巴西8岁神童震惊教育部 可能遭大学拒招

2008-03-13
[Source: sohu.com]

　　据报道，巴西一名8岁男孩日前被一所私立大学法学院录取，巴西教育部大为震惊，并因此成立了调查小组。（3月10日《大河报》）报道说，这个男孩居住在巴西中部城市戈雅尼亚，成功通过了该市保利斯塔大学的入学考试，被该校的法学院录取。并且男孩还表示，入学考试的试卷由多重选择题和作文组成，对他来说“不是那么难”。

　　8岁男孩轻松通过大学考试，可谓名副其实的神童。但令人感到意外的是，神童不仅没有让他们兴高采烈，相反还令巴西教育部大为震惊，并因此成立了调查小组。因为根据巴西法律规定，一名学生只有在结束中学学业后才能上大学。巴西教育部部长阿达德甚至还表示，一个8岁的孩子能够通过大学入学考试是一件“让人担心”的事情。

　　8岁的孩子通过大学入学考试“让人担心”，让我想起新加坡的另一个神童。2007年年初，年仅6岁的新加坡混血男童艾南·塞利斯特·考雷顺利通过英国考试机构的“0”级化学考试，被列入《新加坡纪录大全》，但还是遭到新加坡本地大学拒招。南洋理工大学教授怀特说：“艾南还只是个小孩子，如果由于过早将他送入一个令他的能力和想象力受到局限的环境，而使他丧失对于科学的热情，那将是件非常可惜的事情。”

　　不可否认，在现实生活中，的确有那么一些智力超常的孩子。但是，科学规律告诉我们，神童有先天性的智力因素，更多的不过是发育得比常人快些而已。过早剥夺孩子的童年，只会给孩子的未来带来无法弥补的心理伤害。再加上社会的强烈关注，神童甚至会沦为满足人们好奇心的“表演工具”，结果可能适得其反。2005年，以超出分数线60分的高考成绩考进沈阳工业大学自动化专业学习的一名神童，却因“除英语及格外，其他科目成绩为零”，最终被学校“责令退学”就是明证。

　　事实上，最好的教育，应该是尽可能给孩子适宜的引导，最好的环境，是能顺其自然发挥孩子最大的潜能。循序渐进是教育的基本原则，如果将本该和小学生嬉闹的孩子送进大学校园，能否适应大学的生活？在周围人强烈的心理暗示下，这些心智尚不成熟的孩子，也许会自信地认为自己如何超常和聪明，说不定最终会害了他们。8岁神童使巴西教育部震惊，是不是也该让我们警醒？

A Overview of CS/CC2001

Computing Curricula 2001 Computer Science
— Final Report —
(December 15, 2001)

1.Technical Changes in the Computer Science Discipline:

" The World Wide Web and its applications
" Networking technologies, particularly those based on TCP/IP
" Graphics and multimedia
" Embedded systems
" Relational databases
" Interoperability
" Object-oriented programming
" The use of sophisticated application programmer interfaces (APIs)
" Human-computer interaction" Software safety
" Security and cryptography
" Application domains

2.Overview of the CS Body of Knowledge:

