计算机知识体系

   本科专业背景偏文科，做了4年的记者，考研调剂选择了中国科学技术大学的软件学院，在校一年的时间的酸甜苦辣比我四年的本科路还要多，开始慢慢的思考问题了，计算机的课程各式各样学了不少，但是为什么要学这些，我总觉得该有一个完整的只是体系，因为这是一门学科。于是和许多的同学交流并不断从网上寻找答案，下面是引用了中国科学技术大学的一名大三的本科生的帖子，我觉得写的思路挺清晰的:归纳一下并添加我的思想，黑色是他的，蓝色是我的，

整个计算机科学就像人一样，有两条腿。一条叫做数学（基础），一条叫做物理（基础）。数学主要指的是数理逻辑。其中比较重要的是形式逻辑系统、Turing论题和Churcher论题。形式逻辑系统用逻辑的方法描述这个世界，在寥寥数条公理和推理规则之上构筑了整个逻辑系统、数论系统乃至计算机科学。Turing论题是计算机科学的基础，它点出了形式逻辑系统的威力：只要是人能计算的，机器都能用形式逻辑的规则进行计算。并且它提出了一种实现的方法，就是Turing机。Churcher论题指出了形式逻辑系统的不足：人能证明的，机器不一定能证明。更准确的说是，在形式逻辑系统中，不存在一种通用的算法，能判断所有命题的真假。这就是计算机科学的数学基础。而计算机技术的物理基础就是数字逻辑电路。这里不说模拟电路啊电磁学啊，因为感觉和“逻辑”联系不是很大。首先数字电路中给出了逻辑的电路实现，比如如何实现这样的电路——仅当两输入均为高电平时输出为高电平——即与门。然后数字电路给出了组合逻辑的设计方法。这直接使算术逻辑单元(ALU)的设计成为可能。最后，数字电路给出了时序逻辑的设计方法，典型的结果就是寄存器、计数器的出现，使得时序控制成为可能。

计算机——硬件：现代常用计算机的体系结构是由冯.诺依曼同学指定的，称为冯.诺依曼结构。这位同学把整个计算机拆成了5大块：运算器、控制器、存储器、输出设备和输出设备。计算机采用2进制。指令和数据以同等的地位存放在存储器里。课程：《计算机组成原理》、《操作系统》、《微机原理》、《cpu的设计和测试》、《计算机体系结构》    注：课程是按照学习的深浅依次罗列的

      ——软件：《数据结构》、《算法》、《软件工程》、《软件质量保证与测试》

      ——应用

从软件开发的任务出发，就可以很容易的领会到软件科学的体系架构了。首先，我们需要有一种高级语言来与电脑进行符合人类思维的交流。在它的基础上，就可以实现数据结构，从而为算法的实现打好基础。数据结构之上自然是算法。再往上是一些架构性的程序设计思想和规范，比如面向对象的思想、软件工程的思想等等。软件科学到此似乎就比较完善了。但是不要忘了高级语言下面还有支撑它的基础：编译器和操作系统。这两门课：编译原理和操作系统就成为了沟通软件和硬件之间的桥梁。至于计算机应用，涉及到的领域就太多了。举例来说，人工智能、数字信号处理、计算机网络、操作系统等等等等。这里将操作系统也列为计算机的应用，是因为它的实现也用到了很多计算机科学的知识，比如算法、图论等等，也是需要下层知识的支撑的。每一门领域中，又各自有它自己的数学作为基础：比如人工智能需要形式逻辑，数字信号处理需要信息论、积分变换和采样理论，计算机网络对概率论的应用较多等等。因此，计算机应用可以分为两层，下层是数学，上层则是各个具体的学科。

在整个体系中，数学贯穿了始终。可以说，数学是计算机科学技术的灵魂，扎实的数学基础对于这个专业的学生来说是相当大的优势。

 而于我而言，我没有任何这方面的知识，跟着科大的课程慢慢摸索，一方面详细了解计算机知识，以《深入理解计算机系统》作为入门课，深入研究linux的操作系统，期间理解语言的机制，不只是语法，真正明白整个语言在计算机内部的调度和编写。另一方面开始补充硬件的知识，硬件入门是《EDA》技术，其实起点比较高，但逼着自己去补充数字电路的知识。

计算机是一门学科，而不是大多数人认为的只是coding，也感谢科大让我少走了3年的弯路，在学习阶段有了明确的方向。