關於計算機科學——編程分支（20130115）
不要糾結以什麼語言入門，選一種開放資源最多的語言去學，比如Java，要知道大部分語言都具有相通的邏輯，專精其一、一通百通。
學習一種編程語言，要從一開始就堅持良好的編程習慣，因爲好的習慣可以使你事半功倍。
通過書本你或許只是學到了一門語言結構，這和軟件工程的編程思想有着本質區別。這就和寫作類似，光靠template是寫不出好文章的。
無論你之前有無編程經驗，都應瞭解，有時，你必須忘掉以前所學的東西，以提高可塑性。
編程風格的重要體現，是能否讓其他人讀懂（三點建議：1、method內代碼在1~15lines。2、good names。3、comment。）
設計思想：通用性原則——滿足一類條件都能運行。
逐步求精法：分解程序，使其變成很多段，fragment code。
從初學者變爲專家並不難，難在作爲專家仍能保持初學者的心態。
最後，從初學者到一般程序員的轉化時間一般在100小時左右，進階爲高級程序員也只要600小時左右，但成爲專家卻只有一小部分人，這不僅需要足夠的堅持，還需要一點點天賦（面對這個現實）。據統計，只有6%的人能成爲優秀的軟件工程師，而專家更是隻佔6%中的37%。
關於計算機科學——設計分支（20130223）
一個好的設計是在維護中進化而來的，並非哪個天才一蹴而就，寫blog也是如此，起初可能會寫得很差，但只要堅持、終能長進。
關於哲學——希望&自信（20130116）
Notice：有時，你很努力，可結果還是不盡人意，你是否問自己：“努力到底能否換來成功？”這時，請千萬別懷疑自己！努力確不一定能換來成功，但努力卻能帶來希望，正是因爲這份希望，才讓人們有面對一切的勇氣（失敗亦或死亡）。
關於數學——數學思想（20130118）
《怎樣解題》——[美]G*波利亞
| 第一 你必須理解題目 |
未知量是什麼？已知量是什麼？條件是什麼？條件有可能滿足嗎？條件是否足以確定未知量？或者它不夠充分？或者多餘？或者矛盾？ 畫一張圖，引入適當的符號。 將條件的不同部分分開。你能把它們寫出來嗎？ |
| 第二 找出已知量&未知量之間的聯繫。 如果找不到直接的聯繫，你也許不得不去考慮輔助題目。 最終你應該得到一個解體方案。 |
你以前見過它嗎？或者你見過同樣的題目以一種稍有不同的形式出現嗎？ 你知道一道與它有關的題目嗎？你知道一條可能有用的定理嗎？ 觀察未知量！並儘量想出一道你熟悉的具有相同或相似未知量的題目。 這裏有一道題目和你的題目有關而且以前解過。你能利用它嗎？你能利用它的結果嗎？你能利用它的方法嗎？爲了有可能應用它，你是否應該引入某個輔助元素？ 你能重述這道題目嗎？你能以不同的方式敘述它嗎？ 回到定義上去。 如果你不能理解所提的題目，先嚐試去解某道有關的題目。你能否想到一道更容易着手的相關題目？一道更爲普遍化的題目？一道更爲特殊化的題目？一道類似的題目？你能解出這道題目的一部分嗎？只保留條件的一部分，而丟掉其他部分，那麼未知量可以確定到什麼程度，它能怎樣變化？你能從已知量中得出一些有用的東西嗎？你能想到其他合適的已知量來確定該未知量嗎？你能改變未知量或已知量，或者有必要的話，把兩者都改變，從而使新的未知量和新的已知量彼此更接近嗎？你用到所有的已知量了嗎？你用到全部的條件了嗎？你把題目中所有關鍵的概念都考慮到了嗎？ |
| 第三 執行你的方案。 |
執行方案 執行你的解題方案，檢查每一個步驟。你能清楚地看出這個步驟是正確的嗎？你能否證明它是正確的？ |
| 第四 檢查已經得到的解答 |
回顧 你能檢驗這個結果嗎？你能檢驗這個論證嗎？ 你能以不同的方式推導這個結果嗎？你能一眼就看出它來嗎？ 你能在別的什麼題目中利用這個結果或者中方法嗎？ |