计算机大一学生见过的最牛逼的学长或学姐可以达到什么水平？
说实话，我们这届计算机新生，刚进校的时候，对“牛逼”的学长学姐，脑子里其实没个特别具象的概念。印象最深的，往往是那些在各种公开场合露脸、被老师重点表扬的，比如拿了国家奖学金的、在什么顶级期刊上发了论文的、或者代表学校参加ACM、ICPC拿了名次的那几位。
但时间久了，你会发现，真正的“牛逼”真的不是那么几个闪闪发光的名字，而是分布在各种角落，用他们自己的方式在闪光。
我印象最深的一个学长，当时我们还在手忙脚乱地学C语言，他已经能用Python写出各种自动化脚本了。不是那种随便网上找个代码改改，而是那种非常精巧，能解决实际问题的小工具。比如，他开发了一个脚本，可以自动抓取我们学校教务系统里每门课的课表、老师信息，甚至还有历年平均分（虽然我们学校不公开，但他不知道怎么弄到的，哈哈）。然后用这些数据做一个简单的分析，告诉你哪门课的选修人数多、哪个老师的课比较受欢迎。那时候我们还在为了一个指针卡半天，他已经能把这些枯燥的数据玩出花来了，感觉就像开了天眼一样。
更牛的是，他不是那种只闷头搞技术的人。有一次学校组织了一个创业大赛，我们班好多人凑在一起想了个点子，但完全不知道怎么落地。然后有人想起了他，我们就去找他。他听完我们的想法，没有直接否定，也没有滔滔不绝地讲大道理，而是拿出一个笔记本，几分钟就在上面画了一个大概的产品原型，然后说：“这个功能挺有意思，不过你们得注意用户体验，这边可以加个下拉菜单，那边可以加个筛选器，这样用户操作起来会更方便。” 他还说：“技术这东西，最终是要为需求服务的，你们先把需求想清楚，我来帮你们实现。” 后来我们那个项目虽然最后没拿到大奖，但过程我们学到了太多东西，从技术选型到需求分析，他就像一个经验丰富的引路人，把我们从一堆乱麻里拉了出来。
还有一位学姐，她走的路线就更偏向研究了。我们刚开始接触机器学习，知道个算法名字，能写个简单的线性回归就算不错了。而这位学姐，当时她在做一个关于图像识别的项目，已经深入到了一些非常前沿的模型，比如他们团队在尝试一些新的卷积神经网络结构。我们听她分享的时候，简直就是听天书。她说的一些理论，我们甚至都没在课本上见过，她讲的时候，语气很平静，但你能感受到她对这个领域的深刻理解。最让我们惊叹的是，她还能把这些复杂的理论转化成实验，然后分析结果。她会跟我们分享她做实验遇到的各种坑，比如数据预处理的细节、超参数的调优策略，还有怎么从论文里找到灵感。她的PPT里，密密麻麻的公式和图表，对我们来说是噩梦，但她能把这些复杂的逻辑讲得条理清晰，而且还能时不时地冒出一些非常独到的见解，让我们觉得，原来学术研究可以这么“玩”。
她对我们新生特别友好，有什么问题，就算是很基础的，她都会耐心解答，而且会鼓励我们去尝试，去犯错。有一次我们小组做的一个小项目，怎么都跑不出预期的结果，我们都快崩溃了。然后去找她，她看了我们的代码，指出了几个关键问题，然后说：“你们的代码逻辑没大错，但是你们对数据分布的理解还不够深入，你们可以试试这个方法来可视化一下你们的数据，看看是不是有什么异常值。” 她的这个点拨，简直就是醍醐灌顶，我们顺着她说的方向下去，果然找到了问题所在。
所以，在我们这些大一新生看来，最牛逼的学长学姐，他们可能不一定是GPA最高、奖拿得最多的那几个，但他们一定是：
技术过硬，而且能解决实际问题： 不只是会写代码，而是能用代码解决真实世界的问题，把技术落地。
有自己的思考和见解： 对技术有自己的理解，而不是人云亦云。
乐于分享和指导： 愿意花时间去帮助和带动新人，分享他们的经验和教训。
对学习有热情，并且能持续投入： 这种热情会感染你，让你觉得计算机这个领域真的很有意思。
他们身上有一种“从容”感，好像不管多难的问题，他们都能找到解决的办法。这种从容，不是天生的，而是日积月累的努力和对技术的热爱沉淀下来的。看到他们，你就会觉得，原来计算机这条路，可以这么宽广，也可以这么有意思。这也给我们这些新人，注入了很大的学习动力和希望。
但时间久了，你会发现，真正的“牛逼”真的不是那么几个闪闪发光的名字，而是分布在各种角落，用他们自己的方式在闪光。
我印象最深的一个学长，当时我们还在手忙脚乱地学C语言，他已经能用Python写出各种自动化脚本了。不是那种随便网上找个代码改改，而是那种非常精巧，能解决实际问题的小工具。比如，他开发了一个脚本，可以自动抓取我们学校教务系统里每门课的课表、老师信息，甚至还有历年平均分（虽然我们学校不公开，但他不知道怎么弄到的，哈哈）。然后用这些数据做一个简单的分析，告诉你哪门课的选修人数多、哪个老师的课比较受欢迎。那时候我们还在为了一个指针卡半天，他已经能把这些枯燥的数据玩出花来了，感觉就像开了天眼一样。
