换为可以实施的方案,由微软亚洲工程院的工程师进行实际的开发,简单的讲就是微软亚洲研究院的人负责研究课题,然后由微软亚洲工程院的工程师根据研究结果开发出实际可用的商业化产品。因此微软亚洲研究院的人都是拥有很强科研实力的人,而微软亚洲工程院的人 则是有很强开发能力的人。像google、IBM等大公司也有类似的部门职位划分。对于一些次一级的大公司来说,比如百度、网易等,也在职位上进行着类似的划分。

    他们的区别就像研究动力学的人和设计汽车的人的差别一样,研究动力学的人只负责从研究一些理论,不负责实际的汽车设计,而是由专门的汽车设计工程师来负责根据研究成果进行实际的产品设计。比如对于做搜索引擎来说,研究性人才负责研究检索方面的理论,得出一些公式、算法、理论,然后由开发性人才负责根据这些研究成果写程序,然后变成可以实际使用的搜索引擎。

    研究性人才对智商要求比较高,处于人才金字塔的顶端,因此收入、待遇各方面都更高一些,职业发展就是“科学家”;而开发性人才的优势则在于理论转化为产品的能力,因此开发性人才中独立创业的比例更高。

    看了公司的职位划分你就能明白白商业化软件开发和写ACM题的区别在哪里了,你就知道做ACM题背景的人和掌握商业程序开发技能的人的不同定位了。如果ACM成绩非常好,那么进入这些国际性大公司的概率会非常高,哪怕去不了大公司,中小型公司也非常欢迎这种基础理论扎实的人才,因为他们可以解决别人解决不了的难题,但是这类人才通常要价比较高,很多中小型公司难以承受,同时中小型公司并没有独立的研究部门,所以这类人才进入公司以后通常都是兼有研究和开发两重责任,当然也是处于公司人才金字塔的顶端,享受特殊待遇;开发性人才则是各个类型的公司都需要的,相对来说选择面广一些,但是初始阶段的收入会比研究性人才低一些。你需要根据你的情况来给自己定位,如果是做研究性人才,那么就继续把ACM弄好,多参加ACM大赛,特别是正式的国际性ACM大赛,争取拿奖,同时做好进行研究生学习的的准备(ACM成绩好的话一般都会被科研院所免试录取),在研究生阶段进行进一步的理论研究和培养自己的科研能力,这种方向的话不需要管什么java web开发、Windows程序开发这类的实现性技术,只需要把算法、模式识别等理论课程学好即可;如果你的定位是开发性人才则把主要精力放到java web开发、Windows程序开发等上边来,如果从事这个方向,因为你已经有一定的ACM的基础了,所以应付面试笔试中的那些算法难题不在话下,那么就在把一部分精力继续投入在ACM的学习上的同时,把更多的精力投入到这些商业程序开发的技术上去。

    至于你提到的“公司为什么要我个大学都没毕业的”,你可以看这几篇文章:

    http://www.rupeng.com/index.php/viewthread-514

    http://www.rupeng.com/index.php/viewthread-431

    http://www.rupeng.com/forum/thread-1211-1-1.html

    “一个全国性的营销比赛 ,这对我找技术方面的工作有优势吗”,你可以参加这方面的比赛,但是不要牵扯太多的精力,这方面的比赛可以提升的软实力,但是同样削弱了你在主业方面的投入;“投过稿,不知道这对你找工作的时候会有优势吗”,这些优势都不是量化的,而是一种软实力,投过稿、写过书,那么你分析问题、表述问题的时候会更加条理化,对工作、个人发展都有好处,这都是软实力的提升,企业需要软实力非常强的人才。


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  • acm算法有用吗?写给自己。

    千次阅读 多人点赞 2017-06-25 20:02:31
    acm算法有用吗?写给自己,也希望能帮助那些大一迷茫的人。 我是一个普通二本院校即将进入大三的acmer,一般问这个问题的人都是一个acmer的失败者,因为成功的人都去忙着学习该学习的算法了,不会问这个问题,看到...

