数学之美

　　在上大学之前，我认为一般人是不需要过多涉深这一方面的，中学期间不断接触的数学考试题也让我以为数学就是研究一些难以弄懂的东西。但当我接触到计算机这一专业时，才发现数学大有用处。今读《数学之美》大叹数学之高深又无处不在，数学之美妙又非常实用。《数学之美》一书向我展示了我们可以利用数学模型通过计算机解决一些生活上最普普通通的事情，而这有蕴含了无数科研价值和开发价值。 　　首先，本书前面提到的统计语言模型、马尔可夫模型让我明白了通过数学建模可以解决翻译问题、语音识别问题等日常生活中的重要组成部分，而这些看似复杂的功能却可以通过数学建模分析出来，再通过计算机实现，这就不得不感叹数学在生活之美了；而尔后的图论更是借用欧拉图和哈希表来分析网络爬虫；信息熵和语言模型提供了解决信息问题的数学模型，辛格博士对问题解决坚持简单高效的原则让人明白不断设计算法的真谛。有趣的是， 书里面还介绍了余弦定理与新闻的关系，这在生活中明明是毫无瓜葛的两者却在数学之中有机结合起来了，通过余弦定理能够计算出新闻网页中的文本词汇频率/逆文本频率。本书的后部分主要讲述了如何深化马尔可夫模型来解决自然语言处理问题、介绍了密码学和香农定律，虽然部分学术知识我还不清楚，但却觉得与我所学的专业密切相关。 　　虽然已经在计算机专业学习了一年了，但我大一接触算法知识并不多，有时候有一些灵机一动的想法却感叹自己能力太浅而无法实现

Google C++ 编码规范 　 Google C++ 编码规范很早就已经公开了，李开复也在其微博上公开分享：”我认为这是地球上最好的一份 C++ 编程规范，没有之一，建议广大国内外IT研究使用。“ 　Google C++ Style Guide是一份不错的C++编码指南，下面是一张比较全面的说明图 保持一致也非常重要，如果你在一个文件中新加的代码和原有代码风格相去甚远的话，这就破坏了文件本身的整体美观也影响阅读，所以要尽量避免。 一些条目往往有例外，比如下面这些，所以本图不能代替文档：异常在测试框架中确实很好用；RTTI在某些单元测试中非常有用； 在记录日志时可以使用流；操作符重载 不提倡使用，有些STL 算法确实需要重载operator==时可以这么做。 　　Google C++ 编码规范中文版： http://zh-google-styleguide.readthedocs.org/en/latest/google-cpp-styleguide/ 《数学之美》读后感 《数学之美》这本书主要就是算法和应用对应起来，充分说明了数学在算法中的重要性。通过对数学模型的利用来实现诸如：中文分词，信息指纹之类。由于看的时间不多，并没有完全看完这本书，但我想我会在之后的时间里继续阅读。 来源： https://www.cnblogs.com/yingni/p/11444300.html

1.代码规范（由于日后可能会用C++和Java，就找了两种） Google C++代码规范：https://blog.csdn.net/freeking101/article/details/78930381 Ggoogle Jave代码规范：https://www.jianshu.com/p/4e50269037ed 2.《数学之美》读后感 我在《数学之美》中大略地找了两个我比较感兴趣的章节，分别是《布尔代数和搜索引擎的索引》以及《图论和网络爬虫》。 在大一的C++学习中我就了解了什么是布尔代数，那时的我才刚刚步入计算机学习的世界，对一切都感到新奇，布尔代数更是让我感到不可思议。明明是简单的不能再简单的ture/fouth的判别，放到更大的环境中所起的作用是难以想象的。计算机的出现推动了布尔代数的发展，布尔代数同时也推动了计算机行业的进步。从小到大的数学老师都对我说过，数学是无比美丽的，但我不以为然，但当我仔细阅读了《数学之美》，才惊觉数学的简单之美。现今的网络时代，搜索引擎与许多软件息息相关，而布尔代数这个最基础不过的算法也悄然隐藏在我们的生活中。 图论在上学期的数据结构中老师已经有过系统的讲解，但我总是不能把它以生动的形象印在脑子里，《数学之美》中用极其朴素的说法向我解释了深度优先算法和广度优先算法，也让我很轻松地就明白了什么是网络爬虫。以前爬虫在我的印象中就是很高级的说法