Emma Mulqueeny（既是企业家又是程序员） 说：大多数情况下，很难的数学题（物理和几何）要么被计算机解答，要么被其他人解答。计算的过程确实是发生的，而且对于程序的运行至关重要，但是作为程序员，完全不需要知道这一切是怎么做到的。
不瞒大家说，小林其实也是非科班出身，大学期间的专业是电气自动化，后面由于个人兴趣，从事了开发工作，这期间我也自己补了很多计算机专业的知识。
C语言和其他高级语言不一样，它的很多操作都是直接面向内存（面向硬件）。困难的是，对于C语言，不论是数据类型、操作符、语句、函数，都或多或少、或简单或复杂地通过地址操作内存。
对于大部分程序员而言，算法在工作中不是必须的，但是你要找工作，特别是刚毕业参加校招的学生，想进入一些比较大的公司，是必须要学好算法的。
作为一个标准的程序员对于算法需要有一个基础的掌握，而且算法几乎渗透到编程的各个方面，具备良好的算法基础对成为一名优秀的程序员有着非常大的好处，很多做了多年的程序员对于算法还没有一个很好的概念，觉得自己算法基础很一般还不是照样做的很不错，编程是一个种类极多，技巧非常多的，解决同样一个问题不同的人会给出不同的解决方案，而且效果差别也会非常大。随着人工智能的拓展算法又重新被很多企业重视起来，现在很多还没毕业的硕士只要是算法相关专业的很多企业都能给出非常高的薪水，证明市场对于算法的需求在提升。
前段时间我写过一篇看视频的一点小建议，今天把看书的一点小建议补上，免得给大家带来误解：吴师兄不爱看书，只爱看小视频。
2.人工智能 因为大数据是人工智能的基石。人工智能的发展，离不开海量数据。
第一部分：什么是基本功 先说说我所理解的基本功是什么:在讨论，计划，工作，策略以及其他一切相关于这个事物的活动时候，可以不用拿出来讨论的“技能”，但是却又是必须一定拥有的“技能”，而这个“技能”的好坏也直接影响到你所进行活动的质量高低。这个“技能”就是基本功,而且基本功也是随着水平的提高而变化，原来在水平低下时候所谓的技巧会在水平高的时候编程基本功。就比如说写小说，一般来说，用词造句，如何开头如何结尾可能都是小说技巧。但是这个前提是你必须会写字，或者会打字，这个写字和打字的技术就是基本功。当你小说水平升级
疑惑一 遇见编译错误了咋办？ 经常见有小伙伴，呼呼的把一大段的编译错误呈现在群里，然后问这是啥原因，其实解决编译的办法还是挺多，现在重点说下编译错误是怎么出来的，基本上编程语言分为两种编译型和解释型语言，编译型的语言会在程序执行之前先编译成二进制的文件，那么解释性的语言不需要这么办，直接边解释边执行，效率上面稍微低点，常见的c、c++都是编译型语言，java属于解释性语言，可能小伙伴有疑问了，不是java也是需要编译的嘛，其实准确来说编译成了字节码，还需要jvm进一步转化成二进制文件，不是编译型的语言，所以
问题：数据结构是干什么用的呢？ 我们这学期开数据结构C语言版，已经过去半学期了，还是没有头绪。去年已经学过C与C++了，觉得已经可以编写程序了呀？然后我们为什么还要学习数据结构呢？学习什么链表，插入删除数据，看代码，觉得很复杂。这是干什么用的呢？C或C++里不就已经可以插入数据，存储数据么？建个数组，运用指针不就可以很方便么？还要费这劳什子自己写一大串代码就是为了建个链表能存两个数据？ 回答一： 链表的好处在于不用使用连续的内存，而是利用内存中分散的存储单元存储数据；而且链表的长度是可以任意增删
英语这个东西到用的时候方恨少，程序基本上都是英语来编写的，但实际上涉及到的单词和我们高中学的单词没有太大的关联。不要求看什么心灵鸡汤一类的要求那么高。而国外的文档，语言其实都是很平实的，就像我们不会用文言文来写我们的文档一样，这样的文档对英语的要求并不是太高。 一、编程入门英语不好不用担心 说实话，我的英语也不好.但是我觉得，学编程语言初期中用到的英语只不会超过100个。根本难不倒想学编程的你。但后期深入的学习中要掌握一门编程语言提供的程序资源(术语是函数库或称类库或称组件库)，由于这些用到的英语单词
