计算机专业学生应掌握哪些编程语言和工具？ 计算机专业学生应掌握Python、Java、C++等核心编程语言，以及Git、Docker、PyTorch等关键工具。这些技能能帮助学生适配软件开发、数据分析、人工智能等广泛就业方向，但更关键的是，如何根据个人兴趣和行业需求做出明智选择。编程语言：从通用到专精编程语言是计算机专业的“母语”，学生至少需要精通1-2门主力语言，再根据方向扩展。Python：作为AI和数据科学的“第一语言”，它语法简洁，拥有最丰富的AI库生态，如TensorFlow和PyTorch。在数据分析、Web开发和自动化脚本中也广泛应用。Java：企业级应用开发的“常青树”，生态成熟稳定，是构建大型电商、金融系统的首选。Spring全家桶（如Spring Boot）必须掌握。C++：高性能计算和系统编程的经典选择，适用于游戏引擎（如《使命召唤》的开发）、操作系统等对性能要求严苛的场景。JavaScript：Web开发的核心语言，前后端通吃，框架如React、Vue和Node.js不可或缺。Go：以高并发和简洁著称，是云计算、微服务和后端服务的热门选择。SQL：数据库操作的核心，必须精通复杂查询和优化，这是与数据交互的基础。这些语言各有侧重，但共同点是：理解底层原理比单纯调用库更重要。例如，学习Java时需关注JVM内存模型，而Python则要掌握其装饰器等高级特性。工具链：效率与部署的关键工具是将语言转化为生产力的桥梁，聚焦高频使用、岗位刚需的类别能避免“工具堆砌”。版本控制与协作：Git是代码管理的核心，掌握分支、合并流程是团队协作的基础。平台如GitHub或GitLab用于项目管理和展示。自动化运维：Ansible是一款开源自动化工具，通过SSH实现批量配置和部署，无需在目标机器安装代理。数据库与缓存：熟练使用MySQL进行关系型数据存储，并搭配Redis缓存提升读取速度。对于文档型数据，MongoDB也是常见选择。AI与机器学习工具：框架：PyTorch和TensorFlow是深度学习的主流选择。数据标注：LabelImg、LabelStudio等工具用于图像和文本标注，是构建数据集的关键。大模型应用：Hugging Face提供预训练模型库，LangChain用于构建AI智能体。部署与云原生：Docker实现容器化，保证环境一致；Kubernetes用于容器编排。对于AI模型部署，TensorRT（NVIDIA GPU优化）和ONNX Runtime（跨平台推理）是常用工具。网络与安全工具：在网络安全方向，Wireshark用于协议分析，Nmap进行漏洞扫描，这些是防御和攻击测试的基础。可视化与分析：Tableau和Power BI是业务可视化的热门工具，能拖拽式生成报表，适合数据分析和商业智能场景。工具的学习应结合项目实践。例如，用Git管理代码仓库，用Docker封装AI模型进行部署，才能真正提升效率。掌握这些技能后，学生可以根据兴趣方向深化：AI领域聚焦Python和PyTorch，后端开发侧重Java和Spring Boot，网络安全则需熟练Linux命令和渗透测试工具。最终，通过实际项目将知识转化为解决真实问题的能力。

我是如何自学计算机编程的 计算机编程最大的难点就在于陌生。很多人都是计算机小白，完全没接触过计算机，不知道计算机是怎么一回事，这导致很多人还没学习就觉得很难，自己给自己建立了一个学习屏障。所以开篇我先带大家了解一下什么是计算机，再来告诉大家怎么学习，怎么刷题。一、理解计算机工作原理冯• 诺伊曼在1945 年提出第一种计算模型，无论笔记本电脑还是电话，几乎所有计算机都遵循与这种模型相同的工作原理。那么你们了解计算机是如何工作的吗？计算机的工作原理主要包括计算机的组成，计算机五大逻辑部件的工作原理和计算机程序的执行过程。如果你要了解各种计算机语言的底层原理，那么对语法分析，词法分析，语义分析，正则表达式，有限状态机的知识点是绕不开的话题，所以说编译原理其实也没有怎么变化过。所以不管是java、Python、go、c/c++等这些语言，我们没必要去纠结语法，重点在底层的编译方法。二、计算机要学什么？首先，计算机专业不等于修电脑，也不是只敲代码，在学习计算机的过程中，数学基础、英语这些都很重要，除此之外我们还需要学会自学，提高自己找资料的能力，学会谷歌查找不懂的问题等。