后算法时代

来源:互联网 发布:数据透视表怎么做 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 04:41

         中国的发展,已经超过了我们自己想像的速度。

互联网软件事业的狂奔不断提醒自己已经是个老人家,也不能象梁朝伟44岁还说自己是个小孩子那么洒脱。
 
我们在追求软件逼迫硬件野蛮升级的时候、在一心一意没意思开始追求四心八意的时候、在开始埋怨PC终端都嫌太大的时候,我们都在不得不快着,效率第一,结果第一,因为时间就是金钱,我们寻求的是给企业马上就能带来价值的人,在这个时代我们have to.
 
然而,这个时代的软件巨头背后支撑的天才们贡献的却是我们往往忽略的算法,就像我们能看到的是google风光无限,但是却忽略Map和Reduce对google的影响。我们往往追求了短时间的效率,却往往忽略了思考的力量。
 
在摩尔定律下,我们有了更快的处理速率;但同样膨胀的欲望也产生了众多大量的数据,视频和图像格式的大容量数据催生的不仅仅是硬件处理的升级,同样对我们的算法也提出了更高的要求。在所谓的后算法时代,算法不是没落了,而是越来越需要了。
 
曾经当时想过中国软件人才的架构,以后真正在软件技术领域中的中高层大部分应当是由数学系相关专业的学生,因为这些数理本身就决定了一个软件开发人员成长的底蕴,没有这些基础的支撑大多会带来成长的烦恼。
 
目前,Web动态语言越来越追求快餐,Ruby、Php本身有着无法比拟的开发效率,Rails提出了非凡的框架,但是支撑最后运转代码的还将是一个无比坚硬的算法。
 
借助Map和Reduce算法,Google几乎能无限地增加计算量,与日新月异的互联网应用一同成长。当我们在快餐时代中,有的时候是不是可以试着停下“copy and paste”的工作,而是去看看代码后的脉络?或许有一天,Web也会老去,但是算法依然是不老的传说。



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我们在追求软件逼迫硬件野蛮升级的时候、在一心一意没意思开始追求四心八意的时候、在开始埋怨PC终端都嫌太大的时候,我们都在不得不快着,效率第一,结果第一,因为时间就是金钱,我们寻求的是给企业马上就能带来价值的人,在这个时代我们have to.
 
然而,这个时代的软件巨头背后支撑的天才们贡献的却是我们往往忽略的算法,就像我们能看到的是google风光无限,但是却忽略Map和Reduce对google的影响。我们往往追求了短时间的效率,却往往忽略了思考的力量。
 
在摩尔定律下,我们有了更快的处理速率;但同样膨胀的欲望也产生了众多大量的数据,视频和图像格式的大容量数据催生的不仅仅是硬件处理的升级,同样对我们的算法也提出了更高的要求。在所谓的后算法时代,算法不是没落了,而是越来越需要了。
 
曾经当时想过中国软件人才的架构,以后真正在软件技术领域中的中高层大部分应当是由数学系相关专业的学生,因为这些数理本身就决定了一个软件开发人员成长的底蕴,没有这些基础的支撑大多会带来成长的烦恼。
 
目前,Web动态语言越来越追求快餐,Ruby、Php本身有着无法比拟的开发效率,Rails提出了非凡的框架,但是支撑最后运转代码的还将是一个无比坚硬的算法。
 
借助Map和Reduce算法,Google几乎能无限地增加计算量,与日新月异的互联网应用一同成长。当我们在快餐时代中,有的时候是不是可以试着停下“copy and paste”的工作,而是去看看代码后的脉络?或许有一天,Web也会老去,但是算法依然是不老的传说。



         中国的发展,已经超过了我们自己想像的速度。

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我们在追求软件逼迫硬件野蛮升级的时候、在一心一意没意思开始追求四心八意的时候、在开始埋怨PC终端都嫌太大的时候,我们都在不得不快着,效率第一,结果第一,因为时间就是金钱,我们寻求的是给企业马上就能带来价值的人,在这个时代我们have to.
 
