公開課編程範式
Ⅰ 講C語言內存管理的書籍或者博客
我推薦的是斯坦福的一門公開課 -- 《編程範式》。不是題主說的博客或者書，但是個人覺得很好用，希望對你有幫助。
還有一些其他的編程語言，如方案、python等。
我只看到了多線程同步的一部分，個人的感覺受益於它。如果以後還有別的發現，願意及時分享給大家。
Ⅱ 如何系統地自學 Python
是否非常想學好 Python，一方面被瑣事糾纏，一直沒能動手，另一方面，擔心學習成本太高，心裡默默敲著退堂鼓？
幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要完全掌握它，你不必花上太多的時間和精力。
Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體現在兩個方面：
語法簡潔明了：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性不多不少，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。
切入點很多：Python 可以讓你可以做很多事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。
- 用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事。
廢話不多說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started
¶ 起步階段
任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。
硬知識
「硬知識」指的是編程語言的語法、演算法和數據結構、編程範式等，例如：變數和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 java 程序員去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。
如果你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對於建立穩固的編程思維是必不可少。
下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：
廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翹楚，專為剛剛步入程序世界的小白打造。
笨方法學 Python 這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。
The Hitchhiker』s Guide to Python! 這本指南著重於 Python 的最佳實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。
Python 的哲學：
學習也是一樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，最好只選擇其中的一個，堅持看完。
必要的時候，可能需要閱讀講解數據結構和演算法的書，這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。
軟知識
「軟知識」則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不了解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得「傻」了些。
對這些知識的學習，取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中無法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什麼都要試試，或者參與編輯器聖戰、大括弧縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動，或者整天跪舔語法糖，老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完，或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。
很多「大牛」都會告誡初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。
還不如告訴初學者，學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇跡只有狗屎的過程。
選擇一個方向先走下去，哪怕臟丑差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。
自己走了彎路，你才知道這么做的好處，才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式，為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象，為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...
更重要的是，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，並不是任何情況下都是最有效最合適的。
技術涌進就像波浪一樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了遲早還會涌回的。就像現在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么？
因此，不要擔心自己走錯路誤了終身，堅持並保持進步才是正道。
起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當了解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。
¶ 發展階段
完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。
沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。
發展階段的核心任務，就是「跳出 Python，擁抱世界」。
在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。
拿爬蟲舉例，如果你對計算機網路，HTTP 協議，HTML，文本編碼，JSON 一無所知，你能做好這部分的工作么？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣，非常低效。
在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。
類庫方面
「Awesome Python 項目」：vinta/awesome-python · GitHub
這里列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社區已有的工具型類庫，如下圖所示：
vinta/awesome-python
你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。
至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文檔。由於開源社區大多數文檔都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下。
書籍方面
這里我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：
科學和數據分析：
❖「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)
❖「數學之美」：數學之美 (豆瓣)
❖「統計學習方法」：統計學習方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「數據科學實戰」：數據科學實戰 (豆瓣)
❖「數據檢索導論」：信息檢索導論 (豆瓣)
爬蟲：
❖「HTTP 權威指南」：HTTP權威指南 (豆瓣)
Web 網站：
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」：HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)
...
列到這里已經不需要繼續了。
聰明的你一定會發現上面的大部分書籍，並不是講 Python 的書，而更多的是專業知識。
事實上，這里所謂「跳出 Python，擁抱世界」，其實是發現 Python 和專業知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於自己的專業知識。
¶ 深入階段
這個階段的你，對 Python 幾乎了如指掌，那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。
可是 Python 對象的「動態特徵」是怎麼用相對底層，連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。
這里推薦一本書：
「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)
這本書把 Python 源碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。
另外，Python 本身是一門雜糅多種範式的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基於類的面向對象而言，它都不夠純粹。換而言之，編程語言的「道學」，在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程範式時，從那些面向這種範式更加純粹的語言出發，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 語言的根源。
這里推薦一門公開課
「編程範式」：斯坦福大學公開課：編程範式
講師高屋建瓴，從各種編程範式的代表語言出發，給出了每種編程範式最核心的思想。
