关于实战经验与理论学习的优劣问题。这没有定论，管理信息系统，设备驱动开发，工具软件开发，软件病毒剖析等等这些工作不太需要创造性，需要的是耐心和经验，需要的是对既有规范的准确理解，这类开发工作最适合在实战中提高，理论学习没什么作用。但是在人工智能，模式识别，图像压缩，虚拟现实，巨量数据检索，自然语言理解，计算机图形学等等领域，理论学习就占据着绝对的统治地位！这些领域的突破对人类的生活的影响是极其巨大而深刻的。某些领域处于一个极其快速发展的态势之中，比如计算机图形学，相信诸君能够从众多3D游戏的灿烂辉煌中体认到我的这种说法。在这些领域，如果没有扎实的理论功底，一切都是那么遥远，不管你花了多少时间在编程上面。
关于高级研发人员的知识结构问题。首先声明，我不是一个纯粹理论激进分子，即认为除了理论之外，一切都不重要。我认为，纯熟的编程技能是最基本但也是最必不可少的技能。没有这个基础，一切计算机理论就是空谈（研究图灵可计算性理论的研究者除外）。有了这个基础之后，下列理论学习方向必须重点突破：
1，科学哲学。这是核心中的核心！可惜国内不开这门课。不但不开课，而且还作为批判对象来引用，实在是遗憾至极！这是一门教你如何“钓鱼”的学科，在一切科学研究中居于最核心的地位。它是古今科研方法和思维方法的集大成者，很难想象一个成熟的研究者没有一套自己的方法论体系。科学哲学最需要的是领会与总结，它的思想与启示会伴随我们的一生。
2，康托集合论，矩阵方法，离散结构，图论方法，群论方法之间的紧密关系。最重要的认识这些理论对实践的重要启示和方法引导。我始终认为，如果你学了一门理论之后，却不知道这门理论有什么作用，那么你的理论就白学了，你什么东西都没有捞着。所以，学习任何理论之前，先问自己：它有什么用？在哪里用？如何用？带着这些问题去学习理论，你才会真正地学到东西。用这三个问题去问你的理论课老师，他的回答就是判断其实际水平的最佳标准。
3，思维要有极强的穿透力，学会看透文献作者没有写出来的动机。绝大部分大师都有隐瞒自己最具有方法论启示意义的思考环节的习惯。牛顿和华罗庚先生都有这个坏习惯。这让大家认为他们是天才，因为很多问题他想到了，我们想不到。但是为什么他们能想到，我们想不到？他们是怎样想到的？没有人告诉我们牛顿发现万有引力定律时的思考过程，当然，牛顿可以慷慨地把他的思考结果告诉我们，但是，他那可以点石成金的“金手指”却没有教给我们。我们的任务就是要培养透过文章看穿作者背后意图和动机的能力，在这方面，台湾的侯捷和美国的Donbox是绝佳典范。这两只老狐狸（呵呵，是爱称）凭着其猎犬一般的嗅觉，抽丝剥茧，一个把COM背后的幕后设计动机揭开并暴露到了光天化日之下，另一个把MFC的宏观架构做了一次完美的外科手术。其非凡的思维穿透力令人惊叹。
4，英语。英语本身不重要，但是用英语写成的文献就极其重要了。所以，专门把英语作为一个重头戏列出来。大家不要相信英语无用论的鬼话。对于搞计算机的而言，英语就是你的母语！
5，其它的具体理论还有很多，但是都不如这三个方面重要，因为我觉得这三个方面是最具有根本性，全局性的能力培养环节。需要指出的是，很多高深理论对你的工作是无意义的，当心时间陷进去。一定要把效率最高的时间段用在最具有决定性意义的理论学习上。