然而,这个时代的软件巨头背后支撑的天才们贡献的却是我们往往忽略的算法,就像我们能看到的是google风光无限,但是却忽略Map和Reduce对google的影响。我们往往追求了短时间的效率,却往往忽略了思考的力量。
 
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我们在追求软件逼迫硬件野蛮升级的时候、在一心一意没意思开始追求四心八意的时候、在开始埋怨PC终端都嫌太大的时候,我们都在不得不快着,效率第一,结果第一,因为时间就是金钱,我们寻求的是给企业马上就能带来价值的人,在这个时代我们have to.
 
然而,这个时代的软件巨头背后支撑的天才们贡献的却是我们往往忽略的算法,就像我们能看到的是google风光无限,但是却忽略Map和Reduce对google的影响。我们往往追求了短时间的效率,却往往忽略了思考的力量。
 
在摩尔定律下,我们有了更快的处理速率;但同样膨胀的欲望也产生了众多大量的数据,视频和图像格式的大容量数据催生的不仅仅是硬件处理的升级,同样对我们的算法也提出了更高的要求。在所谓的后算法时代,算法不是没落了,而是越来越需要了。
 
曾经当时想过中国软件人才的架构,以后真正在软件技术领域中的中高层大部分应当是由数学系相关专业的学生,因为这些数理本身就决定了一个软件开发人员成长的底蕴,没有这些基础的支撑大多会带来成长的烦恼。
 
目前,Web动态语言越来越追求快餐,Ruby、Php本身有着无法比拟的开发效率,Rails提出了非凡的框架,但是支撑最后运转代码的还将是一个无比坚硬的算法。
 
借助Map和Reduce算法,Google几乎能无限地增加计算量,与日新月异的互联网应用一同成长。当我们在快餐时代中,有的时候是不是可以试着停下“copy and paste”的工作,而是去看看代码后的脉络?或许有一天,Web也会老去,但是算法依然是不老的传说。



         中国的发展,已经超过了我们自己想像的速度。

互联网软件事业的狂奔不断提醒自己已经是个老人家,也不能象梁朝伟44岁还说自己是个小孩子那么洒脱。
 
我们在追求软件逼迫硬件野蛮升级的时候、在一心一意没意思开始追求四心八意的时候、在开始埋怨PC终端都嫌太大的时候,我们都在不得不快着,效率第一,结果第一,因为时间就是金钱,我们寻求的是给企业马上就能带来价值的人,在这个时代我们have to.
 
然而,这个时代的软件巨头背后支撑的天才们贡献的却是我们往往忽略的算法,就像我们能看到的是google风光无限,但是却忽略Map和Reduce对google的影响。我们往往追求了短时间的效率,却往往忽略了思考的力量。
 
在摩尔定律下,我们有了更快的处理速率;但同样膨胀的欲望也产生了众多大量的数据,视频和图像格式的大容量数据催生的不仅仅是硬件处理的升级,同样对我们的算法也提出了更高的要求。在所谓的后算法时代,算法不是没落了,而是越来越需要了。
 
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我们在追求软件逼迫硬件野蛮升级的时候、在一心一意没意思开始追求四心八意的时候、在开始埋怨PC终端都嫌太大的时候,我们都在不得不快着,效率第一,结果第一,因为时间就是金钱,我们寻求的是给企业马上就能带来价值的人,在这个时代我们have to.
 
然而,这个时代的软件巨头背后支撑的天才们贡献的却是我们往往忽略的算法,就像我们能看到的是google风光无限,但是却忽略Map和Reduce对google的影响。我们往往追求了短时间的效率,却往往忽略了思考的力量。
 
在摩尔定律下,我们有了更快的处理速率;但同样膨胀的欲望也产生了众多大量的数据,视频和图像格式的大容量数据催生的不仅仅是硬件处理的升级,同样对我们的算法也提出了更高的要求。在所谓的后算法时代,算法不是没落了,而是越来越需要了。
 
