学术技术与工程技术是两码事

robbin 写道

你想做一个合格的程序员的话，你必须主动掌握业务，但是如果你想做一个既合格又高薪的程序员的话，你除了需要掌握业务，你还必须技术上很牛X才行

那么这个技术是不是算法，是不是数学呢？我想强调的就是NO。这个技术是系统架构的技术，既要精确无误，又要坚不可摧，又要可以随时抽换，在结构复杂度上又要最小最低，维护成本最少，然后又要留有足够的可拓展性，等等等等。举个例子，javaeye的出发点到底是什么？如果没有ROR这样的架构，javaeye会出现么？如果反过来，没有那个文章相关性的算法，javaeye会无法出现么？到底是这个架构的技术比较本质一些，还是那个相关性算法比较本质一些？软件行业的几次革命，windows是由什么paper激发的？facebook是由什么算法革命激发的？推而广之，工业领域里的任何革命，究竟有几成是由发明创造驱动的？有几成是由成熟的市场和需求驱动的？后填装弹枪最早是何时诞生的？何时投入战场改变战斗结果的？蒸汽机最早是何时诞生的？何时融入工业体系变成生产力的？技术当然重要，这里的技术指的是“工程技术”而不是“学术技术”。学术本身永远是受现实制约，为现实服务，虽然有前瞻性但永远改变不了事物发展的内在规律的一个很无奈的东西，所以要出成绩不要搞学术，这是效率很低的策略，除非你天资特别好或者人格特别清高，没办法正经搞实务。

不要说什么搞架构的当民工，搞算法的高薪的高薪出国的出国所以学术才是程序员的最终目标共产主义一类话，资本家买空卖空财源滚滚，工人含辛茹苦辛苦埃命，那么你能说只有资本操作才是社会生产的本质么？软件领域这些年的变革，生产力的提升，我老实的说一句，都是千千万万程序民工熬夜通宵拿命拼过来的，绝对不是什么几十年前的大师睿智一拍脑袋凭空创造出来的，不要立几本书当圣经，没读过就是一辈子代码民工读深了就是大师就是万民膜拜，这种思维方式很宗教很原始，也许作为出发点的善意可以肯定，但当真就真的没必要了。偏激一点说，任何不是出自生产第一线的思维和构想，都是象牙塔空中楼阁，都只能当作达芬奇的直升飞机草稿放进博物馆里然后安心钉马车而已。当然你钉马车的工艺和技术一定要拔尖，不能满足于民工这个级别就完了，将来给你一个蒸汽机你就能装出一架火车头来，而不是看不起一切整天YY直升飞机才是人类交通工具的未来，马车毫无意义什么的，这才是程序员应有的技术态度。你想一想我们赞扬一个老师傅技术上很牛X，我们说的意思是他通晓交通工具的正确的哲学观念，能够预测其未来的变革和前景么？还是说他手艺好执行力强给他外装甲他就能做出坦克来？

评论

92 楼 天国之翼 2011-09-15  

计算机和武术差不多

如果你说最后归结于跑步或者田径或者体操那都是非常错误滴

91 楼 leon_a 2009-08-27  

认真你就输了

90 楼 人人人 2009-05-22  

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89 楼 Trustno1 2009-05-22  

人人人 写道

您老人家怎么就转不过湾来呢，
话题说小点，找Bug是用到数学，也能有一定效果，就像他论文中提的那样覆盖90%，
但你怎么就不看它的适用范围呢，他这个模型是来检查设计Bug的，而软件设计是数学问题吗？
如果软件设计之初就解决了问题那这类模型还有什么用，比如java就不像C那样有各种指针相关问题，
但是java语言又多了点动态特性，那样的模型能检查出运行时问题？

别人在说,乘飞机去北京比走路去北京快.你说"你怎么转不过弯来呢?飞机是有适用范围的,你乘个飞机去月球试试看？"
这叫做驴头不对马嘴.

人人人 写道

我想说的是解决同一问题不能只死抱着一种思路，数学不是万能，仅仅只是个还算有点用的工具。

话题再说大点，数学用来研究、认清人类智能没啥多大用处，
你不能拿研究鸟类的飞行失败了，而用空气动力学造出飞机的例子来说明研究人类智能也可以采用同样的方式，
传统的人工智能跟现在流行的神经网络就是类似用空气动力学造出飞机，
但是这不是真正的人类智能，也只是人类智能造出来的工具，
工具再好，也说不清人类智能的产生机理，
我现在更爱认知心理学家和神经生理学家的研究。

首先,您老不是的眼神有问题,就是思维有问题.您不是教导我们要注意适用范围么?这个帖子的范围是啥，有人在这里说人类智能么?您老怎么不注意适用范围呢?

