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为什么学计算机专业的可以不用学物理而要学高数？
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为什么学计算机专业的可以不用学物理而要学高数？
我跨专业考研的……还以为会考物理，因为每本计算机的教材上都有各种电路图，什么MOS电路之类的，我完全看不懂，还以为是不是该学点物理，可是计算机考研居然不考物理，而且貌似也听说过就算完全不懂物理也可以搞计算机……
看不懂电路图也可以学这些计算机的东西吗？
大学数学，貌似也就线性代数计算机能用到，微积分……感觉计算机完全用不到的嘛！
请教达人：计算机和物理，计算机和数学到底哪个关系大……
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严格地讲,计算机可以归到数学里面去
没错，我就是传说中低调的阿亮…
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貌似计算机和物理没有多大关系，和数学的关系就大了，计算机学到深处就是数学了，什么离散数学，组合数学之类的，都是和计算机学科紧密相连的。
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如果学计算机不会数学的话估计可以做卖电脑的礼仪！
课程预告，帮学堂出品
现在计算机的发展貌似就主要在发展软件，软件发展必须要靠数学，至于微积分有没有用到，算法分析里应该会有吧！
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[em:15] 我现在只是郁闷在看一些书的时候经常遇到电路图，那些什么MOS电路什么的我根本看不懂啊~~~
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是不是该看一些物理电路方面的书啊？
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没必要,不如去看看数字电路
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数字电路不算物理的吗- -？
我是跨专业的……对计算机专业学过什么一点都不了解……
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说不用学数学的完全可以不用考计算机了，没必要了感觉。以前我就看过一篇文章，你如果理解不了数学对计算机的重要性那就不要学计算机。首先我想问你学过算法导论了没？（如果没学过甚至不看那我可以体会楼主的疑问）
数论，具体数学估计更没看过？！
这几门课随便看一门，你就可以知道为什么学数学了。
※ 编辑：polaris606 于 23:48 编辑本文
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我的确是对数学不太了解……是得加大学习力度
但是我疑惑的是看不懂电路图，这样也没关系吗？
在这里，追忆似水年华
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来源：国学@跟谁学
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先说什么是国学，一般而言国学是指以儒学为主体的中华传统文化与学术。国学既然是中国传统文化与学术，那么无疑也包括了医学、戏剧、书画、星相、数术等等，这些当然是属于国学范畴，但也可以说是国学的外延了。于今而言，则正是对传统文化在今日中国乃至世界多元文化中的重新定位。国学以学科分，应分为哲学、史学、宗教学、文学、礼俗学、考据学、伦理学、版本学等，其中以儒家哲学为主流；以思想分，应分为先秦诸子、儒道释三家
　　“国学”又称“汉学”或“中国学”，泛指传统的中华文化与学术。国学包括中国古代的哲学、史学、宗教学、文学、礼俗学、考据学、伦理学以及中医学、农学、术数、地理、政治、经济及书画、音乐、建筑等诸多方面。现“国学”概念产生于二十世纪二十年代，当时 “西学东渐”改良之风正值炽，张之洞、魏源等人为了与西学相对，提出“中学”（中国之学）这一概念，并主张 “中学为体，西学为用”， 一方面学习西方文明，
