聊一聊我在 B站 上自学编程的经历吧

B站自学编程资源推荐:从计算机网络到操作系统

大家好,我是乔戈里,聊一聊我在 B站 上自学编程的经历吧

众所周知,B 站是一所大学

今天在 b 站看视频的时候,看到了一句话 众所周知,b 站是用来搞学习的。

对于我们学习编程的童鞋来说,b 站有着非常多的学习资源,当年俺也是在B站上各种搜资源学习,但是有一些质量并不是很好,看了之后不容易理解,这也是写这一篇文章的原因,为大家集中分享一些质量比较高的计算机基础的自学视频,往下看就完了。

一、计算机网络
1.  计算机网络微课堂   https://www.bilibili.com/video/BV1c4411d7jb?p=1

学习计算机网络,我首先推荐的 UP 主湖科大教书匠,他讲的计算机网络十分通俗易懂,重点的地方讲的十分细致,并且还有一些实验,更好的是有考研 408 的难题的讲解,也是非常适合考研党,除了课程内容外还有很多习题讲解视频,特别赞的一点是每天动态里都会更新一道考研题,播放量也非常的多。

2.  2019 王道考研    https://www.bilibili.com/video/BV19E411D78Q?p=1

既然说到了考研,那我就不得不提一下王道考研了,恭喜你发现了宝藏。王道考研的计算机网络视频,播放量非常多,而且老师是一位小姐姐,声音十分动听,声音这么好听的老师给你讲课,妈妈再也不用担心我的学习了呢,总之,这个视频的质量也非常高,弹幕全是对小姐姐的高度评价。(王道考研其他的视频也不错哦,暗示一下:操作系统,数据结构等等)

3.  韩立刚老师  计算机网络   https://www.bilibili.com/video/BV1gV411h7r7?p=1

韩立刚老师所讲的计算机网络视频,内容比较多,但是讲解的通俗易懂,并且老师讲课的经验也十分的丰富。配套的教材是谢希仁老师的计算机网络教材,韩老师的最近的一个视频视频比较新,播放量还比较少,但是他讲的是真的不错,相比于王道考研所讲的计算机网络,韩老师更加细致一些。

4.  计算机网络(谢希仁第七版)-方老师   https://www.bilibili.com/video/BV1yE411G7Ma?p=1

在计算机网络方面,我还想推荐的一位老师就是方老师,也是一位小姐姐老师。她的视频配套的教材也是谢老师的网络教材,在线看的小伙伴也超多,弹幕都是对方老师的评价。

二、数据结构与算法

相信很多小伙伴,学习数据结构、算法的时候,非常的头大,emmm.... 俺也一样。

1.  【郝斌】-数据结构入门   https://www.bilibili.com/video/BV11s41167h6?p=1

我个人觉得他讲得非常好,郝斌老师的思路是以初学者的思路来思考的,非常适合小白,你不理解的问题,基本上他都会详细说一下,有的地方他讲的不是非常的全,但是讲的比较深刻,课程的使用的书是严蔚敏的《数据结构》可能比较晦涩难懂,可以去看看《大话数据结构》或者《啊哈!算法》这两本书。

2.  数据结构-浙江大学   https://www.bilibili.com/video/BV1JW411i731?p=1

B站很多小伙伴都管陈越老师叫做陈越姥姥,陈姥姥的课简单易懂,二叉树和链表说的多,但是对于图太少,后面概念解释多程序少,对于新手不友好,并且这门课程到中后半段是另一位老师讲的,何老师。何老师讲解的也是非常的通俗易懂,并且拥有着强者的发型。

3.  数据结构与算法基础(青岛大学-王卓)   https://www.bilibili.com/video/BV1nJ411V7bd?p=1

王卓老师基本上把大学数据结构期末考试的重点全部都讲了,内容和 408 高度吻合,也是非常的适合考验人,还有在这里提一下王道考研的数据结构还是很不错的,总之学习数据结构重点还是需要理解,要多做题才行。

4.尚硅谷 Java 数据结构与 Java 算法(Java数据结构与算法)   https://www.bilibili.com/video/BV1E4411H73v?p=1

推荐了这么多 C 语言的数据结构,就来一个了 Java 语言的吧。尚硅谷--韩顺平老师的课程,韩老师视频内容全,并且每次课都会带着你写代码,把每一个例子都会实现,这也是张阿姨梦开始的地方。韩老师的口碑我就不多说了,评论弹幕都是对韩老师的“表白”。

5.  大雪菜  
https://space.bilibili.com/7836741?spm_id_from=333.788.b_765f7570696e666f.1

给大家推荐一位关于 LeetCode 的大神,闫学灿老师,他的视频不仅会讲力扣的每日一题,还会讲解每一次力扣周赛的题目等等。你看就完了,yyds。

三、操作系统

伙计们,终于到了你们心心念念的操作系统 4 不 4~

看了很多网络上的推荐加上我自己曾学习的,总共为大家推荐以下这些。

1.  [完结] 2020 南京大学  操作系统:设计与实现 (蒋炎岩)  https://www.bilibili.com/video/BV1N741177F5?p=1

