说在前面

文中的认知和观点是zweix个人的了解和感受，很可能不正确，请您兼听兼明。
zweix觉得大学的作用是育人，不过国内的风气更多的是把大学当作一种“资格证”。我们没必要逆大势，但也不要在这个潮流中迷失自我，把大学对人生的重要作用发挥出来。（推荐书籍《大学之路》吴军著）
本文未劝进也未劝退，每个人的路只能自己走，我只是发表一些看法，请不要阴阳。

zweix也在学习中，会随着学习补充博客。

互联网

计算机专业或者说泛计算机专业一个比较热的方向就是进入互联网，我们就这个职业方向讨论一下。

信息差

推荐知乎博主风口浪尖上的猪。

互联网大厂高薪就业的主要因素不是学历和学校层次
1. 学历：除了部分算法岗，其他所有岗位的要求都是本科以上，并不是只能研究生，在面试中，也是本硕同酬（至少包括百度和字节在内的所谓互联网大厂），薪资只看面试评级。统计概念的研究生薪水高是因为他们学的时间更长所以平均下来本来就比本科生强。
  
  很多人本科根本没学到真东西，到研究生才开始学工程技术。本科的同学可以想一想一下本科的课程，想一想按照老师的教法和进度，如果没有兴趣驱动去学东西或者知道互联网校招的信息有意识的训练，是根本不能训练出合格的技术栈的。
2. 学校层次：就像上面说的，面试要求只是本科，没有硬性要求非92不可。
  - 确实好学校是大厂去找学生，普通高校需要学生自己投简历，但是决定因素不是学校层次，决定你能不能进入公司的因素还是你的面试表现。
  - 确实有些公司会因为学校层次拒绝面试，但一方面，这种公司是少数；另一方面，可以通过内推避免，再一方面，可以弥补，不是说读研，而是比如项目经历和实习经历，甚至好的论文和比赛（比如ACM）可以直接抹平学校层次的差距。
决定因素是面试者的技术能力，大厂员工内推top高校同学如果技术不到不给offer、普通高校学生早早了解互联网校招，确定好自己方向闷声发大财高薪近大厂都大有人在！
上课耽误学习
- 大部分老师的教学水平不敢恭维，但也有老师博闻强识，上课妙趣横生，知识点讲的深入浅出。如果你觉得这个科目老师感觉不太对，大胆放弃，自学，知识本身是不变的，不会因为学习方法而改变，所以不必担心错过什么或者影响成绩（实际成绩没有用，考的分数高不一定会应用这些知识）。
- 尽可能用国外的教材，这跟崇洋媚外没关系，现在的计算机技术确实起源于美国，我们也有自信中国的才是未来世界的中心，但是这些教材是经过时间验证的，没必要较劲。当你真正啃过一本大黑书的时候，就可以真正体会到其中的妙处。

学习路线

无论是学习路线还是学习资源，网上数不胜数，这也是互联网的优势。对待这些资源，zweix个人建议如果决定开始要大量的阅读收集相关信息，在自己的心中有一个概念、形成自己的认知，才能形成出一个适合自己的路线。（人不能挣到认知之外的钱）

也不用考虑“这个行业是不是没有壁垒”这样子的问题，等你看过学习路线并开始做的时候就会知道，这个难度天然就是壁垒。

学习是渐进，按理说应该网课入门，代码熟悉，黑书精深这样子，不过zweix个人喜欢莽书，也非常推崇经典教材。觉得难度大的同学可以去B站和mooc上找到大量优秀的课程。