“Data Science = statistics who uses python and lives in San Francisco” 恰好我马上启程到 Twitter 的data science team，而且恰巧懂一点点统计和住在旧金山，所以冲动地没有邀请就厚脸回答了:D 我认为有几个大方面 1）学好 python 现在几乎所以公司的数据都可以api给你，而python的数据处理能力强大且方便。加之在machine learning的很多算法上，python也独俏一方。另外，它的简明方便迅速迭
算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~
马上孩子们就要进入暑假假期了，建议家长有时间能仔细阅读本篇文章，结合孩子实际情况，制定学习计划。
失效了。最近终于有时间整理下来。 如何入门数据挖掘/机器学习/数据科学？ 我认为有几个大方面 1）学好python。 现在几乎所以公司的数据都可以api给你，而python的数据处理能力强大且方便。
所以说,要想算法好,学好数据结构是很有必要的,这要求我们要多想,多思考,在下面的基本结构中会有博主的个人思考,如果有小伙伴看了觉得有所启发,还请来个三连
数学对于编程的重要性越来越强，数学是科学的基础，很多研究都依赖数学，数学更像是一个基石，走向更高层面的基石，如同要成为一个物理学家首先是一个数学家，要学好编程，必须数学要懂，在这有两个重要的字眼学好，要做编程数学不好也是可以做的，大部分的编程的场景对于高深数学应用相对比较少，所以很多数学不是特别好的人也能把编程做的不错，但如果涉及到深层算法，或者高性能框架方面的东西，数学不强要玩转相当费力，数学之于编程主要表现在两个层面一个思维逻辑，一个是编程里面复杂的数学算法需要数学基础。
在这个行业，每隔一段时间都会出现新的技术，好焦虑呀，到底该学什么？14年移动开发出现了大量的泡沫，随便一个培训机构培训几个月出来的在北上广都是8k起，现在感觉移动开发工程师供应需求方都要饱和了。招聘公司每天简历都要收到上百封，很多移动开发面试都接不到电话。该怎么办？要学习RN吗？要学习后台吗？在校的准程序员们学习android还合适吗？现在移动端不景气，是不是要学习新的语言，逃离移动端技术？
以下是我个人看法，全部都是片面的，请不要相信。 ES6 确实是在JS本身上添加了一些新东西，但真心不多，而且现在各个浏览器对它的支持还有待提高。 那是不是就不学它了呢？当然不是 它是未来嘛，我个人觉得还是先把ECMAScript5 学好了，并且等到ES6相对成熟了，各个浏览器对它的支持都OK的时候，再来学它会比较好些。 现在虽然有Babel来完美转换ES5 和ES6，但我真的担心，在生产环境中，会引起什么不可知的xxx。。 而且ES6是在ES5的基础上添加与完善的，先学好ES5反而会有利于你学习ES6呢。
对互联网工作有所了解的人都明白，在现在的互联网信息化当中，图片侵权文章侵权情况是非常普遍和严重的，尤其是在一些电商网站的图片当中，许多商家使用的图片都是一样的，比如很多的一件代发图片都是重复性的，造成了许多商家的困扰。一旦被人告侵权的话，那么得不偿失，一件代发图片相同如何处理呢？
一、什么是有效地训练？ 很多ACMer入门的时候，都被告知：要多做题，做500多道就变牛了。其实，这既不是充分条件、也不会是必要条件。 我觉得一般情况下，对于我们普通学校的大学生，各方面能力的差距不会太大，在这种情况下，训练和学习的方法尤为重要。 其实，500题仅仅是一个标志，而且仅仅表示你做ACM-ICPC有一定的时间，算是入门了吧，而且这500道题目中自己独立思考做出来的有多少，半小时内做出来的有多少，看别人的题解做出来的题目有多少，半年后仍然会做的题目有多少........ 二、训练的目的是什么？ 1、提高编程能力 2、学习算法，（读书，读论文，包括做一些题目验证） 3、准备好面临将到来的挑战（熟悉题型，调整心态） 4、启发思维。 三、关于算法学习的一些建议： <1>算法学习是ACM比赛所要推广或者要提倡的一个方面 记得曾经路过某人的blog，上面说他作比赛的时候遇到了一个dijkstra，他没做出来，然后评论到（大意）：我才不会花时间去搞明白“这种”算法。 “这种”也许有可能是指：没什么实用性，对吧，这样我就不想评论了（又是有关科学和工程的讨论）。