涅槃之道

这本《程序员的数学2：概率统计》有点蹭热点的感觉。首先作者换了，不是结城浩写的了，换成了平冈和幸；其次内容变得没有那么程序员思维了，更多的是偏向概率统计的概念，感觉像一本《概率统计》的书，蹭上了《程序员的数学》这个热门。只是鉴于目前学习和研究的方向确实是机器学习方面，所以还是挑选了这本书阅读以下，复习以下概率统计的知识。
还是简单介绍以下书的内容和知识点，涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用。
说实话，读一本类似教材的书确实总结不出啥读后感，跟多的是细节上的体味和知识点的归纳。所以只好借阅读这本说谈谈自己对《概率统计》的理解，之前也提到过，概率统计不算是程序员的基础数学能力，只是针对做机器学习的程序员来说是比较重要的，但也不算是必不可少。自己程序员出身，半路出家做机器学习，对自己的数学基础一直耿耿于怀，虽然能用已有的开源机器学习库完成需求，也能对开源模型做一些简单的算法修改，但是一直觉得自己对概率统计的东西掌握不够扎实，很多东西理解起来很模糊。
后来有一次在知乎上看到一个讨论机器学习专家与统计学家观点上有哪些不同？其中一句话我觉得说的很不错：“统计学家更关心模型的可解释性，而机器学习专家更关心模型的预测能力。”感觉机器学习是一个很工业化的概念，很多流行的方法确实没有太多的数学和统计学上的可解释性，特别是在深度学习领域，大家只知道这么做效果好就一起这么做了。但是很多做机器学习的书籍又喜欢一上来一大段公式，搞得机器学习是一门很严谨的数学学科似的，拔高门槛，让人们对机器学习敬而远之。而其实基于目前的开源实现，机器学习的入门门槛不见得比 Spring 之流高多少。有一些使用经验就能很容易的将业务需求转换成实际产出。只是目前认为制造的门槛太高，现代程序开发分工明确，不是所有写代码的人都需要了解汇编，也不是所有做机器学习的人都需要数学扎实。目前来看，机器学习转换成实际业务产出的条件已经具备，需要的只是如何具体实施的尝试了。
原来看它是一座山，现在看它还是一座山，但能迈过。

数学学了18年，有时候也不知道数学有什么用。代码写了10年，也觉得用到数学的时候少。只有在最近逐步接触了机器学习和数据挖掘相关的知识，才渐渐明白了数学的重要性。翻出大学的《高等数学》、《线性代数》和《概率统计》，看着满本书的公式和习题，着实需要很大的毅力才能坚持把这些书在看一遍。指导发现了这本《程序员的数学》。这个月看的是第一部，后面还有《程序员的数学2：概率统计》和《程序员的数学3：线性代数》。
这本书面向程序员介绍了编程中常用的数学知识，主要是培养程序员的数学思维。讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、少年高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。书有着相当不错的易读性和趣味性，虽然讲的都是简单问题，但是讲解的方式和方法还是比较有意思的。
数学不算是编程的基础，但绝对是机器学习和数据挖掘的基础。程序员不需要太多的数学基础。真正需要数学的都是在具体领域里。跟编程结合最紧的，是具体数学，主要是离散数学和组合数学的内容，这一类数学跟程序员的思维密切相关，算跟工作结合比较紧密的。更多的数学则根所在的领域有关：做图形学，以线性代数、几何为基础;而做数据挖掘或者机器学习的，更涉及统计学习理论和最优化的部分。
也许数学对于一个不错的程序员来说，没那么重要，但是要再往上走一步，有一点点技术上的创新，就都是数学的事儿了。有人说过“如果你只想当个Good Programmer，那么数学不重要。但是如果你想当个Great Programmer，那么数学很重要。”
机器学习这个方向，相关资料都大量依赖于线性代数和概率论，以及一点点微积分。所以，如果希望做点有追求的技术工作的话，需要开始花点时间学习数学了。其实万事开头难，如果真的按下心来，看上一个小时，这么坚持个一月，其实就会发现，这没啥难的，就当学门新的编程语言吧。

