據 CSDN 調研數萬名開發者的資料顯示，近六成的開發者表示自己寫下第一行代碼的年齡是在 16-20 歲間，其次有 31.68% 的受訪者是在 21-25 間首次接觸了編程，
不得不承認，編程的主力軍越來越趨于年輕化，不過也有不少網友表示，“這純屬是別人家的孩子，我的高中可能還是在玩泥巴”，
又屬有些拉“嫉妒”系列，近日國外再次有一位別人家的孩子榮登熱搜，起因于其在 Reddit 發布了一篇主題為《一個 16 歲的高中生從零開始構建 C++ 機器學習庫》的帖子，引來數百個用戶的點贊與評論，
靈感萌生
據悉，這位網名為 @u/novak-99 的高中生開發了一個 13000+ 行代碼的 C++ 機器學習庫——MLPP（GitHub 地址：https://github.com/novak-99/MLPP），值得注意的是，該庫覆寫了統計學、線性代數、數值分析、機器學習、深度學習等多主題技術，
之所以開發這個庫，作者解釋主要有兩層因素，
一是不少工程師容易忽視 ML 演算法背后的具體實作與細節，
“時下其實想要實作 ML 演算法并不難，但是很多工程師經常忽略其背后的實作原理和運用的技術細節”，@u/novak-99 無奈地說道，
所謂學習編程思維往往比實作某一功能的開發來得更為實在，@u/novak-99 表示，如果不了解演算法背后的數學技術細節，就無法在實作某些特定用例時反過來優化 ML 演算法，
確實如此，“重復造技術輪子，缺乏創新”是當前技術圈中存在的痛點之一，而在學習編程的同時，了解工具背后的實作原理，也有助于進一步提升編程思維與創新，
當提及第二個原因時，@u/novak-99 表示，“ C++ 在 ML 領域缺乏支持，使用 C++ 開發的機器學習前端庫更是少之又少，”
在 @u/novak-99 看來，在 TensorFlow、PyTorch、Numpy 等主流的機器學習框架中，不乏有很多庫采用了 C/C++ 或某種 C/C++ 衍生工具進行優化和提高運行速度，不過，@u/novak-99 特別指出，這里的機器學習領域并非是后端開發，而是前端，
@u/novak-99 表示，其上手的第一門編程語言就是 C++，這門語言高效且有利于快速執行，因此他在 15 歲開始學習了解各種機器學習演算法實作時，發現大多數都是用 Python、MatLab、R、Octave 來實作的，
”尤其是與 Python 的數量相比，C++ 機器學習中的框架數量相形見絀，此外，即使在 PyTorch 或 TensorFlow 等流行的框架中，C++ 的實作也沒有 Python 的那么完整：缺乏檔案參考、并非所有的主要功能都能應用上、沒有多少人愿意貢獻等等，
此外，C++ 不支持 Python 的 ML 套件的各種關鍵庫；Pandas 缺乏對 C++ 的支持，Matplotlib 也是如此，這增加了 ML 演算法的實作時間，因為資料可視化和資料分析的元素更難獲得，“
由此，這也讓他萌生了使用 C++ 開發一個機器學習庫的想法：
C++ 在 ML 領域缺乏使用的主要原因是由于缺乏用戶支持和 C++ 的復雜語法，Python 有數千個用于數學、線性代數、機器學習和深度學習的庫和包，而 C++ 沒有這種用戶支持，現在，你可以期待一下使用 C++ 開發的最強大的機器學習庫，
不過，針對這一點，有不少人反駁道：
實際上，大多數（/所有相關的）ML 框架都是用 C++ 實作的，
Pytorch、Tensorflow 等只是提供廣泛的 Python 系結，以便開發者能夠更快地進行實驗和開發，所有繁重的作業量都在極其優化的 C++/C/CUDA 代碼中處理，
在大多數情況下，Python 性能和開銷是可以忽略的，例如，在 1 小時的程序中節省 10 秒并不是什么大問題，尤其是當您仍處于實驗階段時，
如果你想不惜一切代價避免使用 Python，你可以使用 Pytorch 的 C++ API，
不過，無論 @u/novak-99 對 C++ 在 ML 領域的應用情況判斷是否有誤，其初心僅是想要進一步讓 C++ 在 ML 領域得以應用，同時也想呼吁更多的開發者多關注演算法背后的實作，
具體實作
@u/novak-99 表示，其計劃開源所有的實作檔案，并詳細地解釋庫中每個機器學習演算法背后的所有數學實作，借此，希望能夠對其他工程師們有所幫助，
以下是統計部分的摘錄：
在具體的專案中，@u/novak-99 所開發的 ML++ 覆寫回歸、Prebuilt 神經網路、自然語言處理、計算機視覺等 19 大技術主題，53+ 技術細節，以此想要將其成為普通開發者和機器學習工程師之間的橋梁：
與此同時，ML++ 也在緊隨技術實時更新，除了以上，ML++ 還聚焦：
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卷積神經網路
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支持向量機的內核
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支持向量回歸
寫在最后
別人的 16 歲，或許對于技術的趨勢判斷有誤，或許開發的演算法暫時并不能在實踐中應用，或許還存在許多的不足，但是作為一個高中生，他的編程思想、實踐操作仍值得我們為其喝彩與學習！
參考資料：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/srbvnc/p_c_machine_learning_library_built_from_scratch/
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/431479.html
標籤：AI