编程学习道路

转自知乎
作者leo


个人觉得不要一开始学商业化的技术,例如移动app开发,web开发,.net,还有java一堆框架,各种游戏框架引擎...这些东西虽然容易激发兴趣,但最后逐渐发现你会浪费很多青春在写白菜代码。


本科最主要的几门课,第一梯队:数学,数据结构与算法,操作系统和计算机网络,C和C++(和汇编) ;第二梯队:计算机组成原理,编译原理 ,数据库;

数学:刚开始可能觉得是最没用的,但是越到后面发现数学的作用越大,这东西是发明创造的基础,计算机科学和数学的界线越来越模糊.

数据结构与算法:锻炼和改变你的思考方式,也是程序设计的基础,参加ACM ICPC应该是磨练这种思维最好最快的方式了,这东西是内功,思考方式就是你的potential,对以后进facebook ,ms,google这些企业有很大帮助...

C和C++:这些东西是工具,实践起来少用图形化IDE,多用用gcc和gdb这些工具,语法学起来很轻松,面向对象的思维写写程序慢慢就理解了。感觉底层的东西多而杂。为什么我觉得学这个要从 汇编 --》C的编译器 --》C++的编译器 (指的是编译器源码)这个学习路线来学习这样才能深入理解它的语法....

操作系统:国内的教材普遍不适合入门,理论太多,看完也未必理解多少,从实践出发,先从《30天自制操作系统》开始,这本书适合启蒙,可能里面有些词汇不太专业,然后看看国内的《Orange's一个操作系统的实现》,自己要动手写,试着改改里面的代码,添加一些功能什么的。这两本看完再看理论的,推荐《深入理解计算机系统》。然后开始学习具体的某一个操作系统,比如windows或linux,学习它们的内核和基本api,编写一些程序来熟悉它们,个人建议:少学界面,浪费时间。学windows别碰.net,学win32 api,内核编程和dll。试着开发一些游戏外挂,试着破坏操作系统,了解一些渗透攻击这些可能有助于提高兴趣。

计算机网络:结合实践去学感觉好些,linux或windows socket编程,学学伪造数据包做dos攻击,tcp洪水,arp欺骗.... 都不难,还能激发兴趣。web要了解,不用花费心思做网站,学习它技术性而非商业性的东西。然后再去看网络纯理论性的书籍效果好些,网络学到后面还涉及通信的知识。

计算机组成原理:计组和操作系统有很多交集,在自制操作系统的时候涉及到很多计组里的东西,想实践的话汇编和C语言要学好,proteus仿真cpu有点无聊,最好是自己尝试制作下简易的cpu,也不知道市面上这类书编的怎么样,当然学深了,就有点偏向电子了,有兴趣的话搞搞单片机,树莓派,开发板什么的。

编译原理:很重要,但是自己学的不好,可能从做compiler入手好些吧!

数据库就不用说了,试着写写K-V数据库。

以上这些课不敢说精通,能做到深入理解差不多本科阶段就结束了。


作者:leo
链接:https://www.zhihu.com/question/36539741/answer/68033622
来源:知乎
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1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
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