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小学数学新课程理念指的是什么
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& &评论摘要(共 0 条，得分 0 分，平均 0 分)作为计算机专业学生，最应该学习的课程前五位是什么？
不论当前大学是否开设这些课程。
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123 个回答
正统篇1. 编程入门（如C、python 等）2. 数学基础（一阶逻辑系统、集合论、图论、线性代数、微积分、概率论）3. 数据结构与算法4. 软件理论入门（形式语言、自动机）5. 体系结构（数字电路、CPU设计、操作系统、编译器、网络协议）理论篇1. 逻辑（一阶逻辑、时序逻辑）2. 代数（线性代数、抽象代数）3. 算法（设计、复杂度分析、证明）4. 软件理论（形式语言、自动机、可计算性理论）5. 程序语言理论（Lambda 演算、类型系统、证明论等）系统篇1. C 语言是汇编的语法糖2. 造台计算机（CPU）3. 写个工具链（编译器后端工具链构建）4. 操作系统（原理和实现）5. 计算机网络（原理和协议栈实现）机器学习篇1. python入门2. 概率论、统计3. 机器学习导论4. 人工神经网络5. 调参实践前端篇1. 前端审美基础（HTML5、CSS）2. javascript入门3. 多范式编程（面向对象、函数式、异步）4. 工程管理导论（如何版本控制、如何炒别人网站的样式、如何忽悠项目经理）5. 前端项目实践（如何使用框架）======= 更新
=======前端进阶篇1. javascript进阶2. 数据可视化3. UI 交互理论4. 函数式编程5. FRP (Functional Reactive Programming) 后端篇1. 编程入门（python/PHP/etc.）2. 网站开发导论（HTTP、Web 3.0、MVC 架构、流行的后端框架）3. 数据库架构设计4. OAuth 与 Restful API 的哲学和设计5. Saas 项目实战后端进阶篇1. 并行程序设计2. 密码学3. 计算机网络4. 函数式编程（Scala）5. Reactive Programming软件工程（现实）篇（假设已经有编程基础）1. 需求分析（如何与用户撕*）2. UML建模（如何增加文档页数）3. 敏捷开发（如何压榨程序员、为什么用户需求又变了）4. 测试（如何用完项目经费）5. 部署与运维（为什么客户老是反映系统有 bug）软件工程（理想）篇（假设已经有编程基础）1. 软件开发方法导论（瀑布式开发、敏捷开发、模型驱动开发）2. Web 和移动端应用开发实战3. 软件系统形式化建模（Petri 网、时间自动机、进程代数等）4. 测试与验证（单元测试、运行时验证、模型检测）5. 模型驱动开发实战形式验证篇（假设已修：微积分、概率论、随机过程、离散数学、代数）1. 软件理论基础（形式语言、自动机、可计算性理论）2. 程序构造与解释3. 模型检测与软件验证（时序逻辑、模型检测算法、静态分析、谓词抽象）4. 定理证明（Coq、Isabelle）5. 形式化方法前沿专题（概率模型检测、程序综合、运行时验证）===== 回答几个评论区的问题 =====1. 英语放进去？假设学术英语作为已修课程。2. 软件开发和数学的联系？引用某老师课上的话，“如果你只是想做一个‘码农’，即项目的需求已经明确了，框架也有架构师搭好了，甚至于接口都已经定义清楚了，剩下你做的只是编码去实现这个接口，那么你确实不需要数学。但是如果你想做比这个高一点点层次的东西，就会发现数学是很用的。”也许一部分工业界的人由于平时对理论关注较少，更多的是考虑工程上的实践问题，所以会有一种数学没有用的感觉。但是，从软件理论的角度来看，数学是其中最核心的基础。研究软件理论的人，往往先对软件进行建模，然后透过模型来研究其性质，比如一些用户需求是否被满足。这些工作对相关数学理论，如代数、概率论、随机过程等的依赖是相当高的。即使是工业界做开发，当所开发的系统需要用到形式化模型时，就会不可避免地用到数学，如控制系统（自动机）、通信系统（进程代数、通信自动机等）、传输系统（Petri 网）、概率系统（Markov 链）。掌握更多的理论工具，对于解决实际问题是有很大帮助的。很多时候，推动工业发展的不是经验，而是理论。