DS. Discrete Structures (43 core hours）
DS1. Functions, relations, and sets (6)
DS2. Basic logic (10)
DS3. Proof techniques (12)
DS4. Basics of counting (5)
DS5. Graphs and trees (4)
DS6. Discrete probability (6)
PF. Programming Fundamentals (38 core hours)
PF1. Fundamental programming constructs (9)
PF2. Algorithms and problem-solving (6)
PF3. Fundamental data structures (14)
PF4. Recursion (5)
PF5. Event-driven programming (4)
AL. Algorithms and Complexity (31 core hours)
AL1. Basic algorithmic analysis (4)
AL2. Algorithmic strategies (6)
AL3. Fundamental computing algorithms (12)
AL4. Distributed algorithms (3)
AL5. Basic computability (6)
AL6. The complexity classes P and NP
AL7. Automata theory
AL8. Advanced algorithmic analysis
AL9. Cryptographic algorithms
AL10. Geometric algorithms
AL11. Parallel algorithms
AR. Architecture and organization (36 core hours)
AR1. Digital logic and digital systems (6)
AR2. Machine level representation of data (3)
AR3. Assembly level machine organization (9)
AR4. Memory system organization and architecture (5)
AR5. Interfacing and communication (3)
AR6. Functional organization (7)
AR7. Multiprocessing and alternative architectures (3)
AR8. Performance enhancements
AR9. Architecture for networks and distributed systems
OS. Operating Systems (18 core hours)
OS1. Overview of operating systems (2)
OS2. Operating system principles (2)
OS3. Concurrency (6)
OS4. Scheduling and dispatch (3)
OS5. Memory management (5)
OS6. Device management
OS7. Security and protection
OS8. File systems
OS9. Real-time and embedded systems
OS10. Fault tolerance
OS11. System performance evaluation
OS12. Scripting
NC. Net-Centric Computing (15 core hours)
NC1. Introduction to net-centric computing (2)
NC2. Communication and networking (7)
NC3. Network security (3)
NC4. The web as an example of client-server computing (3)
NC5. Building web applications
NC6. Network management
NC7. Compression and decompression
NC8. Multimedia data technologies
NC9. Wireless and mobile computing
PL. Programming Languages (21 core hours)
PL1. Overview of programming languages (2)
PL2. Virtual machines (1)
PL3. Introduction to language translation (2)
PL4. Declarations and types (3)
PL5. Abstraction mechanisms (3)
PL6. Object-oriented programming (10)
PL7. Functional programming
PL8. Language translation systems
PL9. Type systems
PL10. Programming language semantics
PL11. Programming language design
HC. Human-Computer Interaction (8 core hours)
HC1. Foundations of human-computer interaction (6)
HC2. Building a simple graphical user interface (2)
HC3. Human-centered software evaluation
HC4. Human-centered software development
HC5. Graphical user-interface design
HC6. Graphical user-interface programming
HC7. HCI aspects of multimedia systems
HC8. HCI aspects of collaboration and communication
GV. Graphics and Visual Computing (3 core hours)
GV1. Fundamental techniques in graphics (2)
GV2. Graphic systems (1)
GV3. Graphic communication
GV4. Geometric modeling
GV5. Basic rendering
GV6. Advanced rendering
GV7. Advanced techniques
GV8. Computer animation
GV9. Visualization
GV10. Virtual reality
GV11. Computer vision
IS. Intelligent Systems (10 core hours)
IS1. Fundamental issues in intelligent systems (1)
IS2. Search and constraint satisfaction (5)
IS3. Knowledge representation and reasoning (4)
IS4. Advanced search
IS5. Advanced knowledge representation and reasoning
IS6. Agents
IS7. Natural language processing
IS8. Machine learning and neural networks
IS9. AI planning systems
IS10. Robotics
IM. Information Management (10 core hours)
IM1. Information models and systems (3)
IM2. Database systems (3)
IM3. Data modeling (4)
IM4. Relational databases
IM5. Database query languages
IM6. Relational database design
IM7. Transaction processing
IM8. Distributed databases
IM9. Physical database design
IM10. Data mining
IM11. Information storage and retrieval
IM12. Hypertext and hypermediaI
M13. Multimedia information and systems
IM14. Digital libraries
SP. Social and Professional Issues (16 core hours)
SP1. History of computing (1)
SP2. Social context of computing (3)
SP3. Methods and tools of analysis (2)
SP4. Professional and ethical responsibilities (3)
SP5. Risks and liabilities of computer-based systems (2)
SP6. Intellectual property (3)
SP7. Privacy and civil liberties (2)
SP8. Computer crime
SP9. Economic issues in computing
SP10. Philosophical frameworks
SE. Software Engineering (31 core hours)
SE1. Software design (8)
SE2. Using APIs (5)
SE3. Software tools and environments (3)
SE4. Software processes (2)
SE5. Software requirements and specifications (4)
SE6. Software validation (3)
SE7. Software evolution (3)
SE8. Software project management (3)
SE9. Component-based computing
SE10. Formal methods
SE11. Software reliability
SE12. Specialized systems development
CN. Computational Science (no core hours)
CN1. Numerical analysis
CN2. Operations research
CN3. Modeling and simulation
CN4. High-performance computing

