今天做了2次核酸，无比酸爽。这可能是结束隔离之前的暗示吧。
昨天看完了《面向建模的数学》这本书。全书共24讲，340页。原来的计划是一周看4-5讲，结果2周就看完了。主要原因是闲暇时间比较多，次要原因是本书写得挺清楚的，还有就是全书难易结合，该省略的地方就省略，省去了很多推导之苦。全书的问题在于有不少错别字，不过对于数学书来说这倒不是什么大问题——因为数学是科学，如果写错了很容易就能被发现。
全书主要分为三大部分：微积分和线性代数的基础知识、典型模型以及机器学习。微积分洋洋洒洒讲了6讲，线性代数讲了3讲。其实高数功底比较好的人可以略去不看。当然，如果作为复习快速浏览一下也无不可。典型模型有：人口模型、药剂量模型、军备竞赛模型、传染病模型、精神疾病模型、动态规划模型等。机器学习则讲了K-Means聚类分析、有监督学习、神经网络与机器学习等。我觉得对于学习工科的同学来说，了解他们平时所用工具背后的数学原理有很大的益处。而《面向建模的数学》这本书中提供了许多常用模型和这些模型背后的数学原理，适合工科学生阅读。
全书的结尾很简单，就这么一段话：“作为本讲及本书的结尾，衷心希望各位读者，可以在利用技术创造价值的同时，兼顾社会责任，壁面新一轮的技术革命经历长时间的动荡。毕竟科学还是技术的终极目标，就是为人类谋福祉，而不是带来一代又一代人的牺牲和焦虑。”这段话我很赞同。