新华网北京2月28日电大型中华古籍全文数据库《国学宝典》网络版正式推出。汤一介、乐黛云、庞朴、曹先擢、范增、傅璇琮、刘梦溪、张燕瑾等社会各界专家学者和全国各地高校与研究机构近200人出席了昨天在京举行的成果展示会。
随着中国经济近年来的高速发展，中国文化也正在世界范围迅速传播并产生越来越大的影响。如何让浩如烟海的中国古籍文献乘上现代技术的快车，通过互联网走向世界，是这套系统研制者们的初
题主的问题可以解析为两个：一、新三板企业转板到创业板有哪些注意事项？二、科技类企业上市（相对于其他类别企业而言）有哪些特别注意事项？对于问题一，如同其他人回答的，目前有证监会支持性的表态，具体流程和指引在研究制定中。对于问题二，回答如下：科技类企业由于其行业特点，比较常见的，容易被监管层关注到的有如下类别的问题：1、出资是否存在瑕疵？
科技型公司最主要的资产就是其核心技术，核心技术的表现形式和其他任何行业一样，做好企业管理保持良心增长，预留一部分利润做合规及利润操控，剩下的交给专业人士去做交给有经验的专业人士去做，
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本帖子已过去太久远了，不再提供回复功能。作为计算机专业学生，最应该学习的课程前五位是什么？
不论当前大学是否开设这些课程。
127 个回答
1. 数学课 (概率，统计，微积分等等）2. 语言课（java，c++）3. 数据结构和算法4. 计算机网络5. 操作系统和编译原理其实只要算法和数学牛，可以吃遍硅谷大多数的IT公司。
计算机专业概念有点大。我本人毕业于国防科技大学计算机科学与技术专业，个人觉得就计算机科学与技术（CS）专业而言，以下这些是必修的：1、计算机组成原理（包括先修课程“数字逻辑与数字系统”，简称“数电”）：这是一门硬件基础课，学完后你能清楚的知道如何从用最简单的数字元件，像搭积木一样构成整个计算机系统，那就算及格了。 一门名为计算机体系结构是本课程的扩充包，对于了解近代计算机结构体系当然是必要的，但由于这里讨论的是Top 5，因此我认为计算机组成原理更为基础。：在评论里有人让我推荐书目，我个人比较喜欢这本 Computer Systems - A Programer's Perspective (2rd Edition)。中文译本是《深入理解计算机系统》。在之前写的，本文最后的补充阅读中我也提过这本书。2、线性代数，概率与统计和离散数学：要知道，凡是能称之为“科学”的专业，就必须有一定的数学功底，否则难以称作“科学”。这三门课我觉得是本科时期最重要的三门数学课，比高等数学重要。如果你想在计算机科学的道路上走远点，那这三门可是必修的。3、MIT开设的《Introduction To algorithm》，中文版叫《算法导论》：我觉得应该学习它而不是国内习惯开设的《数据结构》。数据结构仅仅是算法的一部分，国内的数据结构课程回避了很多本质的东西，仅仅是对一些常见的数据结构的罗列，学起来总有些不痛不痒的感觉。《Introduction To algorithm》虽然有些章节夹杂着很多很让人讨厌的“数学”，但却能从本质上带你领略这门十分必要而且有趣儿的课。4、操作系统与编译原理：操作系统可以说是《算法导论》的实验课，最好能在学习期间自己实现一个小型的操作系统，或者操作系统各分系统的Demo。编译原理可能是普遍本科生觉得难的一门课，但是作为CS本科生或者未来的软件科学家，这是基础中的基础，学完之后所有的语言在你看来应该没有太大的区别，这门课应该是离散数学+算法导论的实验课。最好能在学习期间自己实现一个小型的编译器，语言最好能自创，或者是某个已有的你喜欢的语言的基本子集。5、掌握一门常用的编程语言和编程技术：能了解你用过的所有的程序内部大致是怎样的，能用你熟悉的语言编写大部分的程序，至少不能是对任何一个程序满头雾水。以上这些不难做到，我觉得是基础中的基础，我固执地以为，不能掌握他们就不应该获得CS学士学位。 补充阅读：在评论中有位朋友这么说道：一看就是典型科班好学生。人生很短，学自己要用到的就好。多花时间在2、3、5是对的，甚至任选其二就能让你受益良多、乐在其中。 1和4所起到的作用，比起它们的意义，更多的是让一部分学生从一开始就对计算机产生失望和绝望，是抹杀学生本来的兴趣的凶手。回到问题本身，既然是“应该学习”，1、4不该放在里面，即使不学它们，我想在计算机专业的大多数领域是做得下去的。我想对此做个回应：首先，我自认为不是典型的中国式的“典型科班好学生”。