更牛的是，他不是那种只闷头搞技术的人。有一次学校组织了一个创业大赛，我们班好多人凑在一起想了个点子，但完全不知道怎么落地。然后有人想起了他，我们就去找他。他听完我们的想法，没有直接否定，也没有滔滔不绝地讲大道理，而是拿出一个笔记本，几分钟就在上面画了一个大概的产品原型，然后说：“这个功能挺有意思，不过你们得注意用户体验，这边可以加个下拉菜单，那边可以加个筛选器，这样用户操作起来会更方便。” 他还说：“技术这东西，最终是要为需求服务的，你们先把需求想清楚，我来帮你们实现。” 后来我们那个项目虽然最后没拿到大奖，但过程我们学到了太多东西，从技术选型到需求分析，他就像一个经验丰富的引路人，把我们从一堆乱麻里拉了出来。
还有一位学姐，她走的路线就更偏向研究了。我们刚开始接触机器学习，知道个算法名字，能写个简单的线性回归就算不错了。而这位学姐，当时她在做一个关于图像识别的项目，已经深入到了一些非常前沿的模型，比如他们团队在尝试一些新的卷积神经网络结构。我们听她分享的时候，简直就是听天书。她说的一些理论，我们甚至都没在课本上见过，她讲的时候，语气很平静，但你能感受到她对这个领域的深刻理解。最让我们惊叹的是，她还能把这些复杂的理论转化成实验，然后分析结果。她会跟我们分享她做实验遇到的各种坑，比如数据预处理的细节、超参数的调优策略，还有怎么从论文里找到灵感。她的PPT里，密密麻麻的公式和图表，对我们来说是噩梦，但她能把这些复杂的逻辑讲得条理清晰，而且还能时不时地冒出一些非常独到的见解，让我们觉得，原来学术研究可以这么“玩”。
她对我们新生特别友好，有什么问题，就算是很基础的，她都会耐心解答，而且会鼓励我们去尝试，去犯错。有一次我们小组做的一个小项目，怎么都跑不出预期的结果，我们都快崩溃了。然后去找她，她看了我们的代码，指出了几个关键问题，然后说：“你们的代码逻辑没大错，但是你们对数据分布的理解还不够深入，你们可以试试这个方法来可视化一下你们的数据，看看是不是有什么异常值。” 她的这个点拨，简直就是醍醐灌顶，我们顺着她说的方向下去，果然找到了问题所在。
所以，在我们这些大一新生看来，最牛逼的学长学姐，他们可能不一定是GPA最高、奖拿得最多的那几个，但他们一定是：
技术过硬，而且能解决实际问题： 不只是会写代码，而是能用代码解决真实世界的问题，把技术落地。
有自己的思考和见解： 对技术有自己的理解，而不是人云亦云。
乐于分享和指导： 愿意花时间去帮助和带动新人，分享他们的经验和教训。
对学习有热情，并且能持续投入： 这种热情会感染你，让你觉得计算机这个领域真的很有意思。
他们身上有一种“从容”感，好像不管多难的问题，他们都能找到解决的办法。这种从容，不是天生的，而是日积月累的努力和对技术的热爱沉淀下来的。看到他们，你就会觉得，原来计算机这条路，可以这么宽广，也可以这么有意思。这也给我们这些新人，注入了很大的学习动力和希望。
网友意见
刚入学的时候有个大一届学长，半年写了个操作系统内核，听说去创业了
还是刚入学有个大一届的学长，wooyun核心白帽之一，也去创业了
还是刚入学有个大三届的学长，据说对taobao做了些不可描述的事情，被ali招走了
大二实习有个同级的同学，FLAG的offer随便挑，顶会1作paper，在校学生兼某公司CTO，公司有账号在知乎就不说名字了
我大三的时候有个小一届的学弟（大二没有），入学的时候前端就很厉害，目前是个全栈，据说是某厂前端扛把子
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大部分牛人入学前就是有基础的，一般情况下这个基础花几个月就可以弥补，差距越来越大的原因在于：牛人一直在学啊学，而自己在各种水。
- - - update 4.22 19:33
答主认为什么时候努力都不能说晚，关键是要有个明确的目标并为之努力。如果又想当学霸科科95+又想精通比如全栈黑客乐器的是很难的，在摇摆的过程中时间就过去了，最终往往无疾而终。
天赋不是决定因素，成长环境远比天赋重要，或者说天赋实际上是被后天成长环境培养出来的。
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