但起码有一点需要明确的：ACM-ICPC比赛时关于计算机科学的比赛，计算机科学是算法的科学，计算机算法中dijkstra有着重要的实际和启发意义，所以比赛一定要考。 你参加这个比赛，要拿奖，就必须学习这种算法。你也许觉得你智商很高，但ACM-ICPC比赛本身不是智力比赛，比赛就是要让你去学习这些东西，所以，如果你不想学的话，我觉得也没有必要参加。说道这，可能偏题有点远，但是希望以上的分析能得出这样一个基础结论：不想学好算法，那没有必要来比赛。 <2>用模板是不好的 现在很多我们弱校的ACM-ICPC选手比较依赖模板，说实话，我也很依赖，但是我起码知道一点，这样是不对的，某种意义上说，这是你没有把算法学明白的一种表现。而且也严重影响编码速度。在我参加过的亚洲区域赛和亚洲区域总决赛（EC Final），那些大佬们从来没有看过模板，全部现场敲。正常的比赛绝对不会考察模板题的，每道题都是3到5个知识点糅合到一起考察的。 我觉得敲代码的时间没有浪费，某大牛曾说：因为每次敲都有可能有不同的错误，所以不用模板是好习惯。我最开始学dancing link的的时候，自己敲出了代码，然后接下来的几道题部分参考了以前的代码，后来基本上是直接copy。现在，当别人问我dancing link算法或有关的题目的时候，我已经是一脸茫然。 所以，用模板是不好的，有时候由于某些原因可能你用了模板，但你起码要知道这要做是不对的，并且有机会要改正。 <3>需要深入学习 像 ACRush、zzy、ahyangyi…等等国家队的天才们，本身难以说我们与他们之间有什么可比性。但是他们的学习方法应该还是值得借鉴的，他们的学习方法当然我们得不到言传身教，但是从他们在国家队集训的论文中和他们搞完ACM-ICPC以后的轨迹中，可以有所体现。那就是：深入学习。 首先，我觉得ACMer学算法不应停留在看看代码实现这个层面，在算法思想上要有清醒的认识，在正确性分析上要也应该要有较好的逻辑。因为网上的代码的实现上的一些细枝末节很可能掩盖了算法本身有的简洁性、美感和思想。因而丧失了对算法整体上的一些认识。还拿dijkstra算法打比方，有些算法不是基于 dijskstra的直接建模，而是需要你修改这个算法，这时你对算法没有真正理解的话，也就一筹莫展了。 所以，要阅读论文和书籍，尤其与英文书籍，窥到它的本质。另一方面，只有这样，你学的的东西才能在ACM-ICPC以外，给你一定的启发——否则你会迅速忘掉它的。
作为一个写了十几年C/C++的程序员，数据结构对于程序员来讲非常重要，这也是区分学校的理论和实践一个非常关键分水岭，可能在校大学生能看到数据结构书籍有C语言版本有Cpp版本，主要针对实现代码而言，本质上差异不大，基本上在学校期间对于数据结构都有一个大概的抵触，很多逻辑串联不一定能看明白，主要原因还是指针问题，想学好数据结构指针搞不透彻很难真的弄明白。
不止一个学生问到我：“老师，为什么我们的应用程序设计要学C语言而不是别的？C语言不是已经过时了吗？如果现在要写一个Windows程序，用VB或Dephi开发多快呀，用C行吗？退一万步，为什么选择C而不是C++呢？” 不止一个学生问到我：“老师，为什么我们的应用程序设计要学C语言而不是别的？C语言不是已经过时了吗？如果现在要写一个Windows程序，用VB或Dephi开发多快呀，用C行吗？退一万步，为什么选择C而不是C++呢？” 这个问题三言两语还真说不全。简单来说，C语言是计算机程序语言的基础，是实用的
如果想把程序员当作长期职业，那我们就需要考虑：在哪些方面的努力是更有效率的，最终大家一致同意：搞好基础知识才是王道！任你技术风向怎么变，底层的理论依然还是操作系统、编译原理、计算机网络等东西。 基础技术是各种上层技术共同的基础，吃透基础技术对于程序员来说有三点好处：基础知识是地基，掌握得越扎实，走得越远；学好基础技术一通百通，让你更快地使用各种新技术，不落伍；高可用、高性能、高并发的解决方案背后基本都有基础技术的身影，学好基础技术能更好地掌握更高维度的技术。 仔细一想，的确是这样，基础知识的影响不仅大，
那今天来给大家分享一个二哥编程星球里的主题：以我快 3 年的工作经验来看，很多原理性质的东西似乎没啥用，比如说 HashMap 的原理，这些原理性质的真的需要学习吗？
