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　　英文原文：10 things you should learn at the University

　　我去年毕业了，想总结一下我的收获。在 StackOverflow Podcast #36，Eric Sink 说道：

优秀学生在课堂上学习计算机科学，然后自己编程。

　　我记得大学朋友在讨论他们第一份工作时的情景了，他们有 90% 的人会说类似的话：这 1 个月的实习比我在大学 3 年学得都要多。我不谈论我的工作了。刚开始我认为，他们很可能找了一个比我好得多的工作或实习岗位。我用了 3 年时间才理解了这种现象这不是现象。他们认为，他们学了很多，因为他们能够使用框架搞定一些工作，框架在背后做了一些魔法（比如创建简单的、带有数据库的 CRUD web 应用程序，所有东西都是自动化的）。然而，在框架和硬件之间还有大量的技术。我注意到，很多开发人员不关心这一点。而且，没有它们你照样能够搞定工作。就像出租车司机不需要了解这个城市，只要他有 GPS。我认为了解基础是有好处的。

　　有一些课程，能够帮你学到技术，在你找到工作后，你将不会感到烦恼了。同时，它们值得去学习，帮助你理解计算机工作原理，在我看来，将对你未来的工作有帮助。

　　下面是你应该在大学学习的 10 种技术/课程(大学是用来学习的最佳时机):

1. 计算机架构：了解计算机工作原理，它们怎样表示数据（补码【注1】、IEEE 二进制浮点数算术标准【注2】）。有两本不错的书：《计算机体系结构量化研究方法》和《计算系统的要素》。
2. 编译器：计算机结构的某种补充。它连接着软件和硬件。编译器的经典书籍有《编译原理》（又叫龙书）
3. 算法和复杂度（O标记）：这是个有难度和有挑战的主题。需要大量时间，但是未来会得到回报。算法和计算复杂度的圣经是 Cormen 的书：《算法导论》
4. 自动控制（DFA、NFA、图灵机【注3】等）：要认识到，语言里的字符串是表达任何问题的一种正式途径。做为凌驾于所有软件和硬件建立之上的一种科学，这是计算机科学的首要法则。
5. 汇编语言：帮助理解并行应用程序，以及出现在其中的 bug。比如，由指令重新排序所引起的。
6. 系统程序设计：对于云计算和虚拟机，这仍然是有用的主题，能够让你理解软件是如何与硬件交互的。
7. 嵌入式设备：物联网是未来，它也是有趣的（参看 Jon Gallant 的博文，他加入了微软的物联网团队）。
8. 人工智能（AI）：每一年，设备都更加智能（包括你的手机、医疗设备和 Google 汽车）。根据比尔盖茨的预测，AI 将在未来 10 年爆发。大学是学习 AI 基础的绝佳场所。
9. 计算机网络：学习网络是不错的，数据是怎样在导线（包）中流动的，什么是 DNS、CDN，我们在快速和可靠的数据交换中面临什么样的挑战和限制。推荐书目：A. Tanenbaum 写的《计算机网络》。
10. 计算机安全：每个人都想成为黑客。首先，你需要了解基础，还要警惕到，这个主题每年都在变化着（sha1 正在被 sha2 取代，因为它不再足够安全了）。因为它变化如此之快，还没有更新及时的通用图书。然而，《Unix 与 Internet 安全防护─网路篇》仍然非常有价值。为了及时跟进安全问题，我强烈推荐你关注 Troy Hunt 的博客（在我看来：它是互联网上最好的博客之一）。

　　有人会说：图灵机？我会用到它吗？很可能不会。。但是，重申我在讨论计算机科学，而不是编程。没有这些知识，你照样可以生活，并作出让人惊奇的东西。就像刚才提到的出租车司机，它能够把顾客从地点A载到地点B。但是当 GPS 没电了或出错了，他能够做什么呢？如果两个街道有着同样的名字，该怎么办呢？或许 GPS 能够标示出来，也可能没有。还有，好的出租车司机知道哪条路更快，在某些时段他将遇到堵车，这是 GPS 做不到的。

　　我们经常不会感激在大学里学到的知识，但是它在日常工作中一直默默地帮着我们，就像游泳和跑步对参赛拳击手的帮助一样。

　　如今什么是酷的，那就是你能够在线免费学习计算机科学。

　　总之，你是想学习计算机科学，还是只学习如何编程，这完全取决于你。我认为最好两者都了解一下。你的观点呢？你将从我的前 10 项增加或移除某些项吗？

• 注1：二补数（2′s complement）是一种用二进制表示有号数的方法，也是一种将数字的正负号变号的方式，常在计算机科学中使用。在中国大陆称作补码，台湾和香港称为二补数。http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%8C%E8%A3%9C%E6%95%B8
• 注2：IEEE 二进制浮点数算术标准（IEEE 754）是 20 世纪 80 年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多 CPU 与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number）），一些特殊数值（无穷（Inf）与非数值（NaN）），以及这些数值的浮点数运算符；它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况（包括例外发生的时机与处理方式）。http://zh.wikipedia.org/wiki/IEEE_754
• 注3：图灵机（英语：Turing machine），又称确定型图灵机，是英国数学家阿兰·图灵于 1936 年提出的一种抽象计算模型，其更抽象的意义为一种数学逻辑机，可以看作等价于任何有限逻辑数学过程的终极强大逻辑机器。http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BE%E7%81%B5%E6%9C%BA

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　　译文： 《你应该在大学学到的 10 个方面的知识 》 腊八粥

Cnblogs www.labazhou.net 2015-08-23 08:57:30