这里列出的Top 5不是为了成为“典型科班好学生”，因为光学好这5门绝不够“好”；更不是为了“在计算机领域做得下去”，我相信在某个计算机领域，比如作为Microsoft Office的金牌培训讲师，只要精通Office就能干得很棒。这里列出的Top 5是作为一个计算机科学与技术专业毕业生该有的知识储备，是这个专业的根基。如果你对这个专业真正有兴趣，并且热爱它，那我认为学习这里列出的Top 5会是个不错的选择。当然，对于一个计算机世界的从业人员，学好它们也会收益良多。比如对于程序员来说，操作系统与编译原理这门课能够让你对你的程序如何在计算机里出生，运行，死亡有个好的认识，在我的编程经验中，我觉得这种认识让我收益良多。很多朋友也许知道有一本经典的书籍叫“Computer Systems：A Programer's Perspective”，里面的基础就是来源于操作系统与编译原理。还是那句话，如果你喜欢CS，这5门课是必须的，要是在这5门课上感到失望或者绝望，我想你该考虑换个专业了。
1。英语业界所有从基础到前沿的文档，全是英语，英语不合格的人，或者不能流畅阅读英文技术文档的人根本不适合在该专业学习。所以我把它表明为 No. 12。编译原理与操作系统。上面两个是你在实际工作中基本没多少机会去学，但是又非常有用的基础知识。另外，把编译原理学通要求你至少精通一种语言，因此我就不再单独列出需要学习什么编程语言了。3。逻辑与数学建模。如果有这样的课的话，应学，这本是国人比较缺乏的东西，但是作为程序员来说，又是必须要有的东西，用计算机的思想去思考现实中的事物与流程。4。测试与用户交互。如果有这样的课的话，应学，现实中，对很多产品，测试员成为最了解这个产品的人，他也最了解这个产品在用户手中看起来是什么样子，用起来是什么样子。也最能够理解下一款产品我们可能需要什么功能。不需要什么功能。由于多了三个“与”字，我已经超五个了，就不说了。
正统篇1. 编程入门（如C、python 等）2. 数学基础（一阶逻辑系统、集合论、图论、线性代数、微积分、概率论）3. 数据结构与算法4. 软件理论入门（形式语言、自动机）5. 体系结构（数字电路、CPU设计、操作系统、编译器、网络协议）理论篇1. 逻辑（一阶逻辑、时序逻辑）2. 代数（线性代数、抽象代数）3. 算法（设计、复杂度分析、证明）4. 软件理论（形式语言、自动机、可计算性理论）5. 程序语言理论（Lambda 演算、类型系统、证明论等）系统篇1. C 语言是汇编的语法糖2. 造台计算机（CPU）3. 写个工具链（编译器后端工具链构建）4. 操作系统（原理和实现）5. 计算机网络（原理和协议栈实现）机器学习篇1. python入门2. 概率论、统计3. 机器学习导论4. 人工神经网络5. 调参实践前端篇1. 前端审美基础（HTML5、CSS）2. javascript入门3. 多范式编程（面向对象、函数式、异步）4. 工程管理导论（如何版本控制、如何炒别人网站的样式、如何忽悠项目经理）5. 前端项目实践（如何使用框架）======= 更新
=======前端进阶篇1. javascript进阶2. 数据可视化3. UI 交互理论4. 函数式编程5. FRP (Functional Reactive Programming) 后端篇1. 编程入门（python/PHP/etc.）2. 网站开发导论（HTTP、Web 3.0、MVC 架构、流行的后端框架）3. 数据库架构设计4. OAuth 与 Restful API 的哲学和设计5. Saas 项目实战后端进阶篇1. 并行程序设计2. 密码学3. 计算机网络4. 函数式编程（Scala）5. Reactive Programming软件工程（现实）篇（假设已经有编程基础）1. 需求分析（如何与用户撕*）2. UML建模（如何增加文档页数）3. 敏捷开发（如何压榨程序员、为什么用户需求又变了）4. 测试（如何用完项目经费）5. 部署与运维（为什么客户老是反映系统有 bug）软件工程（理想）篇（假设已经有编程基础）1. 软件开发方法导论（瀑布式开发、敏捷开发、模型驱动开发）2. Web 和移动端应用开发实战3. 软件系统形式化建模（Petri 网、时间自动机、进程代数等）4. 测试与验证（单元测试、运行时验证、模型检测）5. 模型驱动开发实战形式验证篇（假设已修：微积分、概率论、随机过程、离散数学、代数）1. 软件理论基础（形式语言、自动机、可计算性理论）2. 程序构造与解释3. 