大学如何自学计算机科学与技术？
大学想自学计算机科学与技术，这绝对是条充满挑战但同样收获满满的路。尤其是在国内大学，很多同学可能会发现，学校开设的课程虽然是“计算机科学与技术”，但可能更侧重于某个方向，或者教学方式不一定能完全满足所有人的求知欲。所以，自学就成了一个非常自然的补充，甚至是主要的学习方式。
怎么个“自学”法？我觉得这得从几个层面来看，不能光靠“多看书”这么简单。
一、 明确方向，建立知识体系的“骨架”
刚开始接触计算机，就像走进一个巨大的宝藏库，到处都是闪闪发光的东西。这时候，最怕的就是漫无目的地乱抓一通。你需要一个“骨架”来帮你把这些知识串起来。
1. 了解计算机科学的“大图景”： 别一开始就扎进某个框架（比如Python、Java）死磕。先花点时间了解一下计算机科学大概都包含哪些领域：
理论基础： 离散数学、概率论与数理统计、算法导论、数据结构。这些是数学的根基，理解了它们，你才能真正理解计算机为什么能这么工作，算法的效率是怎么衡量的。
计算机系统： 计算机组成原理、操作系统、计算机网络。这就像是了解汽车的发动机、底盘、电路一样，让你知道代码是怎么变成机器可以执行的指令，程序是怎么在机器上运行的。
软件开发： 编程语言（至少掌握一门）、面向对象编程、数据库原理、软件工程。这是大家最直观接触到的部分，也是很多工作的直接落脚点。
人工智能与机器学习： 如果你对这个方向感兴趣，那又是另一条线，需要线性代数、微积分、统计学、机器学习算法等。
怎么做？ 找一些“计算机科学入门”、“CS Curriculum”之类的清单，看看别人是怎么规划学习路径的。大学的课程表也可以参考，但别被它限制住。
2. 选择一门“敲门砖”语言： 刚开始别贪多，选一门相对容易上手，但应用广泛的语言。
Python： 语法简洁，生态丰富，在数据科学、Web开发、自动化脚本等领域都很流行。上手快，能让你快速看到成果，建立自信。
Java： 相对严谨，在企业级开发、Android开发领域占据主导地位。学习Java能让你对面向对象有更深入的理解。
C/C++： 如果你想深入理解底层，或者对游戏开发、系统编程感兴趣，C/C++是绕不过去的坎。但相对来说，学习曲线会陡峭一些。
重点： 别只停留在“语法会用”，要尝试理解这门语言的设计哲学，以及它背后的运行机制。
二、 深入实践，把“骨架”血肉丰满
有了“骨架”，接下来就是“填肉”的过程。自学最关键的就是动手实践。
1. 跟着教程，但别止步于此：
优质在线课程： Coursera、edX、MIT OpenCourseware、Stanford Online、B站（虽然是国内平台，但有很多优质UP主搬运和制作高质量课程）是你的好朋友。找那些评价高、体系化的课程，比如《CS50: Introduction to Computer Science》（哈佛大学的入门课，非常推荐）、MIT的《6.0001 Introduction to Computer Science and Programming in Python》。
官方文档和书籍： 很多技术都有非常完善的官方文档。学会查阅文档，这是解决问题最直接有效的方式。经典书籍，比如《算法导论》、《深入理解计算机系统》、《计算机网络：自顶向下方法》、《操作系统概念》等，虽然厚重，但值得反复研读。
2. 做项目，做项目，做项目！ 这是检验学习成果的唯一标准。
从小项目开始： 别一开始就想着写个操作系统或者分布式数据库。从一个简单的命令行工具、一个爬虫、一个简单的Web应用开始。
尝试解决一个“痛点”： 观察你自己在学习、生活、学校中有什么不方便的地方，能不能用代码来解决？比如，一个自动下载你喜欢的课程视频的脚本，一个帮你管理图书馆借阅的书籍的工具。
参与开源项目： 当你掌握了一定的基础后，尝试去GitHub上找一些你感兴趣的开源项目，从修改文档、修复小bug开始，慢慢参与到核心功能的开发中。这是学习如何与人协作、如何写规范代码的绝佳途径。
参加编程竞赛： LeetCode、牛客网等平台提供大量的算法题目。参与ACM ICPC、Google Code Jam、Facebook Hacker Cup等竞赛，不仅能锻炼算法能力，还能培养快速解决问题的能力。
