学计算机基础的重要性，论计算机基础的重要性
为什么写这篇⽂章
受《⼤学计算机：计算思维导论》的启发， 对计算机科学有⼀个全局的景图，了解计算机是从哪⾥来的， ⼜如何发展到今天。要深刻的理解⼀个事物，要追本溯源(第⼀性原理)，以发展的眼光把握事物的发展历史， 站在巨⼈的肩膀，站得⾼，望得远。
《⼤学计算机：计算思维导论》给我带来了宏观的计算机景图。计算机来源于数学， 其理论基础之⼀是数理逻辑，⽽数理逻辑体系的发展历史背后有⼀条主线——⼀条漫长的历史长河，沿着这条河流回溯⽽上，将会遇到历史⼈物——布莱尼茨、布尔、弗雷格、图灵、⾹农(感兴趣的，强烈推荐科普书 逻辑的引擎)。19世纪的布尔最伟⼤的成就在于将逻辑代数化，构建了逻辑体系。 该逻辑体系下， 与、或、⾮构成了基本的逻辑符号， ⽽这是计算机数字电路的理论基础。 20世纪的⾹农发表了论⽂《对继电器和开关电路中的符号分析》，论证了构造与、或、⾮电路的可⾏性。
汇编语言要什么基础沿着逻辑电路顺流⽽下，可以看到更为开阔壮观的景象。与、或、⾮门 构建了更复杂的集成电路， 如 译码器 和 加法器，译码器可⽤于寻址技术，加法器是最基本的计算单元。复杂电路的集成构成了现代计算机， 现代计算机的模型是冯诺曼依体系，计算机设备由、输⼊、输出、控制器、计算器、存储组成。在硬件的基础上， 操作系统是对底层硬件的抽象。⾼级语⾔是对汇编语⾔的抽象。 算法和系统⼯程构建
于⾼级语⾔之上， 并结合⽹络原理，构建了现代互联⽹ 。 现代互联⽹已经深刻的影响了⽣活⽅式和⽣产⽅式。 基于这条主线，可以清晰的看到计算机的发展全貌以及理论基础。
⽽庆幸的是，我⼤学教育的课程已经提供了这⼀条主线。但悲剧的是：在⼤学时代， 但没有意识到课程连接起来形成这⼀条主线，贯穿着计算机的发展历程。 当然，现在意识到这⼀点，为时未晚， 这也是我写这篇⽂章的初衷，也希望更多⼈看到计算机基础的重要性！
什么是计算机基础
记得在⼤学时代修过的计算机核⼼课程：《模拟与数字电路》、《计算机组成原理》、《计算机体系结构》、《操作系统》、《编译原理》、《数据结构》、《数据库原理》、《⽹络原理》。当时的印象⽐较深刻的是《模拟与数字电路》，学起来枯燥， 要基于与、或、⾮门实现各种复杂的电路， 想想脑袋都疼！这些课程环环相扣，《模拟与数字电路》是《计算机组成原理》的基础， 《计算机组成原理》是《计算机体系结构》的基础，这三门课程是偏向于底层硬件实现；⽽《操作系统》是对底层硬件的抽象和扩充；《编译原理》是对⾼级语⾔的翻译；《数据结构》是算法的基础；⼯程实现依赖于《数据库原理》；《⽹络原理》提供的⼴域⽹、局域⽹服务，是现代互联⽹的基础设施。 在冯诺曼依体系下，这些基础课程现在不过时、未来也仍然不过时， 它们提供了⼀个全局的视⾓，去洞察计算机的本质！
⼤学时代还学习了数学的基础课程：《离散数学》、《微积分》、《线性代数》、《概率论》。《离散数学》是计算机领域建模的有利武器，例如：图论是建模的必杀技，⼈⼯智能的理论基础之⼀就是数理逻辑。 在机器学习领域， 梯度下降法可以看到《微积分》的影⼦。《线性代数》是机器学习的基础之⼀。 《概率论》和 《统计学》为机器学习开创了另外⼀个⽅向，如：贝叶斯模型。计算机是源于数学，⽽数学⼜是建模的⼯具。现实⽣活的问题千变万化，从计算机的视⾓去解决这些问题， 就得对问题进⾏ 抽象， 然后利⽤数学建模， 建⽴⼀套理论基础， 进⾏演绎推理， 在理论层⾯上证明了可⾏性之后， 然后再进⾏⼯程实践。 这⼀过程经历了  抽象->理论->设计，这是认识世界得科学⽅法。 也只有通过科学的⽅法去认识世界， 我们才能改造世界。
