编者按：AI 时代，还要不要学编程？
这是当下很多人都会问的问题。但对于曾担任微软战略合作总监、现为润米咨询创始人的刘润老师来说，这个问题的答案，既简单，又深刻。
从 40 年前小学三年级写下第一行代码，到如今思考 AI 与人类能力的边界，他的回答是：当然要学！而且，不只是为了写代码，更是为了培养一种拆解世界、建构世界的思维方式。
这篇文章不是一篇技术路线图，而更像是一份写给年轻人的修行笔记——从语法、算法到系统架构，从网络协议到 AI 数学，这是一条由浅入深、由术及道的学习之路。
它不仅适合还在犹豫要不要学编程的你，也适合那些在学习中迷失方向的你，甚至适合每一位想在 AI 时代找到自身锚点的你。
读完，你或许会重新理解“学编程”这件事真正的意义。
很多人问我，AI 时代，还要不要学编程。
当然要！
我是从 1985 年开始学编程的。那年小学 3 年级。今年，是我写下第一行代码的整整 40 周年。一生理工男。倚老卖老，说两句掏心掏肺的建议。
学编程的目的，不是编程。是思维方式。比如，变量，循环，递归，封装，调用，面向对象，等等等等。这些思维方式，是一整套拆解世界，构建世界的逻辑。
编程语言（c，c++，c#，basic，pascal，java，python，等等）是表象。但还是要学，因为能借假修真。通过语法的强制性，训练你严密的建构思维。你会越来越敬畏规律，把“差不多”从你的字典里去掉。因为代码不能“差不多”，只要有一个符号错了，都通不过编译器，无法执行。
学到一定程度，你开始相信，上帝是一个程序员。
但是很快，你进步越来越小。只学招式，不练内力，天花板很低。这时，一定要学算法和数据结构。
堆栈，先进先出，链表（学到这里，你讨论区块链时才不会像一个哲学家），加密算法，sha，rsa，公钥私钥，拜占庭问题，等等。要求高一点的，重学数学里的数论。
然后你会发现，自己终于可以用编程解决难题了。以前只是花架子。
如果还想深入，就要学习网络。这部分软硬结合，需要很强的抽象思维能力。透彻搞明白tcp/ip，dhcp，dns，sam，http，smtp，imap，等等。
如果你真的对互联网编程感兴趣，还可以看看 mac 编程，ios 编程，android 编程，鸿蒙编程，打通这些东西。当你发现他们区别很小，甚至出来个新东西，看看资料，就能上手编程，就贯通了。
如果还想深入，就要往所谓“鄙视链”的上游，后端走了。
数据库是要学的。系统架构是要学的。安全，分布式，防火墙，冗余，灾备，failover，最好补一补拓扑学。操作系统感兴趣的话，也可以学一些。不一定能写出高稳定性的数据库，分布式计算架构，优秀的操作系统，但至少能理解，使用，调试，并基于开源代码继续开发。
如果再想深入，与 AI 对话，就几乎全是数学了。人工智能的深度学习，神经网络，进化算法，几乎全是数学。这需要比较深的数学基础。看你能到什么程度了。
到了你的最深处，剩下的就是磨刀了。从此 github 深似海。这里，是 AI 的出生地。你的 AI 宇宙的英雄，都是 github 这个开源社区里从来没有见过的大神。你在膜拜大神，和成为大神的路上，学习一生。
AI时代，更要学编程。
本文转载自刘润公众号
刘润老师以 40 年的学习和思考，为我们描绘了一条从语法入门到深入 AI 的编程成长路径。它不是一蹴而就的捷径，而是一场漫长而充实的修行。
如果你读完这篇文章，心中已经燃起继续学习的念头，不妨从一些扎实、经典的编程图书开始。
下面，小图给大家整理了一份与这条路径一一对应的书单，分阶段推荐，供你参考。愿你在学习的路上，也能一步步提升，走得更远。
编程基础
《Python编程：从入门到实践（第3版） 》
[美]埃里克·马瑟斯 | 著
袁国忠 | 译
Python 入门圣经，影响全球超过 250 万读者，长居 Amazon、京东等网店编程类图书榜首，真正零基础，附赠随书代码+配套视频讲解+速查手册，自学无压力。
《C语言程序设计现代方法（第2版 • 修订版）》
K.N.King | 著
吕秀锋，黄倩 | 译
李忠 | 审
豆瓣评分 9.3，基于 C1X 标准全新升级。比教材还好懂的 C 语言学习教程。第 2 版修订版中不仅有 C99 中的新特性，还与时俱进地增加了 C11 和 C18 中的内容。
《C++实战》
吴咏炜 | 著
一本面向实战的现代 C++ 指南，由作者结合 30 余年 C++ 编程经验倾力打造。
书中聚焦开发者日常高频使用的语言特性，重点讲解惯用法（而非罗列语言里的琐碎细节），展示代码示例及其技术原理，旨在帮助大家又快又好地使用 C++。作者精选了对象生存期与 RAII、移动语义、标准模板库（STL）、视图、智能指针、错误处理、并发与异步编程等核心主题，深入浅出地剖析语言特性，并针对实际开发中的常见问题提供解决方案。
《On Java 中文版（基础卷）》
布鲁斯·埃克尔 | 著
陈德伟 臧秀涛 孙卓 秦彬 | 译
布鲁斯 • 埃克尔时隔 15 年又一力作，基于 Java 的 3 个长期支持版（Java 8、11、17），讲解 Java 核心语法，并对 Java 的核心变化进行详述。
