编程入门课程知乎

⑴ scratch编程教程是什么

scratch编程，是少儿用来学习编程的一种简单的可视化的编程语言。适用于编程入门，趣味化的教学，有利于激发少儿的编程兴趣。

Scratch 2.0在线版允许直接在Web浏览器里创建、编辑和查看项目（不再需要上传、下载项目或者安装其它软件。2020更换成更加先进的3.0版本，官网不再提供Scratch2.0编辑器）。

Scratch2.0离线版在Scratch官网提供下载，便于在无法连接Internet的情况下使用，2.0版本加强了与外部链接设备的互动，例如lego wedo等。

程序开发路线图：

作为“OLPC（One Laptop per Child，每个孩子都有一台电脑）”项目的一部分,Smalltalk提出一个建议的语言学习顺序，其中的每种语言都被设计成下一种的入门和基础。这个顺序是：Scratch-Etoys-Squeak-任意Smalltalk。

每一种语言都提供了图形化的编程环境，不仅是用于教会孩子们一些编程的概念，而且是包含物理和数学知识的模拟及讲述故事的一些练习。Smalltalk和Squeak作为全功能的应用程序开发语言，在过去的数十年中已经变得十分有名了，而Scratch是孩子们学习的工具。

以上内容参考：网络-Scratch （全球少儿图形化编程工具（语言））

⑵ 学习数据结构算法和操作系统等基础课程对提高编程有什么用处 知乎

首先，这两门课程对于编程而言是非常重要的，但由于大学课程安排的不合理性以及学生自身的编程差异，对于未深入研究过编程的人或者未参与过项目开发的人而言，课程缺乏足够的吸引力。通俗而粗略的讲数据结构可提高程序本身的健壮性以及灵活性，无关任何编程语言；操作系统有助于你开发基于操作系统的各类应用，要知道绝大多数的程序都是基于操作系统的，再者类似内存分配、存储空间的分配等细节也因操作系统不同而不同。我个人感觉是，这两门课程对于大多数学生而言是缺乏实际意义的，但如果你从事过一段编程工作后再返回学习两门课程会有更深入的体会。希望我的回答可以帮助到你。

⑶ 编程入门教程

1. 我应该选择什么编程语言

可能困扰编程新手最多的一个问题是【我应该学什么编程语言】或者【我需要学习哪些课程才能做出一个web、一个app】，很多人一直纠结这个问题，陷入了东学一点、西看一点的死循环，到头来啥也没学好，这会很浪费时间。
刚上大一的时候，我也很想知道应该选择什么编程语言。我问了很多人，网上各种查资料，但所能得到的答案都很片面，多数对这个问题答非所问，总是回答说“某某编程语言难”，“某某编程语言性能好”。其实作为初学者，我们对计算机体系都不了解，就不要过多地去纠结性能，或者难易等因素，原因我等下再说。
如果你有明确的方向，那么很好选择。如果你想做算法、机器学习方向，那么python是最好的选择。如果你想做web开发，java、php等都可以。如果想做一些更底层的工作，那么就可以选c。当然这是建立在你有明确方向的基础上。可是，很多人都没怎么接触过计算机行业，特别是和我一样刚入学就被调剂到计算机专业的人。对这些同学来说，各个编程语言就只是个名字，除了叫法不一样，你根本不知道它们有什么差别。所以索性不要纠结了，我替你选一个吧。
如果你是在校大学生，那么你有大把连续的时间，就先学习c，然后再学c++。我个人是学c入门的，也许很多人不理解我为什么推荐学c，因为c和c++都很难、很复杂，看起来并不适合入门。然而正是它们的难和复杂才能让你更好地理解计算机系统【计算机系统不是指操作系统】。学习编程不是学习编程语言，而是学习一个计算机生态，即一个庞大的知识体系。只会编程语言而不理解整个计算机的体系，就像只会写字而写不出好文章。了解c/c++和了解计算机系统是极为贴合的，向下可以帮助你更容易地理解操作系统、编译原理、计算机网络、计算机组成原理，为什么呢？因为较为底层的东西很多都是用c实现的，和系统的贴合度极高，很多教材源码甚至教程，在讲述这些知识的时候都是用c或c++作为媒介。而向上，c++面向对象的机制，也可以做出一些应用，譬如五子棋游戏等，也不会显得那么枯燥。花个小半年时间了解c和c++，之后你就会觉得看书、看资料可以轻松很多。
如果你是一个上班族，但是刚刚学习编程，可能学c和c++对你来说有些复杂和困难，因为学习它们确实是很需要时间。你们不像在校生那样有大把的连续时间，而零碎的时间去学习一个比较复杂的东西效果不见得有那么好，所以可以先学一些【更容易见效】的编程语言，从python入手吧，至少能快速做出一些小应用，不至于丢失了兴趣，但是真的要入门编程又还得看看与计算机系统相关的书籍，这样才能更深层次地去编程，譬如【深入理解计算机系统】这一本书可以读很多遍，这本书把整个计算机系统给串起来了。