值得一提的是，這門課程對C語言有非常深入的講解，例如C語言的范型和內存管理。這些知識，對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。
Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金，也是個不錯的選擇。
¶ 最後的話
每個人學編程的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸，沒有迷路的人只有不能堅持的人！
希望想學 Python 想學編程的同學，不要猶豫了，看完這篇文章，
Just Getting Started ！！！
Ⅲ 如何學編程 怎樣從零開始學編程
在你學習編程之前思考一下你的目標，當你有最終目標時道路會更加的清晰。那麼，你想要寫什麼？網站？游戲？iOS或者Android應用？或是你是想自動化完成一些乏味的任務讓你有更多的時間看窗外的風景？也許你只是想更具有就業競爭力找個好工作。所有的這些都是有價值的目標，這些目標都是你編程學習推動力的一部分，沒有推動力的人，是無法在略顯枯燥的漫長學習之旅中走遠的。
不要浮躁Badprogrammingiseasy.EvenDummiescanlearnitin21days.,meswithit.不管是在線下還是線上的書店，滿目都是《21天學通Java》這種速成書目，它們都承諾在很短一段時間內就讓你能夠學會相關技術。MatthiasFelleisen在他的著作HowtoDesignPrograms,SecondEdition一書中明確指出了這種「速成」的趨勢並予以了以上的諷刺。所謂者滲的「捷徑」或者說「銀彈」是不存在的，智者說過，精通某個東西需要10年或10000個小時，也就是漢語中的「十年磨一劍」，所以不用著急，功不唐捐。培養興趣ionbythepublic,butbecauseitisfuntoprogram._LinusTorvalds沉醉於編程，編程更是為了興趣。興趣是推動力的不竭源泉，保持這種充滿興趣的感覺，以便於你能將其投入到你的10年/10000小時的編程時間中。編程很有趣，那是探索的喜悅。那是創造的喜悅首告脊。看到自己親手完成的作品顯示在屏幕上很有趣。有人為你的代碼而驚嘆很有趣。有人在公共場合稱贊你的產品、鄰居使用你的產品、以及在媒體上討論你的產品很有趣。編程應該十分有趣，若並非如此，就找出導致編程無趣的問題，然後解決之。在這里對於初學者有兩個大坑：如果初學者們只與預先構建好的「發動機和組件」接觸（沒有理解和思考它們構造的原理），這會嚴重限制他們在將來構建這些東西的能力，並且在診斷解決問題時無從下手。第二個坑沒有第一個那麼明顯：幼稚的「整體論」方法有些時候會顯得很有效，這有一定的隱蔽性與誤導性，但是一兩年過後（也許沒那麼長），當你在學習路上走遠時，再想回過頭來「補足基礎」會有巨大的心理障礙，你得拋棄之前自己狹隘的觀念，耐心地緩步前進，這比你初學時學習基礎知識困難得多。但也不能矯枉過正，陷入還原論的大坑，初學時便一心試圖做宏大的理論，這樣不僅有一切流於理論的危險，枯燥和乏味還會讓你失去推動力。這種情況經常發生在計算機科班生身上。為了更好理解，可以將學習編程類比為學習廚藝：你為了燒得一手好菜買了一些關於菜譜的書，如果你只是想為家人做菜，這會是一個不錯的主意，你重復菜譜上的步驟也能做出不賴的菜餚，但是如果你有更大的野心，真的想在朋友面前露一手，做一些獨一無二的美味佳餚，甚至成為「大廚」，你必須理解這些菜譜背後大師的想法，理解其中的理論，而不僅僅是一味地實踐。但是如果你每天唯一的工作就是閱讀那些厚重的理論書籍，因為缺乏實踐，你只會成為一個糟糕的廚子，甚至永遠成為不了廚子，因為看了幾天書後你就因為枯燥放棄了廚藝的學習。總之，編程是連接理論與實踐的紐帶，是計算機科學與計算機應用技術相交融的領域。正確的編程學習方法應該是：通過自頂而下的探索與項目實踐，獲得編程直覺與推動力；從自底向上的打基礎過程中，獲得最重要的通用方法並鞏固編程思想的理解。作為初學者，應以後者為主，前者為輔。啟蒙「學編程應該學哪門語言？」這經常是初學者問的第一個問題，但這是一個錯誤的問題，你最先考慮的問題應該是「哪些東西構成了編程學習的基礎」？編程知識的金字塔底部有三個關鍵的部分：演算法思想：例如怎樣找出一組數中最大的那個數？首先你得有一個maxSoFar變數，之後對於每個數語法：我怎樣用某種編程語言表達這些友鋒演算法，讓計算機能夠理解。系統基礎：為什麼while(1)時線程永遠無法結束？為什麼int*foo(){intx=0;return&x;}是不可行的？啟蒙階段的初學者若選擇C語言作為第一門語言會很困難並且枯燥，這是因為他們被迫要同時學習這三個部分，在能做出東西前要花費很多時間。因此，為了盡量最小化「語法」與「系統基礎」這兩部分，建議使用Python作為學習的第一門語言，雖然Python對初學者很友好，但這並不意味著它只是一個「玩具」，在大型項目中你也能見到它強大而靈活的身影。熟悉Python後，學習C語言是便是一個不錯的選擇了：學習C語言會幫助你以靠近底層的視角思考問題，並且在後期幫助你理解操作系統層級的一些原理，如果你只想成為一個普通（平庸）的開發者你可以不學習它。下面給出了一個可供參考的啟蒙階段導引，完成後你會在頭腦中構建起一個整體框架，幫助你進行自頂向下的探索。完成Codecademy的Python部分。這只是熱身部分，盡快完成它，因為你永遠只是在瀏覽器里，你不會學到如何搭建開發環境。在Codecademy這類的編程學習網站學到的那點兒東西，哪怕你只想做一個小的不能再小的項目，你都不知道該從哪兒開始。完成MIT6.00.1x（中文化）（如果你英語不過關，完成麻省理工學院公開課：計算機科學及編程導論。MOOC是學習編程的一個有效途徑。雖然該課程的教學語言為Python，但作為一門優秀的導論課，它強調學習計算機科學領域里的重要概念和範式，而不僅僅是教你特定的語言。如果你不是科班生，這能讓你在自學時開闊眼界；課程內容：計算概念，python編程語言，一些簡單的數據結構與演算法，測試與調試。支線任務：完成Python核心編程完成HarvardCS50(如果你英語不過關：完成哈佛大學公開課：計算機科學cs50。同樣是導論課，但這門課與MIT的導論課互補。教學語言涉及C,php,JavaScript+SQL,HTML+CSS，內容的廣度與深度十分合理，還能夠了解到最新的一些科技成果，可以很好激發學習計算機的興趣。支線任務：閱讀《編碼的奧秘》完成《C語言編程》[可選]如果你的目標是成為一名Hacker：閱讀Hacker'sDelightPS：如果教育對象還是一個孩子，以下的資源會很有幫助：5-8歲：TurtleAcademy8-12歲：PythonforKids12歲以上：MITScratch或KhanAcademy入門結束啟蒙階段後，初學者積累了一定的代碼量，對編程也有了一定的了解。這時你可能想去學一門具體的技術，諸如Web開發，Android開發，iOS開發什麼的，你可以去嘗試做一些盡可能簡單的東西，給自己一些正反饋，補充自己的推動力。但記住別深入，這些技術有無數的細節，將來會有時間去學習；同樣的，這時候也別過於深入特定的框架和語言，現在是學習計算機科學通用基礎知識的時候，不要試圖去抄近路直接學你現在想學的東西，這是註定會失敗的。那麼入門階段具體該做些什麼呢？這時候你需要做的是反思自己曾經寫過的程序，去思考程序為什麼(Why)要這樣設計？，思考怎樣(How)寫出更好的程序？試圖去探尋理解編程的本質：利用計算機解決問題。設想：X=用於思考解決方案的時間，即「解決問題」部分Y=用於實現代碼的時間，即「利用計算機」部分」編程能力=F(X,Y)（X>Y）要想提高編程能力，就得優化X，Y與函數F(X,Y)，很少有書的內容能同時著重集中在這三點上，但有一本書做到了——(SICP)《計算機程序的構造和解釋》，它為你指明了這三個變數的方向。在閱讀SICP之前，你也許能通過調用幾個函數解決一個簡單問題。但閱讀完SICP之後，你會學會如何將問題抽象並且分解，從而處理更復雜更龐大的問題，這是編程能力巨大的飛躍，這會在本質上改變你思考問題以及用代碼解決問題的方式。此外，SICP的教學語言為Scheme，可以讓你初步了解函數式編程。更重要的是，他的語法十分簡單，你可以很快學會它，從而把更多的時間用於學習書中的編程思想以及復雜問題的解決之道上。PeterNorvig曾經寫過一篇非常精彩的SICP書評，其中有這樣一段：Touseananalogy,ifSICPwereaboutautomobiles,,howtheyarebuilt,andhowonemightdesignfuel-efficient,safe,.highway,justlikeeveryoneelse.如果你是文中的前者，閱讀SICP將成為你銜接啟蒙與入門階段的關鍵點雖然SICP是一本「入門書」，但對於初學者還是有一定的難度，以下是一些十分有用的輔助資源：)：由上文提到的Google研究主管PeterNorvig主講，教學語言為Python，內容有一定難度。HowtoDesignPrograms,SecondEdition：HtDP的起點比SICP低，書中的內容循循善誘，對初學者很友好，如果覺得完成SICP過於困難，可以考慮先讀一讀HtDP。UCBerkeleySICP授課視頻以及SICP的兩位作者給Hewlett-Packard公司員工培訓時的錄像(中文化項目)ComposingPrograms：一個繼承了SICP思想但使用Python作為教學語言的編程導論（其中包含了一些小項目）SICP解題集：對於書後的習題，作為初學者應盡力並量力完成。完成了這部分學習後，你會逐步建立起一個自己的程序設計模型，你的腦子里不再是一團亂麻，你會意識到記住庫和語法並不會教你如何解決編程問題，接下來要學些什麼，在你心裡也會明朗了很多。這時候才是真正開始進行項目實踐，補充推動力的好時機。關於項目實踐：對於入門階段的初學者，參與開源項目還為時過早，這時候應該開始一些簡單的項目，諸如搭建一個網站並維護它，或是編寫一個小游戲再不斷進行擴展，如果你自己的想法不明確，MegaProjectList中選取項目。總之，務必在這時拿下你項目實踐的第一滴血。與此同時，別忘了繼續打好根基。為了將來的厚積薄發，在下面這幾個方面你還要繼續做足功課（注意：下面的內容沒有絕對意義上的先後順序）：計算機系統基礎有了之前程序設計的基礎後，想更加深入地把握計算機科學的脈絡，不妨看看這本書：《深入理解計算機系統》ComputerSystemsAProgrammer'sPerspective。這里點名批評這本書的中譯名，其實根本談不上什麼深入啦，這本書只是CMU的「計算機系統導論」的教材而已。