對于大多數從事自動控制的人來說，沒有必要去學習算法 。最后，在學習算法的過程中，一定要注意三個方面的知識積累 。第一，經典算法的知識積累，這不是太難的，可以通過看一些經典算法書籍來完成 。第二，學會如何基于具體的行業場景完成算法設計，了解不同算法在行業場景中的差異，這一點非常重要 。第三，重要的是學會如何完成算法的訓練、驗證和應用 。
你為什么要學算法？
算法，其實就是解決問題的方法 。學習算法，就是學習前人解決問題的方法 。為什么要學算法？想在程序道路上走的更遠的程序員，可能都需要學算法 。記得軟件工程里講，程序就是數據結構 算法，可見算法對程序的重要性 。很多做業務系統的初級程序員，可能平時不會用到很多數學算式，但也不代表沒用到算法 。算法表征了數學對于計算機的重要性，對于圖形圖像人工智能等方面，數學功底不好，不懂算法可謂寸步難行 。
【為什么要研究算法,為什么有些算法崗位】為什么高校里研究算法材料這么容易發論文，而研究協議硬件設計不容易發論文？
目前我國的研究算法的論文較多，與我國的教學工作的綱要有很大的關系，本科生的課程要求寫論文，要經過專家的評審才能過關 。研究生博士生需要在國內國外主要刊物上發表數篇論文，才可以進行答辯 。否則，就不可能拿到畢業證書 。硬件設計，目前在我國的硬件設計中，多以繼承性的設計為主，發明和創新性的硬件設計極少，在繼承性的設計中，對原創性的理論基礎了解的較少，故發表的論文深入不下去，也就難以成文 。
為什么那么多牛人成天在研究討論算法，系統自動推薦的東西還是不能令人滿意呢？
首先我們要明白，系統推薦不僅僅依靠算法，還要依靠大數據，其實數據比算法的作用還要大 。想弄明白這個問題，首先我們要了解一下推薦原理當我們第一次使用系統，系統是不知道我們究竟喜歡哪種類型作品的 。這個時候系統就會隨機推送幾個熱門的作品，每個作品都是不同領域，這個過程也叫做盲推 。之后系統再根據你對每個領域作品的反饋情況來給你的賬號打上標簽，具體通過你對每個領域的點擊率點贊率評論率閱讀時常以及轉發率等等多個緯度共同打分，然后系統再取一個平均分作為你對這個領域的喜愛程度 。
之后每次都會優先推薦你喜愛的領域，喜愛的作品類型 。然后每次推薦之后，再對你的反饋情況給每個領域每種類型的作品打分，這個過程是一直優化的，最后逐漸趨于平穩 。弄懂了系統的推薦算法之后，我們來聊聊為什么有時候推薦并不能令人滿意？1.作品在推薦給用戶之前，會先推薦一小部分人來測試，然后通過這一小部分的人的反饋情況，再給這個作品貼上一定的標簽，這個過程可能就存在一定的誤差 。
一旦作品被貼錯標簽，那么之后作品再推薦給其他用戶就會不精準，進而不被喜歡 。2.系統一旦發現你喜歡某個領域，就會頻繁的給你推送相關的內容，即使已經厭煩，點了無數次不喜歡，也可能繼續推送相關內容 。3.系統每次推送之后，對用戶也會打標簽，這個時候也可能存在誤差 。如果錯打標簽，那之后就會推薦給你不喜歡的領域 。
為什么有些算法崗位，需要用C而不是python？
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