《On Java 中文版（进阶卷）》
布鲁斯·埃克尔 | 著
孙卓 陈德伟 臧秀涛 | 译
是《On Java 中文版 基础卷》内容的拓展延伸，重点讲解 Java 的高级特性、并发、设计模式等相关进阶知识，对一些和开发密切相关的底层操作（如 I/O 系统、底层并发、数据压缩等）进行深入探讨，同时针对基础卷的重点章节进行了补充说明（如第 3 章增补了一些关于集合的高级特性）。
《SQL必知必会（第5版）》
本·福达｜著
钟鸣，刘晓霞｜译
SQL入门必备，畅销多年，中文版累计销量超15万。本书没有过多阐述数据库基础理论，而是专门针对一线软件开发人员，直接从SQL SELECT开始，讲述实际工作环境中常用必备的SQL知识，实用性极强。第5版对书中的案例进行了全面的更新，并增加了章后挑战题，便于读者巩固所学知识。
计算机网络
《图解HTTP》
上野宣 | 著
于均良 | 译
豆瓣评分 8.1，各大网店 HTTP 最佳入门图书，172 张图解轻松入门。
从基础知识到最新动向，一本书掌握 HTTP 协议。本书对互联网基盘——HTTP 协议进行了全面系统的介绍。作者由 HTTP 协议的发展史娓娓道来，严谨细致地剖析了 HTTP 协议的结构，列举诸多常见通信场景及实战案例，最后延伸到 Web 安全、最新技术动向等方面。
《图解TCP/IP（第6版）》
竹下隆史 等 | 著
乌尼日其其格 | 译
TCP/IP 圣经级教材，原版畅销 36 万册！不需要死记硬背，从头到尾仔细阅读一遍此书，自然而然就理解 TCP/IP 了。一本图文并茂的网络管理技术书籍，旨在让广大读者理解 TCP/IP 的基本知识、掌握 TCP/IP 的基本技能。
书中讲解了网络基础知识、TCP/IP 基础知识、数据链路、IP 协议、IP 协议相关技术、TCP 与 UDP、路由协议、应用协议、网络安全等内容。
《图解网络硬件》
三轮贤一 | 著
盛荣 | 译
234 张图 + 196 个表 = 全面掌握网络硬件，详细介绍了计算机网络硬件的相关知识，重点讲述了在实际网络建设工程中真实使用的网络硬件设备及其相关背景知识，深度讲解交换机/路由器/防火墙/无线 LAN/网络硬件的采购和运维，侧重工程实践，系统翔实。
数据结构与算法
《算法（第4版）》
Robert Sedgewick, Kevin Wayne | 著
谢路云 | 译
豆瓣评分 9.4，涵盖程序员必须掌握的 50 种算法。作为算法领域经典参考书，这本可以说是最好理解的算法大部头图书，内容对初学者友好，不用担心难啃。作者提供了 Java 代码，采用了模块化编程风格，方便读者对代码进行改造。另外还有配套网站，提供了书中内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源，帮你一站式学习算法，夯实算法底层基础。
《算法图解（第2版）》
[美] 阿迪蒂亚 · Y. 巴尔加瓦 | 著
袁国忠 | 译
最简单易懂的算法教程，像读小说一样轻松。本书长居 Amazon 算法类畅销榜前列，400 多个示意图，基于 Python 代码示例，详细介绍算法执行过程，展示不同算法在性能方面的优缺点。这本绝对是新手入门算法的必备图书。第 2 版，代码更新到了 Python 3，并新增了两章专门讨论树，加之诸多修订，使得内容更加完善。
机器/深度学习
《Python机器学习基础教程》
Andreas C. Müller Sarah Guido | 著
张亮（hysic）| 译
scikit-learn 库维护者和核心贡献者作品。内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》
斋藤康毅 | 著
陆宇杰 | 译
豆瓣评分 9.5，本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用 Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。
《深度学习入门2：自制框架》
[日]斋藤康毅 | 著
郑明智 | 译
豆瓣评分 9.5，深度学习鱼书姊妹篇，这套书做到了真正意义上的“入门”！书中没有使用内容不明的黑盒，而是从我们能理解的最基础的知识出发，一步一步地实现最先进的深度学习技术。
美国物理学家费曼说：“What I cannot create，I do not understand.” 只有创造一个东西，才算真正弄懂了一个问题。这本书手把手带你创建深度学习框架，直击现代深度学习框架本质！
《深度学习进阶：自然语言处理》
[日]斋藤康毅 | 著
陆宇杰 | 译
豆瓣评分 9.6，畅销书《深度学习入门：基于Python的理论与实现》续作，带你快速直达自然语言处理领域！本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理。
《深度学习入门4:强化学习》
斋藤康毅 ｜著
郑明智 ｜译
