我的职业生涯规划学习日记（软件工程）整理时间线

学习路线

语言只是工具不过学c++一直都做不出来东西是为什么呢，下图要第六部才做项目

概述

大一上学期：C，C++，数据结构，c++stl源码，python爬虫进入物联 实验室python方向，进入算法协会运维部学习算法和linux命令
大一下学期：进入集训刷算法题，参加省算法比赛，学习C++Qt部分，物联 实验室选方向研究计算机视觉方面OpenCV， TensorFlow， 深度学习，TCP/IP协议是互联 基石暑假学习了它
大二上学期：物联 实验室考核用卷积神经 络进行图像分类，接了Qt的一个项目后C++就没有项目，所以参加Java实验室考核，做Java项目一个，期间学了SSH框架和SpringBoot框架，ajax
大二下学期：接两个项目Django写后台接口，，参加中国软件杯目标识别追踪方向，疫情原因算法训练比赛暂停了，对ios感兴趣学了swift和swiftUl
2018/9 大一开学

自学

很多东西都是靠自学（师父领进门修行在个人）
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跑起来！！跑起来！！

电子书的下载只要百度“c++程序设计原理与设计pdf”就能找到。
我花大约3个星期啃完了这本书，不得不说c++的语言细节真的多。第10和11章的IO流和后面的模板看的我头都炸了，而且这本书是不侧重语法的，所以很多语法上的疑问没法再这本书上得到的。不过前面学了数据结构在学习这本书的最后三章的时候就特别顺手多使用c++的vector，string，替代数组和字符串
《c++程序设计原理与设计》这本书语言风趣幽默，很适合入门，就是语言细节讲的不多，可以把《c++prime》当做字典来查看，互补一下。
百度了一下，c++经典图书https://www.cnblogs.com/lizhigang/p/6933031.html（我最喜欢百度这些东西）圣经：《c++prime》是入门c++必读的图书，其中有c++基本全部的语法，可惜图书馆没有买，只好上某宝买了一本。

后来就懂学一下西学一下什么linux，qt，爬虫都入了个门感觉什么也没学寒假就没了 （那时感觉很是没用浪费了时间，但是现在感觉多了解一下，如何学自己想学的东西还不错）
开学还是很混乱开启了买买买的模式，一下买了很多书

读书顺序推荐

1. c语言程序设计
2. 数据结构
3. c++程序设计原理与实践（强烈推荐看这本入门）
4. c++primer
5. 算法笔记/qt的学习之路/Opencv3编程入门（可以继续深入找其他 课或者书看）
6. python核心编程（切记语言只是工具，学一个辅助语言对解决问题很有帮助，可以深入如：爬虫，opencv什么的）
7. stl源码剖析(我看到这里)
8. Effective c++
9. 深度探索c++对象模型

2019/1-2019/2 大一寒假
在算法协会运维部，学了b站linux 兄弟连的视频。
QT5入门精讲：https://www.bilibili.com/video/av50849127om=search&seid=1337848014060944415
python+opencv3.3视频教学 基础入门：https://www.bilibili.com/video/av24998616om=search&seid=16194503547053524915
这个是python实现的，c++实现的可以看《Opencv3编程入门》（这时我明白了语言只是工具。不要过于吹什么语言，没有那个语言是完美的）

通过物联 实验室的考核，进入实验室选了计算机视觉方向。

听二班班长说java实验室不招人了，我通过在老师，完成考核进入了java实验室。

2020年4月27 更新
ps：放假放傻了，感觉什么事都没做，凭兴趣学习的动力没有了，靠什么坚持呢学了python后台，java后台，c++服务器，linux运维，深度学习，算法，swift的ios开发。学的很杂导致没有一个方面是精通的，各位小伙伴不要学我，这样会很浪费时间，不过这样可以重新找到兴趣，我准备专攻linux编程 对java后台开发实在无感，太多人学了哈哈。学习深度学习的不单单要会搭建神经 络和训练，环境部署的时候会用上python后台的知识如Django。
最近开始实操深度学习，学到一些皮毛，华为云的moderart部署图片分类很方便，就是要钱。

有个大佬的深度学习学习路线：

有些小伙伴们问算法怎么学，分享一下自己的观点，仅供参考哈。
这里我认为你说的是“机器学习/深度学习算法”而不是“数据结构与算法”的算法哈。个人认为有两种思路。(1)如果时间比较充裕，对数学基础比较有信心，可以选择系统性的学习。从andrewNG，李宏毅，林轩田的课开始看。书籍参考李航《统计学习方法》和西瓜书（周志华老师《机器学习》），英文教材PRML等等。这些资料去知乎能搜到很多。(2)如果时间不充足，不喜欢推数学公式的话可以直接上手实操。先学一些python的基础语法，然后直接上kaggle找比赛看高赞的kernel。kernel就是别人写的代码，从读取数据，预处理，模型训练到预测，很快就可以体验完整的流程，不需要对模型的理解很深入。先把完整的流程走通，得到正反馈再一点一点补理论基础。
个人推荐大多数人走方法二就好。因为如果不是要走学术路线，只是为了能解决一些实际问题或者找工作，只要明白每个模型的大体思路，每个参数有什么影响，用别人写好的模型就足够做出一个还不错的结果了。想要突破sota做出创新的方法一还是留给少数大牛去做吧。

2020年7月17 更新

考研还是工作 C++还是Java 买定离手决不后悔h2>

这几天开始整理知识点写博客输出一下知识，大家最好还是早点确定自己的学习研究方向，不急着接项目赚钱，现在多学点以后有的是机会赚。

研究深度学习方向的同学们可以参考一下

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识Python入门技能树首页概览214689 人正在系统学习中