如何自学编程和提升背景？

前提条件：

• 足够的时间
• 强的自控能力
• 高中以上学历
• 基本的物质保障
• 刻意练习，一万小时定理，五年磨一剑

大战略

• 明确你的目的
• 了解软件技术与编程这件事
• 拟定自学路线，策略，计划和安排

• 按计划进行自学

  侧重点

• 考研
  • 深入学习计算机专业核心课程
  • 掌握初试，复试用到的编程语言（C，C++，Java）,针对特定场景，自行设计并实现相应的数据结构和算法
• 求职
  • 分析当下人才需求情况，预测未来发展趋势。
  • 依据人才需求情况，倒推出需要掌握的技术群与技能树。
  • 分析自己现有基础和现实条件
  • 制定一个技术学习路线，拟定具体学习策略
  • 项目为王:学习做项目再学习再做项目.....
• 兴趣驱动（略）
• 工作挑战
  • 信息技术的战场，并不全在IT行业，而分布于几乎所有的，正在被信息技术所改造和重塑的传统产业之中。
  • 收集信息，看看国内外领先的同行是如何应用信息技术的
  • 思索如何选择特定的技术将自己的日常工作自动化，提升效率
  • 在本职工作上做出出色的业绩，升职、提薪，寻找到新的发展机遇
• 创造价值
  • 业界使用主流技术，技术是否可以革命？
  • 实现想法

技术提升

主流学习路线：学习编程语言->学习开发框架->做项目

• 编程语言：主攻一门语言，最少熟悉三种类型语言(面向对象，面向过程，脚本语言，函数式编程),广泛涉猎实用技术
• 数据结构：动手实践
• 算法：动手实践
• 基础（3-6个月） 提升（2-3个月） 实战
• 推荐书籍
  • Python编程:从入门到时间
  • C Primer Plus
  • 代码大全

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写代码之前的问题定义

所有软件都需要处理数据，弄清楚数据本身的特性，是设计与开发软件的第一件事

1. 分析程序要处理的数据所具有的特性
2. 确定算法技术，所用的数据结构
3. 系统设计阶段
4. 将数据结构与废转换为类
   • 运算表达式
     • 表达式树
       1. 应用DIP原则使程序中可以动态地切换使用不同的算法
       2. 敏捷软件开发，设计模式，领域驱动设计
       3. 用户输入数据->预处理（检查数据合法性）->调用算法->输出结果
       4. 开发时必须进行单元测试（可将测试用例放进数据库，自动测试，也就是数据驱动的数据库）
   • 

程序员必备技能

• 掌握常规代码重构方法

  • 组件化重构，可复用
  • 
• 单元测试
• 会用版本管理工具

软件知识与技术的层次性

如何学习语言？

中美教育体系差异

• 国内信息大类专业理论过重，国外比较重视实践
• 就数据结构来说，会留几个比较贴近真实（实践）的问题，比如用哈希表来做一个字典检索，编译原理（做编译器）
• 国内信息大类专业脱节社会比较严重（也就是技术更新慢）
• 国外机会比较多，包括工作或者实习

背景提升

• 专业相关的志愿者
• 国际交流/交换项目（争取拿到牛教授的推荐信）
• 夏令营，不是很推荐（时间太短，只能开阔眼界）
• 自主开发项目
• 参加比赛，比如ACM（时间的衡量，最少需要两年的编程基础），数学建模
• 助理研究员
• 业界实习，大二实习，大三实习很重要，不过Phd就要好好考虑一下，最少有一次，对读master有帮助，积累两到三个含金量高的项目，比如机器学习，书记挖掘，代码安全等等
• 美国读硕士最少准备七十万

  PS/CV常见错误

• 中式思维，一定要拼命赞扬自己
• 缺乏故事性
• 专业度体现不够
• 缺少激情与兴趣
• 猜中开头，也猜中了结尾
• 不要用模板

EE CS HCI （确认好自己的专业）

转专业

刘老师经验：华科（GPA3.5,托福九十多，GRE中等，两个公司实习，发表过一些paper,参加建模比赛，做了很多项目）-> 西北(写了解释器.......编译器) -> google
特别的经验：减少公司投入的培养成本

创业

最大化量化自己的产出和价值

中国市场比较大

为什么要出国？

• 美国教育
• 硅谷的前沿技术（建设性）
• 经历

本科期间如何发论文？

最好有一个比较出彩的项目做基础，研究问题，创新突破

如何深入计算机本质

计算机组成原理，计算机系统结构，计算机操作系统，然后做一些实际的项目