以计算机科学与技术专业为例，该专业的基础课程主要包括数理类课程、电器类课程、计算机类课程。由于计算机科学与技术专业是以理学相关学科为专业基础的，因此学生需要具备数学分析的思想和方法。而计算机跟人们常见的冰箱、电视等电器一样，属于电器设备，所以还要学习电路分析等电器类基础课程。三、计算机系统学习内容关于为什么要学习计算机基础，大家可以仔细阅读这个内容：为什么要学习计算机系统基础 · GitBooknju-projectn.github.io/ics-pa-gitbook/ics2019/why.html计算机网络计算机网络是一门系统性比较强的计算机专业课，各大名校的计算机网络课程打磨的应该都比较成熟。要想学好计算机网络，首先要了解的就是 OSI 七层模型或 TCP/IP 五层模型，即应用层（应用层、表示层、会话层）、传输层、网络层、数据链路层、物理层。这里给大家推荐这本书——《网络是怎样连接的》从在浏览器中输入网址开始，一路追踪了到显示出网页内容为止的整个过程，以图配文，讲解了网络的全貌，并重点介绍了实际的网络设备和软件是如何工作的。目的是帮助读者理解网络的本质意义，理解实际的设备和软件，进而熟练运用网络技术。说到这里就不得不推荐，哈工大的数据库、操作系统、计算机网络、编译原理讲的也是很详细了，推荐：计算机网络_哈尔滨工业大学www.icourse163.org/course/hit-154005操作系统不管你是学什么编程语言Python还是java，你都有必要了解一下操作系统。因为写代码的你，其实主要不是在跟计算机这个硬件打交道，而是首先在跟计算机上的操作系统打交道。无论什么时候，你都应该明白，你或你的代码在让操作系统做什么。 计算机是一堆硬件组合，操作系统是一个软件，我们的代码和计算机这个硬件之间，隔着一个操作系统，我们的代码控制着操作系统，操作系统控制着计算机。如果你想让计算机做一件事情，你需要告诉操作系统，然后操作系统再来指挥计算机做。《计算机操作系统》是教科书，知识点相对比较基础，涵盖范围也比较广，很推荐非科班的学生来学习。《图解HTTP》则是用很多插图将知识点讲得通俗易懂，看起来更有趣，知识点更易吸收。国外好课推荐：MIT的操作系统公开课（http://pdos.csail.mit.edu/6.828）。MIT自己基于Unix v6开发的xv6类Unix系统。除了没有视频，课表，作业，考试等都有。youtube上有第四讲以后的所有视频https://www.youtube.com/watch?v=kDRHsNauoxk&list=PLfciLKR3SgqNJKKIKUliWoNBBH1VHL3APUdacity的Advanced OS公开课：Advanced Operating Systems from Udacity数据库数据库不只是存放数据，还有对数据进行管理，所以又把数据库称为数据管理系统。最最恰当的比喻就是文件柜，数据库就是电子化的文件柜，我们对文件柜中文件的写入，删除修改，查看，对应数据库就是增删改查。所谓数据库，是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。数据库中的数据都有一定规律结构，相同类型的数据放在一起，不同类型的数据之间相互隔离数据库由统一的规则来读写，有SQL语言专门用来读写数据库，一般都是用程序来读写数据库的内容。常用的数据库有Access、Oracle、Mysql、SQL Server、SQLite等。推荐书籍：《Mysql技术内幕》——Mysql的高分书籍。数据结构与算法程序=数据结构+算法，可见数据结构和算法对于程序的重要性。数据结构是一种存储和组织数据的方式，以便于访问和修改。数据结构包括数据的逻辑结构、数据的存储结构以及数据的运算，即按照某种逻辑关系组织起来的一批数据，按一定的映射方式把它存放在计算机的存储器中，并在这些数据上定义了一个运算的集合。数据的逻辑结构：反映数据元素之间的关系。有集合、线性结构、树型结构、图型结构。数据的存储结构：逻辑结构在计算机中的存储映象，是逻辑结构在计算机中的实现，它包括数据元素的表示和元素之间关系的表示。有顺序存储结构（数组）、链式存储结构（链表）、索引存储结构、散列存储结构等。数据的运算：对数据施加的操作，通过算法描述。这部分内容对于很多大公司面试和考研一般都会用到，对于多数人来说只要知道算法的思想、应用场景和优缺点就行，实际开发中设计应用的机会并不多。