知识实用与浪漫的结合有哪些？

1 阅读名著时的感悟体会。像《平凡的世界》这样的名著,在阅读时不但可以获得知识，也可以感受到人生的哲理和浪漫。这是知识的实用与浪漫完美结合的时刻。

2 学习新技能时的成就感。比如学习一门编程语言、学习一种乐器等,在逐渐掌握并能动手做些项目或演奏一曲时,那种成就感与喜悦既来自知识的获得,也来自表达的浪漫。这充分体现了理性与感性。

3 观看科教片或科普讲座时的惊叹。一些展示宇宙奥妙或生命奇迹的影片，可以同时满足我的好奇心与诗意心。让人震撼于知识的深广,也为之动容。这也是知识实用与浪漫的完美结合。

4 应用新知识解决实际问题时的满足。当我学习的某项知识可以真正用来解决生活或工作中的一些实际难题时,那种成就感不仅来自实用,也来自对知识之美的体会。这让理性与感性达到统一。

5与他人分享知识或讨论理想时的兴奋。当我们与他人分享新知识或讨论理想与抱负时,从其他人眼中看到知识带来的惊喜或受到理想的共鸣，你自己也会感到既有成就感又有浪漫。这也体现了知识实用与乌托邦的统一

。

从这几个方面都可以让我真切体会到知识的魅力不仅在于实用,更在于激发理性与感性,满足了我们探索真理的渴望,给生命带来意义与浪漫。

知识实用与浪漫,二者是统一的,这也是知识之美的所在。

在你学习编程之前思考一下你的目标，当你有最终目标时道路会更加的清晰。那么，你想要写什么？网站？游戏？iOS或者Android应用？或是你是想自动化完成一些乏味的任务让你有更多的时间看窗外的风景？也许你只是想更具有就业竞争力找个好工作。所有的这些都是有价值的目标，这些目标都是你编程学习推动力的一部分，没有推动力的人，是无法在略显枯燥的漫长学习之旅中走远的。

不要浮躁

BadprogrammingiseasyEvenDummiescanlearnitin21daysGoodprogrammingrequiresthought,buteveryonecandoitandeveryonecanexperiencetheextremesatisfactionthatcomeswithit

不管是在线下还是线上的书店，满目都是《21天学通Java》这种速成书目，它们都承诺在很短一段时间内就让你能够学会相关技术。MatthiasFelleisen在他的著作HowtoDesignPrograms,SecondEdition一书中明确指出了这种「速成」的趋势并予以了以上的讽刺。

所谓的「捷径」或者说「银弹」是不存在的，智者说过，精通某个东西需要10年或10000个小时，也就是汉语中的「十年磨一剑」，所以不用着急，功不唐捐。

培养兴趣

Mostgoodprogrammersdoprogrammingnotbecausetheyexpecttogetpaidorgetadulationbythepublic,butbecauseitisfuntoprogram

_LinusTorvalds

沉醉于编程，编程更是为了兴趣。兴趣是推动力的不竭源泉，保持这种充满兴趣的感觉，以便于你能将其投入到你的10年/10000小时的编程时间中。编程很有趣，那是探索的喜悦。那是创造的喜悦。看到自己亲手完成的作品显示在屏幕上很有趣。有人为你的代码而惊叹很有趣。有人在公共场合称赞你的产品、邻居使用你的产品、以及在媒体上讨论你的产品很有趣。编程应该十分有趣，若并非如此，就找出导致编程无趣的问题，然后解决之。

在这里对于初学者有两个大坑：

如果初学者们只与预先构建好的「发动机和组件」接触（没有理解和思考它们构造的原理），这会严重限制他们在将来构建这些东西的能力，并且在诊断解决问题时无从下手。

第二个坑没有第一个那么明显：幼稚的「整体论」方法有些时候会显得很有效，这有一定的隐蔽性与误导性，但是一两年过后（也许没那么长），当你在学习路上走远时，再想回过头来「补足基础」会有巨大的心理障碍，你得抛弃之前自己狭隘的观念，耐心地缓步前进，这比你初学时学习基础知识困难得多。

但也不能矫枉过正，陷入还原论的大坑，初学时便一心试图做宏大的理论，这样不仅有一切流于理论的危险，枯燥和乏味还会让你失去推动力。这种情况经常发生在计算机科班生身上。

为了更好理解，可以将学习编程类比为学习厨艺：你为了烧得一手好菜买了一些关于菜谱的书，如果你只是想为家人做菜，这会是一个不错的主意，你重复菜谱上的步骤也能做出不赖的菜肴，但是如果你有更大的野心，真的想在朋友面前露一手，做一些独一无二的美味佳肴，甚至成为「大厨」，你必须理解这些菜谱背后大师的想法，理解其中的理论，而不仅仅是一味地实践。但是如果你每天唯一的工作就是阅读那些厚重的理论书籍，因为缺乏实践，你只会成为一个糟糕的厨子，甚至永远成为不了厨子，因为看了几天书后你就因为枯燥放弃了厨艺的学习。

总之，编程是连接理论与实践的纽带，是计算机科学与计算机应用技术相交融的领域。正确的编程学习方法应该是：通过自顶而下的探索与项目实践，获得编程直觉与推动力；从自底向上的打基础过程中，获得最重要的通用方法并巩固编程思想的理解。

作为初学者，应以后者为主，前者为辅。

启蒙

「学编程应该学哪门语言？」这经常是初学者问的第一个问题，但这是一个错误的问题，你最先考虑的问题应该是「哪些东西构成了编程学习的基础」？

编程知识的金字塔底部有三个关键的部分：

算法思想：例如怎样找出一组数中最大的那个数？首先你得有一个maxSoFar变量，之后对于每个数

语法：我怎样用某种编程语言表达这些算法，让计算机能够理解。

系统基础：为什么while(1)时线程永远无法结束？为什么intfoo(){intx=0;return&x;}是不可行的？

启蒙阶段的初学者若选择C语言作为第一门语言会很困难并且枯燥，这是因为他们被迫要同时学习这三个部分，在能做出东西前要花费很多时间。

因此，为了尽量最小化「语法」与「系统基础」这两部分，建议使用Python作为学习的第一门语言，虽然Python对初学者很友好，但这并不意味着它只是一个「玩具」，在大型项目中你也能见到它强大而灵活的身影。熟悉Python后，学习C语言是便是一个不错的选择了：学习C语言会帮助你以靠近底层的视角思考问题，并且在后期帮助你理解操作系统层级的一些原理，如果你只想成为一个普通（平庸）的开发者你可以不学习它。

下面给出了一个可供参考的启蒙阶段导引，完成后你会在头脑中构建起一个整体框架，帮助你进行自顶向下的探索。

完成Codecademy的Python部分。这只是热身部分，尽快完成它，因为你永远只是在浏览器里，你不会学到如何搭建开发环境。在Codecademy这类的编程学习网站学到的那点儿东西，哪怕你只想做一个小的不能再小的项目，你都不知道该从哪儿开始。

完成MIT6001x（中文化）（如果你英语不过关，完成麻省理工学院公开课：计算机科学及编程导论。MOOC是学习编程的一个有效途径。虽然该课程的教学语言为Python，但作为一门优秀的导论课，它强调学习计算机科学领域里的重要概念和范式，而不仅仅是教你特定的语言。如果你不是科班生，这能让你在自学时开阔眼界；课程内容：计算概念，python编程语言，一些简单的数据结构与算法，测试与调试。支线任务：

完成Python核心编程

完成HarvardCS50(如果你英语不过关：完成哈佛大学公开课：计算机科学cs50。同样是导论课，但这门课与MIT的导论课互补。教学语言涉及C,PHP,JavaScript+SQL,HTML+CSS，内容的广度与深度十分合理，还能够了解到最新的一些科技成果，可以很好激发学习计算机的兴趣。支线任务：

