深度

技术的深度与广度

纵观这两年半的学习；学了哲学与数学，物理与化学均有涉猎，英语与编程学习从未间断，三大力学了解程度各不相同，控制与电工各有所得，公差与材料成型必不可少，机械原理与设计重中之重，实习三两次等，无所专精。 曾几何时，以在命令行敲击几行代码，软件编译安装沾沾自喜，殊不知这都是网络上的常识。如果没有帮助文档，我就变成了一个“盲人”，寸步难行。盖有如下原因

• 缺少自主解决问题的能力

网络上的现成解决方案用习惯了，当面对一个全新的问题，虽难能够提出解决方案（称为想法更加合适），但是实现的成本一般会高于所得。

• 编程的能力与对操作系统理解的局限性

看到过一个关于创业的报道：”这一有这个非常好的想法，就差一个优秀的程序开发者“，有时也会蹦出这些可笑的想法。学过c c++ python Java linux shell mysql，并无精通充其量写一些HELLO WORLD的程序，没有看过这中任一高级程序语言的库。仅仅是一个网络的搬运工。

• 高等数学与逻辑算法

没有系统的学习计算机科学与工程，在算法方面知识欠缺。尤其重要的是：高数没有学好，高数没有学好，高数没有学好。。。

当我哥问起我能否开发一个APP，我回了他说：我是学机械的。

对啊，我本科专业是机械设计制造及其自动化，我是学机械的！连他都被我带的认为我是做互联网方面的。学机械的当然要会编程这是无可厚非的，然而仅仅会编程就行了吗？听老师抱怨说：计算机学院的学生写出来的程序固然很美却不能在机械设备上运行，还得自己写代码。究其原因是计算机学院对机械的不了解，不能够将实际问题抽象化，对物理现象的认识不够深刻，所以建立不起来正确的数学模型。

走上正轨：

• 不做没有意义的事情

选择一门语言；解决实际问题，不仅仅是解决问题，要尽量做到所得到的价值大于付出的代价。

• 二八法则

我们面对的最多是数学模型的建立。百分之八十的经历与时间会花在实际的抽象过程与实现其的算法身上，百分之二十的时间是程序的编写。

• 变与不变

变的东西不可捉摸，但不变的已然摆在的眼前，怎能不学好它。有一段时间弄过几台服务器，阿里云的服务非常周到了，好多”搬运来“的脚本与方法都没有用了，这些技术对我来说是过时了。我们不能准确的预测那些会变，那些地方会出现新的市场，那些又会默默无闻。如何在同一个公式下计算出最优化结果，不在于程序语言本身，而在于对物理问题的理解得深度，这可能永远不会变。