《七周七并发模型》是介绍并发模型的好书，值得一读。最近是第二遍读这本书了。
很多开发者，对并发模型却只知道多进程和多线程这两种。这本书是全面介绍并发模型的一本非常好的书，介绍了许多非常有用的并发模型：
1. 最基础的线程和锁模型，这个做过Java并发编程的都会有一定的了解。
2. 通过无变量的函数式编程实现并发，是无锁并发的一种模型。函数式编程在一些数值计算的领域有广泛的使用，支持并发应该算是其中很重要的一个特性。
3. 状态和标识的分离，类似数据库里面的事务管理，不过是由编程语言在内存中支持的，可以轻松实现内存事务模型。这本书通过 Clojure 作为示例语言。这种事务模型只在数据库上接触过，也比较熟悉，但是在编程语言层面却是一个新的体验，很有趣
4. Actor 模型是容错性非常高的分布式并发模型，这是 Erlang 的核心概念，在 Java 和 Scala 中也有 Akka 的实现。感觉基本的思想就是将任务分块，分发到每个 Aactor 的 Mailbox 里面由每一个 Actor 自己执行，各自独立完成任务，避免使用同一份数据而产生冲突。
5. CSP 模型是另一种分布式并发模型，很 Actor 模型很像，这个在 Go 里面有 goroutine 的实现。

CSP 通常是同步的，Actor 通常是异步的；CSP 中的 Channel 通常是匿名的, 而 Actor 是有标识的；在 CSP 中，只能通过 Channel 在任务间传递消息, 在Actor中，可以直接从一个 Actor 往另一个 Actor 传输数据；CSP 中消息的交互是同步的，Actor 中支持异步的消息交互。

这是从网上找到的资料，未经过实际使用的体验。
6. GPU 的并行计算主要针对数据密集型计算的并行。将数据划分成很多块，然后由统一的指令执行，Single Instruction Multiple Data (SIMD)。CUDA、OpenCL 这些高性能计算框架都是这么干的。
7. Lambda架构，应该说是目前很多大数据处理系统的指导思想。Lambda架构的主要思想就是将大数据系统构建为多个层次，Batch Layer（存储 Master Dataset，不变的持续增长的数据集并针对这个 Master Dataset 进行预运算）、Serving Layer（对 Master Dataset 随机访问并更新 Master Dataset）、Speed Layer（通过快速、增量的算法对更新到 Serving Layer 带来的高延迟的一种补充，最终 Batch Layer 会覆盖 Speed Layer）
这种非工具技术书阅读带来的收获更多的是思想上的提升和视野的开阔，一段短短的总结实在无法表达太多的东西。粗浅的阅读总结。

《宏观经济学》版本众多，最近看的是奥利维尔•布兰查德的版本。这是一本教科书，应该算是系统性学习金融知识的一个起点。
之前上学时上课都没有笔记的习惯，阅读一本教科书写一份总结，还真不知道能写一些什么。
社科类畅销书最近也看过一点，之前看得更多的是教材类的书籍。现在又看一本教材，感觉和畅销书最大的一点区别就是“没有观点”。畅销书为了迎合主流读者的口味，贯穿整本书的一般都带有作者的主观观点，并通过不断的例证、阐述佐证自己的观点；而教材主要是罗列知识点和全面的多角度的分析，可以帮助读者系统性的了解并掌握一门知识。
读畅销书或多或少都会收到作者的一些主观意识的引导，而教材一般的分析都比价中正一些。总结一下，以后还是应该以阅读教材为主，畅销书只能作为调节节奏的辅助。
再说说这本教材，只是初读了第一遍。这本书分别分析短期、中期、长期的宏观经济规律，并以此为内容组织的架构。分别分析短期、中期、长期中决定经济总产出水平的因素。
在短期（几年时间）内，经济总产出的变动主要靠需求的拉动，需求的改变可能是消费者信心或者是其它因素的改变，可能导致产出减少，也有可能导致产出增多；在中期（十年时间）内，供给因素，即资本存量，技术水平和劳动力规模决定经济总产出水平；在长期（几十年或者更长）内，教育系统，储蓄率和政府素质决定了经济总产出。这本教材也基本是按照这个思路来组织内容的。
这本教材技术部分主要是IS-LM，AD-AS，索洛模型等几个主要的模型，而这几个模型主要应该注意各种因素对模型的影响。利用这些模型分析财政货币政策的影响应该是学习《宏观经济学》的主要目的。例如货币政策会在短期内影响产出，但在中期和长期内是无效的，更快的货币增长会导致通货膨胀率以同样的速度增长。而财政政策在短期，中期都会对产出有影响。更高的赤字有利于短期内提高产出，但在中期，赤字会降低资本积累进而减少产出。
教材知识点很多，也无法在一篇总结里面一一列举，但是这本教材至少是还需要细读一遍的，这样才能对这些知识点有更深的印象，学习的内容才能比较有系统性。
教材难啃，学习路难，自勉之。