3. 代码阅读和重构：
阅读优秀代码： 找一些知名的开源项目，看看别人是怎么组织代码、是怎么写注释的。
重构自己的代码： 写完一个项目后，过段时间再回头看，你会发现很多地方可以改进。不断地重构，可以让你的代码更清晰、更高效。
三、 融入社区，加速成长
一个人摸索很容易陷入死胡同，加入社区，能让你事半功倍。
1. 线上社区：
Stack Overflow： 程序员的“百度”，几乎所有你能遇到的编程问题，都能在这里找到答案。学会如何提问，如何理解别人的回答，非常重要。
GitHub： 不仅仅是存放代码的地方，更是程序员交流的平台。关注你感兴趣的项目的Issue和Pull Request，看看大家是怎么讨论和解决问题的。
技术论坛和社区： 比如V2EX、SegmentFault、CSDN（虽然有些内容质量参差不齐，但仍然有不少有价值的信息）。
2. 线下交流：
校内组织： 看看学校有没有计算机相关的社团、兴趣小组，或者有没有前辈组织的技术分享会。
行业活动： 关注一些技术大会、沙龙。虽然刚开始可能听不太懂，但能让你对行业前沿有所了解，也能认识更多志同道合的朋友。
四、 保持好奇，持续学习
计算机技术发展得太快了，今天你学的可能明天就有了更好的方案。所以，学习能力本身，比学到某个具体的技术更重要。
1. 培养解决问题的能力： 当你遇到一个问题时，不要立刻去问别人，先尝试自己分析、查找资料、动手尝试。这个过程比直接得到答案更能让你成长。
2. 建立自己的知识体系： 用思维导图、笔记等方式，把学到的知识串联起来，形成自己的理解。
3. 对“为什么”保持好奇： 不要满足于“会用”，要问“为什么是这样设计的？”，“有没有其他实现方式？”，“这样做有什么优缺点？”
几点具体的建议，让你听起来更接地气，不像AI：
别被“万金油”课程忽悠： 有些大学的课程，听着名字很高大上，但讲得不深不透，或者一上来就讲一堆概念，没有实际操作。这种时候，你就需要自己去找更实在的、项目驱动的资源。
“听课”和“自学”的结合： 学校的课，可以把它当做“入门导览”，快速过一遍，知道大概讲了什么，然后遇到不懂的、感兴趣的，再去网上找更深入的材料。
关于“内卷”： 别太在意别人在学什么，或者学得多快。每个人的节奏和兴趣都不一样。你的目标是成为一个合格的、有能力的计算机从业者，而不是跑得最快的那一个。
关于“迷茫”： 刚开始肯定会迷茫，不知道从哪开始，不知道学了有没有用。这太正常了。坚持下去，多动手，多思考，你会慢慢找到方向的。
“实践出真知”这句话，在计算机领域是金科玉律。 你的代码写得越多，你遇到的问题越多，你解决的问题越多，你进步就越快。
总的来说，大学自学计算机科学与技术，就是 “搭骨架、填血肉、找同行、不停跑” 的过程。你需要的是主动性、持续的毅力，以及一颗永远保持好奇的心。祝你在这条路上走得开心，学有所成！
怎么个“自学”法？我觉得这得从几个层面来看，不能光靠“多看书”这么简单。
一、 明确方向，建立知识体系的“骨架”
刚开始接触计算机，就像走进一个巨大的宝藏库，到处都是闪闪发光的东西。这时候，最怕的就是漫无目的地乱抓一通。你需要一个“骨架”来帮你把这些知识串起来。
1. 了解计算机科学的“大图景”： 别一开始就扎进某个框架（比如Python、Java）死磕。先花点时间了解一下计算机科学大概都包含哪些领域：
理论基础： 离散数学、概率论与数理统计、算法导论、数据结构。这些是数学的根基，理解了它们，你才能真正理解计算机为什么能这么工作，算法的效率是怎么衡量的。
计算机系统： 计算机组成原理、操作系统、计算机网络。这就像是了解汽车的发动机、底盘、电路一样，让你知道代码是怎么变成机器可以执行的指令，程序是怎么在机器上运行的。
软件开发： 编程语言（至少掌握一门）、面向对象编程、数据库原理、软件工程。这是大家最直观接触到的部分，也是很多工作的直接落脚点。
人工智能与机器学习： 如果你对这个方向感兴趣，那又是另一条线，需要线性代数、微积分、统计学、机器学习算法等。
怎么做？ 找一些“计算机科学入门”、“CS Curriculum”之类的清单，看看别人是怎么规划学习路径的。大学的课程表也可以参考，但别被它限制住。