阅读《编码的奥秘》

完成《C语言编程》

[可选]如果你的目标是成为一名Hacker：阅读Hacker'sDelight

PS：如果教育对象还是一个孩子，以下的资源会很有帮助：

5-8岁：TurtleAcademy

8-12岁：PythonforKids

12岁以上：MITScratch或KhanAcademy

入门

结束启蒙阶段后，初学者积累了一定的代码量，对编程也有了一定的了解。这时你可能想去学一门具体的技术，诸如Web开发，Android开发，iOS开发什么的，你可以去尝试做一些尽可能简单的东西，给自己一些正反馈，补充自己的推动力。但记住别深入，这些技术有无数的细节，将来会有时间去学习；同样的，这时候也别过于深入特定的框架和语言，现在是学习计算机科学通用基础知识的时候，不要试图去抄近路直接学你现在想学的东西，这是注定会失败的。

那么入门阶段具体该做些什么呢？这时候你需要做的是反思自己曾经写过的程序，去思考程序为什么(Why)要这样设计？，思考怎样(How)写出更好的程序？试图去探寻理解编程的本质：利用计算机解决问题。

设想：

X=用于思考解决方案的时间，即「解决问题」部分

Y=用于实现代码的时间，即「利用计算机」部分」

编程能力=F(X,Y)（X>Y）

要想提高编程能力，就得优化X，Y与函数F(X,Y)，很少有书的内容能同时着重集中在这三点上，但有一本书做到了——StructureandInterpretationofComputerPrograms(SICP)《计算机程序的构造和解释》，它为你指明了这三个变量的方向。在阅读SICP之前，你也许能通过调用几个函数解决一个简单问题。但阅读完SICP之后，你会学会如何将问题抽象并且分解，从而处理更复杂更庞大的问题，这是编程能力巨大的飞跃，这会在本质上改变你思考问题以及用代码解决问题的方式。此外，SICP的教学语言为Scheme，可以让你初步了解函数式编程。更重要的是，他的语法十分简单，你可以很快学会它，从而把更多的时间用于学习书中的编程思想以及复杂问题的解决之道上。

PeterNorvig曾经写过一篇非常精彩的SICP书评，其中有这样一段：

Touseananalogy,ifSICPwereaboutautomobiles,itwouldbeforthepersonwhowantstoknowhowcarswork,howtheyarebuilt,andhowonemightdesignfuel-efficient,safe,reliablevehiclesforthe21stcenturyThepeoplewhohateSICParetheoneswhojustwanttoknowhowtodrivetheircaronthehighway,justlikeeveryoneelse

如果你是文中的前者，阅读SICP将成为你衔接启蒙与入门阶段的关键点

虽然SICP是一本「入门书」，但对于初学者还是有一定的难度，以下是一些十分有用的辅助资源：

UdacityCS212DesignofComputerProgram)：由上文提到的Google研究主管PeterNorvig主讲，教学语言为Python，内容有一定难度。

HowtoDesignPrograms,SecondEdition：HtDP的起点比SICP低，书中的内容循循善诱，对初学者很友好，如果觉得完成SICP过于困难，可以考虑先读一读HtDP。

UCBerkeleySICP授课视频以及SICP的两位作者给Hewlett-Packard公司员工培训时的录像(中文化项目)

ComposingPrograms：一个继承了SICP思想但使用Python作为教学语言的编程导论（其中包含了一些小项目）

SICP解题集：对于书后的习题，作为初学者应尽力并量力完成。

完成了这部分学习后，你会逐步建立起一个自己的程序设计模型，你的脑子里不再是一团乱麻，你会意识到记住库和语法并不会教你如何解决编程问题，接下来要学些什么，在你心里也会明朗了很多。这时候才是真正开始进行项目实践，补充推动力的好时机。

关于项目实践：对于入门阶段的初学者，参与开源项目还为时过早，这时候应该开始一些简单的项目，诸如搭建一个网站并维护它，或是编写一个小游戏再不断进行扩展，如果你自己的想法不明确，MegaProjectList中选取项目。总之，务必在这时拿下你项目实践的第一滴血。

与此同时，别忘了继续打好根基。为了将来的厚积薄发，在下面这几个方面你还要继续做足功课（注意：下面的内容没有绝对意义上的先后顺序）：

计算机系统基础

有了之前程序设计的基础后，想更加深入地把握计算机科学的脉络，不妨看看这本书：《深入理解计算机系统》ComputerSystemsAProgrammer'sPerspective。这里点名批评这本书的中译名，其实根本谈不上什么深入啦，这本书只是CMU的「计算机系统导论」的教材而已。CMU的计算机科学专业相对较偏软件，该书就是从一个程序员的视角观察计算机系统，以「程序在计算机中如何执行」为主线，全面阐述计算机系统内部实现的诸多细节。

如果你看书觉得有些枯燥的话，可以跟一门Coursera上的MOOC:TheHardware/SoftwareInterface，这门课的内容是CSAPP的一个子集，但是最经典的实验部分都移植过来了。同时，可以看看TheCProgrammingLanguage，回顾一下C语言的知识。

完成这本书后，你会具备坚实的系统基础，也具有了学习操作系统，编译器，计算机网络等内容的先决条件。当学习更高级的系统内容时，翻阅一下此书的相应章节，同时编程实现其中的例子，一定会对书本上的理论具有更加感性的认识，真正做到经手的代码，从上层设计到底层实现都了然于胸，并能在脑中回放数据在网络->内存->缓存->CPU的流向。

此外，也是时候去接触UNIX哲学了:KISS-KeepitSimple,Stupid在实践中，这意味着你要开始熟悉命令行界面，配置文件。并且在开发中逐渐脱离之前使用的IDE，学会使用Vim或Emacs（或者最好两者都去尝试）。

阅读《UNIX编程环境》

阅读《UNIX编程艺术》

折腾你的UNX系统

数据结构与算法基础

如今，很多人认为编程（特别是做web开发）的主要部分就是使用别人的代码，能够用清晰简明的方式表达自己的想法比掌握硬核的数学与算法技巧重要的多，数据结构排序函数二分搜索这不都内置了吗？工作中永远用不到，学算法有啥用啊？这种扛着实用主义大旗的「码农」思想当然不可取。没有扎实的理论背景，遭遇瓶颈是迟早的事。

数据结构和算法是配套的，入门阶段你应该掌握的主要内容应该是：这个问题用什么算法和数据结构能更快解决。这就要求你对常见的数据结构和算法了熟于心，你不一定要敲代码，用纸手写流程是更快的方式。对你不懂的数据结构和算法，你要去搜它主要拿来干嘛的，使用场景是什么。

供你参考的学习资源：

《算法导论》：有人说别把这本书当入门书，这本书本来就不是入门书嘛，虽说书名是IntroductiontoAlgorithms，这只不过是因为作者不想把这本书与其他书搞重名罢了。当然，也不是没办法拿此书入门，读第一遍的时候跳过习题和证明就行了嘛，如果还觉得心虚先看看这本《数据结构与算法分析》

CourseraAlgorithms:DesignandAnalysis[Part1]&[Part2]：Stanford开的算法课，不限定语言，两个部分跟下来算法基础基本就有了；英语没过关的：麻省理工学院公开课：算法导论

入门阶段还要注意培养使用常规算法解决小规模问题的能力，结合前文的SICP部分可以读读这几本书：《编程珠玑》，《程序设计实践》

编程语言基础

DifferentlanguagessolvethesameproblemsindifferentwaysBylearningseveraldifferentapproaches,youcanhelpbroadenyourthinkingandavoidgettingstuckinarutAdditionally,learningmanylanguagesisfareasiernow,thankstothewealthoffreelyavailablesoftwareontheInternet

-ThePragmaticProgrammer

此外还要知道，学习第n门编程语言的难度是第(n-1)门的一半，所以尽量去尝试不同的编程语言与编程范式，若你跟寻了前文的指引，你已经接触了：「干净」的脚本语言Python,传统的命令式语言C,以及浪漫的函数式语言Scheme/Racket三个好朋友。但仅仅是接触远远不够，你还需要不断继续加深与他们的友谊，并尝试结交新朋友，美而雅的Ruby小姑娘，Hindley-Milner语言家族的掌中宝Haskell都是不错的选择。但有这么一位你躲不开的，必须得认识的大伙伴—C++，你得做好与他深交的准备：

