雖然alphago戰勝了李世石，讓一直不溫不火的人工智慧和機器學習火了一把，也激起了很多人的研究興趣。但唱衰機器學習，認為機器學習準確性不高，基於人工定義規則比機器學習自動發現的規則更有效的言論也不少。
個人理解，機器學習在各個領域的探索的時間不長，相關演算法如何與實際分析場景相結合的具體路子也不太成熟，但所謂「亂世出英雄」，真正三足鼎立的時候那其他人也插入不了了。這正是各大公司應該積極投入人力和資源進行研究的大好時機，好在這亂世中爭奪一片屬於自己的天下。
人工智慧必將取代專家，機器主動發現規則必將取代人工寫規則。墨守成規的人抱著柱子唱衰，也阻礙不了時代車輪的滾滾前進，技術的革命必將帶來傳統的各個領域企業的大洗牌。成功研究適用於自己領域中的機器學習演算法的公司必會成為該領域的霸主，而保守的公司也必然會如芬蘭的諾基亞一樣在溫水煮青蛙的過程中被新崛起的對手碾壓。
關於遞迴的一點感想
遞迴，方法重複呼叫其自身。對於遞迴，估計是一開始就沒有理解透，經常感覺對遞迴掌握的不夠透，理解的不夠深入。最近做的乙個 要求遍歷產品所對應的每一級目錄，並取得最大的目錄 一級目錄 及最小目錄 沒有子目錄了 當時就自己寫了乙個遞迴方法，居然還成功了，呵呵。其實我個人覺得遞迴就是給定乙個結束迴圈的條件，...
關於動態規劃的一點學習感想
關 於 動態規劃 1 完整思路或大體思路比具體編碼要更加重要，所以一定要搞清楚整個問題的思考過程 2 動態規劃的特點 狀態，能夠代表當前的情況，比如0 1揹包中的 選 或者 不選 第 i 個物品。而且 一定 要 注意，當前狀態 只 和 前乙個狀態 有關，或者說 只有 前乙個狀態 直接影響 當前 狀態...
學習程式設計的一點感想
語言僅僅是工具，而深入理解計算機原理才是根本。彙編恰恰是個橋梁，讓我理解了很多系統底層的東西，例如蠕蟲和病毒根本就是兩回事，緩衝區溢位是怎麼發生的，有些c函式中對陣列界限的不檢查導致被人利用等等。我想說的是方向問題，如果沒有乙個好的定位，it知識浩瀚的像大海，而且日新月異，恐怕很多人就半途而廢了。當...