2.学习编程，我需要学习哪些课程？
我要学哪些课程？我为什么要学习如高数、离散数学、线性代数、概率论等课程？
这个问题也是之前困扰了我很久的问题。不过我现在想通了，对于【高数、离散、线性代数、概率论】等课程，很好解释，做算法的同学肯定知道为啥要学习这些课程。机器学习中会大量用到上述提到的课程，所以会比较好理解。对在校生而言，学校开设的很多课程我们不知道为什么要学，我们很疑惑，不知道学它有什么用，这个时候我们就会很纠结，还会产生抵触情绪。这很正常，因为我们学习得不够深入，自然不能理解它们的用处。
在我看来，大学本科课程更多的是面向“面”的教学，即什么课程都教给你一些，但是又讲得不那么深入；而工作或者读研，更多的则是面向“点”的学习，用到的知识更专。本科时，学校也不知道你以后是去搞算法、还是搞架构、还是搞服务器开发，甚至去搞硬件，所以学校需要你学很多课程，至少有个了解。对学生来说，一方面可以从中选择自己感兴趣的点；一方面也可以对未来的就业方向有些启发。所以即使像数电、模电等课程，虽然之后可能用不着，但是你也要学，并且会花费大量的时间。虽然你最后不一定去搞硬件，但是这些课程也会让你更容易去理解一些知识，比如cpu中的逻辑器件。
如果你在大一的时候就有一个明确的定位，知道自己今后想从事哪方面的工作，课程与课程之间是可以调一下优先级的。不过像大学物理，这种课程确实是对编程没有帮助，但是像我前面所说的，大学教育更注重广度，大物等课程可能就是为了给你普及生活常识吧。
其实，大学教育的问题是普遍存在的，我认为我们学习一项技能的时候，应该采取的是项目驱动式学习，即需要用到什么东西时不会了再去学，而不是先填鸭式的都填进脑子，并且在学习的过程中我们还不知道它这是干嘛用的，等之后用到了，甚至不记得自己学过，反而查资料才会想起：哦，原来我之前学的xx科目是这个用处啊，可是我当时并没有好好学。很多时候学生时间的浪费可能还是要怪老师、怪学校，他们一开始没给我们做好充分的课程介绍。所以，在经过比较多的编程和项目实践后，我认为一个比较好的学习方式是，改良版的项目驱动学习法。即：
学习一段时间，做个小项目，将做项目遇到的问题记下来，针对性地学习相关知识，然后再实践，再学一段时间理论，让知识成网状发射状地变大。当然，项目驱动式学习有一个弊端，就是每次学习的知识都是项目所需要的，很零碎、不成体系，所以需要改良，即在采取项目驱动学习法的时候每天抽一段时间去完整地读一本书，或者一个相关问题的完整介绍，这样就很容易把一些知识成体系地串起来。这样一段时间下来，慢慢的，你就知道我们为什么要学那么多科目，学这些科目能干什么。
为了表达地更加形象，我就举一个小例子，是我最近遇到的。我本身的工作是做linux C++的，但不仅限于此。我个人对python、数据分析，以及机器学习等内容比较感兴趣，大家可以看到我最近也在我的专栏发布了很多文章。就从数据获取开始，我讲讲我这两个月做了什么东西。
谈到数据获取，可能最容易想到的是爬虫，爬虫是一个在知乎上被说烂了的话题，所以我不想多说它是什么。很多时候有人觉得爬虫简单，为什么呢，因为有现成的框架，所以获取少量的数据就比较容易。但是当你需要爬取的数据很大的时候（比如我之前抓取了知乎500万用户的数据，在下班的时间、用自己家里普通的pc，计算机性能并不是那么好，比不上服务器，又要在不被封IP的情况下抓到这么大量的数据，然后对数据进行清洗，最后还要可视化展示），使用现成的爬虫框架就并不是那么容易实现了。况且，我需要抓很多数据源，并不是一锤子买卖。所以我选择去开发一个系统，即在现有的框架下进行二次开发，搭建一个属于自己的爬虫系统，并植入一些算法。我在系统中添加了很多中间件，直到现在，它还可以在10分钟内就部署一个能抓取大量数据的爬虫应用。

