立志做中國的斯科特·揚(yáng)

? ? ? ? 今天在簡(jiǎn)書看到一篇文章《1年讀完麻省理工4年本科速挑,花2000美金, 斯科特·揚(yáng)告訴你學(xué)霸的成長(zhǎng)之路》副硅,本打算當(dāng)做新聞來看的姥宝,但是后來又去youtube和斯科特·揚(yáng)的博客看了看感覺挺有意思。這個(gè)老外絕非國內(nèi)微信公共大號(hào)弄的一些噱頭恐疲,而是從計(jì)劃一開始就把每周學(xué)習(xí)計(jì)劃都列出來腊满,每周匯報(bào)學(xué)習(xí)情況,所以所有信息都是公開透明可信的培己。

? ? ? ?本人是一個(gè)屌絲碼農(nóng)碳蛋,隨著工作年限的增長(zhǎng)發(fā)現(xiàn)樣樣通,樣樣松是沒有什么好的發(fā)展的省咨。最關(guān)鍵的是人的智力水平和學(xué)習(xí)力肃弟,還有就是基礎(chǔ)知識(shí)的扎實(shí)程度。以為在培訓(xùn)學(xué)校學(xué)一年java就是工程師了零蓉?如果你不具有超強(qiáng)的興趣和超強(qiáng)的學(xué)習(xí)力笤受,那么你只能是一個(gè)只會(huì)復(fù)制粘貼的碼農(nóng)。軟件這條路不會(huì)走太長(zhǎng)敌蜂,做了幾年之后你就會(huì)覺悟原來自己不過是在原地打轉(zhuǎn)箩兽。計(jì)算機(jī)的新技術(shù)日新月異,以我這5年的工作經(jīng)驗(yàn)來看章喉,做前臺(tái)開發(fā)新技術(shù)層出不窮汗贫,最一開始工作時(shí)用的是JavaScript和dojo,后來慢慢轉(zhuǎn)向jquery秸脱,再后來一股腦的出來node,react,angular,vue......落包,讓你的學(xué)習(xí)腳步根本停不下來。如果做后臺(tái)開發(fā)撞反,struts妥色,hibernate乔妈,spring绪氛,springmvc這些新的框架出來的時(shí)候感覺很火绩社,但是很快就會(huì)有這些框架的最佳實(shí)踐玛臂,項(xiàng)目做著做著贴膘,我們就成了代碼搬運(yùn)工了偶器。所以漸漸的重復(fù)幾個(gè)項(xiàng)目就會(huì)感覺越來越無聊捏题,辛辛苦苦積攢的經(jīng)驗(yàn)很有可能幾年以后就變成了無用功许师。雖然有時(shí)候有一些語法基礎(chǔ)以后學(xué)習(xí)新的語言會(huì)快一些,但是學(xué)會(huì)和學(xué)精完全兩碼事。java程序員學(xué)C++的語法用不了幾天微渠,但是這樣的人和從事C++幾年工作的高手比搭幻,內(nèi)力和水平是天壤之別逞盆。

? ? ? ? ?俗話說的好“知恥而后勇”,既然已經(jīng)意識(shí)到這個(gè)問題云芦,就不能再裝作視而不見俯逾,像斯科特·揚(yáng)學(xué)習(xí)。打好CS的基礎(chǔ)舅逸,提高英語水平,然后再想著漸漸開花結(jié)果琉历。

YouTube:https://www.youtube.com/user/TheMITChallenge/videos

博客:https://www.scotthyoung.com/blog/myprojects/mit-challenge-2/




8.01: Physics I -- Classical Mechanics

18.01: Single Variable Calculus

18.02: Multi-Variable Calculus

6.01: Introduction to Electrical Engineering and Computer Science I

8.02: Physics II -- Electromagnetism

6.01: Introduction to Electrical Engineering and Computer Science II

5.111: Principles of Chemical Science

7.012: Introduction to Biology

18.03: Differential Equations

6.002: Circuits and Electronics

6.003: Signals and Systems

6.004: Computation Structures

6.042J: Mathematics for Computer Science

6.006: Introduction to Algorithms

6.005: Elements of Software Construction

6.033: Computer Systems Engineering

6.046J: Design and Analysis of Algorithms

6.013: Electromagnetics and Applications

6.041: Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability

6.011: Introduction to Communication, Control and Signal Processing

6.450: Principles of Digital Communication

6.034: Artificial Intelligence

6.801: Machine Vision

6.837: Computer Graphics

18.06: Linear Algebra

14.01: Principles of Microeconomics

14.02: Principles of Macroeconomics

24.222: Decisions, Games and Rational Choice

24.241: Logic I

24.244: Modal Logic

14.23: Government Regulation of Industry

14.20: Industrial Organization and Competitive Strategy

14.48J: Economics of Education

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