2. 选择一门“敲门砖”语言： 刚开始别贪多，选一门相对容易上手，但应用广泛的语言。
Python： 语法简洁，生态丰富，在数据科学、Web开发、自动化脚本等领域都很流行。上手快，能让你快速看到成果，建立自信。
Java： 相对严谨，在企业级开发、Android开发领域占据主导地位。学习Java能让你对面向对象有更深入的理解。
C/C++： 如果你想深入理解底层，或者对游戏开发、系统编程感兴趣，C/C++是绕不过去的坎。但相对来说，学习曲线会陡峭一些。
重点： 别只停留在“语法会用”，要尝试理解这门语言的设计哲学，以及它背后的运行机制。
二、 深入实践，把“骨架”血肉丰满
有了“骨架”，接下来就是“填肉”的过程。自学最关键的就是动手实践。
1. 跟着教程，但别止步于此：
优质在线课程： Coursera、edX、MIT OpenCourseware、Stanford Online、B站（虽然是国内平台，但有很多优质UP主搬运和制作高质量课程）是你的好朋友。找那些评价高、体系化的课程，比如《CS50: Introduction to Computer Science》（哈佛大学的入门课，非常推荐）、MIT的《6.0001 Introduction to Computer Science and Programming in Python》。
官方文档和书籍： 很多技术都有非常完善的官方文档。学会查阅文档，这是解决问题最直接有效的方式。经典书籍，比如《算法导论》、《深入理解计算机系统》、《计算机网络：自顶向下方法》、《操作系统概念》等，虽然厚重，但值得反复研读。
2. 做项目，做项目，做项目！ 这是检验学习成果的唯一标准。
从小项目开始： 别一开始就想着写个操作系统或者分布式数据库。从一个简单的命令行工具、一个爬虫、一个简单的Web应用开始。
尝试解决一个“痛点”： 观察你自己在学习、生活、学校中有什么不方便的地方，能不能用代码来解决？比如，一个自动下载你喜欢的课程视频的脚本，一个帮你管理图书馆借阅的书籍的工具。
参与开源项目： 当你掌握了一定的基础后，尝试去GitHub上找一些你感兴趣的开源项目，从修改文档、修复小bug开始，慢慢参与到核心功能的开发中。这是学习如何与人协作、如何写规范代码的绝佳途径。
参加编程竞赛： LeetCode、牛客网等平台提供大量的算法题目。参与ACM ICPC、Google Code Jam、Facebook Hacker Cup等竞赛，不仅能锻炼算法能力，还能培养快速解决问题的能力。
3. 代码阅读和重构：
阅读优秀代码： 找一些知名的开源项目，看看别人是怎么组织代码、是怎么写注释的。
重构自己的代码： 写完一个项目后，过段时间再回头看，你会发现很多地方可以改进。不断地重构，可以让你的代码更清晰、更高效。
三、 融入社区，加速成长
一个人摸索很容易陷入死胡同，加入社区，能让你事半功倍。
1. 线上社区：
Stack Overflow： 程序员的“百度”，几乎所有你能遇到的编程问题，都能在这里找到答案。学会如何提问，如何理解别人的回答，非常重要。
GitHub： 不仅仅是存放代码的地方，更是程序员交流的平台。关注你感兴趣的项目的Issue和Pull Request，看看大家是怎么讨论和解决问题的。
技术论坛和社区： 比如V2EX、SegmentFault、CSDN（虽然有些内容质量参差不齐，但仍然有不少有价值的信息）。
2. 线下交流：
校内组织： 看看学校有没有计算机相关的社团、兴趣小组，或者有没有前辈组织的技术分享会。
行业活动： 关注一些技术大会、沙龙。虽然刚开始可能听不太懂，但能让你对行业前沿有所了解，也能认识更多志同道合的朋友。
四、 保持好奇，持续学习
计算机技术发展得太快了，今天你学的可能明天就有了更好的方案。所以，学习能力本身，比学到某个具体的技术更重要。
1. 培养解决问题的能力： 当你遇到一个问题时，不要立刻去问别人，先尝试自己分析、查找资料、动手尝试。这个过程比直接得到答案更能让你成长。
2. 建立自己的知识体系： 用思维导图、笔记等方式，把学到的知识串联起来，形成自己的理解。
3. 对“为什么”保持好奇： 不要满足于“会用”，要问“为什么是这样设计的？”，“有没有其他实现方式？”，“这样做有什么优缺点？”