CMU的計算機科學專業相對較偏軟體，該書就是從一個程序員的視角觀察計算機系統，以「程序在計算機中如何執行」為主線，全面闡述計算機系統內部實現的諸多細節。如果你看書覺得有些枯燥的話，可以跟一門Coursera上的MOOC:TheHardware/SoftwareInterface，這門課的內容是CSAPP的一個子集，但是最經典的實驗部分都移植過來了。同時，可以看看TheCProgrammingLanguage，回顧一下C語言的知識。完成這本書後，你會具備堅實的系統基礎，也具有了學習操作系統，編譯器，計算機網路等內容的先決條件。當學習更高級的系統內容時，翻閱一下此書的相應章節，同時編程實現其中的例子，一定會對書本上的理論具有更加感性的認識，真正做到經手的代碼，從上層設計到底層實現都瞭然於胸，並能在腦中回放數據在網路->內存->緩存->CPU的流向。此外，也是時候去接觸UNIX哲學了:KISS-KeepitSimple,Stupid.在實踐中，這意味著你要開始熟悉命令行界面，配置文件。並且在開發中逐漸脫離之前使用的IDE，學會使用Vim或Emacs（或者最好兩者都去嘗試）。閱讀《UNIX編程環境》閱讀《UNIX編程藝術》折騰你的UN*X系統數據結構與演算法基礎如今，很多人認為編程（特別是做web開發）的主要部分就是使用別人的代碼，能夠用清晰簡明的方式表達自己的想法比掌握硬核的數學與演算法技巧重要的多，數據結構排序函數二分搜索這不都內置了嗎？工作中永遠用不到，學演算法有啥用啊？這種扛著實用主義大旗的「碼農」思想當然不可取。沒有扎實的理論背景，遭遇瓶頸是遲早的事。數據結構和演算法是配套的，入門階段你應該掌握的主要內容應該是：這個問題用什麼演算法和數據結構能更快解決。這就要求你對常見的數據結構和演算法了熟於心，你不一定要敲代碼，用紙手寫流程是更快的方式。對你不懂的數據結構和演算法，你要去搜它主要拿來幹嘛的，使用場景是什麼。供你參考的學習資源：《演算法導論》：有人說別把這本書當入門書，這本書本來就不是入門書嘛，雖說書名是IntroctiontoAlgorithms，這只不過是因為作者不想把這本書與其他書搞重名罷了。當然，也不是沒辦法拿此書入門，讀第一遍的時候跳過習題和證明就行了嘛，如果還覺得心虛先看看這本《數據結構與演算法分析》CourseraAlgorithms:DesignandAnalysis[Part1]&[Part2]：Stanford開的演算法課，不限定語言，兩個部分跟下來演算法基礎基本就有了；英語沒過關的：麻省理工學院公開課：演算法導論入門階段還要注意培養使用常規演算法解決小規模問題的能力，結合前文的SICP部分可以讀讀這幾本書：《編程珠璣》，《程序設計實踐》編程語言基礎.,.Additionally,,-ThePragmaticProgrammer此外還要知道，學習第n門編程語言的難度是第(n-1)門的一半，所以盡量去嘗試不同的編程語言與編程範式，若你跟尋了前文的指引，你已經接觸了：「干凈」的腳本語言Python,傳統的命令式語言C,以及浪漫的函數式語言Scheme/Racket三個好朋友。但僅僅是接觸遠遠不夠，你還需要不斷繼續加深與他們的友誼，並嘗試結交新朋友，美而雅的Ruby小姑娘，Hindley-Milner語言家族的掌中寶Haskell都是不錯的選擇。但有這么一位你躲不開的，必須得認識的大夥伴—C++，你得做好與他深交的准備：入門：C++Primer[可選]進階：高效使用：EffectiveC++深入了解：《深度探索C++對象模型》；C++Templates研究反思：TheDesignandEvolutionofC++；對於C++這個NecessaryEvil，看這本書可以讓你選擇是成為守夜人還是守日人。現實是殘酷的，在軟體工程領域仍舊充斥著一些狂熱者，他們只掌握著一種編程語言，也只想掌握一種語言，他們認為自己掌握的這門語言是最好的，其他異端都是傻X。這種人也不是無葯可救，有一種很簡單的治療方法：讓他們寫一個編譯器。要想真正理解編程語言，你必須親自實現一個。現在是入門階段，不要求你去上一門編譯器課程，但要求你能至少實現一個簡單的解釋器。供你參考的學習資源：《程序設計語言-實踐之路》：CMU編程語言原理的教材，程序語言入門書，現在就可以看，會極大擴展你的眼界，拉開你與普通人的差距。Coursera編程語言MOOC：課堂上你能接觸到極端FP（函數式）的SML，中性偏FP的Racket，以及極端OOP（面向對象）的Ruby，並學會問題的FP分解vsOOP分解、ML的模式匹配、Lisp宏、不變性與可變性、解釋器的實現原理等，讓你在將來學習新語言時更加輕松並寫出更好的程序。：熱熱身，教你寫一個簡單的瀏覽器——其實就是一個javascript和html的解釋器，完成後的成品還是很有趣的；接下來，試著完成一個之前在SICP部分提到過的項目：用Python寫一個SchemeInterpreter其他編程入門階段比較容易忽視的幾點：學好英語：英語是你獲取高質量學習資源的主要工具，但在入門階段，所看的那些翻譯書信息損耗也沒那麼嚴重，以你自己情況權衡吧。此外英語的重要性更體現在溝通交流上，LinusTorvalds一個芬蘭人，一口流利的英語一直是他招募開發者為Linux幹活的的法寶，這是你的榜樣。學會提問：學習中肯定會遇到問題，首先應該學會搜索引擎的「高級搜索」，當單靠檢索無法解決問題時，去StackOverflow或知乎提問，提問前讀讀這篇文章：Whathaveyoutried?不要做一匹獨狼：嘗試搭建一個像這樣簡單的個人網站，不要只是一個孤零零的About頁面，去學習Markdown與LaTeX，試著在Blog上記錄自己的想法，並訂閱自己喜歡的編程類博客。推薦幾個供你參考：JoelonSoftware,PeterNorvig,CodingHorror小結以上的內容你不應該感到懼怕，編程的入門不是幾個星期就能完成的小項目。期間你還會遇到無數的困難，當你碰壁時試著嘗試「費曼」技巧：將難點分而化之，切成小知識塊，再逐個對付，之後通過向別人清楚地解說來檢驗自己是否真的理解。當然，依舊會有你解決不了的問題，這時候不要強迫自己——很多時候當你之後回過頭來再看這個問題時，一切豁然開朗。此外不要局限與上文提到的那些材料，還有一些值得在入門階段以及將來的提升階段反復閱讀的書籍。ThePragmaticProgrammer就是這樣一本程序員入門書，終極書。有人稱這本書為代碼小全：從DRY到KISS，從做人到做程序員，這本書教給了你一切，你所需的只是遵循書上的指導。後記如果你能設法完成以上的所有任務，恭喜你，你已經真正實現了編程入門。這意味著你在之後更深入的學習中，不會畏懼那些學習新語言的任務，不會畏懼那些「復雜」的API，更不會畏懼學習具體的技術，甚至感覺很容易。當然，為了掌握這些東西你依舊需要大量的練習，腰還是會疼，走路還是會費勁，一口氣也上不了5樓。但我能保證你會在思想上有巨大的轉變，獲得極大的自信，看老師同學和csdn的眼光會變得非常微妙，雖然只是完成了編程入門，但已經成為了程序員精神世界的高富帥。不，我說錯了，即使是高富帥也不會有強力精神力，他也會懷疑自己，覺得自己沒錢就什麼都不是了。但總之，你遵循指南好好看書，那就會體驗「會當凌絕頂」的感覺。
首先要想學編程，選一門合適的計算機語言就十分重要了，怎麼去選擇就顯得尤為重要了，這要根據自己的興趣愛好及每個語言的特性來選擇，比如說PHP適合做web開發，易學習，易上手，非常流行的一門計算機語言了，我個人比較推薦php語言。java可以做web開發，做安卓app開發也用的是java,在學習程度上上可能比php稍微難上手一點，不過也是沒問題的，如果對java感興趣可以嘗試一下。python是目前比較火的一門語言了，比較適合做人工智慧領域，另外寫網路爬蟲類的程序，用python也是非常合適的了，看個人興趣來選擇了。c,c++,c#這些語言就不推薦給了，特別是c#，已經是比較過時的一門語言了，即使學習好了，也不太適合去找工作，c與c++並不是十分適合初學者來學習，因此也是沒必要進行考慮了，還有一些更小眾的語言，更是沒有必要去考慮，因此關於語言的學習就從上面3種語言去選擇一門自己所感興趣的吧！研發搭建環境如果選擇好計算機語言，那麼接下來就是研發環境的搭建了，因為只有研發環境搭建好了，才可以進行後續的編程工作，比如說PHP,那麼就從網路上搜一下如何安裝PHP環境，能搜出一些簡單的教程，初學者按照教程一步一步來，頂多半天時間就可以把研發環境裝好了，如果是java，就需要先安裝jdk，進行環境變數的配置等，網上也有相關的教程，也是十分容易的，相信大家只要按照教程來做，都可以很輕易的把研發環境搭建起來的選好視頻和書籍，輔助學習。既然是零基礎學習，就需要進行系統的學習，而不是到處網路零基礎的知識點進行學習。代碼練習跟隨教程一個一個章節的進行學習，需要注意的一點就是不能只是去看，那樣不行，要對每一個章節的知識點要親自用代碼敲一遍，運行一下試試效果才行，這樣才能提高自己的動手能力，才開始會覺得有一點生疏，慢慢的就會熟練起來，逐漸會增加編程的興趣。這個過程就是需要反復的進行練習，大量的代碼練習才行。這個過程是5步中最關鍵的階段了，重在代碼親自練習，對編程中有的章節不明白的地方，千萬不要放過去，可以在網上找一些相關的編程交流群，參加進去，在線上咨詢一些過來人，也許就可以輕松幫你解決疑問了，對你的學習十分幫助，並且整個過程也都是免費的。項目實戰如果說基礎教程都按部就班的都實踐過一遍了，那麼你就有一定的編程的基本功了，那麼自己就可以嘗試著做一些小項目，把學到的知識給串起來，進入項目實戰階段，比如說自己設計一個學生管理系統，並把它完成，如果不了解怎麼設計，可以去網上搜索。慢慢就有思路了。我也在學習這方面，視頻書籍看過不少，最推薦的還是北京尚學堂的學習資料，Java.300集，Python400集，都是很經典的入門基礎教程，而且是結合項目學習的，很有意思，干貨滿滿，還都是免費的，推薦你可以去看看，相信可以帶你走進變成的世界。
從零開始學編程，第一關就是要選擇你所要學習的編程語言。面對著琳琅滿目的編程語言，初學者常常一籌莫展，拿不定主意，不知該選哪
Ⅳ 如何從零開始學編程
在你學習編程之前思考一下你的目標，當你有最終目標時道路會更加的清晰。那麼，你想要寫什麼？網站？游戲？iOS或者Android應用？或是你是想自動化完成一些乏味的任務讓你有更多的時間看窗外的風景？也許你只是想更具有就業競爭力找個好工作。所有的這些都是有價值的目標，這些目標都是你編程學習推動力的一部分，沒有推動力的人，是無法在略顯枯燥的漫長學習之旅中走遠的。
不要浮躁
Badprogrammingiseasy.EvenDummiescanlearnitin21days.,meswithit.