谈谈我对攻读计算机研究生的看法

[source: CSDN]

　　如果你有实际开发工作经验，感觉自己的水平和实力进入了一个高原期，迫切需要从理论上提高，那么计算机学院是唯一选择。因为计算机学院才能让你在理论上更上一层楼。软件学院从教学计划上就没有把你往这方面带。当然能不能更上一层楼最终还是完全取决于你自己。需要特别说明的是，工作经验并不一定等于开发经验，我见过很多工作2-3年的人，但是没有一点开发经验。　　　　

　　你说：“他们都有很强的开发能力,只是不太喜欢读书,也只是希望混个学历对今后在岗位上晋升有好处”，我可以向你保证，你所说的人绝对不是开发能力很强的人。因为，1）高手不可能不喜欢读书；2）高手不可能想去混一个学历；3）高手不可能认为晋升是因为学历的原因。　　　　还需要说明的是，考计算机的人未必个个都是高手，严格来说，大部分都不会编程序。也就是说，庸庸碌碌之辈仍然占绝大多数。研究生毕业的师兄只拿2500元左右的比比皆是，所以不要寄希望于拿一张研究生文凭出去赚高薪。但是，对于有实际开发工作经验的人，要想自己在3年之中有一个真正的提高的话，计算机学院提供了广阔的平台。就我所知，每一个月拿2万以上的也有（上海育碧，图形特效算法设计）。所以，同为研究生毕业，能力的差距是极大的。所以，不要去问“研究生毕业能拿多少？”，要问“像我这种水平的人，研究生毕业能拿多少钱？”这样人家才能够准确地回答你。

　　所谓“有实际开发工作经验”是指你目前已经具备下列能力： 1）你已经认为C++和汇编语言都是很简单的语言，并能够自如地运用；2）你能够在30分钟之内想到正确的五子棋AI算法设计思路和方向；3）你完全理解STL为什么这么重要；4）你能够独立地解决所有的编译与链接问题，哪怕你从来没有遇到的问题，你也不需要询问任何人；5）英文网站是你的首要信息来源；6）能够读懂英语写成的国际标准，比如NTFS磁盘格式标准。7）你经常站在集合论的角度思考算法问题；8）能够理解一个简单的驱动程序，能够理解一个简单3D交互程序；9）你能够认识到线性代数和概率论在实际编程工作中的极端重要性；10）你完全理解COM的设计思想，尤其能够理解COM为什么要设计成这样；11）当我说到虚函数的重要作用时，你不会急着去找书来翻；12）你能够说出C++为什么比其他语言优秀的理由，记住这种理由应该来自于你的开发体会，而不是因为其他人都这么说。此外还有很多判断标准，但如果你同时具备5条以上，可以认为你已经具备相应的开发经验了。在这种状态下读研，你将取得读研效益的最大值。

　　读研最重要的是要明白你自己要干什么，不能等导师来告诉你你应该干什么。研究生的优势在于理论功底深厚，思维具有穿透力，当然编程能力首先要过关，不要读完研究生还不知道MFC程序的WinMain函数在哪里。所以，研究生期间，你一定要做有理论深度的算法设计，比如大规模数据的搜索算法，性能是首要考虑因素，不要奢望SQL函数能够帮你解决问题，所有的问题你都必须自己解决，你必须解决内外存交换的性能瓶颈。再比如极品飞车的3D场景生成，图形变换，碰撞检测，物性模拟，纹理映射，灯光模型等等，这些都是可以保证你能拿到2万以上月薪的技术。如果你认为这些东西太难，不可能做得出来的话，那么你就不适合读研。真的，要是你认为读研之后还是要去搞一般的程序设计，如信息管理系统之类的软件，那么你读研的价值就完全不会得到体现，因为这些工作根本就不需要读研。

