如果让你重新开始学计算机，你的学习路线会是怎么选择?
如果让我重新从零开始学习计算机，我会这样安排我的学习路径，力求扎实基础，循序渐进，并始终保持探索和实操的乐趣。
第一阶段：夯实基础，理解“为什么”和“怎么做” (约36个月)
核心目标： 建立对计算机工作原理的整体认知，理解软件和硬件如何协同工作，以及最基础的编程逻辑。
学习内容：
计算机组成原理与体系结构： 我会从最底层的CPU、内存、硬盘、输入输出设备如何相互配合开始。理解指令集、寄存器、缓存、总线等概念。这就像学习一个城市的交通系统，知道信息和指令是如何在各个地方传递的。我不会死记硬背，而是会通过一些经典的体系结构（如x86、ARM）的演变和设计哲学来理解，例如为什么会有多级缓存，指令集为什么会发展成现在这样。
操作系统原理： 深入理解进程、线程、内存管理（虚拟内存、分页、分段）、文件系统、I/O管理、并发与同步机制（锁、信号量）等。我会通过学习Linux这个开源且强大的操作系统来实践，了解其内核工作机制。例如，我会尝试编译一个简单的Linux内核模块，或者研究不同进程间通信（IPC）的实现方式。我希望弄清楚，为什么我们执行一个程序，它能够在后台运行，还能和其他程序共享资源。
数据结构与算法： 这是编程的内功。我会系统学习数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树、B树）、图、哈希表等基本数据结构，以及排序、搜索、图遍历、动态规划、贪心算法等核心算法。学习的重点在于理解它们的原理、时间/空间复杂度分析，以及在实际问题中的应用场景。我会通过LeetCode等平台进行大量的练习，不只是为了刷题，更是为了锻炼解决问题的思维方式。我希望掌握“用最有效率的方式解决问题的能力”。
编程语言入门（Python/C/C++）：
Python： 作为入门语言，我会选择Python。它的语法简洁，生态丰富，非常适合快速学习编程概念和进行原型开发。我会学习其基本语法、数据类型、控制流、函数、面向对象编程、模块化开发等。
C/C++： 在掌握了Python的编程思维后，我会转向C/C++。这两种语言能让我更接近硬件，理解内存管理、指针、底层数据结构实现等。这对于理解操作系统、编译原理等至关重要。我会从C开始，理解内存的直接操作，然后再学习C++的面向对象特性、模板等。我希望理解“代码是如何被翻译成机器能够执行的指令的”。
计算机网络基础： 了解TCP/IP协议栈（TCP、UDP、IP、HTTP、DNS等）的工作原理，网络分层模型， Socket编程。我会尝试写一些简单的客户端/服务器程序，模拟网络通信的过程。理解数据是如何跨越互联网从一台计算机传输到另一台的。
学习方式：
阅读经典书籍： 《深入理解计算机系统》(CS:APP)、《操作系统概念》、《算法导论》、《计算机网络：自顶向下方法》等。
观看高质量在线课程： Coursera、edX、Udemy上有很多优秀的计算机科学入门课程，例如斯坦福的CS106A、MIT的6.0001等。
大量动手实践： 编写小程序，解决算法题，尝试修改简单的开源项目。
第二阶段：深入特定领域，构建应用能力 (约612个月)
核心目标： 在一个或几个感兴趣的领域深入学习，开始构建更复杂的应用，并理解软件开发的工程化流程。
学习内容（选择12个方向深入）：
Web开发（前端与后端）：
前端： HTML, CSS, JavaScript（深入理解DOM操作、事件循环、异步编程、ES6+新特性），以及一个主流前端框架（React/Vue/Angular）。理解如何构建交互式、响应式的用户界面，并与后端进行数据交互。我会自己尝试设计和实现一个简单的网页应用，比如一个待办事项列表或者一个简单的博客。
后端： 选择一门后端语言（Python/Node.js/Java/Go），学习其Web框架（Django/Flask/Express/Spring Boot/Gin），数据库（SQL/NoSQL），API设计（RESTful API），身份认证与授权，服务器部署与维护。我会构建一个完整的Web应用，例如一个简单的社交媒体平台或者一个电子商务网站，并学习如何将它部署到云服务器上。
数据科学与机器学习：
Python数据科学生态： NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikitlearn。
机器学习基础： 监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）、模型评估与选择、特征工程。
深度学习基础： 神经网络原理、反向传播、主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）。我会尝试用这些工具解决一些实际问题，比如图像识别、文本分析等。
系统编程与并发：
深入C/C++： 内存管理（智能指针）、并发编程（多线程、线程池、锁机制）、网络编程（更底层的Socket API）。
操作系统高级特性： 进程间通信（IPC）的更多形式，系统调用，性能分析工具（strace, gprof）。
