假如你是一個本科生，想要跨考計算機專業的話，這篇文章大致可以讓你瞭解大概。
或者你還是一個大一計算機專業小白，對自己課程有所迷惑的話，你可以來看看我們所總結的科班本科階段的學習路線，可直接按以下管線學習，足夠學上至少兩年。
第一部分對應學習管線，第二部分對應管線中每一個環節所推薦的參考書目。
推薦的學習路線
編程語言學習篇
C -> C++ -> Java、Python
爲什麼啓蒙（入坑）語言是C語言？
現在的編譯器、計算機的操作系統等等都是使用C語言，學習各種算法最主要使用的是C語言。
因此掌握想要學會技術活，掌握C語言是必須的。同時想要學會其他語言，學習C也是必不可少的。
這一套學完就基本掌握了語言的精髓了。
本科難度一般指的是熟悉，而非精通。
算法與數據結構篇
離散數學 -> 算法與數據結構 -> 算法競賽入門
這一套學完就不懼怕面試的算法題了。
對於求職，主要掌握線性/樹/圖/網絡四種結構，以及貪心/DP/分治/搜索等基本算法即可。
計算機體系篇
彙編 -> 計算機組成原理 -> 數據庫 -> 操作系統 -> 編譯原理
這一套學完對計算機的理解會提高几個層次。
但一般的程序員很可能用不到太深的內容。
人工智能入門篇
計算機圖像 -> 計算機圖形 -> 大數據分析 -> 計算機視覺 -> 自然語言處理
這一套學完大概能理解AI的發展和應用。
這幾門不能說有嚴格的遞進關係，每門大概熟絡後就可以進入下一門，對於有志於從事AI相關的，能精通一個方面就很難得了。
下面我們來看看推薦書目：
C：《C程序設計語言》
C++：《C++程序設計語言》
Java：《JAVA編程思想》
Python：《Python核心編程》
離散數學：《離散數學及其應用》
算法與數據結構：《算法導論》（前幾章）
算法競賽入門：《挑戰程序設計競賽》
彙編：《彙編語言程序設計》
計算機組成原理：《計算機組成原理》
數據庫：《數據庫系統概念》
操作系統：《現代操作系統》
編譯原理：《編譯原理》
計算機圖像：《數字圖像處理》
計算機圖形：《OpenGL編程指南》
大數據分析：《統計學習方法》
計算機視覺：《計算機視覺》
自然語言處理：《Deep Learning in Natural Language Processing》
當然，在我看來，我還是建議更多的計算機小白入門編程時去學習C/C++。
就我個人目前的一些學習，使用python基本上是用於科研、處理數據部分。
也有一種說法，如果想要從事前端方面的工作，也有人推薦使用C#，學會這門語言你同樣也可以改JS、Java語言的代碼。
但是最後，不管你學的是什麼語言，都需要用心，堅持纔是勝利！
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