同时下边的学习路线是针对技术栈路线的，算法竞赛或者安全的方向未讨论。

数理基础：

除了基本微积分、线代和概率论，还有包括模电在内电学知识已经以离散数学为主的逻辑，甚至如果想往安全方向还需要密码学的知识。

数学推荐：《程序员的数学》1、2、3

这本书并非如同教材一般细致单纯的讲述知识，而是在讲述知识的同时联系实际，提到观点很能给人启发，同时对实际应用的部分也很能扩大认知。

电学推荐：《编码：隐藏(匿)在计算机软硬件背后的语言》

这本书从二极管到一个计算机从无到有的全部过程，能加深我们对计算机的理解，计算机是如此精美的人造物。

同时还推荐B站硬件茶谈的《【硬核科普】带你认识CPU》系列视频。

离散数学：

密码学：《信息安全数学基础》《现代密码学》

如果对人工智能感兴趣可以看一下南京大学吴恩达的《机器学习》，经典，被称为西瓜书（因为封面下边是一排西瓜），他的学生也出了一本书，被行内称为“南瓜书”。

C语言

C语言必须是计算机的入门，首先它是一个个人设计的语言，而不是一个组织设计的标准，所以它非常的简单，实际上两位C语言之父的著作《The C Programming Language》只有39页；其次，它涉及到底层，学习的过程不可避免地会对底层地知识耳濡目染，再进一步学习编译原理和操作系统同样不可避免地要用到C语言

推荐：《C Prime Plus》（虽然不是面面俱到，但真的足够足够）
C++/Java

学习这两门语言地目的主要是面向对象编程，OOP编程是一个强大地编程范式，也是以后多多用到的。

这里对岗位详细说明：
- C++：鹅厂相对岗位多一些，其他公司岗位不多。
  
  C++相当强大，如果你的目标不是互联网就业，而是想继续求学扩大自己认知，C++也会是你在科研中的好帮手。
  
  同时如果你参加算法竞赛，C++绝对是你的主要武器，高效和丰富的模板库能给你极大的帮助。
  
  推荐：《C++ Prime》《C++ Prime Plus》（这两本书作者没关系）Effective三部曲，《STL源码》
  
  如果只是了解学习看第一本即可
- Java：岗位相对多
  
  走开发技术同学的不二之选。
  
  推荐：《Java核心技术卷1 基础知识》《Java核心技术卷2 高级特性》《Java编辑思想（第四版）》
  - 虚拟机（jvm）：《深入理解java虚拟机》
  - 框架集（SSM）：《SPRING技术内幕:深入解析SPRING架构与设计原理(第2版)》《spring源码深度解析》《深入分析Java Web技术内幕》
  - 并发：《实战java高并发程序设计》《java并发艺术编程的艺术》《Java 并发编程实战》
  如果只是了解学习看第一本即可
  
  关于精深部分，其实是以后端为方向的同学要努力学习的。

Python：

py是瑞士军刀，总能在没想到的地方用到它，总之学会不后悔。

推荐：《流畅的pytho》

鉴于py在人工智能的广泛应用，还可以继续深入学习

读者可能发现上面两点的序列是一样的，笔者的意思是两个可以“并发”学习，或者可选，毕竟makedowm没有思维导图嘛

数据结构和算法

于竞赛，这些必须的基本只是，甚至还要学高级数据结构

于技术，很多计算机领域的涉及都蕴含着数据结构的哲学

推荐：《大话数据结构》

算法相关的书籍更加丰富，同时算法世界也丰富多彩，感兴趣的同学可以了解一下ACM竞赛，即使分析后并不投身于竞赛，在算法世界你也能找到术语自己的乐趣。

推荐：《啊哈！算法》（实话说比较简单，但了解算法书籍这本真的比较均衡了）、《算法（第四版）》（java语言）、《算法导论》（900页大黑书，难度非常大）
计算机系统知识
1. 计组：《CSAPP》
2. 汇编：《汇编原理》（王红著）
3. 编译原理：《编译原理》（龙书）
4. 操作系统：《深入理解操作系统》
5. 计网：《计算机网络-自顶向下方法》、《图解HTTP》、《图解TCP/IP》
以上的序号是是知识体系的逻辑，而不是学出现顺序。

