Цитата Роба Пайка

Данные преобладают. Если вы выбрали правильные структуры данных и хорошо все организовали, алгоритмы почти всегда будут очевидны. Структуры данных, а не алгоритмы, занимают центральное место в программировании.
Ключом к прочной основе структур данных и алгоритмов является не исчерпывающий обзор каждой мыслимой структуры данных и ее подформ с запоминанием значения Big-O и амортизированной стоимости каждой.
Узнайте, когда и как использовать различные структуры данных и их алгоритмы в собственном коде. Это сложнее для студента, так как задачи, над которыми вы будете работать, просто не передают эти знания. Это нормально.
ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. И хотя многие технологические гиганты, работающие над ИИ, такие как Google и Facebook, открыли исходный код некоторых своих алгоритмов, они скрывают большую часть своих данных.
Больше данных побеждает умные алгоритмы, но лучшие данные побеждают больше данных.
На самом деле я утверждаю, что разница между плохим программистом и хорошим заключается в том, считает ли он более важным свой код или свои структуры данных. Плохие программисты беспокоятся о коде. Хорошие программисты беспокоятся о структурах данных и их взаимосвязях.
Один из мифов об Интернете вещей заключается в том, что у компаний есть все данные, которые им нужны, но их реальная проблема состоит в том, чтобы разобраться в них. В действительности стоимость сбора некоторых видов данных остается слишком высокой, качество данных не всегда достаточно хорошим, и по-прежнему сложно интегрировать несколько источников данных.
Как писатель, занимающийся цифровыми технологиями, у меня было несколько бывших студентов и коллег, которые рассказывали мне о цифровых коммутаторах, которые они обслуживали, через которые звонки и данные перенаправлялись на правительственные серверы, или об алгоритмах больших данных, которые они написали для использования в нашей электронной почте. почты спецслужб.
В C нет структур данных: есть указатели и арифметика указателей. Итак, у вас есть указатель на структуру данных.
Выйдите и соберите данные, и вместо того, чтобы получить ответ, просто посмотрите на данные и посмотрите, говорят ли они вам о чем-нибудь. Когда нам позволяют делать это с компаниями, это почти волшебство.
Каждый раз, когда ученые не согласны, это происходит потому, что у нас недостаточно данных. Затем мы можем договориться о том, какие данные нужно получить; получаем данные; и данные решают проблему. Либо я прав, либо ты прав, либо мы оба не правы. И мы идем дальше. Такого разрешения конфликтов не существует ни в политике, ни в религии.
У нас нет лучших алгоритмов, у нас просто больше данных
Самая большая ошибка — это чрезмерная зависимость от данных. Менеджеры скажут, что если нет данных, они не могут предпринимать никаких действий. Однако данные существуют только о прошлом. К тому времени, когда данные станут окончательными, будет уже слишком поздно предпринимать действия, основанные на этих выводах.
Как правило, ремесло программирования заключается в преобразовании набора требований в набор функций и структур данных.
Информатика должна преподаваться как строгая, но увлекательная дисциплина, охватывающая такие темы, как программирование, структуры баз данных и алгоритмы. Это не должно быть скучно.
Люди считают, что лучший способ извлечь уроки из данных — это выдвинуть гипотезу, а затем проверить ее, но данные настолько сложны, что тот, кто работает с набором данных, не будет знать, что нужно спросить. Это огромная проблема.
Наука о данных — это сочетание аналитики и разработки новых алгоритмов.
Этот сайт использует файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство. Больше информации...
Понятно!