作者|苏宓

出品|CSDN（ID：CSDNnews）

你是从什么时候开始编程的？

据CSDN调研数万名开发者的数据显示，近六成的开发者表示自己写下第一行代码的年龄是在16-20岁间。其次有31.68%的受访者是在21-25间首次接触了编程。

不得不承认，编程的主力军越来越趋于年轻化。不过也有不少网友表示，“这纯属是别人家的孩子，我的高中可能还是在玩泥巴”。

又属有些拉“嫉妒”系列，近日国外再次有一位别人家的孩子荣登热搜。起因于其在Reddit发布了一篇主题为《一个16岁的高中生从零开始构建C++机器学习库》的帖子，引来数百个用户的点赞与评论。

灵感萌生

据悉，这位网名为@u/novak-99的高中生开发了一个13000+行代码的C++机器学习库——MLPP（GitHub地址：https://github.com/novak-99/MLPP）。值得注意的是，该库覆盖了统计学、线性代数、数值分析、机器学习、深度学习等多主题技术。

之所以开发这个库，作者解释主要有两层因素。

一是不少工程师容易忽视ML算法背后的具体实现与细节。

“时下其实想要实现ML算法并不难，但是很多工程师经常忽略其背后的实现原理和运用的技术细节”，@u/novak-99无奈地说道。

所谓学习编程思维往往比实现某一功能的开发来得更为实在，@u/novak-99表示，如果不了解算法背后的数学技术细节，就无法在实现某些特定用例时反过来优化ML算法。

确实如此，“重复造技术轮子，缺乏创新”是当前技术圈中存在的痛点之一，而在学习编程的同时，了解工具背后的实现原理，也有助于进一步提升编程思维与创新。

当提及第二个原因时，@u/novak-99表示，“C++在ML领域缺乏支持，使用C++开发的机器学习前端库更是少之又少。”

在@u/novak-99看来，在TensorFlow、PyTorch、Numpy等主流的机器学习框架中，不乏有很多库采用了C/C++或某种C/C++衍生工具进行优化和提高运行速度。不过，@u/novak-99特别指出，这里的机器学习领域并非是后端开发，而是前端。

@u/novak-99表示，其上手的第一门编程语言就是C++，这门语言高效且有利于快速执行。因此他在15岁开始学习了解各种机器学习算法实现时，发现大多数都是用Python、MatLab、R、Octave来实现的。

”尤其是与Python的数量相比，C++机器学习中的框架数量相形见绌。此外，即使在PyTorch或TensorFlow等流行的框架中，C++的实现也没有Python的那么完整：缺乏文档参考、并非所有的主要功能都能应用上、没有多少人愿意贡献等等。

此外，C++不支持Python的ML套件的各种关键库；Pandas缺乏对C++的支持，Matplotlib也是如此。这增加了ML算法的实现时间，因为数据可视化和数据分析的元素更难获得。“

由此，这也让他萌生了使用C++开发一个机器学习库的想法：

C++在ML领域缺乏使用的主要原因是由于缺乏用户支持和C++的复杂语法。Python有数千个用于数学、线性代数、机器学习和深度学习的库和包，而C++没有这种用户支持。现在，你可以期待一下使用C++开发的最强大的机器学习库。

不过，针对这一点，有不少人反驳道：

实际上，大多数（/所有相关的）ML框架都是用C++实现的。

Pytorch、Tensorflow等只是提供广泛的Python绑定，以便开发者能够更快地进行实验和开发。所有繁重的工作量都在极其优化的C++/C/CUDA代码中处理。

在大多数情况下，Python性能和开销是可以忽略的。例如，在1小时的过程中节省10秒并不是什么大问题，尤其是当您仍处于实验阶段时。

如果你想不惜一切代价避免使用Python，你可以使用Pytorch的C++API。

不过，无论@u/novak-99对C++在ML领域的应用情况判断是否有误，其初心仅是想要进一步让C++在ML领域得以应用，同时也想呼吁更多的开发者多关注算法背后的实现。

具体实现

@u/novak-99表示，其计划开源所有的实现文档，并详细地解释库中每个机器学习算法背后的所有数学实现，借此，希望能够对其他工程师们有所帮助。

以下是统计部分的摘录：

在具体的项目中，@u/novak-99所开发的ML++覆盖回归、Prebuilt神经网络、自然语言处理、计算机视觉等19大技术主题，53+技术细节，以此想要将其成为普通开发者和机器学习工程师之间的桥梁：

与此同时，ML++也在紧随技术实时更新，除了以上，ML++还聚焦：

卷积神经网络

支持向量机的内核

支持向量回归

写在最后

别人的16岁，或许对于技术的趋势判断有误，或许开发的算法暂时并不能在实践中应用，或许还存在许多的不足，但是作为一个高中生，他的编程思想、实践操作仍值得我们为其喝彩与学习！

参考资料：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/srbvnc/p_c_machine_learning_library_built_from_scratch/