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一个一流计算机系的优秀学生决不该仅仅是一个编程高手，但他一定首先是一个编程高手。我上大学的时候，第一门专业课是C语言程序设计，念计算机的人从某种角度讲相当一部分人是靠写程序吃饭的。在我们北京工业大学实验学院计算机系里一直有这样的争论（时至今日CSDN上也有），关于第一程序设计语言该用哪一种。我个人认为，用哪种语言属于末节，关键在养成良好的编程习惯。当年老师对我们说，打好基础后学一门新语言只要一个星期。现在我觉得根本不用一个星期，前提是先把基础打好。不要再犹豫了，学了再说，等你抉择好了，别人已经会了几门语言了。
＇1＇专谈计算机系统的学习
汇编语言和微机原理是两门特烦人的课。你的数学/理论基础再好，也占不到什么便宜。这两门课之间的次序也好比先有鸡还是先有蛋，无论你先学哪门，都会牵扯另一门课里的东西。所以，只能静下来慢慢琢磨。这就是典型的工程课，不需要太多的聪明和顿悟，却需要水滴石穿的渐悟。有关这两门课的书，计算机书店里不难找到。弄几本最新的，对照着看吧。组成原理推荐《计算机组成与结构》清华大学王爱英教授写的。汇编语言大家拿8086/8088入个门，之后一定要学80x86汇编语言。实用价值大，不落后，结构又好，写写高效病毒，高级语言里嵌一点汇编，进行底层开发，总也离不开他，推荐清华大学沈美明的《IBM…PC汇编语言程序设计》。有些人说不想了解计算机体系结构，也不想制造计算机，所以诸如计算机原理，汇编语言，接口之类的课觉得没必要学，这样合理吗？显然不合理，这些东西迟早得掌握，肯定得接触，而且，这是计算机专业与其他专业学生相比的少有的几项优势。做项目的时候，了解这些是非常重要的，不可能说，仅仅为了技术而技术，只懂技术的人最多做一个编码工人，而永远不可能全面地了解整个系统的设计，而编码工人是越老越不值钱。关于组成原理还有个讲授的问题，在我学这门课程时老师讲授时把CPU工作原理誉微程序设计这一块略掉了，理由是我们国家搞CPU技术不如别的国家，搞了这么长时间好不容易出了个龙芯比Intel的还差个十万八千里，所以建议我们不要学了。我看这在各校也未见得不是个问题吧！若真是如他所说，那中国的计算机科学哪个方向都可以停了，软硬件，应用，有几项搞得过美国，搞不过别人就不搞了，那我们坐在这里干什么？教学的观念需要转变的。我们学校现在有一个学弟就专攻CPU设计，平时交流不少，发现他能够将软件的设计思想应用到芯片设计上，我看真的是不错的，比起那些望而生畏的恐怕要强上百倍。
模拟电路这个学科，如今不仅计算机系学生搞不定，电子系学生也多半害怕。如果你真想软硬件通吃，那么建议你先看看邱关源的〃电路原理〃，也许此后再看模拟电路底气会足些。教材：康华光的〃电子技术基础〃（高等教育出版社）还是不错的（我校电子系在用）。有兴趣也可以参考童诗白的书。
数字电路比模拟电路要好懂得多。推荐大家看一看北京工业大学刘英娴教授写的《数字逻辑》。业绩人士都说这本书很有参考价值（机械工业出版社的）。原因很明了，实用价值高，能听听她讲授的课程更是有一种〃享受科学〃的感觉。清华大学阎石的书也算一本好教材，遗憾的一点是集成电路讲少了些。真有兴趣，看一看大规模数字系统设计吧（北航那本用的还比较多）。
计算机系统结构该怎么教，国际上还在争论。国内能找到的较好教材为Stallings的《puter Organization and Architecture：Designing for Performance》（清华影印本）。国际上最流行的则是《puter architecture： aquantitative approach》； by Patterson & Hennessy。
＇2＇一些其他的专业课程
操作系统可以选用《操作系统的内核设计与实现》和《现代操作系统》两书之一。这两部都可以算经典。我们当时理论方面学习采用的是清华大学出版社《操作系统》，张尧学教授写的那本。可以说理论涉及的比较全，在有就是他的实验指导书，操作系统这门学科同程序设计结合得很紧密，不自己试着做些什么恐怕很难搞通。我想作为实践类的参考首推的是这本：《4。4BSD操作系统设计与实现》作为开源文化很重要的一个分支的BSD操作系统家族做得非常出色，其中现在若干出色的分支系统（例如FreeBSD；NetBSD；OpenBSD；DragonflyBSD）都与4。4BSD有着难解的渊源。而4。4BSD的开发者亲自撰写的这本理论设计与实现便是一本绝佳的参考。另外在有一些辅助材料的基础上研究*nix的源代码也是深入操作系统设计与实现的一条绝佳之路。（感谢CSDN网友ffgg的建议；我将《Windows操作系统原理》这本书去掉，现在看来这本书的确不能算是一个十分优秀的作品）
如果先把形式语言学好了，则编译原理中的前端我看只要学四个算法：最容易实现的递归下降；最好的自顶向下算法LL（k）；最好的自底向上算法LR（k）；LR（1）的简化SLR（也许还有另一简化LALR）。后端完全属于工程性质，自然又是another story。 推荐教材：Kenneth C。Louden写的《piler Construction Principles and Practice》即是《编译原理及实践》（机械工业出版社的译本）