笔者认为计算机系统知识才是软件工程师长远发展的关键，不要痴迷于各种技术，一定要把基础打好。
就业：

面经一定要看，力扣一定要刷。
1. 后端：
  - 语言精深：上边对C++/Java的书总要看一个全套。
  - Linux网络编程：《鸟哥的Linux私房菜》、《Unix环境高级编程》
2. 前端：
  - HTML、CSS、Js三件套
  - 精通一个框架。
3. 数据：
  - 数据库：

说在最后

科研

计算机在美国的专业是EECS，是把电子和计算机结合的专业，是软件硬件相结合的，而国内因为互联网的风气，几乎计算机是软件工程，其他工科是计算机二院。如果想做科研去学术界，一是要保证自己的兴趣，二是进一步扩大自己的认知，不要只局限于计算机一小个领域，包括电学信息学同样有广阔空间，安全方向也是相对饱和度没有那么高，机器人领域也如火如荼。

再发表一个大胆的想法，现在的机器人除了酷炫没有太大作用，但总有一天学术界会跨过一个阈值，突然技术也好，框架也罢，可以实现落地，人工智能的算力和机器人的交互可以对非常多的领域降维打击，与其在红海中内卷，不如去开辟新的蛋糕。

如果你想走这条路，要么有极大的兴趣，一想到自己以后能扩大人类认知边界就心跳加快，要么有人脉，不必必会，国内的科研风气被诟病许久，我们首先要解决自己的生理需求不是。

笔者在给你提供一个思路：美国的斯坦福和硅谷相辅相成，与东部的研究型大学相比，斯坦福的教授会有更多的产学研结合，校内带学生，校外开公司。

交叉领域

以后世界的中心在亚洲，或者说就是中国，而中国的人口基数决定了，任何一个细分的领域，都是一块大蛋糕。

这里提到一个最近（2021.9.26）很火的名词——元宇宙，再次不讨论它在投资市场的影响，甚至不说它目前的概念，这两个没啥事都不要碰，我们谈谈它的内在逻辑，实际就是“万物互连”，在芯片和通信技术如此强大的今天，我们可以为各种设备附加算力，使其获得新的应用场景，这是一块几乎没有被开辟的领域。
以计算机为工具与其他领域进行交叉，ege：和同样大热的金融结合是金融科技（这个只能top2的人玩奥），化学图形软件，建筑模型软件，这些不仅需要计算机的只是，还需要其他领域的知识，当你真的拿出具体的例子思考的时候，他在交叉的多个领域并没有专精，但他的成功是因为交叉的领域本身的竞争小。

自我价值

孟非说过“工作的首要目的是实现自我价值，其次是获得一定的社会效益，最会才是应有的报酬“，zweix在此不是想大谈理想、大国工匠那套，而是如果你真的解决了社会的需求，你的回报本来就足够大；如果你真的实现自我价值，你的自我满足感也不是金钱能够衡量的。我很尊重的一位学长说过”国家会选择选择国家的人“，我也很早的时候领悟到”增加我们的利他属性，更有利于利己的长远目的“，这两个的区别不仅是宏观和微观的不同，而是前者更承认如果可以解决多数人的需求，你自己的需求自然解决，后者更强调在细节的决策上，可以把目光放长远些。
关于天赋，每个人都有自己的天赋，不止一种，有强有弱，关键是能否开发，一个有马术天赋的山区孩子必然会被埋没。我觉得大学应该尽可能去去探索去学习，去充分扩大自己的认知，去找到自己真正喜欢的东西。如果大学四年都在忙后半辈子都要忙的事，未免会错过一些美好。世界不止计算机，计算机也不止互联网。谁的人生都只有一次，正如雷军说的一句话”看五年想三年踏踏实实做好一两年“。我个人感觉在大学认知获得了极大的扩充，所以目前觉得即使本科就业是更好的情况下，依然准备读研，我想去更大的平台去看更广阔的天地。
刻石于兹，与你共勉。

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