大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于吴军学习编程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍吴军学习编程的解答，让我们一起看看吧。
大学时学计算机专业不仅要会学校教的内容，还要形成自己知识体系？
谢谢邀请，其实在学校里学的特别是大学里学的主要是基础加上学习方法，以计算机为例，一般的专业基础方面会有：高等数学、线性代数、离散数学、概率、数字逻辑、大学物理、通讯原理。这些是基础科学不要求很精通但是至少不能挂科。然后是基础语言：C语言，C++，汇编语言，这些语言虽然诞生时间早但是基本上所有计算机语言都源自这几位，最后才是高级语言比如java,python,Ruby go等语言要看你计划学习那个方向，如果自己打算走统计学大数据等方向，那就是在这些基础上增加统计原理，等基础课程的学习再加上这些高级语言，再加上数据库的学习，如果打算走人工智能方向，那么可以先了解一些自然语言分析、等基础课程再去学习高级语言等。总之一句话先基础再语言，为什么很多大厂都要优秀的科班生不要社会上培训机构出来的“”计算机人才”原因很简单没有基础学科垫底，也就是我们经常说的：知其然不知其所以然，像中国武术一样要想成为***要从扎马步开始！
不能一概而论！
因为大学本科所学的知识是基础知识，知识点多、面广，而研究生学习阶段才有所侧重。
题主将来如果准备读研的话，就要将大学本科阶段所学的知识都得学好，为将来考研打好基础；题主如果打算本科毕业就业的话，最好就要对计算机专业的某个方向有所专攻，这样可以增强某方面的动手能力培养，同时也增强了就业能力。比如，有的二本三本院校所开设的“计算机科学与技术（软件测试方向）或者计算机科学与技术（ui设计方向）”，就是为了让学生掌握某一方面的技能有所专攻，增强就业的针对性，提高就业率。
感谢邀请。形成自己的知识体系那当然最好了。
一、在大学本科的课程基本上都是基础性、体系化。并随着年级的退后越来越难，这个由浅入深的过程，哪一个专业都是一样的。所以在前期学习理论知识的时候，一定要打好基础，构建自己的技术知识体系，等到知识的积累以及自己对计算机方向的深入，再去选择自己感兴趣的方向。
二、大学里的知识永远跟不上社***需的技术。我大学学的VB，到了实际工作中基本用不上了。这个可以看最近的编程语言排名，目前Python排名第一，C语言和Java紧跟其后。要知道前几年，计算机专业的专科生去培训机构培训一下就可以找到一个好的工作。现在可就不容易了，你只有紧跟时代需求，懂得物以稀为贵的道理，知道自己所学的技术是自己的核心的能力，别人很难在短时间追跟上，那在职场中就如鱼得水了。
在这里可以以我作为数据分析师的角度来整理下数据分析的知识体系。
我这里就简单列举了比较重要的几种能力。还有爬虫技术也是值得去学习，自己虽不是计算机专业的，但只要按照知识体系去学习，实操。还是可以找到自己所努力的方向。
大学时学计算机专业不仅要学会学校教的内容，还要建立自己的知识体系，这个观点是非常正确的，也是非常成熟的一种切合实际的观点。
因为在大学学习计算机科学与技术专业不仅要学习高等数学，还要学习计算机科学与技术专业的相关课程，而这些专业的课程都是富有理论性的抽象思维的形式来表达的，学生在课堂上要真正的学习理解和运用是非常艰难的一个过程，因此，在学习计算机科学与技术专业的同时，必须加强自身独立学习习惯能力的培养和训练，必须要有强大的自主学习的主动性，创造性和习惯性，必须把课堂上的知识转变成自身的理解，应用，消化和吸收，与此同时，还要加强实践能力，动手能力的培养和提高，这样才能做到学以致用，才能消化吸收，才能真正掌握计算机科学与技术专业的相关理论知识和相关的应用能力。
同时，计算机科学与技术专业由于其本身具有不断前进，不断创新的生命力的特点，因此，在学习计算机科学与技术专业的过程中，必须要有比较宽广的眼光，要有比较深邃的智慧，要高瞻远瞩，要能够随时了解该学科前沿的最新动态，并具有不断学习的能力，才能够真正的掌握和学习计算机科学与技术专业的全面知识，才能够把自己的相关专业能力，提高和升华到一个崭新的领域。
人工智能的基础[_a***_]有什么推荐？小白一枚，谢谢？
人工智能不仅会影响到各个行业和工作场所，而且会影响人类之间的互动的方式。随着人工智能旅程的继续，我们将日益看到它在日常生活中所发挥的先进性。
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作为一名热爱读者和人工智能技术的追随者，这里有一些关于人工智能的话题的顶级书籍推荐。
近年来，人工智能的兴趣激增是由深度学习驱动的，在感性工作中获得了显著的成果。但是AI有悠久的历史，作者尼尔斯·尼尔森（Nils Nilsson）的“对人工智能的探索”（Nuest Nilsson）是一篇在许多重要进步领域和一些“死胡同”中发挥重要作用的人，对这段历史进行了详尽而全面的回顾。这本书以易于理解的方式描述了人工智能中的许多重要技术，讲述了他们发展的有趣故事以及他们背后的个性。总的来说，这是一个相对轻松、有趣的阅读，照亮了一个深刻而重要的话题。
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佩德罗·多明戈斯的“主算法”是对人工智能的领域的总结***用论了一种哲学的方法。本书回顾了机器学习的一些关键子领域，以综合“主算法”。虽然作者的综合的大方向比较难懂，但是本书提供了对机器学习更广的角度的迷人介绍，这就是人工智能中从支持向量机到进化算法的最重要的神经网络技术。作为另一种简单易懂的阅读书籍的一种，以及最近出现的一些可用的AI书籍，“主算法”的乐观之处在于AI将以各种积极的方式改变世界，从改善卫生保健到应对气候变化等方面。
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