推荐书籍：本书图文并茂，以很容易理解的方式阐述了算法，进大厂的必看喔。四、刷题平台牛客-能刷到很多的算法题，同时还可以关注到大厂的校招信息；网站：https://www.nowcoder.com/2. LeetCode相信大家不会不知道这个，刷完直接进大厂；https://leetcode-cn.com/problemset/all/3. Programming by Doing以作业的形式整理的编程基础题，题目相对还是比较简单的；4. 新手编程必刷50题这是LintCode上的一份在线OJ，题目由ACM铜牌选手心编撰；5. 趣it-互联网求职刷题神器https://www.funit.cn/ 大厂真题，专项练习；五、编程语言学习如果我上面给你说的话，你听进去了学好C语言，那么其他语言对你来说就非常简单了。实际动手编码比起花哨的工具和框架，实践能提供更多技能，让你更好地理解java代码。下面给你全阶段java学习路线+全阶段书籍+ 面试及找工作内容：如何快速学习 Java？26 赞同 · 2 评论 回答如果你要从事前端工作，JS是一定要学会的。关于JS有一句话：凡是可以用JavaScript来写的应用，最终都会用JavaScript，JavaScript可运行在所有主要平台的所有主流浏览器上，也可运行在每一个主流操作系统的服务器端上。想成为资深前端工程师，一定要学好 JavaScript 吗？16 赞同 · 0 评论 回答Python语法是非常简洁的，这也决定了Python 是易于学习的。Python 的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个 Python 专家，你也能读懂它的代码。Python 真的好学吗？10 赞同 · 1 评论 回答六、好书推荐Java学习：Python学习：前端学习：就先分享这些了。

计算机小白自学入门应该先学什么？ 刚想开始计算机学习的小白难免会有这样的困惑：计算机语言入门先学什么?简单来讲，初学者需要先了解各种计算机语言，熟悉计算机组成原理，学习数据结构与算法、数据库、基础语法等等，这些都是必须经历的基础学习阶段。下面我们来详细聊一聊这些基础学习内容。1、各种计算机语言在算机语言入门之前，我们需要确认自己的学习目标，这样才能有一个正确的学习方向。当然，只有在充分了解了各种计算机语言的前提下，我们才能选出自己想学习的方向。目前比较主流的编程语言有C语言、C++、Java、Python等等。C++是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计。是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C/C++语言的各种优点，还摒弃了它们难以理解的一些概念，总的来讲， Java语言功能强大、简单易用。Python是目前的网红编程语言，因其简单易学和丰富的库，备受大众的青睐!2、计算机组成原理首先，对于刚刚入门计算机语言的学习者来讲，第一步不是直接开始学习某种编程语言，而是应该从打字开始，熟悉键盘。可能有人觉得这么简单还用学吗?俗话说得好，千里之行始于足下。一开始应该把基础打好，这样的后面的学习才能更有效率，而且你真的清楚键盘上的每一个按键的功能吗?然后，还要先学计算机硬件的组成部分，以及如何装系统。计算机的组成除了硬件还有软件，因此我们对于计算机的运行程序方式、工作原理也需要有一个基本的了解。虽然电脑的工作原理很复杂，但初学者不需要深入探究那些深奥的原理，只要知道怎样使用就行了。完成上述计算机基础知识的学习，大家才算是刚刚开始入门了。3、数据结构与算法为什么要学数据结构与算法?理由很简单，在计算机的世界里，它真的随处可见。数据结构是指一组数据的存储结构，算法就是操作数据的方法，数据结构和算法是相辅相成的，数据结构是为算法服务的，而算法要作用在特定的数据结构之上。无论是入门的学习阶段还是今后工作的提升阶段，数据结构与算法自始至终都会一直需要不断地学习和深入。4、数据库无论你是学习前端开发，还是Java、Python这样的大红计算机语言，数据库都是一个绕不过去的必学知识。当你需要有信息存储的时候，比如动态的网站，各个门户网站，他们有些信息是动态的，那么这个时候就用到了数据库。数据库说白了，就是存放大量数据的库。