再次,数学不是万能的,能够推出数学在某一领域内肯定无效吗?数学不是万能的,能够推出你更爱的研究手段比数学更有效吗?
您老就先别研究什么人工智能了,先把自己的智能提高提高再说.

88 楼 人人人 2009-05-22  

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87 楼 Trustno1 2009-05-22  

人人人 写道

Trustno1 写道

回帖首先要看贴.

Many classes of errors, such as functional correctness
bugs, are difficult to find without executing a piece of
code. The importance of such testing — combined with

啊我想起来了,您老的英语不好.不过这就不关偶的事情了.

小的不才啊，英语真的是差的没法说，否则也学学您老一边说中文一边整几个English。

话说你摘录的这段English虽然从没看过全文，但是还是能看得懂一点点的啊，
这类思想跟javac编译器通过数据流分析算法确定final变量或本地变量是否正确赋值
一个道理的啊，只不过它遍历完流程分枝后自动生成测试用例。


不过还是有点遗憾啊，给你PS了4点，你都没明白我的良苦用心，
别只顾着宅在家里研究数学了，损失无数脑细胞推倒来推倒去，
也仅仅是明白人家在N多年次写在书本或paper上的公式。
改行研究编译器吧，这样你更有机会搞个Model Checking，也更有机会创造个新的数学公式。

“找BUG这档事是不可判定问题”都加了红色了你都没细心看，
还亏你整天研究数学，Model Checking的目的不是为了找Bug吗？
有本叫<<自动机理论、语言和计算导论>>的书，第8章 图灵机导引(中文版p216，英文版p315)里头第一个
例子“判断一个C语言程序是否输出hello,world!”就是讨论找BUG这档事是不是不可判定问题。


当然，我对Model Checking这类研究没啥兴趣，
http://www.coverity.com/中的这类工具应用的最多的也是GNU的一些项目，多数都是C语言写的系统。
C语言本身就有很多毛病，即使不能100%找出所有bug，找出10%都乐得屁颠屁颠了。
C语言还是静态类型语言，要是动态角本语言呢？

你说在系统中发现bug有趣，还是在设计系统之初就杜绝bug有趣？

哎,你这就叫做扎个稻草人打靶子了.

我说用空气动力学造出来的飞机,可以提高人的旅行速度.你跟我说,空气动力学有什么新玩意,找本相对论的书来看看.什么叫做光速是不可超越的.

我说我们可以用化学知识制造试剂帮人加快提炼金子的速度.你跟我说，你难道不知道化学是根本不可能把石头变成金子吗?

所以说,让你回帖先看帖.自然语言可不是上下文无关的文法.

86 楼 人人人 2009-05-22  

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85 楼 人人人 2009-05-22  

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84 楼 人人人 2009-05-22  

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83 楼 人人人 2009-05-22  

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82 楼 ddd 2009-05-22  

Trustno1 写道

ddd 写道

真的比较可怜在学术圈子里浸淫过久跑到工程圈子的人，要是一直在学术圈子那是让人敬佩，但跑到工程圈子里来指手画脚恐怕就要被人笑话了。
工程这路子人有时会提一个名词：toy，知道是什么么？玩具。
玩具是什么？好看，也能干点事，就是真章的时候没法用。

http://www.coverity.com/
是啊,你看下面一圈logo里的公司,都是钱多了买toy玩,花钱请人来指点.

这有啥奇怪的，做菜还得买鸡蛋、西红柿啥的，当然也得花钱。那一盘菜卖的是鸡蛋钱啊还是西红柿钱呢？

81 楼 Trustno1 2009-05-22  

人人人 写道

Trustno1 写道

ddd 写道

真的比较可怜在学术圈子里浸淫过久跑到工程圈子的人，要是一直在学术圈子那是让人敬佩，但跑到工程圈子里来指手画脚恐怕就要被人笑话了。
工程这路子人有时会提一个名词：toy，知道是什么么？玩具。
玩具是什么？好看，也能干点事，就是真章的时候没法用。

http://www.coverity.com/
是啊,你看下面一圈logo里的公司,都是钱多了买toy玩,花钱请人来指点.

这种东西只是一种工具，用编译领域的行话说就是:代码静态分析 or 数据流分析 or　过程间分析
也不是什么啥新奇东西，更谈不上是数学的又一伟大创举，更更更更谈不上对人类认知有一毛钱关系。

说到这个，要回退到1986的那个岁月了(倒、JE上无数人还在娘胎里呢)，
没有Bryant老大先搞出个BDD，那帮哈仔能得图灵奖？！

您老的逻辑是,我用键盘写代码,Linus也用键盘写代码,于是我写出来的也是是超级NB的Linux.

引用

PS1: paper看再多也只是看，不能创新，看完了所有paper也只能吹吹水。
PS2: 推荐你把＜＜编译原理＞＞买来看看第1和第12章。
PS3: 找BUG这档事是不可判定问题。
PS4: 对硬件设计有用的数学模型对软件设计不一定同样有用。

回帖首先要看贴.