入门：C++Primer

[可选]进阶：

高效使用：EffectiveC++

深入了解：《深度探索C++对象模型》；C++Templates

研究反思：TheDesignandEvolutionofC++；对于C++这个NecessaryEvil，看这本书可以让你选择是成为守夜人还是守日人。

现实是残酷的，在软件工程领域仍旧充斥着一些狂热者，他们只掌握着一种编程语言，也只想掌握一种语言，他们认为自己掌握的这门语言是最好的，其他异端都是傻X。这种人也不是无药可救，有一种很简单的治疗方法：让他们写一个编译器。要想真正理解编程语言，你必须亲自实现一个。现在是入门阶段，不要求你去上一门编译器课程，但要求你能至少实现一个简单的解释器。

供你参考的学习资源：

《程序设计语言-实践之路》：CMU编程语言原理的教材，程序语言入门书，现在就可以看，会极大扩展你的眼界，拉开你与普通人的差距。

Coursera编程语言MOOC：课堂上你能接触到极端FP（函数式）的SML，中性偏FP的Racket，以及极端OOP（面向对象）的Ruby，并学会问题的FP分解vsOOP分解、ML的模式匹配、Lisp宏、不变性与可变性、解释器的实现原理等，让你在将来学习新语言时更加轻松并写出更好的程序。

UdacityCS262ProgrammingLanguage：热热身，教你写一个简单的浏览器——其实就是一个javascript和html的解释器，完成后的成品还是很有趣的；接下来，试着完成一个之前在SICP部分提到过的项目：用Python写一个SchemeInterpreter

其他

编程入门阶段比较容易忽视的几点：

学好英语：英语是你获取高质量学习资源的主要工具，但在入门阶段，所看的那些翻译书信息损耗也没那么严重，以你自己情况权衡吧。此外英语的重要性更体现在沟通交流上，LinusTorvalds一个芬兰人，一口流利的英语一直是他招募开发者为Linux干活的的法宝，这是你的榜样。

学会提问：学习中肯定会遇到问题，首先应该学会搜索引擎的「高级搜索」，当单靠检索无法解决问题时，去StackOverflow或知乎提问，提问前读读这篇文章：Whathaveyoutried

不要做一匹独狼：尝试搭建一个像这样简单的个人网站，不要只是一个孤零零的About页面，去学习Markdown与LaTeX，试着在Blog上记录自己的想法，并订阅自己喜欢的编程类博客。推荐几个供你参考：JoelonSoftware,PeterNorvig,CodingHorror

小结

以上的内容你不应该感到惧怕，编程的入门不是几个星期就能完成的小项目。期间你还会遇到无数的困难，当你碰壁时试着尝试「费曼」技巧：将难点分而化之，切成小知识块，再逐个对付，之后通过向别人清楚地解说来检验自己是否真的理解。当然，依旧会有你解决不了的问题，这时候不要强迫自己——很多时候当你之后回过头来再看这个问题时，一切豁然开朗。

此外不要局限与上文提到的那些材料，还有一些值得在入门阶段以及将来的提升阶段反复阅读的书籍。ThePragmaticProgrammer就是这样一本程序员入门书，终极书。有人称这本书为代码小全：从DRY到KISS，从做人到做程序员，这本书教给了你一切，你所需的只是遵循书上的指导。

后记

如果你能设法完成以上的所有任务，恭喜你，你已经真正实现了编程入门。这意味着你在之后更深入的学习中，不会畏惧那些学习新语言的任务，不会畏惧那些「复杂」的API，更不会畏惧学习具体的技术，甚至感觉很容易。当然，为了掌握这些东西你依旧需要大量的练习，腰还是会疼，走路还是会费劲，一口气也上不了5楼。但我能保证你会在思想上有巨大的转变，获得极大的自信，看老师同学和csdn的眼光会变得非常微妙，虽然只是完成了编程入门，但已经成为了程序员精神世界的高富帅。不，我说错了，即使是高富帅也不会有强力精神力，他也会怀疑自己，觉得自己没钱就什么都不是了。但总之，你遵循指南好好看书，那就会体验「会当凌绝顶」的感觉。

首先要想学编程，选一门合适的计算机语言就十分重要了，怎么去选择就显得尤为重要了，这要根据自己的兴趣爱好及每个语言的特性来选择，比如说PHP适合做web开发，易学习，易上手，非常流行的一门计算机语言了，我个人比较推荐php语言。

java可以做web开发，做安卓app开发也用的是java,在学习程度上上可能比php稍微难上手一点，不过也是没问题的，如果对java感兴趣可以尝试一下。

python是目前比较火的一门语言了，比较适合做人工智能领域，另外写网络爬虫类的程序，用python也是非常合适的了，看个人兴趣来选择了。

c,c++,c#这些语言就不推荐给了，特别是c#，已经是比较过时的一门语言了，即使学习好了，也不太适合去找工作，c与c++并不是十分适合初学者来学习，因此也是没必要进行考虑了，还有一些更小众的语言，更是没有必要去考虑，因此关于语言的学习就从上面3种语言去选择一门自己所感兴趣的吧！

研发搭建环境

如果选择好计算机语言，那么接下来就是研发环境的搭建了，因为只有研发环境搭建好了，才可以进行后续的编程工作，比如说PHP,那么就从百度上搜一下如何安装PHP环境，能搜出一些简单的教程，初学者按照教程一步一步来，顶多半天时间就可以把研发环境装好了，如果是java，就需要先安装jdk，进行环境变量的配置等，网上也有相关的教程，也是十分容易的，相信大家只要按照教程来做，都可以很轻易的把研发环境搭建起来的

选好视频和书籍，辅助学习。既然是零基础学习，就需要进行系统的学习，而不是到处百度零基础的知识点进行学习。

代码练习

跟随教程一个一个章节的进行学习，需要注意的一点就是不能只是去看，那样不行，要对每一个章节的知识点要亲自用代码敲一遍，运行一下试试效果才行，这样才能提高自己的动手能力，才开始会觉得有一点生疏，慢慢的就会熟练起来，逐渐会增加编程的兴趣。这个过程就是需要反复的进行练习，大量的代码练习才行。这个过程是5步中最关键的阶段了，重在代码亲自练习，对编程中有的章节不明白的地方，千万不要放过去，可以在网上找一些相关的编程交流群，参加进去，在线上咨询一些过来人，也许就可以轻松帮你解决疑问了，对你的学习十分帮助，并且整个过程也都是免费的。

项目实战

如果说基础教程都按部就班的都实践过一遍了，那么你就有一定的编程的基本功了，那么自己就可以尝试着做一些小项目，把学到的知识给串起来，进入项目实战阶段，比如说自己设计一个学生管理系统，并把它完成，如果不了解怎么设计，可以去网上搜索。慢慢就有思路了。

我也在学习这方面，视频书籍看过不少，最推荐的还是北京尚学堂的学习资料，Java300集，Python400集，都是很经典的入门基础教程，而且是结合项目学习的，很有意思，干货满满，还都是免费的，推荐你可以去看看，相信可以带你走进变成的世界。

从零开始学编程，第一关就是要选择你所要学习的编程语言。面对着琳琅满目的编程语言，初学者常常一筹莫展，拿不定主意，不知该选哪

提供一些例子，让你感受到知识的实用与浪漫。

当你学习新知识并成功地将其应用到实际生活中时，你会感受到知识的实用性和价值。

例如，学习编程语言并编写自己的应用程序，学习烹饪技巧并做出美味的餐点，学习心理学知识并帮助别人解决问题。当你了解到一些历史故事、文学作品、艺术作品等等，你会感受到知识的浪漫和美好。

例如，阅读莎士比亚的戏剧，欣赏梵高的画作，了解古代文明的故事等等。当你学习一门新的语言并能够用流利的口语和他人交流时，你会感受到知识的实用性和浪漫。

语言不仅是一种交流工具，也是一种文化和历史的载体，学习一门新的语言可以让你更好地理解和欣赏不同文化。

当你探索科学的奥秘和自然的美丽时，你会感受到知识的实用性和浪漫。例如，探索宇宙的奥秘，发现新的物种，研究自然界的规律等等。这些例子都展示了知识的实用性和浪漫，这些方面可以在我们的日常生活中得到体验。

