为什么写这篇文章

受《大学计算机：计算思维导论》的启发， 对计算机科学有一个全局的景图，了解计算机是从哪里来的， 又如何发展到今天。要深刻的理解一个事物，要追本溯源(第一性原理)，以发展的眼光把握事物的发展历史， 站在巨人的肩膀，站得高，望得远。

《大学计算机：计算思维导论》给我带来了宏观的计算机景图。计算机来源于数学， 其理论基础之一是数理逻辑，而数理逻辑体系的发展历史背后有一条主线——一条漫长的历史长河，沿着这条河流回溯而上，将会遇到历史人物——布莱尼茨、布尔、弗雷格、图灵、香农(感兴趣的，强烈推荐科普书 逻辑的引擎)。19世纪的布尔最伟大的成就在于将逻辑代数化，构建了逻辑体系。 该逻辑体系下， 与、或、非构成了基本的逻辑符号， 而这是计算机数字电路的理论基础。 20世纪的香农发表了论文《对继电器和开关电路中的符号分析》，论证了构造 与、或、非电路的可行性。

沿着逻辑电路顺流而下，可以看到更为开阔壮观的景象。与、或、非门 构建了更复杂的集成电路， 如 译码器 和 加法器，译码器可用于寻址技术，加法器是最基本的计算单元。复杂电路的集成构成了现代计算机， 现代计算机的模型是冯诺曼依体系，计算机设备由、输入、输出、控制器、计算器、存储组成。在硬件的基础上， 操作系统是对底层硬件的抽象。高级语言是对汇编语言的抽象。 算法和系统工程构建于高级语言之上， 并结合网络原理，构建了现代互联网 。 现代互联网已经深刻的影响了生活方式和生产方式。 基于这条主线，可以清晰的看到计算机的发展全貌以及理论基础。

而庆幸的是，我大学教育的课程已经提供了这一条主线。但悲剧的是：在大学时代， 但没有意识到课程连接起来形成这一条主线，贯穿着计算机的发展历程。 当然，现在意识到这一点，为时未晚， 这也是我写这篇文章的初衷，也希望更多人看到计算机基础的重要性！

什么是计算机基础

记得在大学时代修过的计算机核心课程：《模拟与数字电路》、《计算机组成原理》、《计算机体系结构》、《操作系统》、《编译原理》、《数据结构》、《数据库原理》、《网络原理》。当时的印象比较深刻的是《模拟与数字电路》，学起来枯燥， 要基于与、或、非门实现各种复杂的电路， 想想脑袋都疼！这些课程环环相扣，《模拟与数字电路》是《计算机组成原理》的基础， 《计算机组成原理》是《计算机体系结构》的基础，这三门课程是偏向于底层硬件实现；而《操作系统》是对底层硬件的抽象和扩充；《编译原理》是对高级语言的翻译；《数据结构》是算法的基础；工程实现依赖于《数据库原理》；《网络原理》提供的广域网、局域网服务，是现代互联网的基础设施。 在冯诺曼依体系下，这些基础课程现在不过时、未来也仍然不过时， 它们提供了一个全局的视角，去洞察计算机的本质！

大学时代还学习了数学的基础课程：《离散数学》、《微积分》、《线性代数》、《概率论》。《离散数学》是计算机领域建模的有利武器，例如：图论是建模的必杀技，人工智能的理论基础之一就是数理逻辑。 在机器学习领域， 梯度下降法可以看到《微积分》的影子。《线性代数》是机器学习的基础之一。 《概率论》和 《统计学》为机器学习开创了另外一个方向，如：贝叶斯模型。计算机是源于数学， 而数学又是建模的工具。现实生活的问题千变万化，从计算机的视角去解决这些问题， 就得对问题进行 抽象， 然后利用数学建模， 建立一套理论基础， 进行演绎推理， 在理论层面上证明了可行性之后， 然后再进行工程实践。 这一过程经历了  抽象->理论->设计，这是认识世界得科学方法。 也只有通过科学的方法去认识世界， 我们才能改造世界。