学数据库要提醒大家的是，会用VFP，VB； Power builder不等于懂数据库。（这世界上自以为懂数据库的人太多了！）数据库设计既是科学又是艺术，数据库实现则是典型的工程。所以从某种意义上讲，数据库是最典型的一门计算机课程理工结合，互相渗透。另外推荐大家学完软件工程学后再翻过来看看数据库技术，又会是一番新感觉。至少对一些基本概念与描述方法会有很深的体会，比如说数据字典，E…R图之类的。推荐教材：Abraham Silberschatz等著的 〃Database System Concepts〃。作为知识的完整性，还推荐大家看一看机械工业出版社的《数据仓库》译本。
计算机网络的标准教材还是来自Tanenbaum的《puter Networks》（清华大学有译本）。还有就是推荐谢希仁的《计算机网络教程》（人民邮电出版社）问题讲得比较清楚，参考文献也比较权威。不过，网络也属于Hardcore System，所以光看书是不够的。建议多读RFC，ietf/rfc。html里可以按编号下载RFC文档。从IP的读起。等到能掌握10种左右常用协议，就没有几个人敢小看你了。再做的工作我看放在网络设计上就比较好了。
数据结构的重要性就不言而喻了，学完数据结构你会对你的编程思想进行一番革命性的洗礼，会对如何建立一个合理高效的算法有一个清楚的认识。对于算法的建立我想大家应当注意以下几点：
当遇到一个算法问题时；首先要知道自己以前有没有处理过这种问题。如果见过；那么你一般会顺利地做出来；如果没见过；那么考虑以下问题：
1。 问题是否是建立在某种已知的熟悉的数据结构（例如；二叉树）上？如果不是；则要自己设计数据结构。
2。 问题所要求编写的算法属于以下哪种类型？（建立数据结构；修改数据结构；遍历；查找；排序。。。）
3。 分析问题所要求编写的算法的数学性质。是否具备递归特征？（对于递归程序设计；只要设计出合理的参数表以及递归结束的条件；则基本上大功告成。）
4。 继续分析问题的数学本质。根据你以前的编程经验；设想一种可能是可行的解决办法；并证明这种解决办法的正确性。如果题目对算法有时空方面的要求；证明你的设想满足其要求。一般的；时间效率和空间效率难以兼得。有时必须通过建立辅助存储的方法来节省时间。
5。 通过一段时间的分析；你对解决这个问题已经有了自己的一些思路。或者说；你已经可以用自然语言把你的算法简单描述出来。继续验证其正确性；努力发现其中的错误并找出解决办法。在必要的时候（发现了无法解决的矛盾）；推翻自己的思路；从头开始构思。
6。 确认你的思路可行以后；开始编写程序。在编写代码的过程中；尽可能把各种问题考虑得详细；周密。程序应该具有良好的结构；并且在关键的地方配有注释。
7。 举一个例子；然后在纸上用笔执行你的程序；进一步验证其正确性。当遇到与你的设想不符的情况时；分析问题产生的原因是编程方面的问题还是算法思想本身有问题。
8。 如果程序通过了上述正确性验证；那么在将其进一步优化或简化。
9。 撰写思路分析；注释。
对于具体的算法思路；只能靠你自己通过自己的知识和经验来加以获得；没有什么特定的规律（否则程序员全部可以下岗了；用机器自动生成代码就可以了）。要有丰富的想象力；就是说当一条路走不通时；不要钻牛角尖；要敢于推翻自己的想法。我也只不过是初学者；说出上面的一些经验；仅供大家参考和讨论。
关于人工智能，我觉得的也是非常值得大家仔细研究的，虽然不能算是刚刚兴起的学科了，但是绝对是非常有发展前途的一门学科。我国人工智能创始人之一，北京科技大学涂序彦教授（这老先生是我的导师李小坚博士的导师）对人工智能这样定义：人工智能是模仿、延伸和扩展人与自然的智能的技术科学。在美国人工智能官方教育网站上对人工智能作了如下定义：Artificial Intelligence； or AI for short； is a bination of puter science； physiology； and philosophy。 AI is a broad topic； consisting of different fields； from machine vision to expert systems。 The element that the fields of AI have in mon is the creation of machines that can 〃think〃。
这门学科研究的问题大概说有：
（1）符号主义： 符号计算与程序设计基础，知识表达方法 ：知识与思维，产生式规则，语意网络，一阶谓词逻辑问题求解方法：搜索策略，启发式搜寻，搜寻算法，问题规约方法，谓词演算：归结原理，归结过程专家系统：建立专家系统的方法及工具
（2）联接主义（神经网络学派）：1988年美国权威机构指出：数据库，网络发展呈直线上升，神经网络可能是解决人工智能的唯一途径。关于神经网络学派，现在很多还是在发展阶段。
我想对于人工智能的学习，大家一定不要像学数学似的及一些现成的结论，要学会分析问题，最好能利用程序设计实现，这里推荐给大家ACM最佳博士论文奖获得者涂晓媛博士的著作《人工鱼…计算机动画的人工生命方法》（清华大学出版社）。搞人工生命的同学不会不知道国际知名的涂氏父女吧。关于人工智能的书当然首选《Artificial Intelligence A New Synthesis》Nils J。Nilsson。鼻祖嘛！
关于网络安全我也想在这里说两句，随着计算机技术的发展，整个社会的信息化水平突飞猛进，计算机网络技术日新月异，网络成了当即社会各个工作领域不可缺少的组成部分，只要有网络存在，网络安全问题就是一个必须解决好的问题，学习网络安全不是简简单单的收集一些黑客工具黑一黑别人的网站，而是要学习他的数学原理，实现原理，搞清底层工作机制，这样才能解决大部分的现有问题和新出现的安全问题。总的来说信息安全学的研究还是非常深奥的，这方面体会比较深的要算是在最近的微软杯程序设计大赛中利用平