⑷ 学习编程先学什么编程语言入门知乎

1. 语言只是工具，假以时日，你都会熟练掌握一门/多门语言。
2. 编程语言用以表达你对计算机的理解，表达你的想法，所以解决问题的思路及方法更为重要。
3. 进入计算机的大门，你会发现天地很广。现在多多了解，拓展视野，也很重要。
4. 推荐使用Linux，可以从Ubuntu开始。一定要熬过一开始的痛苦时期。
5. 千里之行，始于足下。1w小时定律等。
@Joker Qyou的答案很受推荐，但我觉得不大适合初学者，那张图片的"根"是：What programming language should I learn (next)？我觉得它更适合 "next"。
如果让我重来，我会选择C和（或者）Python。
Python语法和库更丰富，上手更容易，使用更方便。
C简单直接，学习成本不高，贴近底层，能帮助了解底层细节.
学习语言是简单的，语言是工具，使用好工具是一方面，其他各种领域知识也是很重要的另一些方面。高中毕业后没事刷OJ应该是蛮适合的吧，正好把算法和编程语言练好。到了大学后，如果是我重来，我会：
1. 不放过学校的基础课程。
2. 做ACM算法题，混各种OJ。
3. 使用Linux。
4. 参加各种编程方面的活动。

⑸ 零基础学Python应该学习哪些入门知识

关于零基础怎么样能快速学好Python的问题，网络提问和解答的都很多，你可以网络下看看。我觉得从个人自学的角度出发，应从以下几个方面来理解：

1 为什么选择学python？

据统计零基础或非专业的人士学python的比较多，据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示（见图），Python排名第一，成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁着称，入行门槛低，可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势。

2 入门python需要那些准备？

2.1 心态准备。编程是一门技术，也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等，技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成，也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边，所以请保持一颗敬畏的心态去学习，认真对待写下的每一行代码，甚至每一个字符。收拾好自己的心态，向着编程的世界出发。第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。

2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势。

编辑器该如何选？同样，推荐 pycharm 社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好，并且完全免费！其他编辑器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。

操作环境？Python 支持现有所有主流操作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。

2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：

2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。

2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。

2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包，想要安装这些包可以采用两种方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在网上找到的需要的包，下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解压缩该文件;

3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录，找到setup.py文件，然后输入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打开cmd，敲pip install rsa。

3 提升阶段需要恒心和耐力。

完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段，选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成，而不是浅尝辄止。

3.1 多做练习。推荐网站练习：

crossin编程教室实例：相对于编程教室基础练习着重于单一知识点，

编程实例训练对基础知识的融会贯通；

hackerrank：Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线

实验楼：提升编程水平从做项目开始；

codewar：社区型编程练习网站，内容由易到难；

leetcode：为编程面试准备，对初学者稍难；

牛客网：提供 BAT 等大厂笔试题目；

codecombat：提供一边游戏一边编程；

projecteuler：纯粹的编程练习网站；

菜鸟教程100例：基于 py2 的基础练习；

3.2 遇到问题多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助于各大网站。推荐

stackoverflow：这是一个程序员的知识库；

v2ex：国内非常不错的编程社区，不仅仅是包含程序，也包含了程序员的生活；

segmentfault：一家以编程问答为主的网站;

CSDN、知乎、简书等

3.2.3 加入相关的QQ、微信群、网络知道。不懂的可以随时请教。

⑹ 怎么学编程基础入门

怎么学编程入门，首先你得有一个适合自己的编程方向

前端还是Java还是Python？
入门相对容易一些的是前端和Python，Java涉及的代码逻辑思维能力更强一些
根据自己的情况，选择适合自己的方向深入了解其发展方向、工作内容、薪资、学习内容周期等

然后选择适合自己的学习方式：自学or报班学习
如果是零基础的话，更建议报班学习，有老师带着学，有根据人才需求设置的实战项目，效率更高，也能让你带着项目经验入行，找工作起点更高一些。另外我知乎也回答了不少有关转行学习的问题，可以去逛逛：陕西中公优就业IT培训