知识改变生活之后的浪漫

一台计算机只有硬件（称为裸机）是不能工作的，必须配备各种功能的软件，才能发挥其运算、测控等的功能，而软件是人使用编程语言编写出来的，是人赋予机器智能的载体。

编程语言是人与计算机之间交流的语言，其种类非常多，总的来说可以分为机器语言、汇编语言、高级语言三大类。

411机器语言

计算机所使用的是由"0"和"1"组成的二进制数，二进制是计算机的语言的基础。计算机发明之初，人们只能降贵纡尊，用计算机的语言去命令计算机干这干那，一句话，就是写出一串串由"0"和"1"组成的指令序列交由计算机执行，这种计算机能够认识的语言，就是机器语言。使用机器语言是十分痛苦的，特别是在程序有错需要修改时，更是如此。

对于机器语言，一条机器语言成为一条指令。指令是不可分割的最小功能单元。而且，由于每种计算机的指令系统往往各不相同，所以，在一类计算机上执行的程序，要想在另一类计算机上执行，必须另编程序，造成了重复工作。但由于使用的是针对特定型号计算机的语言，故而运算效率是所有语言中最高的。机器语言，是第一代计算机语言。

多年前，美国军方要给一种计算机语言取个名字，大家提了许多动听的名字都觉的不太中意，后来有人提议，将这种计算机语言命名为：Ada。没有人提出异议。为什么大家都同意用这个名字呢？这还得从100多年前说起。　　Ada是一名充满幻想的女孩　　1815年12月10日，英国。一个女孩降生了，她的母亲，一个有着杰出数学天赋的女人，人称“平行四边形公主”；父亲，一个狂热的充满幻想的诗人

--拜伦。可是女孩从生下来就从没见过父亲。这位狂热的、浪漫的诗人结婚不久便离开了英国，再也没有回来。母亲给她起了个动听的名字：阿达（Ada）。那

位诗人尽管离开了英国，当听说自己有了一个女儿时非常的高兴，可也非常的懊悔，但他始终没有回去看女儿一眼，只能用诗来表达自己对女儿的思念和歉疚，他的

一首诗的名字就叫《阿达》。　　狂热的诗人36岁死于希腊，临死前唯一牵挂的就是阿达。　　而此时的阿达，跟随着母亲生活，阿达不仅继承了母亲的数学天赋，也秉承了父亲的性格，小小年纪也充满幻想，幻想成为一个大科学家、大诗人。母亲怕她走父亲的老路，竭力想改变她对诗歌的热爱，但无能为力，阿达曾对母亲说：“没有诗，要数学干什么？”　　当时的英国，科学风气盛行，包括许多妇女都在杂志上发表文章探讨数学等问题。阿达17岁那年，母亲请了著名的数学家摩根做她的老师，摩根就是现代计算

机数学基础布尔代数的创始人之一。在他的影响下，阿达的数学天赋得到了充分的展现。同时阿达还被介绍到当时著名的翻译家——为剑桥大学工作的玛丽·索菲利

那里学习。玛丽由衷地喜欢这个聪明而又刻苦，且充满幻想的女孩，也非常地支持并鼓励她在数学方面发展。此时的阿达对机械、建筑也充满兴趣，畅游在科技王

国，就像少女在花园中徜徉，乐此不疲，流连忘返。她还同当时的一些著名科学家保持密切的联系，如法拉第等。　　结识巴贝奇　　1834年11月，阿达在一次宴会上遇到了一位对其一生产生重要影响的人——查尔斯·巴贝奇。此时的巴贝奇正到处游说他的计算机设想。当时的人们很少

有人理会他，以为他是在“痴人说梦”。同样，他也将自己的设想全盘托出，讲给阿达听。此时的阿达只有18岁，但她听完他的设想并看了他的文稿后，彻底地领

会了他的设想，并深深地为之陶醉。凭着她深厚的科学功底和丰富的想像力，她认为这是一个伟大的设想，世界将因之而改变。　　面对今天的现实，我们不能不为阿达的洞察力所折服，她的这一预言可是在一个半世纪以前提出的啊！　　参与研制计算机　　共同的追求，使两人成了忘年交，阿达的母亲曾试图阻止阿达与巴贝奇的交往，认为巴贝奇不过是个江湖骗子，不会给阿达好影响。这点阻力对于秉承父亲性格的阿达，算不了什么，她完全投入到了计算机的研制中去了，负责为巴贝奇设想中的计算机编写软件。　　1841年，巴贝奇在意大利都灵向人们详细地介绍他的设想，希望能引起大家的重视，但无人喝彩。他用法语出版的论文也不受人欢迎，但阿达执意要将其翻

译成英文。翻译结束后阿达将文稿给巴贝奇看，巴贝奇发现：阿达不仅在论文中加入她特有的想像，而且补充了许多阿达独到的见解。阿达特别强调存储程序和数据

的重要性，而这与今天的计算机技术不谋而合，并且拟订了一份设计图，这份设计图被公认为世界上第一个计算机程序。阿达在文中对计算机应用前景的展望，连巴

贝奇自己都从来没有想到过。如：阿达认为，计算机应该发展成一个可用符号来表示任何事物的装置，这不正是今天的编程语言吗？她还预见到计算机可以用在纺织

机械上，用卡片存储复杂的花样、可以用来绘图、演奏音乐。这些预言表明阿达是现代人工智能技术的拓荒者。　　阿达对论文的修改，使巴贝奇深感惊奇和鼓舞，他对别人称赞说：“阿达是个充满想像力和洞察力的女孩”，“她是个数字女神”。她将诗歌的激情融入了论文之中。 经过阿达翻译后的文稿其内容增加到原来的三倍，论文实际上成了两人合作的产物，但谦逊的阿达在署名的时候，只将自己的名字简单地署为：AAL。　　在后来的一系列论文中，阿达在计算机软件领域做出了许多开创性的贡献：如变量、递归、程序算法的提出等。　　短暂的一生　　阿达后来与威廉伯爵结婚，婚后生有三个孩子，但为了研制计算机，她将孩子们都放到母亲那里扶养，这对于一个女性，在当时是不被人理解的，好在丈夫非常

支持她的研究工作，这使她深感欣慰。此时的巴贝奇已是一贫如洗，阿达也付出了许多。长期的研究耗费了大量的心血，身体状况也一天不如一天，疾病时时纠缠着

她，但为了那个美丽的幻想成真，她夜以继日地工作。她的座右铭是：工作是我的报酬。　　1852年，阿达因癌症去世，同她的父亲一样，年仅36岁，没有等到计算机的诞生。如果她再多活一年，就会看到在瑞典，由乔治和爱德华根据巴贝奇的方案制造出的一台差分机，这不能不说是人类的一个遗憾：第一位软件工程师，却没有看到自己的设想结出的果实。　　尽管限于当时的制造条件，巴贝奇最终也没有造成理想中的计算机，但他们超前100多年的拓荒，对后来计算机技术的诞生和发展同样产生了深远的影响。当

我们津津乐道ENIAC——第一台数字电子计算机的时候，也不应该忘记人类这一智慧的火花，在这之前的100多年，已经由巴贝奇和阿达点燃了。　　阿达、巴贝奇两人对计算机事业的贡献就好像火对于人类。　　他们是钻燧取火的人，是盗得火种的普罗米修斯。　　让我们记住巴贝奇，也记住这位杰出的女性———阿达（Ada）。　　用她的名字给一种计算机语言命名，只能寄托我们对她的纪念和钦佩，却远远不能表达出她为计算机技术作出的重要贡献。

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这个只能抄一下了。

哪些时刻让你体会到“知识的实用与浪漫”

随着人们对知识的追求和认知的深入，对于“知识的实用与浪漫”这个话题也越来越受到关注。在我的生活中，有许多时刻让我深深地体会到了“知识的实用与浪漫”的结合。在本文中，我将分享一些我自己的经历，并探讨这些时刻为什么会给我带来如此深刻的感受。

