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CONNECTED KNOWLEDGE / 9 个条目

计算机科学

借助抽象、分解、复杂度和信息分析组织问题。把接口与合并条件说清楚,再考虑扩展规模。

带着这些问题读

· 可以隐藏哪些细节?

· 规模翻倍后成本怎样变化?

· 信息是否会改变行动?

先理解,再组合

本站编辑路线 · 按顺序建立认识
1. 抽象与接口2. 分治3. 算法复杂度4. 探索与利用

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在星图中探索 →
学习与创造019

冯诺伊曼

拆开结构,再理解各部分如何重新组合。

经验框架 · 编辑整理
商业与协作028

信息传递

信息传达的终点,是对方形成可执行的理解。

经验框架 · 编辑整理
商业与协作032

可复制化

复制机制,比复制表面动作更重要。

经验框架 · 编辑整理
学习与创造233

抽象与接口

抽象隐藏与当前任务无关的细节,接口规定模块之间可依赖的行为。

学术理论与方法 · 编辑整理
学习与创造234

分治

把问题拆成结构相似或相互可组合的子问题,分别处理后合并结果。

学术理论与方法 · 编辑整理
学习与创造235

算法复杂度

分析输入规模变大时计算资源如何增长,帮助识别当前可行但放大后不可行的方案。

学术理论与方法 · 编辑整理
学习与创造236

信息熵

信息熵度量给定概率分布的不确定性,可用于理解编码与信息增益。

克劳德·香农 · 提出与发展
学习与创造237

探索与利用

利用已知较好的方案获得当前收益,探索未知方案获取未来信息。

理查德·萨顿、安德鲁·巴托 · 强化学习阐释与发展
学习与创造293

缓存与一致性权衡

缓存以复用旧结果减少读取成本,却引入数据变更后旧副本何时失效的问题。

埃里克·布鲁尔 · 相关猜想提出(CAP 相关,非缓存的发明者)