关于这份指南
之前有不少同学问我如何学习编程，根据DRY法则（Don't Repeat Yourself），还是把自己学习过程中的一些经验整理成一篇博客吧。由于本人目前也处在学习的阶段，文章中列出来的内容也并未全部学习过，所以文章的客观性可能存在一些问题，还望读者自行判断。
一、准备
需要的所有工具就是一台可以连接上网络的电脑以及你本人。
1.1 科学上网
很可惜，即使是现在，大部分学习计算机的学生还是不会科学上网。在当前的网络环境下，不会科学上网，意味着你不能用Google查资料，不能再Reddit看最新的资讯，需要忍受龟速的GitHub，云云。然而，科学上网本身却是一件成本非常低的事情，不想折腾的话，一年花个几百块钱买个现成的服务；有折腾精神的人，可以买个服务器自己假设架设上网工具。这一步很重要，不能跳过，否则后面指南中的许多内容对你来说只能是404了。
关于科学上网的具体内容，就不再多说了，给你一个关键词：Lantern。
1.2 学会使用Google搜索
学会了科学上网，你就能够使用Google了，为什么不是Baidu？相信你用了Google之后就自然明白了。
当了一个学期的助教之后发现，很多的同学其实是没有使用搜索引擎的意识的，遇到问题要么自己死磕，或者就直接求助于他人。这两种都不是很好的办法，正确的做法是在自己思考后没有结果，然后使用搜索引擎查找问题，现阶段，你遇到的所有问题（几乎）都能在Google上找到现成的答案，如果没找到，肯定是你搜索的方式不正确。
使用Google的基本搜索功能就能够解决大部分问题了，当然，如果想要学习更加高级的技巧，这里有一份指南：[如何用好Google等搜索引擎？](https://www.zhihu.com/question/20161362)。
1.3 英语
你不得不承认，目前为止，编程世界的主流语言还是英文，所以英语能力的好坏决定了你编程能力的上界。中文资料和英文资料相比，实在是太匮乏了，就质量而言，也相对较低。比如我后面提到的很多的课程，都是英文的内容。
值得庆幸的是，阅读编程资料所需要的英文水平并不需要很高，就个人经验来说，基本上四级水平就足够了，可能还会存在一些生词，但是基本上并不妨碍理解。
英文的学习应该一直贯穿于编程的学习之中，作为一门工具语言，只需要花少量时间就可以带来比较大的收益（2/8法则）。 本人的英文水平也不算好，但是基本上能够阅读技术书籍和文档，能够听懂公开课，所以还是有一些简单的经验可以分享一下。
1.4 把系统换成英文的
有些同学可能看到英文就头疼，这很正常，因为在中文的环境下面生活的太久了。为此，可以试着将平常用的系统换成英文的，虽说不能学到几个单词（Copy/Paste 之类的词），但是可以让你不那么排斥英文，顺便还可以提升一下B格（误）。
1.5 安装电子词典
OS X下推荐欧路词典，在APP Store中购买完整版的，因为需要添加外部的词典。
这里推荐一部比较好的词典：《Collins 英汉双解词典》，它是这个样子的：
shiyanlou.com
主要看它的英文解释，一个词看得次数多了也就记住了。
1.6 每天阅读英文的资料
一些个人经常阅读的网站：
Quora：一个类似于知乎的问答类网站，可以挑自己感兴趣的内容来阅读。Hacker News：IT资讯，IT界发生的最新的事件都会在上面。PROGRAMMING：Reddit的Programming板块，和Hacker News类似，不过更加专注于技术内容方面。
**不要花太多时间在上面，每天浏览一下就行。**
1.7 英文学习的总结
英语不是能够速成的东西，也不是三言两语能够讲完的东西，这里只是提供一个简单的指导，具体的学习计划还请自行搜索更加专业的学习指南。
二、编程基础
完成了这一部分内容的学习后你应该具备：
了解什么是Computer Science基本的计算机数学能力基本的程序开发能力基本的算法与数据结构的知识
2.1 计算机科学导论
Introduction to Computer Science and Programming：面向无编程基础或者只有一点基础的人群，使用Python作为教学语言。Intensive Introduction to Computer Science Open Learning Course：CS50，哈佛很火的一门课，在网易公开课上可以找到翻译的视频内容。涵盖的主题有算法（设计、应用、分析）；软件开发（抽象、封装、数据结构、Debug、测试）；计算机体系结构等等。基本上是一门大杂烩的导论课。使用的语言是C、PHP、JavaScript。Programming Abstractions：介绍了更加高级的编程主题（递归、算法分析、数据抽象等等），使用C++作为教学语言。
2.2 数学
Mathematics for Computer Science：介绍了学习计算机所需要的一些数学知识，内容包括集合、关系、证明方法、数论、图论等等。Discrete Mathematics：离散数学。
2.3 编程语言
Learn to Program: The Fundamentals：面向无编程基础或者只有一点基础的人群，使用Python作为教学语言。Learn to Program: Crafting Quality Code：如何编写高效与正确的代码。The Structure and Interpretation of Computer Programs：经典的SICP的Python版。
2.4 计算理论
Introduction to the Theory of ComputationPrinciples of Computing (Part 1)：介绍了CS中基本的数学和编程理论，需要有Python基础。
2.5 算法与数据结构
Introduction to Algorithms：MIT的算法导论课，用《算法导论》作为教材，网上可以找到视频资源，网易公开课上有老版的翻译。 三、核心课程
学完了「编程基础」部分的内容后，应该已经可以开发一些简单的程序了，「核心课程」的内容将深入学习计算机科学理论的几个重要的内容。
3.1 数学
Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications：线性代数以及在计算机中的应用。Discrete Mathematics and Probability Theory：离散数学与概率论。
3.2 计算理论
Theory of Computation – Fall 2011：介绍了机器模型、上下文无关文法、图灵机等，使用的教材是Michael Sipser的Introduction to the Theory of Computation。
3.3 算法与数据结构
Data Structures and Advanced ProgrammingEfficient Algorithms and Intractable Problems
3.4 操作系统
Operating Systems and Systems Programming：UCB经典的操作系统课程，介绍了操作系统的基本概念、系统编程、网络、分布式系统、内存分配、多线程等等。Introduction to Linux：介绍了Linux以及一些简单的命令行使用。
3.5 程序语言理论
Programming Paradigms：编程范式。Compilers：Stanford的编译原理课。Principles of Programming Languages
3.6 计算机体系结构
Computer Architecture：CMUComputer Architecture
3.7 计算机网络
Computer NetworksFundamentals of Computer Networking
4.1 IDE
Python: [PyCharm]Java:[IntelliJ IDEA]C/C++: [Visual Studio](
4.2 编辑器
Emacs/VimSublime Text 3VS CodeAtom
并不一定要用Emacs或者Vim，ST其实已经很强大了，足够做日常简单的编辑工作。（这里黑一下Atom，启动速度太感人了，所以放在最后一个。）
4.3 Git & GitHub
使用版本控制来管理自己平时写的代码。
推荐阅读：
git-recipes(https://github.com/geeeeeeeeek/git-recipes/wiki)Pro Git 2nd EditionGit教程 – 廖雪峰]五、如何克服拖延
资料是有了，但是拖延症不去学怎么办？
[番茄工作法](http://www.pomodorotechnique.com/)
方法有了，赶快开始动手吧
文章转载自：[http://forrestchang.github.io/self-learning-guide-1.html]