第一个时刻，是我学习计算机科学的过程中。在我大学的时候，我对计算机科学产生了极大的兴趣，开始了自己的学习之路。在学习的过程中，我发现计算机科学不仅仅是一个实用的工具，同时也是一门浪漫的艺术。编程语言和算法的设计，都充满了创造力和美感。在完成一段代码或者解决一个难题之后，我感觉自己就像是完成了一件艺术品。这种体验，让我深刻地感受到了“知识的实用与浪漫”之间的联系。

第二个时刻，是我学习历史的过程中。历史是一个非常宏大的学科，包含了无数的事件和人物。在学习历史的过程中，我发现历史的故事不仅可以帮助我们更好地了解过去，同时也可以启迪我们对未来的思考。历史的故事中，往往包含着许多英雄人物的事迹，这些人物的背后往往有着一些浪漫的元素。例如，纪律严明的斯巴达克斯起义，自由奋斗的美国独立战争等等。这些历史事件，不仅展现了人类的智慧和勇气，同时也包含着浪漫的元素，让人们对人类的未来充满希望。

第三个时刻，是我学习文学的过程中。文学是一门关于人类情感和心灵的学科，充满了浪漫和想象力。在读完一篇好的小说或者诗歌之后，我常常感觉自己仿佛进入了一个奇妙的世界，和文学中的人物一同经历着各种情感和冒险。文学不仅可以帮助我们更好地了解人类的情感和思想，同时也可以激发我们的想象力和创造力。这些时刻让我感受到了知识的实用和浪漫，它们为我带来了许多的启示和思考。知识的实用和浪漫不是相互矛盾的，而是相互关联的。实用的知识可以帮助我们解决问题，提高生活质量，而浪漫的知识则可以激发我们的创造力和想象力，让我们对生活充满希望和热情。在实践中，我们需要将实用和浪漫的知识相结合，以实现更好的人类发展。

另外，对于知识的追求，我们不能只关注其实用性，也不能只追求其浪漫性。实用的知识可以帮助我们在现实生活中更好地解决问题和应对挑战，而浪漫的知识则可以激发我们的创造力和想象力，让我们对未来充满希望和憧憬。因此，我们需要综合考虑实用性和浪漫性，让知识的追求成为一种全面的、有意义的过程。

综上所述，知识的实用与浪漫是相互关联、相辅相成的。实用的知识可以帮助我们解决现实中的问题，提高生活质量，而浪漫的知识则可以激发我们的想象力和创造力，让我们对生活充满希望和热情。在我们的学习和生活中，我们需要将实用和浪漫的知识相结合，以实现更好的人类发展。

在你学习编程之前思考一下你的目标，当你有最终目标时道路会更加的清晰。那么，你想要写什么？网站？游戏？iOS或者Android应用？或是你是想自动化完成一些乏味的任务让你有更多的时间看窗外的风景？也许你只是想更具有就业竞争力找个好工作。所有的这些都是有价值的目标，这些目标都是你编程学习推动力的一部分，没有推动力的人，是无法在略显枯燥的漫长学习之旅中走远的。