计算机专业概念有点大。我本人毕业于国防科技大学计算机科学与技术专业，个人觉得就计算机科学与技术（CS）专业而言，以下这些是必修的：1、计算机组成原理（包括先修课程“数字逻辑与数字系统”，简称“数电”）：这是一门硬件基础课，学完后你能清楚的知道如何从用最简单的数字元件，像搭积木一样构成整个计算机系统，那就算及格了。 一门名为计算机体系结构是本课程的扩充包，对于了解近代计算机结构体系当然是必要的，但由于这里讨论的是Top 5，因此我认为计算机组成原理更为基础。：在评论里有人让我推荐书目，我个人比较喜欢这本 Computer Systems - A Programer's Perspective (2rd Edition)。中文译本是《深入理解计算机系统》。在之前写的，本文最后的补充阅读中我也提过这本书。2、线性代数，概率与统计和离散数学：要知道，凡是能称之为“科学”的专业，就必须有一定的数学功底，否则难以称作“科学”。这三门课我觉得是本科时期最重要的三门数学课，比高等数学重要。如果你想在计算机科学的道路上走远点，那这三门可是必修的。3、MIT开设的《Introduction To algorithm》，中文版叫《算法导论》：我觉得应该学习它而不是国内习惯开设的《数据结构》。数据结构仅仅是算法的一部分，国内的数据结构课程回避了很多本质的东西，仅仅是对一些常见的数据结构的罗列，学起来总有些不痛不痒的感觉。《Introduction To algorithm》虽然有些章节夹杂着很多很让人讨厌的“数学”，但却能从本质上带你领略这门十分必要而且有趣儿的课。4、操作系统与编译原理：操作系统可以说是《算法导论》的实验课，最好能在学习期间自己实现一个小型的操作系统，或者操作系统各分系统的Demo。编译原理可能是普遍本科生觉得难的一门课，但是作为CS本科生或者未来的软件科学家，这是基础中的基础，学完之后所有的语言在你看来应该没有太大的区别，这门课应该是离散数学+算法导论的实验课。最好能在学习期间自己实现一个小型的编译器，语言最好能自创，或者是某个已有的你喜欢的语言的基本子集。5、掌握一门常用的编程语言和编程技术：能了解你用过的所有的程序内部大致是怎样的，能用你熟悉的语言编写大部分的程序，至少不能是对任何一个程序满头雾水。以上这些不难做到，我觉得是基础中的基础，我固执地以为，不能掌握他们就不应该获得CS学士学位。 补充阅读：在评论中有位朋友这么说道：一看就是典型科班好学生。人生很短，学自己要用到的就好。多花时间在2、3、5是对的，甚至任选其二就能让你受益良多、乐在其中。 1和4所起到的作用，比起它们的意义，更多的是让一部分学生从一开始就对计算机产生失望和绝望，是抹杀学生本来的兴趣的凶手。回到问题本身，既然是“应该学习”，1、4不该放在里面，即使不学它们，我想在计算机专业的大多数领域是做得下去的。我想对此做个回应：首先，我自认为不是典型的中国式的“典型科班好学生”。这里列出的Top 5不是为了成为“典型科班好学生”，因为光学好这5门绝不够“好”；更不是为了“在计算机领域做得下去”，我相信在某个计算机领域，比如作为Microsoft Office的金牌培训讲师，只要精通Office就能干得很棒。这里列出的Top 5是作为一个计算机科学与技术专业毕业生该有的知识储备，是这个专业的根基。如果你对这个专业真正有兴趣，并且热爱它，那我认为学习这里列出的Top 5会是个不错的选择。当然，对于一个计算机世界的从业人员，学好它们也会收益良多。比如对于程序员来说，操作系统与编译原理这门课能够让你对你的程序如何在计算机里出生，运行，死亡有个好的认识，在我的编程经验中，我觉得这种认识让我收益良多。很多朋友也许知道有一本经典的书籍叫“Computer Systems：A Programer's Perspective”，里面的基础就是来源于操作系统与编译原理。还是那句话，如果你喜欢CS，这5门课是必须的，要是在这5门课上感到失望或者绝望，我想你该考虑换个专业了。
