程序员怎样学数学

First: programmers don't think they need to know math I hear that so often; I hardly know anyone who disagrees Even programmers who were math majors tell me they don't really use math all that much! They say it's better to know about design patterns, object-oriented methodologies, software tools, interface design, stuff like that 首先:程序员不认为他们需要了解数学我常常听到这样的话;我不知道还有没有不同意的甚至于以前是主修数学的程序员也告诉我他们真的不是常常使用到数学!他们说更重要的是要去了解设计模式,面向对象原理,软件工具,界面设计,以及一些其他类似的东西 And you know what They're absolutely right You can be a good, solid, professional programmer without knowing much math 你了解吗他们完全正确你不需要了解很多数学你就能做个很棒,很专业的程序员 But hey, you don't really need to know how to program, either Let's face it: there are a lot of professional programmers out there who realize they're not very good at it, and they still find ways to contribute 但是呢,同时你也不是真的需要知道如何来编程我们要面对的是:有很多专业的程序员,他们认识到他们不是非常擅长数学,但他们还是寻找方法去提升 If you're suddenly feeling out of your depth, and everyone appears to be running circles around you, what are your options Well, you might discover you're good at project management, or people management, or UI design, or technical writing, or system administration, any number of other important things that "programmers" aren't necessarily any good at You'll start filling those niches (because there's always more work to do), and as soon as you find something you're good at, you'll probably migrate towards doing it full-time 如果你突然觉得自己好烂,周围的人都远远的超过你,你会怎么想呢好,你可能会发现自己善于项目管理,或人事管理,或界面设计,或技术写作,或系统管理,还有许多其他程序员不必去精通的你会开始堆积那些想法(因为工作永远干不完),当你发现一些你能掌握的东西时,你很可能会转移去全职的做这个工作 In fact, I don't think you need to know anything, as long as you can stay alive somehow 实际上,我认为有些东西你不需要了解,当前你还能够赖以生存的话 So they're right: you don't need to know math, and you can get by for your entire life just fine withoutit 所以他们是对的:你不需要了解数学,并且没有数学你也能过的很好 But a few things I've learned recently might surprise you: 但是最近我学到一些东西可能会让你也感到惊喜:They teach math all wrong in school Way, WAY wrong If you teach yourself math the right way, you'll learn faster, remember it longer, and it'll be much more valuable to you as a programmer 学校里教数学的方式都错了仅仅是教学的方法错了,不是教数学本身错如果你以正确的方式学习数学的话,你会学的更快,记住这点,对你,作为一个程序员来说很有价值Knowing even a little of the right kinds of math can enable you do write some pretty interesting programs that would otherwise be too hard In other words, math is something you can pick up a little at a time, whenever you have free time 哪怕了解一点点相关的数学知识,就能让你写出可爱有趣的程序,否则会有些小难度换句话讲,数学是可以慢慢学的,只要你有时间Nobody knows all of math, not even the best mathematicians The field is constantly expanding, as people invent new formalisms to solve their own problems And with any given math problem, just like in programming, there's more than one way to do it You can pick the one you like best 没人能了解所有的数学,就是最棒的数学家也不是当人们发明新的形式去解决自己的问题时,数学领域就不断的扩展一些给出的数学问题,也正如编程,不止一种方法可以去解决他你可以挑个你最喜欢的方式Math is ummm, please don't tell anyone I said this; I'll never get invited to another party as long as I live But math, well I'd better whisper this, so listen up: (it's actually kinda fun) 数学是嗯,请别告诉别人我说过这个哈;当然我也不指望谁能邀请我参加这样的派对,在我还活着的时候但是,数学其实就是我还是小声的说吧,听好了:(她其实就是一种乐趣啦!) The Math You Learned (And Forgot) 你学到的数学(和你忘了的数学) Here's the math I learned in school, as far as I can remember: 这儿是我能记得的在学校学到的数学: Grade School: Numbers, Counting, Arithmetic, Pre-Algebra ("story problems") 初中:数,数数,算术知识,初级代数("带问题的小故事") High School: Algebra, Geometry, Advanced Algebra, Trigonometry, Pre-Calculus (conics and limits) 高中:代数,几何,高等代数,三角学,微积分先修课 (二次曲线论和极限) College: Differential and Integral Calculus, Differential Equations, Linear Algebra, Probability and Statistics, Discrete Math 大学:微积分,微分公式,线性代数,概率和统计,离散数学 How'd they come up with that particular list for high school, anyway It's more or less the same courses in most US high schools I think it's very similar in other countries, too, except that their students have finished the list by the time they're nine years old (Americans really kick butt at monster-truck competitions, though, so