不说题外话，经过一学期的学习和参加一次CTF大赛后，对于reverse的最直观的印象就是写脚本，写各种程序，不论是很简单的reverse题还是较为复杂的，甚至有时候思路很明确，写出来脚本之后flag就到手了。
作为计算机系的学生，在外人看来就是会修电脑的，是必须要学会修电脑嘛，修电脑是维修工的事情，不是计算机必修课。作为计算机专业的小伙伴该如何让自己过得更加有意义。如何让自己不在游戏中度过，让记忆的画面中多一些，有意义的场景。 那么最该做的事情有哪些？ 学好计算机基础知识，这是以后在计算机方面发展的基础，那么有哪些基础是必要玩好的，计算机组成原理，高数，数据结构，一门编程语言，能搞好这些已经不少了，很多人都说为啥没有英语，英语没有必要专门去学，用的时候查不懂的单词就好，除非想搞翻译的工作，把计算机组成原理放在
导读：有没有Python视频教程？有，甚至还有机会接触到国际顶尖大学的计算机视频课程。
单片机在流行之处曾经风靡一时，大街小巷的mp3，mp4，游戏机都是单片机芯，目前大街上还是有很多单片机的产品，嵌入式的流行对单片机的冲击的确也是不争的事实。随着计算机科技的进步cpu和内存的技术越来越成熟，随之带来的就是硬件配置的水涨船高。特别是近来安卓的普及，搞得大小设备不上安卓就如同跟不上时代潮流似的，就连一个小小的手表就要以运行安卓系统为荣了，安卓系统就不是简单的单片机能承受得了。这么说来单片机是不是真的过时了，到底还有必要去学嘛，如果要学的话该怎么学？ 单片机个人理解就是对硬件操作的简单抽象，主
疑惑一：数据结构和算法学的晕乎乎的？怎么破局？ 数据结构是算法的基础，原则上不推崇先去学习数据结构，数据结构就是对基础的组合和应用了，在基础语言还不行的情况下，直接来使用可能会存在问题。建议C语言或者C++基础打的差不多的情况下，切入学习数据结构，没有完成数据结构的学习，编程基本功算是不完善。老码农经常提醒刚入门的小伙伴先学好指针再再去玩数据结构。 通常来说基本学好基础语言部分如何能能吃上饭，学好数据结构能让自己吃的更饱一点。能独立做单元模块了基本上能选择如何吃的更好些了。现在大家经常看到c++或者java
在计算机行业从事多年，现在最大的遗憾是大学期间如果数学在学的再好一点，再多看本书该有多好，如果早一点研究一点算法对今天的帮助该有多大，但这一切都是假如不会从头来过。数学是支撑计算机的灵魂，没有数学哪来的计算机一说，数学家是数学领域尖端技术的传播者和开拓者，数学领域经过这么多年的积累已经达到了非常高的层次，即使这样这门学科也需要前进，要应对别的学科的基础使用，数学是一种基础科目，几乎所有的物理学家同时是数学家，如果没有良好的数学基础不可能在物理领域有建树。
如今IT的发展如此之快，从硬件时代到现在物联网时代，Android是基于Linux开发的操作系统，Android本意指“机器人”，由Ascender设计的Logo图标，将Android设计为一个绿色的机器人，是一个功能强大的移动系统，也是一个为手机服务的，开放性系统。
如何成为一名数据科学家？ 文 | 谢科 "Data Science = statistics who uses python and lives in San Francisco" 恰好我马上启程到Twitter的data science team，而且恰巧懂一点点统计和住在旧金山，所以冲动地没有邀请就厚脸回答了:D 我认为有几个大方面 1） 学好Python 现在几乎所以公司的数据都可以api给你，而python的数据处理能力强大且方便。加之在machine learning的很多算法上，pyth
1、跨平台的（windows\安卓android(linux)\苹果ios(unix)）
说到计算机专业的小伙伴，提到课程大家都基本上都有一个念头，课程开的太多了，根本就听不懂，或者似乎能听懂点，也是似是而非，到底哪些是重点，那些是可以只是了解下就行。因为根据目前的大学开设的课程所有课程都能搞的很好，几乎很难，所以还是要抽调出重点，识别出如何进行学习。 那么最该学的是哪三门课程？ 计算机组成原理，一门编程语言，数据结构与算法 为啥要学好这三门课程？ 一.计算机组成原理，放在第一位，很多人觉得很老套，其实再牛的程序也在运行在计算机上，计算机的工作的原理吃透是第一位的，其实很多写了很多年代码的程序