　　总之一句话，如果你只想成为软件开发高手（比如认为会编驱动程序或杀毒软件就是高手的那种），建议工作，不要考研；完全没有工作经验的，也不建议考研，你进来了只有瞎混一通。如果你有上述工作经验且想成为高级软件工程师（能够独立理解并设计出快速傅立叶变换算法的那种软件工程师）的话，那么强烈建议考研。考研让你有3年放松思考的机会，也有3年让你思想和技术积累沉淀的机会。非常难得的机会。不考研的话，这种机会就是一种奢侈，可望而不可即的那么一种奢侈。

　　1）关于读书的机会成本问题。读研的机会成本的确是很高。任何人都可以简单地计算出来。所以，我也不赞成所有的人都去读研。读研只适合那些痛感数学在编程中的极端重要性的人。如果对理论工具和理论思维的极端重要性没有切肤的认识，那么读研的价值几乎为0；读研的好处在于：A，把你自己放在一个学术和工程的交叉点上；B，让你具备了进入微软等世界顶级软件研发机构的可能性；记住只是可能性。但是不读研这种可能性为0；C，如前所述，如果没有读研的机会，你也就没有静下心来好好钻研几年理论的机会；一边工作拿高薪，一边深入地学习各种理论，诸位认为这可能吗？我反正认为不可能，我觉得学习钻研理论最需要的就是一个长期安静独处的环境，一边工作一边读书是不可能有这样的环境的，你会觉得每天都在疲于奔命。而读研正好可以提供这样一个环境。我同时还反对整天跟着导师的屁股后面跑，这样会浪费很多时间。读计算机的研究生，主要依靠自己去查阅最新文献，自己去研读文献，和导师的口头交流一个月一次就足够了，前提还需要导师的水平足够牛。如果导师的水平不牛，这也没关系，不理他就是了，自己做好自己的事情即可。

　　2）关于研究生教学质量问题。坦白地说，全国都是“洪桐县中无好人”，尤其在计算科学领域，大牛极少。那为什么还要去读研？大哉问！把读研的收获寄托在名校或名师的名气上，是注定要失败的。读研全靠自学，研究生之间的差距全部体现在自学能力上面。又有人问，既然是自学，为什么非要读研？回答是：因为读研就是为你买一份保险，就是买一份你自学三年之后不会失业的保险。这份保险主要是一种心理上的后盾，让你在自学过程中经得起诱惑，能够从容镇定地去追寻计算机理论发展的坚实足迹，从欧拉，费马，高斯，康托，图灵等巨匠那里寻找方法论的珠宝。倘若没有这份保证，你在家里面自学3个月，保证你会被失业的压力压得喘不过气来，何谈安心学习？

　　3）关于实战经验与理论学习的优劣问题。这没有定论，如前所述，管理信息系统，设备驱动开发，工具软件开发，软件病毒剖析等等这些工作不太需要创造性，需要的是耐心和经验，需要的是对既有规范的准确理解，这类开发工作最适合在实战中提高，理论学习没什么作用。但是在人工智能，模式识别，图像压缩，虚拟现实，巨量数据检索，自然语言理解，计算机图形学等等领域，理论学习就占据着绝对的统治地位！这些领域的突破对人类的生活的影响是极其巨大而深刻的。某些领域处于一个极其快速发展的态势之中，比如计算机图形学，相信诸君能够从众多3D游戏的灿烂辉煌中体认到我的这种说法。在这些领域，如果没有扎实的理论功底，一切都是那么遥远，不管你花了多少时间在编程上面。　　　　