曾经当时想过中国软件人才的架构,以后真正在软件技术领域中的中高层大部分应当是由数学系相关专业的学生,因为这些数理本身就决定了一个软件开发人员成长的底蕴,没有这些基础的支撑大多会带来成长的烦恼。
 
目前,Web动态语言越来越追求快餐,Ruby、Php本身有着无法比拟的开发效率,Rails提出了非凡的框架,但是支撑最后运转代码的还将是一个无比坚硬的算法。
 
借助Map和Reduce算法,Google几乎能无限地增加计算量,与日新月异的互联网应用一同成长。当我们在快餐时代中,有的时候是不是可以试着停下“copy and paste”的工作,而是去看看代码后的脉络?或许有一天,Web也会老去,但是算法依然是不老的传说。



         中国的发展,已经超过了我们自己想像的速度。

互联网软件事业的狂奔不断提醒自己已经是个老人家,也不能象梁朝伟44岁还说自己是个小孩子那么洒脱。
 
我们在追求软件逼迫硬件野蛮升级的时候、在一心一意没意思开始追求四心八意的时候、在开始埋怨PC终端都嫌太大的时候,我们都在不得不快着,效率第一,结果第一,因为时间就是金钱,我们寻求的是给企业马上就能带来价值的人,在这个时代我们have to.
 
然而,这个时代的软件巨头背后支撑的天才们贡献的却是我们往往忽略的算法,就像我们能看到的是google风光无限,但是却忽略Map和Reduce对google的影响。我们往往追求了短时间的效率,却往往忽略了思考的力量。
 
在摩尔定律下,我们有了更快的处理速率;但同样膨胀的欲望也产生了众多大量的数据,视频和图像格式的大容量数据催生的不仅仅是硬件处理的升级,同样对我们的算法也提出了更高的要求。在所谓的后算法时代,算法不是没落了,而是越来越需要了。
 
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我们在追求软件逼迫硬件野蛮升级的时候、在一心一意没意思开始追求四心八意的时候、在开始埋怨PC终端都嫌太大的时候,我们都在不得不快着,效率第一,结果第一,因为时间就是金钱,我们寻求的是给企业马上就能带来价值的人,在这个时代我们have to.
 
然而,这个时代的软件巨头背后支撑的天才们贡献的却是我们往往忽略的算法,就像我们能看到的是google风光无限,但是却忽略Map和Reduce对google的影响。我们往往追求了短时间的效率,却往往忽略了思考的力量。
 
在摩尔定律下,我们有了更快的处理速率;但同样膨胀的欲望也产生了众多大量的数据,视频和图像格式的大容量数据催生的不仅仅是硬件处理的升级,同样对我们的算法也提出了更高的要求。在所谓的后算法时代,算法不是没落了,而是越来越需要了。
 
曾经当时想过中国软件人才的架构,以后真正在软件技术领域中的中高层大部分应当是由数学系相关专业的学生,因为这些数理本身就决定了一个软件开发人员成长的底蕴,没有这些基础的支撑大多会带来成长的烦恼。
 
目前,Web动态语言越来越追求快餐,Ruby、Php本身有着无法比拟的开发效率,Rails提出了非凡的框架,但是支撑最后运转代码的还将是一个无比坚硬的算法。
 
借助Map和Reduce算法,Google几乎能无限地增加计算量,与日新月异的互联网应用一同成长。当我们在快餐时代中,有的时候是不是可以试着停下“copy and paste”的工作,而是去看看代码后的脉络?或许有一天,Web也会老去,但是算法依然是不老的传说。



         中国的发展,已经超过了我们自己想像的速度。

互联网软件事业的狂奔不断提醒自己已经是个老人家,也不能象梁朝伟44岁还说自己是个小孩子那么洒脱。
 
我们在追求软件逼迫硬件野蛮升级的时候、在一心一意没意思开始追求四心八意的时候、在开始埋怨PC终端都嫌太大的时候,我们都在不得不快着,效率第一,结果第一,因为时间就是金钱,我们寻求的是给企业马上就能带来价值的人,在这个时代我们have to.
 
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