不要浮躁BadprogrammingiseasyEvenDummiescanlearnitin21daysGoodprogrammingrequiresthought,buteveryonecandoitandeveryonecanexperiencetheextremesatisfactionthatcomeswithit不管是在线下还是线上的书店，满目都是《21天学通Java》这种速成书目，它们都承诺在很短一段时间内就让你能够学会相关技术。MatthiasFelleisen在他的著作HowtoDesignPrograms,SecondEdition一书中明确指出了这种「速成」的趋势并予以了以上的讽刺。所谓的「捷径」或者说「银弹」是不存在的，智者说过，精通某个东西需要10年或10000个小时，也就是汉语中的「十年磨一剑」，所以不用着急，功不唐捐。培养兴趣Mostgoodprogrammersdoprogrammingnotbecausetheyexpecttogetpaidorgetadulationbythepublic,butbecauseitisfuntoprogram_LinusTorvalds沉醉于编程，编程更是为了兴趣。兴趣是推动力的不竭源泉，保持这种充满兴趣的感觉，以便于你能将其投入到你的10年/10000小时的编程时间中。编程很有趣，那是探索的喜悦。那是创造的喜悦。看到自己亲手完成的作品显示在屏幕上很有趣。有人为你的代码而惊叹很有趣。有人在公共场合称赞你的产品、邻居使用你的产品、以及在媒体上讨论你的产品很有趣。编程应该十分有趣，若并非如此，就找出导致编程无趣的问题，然后解决之。在这里对于初学者有两个大坑：如果初学者们只与预先构建好的「发动机和组件」接触（没有理解和思考它们构造的原理），这会严重限制他们在将来构建这些东西的能力，并且在诊断解决问题时无从下手。第二个坑没有第一个那么明显：幼稚的「整体论」方法有些时候会显得很有效，这有一定的隐蔽性与误导性，但是一两年过后（也许没那么长），当你在学习路上走远时，再想回过头来「补足基础」会有巨大的心理障碍，你得抛弃之前自己狭隘的观念，耐心地缓步前进，这比你初学时学习基础知识困难得多。但也不能矫枉过正，陷入还原论的大坑，初学时便一心试图做宏大的理论，这样不仅有一切流于理论的危险，枯燥和乏味还会让你失去推动力。这种情况经常发生在计算机科班生身上。为了更好理解，可以将学习编程类比为学习厨艺：你为了烧得一手好菜买了一些关于菜谱的书，如果你只是想为家人做菜，这会是一个不错的主意，你重复菜谱上的步骤也能做出不赖的菜肴，但是如果你有更大的野心，真的想在朋友面前露一手，做一些独一无二的美味佳肴，甚至成为「大厨」，你必须理解这些菜谱背后大师的想法，理解其中的理论，而不仅仅是一味地实践。但是如果你每天唯一的工作就是阅读那些厚重的理论书籍，因为缺乏实践，你只会成为一个糟糕的厨子，甚至永远成为不了厨子，因为看了几天书后你就因为枯燥放弃了厨艺的学习。总之，编程是连接理论与实践的纽带，是计算机科学与计算机应用技术相交融的领域。正确的编程学习方法应该是：通过自顶而下的探索与项目实践，获得编程直觉与推动力；从自底向上的打基础过程中，获得最重要的通用方法并巩固编程思想的理解。作为初学者，应以后者为主，前者为辅。启蒙「学编程应该学哪门语言？」这经常是初学者问的第一个问题，但这是一个错误的问题，你最先考虑的问题应该是「哪些东西构成了编程学习的基础」？编程知识的金字塔底部有三个关键的部分：算法思想：例如怎样找出一组数中最大的那个数？首先你得有一个maxSoFar变量，之后对于每个数语法：我怎样用某种编程语言表达这些算法，让计算机能够理解。系统基础：为什么while(1)时线程永远无法结束？为什么intfoo(){intx=0;return&x;}是不可行的？启蒙阶段的初学者若选择C语言作为第一门语言会很困难并且枯燥，这是因为他们被迫要同时学习这三个部分，在能做出东西前要花费很多时间。因此，为了尽量最小化「语法」与「系统基础」这两部分，建议使用Python作为学习的第一门语言，虽然Python对初学者很友好，但这并不意味着它只是一个「玩具」，在大型项目中你也能见到它强大而灵活的身影。熟悉Python后，学习C语言是便是一个不错的选择了：学习C语言会帮助你以靠近底层的视角思考问题，并且在后期帮助你理解操作系统层级的一些原理，如果你只想成为一个普通（平庸）的开发者你可以不学习它。下面给出了一个可供参考的启蒙阶段导引，完成后你会在头脑中构建起一个整体框架，帮助你进行自顶向下的探索。完成Codecademy的Python部分。这只是热身部分，尽快完成它，因为你永远只是在浏览器里，你不会学到如何搭建开发环境。在Codecademy这类的编程学习网站学到的那点儿东西，哪怕你只想做一个小的不能再小的项目，你都不知道该从哪儿开始。完成MIT6001x（中文化）（如果你英语不过关，完成麻省理工学院公开课：计算机科学及编程导论。MOOC是学习编程的一个有效途径。虽然该课程的教学语言为Python，但作为一门优秀的导论课，它强调学习计算机科学领域里的重要概念和范式，而不仅仅是教你特定的语言。如果你不是科班生，这能让你在自学时开阔眼界；课程内容：计算概念，python编程语言，一些简单的数据结构与算法，测试与调试。支线任务：完成Python核心编程完成HarvardCS50(如果你英语不过关：完成哈佛大学公开课：计算机科学cs50。同样是导论课，但这门课与MIT的导论课互补。教学语言涉及C,PHP,JavaScript+SQL,HTML+CSS，内容的广度与深度十分合理，还能够了解到最新的一些科技成果，可以很好激发学习计算机的兴趣。支线任务：阅读《编码的奥秘》完成《C语言编程》[可选]如果你的目标是成为一名Hacker：阅读Hacker'sDelightPS：如果教育对象还是一个孩子，以下的资源会很有帮助：5-8岁：TurtleAcademy8-12岁：PythonforKids12岁以上：MITScratch或KhanAcademy入门结束启蒙阶段后，初学者积累了一定的代码量，对编程也有了一定的了解。这时你可能想去学一门具体的技术，诸如Web开发，Android开发，iOS开发什么的，你可以去尝试做一些尽可能简单的东西，给自己一些正反馈，补充自己的推动力。但记住别深入，这些技术有无数的细节，将来会有时间去学习；同样的，这时候也别过于深入特定的框架和语言，现在是学习计算机科学通用基础知识的时候，不要试图去抄近路直接学你现在想学的东西，这是注定会失败的。那么入门阶段具体该做些什么呢？这时候你需要做的是反思自己曾经写过的程序，去思考程序为什么(Why)要这样设计？，思考怎样(How)写出更好的程序？试图去探寻理解编程的本质：利用计算机解决问题。设想：X=用于思考解决方案的时间，即「解决问题」部分Y=用于实现代码的时间，即「利用计算机」部分」编程能力=F(X,Y)（X>Y）要想提高编程能力，就得优化X，Y与函数F(X,Y)，很少有书的内容能同时着重集中在这三点上，但有一本书做到了——StructureandInterpretationofComputerPrograms(SICP)《计算机程序的构造和解释》，它为你指明了这三个变量的方向。在阅读SICP之前，你也许能通过调用几个函数解决一个简单问题。但阅读完SICP之后，你会学会如何将问题抽象并且分解，从而处理更复杂更庞大的问题，这是编程能力巨大的飞跃，这会在本质上改变你思考问题以及用代码解决问题的方式。此外，SICP的教学语言为Scheme，可以让你初步了解函数式编程。更重要的是，他的语法十分简单，你可以很快学会它，从而把更多的时间用于学习书中的编程思想以及复杂问题的解决之道上。PeterNorvig曾经写过一篇非常精彩的SICP书评，其中有这样一段：Touseananalogy,ifSICPwereaboutautomobiles,itwouldbeforthepersonwhowantstoknowhowcarswork,howtheyarebuilt,andhowonemightdesignfuel-efficient,safe,reliablevehiclesforthe21stcenturyThepeoplewhohateSICParetheoneswhojustwanttoknowhowtodrivetheircaronthehighway,justlikeeveryoneelse如果你是文中的前者，阅读SICP将成为你衔接启蒙与入门阶段的关键点虽然SICP是一本「入门书」，但对于初学者还是有一定的难度，以下是一些十分有用的辅助资源：UdacityCS212DesignofComputerProgram)：由上文提到的Google研究主管PeterNorvig主讲，教学语言为Python，内容有一定难度。HowtoDesignPrograms,SecondEdition：HtDP的起点比SICP低，书中的内容循循善诱，对初学者很友好，如果觉得完成SICP过于困难，可以考虑先读一读HtDP。UCBerkeleySICP授课视频以及SICP的两位作者给Hewlett-Packard公司员工培训时的录像(中文化项目)ComposingPrograms：一个继承了SICP思想但使用Python作为教学语言的编程导论（其中包含了一些小项目）SICP解题集：对于书后的习题，作为初学者应尽力并量力完成。完成了这部分学习后，你会逐步建立起一个自己的程序设计模型，你的脑子里不再是一团乱麻，你会意识到记住库和语法并不会教你如何解决编程问题，接下来要学些什么，在你心里也会明朗了很多。这时候才是真正开始进行项目实践，补充推动力的好时机。关于项目实践：对于入门阶段的初学者，参与开源项目还为时过早，这时候应该开始一些简单的项目，诸如搭建一个网站并维护它，或是编写一个小游戏再不断进行扩展，如果你自己的想法不明确，MegaProjectList中选取项目。总之，务必在这时拿下你项目实践的第一滴血。与此同时，别忘了继续打好根基。为了将来的厚积薄发，在下面这几个方面你还要继续做足功课（注意：下面的内容没有绝对意义上的先后顺序）：计算机系统基础有了之前程序设计的基础后，想更加深入地把握计算机科学的脉络，不妨看看这本书：《深入理解计算机系统》ComputerSystemsAProgrammer'sPerspective。这里点名批评这本书的中译名，其实根本谈不上什么深入啦，这本书只是CMU的「计算机系统导论」的教材而已。CMU的计算机科学专业相对较偏软件，该书就是从一个程序员的视角观察计算机系统，以「程序在计算机中如何执行」为主线，全面阐述计算机系统内部实现的诸多细节。