　　4）关于高级研发人员的知识结构问题。首先声明，我不是一个纯粹理论激进分子，即认为除了理论之外，一切都不重要。我认为，纯熟的编程技能是最基本但也是最必不可少的技能。没有这个基础，一切计算机理论就是空谈（研究图灵可计算性理论的研究者除外）。有了这个基础之后，下列理论学习方向必须重点突破：

1，科学哲学。这是核心中的核心！可惜国内不开这门课。不但不开课，而且还作为批判对象来引用，实在是遗憾至极！这是一门教你如何“钓鱼”的学科，在一切科学研究中居于最核心的地位。它是古今科研方法和思维方法的集大成者，很难想象一个成熟的研究者没有一套自己的方法论体系。科学哲学最需要的是领会与总结，它的思想与启示会伴随我们的一生。

2，康托集合论，矩阵方法，离散结构，图论方法，群论方法之间的紧密关系。最重要的认识这些理论对实践的重要启示和方法引导。我始终认为，如果你学了一门理论之后，却不知道这门理论有什么作用，那么你的理论就白学了，你什么东西都没有捞着。所以，学习任何理论之前，先问自己：它有什么用？在哪里用？如何用？带着这些问题去学习理论，你才会真正地学到东西。用这三个问题去问你的理论课老师，他的回答就是判断其实际水平的最佳标准。

3，思维要有极强的穿透力，学会看透文献作者没有写出来的动机。绝大部分大师都有隐瞒自己最具有方法论启示意义的思考环节的习惯。牛顿和华罗庚先生都有这个坏习惯。这让大家认为他们是天才，因为很多问题他想到了，我们想不到。但是为什么他们能想到，我们想不到？他们是怎样想到的？没有人告诉我们牛顿发现万有引力定律时的思考过程，当然，牛顿可以慷慨地把他的思考结果告诉我们，但是，他那可以点石成金的“金手指”却没有教给我们。我们的任务就是要培养透过文章看穿作者背后意图和动机的能力，在这方面，台湾的侯捷和美国的Donbox是绝佳典范。这两只老狐狸（呵呵，是爱称）凭着其猎犬一般的嗅觉，抽丝剥茧，一个把COM背后的幕后设计动机揭开并暴露到了光天化日之下，另一个把MFC的宏观架构做了一次完美的外科手术。其非凡的思维穿透力令人惊叹。

4，英语。英语本身不重要，但是用英语写成的文献就极其重要了。所以，专门把英语作为一个重头戏列出来。大家不要相信英语无用论的鬼话。对于搞计算机的而言，英语就是你的母语！

5，其它的具体理论还有很多，但是都不如这三个方面重要，因为我觉得这三个方面是最具有根本性，全局性的能力培养环节。需要指出的是，很多高深理论对你的工作是无意义的，当心时间陷进去。一定要把效率最高的时间段用在最具有决定性意义的理论学习上。

6，关于读研之后的出路是否光明的问题。我们应该承认，读研之后，你的工作机会不是变多了，而是变少了。而且越是高手，他的工作机会和工作范围就越少。这是因为，越是搞前沿研发的公司，其数量越少，在这个圈子的人也就越少。你找工作的范围就越小，试问：如果微软的OS设计专家出来找工作，能够让他选择的公司能有几家？但是，这种公司数量的减少是以工资待遇的急剧上升为补偿的，同时，你在工作中所受到的充分尊重也是在一般公司中体会不到的。所以不要担心学了高科技用不上，呵呵，你只会越来越感觉自己学的不够用。相信接到过猎头公司电话的人会体会得到。真正的高手从来就不会担心工作的问题，也从来不会到人才市场上去找工作。既然选择了理论深入，那么就应该把眼光放得更远.