it's not a total loss) 上面那个关于高中数学课程单子上所列的,怎么来着美国高中几乎都是这样的课程设置我认为其他国家也会很相似的,除了那些在9岁之前就掌握了这些课程的学生(美国小孩同时却在热衷于玩魔鬼卡车竞赛,虽然如此,整个来说也算不上什么大损失) Algebra Sure No question You need that And a basic understanding of Cartesian geometry, too Those are useful, and you can learn everything you need to know in a few months, give or take But the rest of them I think an introduction to the basics might be useful, but spending a whole semester or year on them seems ridiculous 代数是的没问题你需要代数和一些理解解析几何的知识那些很有用,并且在以后几个月里,你能学到一切你想要的,十拿九稳的剩下的呢我认为一个基本的介绍可能会有用,但是在这上面花整个学期或一年就显得很荒谬了 I'm guessing the list was designed to prepare students for science and engineering professions The math courses they teach in and high school don't help ready you for a career in programming, and the simple fact is that the number of programming jobs is rapidly outpacing the demand for all other engineering roles 我现在意识到那个书单列表原是设计来准备给那些以后要当科学家和工程师的学生的他们在高中里所教的数学课程并不是为你的编程生涯做准备的,简单的事实是,多数的编程工作所需要的数学知识相比其他作为工程师角色的人所需要的数学增长的更快 And even if you're planning on being a scientist or an engineer, I've found it's much easier to learn and appreciate geometry and trig after you understand what exactly math is — where it came from, where it's going, what it's for No need to dive right into memorizing geometric proofs and trigonometric identities But that's exactly what high schools have you do 即使你打算当一名科学家或者一名工程师,在你理解了什么是数学之后-- 数学它如何而来,如何而去,为何而生,我发现这更加容易去学习和欣赏几何学和三角学不必去专研记住几何上的证明和三角恒等式,虽然那确实是高中学校要求你必须去做的 So the list's no good anymore Schools are teaching us the wrong math, and they're teaching it the wrong way It's no wonder programmers think they don't need any math: most of the math we learned isn't helping us 所以这样的书单列表不再有什么用了学校教给我们的不是最合适的数学,并且方式也不对不奇怪程序员认为他们不再需要数学:我们学的大部分数学知识对我们的工作没什么大的帮助 The Math They Didn't Teach You 他们没有教给你的那部分数学 The math computer scientists use regularly, in real life, has very little overlap with the list above For onething, most of the math you learn in grade school and high school is continuous: that is, math on the real numbers For computer scientists, 95% or more of the interesting math is discrete: ie, math on the integers 在现实中,计算机科学家经常使用的数学,跟上面所列的数学仅有很小的重叠 举个例子,你在中学里学的大部分数学是连续性的:也就是说,那是作为实数的数学而对于计算机科学家来说,他们所感兴趣的95%也许更多的是离散性的:比如,关于整数的数学 I'm going to talk in a future blog about some key differences between computer science, software engineering, programming, hacking, and other oft-confused disciplines I got the basic framework for these (upcoming) insights in no small part from Richard Gabriel's Patterns Of Software, so if you absolutely can't wait, go read that It's a good book 我打算在以后的博客中再谈一些有关计算机科学,软件工程,编程,搞些有趣的东东,和其他常常令人犯晕的训练我已经从Richard Gabriel的软件的模式这本书中洞察到一个无关巨细的基本框架如果你明显的等不下去的话,去读吧是本不错的书 For now, though, don't let the term "computer scientist" worry you It sounds intimidating, but math isn't the exclusive purview of computer scientists; you can learn it all by yourself as a closet hacker, and be just as good (or better) at it than they are Your background as a programmer will help keep you focused on the practical side of things 到现在为止,不要让"计算机科学家"这个词困扰到你它听上去很可怕,其实数学不是计算机科学家所独有的领域,你也能作为一个黑客自学它,并且能做的和他们一样棒你作为一个程序员的背景将会帮助你保持只关注那些有实践性的部分 The math we use for modeling computational problems is, by and large, math on discrete integers Thisis a generalization If you're with me on today's blog, you'll be studying a little more math from now on than you were planning to before today, and you'll discover places where the generalization isn't true But by then, a short time from now, you'll be confident enough to ignore all this and teach yourself math the way you want to learn it 我们用来建立计算模型的,大体上是离散数学这是普遍的做法如果正好今天你在看这篇博客,从现在起你正了解到更多的数学,并且你会认识到那样的普遍做法是不对的从现在开始,你将有信心认为可以忽略这些,并以你想要的方式自学 For programmers, the most useful branch of discrete math is probability theory It's the first thing they should teach you after arithmetic, in grade school What's probability theory, you ask Why, it's counting How many ways are there to make a Full