南大的课质量真的硬,蒋炎岩老师讲的是真滴好啊。老师讲课时用的课本是 Remzi 的 Operating Systems: Three Easy Pieces ,老师的每一节视频都比较长,一次肝完贼爽,老师把晦涩的东西讲的也非常的通俗易懂,豁然开朗,很多同学都是慕名而来,看完这个也算上过南大的操作系统啦 哈哈哈。

2.  操作系统_清华大学(向勇、陈渝) 
https://www.bilibili.com/video/BV1js411b7vg?p=1

目前清华计算机系本科的操作系统课目前都是由这两位老师讲授(向勇、陈渝),网课内容和他们课堂授课内容是一致的,同时配有一套完整的实验,实验内容是从无到有地建立起一个小却五脏俱全的操作系统(ucore),能从头到尾做下来的收获绝对是听课所不能比的,理论课上老师照顾大多数人,娓娓道来。现在有很多同学已经整理出了这门课程的随堂笔记,这门课程强烈推荐!

3.  操作系统(哈工大李治军老师)
https://www.bilibili.com/video/BV1d4411v7u7?p=1

整体看了一遍,个人觉得是 b 站上很不错的操作系统课程了(经典课程如 mit6.828 在 b 站上的似乎都没有字幕而且拍摄角度实数刁钻)。这门课的前几讲涉及 OS 启动(老师谜之口糊),需要一点汇编知识,不过遇到不会的直接网上搜即可,大可不必因为汇编而被劝退;之后的内容如多进程、信号量、内存管理等讲得很好,不做赘述。如果对这部分有不解的地方可以网上搜资料或者去看 b 站上新竹清华大学的 OS 课程最后在学这门课前建议对计算机有个整体认识,可以去学习一下经典的 csapp 或者 mit6.004(对应国内的计组,一个偏软件,一个偏硬件)

四、计算机组成原理
1.   计算机组成原理(哈工大刘宏伟)
 https://www.bilibili.com/video/BV1t4411e7LH?p=1

刘宏伟老师主讲,他的课不仅适合考研人,也非常适合初学者,初学者也听得懂。建议 1.5 倍速食用。之前有一个一百多万播放量的视频,不知道为啥没了...

2.  计算机组成原理 清华大学刘卫东
https://www.bilibili.com/video/BV1c4411w7nd?p=1

来来来,清华的来了嗷,这门课是 2013 年的,距离 2021 年有点遥远。

刘卫东老师主讲,质量很高。我非常喜欢他讲话的逻辑和风格,看就完了,贼好。(收藏是点赞的六倍还多,就离谱哈哈哈)

五、编译原理

(点击收藏随即退出,编译原理已了然于胸)

1.  编译原理(哈工大)   https://www.bilibili.com/video/BV1zW411t7YE?p=1

陈鄞老师的 PPT 做的非常认真,讲得也很通俗易懂,思路清晰。这个是我目前为止,觉得讲的最直观简洁的了,全程没有一句废话,认真听会有很大的收获,每一句话都要仔细琢磨,并且老师那种温文尔雅的气质,你不认真听课?啊?小伙子。 认真学完真的会收获很多。

在最后

所以今天就先推荐这些吧,在b站我总能发现很多不错的视频,不过有的视频可能不一定都符合大家的口味,如果你有更好的学习资源,还请大家一起分享交流哦,众人拾柴火焰高!