⑺ 知乎 怎么学编程

你问的是怎么学编程还是怎么编知乎，不太明白你的意思，姑且按照你问的怎么学编程回答吧

答：编程其实不难学，需要一定的逻辑性还有对编程语音语法的了解，一般入门都学c这是最适合入门的语音，c涉及到硬件底层，也可与上层使用的语音打交道，学好c在学其他语音也容易，各种语言的语法也有一定的相似性，这个比较好学，学其他语言时候注意语言的作用，即语言产生的时代背景和其应用范围，这样能更好的学习。

大概先说这些，不明白继续问

⑻ 我想自学编程，好学吗

编程难学是因为代码量巨打合格，程序员代码量需要达到1万号，而优秀的程序员代码量通常保守10万行。编程学会了以后发展是非常好的，编程从现在以及随后起，十年前都是一个非常有前景的行业，除非到了市场非常饱和，程序员遍地都是的情况，但目前显然不是。从任何一个公司招聘人员情况上看，互联网行业都算是比较火爆的行业，招录程序猿的不在少数，公司不一般，水平要高很多。抱着真心想了解这个领域的心态去学习，去钻研，才有可能走下去，时时反省，检查，将知识体系化。保持好心态，不要过分注重结果，学习是一个长期的过程，不要过分注重眼前的收益效果。

⑼ 少儿编程课怎么选 知乎

一、线上少儿编程课的类型

当前线上少儿编程课主要分为两种类型，一类是线上少儿编程录播课，一类是线上少儿编程直播课。

相比而言小码君更倾向录播课。原因如下：

1、 录播课的学习时间比直播课自由

直播课有着所有线上课都具备的优势，只要有网络有电脑，都可以学习，但它的时间是固定的，学生错过了直播时间，就只能通过视频回放查看授课。

虽然直播课可以录制下来，但在直播时，当孩子对某一个知识点有困惑，或没有听清时，没有办法马上回去再听一次，只能等直播结束后才能重新看，可能会影响学习的效果。这也是小码君倾向录播课的重要原因，想当年小码君数学课上只是低头捡了块橡皮，起身后就什么都听不懂了。

2、录播课比直播课更能打造精品。

教孩子学编程，不是教授技能这么简单，而是要让孩子掌握必要的逻辑思维能力、分析和解决问题的能力等，这对课程的质量要求不低。

线上少儿编程录播课程可以事先做好极为细致的准备，后期进行剪辑优化，只要在视频录播前做好细致的准备，便可作出一节内容丰富、活动有趣的课程、而这种体验是直播课程无法做到的。

小码世界零基础scratch入门课就是采用录播课的形式，在课程上线前，内容设计用了2年时间，经历了230个小时的录制剪辑，累计132次迭代，才最终奉献出来。

二、线上学习少儿编程的优势

1、摆脱了地域的限制

当前我国优质的线下少儿编程机构大多集中在一、二线城市，且大城市中的线下少儿编程机构也集中在城市最繁荣的地方或者最好的学校附件。好课程、好机构可能离一部分孩子很远。

而少儿编程线上课程则很好地解决了这一问题，只要有网络有电脑，孩子便可以学习少儿编程。

2、时间成本低

线下少儿编程课需要老师安排教学计划、授课时间、考核目标，课程的主体是“老师”。学生们被动学习，没有老师就不想学、不会学。

线上少儿编程课，学生主要是自主学习，自己主动想学、自己主动会学，同时，自主安排学习计划、学习时间、学习目标，课程的主体变成了学生。

⑽ 深度学习 python怎么入门 知乎

自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要有很强的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能，并扎实掌握数据科学、机器学习和数据工程。即便如此，在你开始将深度学习应用于现实世界的问题，并有可能找到一份深度学习工程师的工作之前，你可能需要一年多的学习和实践。然而，知道从哪里开始，对软化学习曲线有很大帮助。如果我必须重新学习Python的深度学习，我会从Andrew Trask写的Grokking deep learning开始。大多数关于深度学习的书籍都要求具备机器学习概念和算法的基本知识。除了基本的数学和编程技能之外，Trask的书不需要任何先决条件就能教你深度学习的基础知识。这本书不会让你成为一个深度学习的向导(它也没有做这样的声明)，但它会让你走上一条道路，让你更容易从更高级的书和课程中学习。用Python构建人工神经元
大多数深度学习书籍都是基于一些流行的Python库，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《运用深度学习》（Grokking Deep Learning）通过从零开始、一行一行地构建内容来教你进行深度学习。