House in poker Or a Royal Flush Whenever you think ofa question that starts with "how many ways" or "what are the odds", it's a probability question And as it happens (what are the odds), it all just turns out to be "simple" counting It starts with flipping acoin and goes from there It's definitely the first thing they should teach you in grade school after you learn Basic Calculator Usage 对程序员来说,最有效的离散数学的分支是概率理论这是你在学校学完基本算术后的紧接着的课你会问,什么是概率理论呢你就数啊,看有多少次出现满堂彩或者有多次是同花顺 不管你思考什么问题如果是以"多少种途径"或"有多大几率的",那就是离散问题当他发生时,都转化成"简单"的计数抛个硬币看看 毫无疑问在他们教你基本的计算用法后他们会教你概率理论 I still have my discrete math textbook from college It's a bit heavyweight for a third-grader (maybe), but it does cover a lot of the math we use in "everyday" computer science and computer engineering 我还保存着大学里的离散数学课本可能他只占了三分之一的课程,但是它却涵盖了我们几乎每天计算机编程工作大部分所用到的数学 Oddly enough, my professor didn't tell me what it was for Or I didn't hear Or something So I didn't pay very close attention: just enough to pass the course and forget this hateful topic forever, because I didn't think it had anything to do with programming That happened in quite a few of my comp sci courses in college, maybe as many as 25% of them Poor me! I had to figure out what was important on my own, later, the hard way 也真是够奇怪的,我的教授从没告诉我数学是用来干吗的或者我也从来没有听说过种种原因吧所以我也从没有给以足够的注意:只是考试及格然后把他们都忘光,因为我不认为她还和编程有啥关系事情变化是我在大学学完一些计算机科学的课程之后,也许是25%的课程可怜啊!我必须弄明白什么对于自己来说是最重要的,然后再是向深度发展 I think it would be nice if every math course spent a full week just introducing you to the subject, in themost fun way possible, so you know why the heck you're learning it Heck, that's probably true for every course 我想,如果每门数学课都花上整整一周的时间,而只是介绍让你如何入门的话,那将非常不错,这是最有意思的一种假设,那么你知道了你正学习的对象是哪种怪物了怪物,大概对每一门课都合适 Aside from probability and discrete math, there are a few other branches of mathematics that are potentially quite useful to programmers, and they usually don't teach them in school, unless you're a math minor This list includes: 除了概率和离散数学外,还有不少其他的数学分支,可能对程序员相当的有用,学校通常不会教你的,除非你的辅修科目是数学这些数目列表包括:Statistics, some of which is covered in my discrete math book, but it's really a discipline of its own A pretty important one, too, but hopefully it needs no introduction 统计学,其中一些包括在我的离散数学课里,她的某些训练只限于她自身自然也是相当重要的,但想学的话不需要什么特别的入门 Algebra and Linear Algebra (ie, matrices) They should teach Linear Algebra immediately after algebra It's pretty easy, and it's amazingly useful in all sorts of domains, including machine learning 代数和线性代数(比如,矩阵)他们会在教完代数后立即教线性代数这也简单,这但相当多的领域非常有用,包括机器学习 Mathematical Logic I have a really cool totally unreadable book on the subject by Stephen Kleene, the inventor of the Kleene closure and, as far as I know, Kleenex Don't read that one I swear I've tried 20 times, and never made it past chapter 2 If anyone has a recommendation for a better introduction to this field, please post a comment It's obviously important stuff, though 数理逻辑我有相当完整的关于这门学科的书没有读,是Stephen Kleene写的,克林闭包的发明者,我所知道的还有就是Kleenex这个就不要读了我发誓我已经尝试了不下20次,却从没有读完第二章如果哪位牛掰有什么更好的入门建议的话可以给我推荐虽然,这明显是非常重要的一部分Information Theory and Kolmogorov Complexity Weird, eh I bet none of your high schools taught either of those They're both pretty new Information theory is (veeery roughly) about data compression, and Kolmogorov Complexity is (also roughly) about algorithmic complexity Ie, how small you can you make it, how long will it take, how elegant can the program or data structure be, things like that They're both fun, interesting and useful 信息理论和柯尔莫戈洛夫复杂性理论真不可思议,不是么我敢打赌没哪个高中会教你其中任何一门课程她们都是新兴的学科信息理论是(相当相当相当相当难懂)关于数据压缩,柯尔莫戈洛夫复杂性理论是(同样非常难懂)关于算法复杂度的也就是说,你要把它压缩的尽量小,你所要花费的时间也就变的越长,同样的,程序或数据结构要变得多优雅也有同样的代价他们都很有趣,也很有用There are others, of course, and some of the fields overlap But it just goes to show: the math that you'll find useful is pretty different from the math your school thought would be useful 当然,也有其他的一些因素,某些领域是重复的也拿来说说吧:你所发现有用的那部分数学,不同于那些你在学校里认为有用的数学 What about calculus Everyone teaches it, so it must be important, right 那微积分呢每个人都学它,所以它也一定是重要的,不对吗

