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欢迎来到我的博客！我是 ycvenopyer，一名即将开始研究 LLM 的 CS 学生。这里记录了我自学 CS 与 AI 的思考、笔记与实践。

写给自学 CS 的同学¶

CS 完全是靠自学的。如果你不知道从何开始，可以从 CSDIY 看起。计算机四大件（数据结构与算法、操作系统、计算机组成原理、计算机网络）是必须熟悉的，虽然很多都是几十年前的东西了，但其中的思想方法仍然非常重要。在学习这些之前，建议先补充一些数学知识，包括微积分、线性代数、概率论、离散数学等。

CS 需要实践而不是看书。先把数据结构与算法学好，然后在力扣、牛客、洛谷等平台刷题，最后做项目实践：可以从简单的小游戏入手，再做课程项目，接着从 GitHub 上找一些开源项目尝试。有了这些基础，就可以开始找实习，企业实习的实践收获远大于课程学习，能帮助你熟悉大型项目的流程，积累经验。

有一点需要注意：在 Coding 环节不要 100% 借助 AI，一键 Tab 的爽感会让你在上机的时候坐牢。AI 让知识获取和基础开发的门槛大大降低，但也正是如此，只会增删改查、加组件加模块已经远远不够，真正能留下来的是在软件之上、具有系统思维和工程思维的人。

AI 方向的学习，首先要把线性代数和概率论学好，数学基础是深入学习 AI 的基石。其次是学习国外一些优秀的课程。对于前沿 AI 的内容——比如 AI 模型、AI 产品化——Anthropic 和 OpenAI 的官网是第一手资料。另外，一定要用好 AI 工具，逐渐驾驭 AI 而不是被牵着鼻子走。

软件工程正在经历一场颠覆性变革（AI4SE），从"前端已死"到"软件工程已死"的言论不绝于耳。拥抱变化的同时，也不必焦虑——模型再强，也仍在人设定的目标函数与数据分布里打转；我们所谓智能，很大程度上是在不确定里做可重复的近似，人类理想的 AGI 还远没有到来。