模型检测与软件验证（时序逻辑、模型检测算法、静态分析、谓词抽象）4. 定理证明（Coq、Isabelle）5. 形式化方法前沿专题（概率模型检测、程序综合、运行时验证）===== 回答几个评论区的问题 =====1. 英语放进去？假设学术英语作为已修课程。2. 软件开发和数学的联系？引用某老师课上的话，“如果你只是想做一个‘码农’，即项目的需求已经明确了，框架也有架构师搭好了，甚至于接口都已经定义清楚了，剩下你做的只是编码去实现这个接口，那么你确实不需要数学。但是如果你想做比这个高一点点层次的东西，就会发现数学是很用的。”也许一部分工业界的人由于平时对理论关注较少，更多的是考虑工程上的实践问题，所以会有一种数学没有用的感觉。但是，从软件理论的角度来看，数学是其中最核心的基础。研究软件理论的人，往往先对软件进行建模，然后透过模型来研究其性质，比如一些用户需求是否被满足。这些工作对相关数学理论，如代数、概率论、随机过程等的依赖是相当高的。即使是工业界做开发，当所开发的系统需要用到形式化模型时，就会不可避免地用到数学，如控制系统（自动机）、通信系统（进程代数、通信自动机等）、传输系统（Petri 网）、概率系统（Markov 链）。掌握更多的理论工具，对于解决实际问题是有很大帮助的。很多时候，推动工业发展的不是经验，而是理论。
我更想列一些能够教人如何思考的课程而不是教给人新鲜知识的课程，因为后者可能有很多而且对不同的人都不一样，但是前者可能会更统一一点。1、算法。没学过算法的人是不可能像计算机工作者一样思考问题的。此门课程必不可少。2、古典概率论。这里指的是建立在组合计数基础上的概率论而不是建立在分布函数基础上的概率论。虽然后者可能更有用，但是前者更能教人如何正确地解决与直觉相悖的问题。3、计算理论与复杂度理论。这门课程可以使人建立起对于“不能解决的问题”的正确感受。4、近似算法与随机算法。这门课程可以使人建立起对于“最优解决方案与较优解决方案”的正确感受。5、并行协议与分布式算法。这门课程可以使人建立起对于并行解决问题的直观感受。
扫了一眼众答案，说得都很好，但绝少有人真的只推荐了五门（大多数都把好几门整合成一门讲了）。其实我要说的就是，CS很难排出来最重要top5。太多课程都至关重要缺一不可了。少任何一门都是缺憾。
八年前刚入行时候的排序：数据结构和算法Java或C++操作系统编译原理体系结构现在的排序：线性代数、离散数学、概率统计体系结构数据结构和算法C，C++或Java（面向对象），Python或Ruby（脚本），Lisp或ML或Haskell（函数式）操作系统原理加Linux或BSD内核需要详细解释请回复。
1. 程序设计这门课是基础的基础，你不会编程，估计就没有必要往下再学了。2. 离散数学里面的”数理逻辑“部分很重要。理清楚逻辑，你在编程的时候头脑就会非常清晰，很大程度上可以避免绕弯子。3. 数据结构和算法4. 组成原理和OS现在你既不需要手写汇编，也不需要自己写个内核。但是底层能够给你很多很多的黑魔法，和一些捷径。另外，无聊的时候你也可以crack掉一些程序，非常有意思。5. 数据库和web开发不可否认的是，懂得数据库和web开发，更容易在互联网公司找工作。
直接学编程。然后，在实际运用中慢慢补充各种知识。“学习”没有“应不应该”之分，让兴趣当自己的导师 ~比如，当他发现他自己写的排序怎么这么慢的时候，他自然会去学“数据结构和算法”；当他想做一个自动抓取网页信息的robot的时候，他自然会去学“计算机网络”里数据包里有些什么；当他对谷歌街景里的方向识别技术感到神奇的时候，他自然会去学“计算机图形学”和“线性代数”；当他真的想知道CPU是怎么工作的，他自然回去学“计算机组成原理”；。。。如果用不到，没必要折磨自己。在你感兴趣的方面，按我说的这样学习，我不信你成不了牛人。同意的顶！
