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编程分为很多方面，如后端、前端、数据挖掘、图像处理、人工智能、深度学习等。大多数编程对数学的要求都不是那么高。
编程要求不是数学好，而是逻辑思维能力好。如果逻辑思维好，就非常适合编程行业。当然，如果你想从事未来的算法工作，比如人工智能、机器学习、图像处理，你需要一个强大的数学基础，因为这些底层涉及很多数学
2。数学不好的原因
首先，数学不好的原因是什么？你不是努力学习它还是真的不理解它？我觉得如果你努力学习，大多数人都能理解。大多数人一开始听得不好，但后来越来越听不懂，所以后面有阻力。
兴趣是最好的老师。如果你喜欢电脑，其他什么都不是问题。网上有许多学习课程。学习它们很容易。你目前的数学成绩和你的计算机学习之间没有必然的联系。必要的是你在考试中得了多少分，你在哪个学校学习计算机。当然，大学的教学质量越好，就越能为你提供更多的平台
总之，学计算机专业与你是否擅长数学无关。如果你想从事与算法相关的工作，你对数学有一定的要求。当然，兴趣是最好的老师。只要你真的开心，这些问题都可以解决。
绩效考核是对每个部门和员工工作数量和质量的评估。各类工作都有其特殊性，因此考核工作必须建立适用于各类工作的量化标准。
从程序员的工作特点来看，生产代码行数是评价他们工作的最合适的量化标准。虽然这个标准不足以考虑每个程序员的工作质量，但是程序员的工作质量并不是由他们自己控制的。他们只能保证自己输入的代码严格按照架构师制定的语句原则和变量算法原则，保证输入中没有输入错误，至少保证键语句输入中没有错误。只要能做到这些，程序员代码输入量达到规定的行数或超额，就可以判断其性能考核结果是否合格或优秀。
绩效考核的最大难点是岗位量化原则的制定。有些岗位不能用工作量来考核，比如公关部。对于此类部门，其目标任务的完整性比率只能在考核周期内计算。如果比例高于预定值，则为合格；如果比例低于该值，则为不合格或较差。
绩效评估是人力资源部的一项挑战。许多企业由于标准制定上的问题，使得绩效考核流于形式，这是一种非常危险的现象。这将严重影响整个公司的工作效率，甚至严重削弱公司的核心竞争力，因为核心竞争力除了内在的市场导向和品牌识别外，还包括企业文化战略和人力资源战略的有效性！
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