数学的重要性
该招个数学专业的了。我曾经觉得，我一个CS的，学一年半的微积分干啥，周围同学同事，工作后有多少碰过微分方程呢？
前段时间灵光一现，瞎鼓捣推出个理论上方程解的上界，大大提高了算法的稳定性。
但还是有很多搞不懂、搞不定的问题。虽然目前并不影响我去编程，但不搞明白，怎么知道搞明白之后是否有新的思路新的好处呢：不登山山顶，怎么知道对面是否有更漂亮的风景。
中国数学挺强的，但之前接触的少，感觉数学和cs的结合不够紧密。大部分cs的人天天写的if-else-for-loop，真正核心的算法大部分都有现成的。而对数学系的人来说，可能我们的问题太简单，大材小用。
数学挺难的，但是除了少部分做学术，大部分都转行做金融、cs啥的。看看招人的，cs的也远远多于数学的，也是无奈之举。但另一方面，很多卡脖子的问题就卡在数学上了。
如何融合不同专业的合力攻关，将cs、半导体、数学、物理等专业的人力量融合起来，才能实现真的突破。因循旧路，走逆向工程，走开源包装，可能新闻上热热闹闹，资本上大肆炒作，但是市场上门庭冷落。
去年芯华章大会上被华为的喷，前段时间思尔芯上市造假被罚，这是爆出来的，还有多少是没有爆出来的？我们要反对美国的霸权，但如果不学习人家的科学精神，自己欺骗自己，拿什么反对？
中国有很多人才，但莫要浪费了这些人才，尤其是基础学科的。程序员我们不缺，这是我们的巨大进步，但是再进一步，就是各种基础科学。我们用到的核心算法，基础工具，都要进一步深挖。否则总跟着别人走，总用别人的，怎么超越？ 日常编程当然不需要高等数学。大多数的东西几十年前就由数学学的好的给优化了。但更加先进的 AI 啥的就又要用到数学了。 自控需要数学更多。
算法推导、收敛性什么的早就有人解决了，实用中的问题主要是出了“怪毛病”需要回到数学去理解怎么回事，数学基础差一点就玩不转了，只好菜单式地对着手册按部就班，玩转了擦一把汗，玩不转就彻底抓瞎。 正好问一个一直都有的问题，小公司如何招聘和管理一个公司里谁都不懂的专业的员工？
比如说我是公司领导，如果我懂的专业，我可以很容易判断应聘人的水平。如果我不懂公司里有人懂，可以让懂的人判断。但如果公司里谁都不懂，怎么判断呢？招来了以后又怎么安排他工作的内容，最后又怎么评价工作成效呢？ 晨枫 发表于 2024-2-24 13:51
自控需要数学更多。
算法推导、收敛性什么的早就有人解决了，实用中的问题主要是出了“怪毛病”需要回到数 ...
是的，数学真是个强大的工具，没有数学，很多东西就理解不了。可以瞎蒙凑合着来，但是要搞明白再上一层楼，没有数学真不行。 数值分析 发表于 2024-2-24 00:31
正好问一个一直都有的问题，小公司如何招聘和管理一个公司里谁都不懂的专业的员工？
比如说我是公司领导， ...
公司为什么需要招这么个人呢？需要ta做成什么？如何知道做成还是没做成？
想明白了这些，就应该想得出如何招聘了。 数值分析 发表于 2024-2-24 14:31
正好问一个一直都有的问题，小公司如何招聘和管理一个公司里谁都不懂的专业的员工？
比如说我是公司领导， ...
你可以外请2-3个该专业的资深人士组成一个评委会面试候选人，只要付出面试几个小时最多1天的专家顾问费 也要注意招头脑灵光的数学人士，如应用数学类的，也遇到过到CS这边淘金的数学人士，一直理解不好问题的应用背景，这样的人用数学方法就容易出现你解决的问题--方程解的上界，他们没有应用的特殊性和工程的边界问题等等。
早年，我有个师弟就是数学出身，搞的非单调推理，论文很漂亮开始我也听不太懂，我费尽脑子理解后发现如果用算法实现自然语言的知识获取，一会儿就会内存溢出（还是286时代）。人家理论推导时可没有计算机内存的概念，{:191:}
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