不管是在線下還是線上的書店，滿目都是《21天學通Java》這種速成書目，它們都承諾在很短一段時間內就讓你能夠學會相關技術。MatthiasFelleisen在他的著作HowtoDesignPrograms,SecondEdition一書中明確指出了這種「速成」的趨勢並予以了以上的諷刺。
所謂的「捷徑」或者說「銀彈」是不存在的，智者說過，精通某個東西需要10年或10000個小時，也就是漢語中的「十年磨一劍」，所以不用著急，功不唐捐。
培養興趣
ionbythepublic,butbecauseitisfuntoprogram.
_LinusTorvalds
沉醉於編程，編程更是為了興趣。興趣是推動力的不竭源泉，保持這種充滿興趣的感覺，以便於你能將其投入到你的10年/10000小時的編程時間中。編程很有趣，那是探索的喜悅。那是創造的喜悅。看到自己親手完成的作品顯示在屏幕上很有趣。有人為你的代碼而驚嘆很有趣。有人在公共場合稱贊你的產品、鄰居使用你的產品、以及在媒體上討論你的產品很有趣。編程應該十分有趣，若並非如此，就找出導致編程無趣的問題，然後解決之。
在這里對於初學者有兩個大坑：
如果初學者們只與預先構建好的「發動機和組件」接觸（沒有理解和思考它們構造的原理），這會嚴重限制他們在將來構建這些東西的能力，並且在診斷解決問題時無從下手。
第二個坑沒有第一個那麼明顯：幼稚的「整體論」方法有些時候會顯得很有效，這有一定的隱蔽性與誤導性，但是一兩年過後（也許沒那麼長），當你在學習路上走遠時，再想回過頭來「補足基礎」會有巨大的心理障礙，你得拋棄之前自己狹隘的觀念，耐心地緩步前進，這比你初學時學習基礎知識困難得多。
但臘敏茄也不能矯枉過正，陷入還原論的大坑，初學時便一心試圖做宏大的理論，這樣不僅有一切流於理論的危險，枯燥和乏味還會讓你失去推動力。這種情況經常發生在計算機科班生身上。
為了更好理解，可以將學習編程類比為學習廚藝：你為了燒得一手好菜買了一些關於菜譜的書，如果你只是想為家人做菜，這會是一個不錯的主意，你重復菜譜上的步驟也能做出不賴的菜餚，但是如果你有更大的野心，真的想在朋友面前露一手，做一些獨一無二的美味佳餚，甚至成為「大廚」，你必須理解這些菜譜背後大師的想法，理解其中的理論，而不僅僅是一味地實踐。但拿猛是如果你每天唯一的工作就是閱讀那些厚重的理論書籍，因為缺乏實踐，你只會成為一個糟糕的廚子，甚至永遠成為不了廚子，因為看了幾天書後你就因為枯燥放棄了廚藝的學習。
總之，編程是連接理論與實踐的紐帶，是計算機科學與計算機應用技術相交融的領域。正確的編程學習方法應該是：通過自頂而下的探索與項目實踐，獲得編程直覺與推動力；從自底向上的打基礎過程中，獲得最重要的通用方法並鞏固編程思想的理解。
作為初學者，應以後者為主，前者為輪察輔。
啟蒙
「學編程應該學哪門語言？」這經常是初學者問的第一個問題，但這是一個錯誤的問題，你最先考慮的問題應該是「哪些東西構成了編程學習的基礎」？
編程知識的金字塔底部有三個關鍵的部分：
演算法思想：例如怎樣找出一組數中最大的那個數？首先你得有一個maxSoFar變數，之後對於每個數
語法：我怎樣用某種編程語言表達這些演算法，讓計算機能夠理解。
系統基礎：為什麼while(1)時線程永遠無法結束？為什麼int*foo(){intx=0;return&x;}是不可行的？
啟蒙階段的初學者若選擇C語言作為第一門語言會很困難並且枯燥，這是因為他們被迫要同時學習這三個部分，在能做出東西前要花費很多時間。
因此，為了盡量最小化「語法」與「系統基礎」這兩部分，建議使用Python作為學習的第一門語言，雖然Python對初學者很友好，但這並不意味著它只是一個「玩具」，在大型項目中你也能見到它強大而靈活的身影。熟悉Python後，學習C語言是便是一個不錯的選擇了：學習C語言會幫助你以靠近底層的視角思考問題，並且在後期幫助你理解操作系統層級的一些原理，如果你只想成為一個普通（平庸）的開發者你可以不學習它。
下面給出了一個可供參考的啟蒙階段導引，完成後你會在頭腦中構建起一個整體框架，幫助你進行自頂向下的探索。
完成Codecademy的Python部分。這只是熱身部分，盡快完成它，因為你永遠只是在瀏覽器里，你不會學到如何搭建開發環境。在Codecademy這類的編程學習網站學到的那點兒東西，哪怕你只想做一個小的不能再小的項目，你都不知道該從哪兒開始。
完成MIT6.00.1x（中文化）（如果你英語不過關，完成麻省理工學院公開課：計算機科學及編程導論。MOOC是學習編程的一個有效途徑。雖然該課程的教學語言為Python，但作為一門優秀的導論課，它強調學習計算機科學領域里的重要概念和範式，而不僅僅是教你特定的語言。如果你不是科班生，這能讓你在自學時開闊眼界；課程內容：計算概念，python編程語言，一些簡單的數據結構與演算法，測試與調試。支線任務：
完成Python核心編程
完成HarvardCS50(如果你英語不過關：完成哈佛大學公開課：計算機科學cs50。同樣是導論課，但這門課與MIT的導論課互補。教學語言涉及C,PHP,JavaScript+SQL,HTML+CSS，內容的廣度與深度十分合理，還能夠了解到最新的一些科技成果，可以很好激發學習計算機的興趣。支線任務：
閱讀《編碼的奧秘》
完成《C語言編程》
[可選]如果你的目標是成為一名Hacker：閱讀Hacker'sDelight
PS：如果教育對象還是一個孩子，以下的資源會很有幫助：
5-8歲：TurtleAcademy
8-12歲：PythonforKids
12歲以上：MITScratch或KhanAcademy
入門
結束啟蒙階段後，初學者積累了一定的代碼量，對編程也有了一定的了解。這時你可能想去學一門具體的技術，諸如Web開發，Android開發，iOS開發什麼的，你可以去嘗試做一些盡可能簡單的東西，給自己一些正反饋，補充自己的推動力。但記住別深入，這些技術有無數的細節，將來會有時間去學習；同樣的，這時候也別過於深入特定的框架和語言，現在是學習計算機科學通用基礎知識的時候，不要試圖去抄近路直接學你現在想學的東西，這是註定會失敗的。
那麼入門階段具體該做些什麼呢？這時候你需要做的是反思自己曾經寫過的程序，去思考程序為什麼(Why)要這樣設計？，思考怎樣(How)寫出更好的程序？試圖去探尋理解編程的本質：利用計算機解決問題。
設想：
X=用於思考解決方案的時間，即「解決問題」部分
Y=用於實現代碼的時間，即「利用計算機」部分」
編程能力=F(X,Y)（X>Y）
要想提高編程能力，就得優化X，Y與函數F(X,Y)，很少有書的內容能同時著重集中在這三點上，但有一本書做到了——(SICP)《計算機程序的構造和解釋》，它為你指明了這三個變數的方向。在閱讀SICP之前，你也許能通過調用幾個函數解決一個簡單問題。但閱讀完SICP之後，你會學會如何將問題抽象並且分解，從而處理更復雜更龐大的問題，這是編程能力巨大的飛躍，這會在本質上改變你思考問題以及用代碼解決問題的方式。此外，SICP的教學語言為Scheme，可以讓你初步了解函數式編程。更重要的是，他的語法十分簡單，你可以很快學會它，從而把更多的時間用於學習書中的編程思想以及復雜問題的解決之道上。
PeterNorvig曾經寫過一篇非常精彩的SICP書評，其中有這樣一段：
Touseananalogy,ifSICPwereaboutautomobiles,,howtheyarebuilt,andhowonemightdesignfuel-efficient,safe,.highway,justlikeeveryoneelse.
