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?不能不承認，這個世界上就是有全才。數(shù)學、物理界這種人出的最多，牛頓，高斯，萊布尼茲。偏文方面還有那個巨無霸的Da Vinci。單純論數(shù)學界而言，自龐加萊以后，就再沒出現(xiàn)過全才了。我的一個學數(shù)學的朋友在談到龐加萊的時候那是心神往之，佩服得不得了。

?但是我們總不能巴望著自己是全才吧，是全才，那就一定是天才，是天才，就不會待我們學校了。大家以后都不是什么圣人、天才，大家都是要混飯吃的，所以，醒醒吧。

?我們的老師很知道這一點，所以他們總會好心的勸我們舍棄一部分，以免落個極度平庸的下場。這一點來說，老師們都是很明智的。但是很多的時候，原則上能把握的東西到了實際中就一定正確選擇么？選擇本身是一種放棄，是智慧，也是智慧的悲劇。難道有的時候我們沒有覺得，自己放棄的東西太多，或者自己放棄的東西太少，以至于我們在離目標只有毫厘之差的時候餓死或者累死？這個度是這樣的難以捉摸，使得我們往往會做出過于樂觀或者過于保守的判斷。

?工科的人通常會做著悲觀的估計，保守的行動，卻又期待著樂觀的結果。

?今年我們專業(yè)碩士學位的GIS方向引進了一個據(jù)說開發(fā)做得非常好的人，南大的博士。然后說別的學院也搶著要他。從我們系主任眉飛色舞的情況來看，他是很中意這個人的。據(jù)說這個人能獨立開發(fā)一套接近于商業(yè)軟件品質的作品。當然是不是有些吹牛的成分無從考證，也不重要，關鍵是，這個人的編程水平，包括軟件工程素養(yǎng)都是不錯的。再加上我們一個碩士學位卻因為計算機水平很好而被破格留校的老師的例子來看，其實大家需要的是那些專業(yè)好，計算機更好的人。但是為什么所有老師都只會告誡我們，要學好專業(yè)課，而又讓那些基本上不怎么會計算機的人去做一些難度比較高的程序呢？

?因為他們忽視了第二種人和第三種人的差距。他們所做的一切，都是讓第二種人越俎代庖去完成第三類人完成的任務。只所以忽視這種差異，恐怕是因為根深蒂固的工具無用論的思想。結果大部分試圖跨過看來不起眼的禮器的人，都被絆了一跤，少數(shù)成功“代庖”的人便成為這種培養(yǎng)模式的豐功偉績的貞節(jié)碑。但是實際上這種成功具備代表性嗎？一點也不。而那些被絆倒的人很無辜的就被抹殺了。那些成功跨過去完成任務的幸運兒還回過頭來向那些剛剛站到祭臺上的可憐蟲們招手，而那些可憐的人兒連腳下的路都不去看上一眼，沖動的撲過去，轟隆一下，摔得很慘。

?所以說，正確認識計算機技術及計算機科學在工學界的地位、作用和他們的參與方式，才能使我們更好的對待、使用它。所有的科學、技術都是公正的靈魂，尊重了它，你就會得到相應的報酬。當然我知道我在我所在的專業(yè)只是一介平民，甚至連平民都不如，所以這話盡管我認為是正確的，但是說得就沒有什么底氣。

?一個碩士研究生，究竟要對計算機掌握到什么樣的程度？

?工學碩士，是需要在自己專業(yè)有所造詣的人才能被授予這個學位的，很自然的，專業(yè)要被放到第一位。OK，這跟老師們的說法是一樣的。但是，不可能有兩個第一，所以計算機，尤其指編程能力，就一定要放到第二位。（當然，有想法的除外，碩士，甚至是博士都可以專業(yè)第二計算機第一，但是這樣要付出更加艱辛的努力以克服跨專業(yè)帶來的壓力）從一開始，就不要指望他/她的編程能力能怎么樣，核心放在解決問題，而不是給自己制造編程方面問題上。這一點其實大家都很容易看清，但是，即使看清了，仍然會做出一些不理智的事情，例如一個只會用用matlab腳本完成一些最簡單計算的人非要去寫一定規(guī)模的代碼。但是實質上規(guī)模稍微一大，就會容易出漏子，歲月皆蹉跎。這一點以前我還可以說是很多人是形勢逼迫。但就像學生都在一邊控訴應試教育，一邊拼了老命的抓分，老師稍微有些“素質教育”都要被質疑動機是一樣，有些人已經(jīng)習慣于一面控訴老師對編程的要求，一面將自己趕鴨子上架給自己活罪受。不是所有人都能在編程學習的煉獄中熬成正果的。所以學多少，自己的心里面一定要有個數(shù)，我個人的觀點是，能解決問題（如果你的計算機爛到連自己的最基本的問題都搞不定，那還是別想著什么“適可而止”這種自欺欺人的話，好好學學才是正道），又不給自己帶來新問題就好，不同專業(yè)不同領域，不同追求的要求都不一樣，所以這個東西一定是因人因事而異的。

?而那些希望在程序上有所突破，成為專業(yè)輔助計算機為主的人，在強化計算機的同時，不能放棄自己的專業(yè)素養(yǎng)，尤其是一些好不容易培養(yǎng)出來的專業(yè)感覺。這些感覺，一旦喪失，沒有了環(huán)境的浸淫，想再培養(yǎng)起來就比較困難了。