豆瓣评分 9.4，深受读者喜爱的“鱼书”系列第四弹，深度学习入门经典，从零开始掌握强化学习。沿袭“鱼书”系列风格，提供实际代码，边实践边学习，无须依赖外部库，从零开始实现支撑强化学习的基础技术。
大模型基础
《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》
奥利维耶·卡埃朗，[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著
何文斯 | 译
深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版，作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。
升级版在旧版的基础上进行了全面更新，融入了大模型应用开发的最新进展，比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。随书赠 DeepSeek × Dify 应用开发案例，书中还提供了大量简单易学的示例，帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。
《图解大模型：生成式AI原理与实战》
[沙特] 杰伊·阿拉马尔，[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著
李博杰 | 译
备受关注的大模型“袋鼠书”，全书通过 300 幅全彩插图，以极致视觉化的方式呈现大模型的核心原理与工程实现，覆盖从底层机制、应用开发到性能优化的完整链条。内容结合真实数据集、实用项目与典型场景，注重实操性。特别收录 18 幅图精解 DeepSeek 底层原理，紧跟前沿。配套资源包括一键运行代码、200 道大模型面试题及大量拓展视频/文章资料，助你全面掌握大模型理论与实践，是入门进阶与求职备战的理想之选。
《从零构建大模型》
塞巴斯蒂安·拉施卡｜著
覃立波，冯骁骋，刘乾 ｜ 译
全网疯传的大模型教程，由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。
在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。还有惊喜彩蛋 DeepSeek，作者深入解析构建与优化推理模型的方法和策略。
《大模型技术30讲》
塞巴斯蒂安·拉施卡｜著
叶文滔 ｜ 译
这本书近期备受关注，DeepSeek 大火，越来越多人开始关注大模型底层知识。这本书由 GitHub 项目 LLMs-from-scratch（star数44k）作者、大模型独角兽公司 Lightning AI 工程师倾力打造，全书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的 30 个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。
程序员的数学
《程序员的数学》（系列全四册）
机器学习、数据挖掘、模式识别基础知识，热销书程序员的数学系列套装，IT 计算机编程基础数据教程书籍，掌握编程所需的基础数学知识和数学思维。
《用Python学透线性代数和微积分》
保罗·奥兰德｜著
百度KFive｜译
以图文结合的方式帮助你用 Python 代码解决程序设计中的线性代数和微积分问题：
√ 向量几何和计算机图形
√ 矩阵和线性变换
√ 微积分的核心概念
√ 仿真和优化
√ 图像处理和音频处理
√ 用于回归和分类的机器学习算法
《具体数学：计算机科学基础（第2版）》
[美] Ronald L. Graham, Donald E. Knuth, Oren Patashnik｜著
张明尧，张凡｜译
豆瓣评分 9.5，由当今顶级数学家和计算机科学家合著的经典著作，自 1990 年出版以来经久不衰，并被世界多所知名大学采纳为教材，是当代计算机科学方面的一部重要著作。
本书第二作者、图灵奖得主计算机科学泰斗 Donald E. Knuth（高德纳）在接受图灵社区的访谈时如是说：“《具体数学》是一份‘纲领’，它的内容是我对于数学诸多方面应该如何教与学的思考。熟练掌握代数公式的基础技能，对我来说始终都是关键所在。这些内容在 TAOCP 里都有讨论，但只能是蜻蜓点水；在斯坦福大学的课程中，我得以深入更多的细节，而那些课程都被囊括在这本书中了。”
《深度学习的数学》
[日]涌井良幸、涌井贞美 | 著
杨瑞龙 | 译
一本书掌握深度学习的数学基础知识！结合 235 幅插图和大量示例，基于 Excel 实践，直击神经网络根本原理。
Linux基础
《Linux命令行与shell脚本编程大全（第4版）》
理查德·布卢姆 | 著
门佳 | 译
豆瓣评分 9.6，有口皆碑的 Linux 佳作，中文版销量超 10 万册。全方位梳理知识，示例丰富，适用于所有 Linux 发行版，新版针对 Linux 系统的最新特性进行了全面更新，轻松掌握 shell 用法。
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