程序员学习编程的步骤

在中国,大多数程序员都是自学成材的,这其中的艰辛自不必多言,如果能够有一个正确的学习步骤,循序渐进,便能省却不少力气了.
1:如果你能够熟练的使用Windows的话,你就可以开始你的程序生涯了!
2:首先从C语言开始。有的朋友可能认为C语言太难了,应该从VB开始。虽然,对于一个初学者来说,用一些控件堆砌成一个小软件,是有一些成就感,但是,基础才是最重要的!C语言对于数据类型的描叙,远比VB里面说的更为全面,清楚,明白,而这些却是编程中的根本!
3:学C语言,从数据类型,基本表达式,再到条件语句,循环语句,然后学习函数,再加上一些简单的数组知识,就可以了!一句话,到现在为止,你只要理解结构化程序设计的思想也就够了!
4:有了以上的基础,就要开始学汇编了。汇编开始的时候是很难,那些各种各样的寄存器,分段的内存地址,是很难理解,可是这些知识理解了以后,后面的内容就简单了,学习8086的那些指令,再加上一些伪操作,还有DOS和BIOS中断的调用,就可以看懂书上的汇编程序了。(着重是理解算法,对于后面的那些汇编的应用有兴趣的可以看一下!)到此,你应该会对计算机的理解更深一层!
5:有了汇编的基础,再来学习C语言中的精华部分----指针,可谓如鱼得水了。现在你要对C语言全全面面的学一遍了,谭版的教材要从头到尾认认真真的看两遍以上。
6:学完以上的内容,有必要研究一下数据结构了,线性表,堆栈,队列,树,图,二叉树,等等,都要滚瓜烂熟!(最好是清华严蔚敏老师的那本教材)
7:请时刻记住:浮躁是学习编程的大忌!
8:现在,你应该学习一些数据库的知识,还有一些常用的算法了!
9:如果以上的知识你都学精通的话,就可以开始C++的课程了,找本C++上手的书,用一个星期的时间大概了解一下C++,然后找一本VC上手的书,再花一个星期的时间学习VC的界面和用法,就可以做一些简单的应用了!
10:要想学好VC,没有扎实的C++知识是不行的,以下书籍是VC程序员必须翻的烂熟的:C++Primer,Effective C++,Thinking in C++,More Effective C++
深入浅出MFC。
11:深刻理解C++面向对象的思想!
12:编程的时候,出错是难免的,所以,MSDN一定要熟练使用;好的代码风格会使调试的时候,更加简单的查错,所以,一定要养成良好的编程风格!
13:如果你严格的走好了以上的每一步,你才踏上了编程的门槛,可以混口饭吃了!
至于在以后,编译原理,操作系统,还有软件工程等等基础知识,是必不可少的!
14:如果现在再来学习JAVA,C#等别的语言的话,应该是触类旁通,拿来就用了,到此,你才可以称得上是一个高手!

<think>嗯,用户要求用中文回答问题,并且在最后必须提出3-5个相关问题,格式要求很严格。用户问的是"程序员学习视觉的步骤",这应该是指计算机视觉领域的学习路径。 用户可能是个想转行CV方向的程序员,或者想拓展技能的后端/前端工程师。ta需要系统性的学习路线,而不是零散的知识点。考虑到程序员背景,应该强调从编程基础到CV算法的过渡路径。 准备这样设计回答: 首先说明学习基础数学和编程的必要性,然后推荐OpenCV和经典算法入门,接着过渡到深度学习模型,最后提到实践项目的重要性。每个阶段给出具体的学习资源建议,比如《学习OpenCV》和PyTorch框架。 关于强制要求的"相关问题"部分,考虑设计5个问题: 1. 数学基础的具体要求 - 因为很多程序员会忽略这部分 2. OpenCV的实践建议 - 作为最重要的工具库 3. 传统算法与深度学习的衔接 - 这是学习路径的关键转折 4. 模型训练的硬件门槛 - 实际学习中的痛点 5. 项目方向推荐 - 解决学完基础后的迷茫 特别注意要严格遵守格式:代码块用```标记,相关问题必须以"§§相关问题§§"开头且不换行。最后的提问要用数字序号列表,确保在3-5个之间。</think>以下是程序员系统学习计算机视觉的步骤及建议: ### 学习步骤 1. **基础准备** - **数学**:线性代数(矩阵运算)、概率统计、微积分(偏导数) - **编程**:Python 必备,掌握 NumPy(矩阵操作)、Matplotlib(可视化) - **工具**:安装 Anaconda,熟悉 Jupyter Notebook 2. **图像处理入门** - 学习 **OpenCV**(核心模块): ```python import cv2 # 读取图像 → 灰度化 → 边缘检测 img = cv2.imread("image.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) ``` - 掌握基础操作:图像滤波、几何变换、直方图处理 3. **经典视觉算法** - 特征提取:SIFT/SURF 关键点检测 - 目标检测:Haar 级联分类器、HOG + SVM - 实战项目:人脸检测、二维码识别 4. **深度学习视觉** - 框架选择:PyTorch 或 TensorFlow - 核心模型: - CNN 架构:LeNet、VGG、ResNet - 目标检测:YOLO、Faster R-CNN - 分割模型:U-Net、Mask R-CNN - 学习资源: - 书籍:《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 - 课程:Coursera《卷积神经网络》 5. **项目实践** - 初级:手写数字识别(MNIST)、图像分类(CIFAR-10) - 进阶:实时视频目标跟踪、语义分割(医学图像) - 工具链:掌握 LabelImg 标注、TensorBoard 可视化 ### 关键建议 - **先理论后代码**:理解卷积、池化等概念再动手实现 - **复现论文**:从经典论文(如 AlexNet)代码复现起步 - **硬件准备**:GPU 加速训练(NVIDIA CUDA 环境)
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