㈠ 程序員為什麼要學深度學習
我們都知道，IT行業是一個快速發展的行業，在這個市場當中，最不缺乏的就是各種概念以及各種時髦新技術的詞彙。如果不學習，一直仰仗著曾經學習的知識技術，你是不可能走得下去的，只有不斷學習，不斷接收新的知識，才能讓你不斷的更新腦袋裡的東西，讓你不斷進步。
而且，對於今後很多未知的東西，我們曾經所知道的傳統的方法是不能幫助我們從大數據中得出預測的結論。如果考慮到神經網路和大數據結合，我們才可能看清楚大數據真正的價值和意義。Andrew Ng就曾經說過「我們相信深度學習是讓我們獲得最接近於人工智慧的捷徑」。這就是我們要學習深度學習的一個最重要的原因。
㈡ 程序員為什麼要學習演算法以及應用領域
對於許多編程開發程序員來說，組織開發架構等技術應該都掌握了不少了，那麼大家是否懂得演算法相關的技術呢?今天，昆明電腦培訓http://www.kmbdqn.com/就一起來了解一下，程序員為什麼要學習演算法以及應用領域的問題。
學習演算法的重要性
在介紹具體演算法之前，我先談一下個人對學習演算法的初心。我的初心無非有兩點：一，BAT等互聯網公司招聘面試時要問演算法知識，如果想要進入互聯網公司，我就必須學好演算法;二，通過學習演算法提升個人開發的基本功，這樣一來，對於不同場景我就可以正確選擇對應的數據結構和演算法，使得程序更健壯，提高程序的運行效率。
應用領域
目前計算機各個細分領域涉及到不同的演算法。比如說搜索引擎，平時我們使用google、網路等瀏覽器，只要我們輸入一個關鍵字，瀏覽器就會快速地返回相關的集合，這個集合的背後就隱藏著許多演算法。如果沒有這些演算法，我們是不可能這么快速地得到想要的結果。再比如說人工智慧，通過計算模型演算法實現人體識別、語音識別等各應用場景。
演算法分析
上文我們已經介紹到演算法就是解決問題的方法，而對於同一個問題，可能存在不同的解決方法。因此，為了衡量一個演算法的優劣，提出了時間復雜度與空間復雜度這兩個概念。
時間復雜度
一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數f(n)，演算法的時間度量記為T(n)=O(f(n))，它表示隨問題規模n的增大，演算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同，稱作演算法的漸近時間復雜度，簡稱時間復雜度。
空間復雜度
空間復雜度是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間大小的量度，記做S(n)=O(f(n))。一個演算法的優劣主要從演算法的執行時間和所需要佔用的存儲空間兩個方面衡量。
㈢ 程序員為什麼需要不斷的學習新的編程技術
語言也是在不斷優化的過程，每一個新的語言都是對專業的又一次思索和提高，如果是專職的程序員，應該不斷完善自身，這樣公司在發展，你也在進步，這樣最好
㈣ 作為一名普通的程序員，該如何保持不斷學習的動力
自我驅動是一件很難的事情，但是作為程序員，我個人真心覺得可以化難為易。建立反饋，在工作中總有些事是明明可以用程序來解決但是卻人工來搞，就比如砍樹，你手上有把斧頭，但是明明有個鋸可以用，只不過沒有鋸條，如果只砍一棵樹，那沒問題，但是如果要砍掉一片森林，更聰明的做法是買個鋸條裝上用鋸來伐樹。現實中就是多次人工解決的問題一定要用程序幫你做，解決不同問題的時候你寫的程序自然涉及的不同知識點，從程序到一個系統，說不定還能開源，通過良性反饋持續學習，提升個人能力。不要等需求。
㈤ 為什麼程序員要堅持學習
因為
程序員這個行業
技術更新的特別快
可能你今天還在使用這個框架，明天這個框架就被其他新的框架所淘汰
如果不去學習新框架，遲早要被淘汰的。