一个程序员对学弟学妹的建议

[source: CSDN]

　　我始终认为，对一个初学者来说，IT界的技术风潮是不可追赶。我时常看见自己的DDMM们把课本扔了，去卖些价格不菲的诸如C#, VB.Net 这样的大部头，这让我感到非常痛心。而许多搞不清指针是咋回事的BBS站友眉飞色舞的讨论C#里面可以不用指针等等则让我觉得好笑。C#就象当年的ASP一样，“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，结果许多学校的信息学院成了“Web 学院”。96,97级的不少大学生都去做Web 了。当然我没有任何歧视某一行业的意识。我只是觉得如果他们把追赶这些时髦技术的时间多花一点在基础的课程上应该是可以走得更远的。

　　几个误区初学者对C#风潮的追赶其实也只是学习过程中经常遇到的几个误区之一。我将用一些实际的例子来说明这些现象，你可以按部就班的看看自己是不是属于其中的一种或者几种 认为计算机技术等于编程技术:

　　有些人即使没有这个想法，在潜意识中也有这样的冲动。让我奇怪的是，许多信息学院的学生也有这样的念头。认为计算机专业就是编程专业，与编程无关的，或者不太相关的课程他统统都不管，极端的学生只要书上没带“编程”两个字他就不看。

　　其实编程只是计算机技术应用过程中一种复杂性最低的劳动，这就是为什么IT业最底层的人是程序员（CODER）。计算机技术包括了多媒体，计算机网络，人工智能，模式识别，管理信息系统等等这些方面。编程工作只是在这些具体技术在理论研究或者工程实践的过程中表达算法的过程。编程的人不一定对计算机技术的了解就一定很高。而一个有趣的现象是，不少大师级的计算机技术研究者是不懂编程的。网上的炒作和现实中良好的工作待遇把编程这种劳动神秘化了。其实每一个程序员心里都明白，自己这些东西，学的时候并不比其它专业难，所以自然也不会高档到哪里去。

咬文嚼字的孔已己作风:

　　我见过一本女生的《计算机网络原理》教材，这个女生像小学生一样在书上划满了横杠杠，笔记做得满满的，打印出来一定比教材还厚。我不明白的是，像计算机网络原理这样的课程有必要做笔记？我们的应试教育的确害了不少学生，在上《原理》这一类课程的时候许多学生像学《马列原理》一样逐字背诵记忆。这乃是我见过的最愚蠢的行为。所谓《原理》，即是需要掌握它为什么这样做，学习why，而不是how（怎样做）。极端认真的学生背下以太网的网线最大长度，数据帧的长度，每个字段的意义，IP报头的格式等等，但是忘了路由的原则，忘了TCP/IP协议设计的宗旨。总之许多人花了大量的时间把书背得滚瓜烂熟却等于什么也没学。

　　在学习编程的时候这些学生也是这样，他们确切的记得C++语法的各个细节。看完了C++教程后看《Thinking in C++》（确实是好书），《Inside C++》，《C++ reference》，this C++, that C++……，然后是网上各种各样的关于C++语法的奇闻逸事，然后发现自己又忘了C++的一些语法，最后回头继续恶补…。有个师弟就跟我说：“C++ 太难了，学了这里忘了那里，学了继承忘了模板。”我的回答道：“你不去学就容易了”。我并没有教坏他，只是告诉他，死抠C++的语法就和孔已己炫耀茴香豆的茴字有几种写法一样毫无意义。你根本不需要对的C++语法太关心，动手编程就是了，有不记得的地方一查MSDN就立马搞定。我有个结论就是，实际的开发过程中对程序语法的了解是最微不足道的知识。这是为什么我在为同学用Basic（我以前从没有学过它）写一个小程序的时候，只花了半个小时看了看语法，然后再用半个小时完成了程序，而一个小时后我又完全忘记了Basic 的所有关键字。

