一、基础学科知识体系构建
1. 计算机组成原理
学习CPU结构、指令集、内存管理及硬件交互原理，推荐哈工大刘宏伟课程与《深入理解计算机系统》。
2. 操作系统
掌握进程调度、内存管理、文件系统等核心机制，哈工大李志军课程与《操作系统导论》为经典资源。
3. 计算机网络
理解TCP/IP协议栈、HTTP/HTTPS等应用层协议，推荐《计算机网络自顶向下》。
4. 数据结构与算法
从线性结构、树图算法入手，浙江大学陈越课程与《算法导论》为实践基础。
5. 数据库原理
学习SQL语法、关系模型与索引优化，推荐《数据库系统概念》。
二、编程技能与工具链
1. 语言选择与入门
零基础建议从Python或C语言开始，浙大翁凯C语言课程适合初学者。
2. 项目实践
通过小型项目（如推箱子、简易数据库）巩固编程能力，逐步过渡到框架应用。
3. 方向深化
根据兴趣选择领域：后端开发需深入Java/Go与分布式系统，前端侧重React/Vue生态，数据分析需掌握SQL与Python库。
三、进阶与拓展
1. 编译原理
了解词法分析、语法树构建，推荐《龙书》。
2. 数学基础
离散数学、概率论为算法与AI领域必备。
3. 职业导向学习
考研需重点突破408科目（数据结构、操作系统等），就业需结合岗位需求强化特定技能。
四、学习策略建议
顺序优化：先数据结构建立逻辑思维，再学习组成原理与操作系统，最后攻克计算机网络。
资源选择：优先选择易懂的课程（如MOOC平台公开课），避免盲目追求难度。
- 持续实践：通过开源项目、竞赛（如蓝桥杯）提升实战能力。