如果你是文中的前者，閱讀SICP將成為你銜接啟蒙與入門階段的關鍵點
雖然SICP是一本「入門書」，但對於初學者還是有一定的難度，以下是一些十分有用的輔助資源：
)：由上文提到的Google研究主管PeterNorvig主講，教學語言為Python，內容有一定難度。
HowtoDesignPrograms,SecondEdition：HtDP的起點比SICP低，書中的內容循循善誘，對初學者很友好，如果覺得完成SICP過於困難，可以考慮先讀一讀HtDP。
UCBerkeleySICP授課視頻以及SICP的兩位作者給Hewlett-Packard公司員工培訓時的錄像(中文化項目)
ComposingPrograms：一個繼承了SICP思想但使用Python作為教學語言的編程導論（其中包含了一些小項目）
SICP解題集：對於書後的習題，作為初學者應盡力並量力完成。
完成了這部分學習後，你會逐步建立起一個自己的程序設計模型，你的腦子里不再是一團亂麻，你會意識到記住庫和語法並不會教你如何解決編程問題，接下來要學些什麼，在你心裡也會明朗了很多。這時候才是真正開始進行項目實踐，補充推動力的好時機。
關於項目實踐：對於入門階段的初學者，參與開源項目還為時過早，這時候應該開始一些簡單的項目，諸如搭建一個網站並維護它，或是編寫一個小游戲再不斷進行擴展，如果你自己的想法不明確，MegaProjectList中選取項目。總之，務必在這時拿下你項目實踐的第一滴血。
與此同時，別忘了繼續打好根基。為了將來的厚積薄發，在下面這幾個方面你還要繼續做足功課（注意：下面的內容沒有絕對意義上的先後順序）：
計算機系統基礎
有了之前程序設計的基礎後，想更加深入地把握計算機科學的脈絡，不妨看看這本書：《深入理解計算機系統》ComputerSystemsAProgrammer'sPerspective。這里點名批評這本書的中譯名，其實根本談不上什麼深入啦，這本書只是CMU的「計算機系統導論」的教材而已。CMU的計算機科學專業相對較偏軟體，該書就是從一個程序員的視角觀察計算機系統，以「程序在計算機中如何執行」為主線，全面闡述計算機系統內部實現的諸多細節。
如果你看書覺得有些枯燥的話，可以跟一門Coursera上的MOOC:TheHardware/SoftwareInterface，這門課的內容是CSAPP的一個子集，但是最經典的實驗部分都移植過來了。同時，可以看看TheCProgrammingLanguage，回顧一下C語言的知識。
完成這本書後，你會具備堅實的系統基礎，也具有了學習操作系統，編譯器，計算機網路等內容的先決條件。當學習更高級的系統內容時，翻閱一下此書的相應章節，同時編程實現其中的例子，一定會對書本上的理論具有更加感性的認識，真正做到經手的代碼，從上層設計到底層實現都瞭然於胸，並能在腦中回放數據在網路->內存->緩存->CPU的流向。
此外，也是時候去接觸UNIX哲學了:KISS-KeepitSimple,Stupid.在實踐中，這意味著你要開始熟悉命令行界面，配置文件。並且在開發中逐漸脫離之前使用的IDE，學會使用Vim或Emacs（或者最好兩者都去嘗試）。
閱讀《UNIX編程環境》
閱讀《UNIX編程藝術》
折騰你的UN*X系統
數據結構與演算法基礎
如今，很多人認為編程（特別是做web開發）的主要部分就是使用別人的代碼，能夠用清晰簡明的方式表達自己的想法比掌握硬核的數學與演算法技巧重要的多，數據結構排序函數二分搜索這不都內置了嗎？工作中永遠用不到，學演算法有啥用啊？這種扛著實用主義大旗的「碼農」思想當然不可取。沒有扎實的理論背景，遭遇瓶頸是遲早的事。
數據結構和演算法是配套的，入門階段你應該掌握的主要內容應該是：這個問題用什麼演算法和數據結構能更快解決。這就要求你對常見的數據結構和演算法了熟於心，你不一定要敲代碼，用紙手寫流程是更快的方式。對你不懂的數據結構和演算法，你要去搜它主要拿來幹嘛的，使用場景是什麼。
供你參考的學習資源：
《演算法導論》：有人說別把這本書當入門書，這本書本來就不是入門書嘛，雖說書名是IntroctiontoAlgorithms，這只不過是因為作者不想把這本書與其他書搞重名罷了。當然，也不是沒辦法拿此書入門，讀第一遍的時候跳過習題和證明就行了嘛，如果還覺得心虛先看看這本《數據結構與演算法分析》
CourseraAlgorithms:DesignandAnalysis[Part1]&[Part2]：Stanford開的演算法課，不限定語言，兩個部分跟下來演算法基礎基本就有了；英語沒過關的：麻省理工學院公開課：演算法導論
入門階段還要注意培養使用常規演算法解決小規模問題的能力，結合前文的SICP部分可以讀讀這幾本書：《編程珠璣》，《程序設計實踐》
編程語言基礎
.,.Additionally,,
-ThePragmaticProgrammer
此外還要知道，學習第n門編程語言的難度是第(n-1)門的一半，所以盡量去嘗試不同的編程語言與編程範式，若你跟尋了前文的指引，你已經接觸了：「干凈」的腳本語言Python,傳統的命令式語言C,以及浪漫的函數式語言Scheme/Racket三個好朋友。但僅僅是接觸遠遠不夠，你還需要不斷繼續加深與他們的友誼，並嘗試結交新朋友，美而雅的Ruby小姑娘，Hindley-Milner語言家族的掌中寶Haskell都是不錯的選擇。但有這么一位你躲不開的，必須得認識的大夥伴—C++，你得做好與他深交的准備：
入門：C++Primer
[可選]進階：
高效使用：EffectiveC++
深入了解：《深度探索C++對象模型》；C++Templates
研究反思：TheDesignandEvolutionofC++；對於C++這個NecessaryEvil，看這本書可以讓你選擇是成為守夜人還是守日人。
現實是殘酷的，在軟體工程領域仍舊充斥著一些狂熱者，他們只掌握著一種編程語言，也只想掌握一種語言，他們認為自己掌握的這門語言是最好的，其他異端都是傻X。這種人也不是無葯可救，有一種很簡單的治療方法：讓他們寫一個編譯器。要想真正理解編程語言，你必須親自實現一個。現在是入門階段，不要求你去上一門編譯器課程，但要求你能至少實現一個簡單的解釋器。
供你參考的學習資源：
《程序設計語言-實踐之路》：CMU編程語言原理的教材，程序語言入門書，現在就可以看，會極大擴展你的眼界，拉開你與普通人的差距。
Coursera編程語言MOOC：課堂上你能接觸到極端FP（函數式）的SML，中性偏FP的Racket，以及極端OOP（面向對象）的Ruby，並學會問題的FP分解vsOOP分解、ML的模式匹配、Lisp宏、不變性與可變性、解釋器的實現原理等，讓你在將來學習新語言時更加輕松並寫出更好的程序。
：熱熱身，教你寫一個簡單的瀏覽器——其實就是一個javascript和html的解釋器，完成後的成品還是很有趣的；接下來，試著完成一個之前在SICP部分提到過的項目：用Python寫一個SchemeInterpreter
其他
編程入門階段比較容易忽視的幾點：
學好英語：英語是你獲取高質量學習資源的主要工具，但在入門階段，所看的那些翻譯書信息損耗也沒那麼嚴重，以你自己情況權衡吧。此外英語的重要性更體現在溝通交流上，LinusTorvalds一個芬蘭人，一口流利的英語一直是他招募開發者為Linux幹活的的法寶，這是你的榜樣。
學會提問：學習中肯定會遇到問題，首先應該學會搜索引擎的「高級搜索」，當單靠檢索無法解決問題時，去StackOverflow或知乎提問，提問前讀讀這篇文章：Whathaveyoutried?