一本烧脑书。
这本书通篇没有物理公式和数学公式，虽说算一本科普物理书，但阅读起来还是挺难懂的。
第一部分主要讲相对论，狭义和广义的。第二部分讲时间的概念，通过熵增加的方向定义时间。第三部分讲宇宙大爆炸理论。第四部分涉及弦轮等新理论。第五部分是讨论时空穿越一些猜想。
自己算是特业余的天文爱好者，从小也对宇宙充满了好奇。一开始以为这是一本科普读物，阅读一下调教心情。结果读起来才知道这本书虽然门槛不高，但要理解其中讲的东西，还是需要努力思考的。
能把一本难懂的书坚持读完（一二三部分细读，四五部分粗读），还是有一些内在原因的：锻炼自己的思维。
目前世面上几乎所有的技术类书籍，形式上都是指导书，很详细的告诉读者要这样做，然后那样做，最后就可以实现什么什么了。但不会详细讲解为什么要这样做。不是说技术类书籍这样的形式不好，其实IT类技术更新快，偏实现，偏工程，这样的形式挺适合工程师阅读的，自己也读了很多这样的技术书，能快速上手工程实现。长期技术积累会让工程师了解很多细节，成为优秀的执行者，但较难成为思考者。
这本书不是技术书，是物理学家写的“科普”书，通过阅读可以体会一下科学家的思考方式。举个栗子：第一部分讲时空观念的时候，先详细讲解牛顿的“绝对空间”（跟着书的思维，我觉得讲得挺对的），然后讲其他物理学家对这一概念的质疑（我觉得也是对的），马赫对时空观念的改进，最后才引入了爱因斯坦的相对论。
其实物理学上的理论没有对错，都是某个时代的物理学家在当时科学实验限制的条件下，通过观察和思考提出的能让规律可解释的观念。大家（物理学家）觉得你提出的理论能很好的解释事物运动或者变化的规律，就会认为你的理论是“对”的。然后随着观察手段的提高，又观察到了其他不符合这一理论的运动或者变化，就需要另外一个天才物理学家通过思考（真的就是思考，实验物理滞后理论物理好多年），想出一个新的理论。
物理理论的完善就是整个人类进步的过程，思考者推动着物理的发展。

量化交易对于非技术流或者头疼数学的投资者来说，确实算是一个黑箱。但是如果有一定的数学建模的基础和经验，那么量化投资应该是一个很容易理解的概念。输入数据到量化系统，经过数学模型的计算，最终得到交易策略，其实就是常见的数据分析流程，只是因为涉及到钱，所以关注的人比较多，而这些人里大部分都没有数据经验，所以就显得神秘了。

再具体说说这本书，确实打开了量化投资的黑箱，然后告诉你，黑箱里面还有5个或者更多的小黑箱……

1. 数据处理
2. 阿尔法模型
3. 风险模型
4. 成本模型
5. 交易系统

具体可以看看书里面的图。其实量化的核心：模型在每个模块都会有涉及到。书中只是用描述性的语言举例介绍了一些简单的模型，并没有用数学公式进行抽象。考虑到这本书的目标阅读群体，这样的表述是对入门者比较友好的。总体来说这是一本很好的入门书，如果想在量化模型上有更深入的了解，还是需要从金融和数学这样的基础开始的。

这本书目前给我最大的帮助其实就是量化交易系统的划分。上面说的5个模块，就是典型的系统解耦合啊！架构师的最爱👍！之前只知道量化交易系统应该是一个在线系统，但是这个系统如何设计，由于没有一点业务经验，所以也没什么头绪，但是这本书里面的模块划分，让人豁然开朗。每个模块都有独立的功能，可以设计成独立的子系统（微服务），最后在交易系统里融合。当然实施时肯定会遇到各种问题，但是这样模块划分的微服务架构本身不会有太大的问题，方向不会差太远。

书中也描述性的介绍了一些简单的模型，各个模块里的模型都有。入门时可以尝试实现一下这样简单的模型，从数学建模，到代码实现，再到实际数据计算。再慢慢根据实际状况对这些模型进行修正和优化。哈哈，一套量化交易系统就慢慢成型了。技术上无坑，就是钱有风险😄