如果你看书觉得有些枯燥的话，可以跟一门Coursera上的MOOC:TheHardware/SoftwareInterface，这门课的内容是CSAPP的一个子集，但是最经典的实验部分都移植过来了。同时，可以看看TheCProgrammingLanguage，回顾一下C语言的知识。完成这本书后，你会具备坚实的系统基础，也具有了学习操作系统，编译器，计算机网络等内容的先决条件。当学习更高级的系统内容时，翻阅一下此书的相应章节，同时编程实现其中的例子，一定会对书本上的理论具有更加感性的认识，真正做到经手的代码，从上层设计到底层实现都了然于胸，并能在脑中回放数据在网络->内存->缓存->CPU的流向。此外，也是时候去接触UNIX哲学了:KISS-KeepitSimple,Stupid在实践中，这意味着你要开始熟悉命令行界面，配置文件。并且在开发中逐渐脱离之前使用的IDE，学会使用Vim或Emacs（或者最好两者都去尝试）。阅读《UNIX编程环境》阅读《UNIX编程艺术》折腾你的UNX系统数据结构与算法基础如今，很多人认为编程（特别是做web开发）的主要部分就是使用别人的代码，能够用清晰简明的方式表达自己的想法比掌握硬核的数学与算法技巧重要的多，数据结构排序函数二分搜索这不都内置了吗？工作中永远用不到，学算法有啥用啊？这种扛着实用主义大旗的「码农」思想当然不可取。没有扎实的理论背景，遭遇瓶颈是迟早的事。数据结构和算法是配套的，入门阶段你应该掌握的主要内容应该是：这个问题用什么算法和数据结构能更快解决。这就要求你对常见的数据结构和算法了熟于心，你不一定要敲代码，用纸手写流程是更快的方式。对你不懂的数据结构和算法，你要去搜它主要拿来干嘛的，使用场景是什么。供你参考的学习资源：《算法导论》：有人说别把这本书当入门书，这本书本来就不是入门书嘛，虽说书名是IntroductiontoAlgorithms，这只不过是因为作者不想把这本书与其他书搞重名罢了。当然，也不是没办法拿此书入门，读第一遍的时候跳过习题和证明就行了嘛，如果还觉得心虚先看看这本《数据结构与算法分析》CourseraAlgorithms:DesignandAnalysis[Part1]&[Part2]：Stanford开的算法课，不限定语言，两个部分跟下来算法基础基本就有了；英语没过关的：麻省理工学院公开课：算法导论入门阶段还要注意培养使用常规算法解决小规模问题的能力，结合前文的SICP部分可以读读这几本书：《编程珠玑》，《程序设计实践》编程语言基础DifferentlanguagessolvethesameproblemsindifferentwaysBylearningseveraldifferentapproaches,youcanhelpbroadenyourthinkingandavoidgettingstuckinarutAdditionally,learningmanylanguagesisfareasiernow,thankstothewealthoffreelyavailablesoftwareontheInternet-ThePragmaticProgrammer此外还要知道，学习第n门编程语言的难度是第(n-1)门的一半，所以尽量去尝试不同的编程语言与编程范式，若你跟寻了前文的指引，你已经接触了：「干净」的脚本语言Python,传统的命令式语言C,以及浪漫的函数式语言Scheme/Racket三个好朋友。但仅仅是接触远远不够，你还需要不断继续加深与他们的友谊，并尝试结交新朋友，美而雅的Ruby小姑娘，Hindley-Milner语言家族的掌中宝Haskell都是不错的选择。但有这么一位你躲不开的，必须得认识的大伙伴—C++，你得做好与他深交的准备：入门：C++Primer[可选]进阶：高效使用：EffectiveC++深入了解：《深度探索C++对象模型》；C++Templates研究反思：TheDesignandEvolutionofC++；对于C++这个NecessaryEvil，看这本书可以让你选择是成为守夜人还是守日人。现实是残酷的，在软件工程领域仍旧充斥着一些狂热者，他们只掌握着一种编程语言，也只想掌握一种语言，他们认为自己掌握的这门语言是最好的，其他异端都是傻X。这种人也不是无药可救，有一种很简单的治疗方法：让他们写一个编译器。要想真正理解编程语言，你必须亲自实现一个。现在是入门阶段，不要求你去上一门编译器课程，但要求你能至少实现一个简单的解释器。供你参考的学习资源：《程序设计语言-实践之路》：CMU编程语言原理的教材，程序语言入门书，现在就可以看，会极大扩展你的眼界，拉开你与普通人的差距。Coursera编程语言MOOC：课堂上你能接触到极端FP（函数式）的SML，中性偏FP的Racket，以及极端OOP（面向对象）的Ruby，并学会问题的FP分解vsOOP分解、ML的模式匹配、Lisp宏、不变性与可变性、解释器的实现原理等，让你在将来学习新语言时更加轻松并写出更好的程序。UdacityCS262ProgrammingLanguage：热热身，教你写一个简单的浏览器——其实就是一个javascript和html的解释器，完成后的成品还是很有趣的；接下来，试着完成一个之前在SICP部分提到过的项目：用Python写一个SchemeInterpreter其他编程入门阶段比较容易忽视的几点：学好英语：英语是你获取高质量学习资源的主要工具，但在入门阶段，所看的那些翻译书信息损耗也没那么严重，以你自己情况权衡吧。此外英语的重要性更体现在沟通交流上，LinusTorvalds一个芬兰人，一口流利的英语一直是他招募开发者为Linux干活的的法宝，这是你的榜样。学会提问：学习中肯定会遇到问题，首先应该学会搜索引擎的「高级搜索」，当单靠检索无法解决问题时，去StackOverflow或知乎提问，提问前读读这篇文章：Whathaveyoutried不要做一匹独狼：尝试搭建一个像这样简单的个人网站，不要只是一个孤零零的About页面，去学习Markdown与LaTeX，试着在Blog上记录自己的想法，并订阅自己喜欢的编程类博客。推荐几个供你参考：JoelonSoftware,PeterNorvig,CodingHorror小结以上的内容你不应该感到惧怕，编程的入门不是几个星期就能完成的小项目。期间你还会遇到无数的困难，当你碰壁时试着尝试「费曼」技巧：将难点分而化之，切成小知识块，再逐个对付，之后通过向别人清楚地解说来检验自己是否真的理解。当然，依旧会有你解决不了的问题，这时候不要强迫自己——很多时候当你之后回过头来再看这个问题时，一切豁然开朗。此外不要局限与上文提到的那些材料，还有一些值得在入门阶段以及将来的提升阶段反复阅读的书籍。ThePragmaticProgrammer就是这样一本程序员入门书，终极书。有人称这本书为代码小全：从DRY到KISS，从做人到做程序员，这本书教给了你一切，你所需的只是遵循书上的指导。后记如果你能设法完成以上的所有任务，恭喜你，你已经真正实现了编程入门。这意味着你在之后更深入的学习中，不会畏惧那些学习新语言的任务，不会畏惧那些「复杂」的API，更不会畏惧学习具体的技术，甚至感觉很容易。当然，为了掌握这些东西你依旧需要大量的练习，腰还是会疼，走路还是会费劲，一口气也上不了5楼。但我能保证你会在思想上有巨大的转变，获得极大的自信，看老师同学和csdn的眼光会变得非常微妙，虽然只是完成了编程入门，但已经成为了程序员精神世界的高富帅。不，我说错了，即使是高富帅也不会有强力精神力，他也会怀疑自己，觉得自己没钱就什么都不是了。但总之，你遵循指南好好看书，那就会体验「会当凌绝顶」的感觉。首先要想学编程，选一门合适的计算机语言就十分重要了，怎么去选择就显得尤为重要了，这要根据自己的兴趣爱好及每个语言的特性来选择，比如说PHP适合做web开发，易学习，易上手，非常流行的一门计算机语言了，我个人比较推荐php语言。java可以做web开发，做安卓app开发也用的是java,在学习程度上上可能比php稍微难上手一点，不过也是没问题的，如果对java感兴趣可以尝试一下。python是目前比较火的一门语言了，比较适合做人工智能领域，另外写网络爬虫类的程序，用python也是非常合适的了，看个人兴趣来选择了。c,c++,c#这些语言就不推荐给了，特别是c#，已经是比较过时的一门语言了，即使学习好了，也不太适合去找工作，c与c++并不是十分适合初学者来学习，因此也是没必要进行考虑了，还有一些更小众的语言，更是没有必要去考虑，因此关于语言的学习就从上面3种语言去选择一门自己所感兴趣的吧！研发搭建环境如果选择好计算机语言，那么接下来就是研发环境的搭建了，因为只有研发环境搭建好了，才可以进行后续的编程工作，比如说PHP,那么就从百度上搜一下如何安装PHP环境，能搜出一些简单的教程，初学者按照教程一步一步来，顶多半天时间就可以把研发环境装好了，如果是java，就需要先安装jdk，进行环境变量的配置等，网上也有相关的教程，也是十分容易的，相信大家只要按照教程来做，都可以很轻易的把研发环境搭建起来的选好视频和书籍，辅助学习。既然是零基础学习，就需要进行系统的学习，而不是到处百度零基础的知识点进行学习。代码练习跟随教程一个一个章节的进行学习，需要注意的一点就是不能只是去看，那样不行，要对每一个章节的知识点要亲自用代码敲一遍，运行一下试试效果才行，这样才能提高自己的动手能力，才开始会觉得有一点生疏，慢慢的就会熟练起来，逐渐会增加编程的兴趣。这个过程就是需要反复的进行练习，大量的代码练习才行。这个过程是5步中最关键的阶段了，重在代码亲自练习，对编程中有的章节不明白的地方，千万不要放过去，可以在网上找一些相关的编程交流群，参加进去，在线上咨询一些过来人，也许就可以轻松帮你解决疑问了，对你的学习十分帮助，并且整个过程也都是免费的。项目实战如果说基础教程都按部就班的都实践过一遍了，那么你就有一定的编程的基本功了，那么自己就可以尝试着做一些小项目，把学到的知识给串起来，进入项目实战阶段，比如说自己设计一个学生管理系统，并把它完成，如果不了解怎么设计，可以去网上搜索。慢慢就有思路了。我也在学习这方面，视频书籍看过不少，最推荐的还是北京尚学堂的学习资料，Java300集，Python400集，都是很经典的入门基础教程，而且是结合项目学习的，很有意思，干货满满，还都是免费的，推荐你可以去看看，相信可以带你走进变成的世界。从零开始学编程，第一关就是要选择你所要学习的编程语言。面对着琳琅满目的编程语言，初学者常常一筹莫展，拿不定主意，不知该选哪