不要做一匹獨狼：嘗試搭建一個像這樣簡單的個人網站，不要只是一個孤零零的About頁面，去學習Markdown與LaTeX，試著在Blog上記錄自己的想法，並訂閱自己喜歡的編程類博客。推薦幾個供你參考：JoelonSoftware,PeterNorvig,CodingHorror
小結
以上的內容你不應該感到懼怕，編程的入門不是幾個星期就能完成的小項目。期間你還會遇到無數的困難，當你碰壁時試著嘗試「費曼」技巧：將難點分而化之，切成小知識塊，再逐個對付，之後通過向別人清楚地解說來檢驗自己是否真的理解。當然，依舊會有你解決不了的問題，這時候不要強迫自己——很多時候當你之後回過頭來再看這個問題時，一切豁然開朗。
此外不要局限與上文提到的那些材料，還有一些值得在入門階段以及將來的提升階段反復閱讀的書籍。ThePragmaticProgrammer就是這樣一本程序員入門書，終極書。有人稱這本書為代碼小全：從DRY到KISS，從做人到做程序員，這本書教給了你一切，你所需的只是遵循書上的指導。
後記
如果你能設法完成以上的所有任務，恭喜你，你已經真正實現了編程入門。這意味著你在之後更深入的學習中，不會畏懼那些學習新語言的任務，不會畏懼那些「復雜」的API，更不會畏懼學習具體的技術，甚至感覺很容易。當然，為了掌握這些東西你依舊需要大量的練習，腰還是會疼，走路還是會費勁，一口氣也上不了5樓。但我能保證你會在思想上有巨大的轉變，獲得極大的自信，看老師同學和csdn的眼光會變得非常微妙，雖然只是完成了編程入門，但已經成為了程序員精神世界的高富帥。不，我說錯了，即使是高富帥也不會有強力精神力，他也會懷疑自己，覺得自己沒錢就什麼都不是了。但總之，你遵循指南好好看書，那就會體驗「會當凌絕頂」的感覺。
首先要想學編程，選一門合適的計算機語言就十分重要了，怎麼去選擇就顯得尤為重要了，這要根據自己的興趣愛好及每個語言的特性來選擇，比如說PHP適合做web開發，易學習，易上手，非常流行的一門計算機語言了，我個人比較推薦php語言。
java可以做web開發，做安卓app開發也用的是java,在學習程度上上可能比php稍微難上手一點，不過也是沒問題的，如果對java感興趣可以嘗試一下。
python是目前比較火的一門語言了，比較適合做人工智慧領域，另外寫網路爬蟲類的程序，用python也是非常合適的了，看個人興趣來選擇了。
c,c++,c#這些語言就不推薦給了，特別是c#，已經是比較過時的一門語言了，即使學習好了，也不太適合去找工作，c與c++並不是十分適合初學者來學習，因此也是沒必要進行考慮了，還有一些更小眾的語言，更是沒有必要去考慮，因此關於語言的學習就從上面3種語言去選擇一門自己所感興趣的吧！
研發搭建環境
如果選擇好計算機語言，那麼接下來就是研發環境的搭建了，因為只有研發環境搭建好了，才可以進行後續的編程工作，比如說PHP,那麼就從網路上搜一下如何安裝PHP環境，能搜出一些簡單的教程，初學者按照教程一步一步來，頂多半天時間就可以把研發環境裝好了，如果是java，就需要先安裝jdk，進行環境變數的配置等，網上也有相關的教程，也是十分容易的，相信大家只要按照教程來做，都可以很輕易的把研發環境搭建起來的
選好視頻和書籍，輔助學習。既然是零基礎學習，就需要進行系統的學習，而不是到處網路零基礎的知識點進行學習。
代碼練習
跟隨教程一個一個章節的進行學習，需要注意的一點就是不能只是去看，那樣不行，要對每一個章節的知識點要親自用代碼敲一遍，運行一下試試效果才行，這樣才能提高自己的動手能力，才開始會覺得有一點生疏，慢慢的就會熟練起來，逐漸會增加編程的興趣。這個過程就是需要反復的進行練習，大量的代碼練習才行。這個過程是5步中最關鍵的階段了，重在代碼親自練習，對編程中有的章節不明白的地方，千萬不要放過去，可以在網上找一些相關的編程交流群，參加進去，在線上咨詢一些過來人，也許就可以輕松幫你解決疑問了，對你的學習十分幫助，並且整個過程也都是免費的。
項目實戰
如果說基礎教程都按部就班的都實踐過一遍了，那麼你就有一定的編程的基本功了，那麼自己就可以嘗試著做一些小項目，把學到的知識給串起來，進入項目實戰階段，比如說自己設計一個學生管理系統，並把它完成，如果不了解怎麼設計，可以去網上搜索。慢慢就有思路了。
我也在學習這方面，視頻書籍看過不少，最推薦的還是北京尚學堂的學習資料，Java.300集，Python400集，都是很經典的入門基礎教程，而且是結合項目學習的，很有意思，干貨滿滿，還都是免費的，推薦你可以去看看，相信可以帶你走進變成的世界。
從零開始學編程，第一關就是要選擇你所要學習的編程語言。面對著琳琅滿目的編程語言，初學者常常一籌莫展，拿不定主意，不知該選哪
Ⅳ 在哪裡能夠找到國外優秀大學的計算機公開課
可以查看杜克大學的公開課，MOOC等
哈佛大學公開課：2005年計算機科學（15講）
http://www.manfen.net/thread-14394-1-1.html
哈佛大學公開課：2006年計算機科學（32講）
http://www.manfen.net/thread-14395-1-1.html
哈佛大學公開課：計算機科學CS50（20講）
http://www.manfen.net/thread-14396-1-1.html
哈佛大學公開課：計算機科學導論（22講）
http://www.manfen.net/thread-14397-1-1.html
麻省理工學院公開課：計算機科學及編程導論（24講）
http://www.manfen.net/thread-16474-1-1.html
斯坦福大學公開課：人與計算機的互動（10講）
http://www.manfen.net/thread-16443-1-1.html
斯坦福大學開放課程: 抽象編程
http://www.manfen.net/thread-6822-1-1.html
斯坦福大學公開課：編程範式（27講）
http://www.manfen.net/thread-16435-1-1.html
斯坦福大學公開課：編程方法學（28講）
http://www.manfen.net/thread-16436-1-1.html
Ⅵ 如何系統地自學 Python
是否非常想學好 Python，一方面被瑣事糾纏，一直沒能動手，另一方面，擔心學習成本太高，心裡默默敲著退堂鼓？
幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要完全掌握它，你不必花上太多的時間和精力。
Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體現在兩個方面：
語法簡潔明了：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性不多不少，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。
切入點很多：Python 可以讓你可以做很多事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。
廢話不多說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started
¶ 起步階段
任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。
°1 硬知識
「硬
知識」指的是編程語言的語法、演算法和數據結構、編程範式等，例如：變數和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一
種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到
Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。
如果你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對於建立穩固的編程思維是必不可少。
下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：
❖「笨方法學 Python」：http://learnpythonthehardway.org/book/
這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。
❖「廖雪峰的 Python 2.7 教程」：Home - 廖雪峰的官方網站
Python 中文教程的翹楚，專為剛剛步入程序世界的小白打造。
❖「The Hitchhiker』s Guide to Python!」：The Hitchhiker』s Guide to Python!