几点具体的建议，让你听起来更接地气，不像AI：
别被“万金油”课程忽悠： 有些大学的课程，听着名字很高大上，但讲得不深不透，或者一上来就讲一堆概念，没有实际操作。这种时候，你就需要自己去找更实在的、项目驱动的资源。
“听课”和“自学”的结合： 学校的课，可以把它当做“入门导览”，快速过一遍，知道大概讲了什么，然后遇到不懂的、感兴趣的，再去网上找更深入的材料。
关于“内卷”： 别太在意别人在学什么，或者学得多快。每个人的节奏和兴趣都不一样。你的目标是成为一个合格的、有能力的计算机从业者，而不是跑得最快的那一个。
关于“迷茫”： 刚开始肯定会迷茫，不知道从哪开始，不知道学了有没有用。这太正常了。坚持下去，多动手，多思考，你会慢慢找到方向的。
“实践出真知”这句话，在计算机领域是金科玉律。 你的代码写得越多，你遇到的问题越多，你解决的问题越多，你进步就越快。
总的来说，大学自学计算机科学与技术，就是 “搭骨架、填血肉、找同行、不停跑” 的过程。你需要的是主动性、持续的毅力，以及一颗永远保持好奇的心。祝你在这条路上走得开心，学有所成！
网友意见
嗯，这应该是我最后一次回答“如何自学计算机”相关的问题了。
从零开始，每一步清晰明了，可以直接照着做。
0. 首先，自学计算机，在经济情况允许的情况下，你需要有一台电脑（在经济情况允许的情况下，CPU型号最好是酷睿i3以上的，内存最好8G以上，显卡无所谓）。然后去这个网站注册一个账号，接下来要学习的所有课程都在里面，全部免费：
1. 第一门课：国防科大的《大学计算机基础CAP》。这门课是为非理工科专业的学生准备的一些计算机的基础知识。
2. 第二门课：电子科大的《离散数学》，到这一步就可以说入门计算机科学了。
3. 第三门课：浙大的《程序设计入门——C语言》，正式学习你的第一个编程语言。一般来说，Python语言可能比C语言更容易入门，但是C语言程序设计是一个绕不过去的必修科目，而且接下来的数据结构也需要用到C语言，因此这里花点功夫把C语言学好是大有益处的。
4. 第四门课：浙大的《数据结构》。所谓程序，其实说到底就是数据结构+算法。这门课里也会涉及许多简单又有用的算法。
5. 第五门课：华中科大的《计算机组成原理》。到这一步，开始进阶。
6. 第六门课：哈工大的《操作系统》。这门课理论和实践充分结合，挺有趣的。
7. 第七门课：哈工大的《计算机网络》。到这一步，已经达到了本科计算机专业的平均水平了。
8. 好了，到这里你已经上道了，不需要再看别人的路线了。科班还需要学习编译原理、数字电路等等。但自学不一定要按照科班路线来走，可以自己选择自己想学的内容。计算机科学可以细分为许多领域，每一个领域都可以穷尽人的一生，比如：计算机图形学，逆向工程，人工智能，嵌入式开发等等。加油，共勉。
看到评论区有小伙伴说这个路线来得有点陡，一上来就是离散数学，难度有点大。
对于完全没有基础而又想要快速上手编程的同学来说，给你们推荐一个学习网站：https://np.baicizhan.com/base3/lessons，关注【夜曲编程】后台回复【免费教程】轻松学习。
若想要快速获得正面反馈，Python无疑是最合适的语言了，这个课程适合没有编程基础的同学。
看界面是不是有一种熟悉的感觉？对，没错！夜曲编程和百词斩是一家的~
因此也继承了百词斩简单明快的风格，每一节的知识点和小练习都是一张张卡片：
每一节末尾还有很全面的总结：
以及提供在线编程环境的章节练习：
每一课学完之后会解锁对应的”百题斩“，做完成就感满满（突然押韵）。
课后的练习项目都是生活中会用到的例子，不会出现懂了不会用的尴尬场景：
课程中收集的卡片也能像收藏品一样随时查看：
对于新手最方便的一点就是提供自由的在线编程环境，嫌安装环境麻烦的小伙伴们轻松了：
编程的学习相对来说都是枯燥乏味的，怕一个人学太孤单的话有学习社区里很多小伙伴一起陪你进步，想安静地敲代码的话有编程自习室供你自由发挥，加油~
最后，无论是学习哪个语言，都一定要实践！多练习，才会掌握。
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