推 Kalashnikov:推最後一段:) 06/23 14:29
※ 引述《haryewkun (Har)》之銘言：
: 大部分的書店裏面，多數是教你怎樣去運用一個工具，比方說如何在短
: 時間裏面學會 C#，或者 Visual Basic.NET的功能。總而言之，就是教
: 你怎樣操作，而不是教你真正的竅門。在現實中，這些工具書的功能其
: 實很有限，那些內容，往往上網搜索一下就有了。真正影響能不能完成
: 工作的問題，卻很難在書中寫出來。這不奇怪，這些 know-how 是關鍵
: ，當然不會隨便寫出來。
: 想要找找有沒有中文網站，是以算法（Algorithm)、資料結構（data
: structure）及其他相關的數學及電腦科學為主題。
事實上所有已經被人發明出來的演算法,資料結構,也都是工具.如果搞懂
只為了照著寫出來,那又何必搞懂?會用就好了,就拿SVM或AdaBoost等最近
影像辨識常用的演算法,大部分的人也都只是會用,那又和學會使用C#有什
麼不同?C#那些功能也都是有根據一些理論基礎開發出來的,光要照著書本
的建議發展程式,在軟體工程上就有很多學問可以探討.
: 這些題材，網上是不缺乏，但是東一點西一點，卻很難培養一個整體的
: 觀念。我需要的是一個網站，可以從最基礎開始，逐漸深入及完整地描
: 述現在的電腦科學的架構。最低限度，我能夠知道它有什麼名詞：只要
: 知道名詞，我就能夠 Google.
但是資訊領域本來就是東一塊西一塊的,不同的資訊有不同的處理方法,豈
能一蓋而論,我認為要想了解某問題的解法,直接提出來問,自然會有人回
答有哪些方法可以解,如果要網友描述最近hot或popular的技術,我想每個
人都只能就自己領域來回答,不太可能有一致的答案.
: 以前大學時代的教材不是說沒有用，只是時代的改變，會讓重視的科學
: 變質。有人說這二十年來電腦科學沒有什麼大變化，可是我相信重視的
: 地方一定也在不斷演化著。單單只是摩爾定律，就足以讓影像辨認的概
: 念往完全相反的方向演進。八十年代看起來愚笨的算法，現在卻是主流。
: 希望有一個網站，可以讓我從新學習電腦科學的基礎。並稍微了解一下
: ，目前電腦科學的瓶頸在什麼地方。比方說物理學的其中一個聖杯是大
: 統一理論那樣，目前電腦科學最受關注的難題又是什麼呢？
講到影像辨識,這是讓我想回這篇文章的主因,為了避免離題,東拉西扯講了
一堆,我想請問一下,你所謂80年代愚笨的算法,現在變成主流指的是什麼?
如果指一些template matching的方法,我不認為以前的笨方法現在就不笨
了,會被重視的原因在於必然存在著配套的作法,來彌補這些方法的笨,而在
template matching的基礎上,這種笨方法一直都有一定的效果,也從來沒被
人放棄過.
電腦科學你可以想像它本來就是個工具,當世界沒有資訊,電腦也沒有發揮
的空間,既然如此,任何現在人重視的問題,都是電腦科學重視的問題.生物
科技紅的時候,生物資訊也跟著走紅,SAS爆發時候,醫學資訊及居家看護就
走紅,恐怖份子暴走的時候,安全監控就走紅.這些東西要用的演算法都不同,
如何能說什麼是最關注的難題呢?
如果真的要說最關注的問題,那就是效果跟速度吧,這是電腦科學永遠不變
的難題.
: 要不然，每次想問個問題都戰戰兢兢，基礎都不會，問問題也只是浪費
: 大家的時間啊。
想學東西,就不要怕被罵,願意回答的人就不會覺得浪費時間,覺得浪費時
間的人就不會回答.
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