整体路线
科普读物：《计算机概论》、《IT简史》
两条并行线：
编程语言（C/C++和Python）-----实用技术（流行的开发框架和工具）
数学基础（离散数学、高数、线性代数、概论统计）------专业基础理论（数据结构与算法、操作系统、计算机网络、计算机组成原理）
两条并行性之后就是深入钻研特定的技术领域：人工智能、图形图像、云计算、物联网等；
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语言介绍
C 语言——结构化编程语言
Java/c++ ——面向对象的语言
Python——动态编程语言，应用广泛
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学习之道
个人学习动机——决定自学好坏
方式、方法、策略；
了解学习理论
读物《学习之道》
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读书之道
书的分类：
科普读物：感性成份多，了解术语和概念，建立全局观；
计算机专业教材：理性成份多，打好基础，培养学习后劲；
实践性读物：多少天xxx，零基础，xxx框架，xxx开发，培养特定开发技巧及对工具的使用
特定领域技术专著：复杂与抽象，深入挖掘规律与奥秘；
读书之法：
多遍阅读
断点续传
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专业知识具体路线
1、数学：
高等数学->线性代数->离散数学->概率论与数理统计；
推荐读物：《普林斯顿微积分读本》《离散数学机器应用》《线性代数及其应用》
MATLAB、EXCEL软件促进数学学习；
2、计算机科学
《计算机科学概论》：建立全局观；剥洋葱方式学习；
科普读物了解计算机科学：《人工智能》、《智能时代》；
3、数据结构与算法
针对特定问题，设计解决方案
算法的设计与评估
人工智能和大数据完全就是算法；
4、计算机组成原理
看教材
5、操作系统
科普读物+专业书籍（C/Linux）；
深入理解计算机系统（OS、计算机组成原理、计算机网络、编译原理）；
掌握Linux Shell编程、完成教程作业、开发网络或多线程应用程序、使用工具完成相应实验；
6、计算机网络
（明白计算机如何连接，数据如何传递，网络软件系统如何构建）
前提要学：编程语言、数据结构与算法、操作系统
科普读物---专业教材；
然后使用特定编程语言/平台的网络库
动手写网络程序，工具抓包；
阅读科普书籍、理解分层架构；
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核心基础课程
C/C++
数据结构
算法
计算机系统
计算机网络
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其他课程
汇编语言
编译原理
计算机组成原理
离散数学/线性代数/高数/概率论与数理统计
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开源项目\库\框架
网络：
网络库ACE（重量级）、libevent（轻量级）、《UNIX网络编程》
socket原理；
数据库：
开源Mysql
懂数据库的基本原理、熟练应用SQL语言、懂数据库的优化、存储过程；
日志操作：
log4app日志库、多线程、日志重定向到网络、查找问题、记录程序运行情况；
管理后台：
为程序提供一个web的管理界面，方便用户登录查看信息；
读取配置文件：
方便配置一些项目；为程序提供灵活性；必须有读取配置文件的封装类；
内存池：
所有进程都需要分配内存；分配和管理内存是很有挑战性的工作；
nedmalloc是开源的内存池库；跨平台的高性能多线程内存分配库；
缓存库：
memcache，数据库开发时候特别有用
脚本：
python功能很强大，推荐学；
不同的应用领域会用到不同的库；
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练手的项目与应用
应用
C语音实现Ping程序
C语音实现文件类型统计程序
C语音实现多线程排序
编写万年历
制作计算器
项目
C++实现太阳系行星系统
C++开发Web服务框架
C++实现模拟银行排队
C++实现线程池
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参考链接
如何自学计算机专业课程：https://www.jianshu.com/p/72512b2fcab9
