python基本三角函数
目前高中生学习JAVA的前途会好吗？
目前高中生学习JAVA的前途会好吗？
感谢邀请！
首先阐述下我的想法，我觉得当今社会，每一个人都应该学习编程（不限于JAVA），未来必定是人工智能的时代。如果你不懂得编程，那只是人工智能的使用者，如果你懂得编程，那将会是人工智能的创造者。
但是对于目前的教育环境来讲，高考仍然是我们必须重视的人生大事。相对于学习编程来讲，高考更能决定你未来的前途。
如果你是在读高中生，在不影响学习的前提下，依据自己的兴趣，想学习java，我觉得是可以的，毕竟编程还能锻炼你的逻辑思维，对数学等学科还是有帮助的。但切记在这个阶段，学习永远是第一位，学习java只是你的兴趣使然，它并不能决定你未来的前途。你应该努力学习，考一个好大学的计算机专业，那里有更好的环境、更好的平台供你好好的学习编程，并且对你今后参加工作也是百益而无一害。
当然，如果你是一个高中毕业但未考上大学的落榜生，我还是首先建议看看有没有复读再考个大学的希望。如果确实是想学个技能然后参加工作，那么学习java也是可以的，但是跟大学本科学习java的人相比，就缺少了些理论知识，在文凭上也会比别人矮上一截，所以在同一岗位的竞争力上就会显得弱了些。
另外，就目前的编程语言来讲，java还是最受欢迎的编程语言，java的生态也一定程度上优于其他编程语言。
总之，我建议高中还是先以高考为重，如果非要学编程（以就业为目的），我还是推荐java。
非常感谢大家耐心的阅读，本人从事金融行业软件开发15年，如本回答能够帮助到你们，请关注我，谢谢！
机器学习需要哪些数学基础？
对于搞机器学习的同学来说，高等数学、线性代数和概率论与数理统计是最重要的三门的数学基础了。下面我来分别说明这三方面在机器学习中的作用
一. 高等数学高等数学里面的微积分、牛顿迭代、拉格朗日乘数法、泰勒展开等等知识点在机器学习中都有应用到。例如在逻辑回归模型求梯度时候需要求偏导、优化目标使用的牛顿迭代方法、带约束优化问题的SVM需要用到拉格朗日乘数法等等，还有其它高等数学的知识点在机器学习中或多或少都有体现。
二. 线性代数推荐系统使用的SVD分解、张量分解、非负矩阵分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩阵运算。下面我贴一下之前我用矩阵求导解最小二乘问题的公式推导过程，可以体会一下线性代数的重要程度。
最小二乘的解，可以通过梯度下降迭代或牛顿迭代方法求解，但也可以基于矩阵求导来计算，它的计算方式更加简洁高效，不需要大量迭代，只需解一个正规方程组。
总之，线性代数对于机器学习来说比高数还重要。
三. 概率论与数理统计概率论与数理统计那就更重要了，比如朴素贝叶斯分类和概率图模型用到的贝叶斯公式，高斯过程、最大熵模型，采样方法，NLP领域的大部分算法都与概率论相关，像基于LDA的主题模型、基于CRF的序列标注模型、分词系统等等。
所以要搞机器学习，高等数学、线性代数和概率论与数理统计都是必不可少的数学基础。