如果做一个专业的程序员:

1基础语言知识 :从底层的ASM 到结构化的C,到面向对象的C++ JAVA,如果不能都精通,但是要了解,至少要精通一门

2基础数学知识: 高等数学(数学分析) 线性代数 离散数学,概率数理统计等等

3基础计算机原理: *** 作系统原理,微机原理,编译原理 数据库原来等等

4看你感兴趣的学习一个方向:图形学windows应用程序开发Linux程序开发,数据库方面 网络编程,等等

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如果只是想快速编软件:

敬告:这样不会成为一个真正的高手!

比如windows平台的编程:<这里仅仅是比如>

学习C语言(熟悉结构化编程)->《windows程序设计》(学习windowsAPI知识） －>可以用API进行编程了。

但是现在用纯API编程几乎绝迹。不是淘汰，因为商业用要尽快成为软件好卖，API开发会消耗程序员大量时间，但是API是基础。

或者

学习C＋＋语言（熟悉面向对象技术）－>《MFC程序设计》（学习MFC编程）－>MFC开发 －> MFC应用比较广

net技术我没有接触过。现在正流行这个，等楼下的给你介绍吧！

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相比较而言，用DELPHI最省事。但是你要了解Object Pascal语言，这个编程工具是以这个语言为基础的。Delphi开发也是很不错的。

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以上只是一个建议，学习不可能简单，而且路子不一样，上边提到的两windows书，是微软出版社，在这个方面最权威的书。

集束搜索（又名定向搜索，Beam Search）——最佳优先搜索算法的优化。

A搜寻算法——图形搜索算法，是最佳优先搜索的范例，从给定起点到给定终点计算出路径。

数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数（或是其他信息承载单元）对信息编码的过程，又叫来源编码。

离散微分算法（Discrete differentiation）

哈希算法（Hashing）

堆排序（Heaps）

合并排序（Merge Sort）

梯度下降（Gradient descent）——一种数学上的最优化算法。

牛顿法（Newton's method）——求非线性方程（组）零点的一种重要的迭代法。

欧几里得算法（Euclidean algorithm）——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一，出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。

Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。

动态规划算法（Dynamic Programming）——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法。

Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。

Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。

二分查找（Binary Search）——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。

合并查找算法（Union-find）——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。

期望-最大算法（Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training）——在统计计算中，期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值，其中模型依赖于未发现的潜在变量。

快速傅里叶变换（Fast Fourier transform，FFT）——计算离散的傅里叶变换（DFT）及其反转。

最大流量算法（Maximum flow）——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。

LLL算法（Lenstra-Lenstra-Lovasz  lattice reduction）——以格规约（lattice）基数为输入，输出短正交向量基数。

两次筛法（Quadratic Sieve）——现代整数因子分解算法，在实践中，是目前已知第二快的此类算法（仅次于数域筛法Number Field Sieve）。

RANSAC——是“RANdom SAmple Consensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。

求解线性方程组（Solving a system of linear equations）——线性方程组是数学中最古老的问题，它们有很多应用，比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组，可以使用高斯—约当消去法（Gauss-Jordan elimination），或是柯列斯基分解（ Cholesky decomposition）。

Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数（action-value function）完成的强化学习算法，函数采取在给定状态的给定动作，并计算出期望的效用价值，在此后遵循固定的策略。

Schönhage-Strassen算法——在数学中，Schönhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为：O(N log(N) log(log(N)))，该算法使用了傅里叶变换。

RSA——公钥加密算法。首个适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用，大家也相信它有足够安全长度的公钥。

Strukturtensor算法——应用于模式识别领域，为所有像素找出一种计算方法，看看该像素是否处于同质区域（ homogenous region），看看它是否属于边缘，还是是一个顶点。

单纯型算法（Simplex Algorithm）——在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。

奇异值分解（Singular value decomposition，简称SVD）——在线性代数中，SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法，在信号处理和统计中有多种应用，比如计算矩阵的伪逆矩阵（以求解最小二乘法问题）、解决超定线性系统（overdetermined linear systems）、矩阵逼近、数值天气预报等等。

维特比算法（Viterbi algorithm）——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法，这种序列被称为维特比路径，其结果是一系列可以观察到的事件，特别是在隐藏的Markov模型中。

1 软件工程专业主修科目是什么

软件工程专业主干学科：马克思主义理论、大学外语、高等数学、大学物理、物理实验、线性代数、概率论与数理统计、程序设计语言、数据结构、离散数学、 *** 作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理。

就业岗位：

1、Java方向：JAVA初级程序员、JAVA计算程序员 、 JAVA工程师 、J2EE系统工程师等。

2、Net方向： Net程序员网站开发工程师 Net工程师等。

3、其它方向： 简单的管理信息系统开发和维护人员 、网页制作和客户端脚本程序编写人员 、初级数据库管理和维护人员 、数据库开发工程师 、系统分析设计工程 、软件项目配置管理员 、文档编写工程师。

(1)软件工程师专业有哪些课程扩展阅读

软件工程涉及到程序设计语言，数据库，软件开发工具，系统平台，标准，设计模式等方面。在现代社会中，软件应用于多个方面。典型的软件比如有电子邮件，嵌入式系统，人机界面，办公套件， *** 作系统，编译器，数据库，游戏等。

同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，比如工业，农业，银行，航空， 部门等。这些应用促进了经济和社会的发展，使得人们的工作更加高效，同时提高了生活质量。

计算学科的分支，计算学科中理论、抽象、设计等三个学科形态，绑定、大问题的复杂性、概念和形式模型、一致性和完备性、效率、演化、抽象层次、按空间排序、按时间排序、重用、安全性、折衷与决策等十二个基本概念，数学方法、系统科学方法在软件工程学科中占有重要地位。