1. 数学课 (概率，统计，微积分等等）2. 语言课（java，c++）3. 数据结构和算法4. 计算机网络5. 操作系统和编译原理其实只要算法和数学牛，可以吃遍硅谷大多数的IT公司。
扫了一眼众答案，说得都很好，但绝少有人真的只推荐了五门（大多数都把好几门整合成一门讲了）。其实我要说的就是，CS很难排出来最重要top5。太多课程都至关重要缺一不可了。少任何一门都是缺憾。
1。英语业界所有从基础到前沿的文档，全是英语，英语不合格的人，或者不能流畅阅读英文技术文档的人根本不适合在该专业学习。所以我把它表明为 No. 12。编译原理与操作系统。上面两个是你在实际工作中基本没多少机会去学，但是又非常有用的基础知识。另外，把编译原理学通要求你至少精通一种语言，因此我就不再单独列出需要学习什么编程语言了。3。逻辑与数学建模。如果有这样的课的话，应学，这本是国人比较缺乏的东西，但是作为程序员来说，又是必须要有的东西，用计算机的思想去思考现实中的事物与流程。4。测试与用户交互。如果有这样的课的话，应学，现实中，对很多产品，测试员成为最了解这个产品的人，他也最了解这个产品在用户手中看起来是什么样子，用起来是什么样子。也最能够理解下一款产品我们可能需要什么功能。不需要什么功能。由于多了三个“与”字，我已经超五个了，就不说了。
八年前刚入行时候的排序：数据结构和算法Java或C++操作系统编译原理体系结构现在的排序：线性代数、离散数学、概率统计体系结构数据结构和算法C，C++或Java（面向对象），Python或Ruby（脚本），Lisp或ML或Haskell（函数式）操作系统原理加Linux或BSD内核需要详细解释请回复。
我更想列一些能够教人如何思考的课程而不是教给人新鲜知识的课程，因为后者可能有很多而且对不同的人都不一样，但是前者可能会更统一一点。1、算法。没学过算法的人是不可能像计算机工作者一样思考问题的。此门课程必不可少。2、古典概率论。这里指的是建立在组合计数基础上的概率论而不是建立在分布函数基础上的概率论。虽然后者可能更有用，但是前者更能教人如何正确地解决与直觉相悖的问题。3、计算理论与复杂度理论。这门课程可以使人建立起对于“不能解决的问题”的正确感受。4、近似算法与随机算法。这门课程可以使人建立起对于“最优解决方案与较优解决方案”的正确感受。5、并行协议与分布式算法。这门课程可以使人建立起对于并行解决问题的直观感受。
上面的回答都太理论，EE／BME背景的非计算机专业的小生认为实践乃是第一必修课，参考 和
的现有网上课程（包括很多计算机相关的基础课、中级乃至高级课程），推荐毕业后不以科学研究（读博士，当教授）为目的的计算机前5门课程分别为：1.计算机基础（推荐 ）每周1天，大概6周就够了，了解下计算机基本原理，懂点简单的编程，并具体实践操作，从实践中体验计算机的魅力。2.简单具体的编程实践（项目）课（推荐 建个搜索引擎），每周1天，大概7周就够了。学计算机专业的人不懂搜索那简直就是个大笑话，计算机专业有那么酷应用，活生生的摆在现实生活中，自己若能独立或几个人合作做个小项目，比如建个学校bbs上面可以用的小小搜索引擎，那比读一堆似懂非懂的理论然后n年后再来实践有效多了。3.数据结构或算法导论（乃至概率统计、线性代数、离散数学），有了之前2门课程基础，再学数据结构和算法相关的，就没那么抽象了，边学边实践，继续以项目实践为方法，从数学理论的角度比较系统的学习相关的经典理论，站在理论的高度上去理解计算机科学，并加于实践、深入。（暂时没有学过的好的网上课程，不过估计这门课会不错 ）学这门课程同时结合c、java或c＋＋等语言来做项目，理论联系实践，只要功夫身，估计就可以毕业，并找到不错的工作了。4.计算机网络或操作系统。信息时代，互联网、移动互联网时代，学计算机的不懂操作系统，不懂网络之间的通讯、协议，那会被别人笑话的，以实践为第一方法，通过项目实践来学习。（找不到合适的网上课程，推荐稍微有点点相关的实践课
