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cs_大一(或者高三暑假)_规划

互联网 diligentman 5个月前 (08-30) 20次浏览

前言

首先,祝贺一下大一新生。
你们从高中的阶段迈入了大学。
变化很大, 首先,大学恋爱不算早恋了(开个玩笑hhh

快开学了。 学习也不能拉下。于是今天想着想着我想写一篇文章给准大一们。

为此,我开了一个新的专题 《cs学习那些事》。
写这篇博客时,我已经准大四了,不知不觉过去了三年。

如果大家在看本文之前有耐心,建议可以看看这篇 浅谈对计算机专业和AI的看法。

本文会慢慢补充…欢迎收藏…至于多慢嘛,你猜hhh

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关于课内

这里我只讲主要科目。

保研的同学注意了,投学校简历的话,绩点rank很重要。

高数(大一一年)

首先,第一学期有高数,数学听讲一定一定一定要 认真!!!。多记笔记,课后当天记得抽时间复习。

函数,极限,连续,微分,积分都很重要。

考研选手注意:
考研数学(数一: 高数,线性代数,概率论与数理统计, 数二: 高数,线性代数)也需要考高数, 并且还是大头。

线性代数(大一上)

这也是相当重要的。特别是矩阵运算。

考研也会考线性代数。

有时间可以多看看,公式多看几遍就记住了。
有个英文的视频很不错,线性代数的本质(3Blue1Brown)

c++(大一一年)

大家有兴趣可看看 C/C++入门指南(面向新手文), 当然如果觉得我没有讲清楚,特别是环境搭建部分,可以看看b站一些up主的视频,把环境搭建起来。

不得不说,一定要好好花时间学。

学了基础的语法知识后,可以多刷刷题,比如洛谷, PTA, leetcode上面的题目(leetcode尤其适合保研面试或者找工作面试,当然考研复试时的面试也适用)。

学习基础知识的话,视频可以去 b站 找找。这里我也推荐文字教程 c++(菜鸟教程)。

记住一定要多练。

我们学校是上学期学面向过程(其实和c很类似,只不过c++输入输出有了iostream库里封装了一些类,导致输入输出看上去有点不同,其他的很类似)。

下学期学面向对象部分,其实这部分对于打比赛,例如蓝桥,ACM来说其实不会用的很多。
一般用的多的还是结构体,类还是用得少。
面向对象部分主要还是开发时用的比较多,比如开发某些软件等。

数字电路(大一下)

比较偏硬件的科目,有些地方是 大二学得计算机组成原理的基础。

离散数学(大一下)

这个也挺重要的,比如哈尔滨工业大学深圳校区的夏令营机考会有离散数学的内容。这个我们学校大二上还会再学一学期。

比赛

保研选手注意: 比赛加分得看看学院政策。不同学校不一样。这里我列一下我们学校加分还可以的比赛。

  • 全国大学生数学建模比赛,一般9月份
  • 美国数学建模比赛,一般在2月份
  • 蓝桥杯,省赛一般在3月份, 国赛(省一才能参加国赛) 一般6月份
  • 天梯赛,看学校通知,我记得一年两次。这学期我记得是4月底。
  • 其他ACM比赛(ICPC,CCPC,由于我没打ACM,不太清楚,这里你们可以问问你们学长学姐

课外

扩展视野

很推荐这个视频,本来是youtube上的,有up主搬运到b站了。
可看看这个进行概要性的了解,顺带练练英语听力。
计算机科学与技术——入门课40讲全

编程部分

可以学学python, java
下面的链接是我一个专栏,大伙可以看看,适合初学者。

  • 编程语言学习

框架

前端

加入你想学习前端,那么可以学
html, css, javascript, jquery, vue
另外微信小程序开发: wxml(和html类似), wxss(和css类似)

后端

后端: 根据不同语言选择不同技术栈
如果是为了学校课题,可以选择flask, 因为简单够用。

本科工作er注意: 大公司用的多还是java和go

  • Java: spring, spring boot…
  • Go: Beego, Gin…
  • Python: Flask, Django…
  • JavaScript: nodeJs, Express, koa…

客户端

比如你想开发Android的APP, 可以使用Java或Kotlin进行开发开发的常用工具是Android Studio, android studio配置介绍. 另外推荐一本书 郭霖的 《第一行代码》,我看的是第三版。

如果是IOS的,那么可以是Swift.实话说,这块没怎么接触。

科研

保研er: 如果前三年能发出一篇不错的论文,面试很加分。如果发不出也没关系,但是注意一定要尽量有做项目的经历,并且能够跟老师说你做了什么工作。

坦白讲,大一就进组可能有点早(不是很建议过早进组),建议大二或大三。
学了 Python(包括Numpy, Pandas这些常用的科学计算库)之后,可以学学 sklearn 搞一些机器学习, 深度学习部分 可学 Pytorch / Tensorflow。
具体学什么方向就看你和哪个老师做什么工作了。


程序员灯塔
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