嵌入式学习是一个循序渐进的过程，如果是希望向嵌入式软件方向发展的话，目前最常见的是嵌入式Linux方向，关注这个方向，我认为大概分3个阶段： 1、嵌入式linux上层应用，包括QT的GUI开发 2、嵌入式linux系统开发 3、嵌入式linux驱动开发 嵌入式目前主要面向的几个操作系统是，LINUX，WINCE、VxWorks等等 Linux是开源免费的，而且其源代码是开放的，更加适合我们学习嵌入式。 你可以尝试以下路线： (1) C语言是所有编程语言中的强者，单片机、DSP、类似ARM的种种芯片的编程都
为什么同样是做一个项目，有的同学完成得很快、而且做完后就能自己做其他项目了？而我已经做了几个项目，还是感觉啥都不会？
先来谈一下怎样才能学好Verilog这个问题。有人说学Verilog很难，好像比C语言还要难学。有一定难度是真的，但并没有比别的语言更难学。我们刚开始学C语言的时候也觉得C语言很难，直到我们把思维方式转变过来了，把微机原理学好了，能模拟CPU的运行方式来思考问题了，就会发现C语言也没那么难了。所以这里面存在一个思维方式的转换的过程。这对于学Verilog来说也是一样的，只不过Verilog比C语言还要更加底层，我们只掌握了CPU的思维模式还不行，还需要再往下学一层“硬件电路的思维模式”，才能更好的掌握硬件编程语言。
1) 数据 data 结构(structure)是一门研究组织数据方式的学科，有了编程语言也就有了数据结构.学好数据结构可以编写出更加漂亮,更加有效率的代码。
许多学编程的认为，特别是新手会觉得：“我又不找c语言的工作，需不需要学c语言？”，就象“我又不找C语言的工作，应不应该学c++”一样；我觉得答案不源于你做不做C++的工作，而取决于你做不做程序编程行业的工作。
我想说下我的理解。 很多ACMer入门的时候，都被告知：要多做题，做个500多道就变牛了。其实，这既不是充分条件、也不会是必要条件。
先说一下笔者春招实习的情况：从三月初到四月半，经历了近20场面试，一共面试了五家企业，通过了腾讯、字节、蚂蚁、美团的面试，虎牙在一面之后拒了二面邀请。
在当今数字时代，计算机科学和软件开发成为了高度需求的领域之一。然而，有一个长期存在的问题是，程序员是否真的需要数学好呢？这个问题一直以来都备受争议，因为程序员的工作范围涵盖了广泛的领域，从简单的网站开发到复杂的人工智能系统。
疑惑一 如何学好算法？ 很多初学的小白都问，我数学不好，算法没感觉咋办啊，诚然算法和数学有着直接的关系，一个普通程序员和高级的程序员差距基本上在算法上，但是算法的学习不是孤立的，就拿c/c++学习的小伙伴来说，学习算法的前提是把数据结构搞好，数据搞好的前提是把指针彻底的搞明白，要不然真不知道那些链表，二叉树这些东西怎么去运算，c++里面的泛型编程很多函数或者方法都是一些优质算法的体现，不懂的可以继续在微信后台来问，输入关键字算法获取更多信息 疑惑二 刚上大一的新生，想学编程该怎么入手？ 很多刚上大学的小伙伴
论文地址：https://www.weiranhuang.com/publications/DARTS+.pdf
算法对程序员来说是熟悉的陌生人，编过大量代码后突然被哪个问到算法是什么也有时不知从何说起，简单来说是没有好好总结过仔细分析过。大学里面导师整天苦口婆心的教导算法有多么多么重要，但哪个能真正听得进去，即使认真的学了出了社会过个两三个月就忘到九霄云外了，记得算法的排序有几种就算不错了的。说到底还是没有真正的理解，而理解是建立在应用之上，用多了亲历了也就知道其中的道理，学好了也能锻炼自己的抽象能力，因此平时没事就多拿出来多练哈，没准哪天突然开窍了也说不定。 自己也是意识到学好算法的重要性，因此一直也在找一
C C++ JAVA Pathon HTML javasprict C#等等吧，这些是我们能通过身边的人了解到的。
现如今，如果你想进入大厂，腾讯，阿里，头条，拼多多等，不管是社招还是校招，肯定都会面试到算法的。
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