我現(xiàn)在是高一數(shù)學(xué)成績很一般，從沒接觸過編程，如果將來想學(xué)計算機(jī)專業(yè)，會不會不適合，會很吃力？編程分為很多方面，如后端、前端、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、人工智能、深度學(xué)習(xí)等。大多數(shù)編程對數(shù)學(xué)的要求都不是那么高

我現(xiàn)在是高一數(shù)學(xué)成績很一般，從沒接觸過編程，如果將來想學(xué)計算機(jī)專業(yè)，會不會不適合，會很吃力？

編程分為很多方面，如后端、前端、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、人工智能、深度學(xué)習(xí)等。大多數(shù)編程對數(shù)學(xué)的要求都不是那么高。

編程要求不是數(shù)學(xué)好，而是邏輯思維能力好。如果邏輯思維好，就非常適合編程行業(yè)。當(dāng)然，如果你想從事未來的算法工作，比如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理，你需要一個強(qiáng)大的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，因為這些底層涉及很多數(shù)學(xué)

2。數(shù)學(xué)不好的原因

首先，數(shù)學(xué)不好的原因是什么？你不是努力學(xué)習(xí)它還是真的不理解它？我覺得如果你努力學(xué)習(xí)，大多數(shù)人都能理解。大多數(shù)人一開始聽得不好，但后來越來越聽不懂，所以后面有阻力。

興趣是最好的老師。如果你喜歡電腦，其他什么都不是問題。網(wǎng)上有許多學(xué)習(xí)課程。學(xué)習(xí)它們很容易。你目前的數(shù)學(xué)成績和你的計算機(jī)學(xué)習(xí)之間沒有必然的聯(lián)系。必要的是你在考試中得了多少分，你在哪個學(xué)校學(xué)習(xí)計算機(jī)。當(dāng)然，大學(xué)的教學(xué)質(zhì)量越好，就越能為你提供更多的平臺

總之，學(xué)計算機(jī)專業(yè)與你是否擅長數(shù)學(xué)無關(guān)。如果你想從事與算法相關(guān)的工作，你對數(shù)學(xué)有一定的要求。當(dāng)然，興趣是最好的老師。只要你真的開心，這些問題都可以解決。

為什么有些領(lǐng)導(dǎo)要用代碼的行數(shù)來衡量員工的工作量？

績效考核是對每個部門和員工工作數(shù)量和質(zhì)量的評估。各類工作都有其特殊性，因此考核工作必須建立適用于各類工作的量化標(biāo)準(zhǔn)。

從程序員的工作特點來看，生產(chǎn)代碼行數(shù)是評價他們工作的最合適的量化標(biāo)準(zhǔn)。雖然這個標(biāo)準(zhǔn)不足以考慮每個程序員的工作質(zhì)量，但是程序員的工作質(zhì)量并不是由他們自己控制的。他們只能保證自己輸入的代碼嚴(yán)格按照架構(gòu)師制定的語句原則和變量算法原則，保證輸入中沒有輸入錯誤，至少保證鍵語句輸入中沒有錯誤。只要能做到這些，程序員代碼輸入量達(dá)到規(guī)定的行數(shù)或超額，就可以判斷其性能考核結(jié)果是否合格或優(yōu)秀。

績效考核的最大難點是崗位量化原則的制定。有些崗位不能用工作量來考核，比如公關(guān)部。對于此類部門，其目標(biāo)任務(wù)的完整性比率只能在考核周期內(nèi)計算。如果比例高于預(yù)定值，則為合格；如果比例低于該值，則為不合格或較差。

績效評估是人力資源部的一項挑戰(zhàn)。許多企業(yè)由于標(biāo)準(zhǔn)制定上的問題，使得績效考核流于形式，這是一種非常危險的現(xiàn)象。這將嚴(yán)重影響整個公司的工作效率，甚至嚴(yán)重削弱公司的核心競爭力，因為核心競爭力除了內(nèi)在的市場導(dǎo)向和品牌識別外，還包括企業(yè)文化戰(zhàn)略和人力資源戰(zhàn)略的有效性！