1、编程入门教程?
1. 我应该选择什么编程语言
可能困扰编程新手最多的一个问题是【我应该学什么编程语言】或者【我需要学习哪些课程才能做出一个web、一个app】,很多人一直纠结这个问题,陷入了东学一点、西看一点的死循环,到头来啥也没学好,这会很浪费时间。
刚上大一的时候,我也很想知道应该选择什么编程语言。我问了很多人,网上各种查资料,但所能得到的答案都很片面,多数对这个问题答非所问,总是回答说“某某编程语言难”,“某某编程语言性能好”。其实作为初学者,我们对计算机体系都不了解,就不要过多地去纠结性能,或者难易等因素,原因我等下再说。
如果你有明确的方向,那么很好选择。如果你想做算法、机器学习方向,那么python是更好的选择。如果你想做web开发,java、php等都可以。如果想做一些更底层的工作,那么就可以选c。当然这是建立在你有明确方向的基础上。可是,很多人都没怎么接触过计算机行业,特别是和我一样刚入学就被调剂到计算机专业的人。对这些同学来说,各个编程语言就只是个名字,除了叫法不一样,你根本不知道它们有什么差别。所以索性不要纠结了,我替你选一个吧。
如果你是在校大学生,那么你有大把连续的时间,就先学习c,然后再学c++。我个人是学c入门的,也许很多人不理解我为什么推荐学c,因为c和c++都很难、很复杂,看起来并不适合入门。然而正是它们的难和复杂才能让你更好地理解计算机系统【计算机系统不是指操作系统】。学习编程不是学习编程语言,而是学习一个计算机生态,即一个庞大的知识体系。只会编程语言而不理解整个计算机的体系,就像只会写字而写不出好文章。了解c/c++和了解计算机系统是极为贴合的,向下可以帮助你更容易地理解操作系统、编译原理、计算机 *** 、计算机组成原理,为什么呢?因为较为底层的东西很多都是用c实现的,和系统的贴合度极高,很多教材源码甚至教程,在讲述这些知识的时候都是用c或c++作为媒介。而向上,c++面向对象的机制,也可以做出一些应用,譬如五子棋游戏等,也不会显得那么枯燥。花个小半年时间了解c和c++,之后你就会觉得看书、看资料可以轻松很多。
如果你是一个上班族,但是刚刚学习编程,可能学c和c++对你来说有些复杂和困难,因为学习它们确实是很需要时间。你们不像在校生那样有大把的连续时间,而零碎的时间去学习一个比较复杂的东西效果不见得有那么好,所以可以先学一些【更容易见效】的编程语言,从python入手吧,至少能快速做出一些小应用,不至于丢失了兴趣,但是真的要入门编程又还得看看与计算机系统相关的书籍,这样才能更深层次地去编程,譬如【深入理解计算机系统】这一本书可以读很多遍,这本书把整个计算机系统给串起来了。
2.学习编程,我需要学习哪些课程?
我要学哪些课程?我为什么要学习如高数、离散数学、线性代数、概率论等课程?
这个问题也是之前困扰了我很久的问题。不过我现在想通了,对于【高数、离散、线性代数、概率论】等课程,很好解释,做算法的同学肯定知道为啥要学习这些课程。机器学习中会大量用到上述提到的课程,所以会比较好理解。对在校生而言,学校开设的很多课程我们不知道为什么要学,我们很疑惑,不知道学它有什么用,这个时候我们就会很纠结,还会产生抵触情绪。这很正常,因为我们学习得不够深入,自然不能理解它们的用处。
在我看来,大学本科课程更多的是面向“面”的教学,即什么课程都教给你一些,但是又讲得不那么深入;而工作或者读研,更多的则是面向“点”的学习,用到的知识更专。本科时,学校也不知道你以后是去搞算法、还是搞架构、还是搞服务器开发,甚至去搞硬件,所以学校需要你学很多课程,至少有个了解。对学生来说,一方面可以从中选择自己感兴趣的点;一方面也可以对未来的就业方向有些启发。所以即使像数电、模电等课程,虽然之后可能用不着,但是你也要学,并且会花费大量的时间。虽然你最后不一定去搞硬件,但是这些课程也会让你更容易去理解一些知识,比如cpu中的逻辑器件。
如果你在大一的时候就有一个明确的定位,知道自己今后想从事哪方面的工作,课程与课程之间是可以调一下优先级的。不过像大学物理,这种课程确实是对编程没有帮助,但是像我前面所说的,大学教育更注重广度,大物等课程可能就是为了给你普及生活常识吧。
其实,大学教育的问题是普遍存在的,我认为我们学习一项技能的时候,应该采取的是项目驱动式学习,即需要用到什么东西时不会了再去学,而不是先填鸭式的都填进脑子,并且在学习的过程中我们还不知道它这是干嘛用的,等之后用到了,甚至不记得自己学过,反而查资料才会想起:哦,原来我之前学的xx科目是这个用处啊,可是我当时并没有好好学。很多时候学生时间的浪费可能还是要怪老师、怪学校,他们一开始没给我们做好充分的课程介绍。所以,在经过比较多的编程和项目实践后,我认为一个比较好的学习方式是,改良版的项目驱动学习法。即:
学习一段时间,做个小项目,将做项目遇到的问题记下来,针对性地学习相关知识,然后再实践,再学一段时间理论,让知识成网状发射状地变大。当然,项目驱动式学习有一个弊端,就是每次学习的知识都是项目所需要的,很零碎、不成体系,所以需要改良,即在采取项目驱动学习法的时候每天抽一段时间去完整地读一本书,或者一个相关问题的完整介绍,这样就很容易把一些知识成体系地串起来。这样一段时间下来,慢慢的,你就知道我们为什么要学那么多科目,学这些科目能干什么。
为了表达地更加形象,我就举一个小例子,是我最近遇到的。我本身的工作是做Linux C++的,但不仅限于此。我个人对python、数据分析,以及机器学习等内容比较感兴趣,大家可以看到我最近也在我的专栏发布了很多文章。就从数据获取开始,我讲讲我这两个月做了什么东西。
谈到数据获取,可能最容易想到的是爬虫,爬虫是一个在知乎上被说烂了的话题,所以我不想多说它是什么。很多时候有人觉得爬虫简单,为什么呢,因为有现成的框架,所以获取少量的数据就比较容易。但是当你需要爬取的数据很大的时候(比如我之前抓取了知乎500万用户的数据,在下班的时间、用自己家里普通的pc,计算机性能并不是那么好,比不上服务器,又要在不被封IP的情况下抓到这么大量的数据,然后对数据进行清洗,最后还要可视化展示),使用现成的爬虫框架就并不是那么容易实现了。况且,我需要抓很多数据源,并不是一锤子买卖。所以我选择去开发一个系统,即在现有的框架下进行二次开发,搭建一个属于自己的爬虫系统,并植入一些算法。我在系统中添加了很多中间件,直到现在,它还可以在10分钟内就部署一个能抓取大量数据的爬虫应用。
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7. 变频调速器工作原理。
8. 变频调速器的内部操作。
9. 变频器的PU开环与闭环运行。
10. 变频器的组合程序运转。
11. 变频器输出频率跳变和多段速度运转。
12. 变频器的内部各项参数设置说明。
13. 变频器的故障检查及设备维护。
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15、伺服电机,定位模块接线,参数设置。
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