如何系統學習計算機？

請問計算機學習的具體步驟是什麼？如果想做軟體開發的話，應該從什麼開始，應該以什麼順序學呢？不僅僅局限於編程，而是整個計算機：網路，資料庫，軟體架構基礎，，，

基本按照大學的專業課順序來，中間加些偏實踐的步驟，可以降低難度。

1，模電、數電，電子工程師必備，驅動工程師一般也得會點兒，

2，C語言，

3，彙編+組成原理，

4，C++，5，數據結構與演算法，6，資料庫原理與SQL，以上6個是基礎，

7，Unix環境高階編程，

8，HTTP權威指南，9，Nginx模塊開發與架構解析，10，TCP/IP詳解，以上4個偏網路編程，

11，深入Linux內核架構，

12，Linux設備驅動程序，13，Linux0.11內核源碼分析，趙炯那本，14，操作系統原理，（找本偏理論的）以上4個偏OS內核、驅動，

15，mysql相關的書，

16，SQL優化相關的書，只會點皮毛的SQL，推薦不了啥資料庫的書，……………………………………………………………系統學習，進入「深水區」，

17，自己動手寫編譯器、連接器，

18，運籌學教程，19，編譯原理（龍書），這三個是編譯原理相關的，運籌學涉及動態規劃、NP問題、圖論等好多應用問題，對理解寄存器分配之類的有幫助。17偏實踐，理論很少，適合入門。…………………………………………………………………20，Python基礎教程，21，JS權威指南？犀牛書是叫這個名字吧……22，Node JS，這三個應該是最容易的，

23，opencv3編程入門，毛星雲，

24，the「學習opencv」，你知道是哪本，25，Tensorflow的官方文檔，這三個主要是CV領域，偏實踐，OpenGL的也可以看看，例如紅寶書。

到這裡也差不多了。

………………………………………………………………以下是偏理論，演算法工程師才用的到：

26，神經網路原理，

27，支持向量機導論，28，統計學習理論的本質，

29，深度學習，

這4個主要是機器學習的理論，

30，機器視覺，霍恩那本

31，數字圖像處理，岡薩雷斯那本這2個是CV和圖像處理的經典書，偏理論，

32，數字語音處理與MATLAB實踐，張雪英，關鍵有MATLAB代碼，可以作為語音處理的入門，

33，離散時間語音信號處理，這2個是NLP入門，NLP應該是最坑爹了，難學。…………………………………………………………空閑時間可以看看這些，有利於理解上面那些：

34，數學分析，卓里奇

35，函數論與泛函分析初步，柯爾莫哥洛夫36，代數學引論，柯斯特利金基本包含了新老三高，柯老爺子的書也包括實變函數部分，那湯松那本就不推薦了。

37，偏微分方程數值解法，

最近看圖像的L0範數平滑，涉及了一點，還好opencv里有，不用我自己寫代碼了，否則非吐血不可。

38，小波與傅立葉分析基礎，

39，演算法導論，其他如果看不下去，就讀讀這本的前半部分吧。

1、計算機 4件套。計算機操作系統、計算機組成原理、計算機網路，數據結構。

2、一門高級語言如python，ruby，go等，一門相對低級語言，如C/C++/Java

3、《代碼整潔之道》和一些列google的編碼規範

4、軟體工程

1的目的是讓你了解計算機是如何工作的，你的程序如何在計算機里工作，數據如何在網路中流通。相當於了解你的工作環境

2的目的是掌握一種工具，也就是說學會一種製造工具

3和4的目的是，程序不是一個人開發的、學會如何合作，如何規範的操作，學會讀懂別人的代碼

我最好建議你帶著問題去學習這樣子效率是最高的也是最感興趣的一種學習方式比如說最開始就從學C開始做一些難題你會發現會涉及鏈表堆棧你就去學數據結構關於那幾章的東西碰到遞歸你就系統的去學習演算法里的遞歸到後面學著學著你發現興趣全來了你就可以去完一些操作系統編譯原理這種更底層的東西你就會發現裡面關於硬的東西不懂可以去學習計算機組成原理說不定你會有其他方向不會每一步都按照這個來我想表達的就是這個意思

我覺得按照大學的課程來學習就蠻好的

好好上課或者報個班吧