推 femlro: 演算法，還有圖形運算 12/27 21:57
→ femlro: 或者資料科學會用比較多 12/27 21:57
推 tommady: 1加到100別用for, 會惹就及格 12/27 21:57
推 Sirctal: 你如果想要比較高薪的工作或是提升的話 很吃重數學 12/27 22:17
推 iamshiao: 寫演算的強者會，大多數碼農不會 12/27 22:27
推 Jichang: 內插法 積分 統計 累神經 都有用到 12/27 22:38
推 drajan: 演算法到底需要哪門子數學？可以透露一下嗎？ 12/27 22:49
推 diousk: 邏輯 12/27 23:02
推 Sirctal: 密碼學還要數論 12/27 23:19
推 rodion: 不見得都需要數學 但都需要數學的根本:邏輯 12/27 23:35
推 chuegou: 演算法要數學阿 pid控制 卡爾曼濾波 我常碰到這兩個 12/27 23:49
推 NCUking: 離散數學 12/28 00:05
→ Murasaki0110: 最佳化 最佳化 還有最佳化 12/28 00:21
→ yyc1217: 我覺得知道有哪些數學可以用比較重要 不同的問題需要的 12/28 00:39
→ yyc1217: 解法也不同 也可能不只一種解法 所以就是儘量去瞭解 12/28 00:39
→ yyc1217: 各領域的數學 要專精不太可能 但至少要聽過 12/28 00:40
推 steve1012: sketch, online k-means 12/28 01:24
推 kenshin528: 就連設計角色的成長曲線都要數學了... 12/28 01:25
→ dnabossking: 面過數十間，從沒被問過這個問題 12/28 01:36
→ manaup: 有數學基礎才有機會理解0x5f3759df 能否生出這數就看天份 12/28 02:45
→ manaup: 數學能力到能看懂這兩年最紅的機器學習基礎就滿夠用 12/28 02:49
推 babypanda: 線性代數，離散數學 12/28 07:44
推 vn509942: 離散數學 12/28 08:44
推 InfinitySA: 以資工來說 離散用最多吧 演算法的推演也都是離散 12/28 09:19
→ InfinitySA: 其它就要看各領域用到甚麼了 12/28 09:20
推 agreerga: 重點是你能不能快速理解 不然數學大部分人早就忘光光 12/28 10:13
推 aoma: 寫CSS 時有用到三角函數的機會 12/28 12:19
推 iamshiao: 前段時間做一個折扣最佳化的問題最後查論文發現要線代 12/28 15:17
→ iamshiao: 解，本來一直以為碼農人生不會被我碰到要回頭學數學的 12/28 15:17
→ iamshiao: 問題 12/28 15:17
推 Vick753: 回:數學能力還好 但我老師是一隻狗 12/28 17:03
推 vm6kj: Logic. 12/28 19:05
推 Telemio: Data Science完完全全就是數學 具體點是統計學 12/29 04:39
推 cory8249: Computer Vision / Machine Learning 滿滿的數學啊 12/29 09:20
→ cory8249: 去看一下神人的 paper 幾乎沒有不數學的 12/29 09:21
推 InfinitySA: paper幾乎都要吧? 需要證明就會用到數學 12/29 09:38
推 penolove: 要報告補理論就要喇 真的在做還不是尻 就算真的要做還 12/29 14:16
→ penolove: 不是要靠cs的implement 12/29 14:16
→ red0210: 重點是看你走什麼領域才會決定吃多少數學。 12/30 02:24
推 ACRRBYEK: 最簡單常用的預測：迴歸 ->數學 01/01 10:42