《运用深度学习》
你首先要开发一个人工神经元，这是深度学习的最基本元素。查斯克将带领您了解线性变换的基本知识，这是由人工神经元完成的主要计算。然后用普通的Python代码实现人工神经元，无需使用任何特殊的库。
这不是进行深度学习的最有效方式，因为Python有许多库，它们利用计算机的图形卡和CPU的并行处理能力来加速计算。但是用普通的Python编写一切对于学习深度学习的来龙去是非常好的。
在Grokking深度学习中，你的第一个人工神经元只接受一个输入，将其乘以一个随机权重，然后做出预测。然后测量预测误差，并应用梯度下降法在正确的方向上调整神经元的权重。有了单个神经元、单个输入和单个输出，理解和实现这个概念变得非常容易。您将逐渐增加模型的复杂性，使用多个输入维度、预测多个输出、应用批处理学习、调整学习速率等等。
您将通过逐步添加和修改前面章节中编写的Python代码来实现每个新概念，逐步创建用于进行预测、计算错误、应用纠正等的函数列表。当您从标量计算转移到向量计算时，您将从普通的Python操作转移到Numpy，这是一个特别擅长并行计算的库，在机器学习和深度学习社区中非常流行。
Python的深度神经网络
有了这些人造神经元的基本构造块，你就可以开始创建深层神经网络，这基本上就是你将几层人造神经元叠放在一起时得到的结果。
当您创建深度神经网络时，您将了解激活函数，并应用它们打破堆叠层的线性并创建分类输出。同样，您将在Numpy函数的帮助下自己实现所有功能。您还将学习计算梯度和传播错误通过层传播校正跨不同的神经元。

随着您越来越熟悉深度学习的基础知识，您将学习并实现更高级的概念。这本书的特点是一些流行的正规化技术，如早期停止和退出。您还将获得自己版本的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
在本书结束时，您将把所有内容打包到一个完整的Python深度学习库中，创建自己的层次结构类、激活函数和神经网络体系结构(在这一部分，您将需要面向对象的编程技能)。如果您已经使用过Keras和PyTorch等其他Python库，那么您会发现最终的体系结构非常熟悉。如果您没有，您将在将来更容易地适应这些库。
在整本书中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓励你用心编写自己的神经网络，而不是复制粘贴任何东西。
代码库有点麻烦
并不是所有关于Grokking深度学习的东西都是完美的。在之前的一篇文章中，我说过定义一本好书的主要内容之一就是代码库。在这方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度学习库中，每一章都有丰富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一个学习Python机器学习和深度学习的优秀工具。然而，jupiter的优势在于将代码分解为几个可以独立执行和测试的小单元。Grokking深度学习的一些笔记本是由非常大的单元格组成的，其中包含大量未注释的代码。

这在后面的章节中会变得尤其困难，因为代码会变得更长更复杂，在笔记本中寻找自己的方法会变得非常乏味。作为一个原则问题，教育材料的代码应该被分解成小单元格，并在关键区域包含注释。
此外，Trask在Python 2.7中编写了这些代码。虽然他已经确保了代码在Python 3中也能顺畅地工作，但它包含了已经被Python开发人员弃用的旧编码技术(例如使用“for i in range(len(array))”范式在数组上迭代)。
更广阔的人工智能图景
Trask已经完成了一项伟大的工作，它汇集了一本书，既可以为初学者，也可以为有经验的Python深度学习开发人员填补他们的知识空白。
但正如泰温·兰尼斯特(Tywin Lannister)所说(每个工程师都会同意)，“每个任务都有一个工具，每个工具都有一个任务。”深度学习并不是一根可以解决所有人工智能问题的魔杖。事实上，对于许多问题，更简单的机器学习算法，如线性回归和决策树，将表现得和深度学习一样好，而对于其他问题，基于规则的技术，如正则表达式和几个if-else子句，将优于两者。

关键是，你需要一整套工具和技术来解决AI问题。希望Grokking深度学习能够帮助你开始获取这些工具。
你要去哪里?我当然建议选择一本关于Python深度学习的深度书籍，比如PyTorch的深度学习或Python的深度学习。你还应该加深你对其他机器学习算法和技术的了解。我最喜欢的两本书是《动手机器学习》和《Python机器学习》。
你也可以通过浏览机器学习和深度学习论坛，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智能和深度学习Facebook组，或通过在Twitter上关注人工智能研究人员来获取大量知识。
AI的世界是巨大的，并且在快速扩张，还有很多东西需要学习。如果这是你关于深度学习的第一本书，那么这是一个神奇旅程的开始。