不顾基础，盲目追赶时髦技术： 　　

　　终于点到题目上来了。大多数的人都希望自己的东西能够马上跑起来，变成钱。这种想法对一个已经进入职业领域的程序员或者项目经理来说是合理的，而且IT技术进步是如此的快，不跟进就是失业。但是对于初学者来说（尤其是时间充裕的大中专在校生），这种想法是另人费解的。一个并未进入到行业竞争中来的初学者最大的资本便是他有足够的时间沉下心来学习基础性的东西，学习why 而不是how。时髦的技术往往容易掌握，而且越来越容易掌握，这是商业利益的驱使，为了最大化的降低软件开发的成本。但在IT领域内的现实就是这样，越容易掌握的东西，学习的人越多，而且淘汰得越快。每一次新的技术出来，都有许多初学者跟进，这些初学者由于缺乏必要的基础而使得自己在跟进的过程中花费大量的时间，而等他学会了，这种技术也快淘汰了。基础的课程，比方数据结构，操作系统原理等等虽然不能让你立马就实现一个linux（这是许多人嘲笑理论课程无用的原因），但它们能够显著的减少你在学习新技术时学习曲线的坡度。而且对于许多关键的技术（比方Win32 SDK 程序的设计，DDK的编程）来说甚至是不可或缺的。

　　一个活生生的例子是我和我的一个同学，在大一时我还找不到开机按纽，他已经会写些简单的汇编程序了。我把大二的所有时间花在了汇编，计算机体系结构，数据结构，操作系统原理等等这些课程的学习上，而他则开始学习HTML和VB，并追赶ASP的潮流。大三的时候我开始学习Windows 操作系统原理，学习SDK编程，时间是漫长的，这时我才能够用VC开发出象模象样的应用程序。我曾一度因为同学的程序已经能够运行而自己还在学习如何创建对话框而懊恼不已，但临到毕业才发现自己的选择是何等的正确。和我谈判的公司开出的薪水是他的两倍还多。下面有一个不很恰当的比方：假设学习VB编程需要4个月，学习基础课程和VC的程序设计需要1年。那么如果你先学VB，再来学习后者，时间不会减少，还是1年，而反过来，如果先学习后者，再来学VB，也许你只需要1个星期就能学得非常熟练。

几个重要的基础课程

　　如果你是学生，或者如果你有充足的时间。我建议你仔细的掌握下面的知识。我的建议是针对那些希望在IT技术上有所成就的初学者。同时我还列出了一些书目，这些书应该都还可以在书店买到。说实在的，我在读其他人的文章时最大的心愿就是希望作者列出一个书单。

　　大学英语－不要觉得好笑。我极力推荐这门课程是因为没有专业文档的阅读能力是不可想象的。中文的翻译往往在猴年马月才会出来，而现在的许多出版社干脆就直接把E文印刷上去。学习的方法是强迫自己看原版的教材，开始会看不懂，用多了自然熟练。吃得苦下得狠心绝对是任何行业都需要的品质。计算机体系结构和汇编语言－关于体系结构的书遍地都是，而且也大同小异，倒是汇编有一本非常好的书《80x86汇编语言程序设计教程》（清华大学出版社，黑色封面，杨季文著）。你需要着重学习386后保护模式的程序设计。否则你在学习现代操作系统底层的一些东西的时候会觉得是在看天书。

　　计算机操作系统原理－我们的开发总是在特定的操作系统上进行，如果不是，只有一种可能：你在自己实现一个操作系统。无论如何，操作系统原理是必读的。这就象我们为一个芯片制作外围设备时，芯片基本的工作时序是必需了解的。这一类书也很多，我没有发现哪一本书非常出众。只是觉得在看完了这些书后如果有空就应该看看《Inside Windows 2000》(微软出版社，我看的是E文版的，中文的书名想必是Windows 2000 技术内幕之类吧)。关于学习它的必要性，ZDNET上的另一篇文章已经有过论述。