本人现在是计算机专业大三的学生。结合自己学院课程的设置和个人的理解，想谈谈自己的看法，括号中是本校相关课程的教材和开设时间，毕竟学院这么多年教学，是有它开课的道理的。这里感谢张小兵同学的精彩答案。1. 数学类的课程：离散数学（《离散数学教程》，北大出版社）其实个人觉得图论是最有用的部分，无论是算法设计还是工程应用，而群论，组合学，数理逻辑部分却始终不知道具体如何应用，还得继续学习。至于线性代数和概率统计，同样重要，特别是线性代数体现了很多计算机的思维方式，不过相比于图论，个人觉得离散数学更重要。当然先修课程高等数学是必不可少的，甚至我觉得概率统计应该在高数学完后立刻学，不该拖到大三。（高等数学：大一上下；线性代数：大一上；离散数学：大二上下，大三上；概率统计：大三上）2. 硬件类课程：计算机体系结构（《计算机组成与设计》，David Patterson；John Hennessy著，机械工业出版社）这门课是理解计算机内部的构造，指令体系的设计（基本是都是学MIPS的），流水线以及硬软件借口，学完该课程应该能自己模拟一个CPU或者Cache，其中的成就感是无法描述的。这门课在UC Berkeley是大一学的，从理解课程的角度，大一学生完全没有问题的，前提是改变学习的方式。重点无疑是理解，上课时老师讲的一个例子是，我们统计数据的时候，平均数大多用算术平均数，在他博士时有一次发现算术平均数不对，需要用几何平均数才符合计算结果。虽然几何平均数我们初中就学会了，但是当时除了做不等式，我们基本从来没想过它有什么用，那次实验让他真正理解了几何平均数，也值得我们反思国内的教学。事实上，目前从我们学院看来先修课程有数字逻辑设计和微机原理，其实内容很多重复，包括DRAM，SRAM讲了三遍等等。（数字逻辑设计：大二上；数字逻辑设计实验：大二下；微机原理，微机实验：大二下；计算机体系结构：大三上）3. 软件类课程：数据结构与算法（《数据结构与算法》，高等教育出版社）事实上，如果大一开始学习的是C++语言的话，要想真正理解面向对象的部分，包括STL，容器等等，需要学习数据结构与算法。算法的学习确实很重要，也很有趣，但是对于大多数将来在企业工作的普通人来说，对于算法的追求绝不是ACM大赛上那种情形，更多的是基本知识，基本算法的掌握和应用。而学好了数据结构与算法这门基础课，对你理解C++大有裨益，最大化地发挥了C++的特点。这里补充一点，这门课和图论同时学习效果会更好。其实学好了C++之后对于其它语言的学习也会很有帮助。（计算概论：大一上；程序设计实习：大一下；数据结构与算法：大二上；数据结构与算法实习，大二上；算法设计与方法：大二下）PS：我们算法设计与方法课用的教材是：《算法导论》（应该是MIT那本教材），同时正好也是室友和他导师翻译的最新一版，推荐阅读。4.编译原理（《编译原理》，北大出版社；推荐使用：龙书，虎书）编译原理看上去很枯燥难懂，特别是对词法，语法的分析等。虽然将来只有一少部分人会从事这方面工作，但是对于你理解各种编程语言会获益匪浅，训练的是基本的素质和能力，一般学完这课之后，能够自己实现编译器，比如我们专业编译实习课做的是一个基于Android平台的mini java编译器。（编译原理：大二下；编译实习：大三上）5.操作系统（《现代操作系统》，Andrew S. Tanenbaum著，机械工业出版社）实话说，我在上课的时候，更多的是觉得这课有点像一门科普课，但是每次的实习作业却和上课完全不同，需要自己去查API，寻找算法，一般是Windows和Linux两个平台作业。个人觉得作为一个学习计算机的人，对操作系统的理解是必须的，将来的用处也会很多。个人最大的感受就是学会查找API，并且使用，完成大量的数据处理，这和之后一系列的开发都很有关，同时增加对Linux的熟悉。学完该课应该能自己实现一个小型操作系统，比如我们专业操作系统实习要求做的是一个小型Windows。（操作系统原理：大三上；操作系统实习：大三下）当然，除了这些，最好还能掌握JAVA语言，其实作为一种入门语言，我一直觉得可能JAVA比起C++更有优势，毕竟漂亮的图形界面比起黑框显然更能引人入胜，当然有了C++的基础，学习JAVA相对是会轻松的，JAVA学习前期不推荐使用IDE。至于其他的语言，国外那套经典的动物书是最好的选择了，自学应该没有问题，可以考虑一下LISP这门函数语言。除此以外，像网络，汇编，数据库类的课程都是根据个人的兴趣爱好而定了，并非基础课程。（JAVA，大二下，推荐书籍：疯狂JAVA讲义，虽然名字很俗，但是确实900页的书说的非常详细，深入浅出，很到位；程序设计技术与方法，大三上，计算机程序的构造和解释，俗称SICP）总之，计算机专业的学习还是需要一个循序渐进的过程，追求系统的学习，对某些知识一定要理解深，挖得透，用我们体系结构老师的话，你要做一个沉在水底的人，而不是浮在水面上。你用一个月学习的东西，也许只够你用一个月，你用三个月学习的东西，可能够你用一年，但是你用十年学习的东西，一定够你用一辈子。
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