這本指南著重於 Python 的最佳實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。
❖「Python 官方文檔」：Our Documentation
實踐中大部分問題，都可以在官方文檔中找到答案。
❖ 輔助工具：Python Tutor
一個 Python 對象可視化的項目，用圖形輔助你理解 Python 中的各種概念。
Python 的哲學：
用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事。
學習也是一樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，最好只選擇其中的一個，堅持看完。
必要的時候，可能需要閱讀講解數據結構和演算法的書，這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。
°2 軟知識
「軟知識」則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不了解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得「傻」了些。
對
這些知識的學習，取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一會兒看 2.7
一會兒又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中無法自拔，Scrapy，Numpy，Django
什麼都要試試，或者參與編輯器聖戰、大括弧縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動，或者整天跪舔語法糖，老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完，或者去構想
聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。
很多「大牛」都會告誡初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。
還不如告訴初學者，學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇跡只有狗屎的過程。
選擇一個方向先走下去，哪怕臟丑差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。
自己走了彎路，你才知道這么做的好處，才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式，為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象，為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...
更重要的時，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，並不是任何情況下都是最有效最合適的。
技術涌進就像波浪一樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了遲早還會涌回的。就像現在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么？
因此，不要擔心自己走錯路誤了終身，堅持並保持進步才是正道。
起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當了解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。
¶ 發展階段
完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。
沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。
發展階段的核心任務，就是「跳出 Python，擁抱世界」。
在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。
拿
爬蟲舉例，如果你對計算機網路，HTTP協議，HTML，文本編碼，JSON一無所知，你能做好這部分的工作么？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如
果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣，非常低效。
在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。
°1 類庫方面
「Awesome Python 項目」：vinta/awesome-python · GitHub
這里列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社區已有的工具型類庫，如下圖所示：
你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。
至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文檔。由於開源社區大多數文檔都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下。
°2 書籍方面：
這里我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：
科學和數據分析：
❖「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)
❖「數學之美」：數學之美 (豆瓣)
❖「統計學習方法」：統計學習方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「數據科學實戰」：數據科學實戰 (豆瓣)
❖「數據檢索導論」：信息檢索導論 (豆瓣)
爬蟲：
❖「HTTP 權威指南」：HTTP權威指南 (豆瓣)
Web 網站：
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」：HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)
...
列到這里已經不需要繼續了。
聰明的你一定會發現上面的大部分書籍，並不是講 Python 的書，而更多的是專業知識。
事實上，這里所謂「跳出 Python，擁抱世界」，其實是發現 Python 和專業知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於自己的專業知識。
¶ 深入階段
這個階段的你，對 Python 幾乎了如指掌，那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。
可是 Python 對象的「動態特徵」是怎麼用相對底層，連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。
這里推薦一本書：
「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)
這本書把 Python 源碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。
另
外，Python 本身是一門雜糅多種範式的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java
基於類的面向對象而言，它都不夠純粹。換而言之，編程語言的「道學」，在 Python
中只能有限的體悟。學習某種編程範式時，從那些面向這種範式更加純粹的語言出發，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 語言的根源。
這里推薦一門公開課
「編程範式」：斯坦福大學公開課：編程範式
講師高屋建瓴，從各種編程範式的代表語言出發，給出了每種編程範式最核心的思想。
值得一提的是，這門課程對C語言有非常深入的講解，例如C語言的范型和內存管理。這些知識，對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。
Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金，也是個不錯的選擇。
¶ 最後的話
每個人學編程的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸，沒有迷路的人只有不能堅持的人。雖然聽上去有點雞湯，但是這是事實。
希望想學 Python 想學編程的同學，不要猶豫了，看完這篇文章，Just getting started～
Ⅶ 首學課程網官網
A. 首都醫科大學選修課程都有什麼啊
這是首醫「2010-2011學年第一學期本科生選修課程表」
心血管內分泌學
老年內醫學
生殖醫學
醫療活動容與法醫證據
醫學實驗動物學
免疫學基礎與臨床（限臨床醫學專業）
全科醫學概論B
康復醫學
臨床預防與生命周期保健
人群營養與健康
數據結構
網路資料庫
中醫與中國文化
中醫養生學
醫學審美心理學
實用美容學
針灸學基礎知識
古代文化常識
古代漢語
推拿學基礎知識與技法
人類性學基礎
大學語文
中華傳統倫理
中國傳統哲學
醫葯營銷學
個人理財基礎
衛生經濟學A
醫德教育與人文醫師
日語（上）
傳統保健體育
名人英語演講作品賞析
英語視聽說
醫學英語口語
電影藝術欣賞
繪畫藝術欣賞
音樂基礎知識及音樂欣賞
合唱實踐課
舞蹈實踐課
不過不是每學期都這些，你來了就知道了，悶枯肢分任選和限選還有必選類，每類都有好些課程~~
B. 學習城軌3十3首課程畢業是大專還是本科
3年大專+3年本科
這中間是有考試的考試通過了才是本科（沒過就是大專文憑）
C. 准備買課程學習英語，但網校好多，請報名學習過的朋友推薦一下吧。
你的孩子英語學的怎麼樣?初一英語家教補習幫助你
你家的孩子們英語學得怎麼樣呢?你對於他們學習英語的方法了解嗎?他們的學習成績你了解嗎?有的孩子學習就是不好,可能是學習的方式用螞世錯了,現在由初一英語家教補習老師來為你介紹.