）5.机器学习、人工智能。推荐 这机器学习课程是我学过的最牛逼相对通俗易懂，通过实践能收获很大的网上课程。另外推荐 跟世界上最牛逼的人工智能专家之一学点机器人应用估计再也不会觉得学计算机没用了，好好学正常前途无量，不管是在工业界还是学术界混。这应该算中高级课程了，能体现计算机与非计算机专业实力区别的好地方，继续强调实践动手（编程）能力，通过实践深入理解并掌握相关的理论知识。最后多废话点，推荐1门以读博为目的高级课程，课程水平应该是属于研究生阶段的，但学好前面4门课程并掌握好本科概率统计基础课程的也可以开始学了，课程非常难、非常棒、也非常有用：6.Probabilistic Graphical Models（ ）。学了这门科，不管你是做图像分割、语言识别、还是搞生物信息学的，都大大有益。当然，这门课程绝对不是浮躁的人能学得来的，课程作业保证你累死累活的，不过若能努力坚持并完成里面的编程、测试作业，那成就感不用说，学完后，你的计算机科学水平估计超过国内99％以上的学生，甚至超过许多国内计算机系的教授水平。走工业界的话，在大数据（海量数据）分析时代，你应该很容易、有很多机会大展身手。
1. 程序设计这门课是基础的基础，你不会编程，估计就没有必要往下再学了。2. 离散数学里面的”数理逻辑“部分很重要。理清楚逻辑，你在编程的时候头脑就会非常清晰，很大程度上可以避免绕弯子。3. 数据结构和算法4. 组成原理和OS现在你既不需要手写汇编，也不需要自己写个内核。但是底层能够给你很多很多的黑魔法，和一些捷径。另外，无聊的时候你也可以crack掉一些程序，非常有意思。5. 数据库和web开发不可否认的是，懂得数据库和web开发，更容易在互联网公司找工作。
1、操作系统原理2、数据结构和算法3、计算机网络4、英语5、精通一门语言
已有帐号？
无法登录？
社交帐号登录九年义务教育阶段语文课程的基本理念是什么
（一）全面提高学生的语文素养.九年义务教育阶段的语文课程,必须面向全体学生,使学生获得基本的语文素养.语文课程应培育学生热爱祖国语文的思想感情,指导学生正确地理解和运用祖国语言语,丰富语言的积累,培养语感,发展思维,使他们具有适应实际需要的识字写字能力、阅读能力、写作能力、口语交际能力.语文课程还应重视提高学生的品德修养和审美情趣,使他们逐步形成良好的个性和健全的人格,促进德、智、体、美的和谐发展.〔二）正确把握语文教育的特点.语文课程丰富的人文内涵对人们精神领域的影响是深广的,学生对语文材料的反应又往往是多元的.因此,应该重视语文的熏陶感染作用,注意教学内容的价值取向,同时也应尊重学生在学习过程中的独特体验.语文是实践性很强的课程,应着重培养学生的语文实践能力,而培养这种能力的主要途径也应是语文实践,不宜刻意追求语文知识的系统和完整.语文又是母语教育课程,学习资源和实践机会无处不在,无时不有.因而,应该让学生更多地直接接触语文材料,在大量的语文实践中掌握运用语文的规律.语文课程还应考虑汉语言文字的特点对识字写字、阅读、写作、口语交际和学生思维发展等方面的影响,在教学中尤其要重视培养良好的语感和整体把握的能力.（三）积极倡导自主、合作、探究的学习方式.学生是学习和发展的主体.语文课程必须根据学生身心发展和语文学习的特点,关注学生的个体差异和不同的学习需求,爱护学生的好奇心、求知欲,充分激发学生的主动意识和进取精神,倡导自主、合作、探究的学习方式.教学内容的确定,教学方法的选择,评价方法的选择,都应有助于这种学习方式的形成.语文综合性学习有利于学生在感兴趣的自主活动中全面提高语文素养；是培养学生主动探究、团结合作、勇于创新精神的重要途径,应该积极提倡.（四）努力建设开放而有活力的语文课程.语文课程应植根于现实,面向世界,面向未来.应拓宽语文学习和运用的领域,注重跨学科的学习和现代化科技手段的运用,使学生在不同内容和方法的相互交叉、渗透和整合中开阔视野,提高学习效率,初步获得现代社会所需要的语文实践能力.语文课程应该是开放而富有创新活力的,应尽可能够满足不同地区、不同学校、不同学生的需求,并能够根据社会的需要不断自我调节、更新发展.应当密切关注当代社会信息化的进程,推动语言语课程的变革和发展.
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