学习Go语言： Go语言天生适合并发编程，我会学习其goroutine、channel等并发模型，并尝试构建高性能的网络服务。
数据库技术：
关系型数据库： SQL语言精通，数据库设计范式，索引原理，事务管理，性能优化。
NoSQL数据库： 了解不同类型的NoSQL数据库（键值对、文档、列族、图数据库）及其适用场景。
软件工程与DevOps：
版本控制： Git（精通），理解分支、合并、冲突解决等。
自动化构建与部署： CI/CD流程，Docker容器化技术，Kubernetes基础。
测试： 单元测试、集成测试、端到端测试。
学习方式：
参与开源项目： 从小的bug修复开始，逐渐参与到项目中。这是学习真实世界代码、协作方式和项目管理的绝佳途径。
构建个人项目： 将所学知识应用到实际项目中，解决自己遇到的问题，或者实现自己的想法。项目驱动的学习是最高效的。
阅读源码： 阅读优秀开源项目的源码，学习他们的设计模式、代码风格和解决问题的方法。
参加技术社区活动： 了解行业最新动态，与其他开发者交流学习。
第三阶段：持续学习与精进，成为专家 (贯穿始终)
核心目标： 保持好奇心，不断学习新技术，形成自己的技术深度和广度，并乐于分享和贡献。
学习内容：
计算机体系结构优化： 深入理解CPU指令集，高性能计算，并行计算。
分布式系统： 分布式一致性（Paxos, Raft）、分布式存储、分布式计算框架（Spark, Hadoop）。
安全： 网络安全、应用安全、密码学基础。
人工智能/机器学习的更深入领域： 自然语言处理、计算机视觉、强化学习等。
新的编程范式和语言： 函数式编程，Rust等。
学习方式：
阅读前沿论文： 关注计算机科学领域的顶会和期刊。
深入研究某个框架或技术： 成为某个领域的专家。
参与技术分享与写作： 通过分享和写作来巩固和梳理自己的知识。
指导新人： 在帮助他人学习的过程中，自己也会有新的体悟。
贯穿始终的学习原则：
1. 好奇心驱动： 遇到不懂的概念，不是简单跳过，而是刨根问底，弄清楚其背后的原理。
2. 动手实践为王： 理论学习必须结合实践，边学边做，边做边学。代码写得越多，理解越深。
3. 不求“全知”，但求“精通”： 计算机领域浩瀚无垠，不可能面面俱到。选择自己感兴趣的方向，深耕下去，成为该领域的佼佼者。
4. 建立联系，形成知识体系： 将零散的知识点连接起来，形成一个相互关联、逻辑清晰的知识网络。理解“为什么A会影响B”，而不是孤立地记忆A和B。
5. 拥抱变化，持续学习： 技术发展日新月异，保持开放的心态，不断学习新知识，更新自己的技能栈。
总而言之，我的学习路线会是一个螺旋上升的过程：先建立一个坚实的基础，然后选择方向深入钻研，在这个过程中不断实践、反思、总结，并持续地学习新知识。最重要的是，在这个过程中，始终保持对技术的热爱和探索的乐趣。
第一阶段：夯实基础，理解“为什么”和“怎么做” (约36个月)
核心目标： 建立对计算机工作原理的整体认知，理解软件和硬件如何协同工作，以及最基础的编程逻辑。
学习内容：
计算机组成原理与体系结构： 我会从最底层的CPU、内存、硬盘、输入输出设备如何相互配合开始。理解指令集、寄存器、缓存、总线等概念。这就像学习一个城市的交通系统，知道信息和指令是如何在各个地方传递的。我不会死记硬背，而是会通过一些经典的体系结构（如x86、ARM）的演变和设计哲学来理解，例如为什么会有多级缓存，指令集为什么会发展成现在这样。
操作系统原理： 深入理解进程、线程、内存管理（虚拟内存、分页、分段）、文件系统、I/O管理、并发与同步机制（锁、信号量）等。我会通过学习Linux这个开源且强大的操作系统来实践，了解其内核工作机制。例如，我会尝试编译一个简单的Linux内核模块，或者研究不同进程间通信（IPC）的实现方式。我希望弄清楚，为什么我们执行一个程序，它能够在后台运行，还能和其他程序共享资源。
数据结构与算法： 这是编程的内功。我会系统学习数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树、B树）、图、哈希表等基本数据结构，以及排序、搜索、图遍历、动态规划、贪心算法等核心算法。学习的重点在于理解它们的原理、时间/空间复杂度分析，以及在实际问题中的应用场景。我会通过LeetCode等平台进行大量的练习，不只是为了刷题，更是为了锻炼解决问题的思维方式。我希望掌握“用最有效率的方式解决问题的能力”。
编程语言入门（Python/C/C++）：
Python： 作为入门语言，我会选择Python。它的语法简洁，生态丰富，非常适合快速学习编程概念和进行原型开发。我会学习其基本语法、数据类型、控制流、函数、面向对象编程、模块化开发等。
C/C++： 在掌握了Python的编程思维后，我会转向C/C++。这两种语言能让我更接近硬件，理解内存管理、指针、底层数据结构实现等。这对于理解操作系统、编译原理等至关重要。我会从C开始，理解内存的直接操作，然后再学习C++的面向对象特性、模板等。我希望理解“代码是如何被翻译成机器能够执行的指令的”。
计算机网络基础： 了解TCP/IP协议栈（TCP、UDP、IP、HTTP、DNS等）的工作原理，网络分层模型， Socket编程。我会尝试写一些简单的客户端/服务器程序，模拟网络通信的过程。理解数据是如何跨越互联网从一台计算机传输到另一台的。