在小學畢業之後有一段長長的假期,這期間家長是敗察需要讓孩子了解並且認識初中所需要學的東西的,所以學習英語的誤區不單單是孩子們要改正,家長們也是需要改正的.
認真聽課
課堂不只滿足了視覺請求,激起興味,而且能培育其察看才能,拓寬學習渠道,培育協作肉體.老師的參與,給學習中的孩子們提供了充沛的活動和交流的時機.孩子間的互助和競爭也會鼓勵進取心.不只進步積極性,也能感遭到與其他孩子之間的團隊肉體.
初一英語家教補習老師想要介紹的就完畢了,請大家一定要認真的看,有這些誤區的家長和孩子請一定要改正,在尋求新的學習方式.
D. 網易公開課的大學課程
網易公開課課程內容不斷更新，以下為部分課程舉例。 《編程方法學》全28集 翻譯至第28集
《7個顛覆你思想的演講》 全7集 翻譯至第7集（網易首翻1-5集）
《經濟學》 全10集 翻譯至第10集（網易首翻1-5集）
《商業領袖和企業家》 全4集 翻譯至第4集（網易首翻1-4集）
《人與計算機的互動》全10集 翻譯至第10集
《扎克伯格談facebook創業過程》 全9集 翻譯至第9集
《iphone開發教程2010年冬》 全28集 翻譯至第26集
《機器學習課程》 全20集 翻譯至第20集
《抽象編程》 全27集 翻譯至第27集
《編程範式》 全27集 翻譯至第27集
《法律學》 全6集 翻譯至第2集
《機器人學》全16集 翻譯至第2集
《健康圖書館》全80集 翻譯至第80集
《臨床解剖學》 全14集 翻譯至第14集
《癌症綜合研究》全56集 翻譯至第56集
《從生物學看人類行為》 全25集 翻譯至第25集
《非裔美國人歷史——當代自由斗爭》全18集 翻譯至第10集
《斯坦福創意與藝術協會講座》 全16集 翻譯至第0集
《忘掉你學過的MBA——戴維談創業37 signals》全11集 翻譯至11集
《全球氣候與能源計劃》 全12集 翻譯至第1集 《國際座談會》 全17集 翻譯至第17集（網易首翻1-12集）
《領導能力簡介》 全5集 翻譯至第5集（網易首翻1-5集）
《能源和環境》 全11集 翻譯至第1集
《人性》 全12集 翻譯至第12集
《科技世界的領導能力》 全15集 翻譯至第15集 《電影哲學》 全4集 翻譯至第4集（網易首翻1-4集）
《西方世界的愛情哲學》 全4集 翻譯至第4集（網易首翻1-2集）
《音樂的各種聲音》 全1集 翻譯至第1集
《振動與波》 全23集 翻譯至第23集
《單變數微積分》 全35集 翻譯至第15集
《微分方程》 全33集 翻譯至第15集
《媒體、教育、市場》 全14集 翻譯至第14集
《商業及領導能力》 全16集 翻譯至第1集
《熱力學與動力學》 全36集 翻譯至第30集
《搜索黑洞》 全6集 翻譯至第6集
《城市面貌——過去和未來》全4集 翻譯至第0集
《經典力學》 全35集 翻譯至第35集
《生物學導論》 全35集 翻譯至第35集
《微積分重點》 全18集 翻譯至第18集
《多變數微積分》全35集 翻譯至第35集
《化學原理》 全36集 翻譯至第31集
《演算法導論》 全6集 翻譯至第6集
《計算機科學及編程導論》 全24集 翻譯至第23集 《幸福課》 全23集 翻譯至第23集（網易首翻1-5集）
《公正—該如何做是好？》 全12集 翻譯至第12集
《計算機科學導論》 全22集 翻譯至第0集
《2006年計算機課程》 全32集（缺第3、5、7、集） 翻譯至第0集
《2005年計算機課程》 全15集 翻譯至第0集
《計算機科學cs50》 全20集 翻譯至第17集
《科學與烹飪》 翻譯至22集 《空氣污染》集數：5 類型：科學 環境 社會
《十分鍾英語史》集數：10 類型：歷史 文學
《銀行業危機-源起與後果》集數：7 類型：金融 經濟 《古希臘歷史簡介》 全24集 翻譯至第8集 （1-8集字幕由人人字幕組提供）
《聆聽音樂》 全23集 翻譯至第10集（網易首翻5-10集）（1-4集字幕由人人字幕組提供）
《死亡》 全26集 翻譯至第11集（網易首翻8-21集）（1-7集字幕由人人字幕組提供）
《心理學導論》 全20集 翻譯至第18集（網易首翻9-18集）（1-8集字幕由人人字幕組提供）
《政治哲學導論》 全24集 翻譯至第14集（網易首翻1-14集）
《金融市場》 全26集 翻譯至第17集（網易首翻14-17集）（1-13集字幕由人人字幕組提供）
《博弈論》 全24集 翻譯至第9集 （1-9集字幕由人人字幕組提供）
《歐洲文明》 全24集 翻譯至第23集 （1-23集字幕由TLF字幕組提供）
《1871年後的法國》 全24集 翻譯至第3集 （1-3集字幕由人人字幕組提供）
《基礎物理》 全24集 翻譯至第23集 （1-5集字幕由人人字幕組提供）
《羅馬建築》 全23集 翻譯至第4集 （1-4集字幕由TLF字幕組提供）
《天體物理學之探索和爭議》 全24集 翻譯至第10集 （1-10集字幕由TLF字幕組提供）
《生物醫學工程探索》 全25集 翻譯至第12集 （1-12集字幕由人人字幕組提供）
《新生有機化學》 全37集 翻譯至第10集 （1-10集字幕由人人字幕組提供）
《進化、生態和行為原理》 全36集 翻譯至第4集 （1-4集字幕由TLF字幕組提供）
《1945年後的美國小說》 全25集 翻譯至第3集 （1-3集字幕由人人字幕組提供）
《美國內戰與重建，1845-1877》 全27集 翻譯至第5集 （1-5集字幕由人人字幕組提供）
《全球人口增長問題》 全24集 翻譯至第7集 （1-7集字幕由TLF字幕組提供）
《有關食物的心理學、生物學和政治學》 全23集 翻譯至第7集 （1-7集字幕由人人字幕組提供）
《彌爾頓》 全24集
《文學理論導論》 全26集
《現代詩歌》 全25集
《解讀但丁》 全24集
《舊約全書導論 》全24集
《新約及其歷史背景》 全26集 《尼採的心靈與自然》 全7集
《哲學概論》 全17集 《綜合生物學》 全39集
《社會認知心理學》 全25集
《數據統計分析》 全42集
《世界各地區人民和國家》 全19集（缺第17、18、20）
《大災難時期的倫理和公共健康》 全14集 點擊右上方的「播放」按鈕，或者直接點擊課時按鈕，經過短暫的緩沖之後便可以開始在線收看課程，緩沖時會顯示課時和該課時視頻大小。由於是在線收看，因此課程的視頻和音頻不可能達到高清的效果，不過完全可以滿足授課的需要，並且在wifi環境下播放流暢，絲毫不會卡頓。此外手機本身需要支持MP4格式才可以收看在線課程，不過這項要求基本Android平台手機都可以達到。網易公開課的課程視頻對手機的硬體要求並不高，我用setcpu將CPU頻率由1GHz降至500MHz後，仍然可以流暢播放。
播放過程中可以點擊屏幕任意位置叫出播放控制按鈕，用戶可以暫停/播放視屏，快進和快退，以及拖動進度條來跳轉至視頻的任意位置。但是我在實際使用中發現，在某些情況下，拖動進度條會造成程序失去響應，實際能夠使用的只有快進/快退和播放/暫停三個按鍵。我之後又用另一台手機Nexus S測試，發現強行關閉的問題仍然存在。 1、收集世界多所知名學府授課視頻；
2、wifi環境下播放流暢。 1、當視頻在線播放時拖動進度條，若遇網路環境不太好，或進程多系統繁忙，偶爾會出現無響應，造成程序強行關閉；
2、課程翻譯進度較慢。
E. 在線學習網路課程視頻停頓問題~~首賞100~~完美解答加賞100
這大概是用VB編寫的一小視頻教學小軟體，它會自動檢測你播放的該視頻是否處在最前端，當你切換或者跳到別的網頁會自動暫停，每隔15分鍾就彈出確認框。這一切都是軟體自動進行的，目的就是確保你的學習時間。其一是修改軟體，可能性不大，其二是把瀏覽器分成二個窗口顯示，一個視頻學習，用另一個窗口做別的事。如果多窗口該軟體也能識別就再想別的辦法吧！ 對了！該視頻的自動識別應該是在你電腦里運行其腳本程序，你也可在你的瀏覽器里設置關閉腳本運行及java程序運行。
F. 首學網考研課程靠譜嗎
我是自學的，你可以咨詢一下客服，看個人情況，比較渣的，感覺報班幫助大些，回只要時間上規劃好自學答考研英語只要能看懂句子就會輕取70分。要想看懂句子，你要學會分析句子結構，考研英語真題文章，做到單詞認識，結構清楚、熟悉，你能把握這兩點就不錯了，平對照真題解析書把完型、翻譯、新題型做一遍即可。作文，全國平均得分是17分之上，所以作文你必須把握好。解決作文的最佳方式背句子結構，清北啟航的作文模板所用的句子都是寫作佳句，集中整理這些佳句，並背背模板，作文的最佳方式是背句子結構而不是背作文模板和範文，心裡有了句子結構，就應用自如。按照以上的方法去復習，今年的考研不會有任何問題。
G. 有人在首學網報過網課班嗎
一戰報的班自己完全掌握不了進度，二戰學長介紹的首學網的網課，自己一邊看網課，一邊復習，不懂的地方多看幾次，還好順利考上了。
H. 人工智慧課程的前導課程是什麼我想學人工智慧，首先應該學會哪些課程掌握哪些知識
這是人工智復能的的全部課程，制要是感興趣的話可以了解一下：
第一階段
前端開發 Front-end Development
1、桌面支持與系統管理（計算機操作基礎Windows7）
2、Office辦公自動化
3、WEB前端設計與布局
4、javaScript特效編程
5、Jquery應用開發
第二階段
核心編程 Core Programming
1、Python核心編程
2、MySQL數據開發
3、Django 框架開發
4、Flask web框架
5、綜合項目應用開發
第三階段
爬蟲開發 Reptile Development
1、網路爬蟲開發
2、爬蟲項目實踐應用
3、機器學習演算法
4、Python人工智慧數據分析
5、python人工智慧高級開發
第四階段
人工智慧 PArtificial Intelligence
1、實訓一：WEB全棧開發
2、實訓二：人工智慧終極項目實戰
I. 考研的網路課程哪裡弄的好,首學網,淘寶或其他,不知道什麼可靠 求推薦
關於考研的課程，在淘寶網上就有賣的，價格不貴，一般都是最新的，不過你要跟店主專問清楚，屬是不是全的，後期會不會有更新。一般選擇售後服務好的，多找找多問問應該沒問題。此外你還可以在考研貼吧或者考研論壇中找找很多往年的學生都會分享下自己的資料，一般是網盤的。我去年考上的，有些資料還有需要的話私信我就行。如果你覺得可以望採納。謝謝，祝你考研成功。
J. 首學網的課程靠譜么
首學網整合多家結構課程，每科目都包含業界最強師資陣容，不止是一個機構的課程，套餐組合是根據歷年通過率情況以及學員綜合評價進行組合推薦的，課程與官網同步更新中。。。