程序員如何入門算法？想從零開始，但算法工程師沒那麼簡單

不管是轉行的，仍是即將畢業可是積累很少的，想要入行都是不容易的，必定是須要付出巨大努力的，這個心理準備必定要有。沒有任何一種辦法，或者是任何一個培訓班，可讓你在不努力的狀況下達成這一效果。

因此剩下的問題就是怎麼努力，往哪裏努力。

文章來源於：微信公衆號丨AINLP

打好基礎

我給出的建議是打好基礎+作出亮點，算法行業的基礎無非是算法+數據結構+機器學習+深度學習。這幾塊每一塊都不小，想要從零開始啃下來很是不容易。這也是爲何acm出身的同窗有優點的緣由，由於他們已經熟練掌握了算法和數據結構，不只負擔更小，而且對於繼續學習後續的機器學習以及深度學習也有幫助。

我我的的建議是大量刷題快速學習，大部分人學算法和數據結構都是爲了應付面試。既然如此，那不如索性不用學了，直接上手刷題，在刷題的過程中學。把學習的時間省下來把LeetCode前300題刷個4遍，把裏面涉及到的全部算法都學會練熟悉。這些都是機械操做，考驗的就是毅力和苦功，沒什麼太多的技術含量，國外的留學生找工做也都是這麼過來的。

機器學習和深度學習難點在於剛入門的時候，剛入門的時候什麼都不懂，什麼概念都是新鮮的，尤爲是還會涉及不少公式推導。但實際上公式推導只涉及簡單的線性代數以及矩陣運算，只是看着唬人。機器學習和深度學習裏面具體的技術點也並很少，尤爲是深度學習大部分都是圍繞神經網絡展開的各類奇淫技巧。主要難熬的是剛入門的前幾個月，挺過去會好不少。

最後說說作出亮點，說到亮點不少人會想到kaggle或者是其餘的一些比賽。我我的以爲這些比賽參加一兩場熟悉一下，理解一下算法是怎麼運做的就能夠了，沒有必要非要作出成績來。由於kaggle這類比賽用到的技術以及能力和實際工做當中仍是有很大差異的，而且如今這些比賽也卷得厲害。裏面卷着的基本上都是一些小型的人工智能企業，他們僱一些全職的員工來刷比賽，用這些比賽的名次來證實公司的能力。因此想要單槍匹馬贏過這些公司很是不容易，也須要花費大量的時間，因此我我的不是很推薦。

讀論文

我以爲比較好的辦法仍是從論文下手，把相關業內的論文讀一讀，積累一點造詣。

對於剛入行的同窗來講上來就讀paper是一件比較痛苦的事情，第一個難點是不知道要讀什麼，paper這麼多，每一篇都讀過來顯然沒有精力，也沒有這個必要。好在如今互聯網很是發達，咱們在網上找一找大牛的博客和指引，能夠找到一堆reading list。第二個難點是自己的閱讀難度，畢竟是全英文，再加上又有各類公式，剛開始會比較痛苦這個是確定的。我我的建議是先硬啃幾篇下來，而後記錄一下讀不懂的地方，再去找一找網上中文的博客和解析來作一個對比。十來篇論文看下來，你會發現這件事情會一會兒變得沒有那麼難了。

這裏要注意，咱們讀論文是要摸清楚在這個領域當中的套路，而不是死板地記錄論文當中的方法或者是技術。到後來當你找到本身的方法論以後，你會發現讀論文變得很是快。看個摘要，再看個圖例，讀一些描述基本上就差很少了。到這個地步，從理論上來講已是專家了，可能實踐上還須要積累一些經驗，但至少應付面試找份工做問題就不大了。

一點感覺

人人都說算法好，人工智能強，其實真的也就那麼回事，依然是辛苦忙碌地打工人，和其餘普通程序員並無什麼高下之分。

即便現實一些從收入上來看，也並無比前端、後端、客戶端那些純開發的程序員多。並且這個行當也不是全部人都合適，除了須要保持持續學習以外，還須要涉獵很廣，除了算法自己對於後端、大數據、分佈式、系統設計都須要有所瞭解和涉獵，難度和壓力都不小。因此若是已經在互聯網行業當中作上程序員了，真沒多大必要非要換方向，有點吃力不討好。能輕鬆一點，何須卷着呢，對吧。

好了，今天的文章就到這裏，感謝你們的閱讀，喜歡的話給個三連吧~

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