　　数据结构和算法－这门课程能够决定一个人程序设计水平的高低，是一门核心课程。我首选的是清华版的（朱战立，刘天时）。很多人喜欢买C++版的，但我觉得没有必要。C++的语法让算法实现过程变得复杂多了，而且许多老师喜欢用模块这一东西让算法变得更复杂。倒是在学完了C版的书以后再来浏览一下C++的版的书是最好的。

　　软件工程－这门课程是越到后来就越发现它的重要，虽然刚开始看时就象看马哲一样不知所云。我的建议是看《实用软件工程》（黄色，清华）。不要花太多的时间去记条条框框，看不懂就跳过去。在每次自己完成了一个软件设计任务（不管是练习还是工作）以后再来回顾回顾，每次都会有收获。

　　Windows 程序设计－《北京大学出版社，Petzold著》我建议任何企图设计Windows 程序的人在学习VC以前仔细的学完它。而且前面的那本《Inside Windows 2000》也最好放到这本书的后面读。在这本书中，没有C++，没有GUI，没有控件。有的就是如何用原始的C语言来完成Windows 程序设计。在学完了它以后，你才会发现VC其实是很容易学的。千万不要在没有看完这本书以前提前学习VC，你最好碰都不要碰。我知道的许多名校甚至都已经用它作为教材进行授课。可见其重要。

　　上面的几门课程我认为是必学的重要课程（如果你想做Windows 程序员）。

　　对于其它的课程有这样简单的选择方法：如果你是计算机系的，请学好你所有的专业基础课。如果不是，请参照计算机系的课程表。如果你发现自己看一本书时无法看下去了，请翻到书的最后，看看它的参考文献，找到它们并学习它们，再回头看这本书。如果一本书的书名中带有“原理”两个字，你一定不要去记忆它其中的细节，你应该以一天至少50页的速度掌握其要领。尽可能多的在计算机上实践一种理论或者算法。

　　你还可以在CSDN上阅读到许多书评。这些书评能够帮助你决定读什么样的书。

日三省乎己　

　　　
　　每天读的书太多，容易让人迷失方向。一定要在每天晚上想想自己学了些什么，还有些什么相关的东西需要掌握，自己对什么最感兴趣，在一本书上花的时间太长还是不够等等。同时也应该多想想未来最有可能出现的应用，这样能够让你不是追赶技术潮流而是引领技术潮流。同时，努力使用现在已经掌握的技术和理论去制作具有一定新意的东西。坚持这样做能够让你真正成为一个软件“研发者”而不仅仅是一个CODER。

把最多的时间花在学习上

　　这是对初学者最后的忠告。把每个星期玩CS或者CS的时间压缩到最少，不玩它们是最好的。同时，如果你的ASP技术已经能够来钱，甚至有公司请你兼职的话，这就证明你的天分能够保证你在努力的学习之后取得更好的收益，你应该去做更复杂的东西。眼光放长远一些，这无论是对谁都是适用的。

游戏的意义

[Source: 中国儿童教育网]

两岁的孩子每天从醒来的那一刻起就开始游戏了。游戏对孩子而言，也是一项工作，他们的专注态度有时也说明了对游戏的努力程度。

　　当两岁的孩子游戏时，他们也在区别想象与现实之间的差别；了解世界上人民的行为方式及各种事物的运转方式；他们也试着扮演不同的角色并练习技能。孩子游戏也为了发泄自己强烈的情感，如爱与恨，他们经常把这些感情投注于自己喜欢的玩具熊或布娃娃上。

　　最主要的是，玩游戏也是一种乐趣。在游戏中，孩子能够学会如何有创造性地克服生活中面临的困难，而且玩游戏的能力也对孩子将来的发展有着深远的影响。如果我们在孩提时，有机会以各种方式玩游戏且得到父母的鼓励，那么我们就可以为自己打下牢固的基础，将来可以不断地面对新的困难甚至喜欢接受挑战。