计算机网络现在的发展趋势是，向开放的、交互的方向发展。因此，大量的交流信息离不开数据库的存储。当前最主流的两种数据库分别是Oracle和Mysql，都是计算机语言入门要学习的重要内容。5、基础语法无论学习哪们计算机语言，都是从基础语法开始先学起的。比如，Java语法基础包括了常量变量、数据类型、运算符、选择结构、循环结构、开发工具、数组、方法等等。Python的基础语法则包括变量的作用、定义、 命名规则、变量的数据类型、输入和输入函数、算术运算符等等内容。在学习计算机语言的基础语法的时候，大家要多做小的练习，多敲代码，这样才能牢牢掌握基础理论知识。以上就是计算机语言入门需要先学的基础内容，大家觉得难吗?如果初学者想一开始就自学，确实是需要花费不少的精力和时间。

隐私组织EFF向苹果、谷歌“开炮”：RCS加密承诺何时兑现？ IT之家 1 月 30 日消息，电子前哨基金会（EFF）今日正式启动“即刻加密”（Encrypt It Already）行动，向苹果、谷歌及 Meta 等科技巨头施压，要求其在全平台范围内落实或扩展端到端加密技术。EFF 强调，随着数字化生活的深入，全面加密已不再是可选项，而是保护用户隐私的必要基准。在具体诉求方面，EFF 特别点名了苹果和谷歌在 RCS 消息加密上的进展。苹果此前曾承诺，将在未来的 iOS、iPadOS 和 macOS 更新中为 RCS 消息应用端到端加密，但至今未给出具体时间表。IT之家援引博文介绍，EFF 认为这一拖延不可接受，要求双方尽快兑现承诺。值得注意的是，最新的 iOS 26.3 测试版代码显示，苹果似乎正在为运营商支持 RCS 加密奠定底层基础，但这距离正式功能上线仍有距离。在人工智能方面，EFF 强烈建议苹果和谷歌引入“针对特定应用的 AI 权限设置”，让用户在特定 App 中，掌控开启 / 关闭 Apple Intelligence 或 Google Gemini 功能，从而防止在不知情的情况下，AI 模型读取或处理敏感数据，实现更精细的隐私掌控。虽然苹果目前已为 iCloud 的十余种数据类别提供了默认端到端加密，并推出了涵盖 iCloud 备份、照片和备忘录的“高级数据保护（Advanced Data Protection）”功能，且 iMessage 早在 2011 年就已支持默认加密，但 EFF 认为这还不够。该组织指出，在跨平台通信（如 RCS）和新兴技术（如 AI）领域，用户数据仍暴露在风险之中。

AI算力新赛道：热力学计算登场，生图仅需百亿分之一电量 IT之家 1 月 29 日消息，劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）科学家团队于 1 月 10 日发布重磅研究，提出“热力学计算”（Thermodynamic Computing）概念，理论上可将 AI 图像生成的能耗降低至当前水平的百亿分之一。IT之家注：传统的电脑用晶体管的“开”和“关”（0 和 1）来计算，这需要消耗大量电力。热力学计算则像是在利用大自然的物理规律“顺水推舟”，通过物理系统自然的热运动和能量变化来自动寻找问题的答案，就像让水自然流向低处来指引路径，而不是用水泵强行抽水，因此理论上能耗极低。该研究由 LBNL 科学家 Stephen Whitelam 与 Corneel Casert 共同完成，于 1 月 10 日发表于《自然-通讯》的论文中，揭示了构建“热力学神经网络”的可能性。随后，在 1 月 20 日发表于《物理评论快报》的研究中，团队通过传统计算机模拟验证了这一构想。Whitelam 指出，传统的数字芯片需要消耗能量来制造伪随机噪声并进行计算，而热力学计算机则直接利用环境中普遍存在的随机热波动（即“自然噪声”）。纽约初创公司 Normal Computing 已开发出一种包含八个谐振器的原型芯片，通过特制的耦合器连接。在计算时，系统利用谐振器引入噪声，待网络自然达到热平衡状态后，新的谐振器配置即为计算结果。这种物理机制从根本上省去了模拟噪声所需的巨大能耗。研究人员坦言，目前的解决方案尚处于极其初级的“雏形阶段”（Rudimentary）。现有的原型机虽然验证了原理的可行性，但要制造出在性能、稳定性和规模上能与当前成熟的数字 AI 模型（如 NVIDIA 的 GPU 集群）相媲美的硬件，仍需在材料科学和工程设计上付出巨大的努力。参考