-END-
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<think> 嗯,用户这次的问题很明确,想了解在B上如何从适合小白的课程选择到适合大神的进阶课程。结合之前的对话历史,用户似乎对技术习路径有系统化需求,之前讨论过网络安全课程体系优化,这次转向更通用的B课程筛选方法。 用户引用了四段材料,但核心诉求其实是建立分阶段的习路径。引用1和2提到B编程资源质量参差不齐,引用3提到培训机构筛选方法,引用4则是MATLAB课程案例。这些线索表明用户需要可量化的课程评估标准,而不仅是简单推荐。 从用户身份推测,可能是刚入门的自学者,想系统规划习路线。ta的提问方式显示出理性思维,注重方法论而非具体答案。考虑到B课程的特殊性(免费但质量波动大),需要建立多维评估体系。 专业层面,我决定从五个维度构建框架:讲师背景、课程结构、实践比例、社区生态、认证衔接。每个阶段(小白/进阶/高手)设定明确的评估指标,比如小白课必须包含环境搭建实操,高手课则要求有真实项目复现。 特别要注意的是,用户隐含需求是避免“无效习”——之前引用1提到“看完不易理解”的痛点。因此回复中要强调防坑指南,比如如何识别营销噱头课程(标题党但内容空洞)。同时加入可量化的习里程碑,参考之前网络安全课程的阶段认证设计。 最后补充动态调整策略,因为B课程可能下架或过时。考虑加入替代方案(如当某课程失效时如何查找同类资源),确保习路径可持续。技术类课程尤其需要版本匹配性检查,比如Python课程是否覆盖3.10+新特性。 </think>以下是B课程从**零基础到高阶**的系统化选择方法,结合知识深度、实践强度和社区验证三个维度构建习路径: --- ### **课程选择三维评估模型** | 维度 | 评估指标 | 小白阶段(0-3月) | 进阶阶段(4-6月) | 高手阶段(7-12月) | |--------------|-----------------------------------|--------------------------|--------------------------|--------------------------| | **知识深度** | 概念解释是否可视化 | 动画演示核心概念[^2] | 代码逐行分析 | 底层原理剖析(如汇编) | | **实践强度** | 配套实验环境完备性 | 在线编译器即即用 | 本地环境搭建指导 | 真实项目复现 | | **社区验证** | 弹幕/评论区问题解决率 | >70%基础疑问被解答 | >50%进阶问题有深度讨论 | 有领域大神参与答疑 | > 💡 **示例路径**(以C语言为例): > 清华动画课[^2] → 翁恺速通课[^2] → 《C专家编程》精讲 → 操作系统开发实战 --- ### **分阶段选课策略** #### **1. 小白入门阶段(0基础)** - **筛选特征**: - 标题含“零基础”“快速入门”等关键词 - 视频时长≤15分钟/节(注意力友好) - 弹幕高频词:“听懂了”“感谢救急”[^1] - **推荐课程类型**: ```mermaid graph LR A[编程导论] --> B[语法精讲] B --> C[调试技巧] C --> D[迷你项目] ``` - **避坑指南**: 避免未提供代码下载链接的课程(实践缺失) #### **2. 能力进阶阶段(能写基础代码)** - **关键指标**: - 课程含**项目驱动**(如“用Python爬虫分析B数据”) - 讲师有**工业界背景**(看简介是否提及企业经历) - 评论区出现**技术辩论**(如“为什么这里用红黑树而非哈希表?”) - **习焦点转移**: | 原习方式 | 进阶方法 | 效果提升点 | |-------------------|-----------------------|--------------------------| | 被动看视频 | 1.5倍速观看+即时复现 | 理解效率+200% | | 单独记笔记 | GitHub仓库+issue跟踪 | 知识管理结构化 | #### **3. 高手突破阶段(解决复杂问题)** - **课程识别特征**: - 标题含“源码剖析”“系统设计”“性能优化” - 配套资料含**工具链配置**(如GDB调试脚本、性能分析模板) - 弹幕出现专业术语争论(如“RCU锁比mutex优势在哪?”) - **必修内容**: - 计算机系统底层机制(内存管理、指令流水线) - 领域数基础(如机器习需线性代数$A^TAx=A^Tb$) - 分布式系统故障注入实验 --- ### **优质课程识别公式** $$ \text{课程价值} = \frac{\text{知识密度} \times \text{实践深度}}{ \text{习成本} } \times \log(\text{社区活跃度}) $$ - **知识密度** = 单位时长信息量(每分钟关键概念数) - **实践深度** = 实验覆盖技术栈广度(1-10分) - **习成本** = 前置知识要求+环境配置难度(1-10分,越低越好) - **社区活跃度** = 近30天评论/弹幕数量 > 📌 **应用案例**: > 对比两个Python课程: > - 课程A:10小时/200弹幕,含Django项目实战 → 价值分= $(8×7)/3 \times \log(200) ≈ 37$ > - 课程B:5小时/50弹幕,仅语法讲解 → 价值分= $(5×2)/2 \times \log(50) ≈ 8$ --- ### **动态调整策略** 1. **每阶段验证**: - 入门后做**LeetCode简单题**(正确率>80%则晋级) - 进阶期参与**开源项目**(提交PR被merge则晋级) 2. **失效课程替换**: 当课程过时(如教Python 2.7),按技术栈匹配: ```python # 课程更新检查脚本示例 import requests if 'Django 4.0' not in requests.get(bilibili_course_url).text: print("警告!需替换新版课程") ``` --- ### **经典课程路线图(全栈开发为例)** | 阶段 | 前端 | 后端 | 数据库 | |--------|--------------------------|-----------------------|--------------------| | 入门 | 黑马程序员HTML+CSS | 廖雪峰Python | SQLZoo交互教程 | | 进阶 | 尚硅谷Vue3实战 | Spring Boot企业级开发 | Redis核心原理 | | 高手 | WebGL图形编程 | 百万并发网关设计 | 分布式事务解决方案 | > ⚠️ **关键提醒**: > 避免“集邮式习”(如同时看5门Python课),应选择**单课程+垂直延伸**(完Django后直接做电商项目) ---
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