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  • 《大师的智慧::十五位杰出电脑科学家们的生平与发现》读书笔记(未完)

    前言

    1. 我们校园里许多大学参整天忙着写程序以至毕业后为别人写程序,他们无暇、也没有勇气去思索、去构思一些基础性的、具有影响未来产业战略格局的重大问题,如此短视行为是与当前的社会价值观中的某种倾向是完全一致的,长期下去对我国计算机科学和信息产业发展很不利。(强烈认同这句)

    第一章

    1. 大多数科学家是因为惧怕生活而成为科学家的。
      在科学中有所成就是非常诱人的,因为不必与人发生
      冲突,不必忍受人际关系的痛苦,不必在世界上艰苦前
      进就可以成就这些东西。脱离尘世是多么的诱人———
      这个有几分清净的世界,你可以全力施展你的才华,而
      没有任何痛苦。解决问题的痛苦和生活中的痛苦比起
      来是微不足道的。(同感啊)

    2. 我的感觉,数学果然是王道。
    3. 感觉,Lisp貌似是灰常强大的语言,函数式编程,一定要学习一下。就学了linux之后吧。

    第二章

    1. 六十年代初IBM公司的市场信息表明计算机应该只是哑巴数字捣弄机,让它们做什么就做什么——即不多也不少。(真是讽刺,看来大众真的是有愚昧性的)
    2. 再次强烈地感觉数学才是王道。没有NB的数学功底,一切都是扯谈。
    3. 递归——我无法用语言表带对其的崇敬之情。
    4. 人类已经发现,明确地表达我们思维过程中表面上简单的各种事实是很困难的。(所谓认真你就输了么?我不这么认为。不认真,那还活着干嘛。因此,即使暂时无法认真,也要尽量认真)

     第三章

    1. 我从从未把“艺术”与“科学”区分开过,现在也没有。
    2. 到我上学的时候,我已经读过200本书了。一年
      级的时候我就知道老师在撒谎,因为我已经知道了别
      的观点。学校基本上只讲一种观点———老师的或课本
      上的。他们不喜欢不同的观点。这是一场较量。当
      然,5岁的我只能提高嗓门说话了。

    3. 对于一个了不起的软件设计者来说,想到新的主意并
      通过一个正确而有效的程序来实现它的能力,是一个必备
      的条件。其次便是看到别人好的程序设计思想的价值。

    4. 当我看到Alan Kay童鞋与学校之间的矛盾时,我笑了。看来老外的教育也不是那么完美。然而在反抗学校这件事上,反抗之人应该分为两类。一类是因为自己的短视或者无能,甚至是懒惰,貌似悲壮地去反抗,具体表现可能是不去上课,沉迷于娱乐,只有烦人的抱怨却毫无建树。另一类是自己的关点与学校有所不同,或者学校已经满足不了他,已经站到了一定程度,于是选择追求自己的内心。至于那些按部就班参与学校学习的人,无论其目的、态度、成绩如何,我觉得处于上边提到的第一类人之上,第二类人之下。

    第四章

    1. 我问我母亲(一位数学家)数学是不是很难。她说要学
      会所有的公式当然很难,但也一定能学会。第二件要记住
      的事情是,如果证明某个东西需要五条以上的线索,那么你
      肯定搞错了。———艾得斯伽·狄克斯特拉

    2. 科学就像时装设计一样,有自己的潮流。

    3. 狄克斯特拉停止阅读读温斯顿·丘吉尔的《英语民族史》,因为“它的不必要的重复,他用不同的名字指同一个人”
    4. 任何时候你要开发一种新东西的时候,你就有事
      做了。你必须发明一个新的主题。必须发明一种适合
      该主题讨论的语言。许多人并不了解第二件事。

    5. 狄克斯特拉给的建议:

      1)从不与同事竞争。
      2)做自己能做的最难的事情。
      3)选择那些科学上健康和中肯的课题。不要损害科学
      的正直。

     第五章

    1. 在计算机科学文化中,只在某个方面有用的方法叫小
      窍门,在两三个方面有用的方法叫技巧,而在许多方面都有
      用的方法才叫技术。

    2. 又是数学,这次貌似是概率论一类的东西。学数学的出了多少大牛啊!更加坚信了数学才是王道的信念。

     第六章

    1. 数学是关于模式的科学。音乐便是模式,计算机
      科学研究大量的抽象事物,并构造许多模式。我想计
      算机科学和其他领域最大的不同在于它经常在层次之
      间跳跃———对于某个东西,先从小处着眼,再从大处着
      眼。

    2. 高德纳童鞋原本准备学音乐,结果获得了物理学奖学金,但是在大学里他的老师建议他去学数学。好吧,又是数学,我自己都懒得重复强调了。我现在有种感觉,计算机相对于这些大神真的只是工具,或者玩具。如果要做出NB的成绩,必须要站在一个很高的高度,如果眼界仅仅限于计算机科学本身,那很难有神马NB的成就。
    3. 一般来说,无论你想学什么,如果你设想一下怎样用计算机解释它,那么你便会学到一些你不知道的东西。它帮助你提出正确的问题。这是对你知道什么的最后的检验。 
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