在平時的工作和學習中，使用直接封裝好的代碼框架是大多數人的選擇，最明顯的例子，比如在使用機器學習算法的時候，多數人會直接使用scikit-learn框架，這是一個優秀的、知名度最高的機器學習框架；在使用深度學習算法的時候，多數人會直接使用tensorflow或者pytorch框架，它們是知名度很高的深度學習框架等等。相似的例子還有很多，這些框架都是由世界上排的上名的、有名的工程師或者程序員編寫的，開發這些框架的目的就是爲了不重複製造輪子，從而提升開發的效率。
但是，如果你是追求更深層次的學習，更深入的研究，單純使用這些框架已經不夠了，因爲此時的你需要的是可以自由定製的代碼，去完成這些通用框架不能夠解決的問題，因此從這個角度來看，深入研究優秀代碼，編寫自己的定製化代碼很有意義。
今天讀到一句話，
你實現的算法越多，你習得一個算法的速度會越快且越有效率，而且你將對開發以及定製自己流程更加得心應手。
這句話觸動很大，這是我一直在尋找的類似的話，很有道理。是的，實現算法，這裏不是在重複製造輪子，而是爲了更好的理解算法，因爲只有對算法有了深入的理解，才能用代碼語言寫出算法。