此外，软件工程还十分重视管理过程，以提高软件产品的质量、降低开发成本、保证工程按时完成。系统性、规范性、可度量性也是软件工程非常关注的。

2 软件工程师学习什么专业

1、 指导程序员的工作；

2、 参与软件工程系统的设计、开发、测试等过程；

3 、协助工程管理人保证回项目的质答量；

4 、负责工程中主要功能的代码实现；

5 、解决工程中的关键问题和技术难题；

6 、协调各个程序员的工作，并能与其它软件工程师协作工作。

7、还要编写各种各样的软件说明书，如：需求说明书，概要说明书等考试科目

工程师是中级职称，考试的题目包括了计算机体系结构、软件工程、数据库、数据结构、编译原理等计算机学科的基础课程

3 软件工程师在大学本科都需要学什么专业

这个貌似没有定论来，大学学什么专源业真的跟以后从事什么行业没有必然联系，我所遇到的程序员有很多不是大学科班出身，他们有学数学的，电子的，师范的，物理的，当然了，大部分都是计算机专业出身，如果你认定想干IT，我倒觉得大学的有如下专业比较靠谱：计算机科学与技术（几乎所有本科院校都有），软件工程（大概只有211重点院校开设），网络工程，电子信息，数学（学数学的逻辑强，编程具有优势）等等

4 软件工程师是什么专业

计算机科学与技术专业

计算机科学与技术（Computer Science and Technology）是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。

软件工程师是一个广义的概念，包括软件设计人员、软件架构人员、软件工程管理人员、程序员等一系列岗位，工作内容都与软件开发生产相关。软件工程师的技术要求是比较全面的，除了最基础的编程语言（C语言/C++/JAVA等）、数据库技术（SQL/ORACLE/DB2等）等，还有诸多如JAVASCRIPT、AJAX、HIBERNATE、SPRING等前沿技术。此外，关于网络工程和软件测试的其他技术也要有所涉猎。

(4)软件工程师专业有哪些课程扩展阅读：

软件工程师工作内容

1、 指导程序员的工作；

2、 参与软件工程系统的设计、开发、测试等过程；

3 、协助工程管理人保证项目的质量；

4 、负责工程中主要功能的代码实现；

5 、解决工程中的关键问题和技术难题；

6 、协调各个程序员的工作，并能与其它软件工程师协作工作。

7、还要编写各种各样的软件说明书，如：需求说明书，概要说明书等

8、考试科目工程师是中级职称，考试的题目包括了计算机体系结构、软件工程、数据库、数据结构、编译原理等计算机学科的基础课程

5 软件工程专业（本科）的课程设置

软件工程主要学科：马克思主义理论、大学外语、高等数学、大学物理、物理实验、线性代数、概率论与数理统计、编程语言、数据结构、离散数学、 *** 作系统、编译技术、软件工程概述、统一建模语言，软件架构，软件需求，软件项目管理。

就业方向：

1、Java方向：Java初级程序员、Java计算程序员、Java工程师、J2EE系统工程师等。

2、网络方向：网络程序员、网站开发工程师、网络工程师等。

3、其他方向：简单管理信息系统开发和维护人员、网页制作和客户端脚本编程人员、主要数据库管理和维护人员、数据库开发工程师、系统分析和设计工程师、软件项目配置经理，以及文件写作工程师。

(5)软件工程师专业有哪些课程扩展阅读：

软件工程，涉及到编程语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等。在现代社会，软件被应用于许多方面。典型软件如电子邮件、嵌入式系统、人机界面、办公套件、 *** 作系统、编译器、数据库、游戏等。

同时，几乎所有的行业都有计算机软件应用，如工业、农业、银行、航空、 部门等，这些应用促进了经济社会的发展，提高了人们的工作效率，提高了生活质量。

计算学科的分支，包括理论、抽象与设计、绑定、大问题复杂性、概念与形式模型、一致性与完整性、效率、进化、抽象层次、按空间排序、按时间排序、重用、安全性三种学科形式，数学方法和系统科学方法在软件工程中起着重要的作用。

此外，软件工程也非常重视管理过程，以提高软件产品的质量，降低开发成本，保证项目的及时完成。系统性、规范性和可测量性也是软件工程中的重要问题。

6 软件工程师应具备哪些专业技能

开发语言

数据库

开源的技术框架

7 软件工程师属于什么专业

软件工程师是一种职称，属于计算机科学与技术专业。

软件工程师主要是会编程，懂得软专件工程，至属少能掌握一种计算机语言，沟通能力和逻辑能力强。

8 软件工程师专业学什么

我国的IT信息产业将得到更多的发展机遇主要是因为随着3G手机技术及内现在容的网络的普及从事IT行业也有更广的发展空间-=-=-几个IT高薪专业有：软件工程师

（依次为:::java>>>>>c >>>>>php），软件测试工程师DBA工程师3G无线通信工程师网络工程师------------学习这样技术的也有很多去处像java软件工程师优质的有湖南一度教育

