近期開發工程的感觸很深，發現通過這幾年來我構建自己的知識體系趨於完善的同時出現的分支，這個類似樹。深刻理解古代智慧和自然哲學原理。 從無序中尋找有序，這是我對影象的一句總描述。前段時間由於一個專案初步計劃和趙博晚上聊了一下，發現大家由於碎片化知識拿來即用的想法導致沒有自己的方法論，很多都是不懂百度、然後看論文、然後去培訓。我見過的基本思維是這樣。其實這種方式就是一個便當吃飽充飢可以但是完善成一個技術或者知識壁壘很難。因為存在一個問題：量子力學的薛定諤的貓和盒子裡面還是否有盒子問題。 怎麼從無序中尋找有序這個就是隨機過程 ，這個分支完善的體系可以實現讓自己的idea轉換為可描述的math，通過math實現code才能達到work，但是很多人沒有基本功就想直接work，導致出現來問題沒法自己完善的解決。 隨機過程後有個應用分支是離散數學可以完成知識表示體現出math的工程特性 離散出現可能導致問題碎片化用組合數學解決，這樣問題就能系統，這時候可能出現問題交叉，那麼我們就要用運籌學和複雜系統去解決。 當這些工作完成就體現在數列，高中的數學我最近的理解就是大學可以加上再學一次對我們去理解現在數字時代有深刻意義。 線性代數臺灣的趙啟超老師和麻省理工公開課程詳細描述解決過程。通過這個過程我們得到無序又回去了？不是是問題的進一步深化此刻用概率統計分析與科學計算，得到結果，結果和期望去評價完之後我們來觀察怎麼讓問題輕量工程化，這樣就是邏輯學問題和微積分原理來優化。 問題回到前面為什麼從無序中找有序 就是構建問題結構思維體系 第一步 問題分解能力 第二步 理論框架 第三步 技術要點 第一步就是要參加會議和同行高質量交流學習目前的框架和構建適合自己的分解能力與架構。 第二步就是結合自己的知識體系構建方法論，例如很多人做深度學習計算機視覺很多就不知道下一步怎麼做了，其實只要你看了三本書基本問題就概括了剩下就是自己對問題的認知。首先我不是推銷書只是這三本書具有概括性並不一定是技術工程參考書但是能幫你分解問題，《矩陣論》《機器學習實戰》《21個專案玩轉深度學習》。 第三步技術要點必須看官方文件，因為個人專業理解背景不同會讀到不同效果。 第四步組合優化就實現過程 個人發現讀書讀一個學科不同人和不同版本的書是一個學科提升最快的方法。同時多關注國外行業情況http://whatlearning.cn/?page_id=58麻省理工計算機與科學工程課，STEM的靈魂。最後推薦三本書，《複雜》《規模》《複雜網路》《社群網路模型》