如何学习计算机: 一个很大的

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本文将在每年的六月和十二月更新一次，以适应时代的变化.

我的知识很薄弱，如果有任何错误，请用私人信件纠正我，谢谢.

如何学习计算机系列:

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如何在计算机科学中学习: 准主要文章

TO: 目前对计算机行业感到困惑的所有人

这里仅是计算机新生的推荐. 从本文中，我将仅向自愿学习此行的学生提供建议. 因调整而选择此行程并遵循他人建议的学生选择此行程. 学生这两种类型的学生可以在“准大学文章”中找到适合他们的答案.

现在您是计算机科学的新生，如果您阅读我的文章，那么您必须准备了一台适合您的计算机，并为您提供最舒适的代码编写环境. 但是我们的旅程才刚刚开始.

在大一期间，您不需要选择更高的方向问题. 当然，已经有指导的学生可以遵循自己的指导. 第二年我会给出不同的方向. 建议.

大一新生时期是学习基础通用课程的时期，也是学习计算机最基本原理的时期. 我认为在决定自己的学习方向之前，您必须首先学习数学逻辑的内部功能，即一系列基础数学学科计算机能思维吗,为什么，例如高级数学，线性代数，离散数学和概率论. 这些基本的数学学科发展了计算机的灵魂: 算法. 但是，许多计算机和计算机都忽略了这些基础数学学科. 特别是需要的学生以及对算法，机器学习和深度学习感兴趣的学生！数学是您必须深刻理解的学科. 大学新生一年级有太多的基础通识课程，而且时间有限. 同时，由于基础课程的重要性，因此不能对基础课程产生偏见. 新生缺乏对计算机科学方向的理解. 他们仍处于被动学习和被动理解的时期. 几乎所有的信息都来自老师和前辈. 学习数学并提高英语技能. 通过第一门语言（C或Python）养成良好的代码习惯. 通过各种渠道获取与相关的信息，并扩展您的计算机知识. 了解您的计算机，学会流畅玩游戏，养成良好的计算机使用习惯. 这对于只接触大学计算机的学生来说非常重要！最重要的一点是: 了解自己的兴趣并养成良好的学习习惯. 选择有意义的校园生活，培养自己的生活圈. 由教师和进行教学. CSDN，博客园，51CTO和其他博客站点. 视频学习网站，例如Bilibili和Mooc. 与计算机相关的书籍之间. 主要教程网络. 智虎网和其他故事网站. 贴吧. 选择最佳的IDE: 例如，C是Visual Studio IDE，Python是PyCharm，并且Internet上存在公认的最佳IDE. 这些具有社区版本（即免费版本），或者可以免费用于学生认证. 最好的IDE可以提高效率，生产率和持久的兴趣. 选择最合适的教程: 视频学习网站上有很多教程，互联网上也有很多专门针对这些教程的网站，实际上有很多优秀的书籍，都可以选择和研究. 之后，我将为相关学习推荐分类. 在此之前，我可以在第三点发展收集数据的能力. 使用Windows10代码: Windows10将是您上大学前四年或四年中与生命联系最多的系统平台计算机能思维吗,为什么，并且它也是大学生入门的最佳平台，因为存在问题和Internet可以帮助解决该问题，并出现Linux系统，MacOS系统等问题. 该问题在现实中很难解决，只能自行解决，这大大降低了学习效率和兴趣. 关注习惯问题: 给出最后两点. 了解编程思维: 在不断学习计算机知识和编程的同时，慢慢地理解编程思维.

所谓的代码习惯，即编写代码的样式，类似于现实生活中写字母的格式，在段落之前有两个空格.

实际上，每个人都可以拥有自己的编写代码风格. 例如，在国际C语言混淆代码竞赛中，还有一种故意的凌乱代码风格，但是在代码测试（暂时: “程序错误检查”），团队开发，企业工作中，您需要标准的编码风格，对您也有好处.

通常是优秀的IDE（我将使用IDE作为编写代码软件的适当术语），将自动帮助您养成良好的代码习惯，并且外国书籍中的大多数代码几乎都是统一的和优秀的. 相反，某些权威书籍由于历史原因，在中国有很多令人困惑的代码习惯，因此不建议学习.

通常，它分为以下几类. 在后期，我将写一个博客来养成良好的计算机习惯. 在更新此博客之前，您可以在第3点找到所需的信息，以找到所需的信息.

这里只有我所知道的软件工程和计算机科学与技术课程. 欢迎添加.

在这里，我给出一个我知道的答案: 黛西·女巫的无心学习方法.

同时，我也给出自己的答案:

反复问自己: 您想要的未来是什么？您自己的能力能否获得想要的未来？理解和理解自己的责任是家庭的未来. 找到合适的兴趣点，并利用它们激发您的学习欲望. 最重要的一点是: 抵制诱惑，不要分心.

以下只是我对编程思想的个人理解:

编程语言只是工具，而思维是计算机的基础. 编程思想是将编程问题转换为数学问题，然后以数学方式求解方法论，并通过该方法论将其提取并转换为代码. 只有当思维达到一定高度时，才有可能在计算机行业中创造新的知识和模型. 并且只有当工具的熟练程度达到一定高度时，它才能创造出可能的东西. 前者可能偏向科学研究，而后者则偏向发展. 两者交织在一起，并使用了编程思想.

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