首先：我学编程已经有快两年的时间了，我的专业和计算机编程一点也沾不上边（图书馆学专业本科）。从最初的C-〉C++-〉VC++60-〉VC++NET托管编程 + SQL Server

要学编程不是一朝一夕的事，不知道你有多少的时间和毅力，编程要学到通最重要的就是方式就是自学，老师教不了多少东西，如果一个老师能够让你入门一门语言就已经是很不错了。

个人觉得最好是从C/C++学起当你对C++很懂的时候,就可以学习VC++了,VC++是学习Windows最好的编程语言,如果你VC++学得通了Windows系统编程就不再话下了如果这时候比如要改行到C# / Java 这些对你来说都是几周就能够上手的事而且学习C++有一个很好的地方就是C++的书籍非常的多,经典书籍也很多你学习起来会给你非常多的帮助

当然如果你选择了C++你一定要有毅力与恒心,现在很多的院校都是直接开C# 而不是开VC++课程就是因为VC++的难度大,正式因为难度大就更需要毅力了!如果你没有这个就最好不要选择VC++,还有如果你不是想把编程当作未来的工作方向建议不要学VC++,像开发什么网站的旧直接去学JAVA或C#/ASP就好了,容易上手难度也不会那么大,这时我个人的经历

下面赋上我保存的一个文章,如果你准备学期VC++,可你看看:

学好VC++的十大良好习惯

欢迎光临阿蒙的VC++专业技术网站:http://wwwvchomenet/

每到年底各大媒体就争先恐后热火朝天地搞总结,什么十大人物,十大品牌,十大美女,十大帅哥等等五花八门乱七八糟的让人充满好奇充满怀疑,这事确实让人有点郁闷,就如同男足国家队的国产教练如沈墙扶们每一次踢球失败后都要说这么一句:我们回去后要好好总结,下次会打得更好! 这话听了几十年了,耳朵都生虫了,但还是无法看到中国猪球队有象人样的表现因此,总结在某一程度上来说只不过是一种形式罢了,总结不代表就能改过原有的不足,也不代表就能进步了,甚至有点俗不可耐,尽管如此,阿蒙亦明知故俗,前人说过了入乡了就要随俗,因此你生活在这种环境里,你无法对这些无聊无趣的东东置之不理,除非你是天才,天才往往在非天才的人看来是很怪异的,处处与现实格格不入,可阿蒙不是天才,所以还得赶快总结,要不就离题,又被大家骂了,:)

(一)充分利用MSDN,因为我个人觉得它胜过任何一本编程参考书;

MSDN是 Microsoft 当前提供的有关编程信息的最全面的资源，它包含微软最新的技术数据库，加上易学易用的全文检索功能，让您迅速找到任何您需要的技术参考数据,让您随时拥有与全世界菁英同步的技术，掌握最丰富的程序开发资源。我经常收到很多朋友的EMAILS,他们所提的问题往往都非常的简单,MSDN完全可以解答这些问题,但他们好象不太喜欢用,这是让我郁闷的地方,是因为英文不好呢,还是没有学会充分利用各种资源来解决问题的方法呢

(二)提高英文水平,养成多上英文网站多看英文资料多买老外原版英文书;

有关程序员与英文水平的讨论已太多太多, 我个人认为要成为程序员,高中的英语水平够了,甚至不懂英语的一些人,也同样可以成为较好的程序员,因为开发工具的发展将是越来越傻瓜,但如果你是仅仅满足于能运用某种工具开发某个软件模块,那是没话说了真正热衷技术肯干钻研乐于接受挑战的程序员是不满足于现状的,他们总感觉有太多的未知,于是总在不停地学习,如今信息技术发展得太快，而大部分的技术最先出现的时候都是英文版本的，要几个月或者几年以后才有中文版本的书出来，因此要想跟上步伐，一定要努力提高自己的英文水平，这样才能同步跟上信息技术。你可能担心自己的英语水平不行，没关系，刚开始多查字典，"万事开头难",必须有持之以恒的精神,不久你就会发现计算机英语其实很容易的。何况很多

英文技术站点确实比国内做得好啊!比如http://wwwcodegurucom,http://wwwcodeprojectcom, http://wwwprogrammersheavencom 等等

(三)加强自我管理,善于作自我总结,分析自已的优点及缺点。

中国境内百分之八十以上的***在百分之八十以上的场合的讲话中都有类似的观点,所以在这里我是不多说了,反正这一条用在什么行业什么地方都不会有错的,人生最大的敌人不是就是自已吗管好自已认清自已,那还有什么搞不定的

(四)养成良好的文档习惯

程序员大多都不喜欢写文档,我以前也是特讨厌,在我的思想里,所谓的文档就是一些废话,一句话硬是用十句话来代替的无聊透顶,就如同部分中文系男生的爱情表白,明明就是"我爱你"三个字,他硬是把月亮啊太阳啊大海啊高山啊石头啊天使啊乱七八糟的都拉上关系了,尽管听起来浪漫,但在我认为不实用,:), 甚至太肉麻了,一个男子汉干嘛这么罗里罗嗦的良好的文档是正规研发流程中非常重要的环节,一个好的程序是先写好设计文档再进行编程的，在设计文档的指导下，才能写出安全的代码。如果你不写文档，一开始就写程序，这样你就不会按已设计好的路线走，而是想到哪写到哪。小功能还好说，要是大功能，就容易混乱甚至失控那么如何写文档呢其实我认为没有统一的标准,虽然国家及一些NB的人总结了很多的模板,但每个人的习惯不同,如果你不加以修改或创新,就套用某个标准,我相信写起来会很吃力及说不清的难受,因此我觉得只要能将你的设计思想及实现算法或步骤描述清楚就是好的文档,我强烈建议广大程序员朋友们在写文档时要善于用图表来说明你的思想,我们不是作家,也可能作文都经常性地不及格,写出五官端正的文章对我们来说可能不容易啊!好好地利用VISIO,ROSE或别的工具来表达你的思想吧!

(五)代码风格要规范，严谨，效率要高。

这个不用说了,所以一定要记住了!不过,这一点有时可能与人的性格有关,如果你是经常丢三落四经常胡子长长经常钮扣扣错经常吃个快餐要一个小时的人,那你在CODING的时候可千万要注意了,CODING是CODING,生活是生活,不要写出的程序也是那样就不好了!

(六)掌握好跟踪调试技巧

跟踪调试程序是一件繁琐而又复杂的事情，所以掌握必要的调试策略及技巧却可以使这些工作变得轻松起来强烈建议你去看一下老美Everett NMcKay及Mike Wooding写的书<<Debugging Windows Programs>>,你一不定受益匪浅

(七)养成自我测试的习惯

测试工作应由测试工程师来做,但在你写完一个模块或一个软件时,还是要自已先测试一下,保证不要出现一些低级的错误,何况这些错误让测试工程师看到了,狂扁你一顿,你很没FACES的

(八)善于交流善于沟通,特别是经常与一些高手交流一下学习的心得体会;

有人说,程序员的性格大多内向不喜欢说话,其实是有些误会了,不是不喜欢而是话不投机,我的脑袋一天到晚都在不停地转,函数,数据,算法啊充满了我的世界,我那还有时间与你谈一些无聊的话题,话要找对人了,才容易谈下去,书上说过"听君一席话,胜读十年书",你要找的就是这种豁然开朗！现在技术的论坛越来越来,这将成为程序员交流一个重要的地方,也有人说:"读君一长贴,胜读十年书",:)

(九)阶段性地做一下专题总结

知识要温故而知新,因此我建议程序员要养成阶段性地做专题总结的习惯,比如你这个月学习或在做与多线程有关的模块或项目,那么在你做完后,你就可以好好地总结一下所有与多线程相关的技术,包括理论知识,实践方法以及各种技巧及优秀文章等等,这对你各种能力的提高将有很大的帮助,你试过了吗,如果没有,那就快点行动吧!

(十)要有持之以恒的精神

这是废话,因为我揍不齐十大,所以将它也算上,中国自古以来喜欢号召大众学习某种精神,比如马克思的,列宁的,毛泽东的,邓小平的,雷峰的等,这些精神使社会更安定人民生活更美好,那么程序员要有什么样的精神呢我不是我说了就算了的,我只是想说明要学好任何一门技术,最好要有持之以恒精益求精的精神,特别是学一些比较抽象比较难的技术,比如VC++,我想它应比别的开发语言都要难学些,或许你已经开始了两年了,但感觉还是不爽仿佛也没掌握什么,这个时候你除了思考一下你的学习方法以外,还必须坚定你的目标及信念!