          acm算法有用吗?写给自己,也希望能帮助那些大一迷茫的人。


    我是一个普通二本院校即将进入大三的acmer,一般问这个问题的人都是一个acmer的失败者,因为成功的人都去忙着学习该学习的算法了,不会问这个问题,看到这个问题也会一笑而过。



         我在大二的下学期拿到了省赛的铜牌,说实话这个奖牌的含金量很水,或者说根本不带含金量。我有一个学长,拿过省赛金牌,区域赛铜牌的学长,他的一番话,让我对acm产生了怀疑,不是我怀疑算法没有用,因为好多老师说过,大牛也说过程序就是算法+数据结构。但是学长告诉我,他在北京的遭遇,就是一个底层打杂的,我有些想不通,一个省赛金牌的获得者,可以直接不用面试笔试去浪潮工作的人在北京工作只是一个打杂的,是不是有点不可思议。我感觉很不可思议,对,这根本就对不起这个奖牌,他告诉我他学的算法根本用不到,而且他没有项目的工作经验,在小企业没有任何优势,甚至还有劣势。进大公司没有门路,他说因为二本院校的牌子,他没法去面试或者笔试,但是我想这个学长可能有点内向,也许会错失一些机会。他选择考研985,争取进大公司。但是我想了想,还是很有意思的。还有一些学长因为有了acm的经历,得了一些奖项,考研的面试和复试中如鱼得水。



           现在,我想说的是如果不想考研的话,学那么一点acm是根本没用的,我在网络上看到的和学长所说的,小公司是根本用不到算法,大公司也不需要算法一般般的人,算法大牛在那里都很受欢迎,也很吃香,但是这是一个枯燥的过程,真的,高中的时候很多人的梦想就是脱离数学,算法大牛的数学棒的你不敢想象。不过acm中的一些数据结构还是可以看看的。开始我总以为自己学了算法就会很厉害,看到大牛的事迹,年薪多少多少,对自己的未来充满了憧憬。对,没错,这些全都是异想天开,水平和大牛没法比,大多数时间都是闷头死磕,摸着石头过河,和那些有指明灯的人有区别,更何况自己根本不如别人努力,甚至在颓废。



    不说别人怎么样,就说下自己,我并不因为自己的学校羞耻,相反我为他而骄傲。但是,并不是为他的所有而骄傲,他给了我良好的学习环境,老师也认真的交给我们知识。我非常的骄傲。但是我并不认为我会超越985,211的同学,首先,我们并没有站在同一起跑线上,他们的起点比我们高,而且比我们努力的不止一点半点。我有个同学在兰州大学,这是我们班学习最好的同学,大学时光我每天都睡得自然醒,而且我认为我在班里算是比较努力的同学了,毕竟上学期班级第二,但是我同学告诉我,他们经常是通宵学习,又一次整个宿舍连通了三宵。不管怎样我做不到,更不用说整个宿舍,我们整个学校又有几个同学能做到经常学习通宵,甚至连通三宵。我也不喜欢通宵,也不会通宵,但是900场的三国杀,400多场lol又浪费了多少的大学时光。我曾经以为我每天学到9点30,我是一个努力的不行不行的人,坚持了整整一学期,感觉自己好棒。



           说实话不是我不懂谦虚,而是没见过世面,不懂得行情,自己的想法总是从自己已经得知的知识做出的判断,我只知道我毕业会很吃香,我学过算法会很厉害,是我进小公司是比其他同学容易很多,但是对我的算法学习并不会有任何的利用,我以为毕业了立马月薪上万会混的很不得了,但我只会是一个高级点的打杂搬砖人员,月薪上万也只是在北京的行情如此。如果这样下去,我肯定不如我的学长,因为学习他比我努力也比我认真,我有点优势就是,我得到的经验和书籍比他多,学习上也会更省力气。所以我要努力一把acm比赛。在这个行业最重要的是实力,从自己平时的感觉也能知道,行业很尊重大牛。不在意什么牌子的学校,看得是本身实力,经历过acm并不代表就是acm的高手,菜鸟只会比没经历过的好一点,如果在小公司还不如那些平时把时间拿出来做项目的人员。

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