我认为：以上课程是计算机的基础。计算机来源于数学， 计算机是我们改造世界的有利武器，  ⽽现代计算机基于 坚实的理论 构建的。 学习这些课程， 不仅可了解计算机的来龙去脉， ⽽且提供了思想的源泉，掌握科学的⽅法，站在更⾼的视⾓， 触达计算机的本质。
为何计算机基础重要
21世纪， 进⼊了知识爆炸的年代。 计算机领域也⼀样， 技术更新迭代的速度如同⽕箭的速度⼀样。 新的技术框架和组件层出不穷。但是，万变不离其宗，掌握扎实的基础，⾯对技术浪涌，也能应对⾃如！
从世界范围内来看，知名院校计算机学院都会开设上述基础课程， 例如：国内的清华、北⼤， 美国的MIT、伯克利、斯坦福、CMU。 这些课程开设的⽬的就是夯实理论基础，才能构建宏伟建筑。罗马不是⼀天建成的，但是没有基础， 罗马不可能建成的！
快速学习能⼒的提升依赖于扎实的计算机基础。 这是⼀个需要终⾝学习的年代，不仅要关注学习本⾝， 还得关注学习效率的提升。基础夯实， 意味着⾯对技术潮涌，也能应对⾃如。 ⾦融领域的技术， 技术难点之⼀就是实现数据⼀致性， 数据⼀致性依赖于事务， 最基础的⼀致性模型就是分布式事务， ⽽分布式事务的基础是 本地事务， 《数据库原理》就提供了本地事务的基本原理。 如果理解了本地事务原理，学习分布式事务理论就事倍功半。 在《操作系统》中， 有⼀个最基本的模型：⽣产者-消费者，⽽消息队列的实现本质上也是 ⽣产者-消费者模型。⽣产者-消费者模型实现了空间和时间的解耦， 应⽤场景⼴泛，例如：异步解耦、削峰、数据⼀致性、数据通道。如果掌握了扎实了数学基础，要转型算法⼯程师、从事数据挖掘、机器学习等⾏业， ⾯对眼花缭乱的数学公式， 也可从容不迫！其实，各⾏各业都⼀样，根基稳固了， 学习能⼒⾃然就提升了！
计算机基础是否扎实决定了职业⽣涯能⾛多远！程序员的圈⼦总是有⼀种焦虑感，程序员是年轻⼈的天下、35岁达到职业瓶颈期。如果花5年甚⾄10年重复得⼲CRUD⼯作，每天忙碌于解决线上问题、修复Bug， 职35岁能不到达职业瓶颈？ 为什么计算机基础扎实了， 有助于职业⽣涯⾛得更远？ 这得从计算机思维说起。 基础不仅仅带来的是理论知识， 更重要的是带来了思维⽅式的提升。 其中最重要
的两个思维是：⾃动化思维和抽象思维。
计算机是按照指令顺序⾃动执⾏，⾃动化思维的启⽰是解放双⼿、关注核⼼的项⽬，能⾃动化的事情就应该⾃动化。  计算机领域层有出不穷的⾃动化⼯具，充分利⽤⾃动化⼯具， 解放双⼿，就解放了焦虑， 做更有意义的事情，才能有更⼤的成长空间。
抽象思维，解决复杂问题的利器！为什么有些⼈是⾏业专家， 指点江⼭？为什么有⼈是架构师，⾼屋建瓯？为什么有些⼈只是⾟勤的搬砖族？ 本质的区别在于抽象思维。⾏业专家制定⾏业标准 ， 例如 ⽹络原理的七层模型， 构建该模型⾸先得具备抽象能⼒，分层的边界是什么？ 每⼀层具体的职责是什么？各层之间如何交互。 架构师解决系统架构问题， 就得摸清系统的边界？ 系统的职责是什么？ 系统之间如何通信？应⽤哪些技术组件？ 这些都需要抽象思维，站得⾜够⾼， 才能望得⾜够远。 ⽽计算机基础可以训练抽象思维(话题太⼤了， 后期单独介绍)。是否具备抽象思维 决定了你是陷⼊忙碌的死循环 还是 做更有意义的事情， 也同样决定了你是⾟搬砖族 还是 ⾼屋建瓯者！
路漫漫其修远兮，吾将上下⽽求索！

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