（1）算法课感想
第一节算法课，老师介绍了斐波那契数列，在之前，我一直认为这个数学概念离我一直很远，没有想到其原来可以解决这么多现实生活中的问题。另外，我还领悟到了算法效率的重要性，尽管我们的计算机的硬件水平在不断飞速发展，但一个好的算法，可以让好硬件更大地发挥起作用，一个低效的算法，尽管硬件好一千倍，也不能明显减少算法的运算时间。再者，选择一个算法，不是简单参考其时间复杂度，更多的是从实际的运算体量出发，挑选最优解。
（2）数学之美美章节读后感
老师布置了我们读吴军大佬的《数学之美》的其中一个章节，我选择了第十四章：《余弦定理和新闻的分类》，读完后，解开了我心中不少的疑惑。
章节中介绍，将新闻分类的首要方法，是将文章中的字句进行量化，用数据表达出来，求得其量化后得到的随机向量，每个随机向量代表一篇新闻。我们此时再用余弦定理对两个向量进行计算，得出两个向量间的cos值，cos值越趋于一，证明两个向量趋于一致方向，更说明两篇文章中的内容越契合。当我们用以上模型进行大量的计算后，我们发现，不同类型的新闻就会趋于不同的方向（不规范的表达），那么每一个大类，就自然而然地分了出来。
这种令人拍案叫绝的方法，不仅开拓了我的眼界，更让我对现在的知识图谱预测模型有了更深的理解，这其实就是知识图谱预测模型的评分函数的基本原理，用来判定模型预测的结果和现实结果的契合程度，该评分越趋于1，契合程度越高。有了这种方法，或许我们还可以用在主观题阅卷、人面识别的方向上。读了这一章，吴军大佬真的让我真切感受到了数学不再是一门枯燥无味的学科，真正枯燥无味的，是不勤于思考的头脑罢了。
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