q/kdb+
刚开始学，没有好的编译器，代码不好上传，前几章的读书笔记，之后的没时间写了
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自己待在深圳家里，不急着找工作。挺纠结了，到底要找什么样的工作，而且目前生活也没什么压力，留点思考人生吧。
想写点东西，来说出自己的经验。说句实话25岁了，自己所学的和所做的事情都是别人做过学过的事情，可以说是大部分人都和做过的事情。我认为人生能做一些别人做不到的事情是多么有成就感。有一句话说的很好，真理是掌握在少数人手中的。这是一篇关于q语言的学习资料吧，我学过一遍q，不想简简单单的翻译那些基础的东西，想总结一些有关q语言一些好玩的东西，希望引起有q语言基础的人的共鸣。
我想说一下我自己的一些情况，本人数学系本科，但是热爱编程，毕业希望能够以程序员的身份来提升自己，哪怕是初级的程序员也有能养活自己的薪资待遇，同时又有不错的学习环境。可以说本人是数学系的差生，但是不代表我不喜欢数学，不尊重数学，在大学之前，数学一直是我引以为傲的东西，可是这个社会太浮躁，我也没有办法，我自控能力有，但是喜欢这个花花世界。人不轻枉少年。所以在大学的时候放弃了深读数学这种可能性，一切找工作为主。所以呢，学个编程找工作还是不错的。但是我有我自己的数学信条，数学不是直接解决实际问题的学科，但是数学是解决世界所有问题的学科。当我有了生活条件的基础，达到我想要的时候，我要真正静下心来学数学。
本人的编程语言学习路线，和大部分人一样，第一门学的语言是C语言，其实不是在学C，学的是编程，知道了编程到底是个什么东西。然后学习了数据结构和算法，当时教我们的老师用的java，很幸运，从那之后，java给我带来了很多东西，大学四年埋头学java，学javaEE，毕业成功的找到了一份javaEE的工作，就是那种SSH开发，struts+spring+hibernate的工作，虽然一般般，但是也是真正的走进了编程这条路。之后跳槽到了深圳，很幸运，在一个港科大商学院的终身教授下面工作，教授以前是我的好领导，现在是我的好朋友。2016年初的时候，学习大数据技术，学习spark，学习scala，scala是建立在jvm上面的一门函数式编程语言，可以说函数式编程语言和计算机不搭的，函数式编程是数学专用的东西。没学过lisp，但是我学过scala和q，我认为scala是函数式编程的一门经典的入门语言吧。scala是杂交的，q是更杂交的，但是scala会让你对函数式有一个准确而又简单的入门。当掌握了java和scala之后呢，悲剧的是要还账了，学c++，做一些量化交易ctp的开发，c++太深了，基础的东西还是能做到的，我就是代码的搬运工，嘿嘿。做数学怎么能不会python呢，python确实很简单，写python的时候，身边必须有两三本书，但是就两三本经典的书就够了，做做数据的处理，矩阵的计算就行了。之后就学了q语言。
废话一讲就停不下来了。为什么会学q语言，说来话就更长了。
本人之前的工作一直在做量化交易，初创公司团队解散之后，大家只能各奔东西，因为很喜欢量化这块，所以不停的在找量化交易方面的工作。有幸获得了一家上海私募的面试，一面考察之前的工作，问问写基础的知识，在结束时，安排一个q语言的学习任务，时间为一周，考察你的学习能力。我就在这一周呢，每天只睡6小时左右，靠着有道词典，硬是把一本在线的《q for mortals》看完了，代码也敲了一遍，最后全本复习了几遍。虽然时间仅仅为一周，也是全力以赴，而且在学习这门新的语言时候，会将之前多门语言的经验用在其上，所以说，学完基本就算精通了，只是实际使用时需要多翻翻书而已。
简单的说下这么q语言吧，很酷，酷到不行的感觉。个人表示很喜欢，虽然难看一些，但是这才有数学抽象的意思，数学，就是要把简简单单的事情，规整为各种表达式来侮辱你的智商，q语言就做到了。这门语言没有太多的中文学习资料，想要学习就必须去在线的英文网站学习，而且语言的认知度很低，没有多少人学，tiobe一般也没进前50，所以学这样一门语言超有挑战性。网上搜索到与q/kdb有关的，量化高频交易，数据分析，列式存储数据库，apl，难难难！我感觉这门语言学起来难度还好吧，能用好才是最难的，同时又要用到那个kdb+数据库，能够用在实际工作中，确实需要非常强的动手能力，为了之后的发展，我需要精通这么语言，和这个高效的数据库，spark哪些分布式的东西好用是真，各种机器学习的包都有，但是太臃肿了，搞个开发很麻烦，效率高是对应的TB级的数据。
itpub有一个列式数据库的分组，里面都是q和kdb的编程知识
http://www.itpub.net/forum-238-1.html
为了精通这么语言，我也再写一些代码，学习经验的东西，上传到github上
不聊了，以后想加的时候再加