学习方式：
阅读经典书籍： 《深入理解计算机系统》(CS:APP)、《操作系统概念》、《算法导论》、《计算机网络：自顶向下方法》等。
观看高质量在线课程： Coursera、edX、Udemy上有很多优秀的计算机科学入门课程，例如斯坦福的CS106A、MIT的6.0001等。
大量动手实践： 编写小程序，解决算法题，尝试修改简单的开源项目。
第二阶段：深入特定领域，构建应用能力 (约612个月)
核心目标： 在一个或几个感兴趣的领域深入学习，开始构建更复杂的应用，并理解软件开发的工程化流程。
学习内容（选择12个方向深入）：
Web开发（前端与后端）：
前端： HTML, CSS, JavaScript（深入理解DOM操作、事件循环、异步编程、ES6+新特性），以及一个主流前端框架（React/Vue/Angular）。理解如何构建交互式、响应式的用户界面，并与后端进行数据交互。我会自己尝试设计和实现一个简单的网页应用，比如一个待办事项列表或者一个简单的博客。
后端： 选择一门后端语言（Python/Node.js/Java/Go），学习其Web框架（Django/Flask/Express/Spring Boot/Gin），数据库（SQL/NoSQL），API设计（RESTful API），身份认证与授权，服务器部署与维护。我会构建一个完整的Web应用，例如一个简单的社交媒体平台或者一个电子商务网站，并学习如何将它部署到云服务器上。
数据科学与机器学习：
Python数据科学生态： NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikitlearn。
机器学习基础： 监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）、模型评估与选择、特征工程。
深度学习基础： 神经网络原理、反向传播、主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）。我会尝试用这些工具解决一些实际问题，比如图像识别、文本分析等。
系统编程与并发：
深入C/C++： 内存管理（智能指针）、并发编程（多线程、线程池、锁机制）、网络编程（更底层的Socket API）。
操作系统高级特性： 进程间通信（IPC）的更多形式，系统调用，性能分析工具（strace, gprof）。
学习Go语言： Go语言天生适合并发编程，我会学习其goroutine、channel等并发模型，并尝试构建高性能的网络服务。
数据库技术：
关系型数据库： SQL语言精通，数据库设计范式，索引原理，事务管理，性能优化。
NoSQL数据库： 了解不同类型的NoSQL数据库（键值对、文档、列族、图数据库）及其适用场景。
软件工程与DevOps：
版本控制： Git（精通），理解分支、合并、冲突解决等。
自动化构建与部署： CI/CD流程，Docker容器化技术，Kubernetes基础。
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安全： 网络安全、应用安全、密码学基础。
人工智能/机器学习的更深入领域： 自然语言处理、计算机视觉、强化学习等。
新的编程范式和语言： 函数式编程，Rust等。
学习方式：
阅读前沿论文： 关注计算机科学领域的顶会和期刊。
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贯穿始终的学习原则：
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4. 建立联系，形成知识体系： 将零散的知识点连接起来，形成一个相互关联、逻辑清晰的知识网络。理解“为什么A会影响B”，而不是孤立地记忆A和B。
5. 拥抱变化，持续学习： 技术发展日新月异，保持开放的心态，不断学习新知识，更新自己的技能栈。
总而言之，我的学习路线会是一个螺旋上升的过程：先建立一个坚实的基础，然后选择方向深入钻研，在这个过程中不断实践、反思、总结，并持续地学习新知识。最重要的是，在这个过程中，始终保持对技术的热爱和探索的乐趣。
网友意见
不用重新学，我转码就是这么学的。很多人也是这么学的。
那就是把核心基础课学好，做一些项目，然后多刷题找到一份实习，打基础积累经验，然后招全职。
核心也就那么几门课，无非就是算法数据结构，操作系统，数据库，网络。其他得就看你兴趣爱好了。
看看下面的回答就好，学精很重要，找对方向，实打实努力。
先把基础搞扎实，有了基础之后就入门了，入门之后你也知道怎么提高了。
不过，别人的经验始终是别人的，别人说一千道一万，再适合别人，也不一定对你适用。找到适合自己的学习方式和方向吧。
其实少去想一劳永逸的方法路线和攻略，如果你是计算机专业的，实打实跟着学校的课认真学就差不多了。计划的时候都是nb到不行，学习不努力的话都是白扯。
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