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你的数学/理论基础再好,也占不到什么便宜。
这两门课之间的次序也好比先有鸡还是先有蛋,无论你先学哪门,都会牵扯
另一门课里的东西。
所以,只能静下来慢慢琢磨。
这就是典型的工程课,不需要太多的聪明和顿悟,却需要水滴石穿的渐悟。
有关这两门课的书,计算机书店里不难
找到。
弄几本最新的,对照着看吧。
组成原理推荐《计算机组成与结构》清华大学王爱英教授写的。
汇编语言大家拿8086/8088入个门,之后一定要学
80x86汇编语言。
实用价值大,不落后,结构又好,写写高效病毒,高级语言里嵌一点汇编,进行底层开发,总也离不开他,推荐清华大学沈美明的《IBM—
PC汇编语言程序设计》。
有些人说不想了解计算机体系结构,也不想制造计算机,所以诸如计算机原理,汇编语言,接口之类的课觉得没必要学,这样合理吗?
显
然不合理,这些东西迟早得掌握,肯定得接触,而且,这是计算机专业与其他专业学生相比的少有的几项优势。
做项目的时候,了解这些是非常重要的,不可能说,
仅仅为了技术而技术,只懂技术的人最多做一个编码工人,而永远不可能全面地了解整个系统的设计,而编码工人是越老越不值钱。
关于组成原理还有个讲授的问
题,在我学这门课程时老师讲授时把CPU工作原理誉微程序设计这一块略掉了,理由是我们国家搞CPU技术不如别的国家,搞了这么长时间好不容易出了个龙芯
比Intel的还差个十万八千里,所以建议我们不要学了。
我看这在各校也未见得不是个问题吧!
若真是如他所说,那中国的计算机科学哪个方向都可以停了,软
硬件,应用,有几项搞得过美国,搞不过别人就不搞了,那我们坐在这里干什么?
教学的观念需要转变的。
模拟电路这东东,如今不仅计算机系学生搞不定,电子系学生也多半害怕。
如果你真想软硬件通吃,那么建议你先看看邱关源的“电路原理”,也许此后再看模拟电
路底气会足些。
教材:
康华光的“电子技术基础”(高等教育出版社)还是不错的(我校电子系在用)。
有兴趣也可以参考童诗白的书。
数字电路比模拟电路要好懂得多。
推荐大家看一看我们北工大刘英娴教授写的《数字逻辑》业绩人士都说这本书很有参考价值(机械工业出版社的)。
原因很明了,
实用价值高,能听听她讲授的课程更是有一种“享受科学”的感觉。
清华大学阎石的书也算一本好教材,遗憾的一点是集成电路讲少了些。
真有兴趣,看一看大规模
数字系统设计吧(北航那本用的还比较多)。
计算机系统结构该怎么教,国际上还在争论。
国内能找到的较好教材为Stallings的\"
ComputerOrganizationandArchitectureesigningforPerformance\"
(清华影印
本)。
国际上最流行的则是“Computerarchitecture:
aquantitativeapproach\"
byPatterson&
amp;
Hennessy。
操作系统可以随便选用《操作系统的内核设计与实现》和《现代操作系统》两书之一。
这两部都可以算经典,唯一缺点就是理论上不够严格。
不过这领域属于
Hardcore
System,所以在理论上马虎一点也情有可原。
想看理论方面的就推荐清华大学出版社《操作系统》吧,高教司司长张尧学写的,我们教材用的是那本。
另外推荐一本《Windows操作系统原理》机械工业出版社的,这本书是我国操作系统专家在微软零距离考察半年,写作历时一年多写成的,教操作系统的专家
除了清华大学的张尧学(现高教司司长)几乎所有人都参加了。
Bill
Gates亲自写序。
里面不但结合windows2000,xp详述操作系统的内核,而且后面讲了一些windows编程基础,有外版书的味道,而且上面
一些内容可以说在国内外只有那本书才有对windows内核细致入微的介绍,
如果先把形式语言学好了,则编译原理中的前端我看只要学四个算法:
最容易实现的递归下降;
最好的自顶向下算法LL(k);
最好的自底向上算法
LR(k);
LR
(1)的简化SLR(也许还有另一简化LALR)。
后端完全属于工程性质,自然又是anotherstory。
推荐教材:
KennethC.Louden写的“CompilerConstructionPrinciplesandPractice”即是《编译原理及实践》(机械工业出版社的译本)
学数据库要提醒大家的是,会用VFP,VB,Power
builder不等于懂数据库。
(这世界上自以为懂数据库的人太多了!