Many classes of errors, such as functional correctness
bugs, are difficult to find without executing a piece of
code. The importance of such testing — combined with
the difficulty and poor performance of random and manual
approaches — has led to much recent work in using
symbolic execution to automatically generate test inputs
[11, 14–16, 20–22, 24, 26, 27, 36]. At a high-level,
these tools use variations on the following idea: Instead
of running code on manually- or randomly-constructed
input, they run it on symbolic input initially allowed to
be “anything.” They substitute programinputs with sym-
bolic values and replace corresponding concrete program
operations with ones that manipulate symbolic values.
When program execution branches based on a symbolic
value, the system (conceptually) follows both branches,
on each path maintaining a set of constraints called the
path condition which must hold on execution of that
path. When a path terminates or hits a bug, a test case
can be generated by solving the current path condition
for concrete values. Assuming deterministic code, feeding
this concrete input to a raw, unmodified version of
the checked code will make it follow the same path and
hit the same bug.

啊我想起来了,您老的英语不好.不过这就不关偶的事情了.


另外,您老号称打翻各大SSH的,准备用Java拯救软件工业的自动化生成系统呢?不是说三月发布的么?

80 楼 人人人 2009-05-21  

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79 楼 night_stalker 2009-05-21  

看 heroes 有感：
就算 Sylar 可以用眼神定住子弹，还是比不上洗脑男。当然洗脑男更比不上老奸巨猾的女儿控。

78 楼 icetortoise 2009-05-21  

狠下心来做流氓，格斗家也没办法，哼哼

77 楼 Trustno1 2009-05-21  

ddd 写道

真的比较可怜在学术圈子里浸淫过久跑到工程圈子的人，要是一直在学术圈子那是让人敬佩，但跑到工程圈子里来指手画脚恐怕就要被人笑话了。
工程这路子人有时会提一个名词：toy，知道是什么么？玩具。
玩具是什么？好看，也能干点事，就是真章的时候没法用。

http://www.coverity.com/
是啊,你看下面一圈logo里的公司,都是钱多了买toy玩,花钱请人来指点.

76 楼 ddd 2009-05-21  

真的比较可怜在学术圈子里浸淫过久跑到工程圈子的人，要是一直在学术圈子那是让人敬佩，但跑到工程圈子里来指手画脚恐怕就要被人笑话了。
工程这路子人有时会提一个名词：toy，知道是什么么？玩具。
玩具是什么？好看，也能干点事，就是真章的时候没法用。

75 楼 ddd 2009-05-21  

RCFans 写道

不要说你在这里发贴的本质就是你妈
了解一下什么叫哲学概念上的意识

说你点啥好呢，您有逻辑么？

74 楼 ddd 2009-05-21  

幸存者 写道

这里的数据结构说白了就是建模

这么说的话没错，只不过建模也和数学只能叫有瓜葛，但二者搅到一起肯定有问题的。
算法也是这样。

73 楼 ddd 2009-05-21  

Trustno1 写道

你还别说,现在真有一个热门的行当叫做模型验证.去年图林奖的得主Edmund M. Clarke的专攻项目.这个问题忽悠不忽悠,可以去和图灵奖评审委员会较较真.
另外这方面,目前工程化和应用化的做的也不错.Standford的 Dawson Engler 的一篇Paper拿到了OSDI08的Best Paper award .具体的可以看这里.
http://www.usenix.org/events/osdi08/tech/full_papers/cadar/cadar.pdf

KLEE可以为任意source code自动生成覆盖率达90%以上的Test Case。

Dawson自己对这篇paper的评价是：This is one of the very best we've done in the past ten years。当然人家也不是吹牛的.这个人现在是bug finding方面是个超级明星，他的工具为Linux Kernel，OpenBSD，EXT3等等找出了400百多个bug，他还用自己的研究成果startup了一个叫Coverity专做source code static analysis的公司，生意十分红火。

除了现有的算法成果以外,model checking仍然是一个有待深入探索的问题.比如Model checking的关键问题是test case的state explosion,随着程序路径的增加，测试状态呈几何级数增加.怎么降低状态数量,除了现在局部优化算法外最有希望的就是引入代数几何.http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.49.2570.不远的将来的测试工作就不再是依靠人肉苦力的堆积,而是需要专业的几何学家为工程师们设计自动化算法.

所以凡是你现在认为机器不可能做到需要以人类优雅高深的哲学思想解决的事情,都是计算机科学家数学家们现在捞钱的金饭碗.

你要说这些虽然不知道这些内容但也是知道搞学术的人什么都搞，可惜的是“机器做到需要以人类优雅高深的哲学思想解决的事情”还都没有解决，没有解决的东西拿出来玩未免有点忽悠过分了吧