9 软件工程专业都有哪些就业方向

软件工程专业都有就业方向 Web开发、移动终端开发、从事大数据开发、计算机系统工程师、视频开发工程师 、计算机软件应用工程师。

第一、Web开发

Web开发包括前端开发和后端开发两个大的岗位划分，前端开发主要以应用Html、CSS和JavaScript为主，而后端开发则可以使用Java、Python、PHP、C#等语言。早期大部分毕业生会选择以后端开发为主。

目前也有不少同学会选择前端开发作为主要方向。Web开发在IT行业内有大量的就业岗位，从未来发展的前景来看也是不错的选择。

第五、视频开发工程师

你一定体验过语音或视频聊天所带来的舒适感觉，可能也享受过在线视频所带来的方便快捷，这些都是语音/视频开发工程师们的功劳。语音和视频的应用还远不止上面提到的，它包括从商业应用到个人应用的各种产品需求。想要成为一名出色的语音/视频开发工程师吗？那么你需要熟悉MPEG。

第六、计算机软件应用工程师

软件研发工程师是指从事某种行业，对某种不存在的事物进行系统的研究和开发并具有一定经验的专业工作者，或者对已经存在的事物进行改进以达到优化目的的专业工作者。

A 是对称矩阵， 则 (A^T)A = A^2

|λE-A| =

|λ-4 1 -1|

| 1 λ-4 2|

|-1 2 λ-4|

= (λ-4)^3 - 6(λ-4) - 4

= (λ-4+2)[(λ-4)^2-2(λ-4)-2]

= (λ-2)(λ^2-10λ+22)

得 A 的特征值为 2， 5-√3， 5+√3

则 (A^T)A 的特征值即 A^2 的特征值是 4， 28-10√3， 28+10√3。

关于在大学里学习线性代数和C++感觉困难，主要是不理解线性代数的概念和知识的逻辑性，编程与线性代数有关，因此导致感觉这两门课程学习困难。下面我告诉你学习方法。

一、理解线性代数基本概念及性质

1、线性代数比较抽象，如果掌握了基本概念及性质，学习就会轻松了，线性代数规律性比较强，也是比较好学的内容。

2、线性代数主要的基本概念有，行列式及性质、矩阵及运算、等价矩阵、伴随矩阵、逆矩阵、矩阵的秩、向量及运算等。这些概念及性质是学好线性代数的关键，必须花费时间理解好，不是死记硬背是理解好。

二、结合实例重点掌握好基本规律及方法

1、在线性代数中向量空间、线性方程组、特征值与特征向量是最重要的知识。

2、学习这些内容必须结合具体的实例逐渐加深理解。掌握一些特殊处理的方法，才能提高学习效率。

三、学习C++的主要知识及方法

1、女学生学习C++开始确实有一定难度，但过了困难期就好了。女孩子具有记忆力好、细心有耐力等对学习编程有好处。

2、在学习C++时要熟练掌握编程语言的基本语句，并先进行编写简单的编程。同时认真学习理解，数据类型、变量、内存布局、指针、字符串、数组等。掌握面向对象编程思想；类的构造和析构、类对象的动态管理；C++异常处理等。

3、结合几个典型实例必须编程，采取不同方法实现目标。

4、选择一本入门C语言编程教材

入门级教材比较多如，《C++从入门到精通》（第4版），C语言编程入门 零基础自学书籍 C语言程序设计 程序员软件开发入门教材。经常去翻阅、参考，每次都有新收获和感悟。

四、将线性代数与编程思维相结合

线性代数有很多知知识与计算机编程内容相对应，把两个知识结合一起学习效率高。如向量可以与编程语言中的数组对应；矩阵与二维数组对应。

以上就是关于程序员怎样学数学全部的内容，包括:程序员怎样学数学、程序员要学习哪些知识呢、程序员必须掌握哪些算法等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！