)数据库设计既是科学又是艺术,数据库实现则是典型的工程。
所以从某种意义上讲,数
据库是最典型的一门计算机课程——理工结合,互相渗透。
另外推荐大家学完软件工程学后再翻过来看看数据库技术,又会是一番新感觉。
推荐教
材:
AbrahamSilberschatz等著的\"
DatabaseSystem
Concepts\"
.作为知识的完整性,还推荐大家看一看机械工业出版社的《数据仓库》译本。
计算机网络的标准教材还是来自Tanenbaum的《Computer
Networks》(清华大学有译本)。
还有就是推荐谢希仁的《计算机网络教程》(人民邮电出版社)问题讲得比较清楚,参考文献也比较权威。
不过,网络也
属于HardcoreSystem,所以光看书是不够的。
建议多读RFC,http:
//www.ietf.org/rfc.htm里可以按编号下载RFC文档。
从IP的读起。
等到能掌握10种左右常用协议,就没有几个人敢小看你了。
再做的工作我看放在网络设计上就比较好了。
数据结构的重要性就不言而喻了,学完数据结构你会对你的编程思想进行一番革命性的洗礼,会对如何建立一个合理高效的算法有一个清楚的认识。
对于算法的建立我想大家应当注意以下几点:
当遇到一个算法问题时,首先要知道自己以前有没有处理过这种问题.如果见过,那么你一般会顺利地做出来;
如果没见过,那么考虑以下问题:
1.问题是否是建立在某种已知的熟悉的数据结构(例如,二叉树)上?
如果不是,则要自己设计数据结构。
2.问题所要求编写的算法属于以下哪种类型?
(建立数据结构,修改数据结构,遍历,查找,排序...)
3.分析问题所要求编写的算法的数学性质.是否具备递归特征?
(对于递归程序设计,只要设计出合理的参数表以及递归结束的条件,则基本上大功告成.)
4.继续分析问题的数学本质.根据你以前的编程经验,设想一种可能是可行的解决办法,并证明这种解决办法的正确性.如果题目对算法有时空方面的要求,证明你的设想满足其要求.一般的,时间效率和空间效率难以兼得.有时必须通过建立辅助存储的方法来节省时间.
5.通过一段时间的分析,你对解决这个问题已经有了自己的一些思路.或者说,你已经可以用自然语言把你的算法简单描述出来.继续验证其正确性,努力发现其中的错误并找出解决办法.在必要的时候(发现了无法解决的矛盾),推翻自己的思路,从头开始构思.
6.确认你的思路可行以后,开始编写程序.在编写代码的过程中,尽可能把各种问题考虑得详细,周密.程序应该具有良好的结构,并且在关键的地方配有注释.
7.举一个例子,然后在纸上用笔执行你的程序,进一步验证其正确性.当遇到与你的设想不符的情况时,分析问题产生的原因是编程方面的问题还是算法思想本身有问题.
8.如果程序通过了上述正确性验证,那么在将其进一步优化或简化。
9.撰写思路分析,注释.
对于具体的算法思路,只能靠你自己通过自己的知识和经验来加以获得,没有什么特定的规律(否则程序员全部可以下岗了,用机器自动生成代码就可以了).要有
丰富的想象力,就是说当一条路走不通时,不要钻牛角尖,要敢于推翻自己的想法.我也只不过是初学者,说出上面的一些经验,仅供大家参考和讨论。
关于人工智能,我觉得的也是非常值得大家仔细研究的,虽然不能算是刚刚兴起的学科了,但是绝对是非常有发展前途的一门学科。
我国人工智能创始人之一,北京
科技大学涂序彦教授(这老先生是我的导师李小坚博士的导师)对人工智能这样定义:
人工智能是模仿、延伸和扩展人与自然的智能的技术科学。
在美国人工智能官
方教育网站上对人工智能作了如下定义:
ArtificialIntelligence,orAIforshort,isa
combinationofcomputerscience,physiology,andphilosophy.AIisa
broadtopic,consistingofdifferentfields,frommachinevisionto
expertsystems.TheelementthatthefieldsofAIhaveincommonisthe
creationofmachinesthatcan\"
think\"
.
这门学科研究的问题大概说有:
(1)符号主义:
符号计算与程序设计基础,知识表达方法:
知识与思维,产生式规则,语意网络,一阶谓词逻辑问题求解方法:
搜索策略,启发式搜寻,搜寻算法,问题规约方法,谓词演算:
归结原理,归结过程专家系统:
建立专家系统的方法及工具
(2)联接主义(神经网络学派):
1988年美国权威机构指出:
数据库,网络发展呈直线上升,神经网络可能是解决人工智能的唯一途径。
我想对于人工智能的学习,大家一定不要像学数学似的及一些现成的结论,要学会分析问题,最好能利用程序设计实现,这里推荐给大家ACM最佳博士论文奖获
得者涂晓媛博士的著作《人工鱼—计算机动画的人工生命方法》(清华大学出版社)。
搞人工生命的同学不会不知道国际知名的涂氏父女吧。
关于人工智能的书当然
首选《ArtificialIntelligenceANewSynthesis》NilsJ.Nilsson.鼻祖嘛!
关于网络安全我也想在这里说两句,随着计算机技术的发展,整个社会的信息化水平突飞猛进,计算机网络技术日新月异,网络成了当即社会各个工作领域不可缺少
的组成部分,只要有网络存在,网络安全问题就是一个必须解决好的问题,学习网络安全不是简简单单的收集一些黑客工具黑一黑别人的网站,而是要学习他的数学
原理,实现原理,搞清底层工作机制,这样才能解决大部分的现有问题和新出现的安全问题。
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