我认为：以上课程是计算机的基础。计算机来源于数学， 计算机是我们改造世界的有利武器，  而现代计算机基于 坚实的理论 构建的。 学习这些课程， 不仅可了解计算机的来龙去脉， 而且提供了思想的源泉，掌握科学的方法，站在更高的视角， 触达计算机的本质。

为何计算机基础重要

21世纪， 进入了知识爆炸的年代。 计算机领域也一样， 技术更新迭代的速度如同火箭的速度一样。 新的技术框架和组件层出不穷。但是，万变不离其宗，掌握扎实的基础，面对技术浪涌，也能应对自如！

从世界范围内来看，知名院校计算机学院都会开设上述基础课程， 例如：国内的清华、北大， 美国的MIT、伯克利、斯坦福、CMU。 这些课程开设的目的就是夯实理论基础，才能构建宏伟建筑。罗马不是一天建成的，但是没有基础， 罗马不可能建成的！

快速学习能力的提升依赖于扎实的计算机基础。 这是一个需要终身学习的年代，不仅要关注学习本身， 还得关注学习效率的提升。基础夯实， 意味着面对技术潮涌，也能应对自如。 金融领域的技术， 技术难点之一就是实现数据一致性， 数据一致性依赖于事务， 最基础的一致性模型就是分布式事务， 而分布式事务的基础是 本地事务， 《数据库原理》就提供了本地事务的基本原理。 如果理解了本地事务原理， 学习分布式事务理论就事倍功半。 在《操作系统》中， 有一个最基本的模型：生产者-消费者，而消息队列的实现本质上也是 生产者-消费者模型。生产者-消费者模型实现了空间和时间的解耦， 应用场景广泛，例如：异步解耦、削峰、数据一致性、数据通道。如果掌握了扎实了数学基础，要转型算法工程师、从事数据挖掘、机器学习等行业， 面对眼花缭乱的数学公式， 也可从容不迫！其实，各行各业都一样， 根基稳固了， 学习能力自然就提升了！

计算机基础是否扎实决定了职业生涯能走多远！程序员的圈子总是有一种焦虑感，程序员是年轻人的天下、35岁达到职业瓶颈期。如果花5年甚至10年重复得干CRUD工作，每天忙碌于解决线上问题、修复Bug， 职35岁能不到达职业瓶颈？ 为什么计算机基础扎实了， 有助于职业生涯走得更远？ 这得从计算机思维说起。 基础不仅仅带来的是理论知识， 更重要的是带来了思维方式的提升。 其中最重要的两个思维是：自动化思维和抽象思维。

计算机是按照指令顺序自动执行，自动化思维的启示是解放双手、关注核心的项目，能自动化的事情就应该自动化。  计算机领域层有出不穷的自动化工具，充分利用自动化工具， 解放双手，就解放了焦虑， 做更有意义的事情，才能有更大的成长空间。

抽象思维，解决复杂问题的利器！为什么有些人是行业专家， 指点江山？为什么有人是架构师，高屋建瓯？为什么有些人只是辛勤的搬砖族？ 本质的区别在于抽象思维。行业专家制定行业标准 ， 例如 网络原理的七层模型， 构建该模型首先得具备抽象能力，分层的边界是什么？ 每一层具体的职责是什么？各层之间如何交互。 架构师解决系统架构问题， 就得摸清系统的边界？ 系统的职责是什么？ 系统之间如何通信？应用哪些技术组件？ 这些都需要抽象思维，站得足够高， 才能望得足够远。 而计算机基础可以训练抽象思维(话题太大了， 后期单独介绍)。是否具备抽象思维 决定了你是陷入忙碌的死循环 还是 做更有意义的事情， 也同样决定了你是辛搬砖族 还是 高屋建瓯者！

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！