FAQ第一期 | 学与不学，知识就在那里，不如就先学好了

你好，我是徐文浩。专栏上线三个多月，我们已经进入后半段。

首先，恭喜跟到这里的同学，很快你就可以看到胜利的曙光了。如果你已经掉队了，不要紧，现在继续依然来得及。

其次，非常感谢同学们的积极留言，看到这么多人因为我的文章受到启发、产生思考，我也感到非常开心。因此，我特意把留言区中非常棒的、值得反复阅读和思考的内容，摘录出来，供你反复阅读学习。

有些内容你可能已经非常熟悉了，但是随着工作、学习经验的不同，相信你的理解也会不一样；有些内容可能刚好也是你的疑问，但是你还没发现，这里说不定就帮你解决了。

今天第一期，我们先来聊聊，“学习”这件事。我准备了五个问题，话不多说，一起来看看吧！

Q1：“要不要学”和“学不会怎么办”系列

专栏已经更新三个多月了，但是我估计很多人还是停留在前面 3 篇的学习上（我相信，一定有的）。

我观察了一下，其实很多人并不是真的学不会，而是“不敢学”，往往还没开始就被自己给吓到了。很多优秀的人，并非真的智商有多么高，而是他们敢于尝试，敢于突破自己的舒适区。

所以说，学习底层知识或者新知识的第一点，就是要“克服恐惧”，其实大部分东西上手了都不难，都很有意思。就像《冰与火之歌》里面，水舞者教导艾莉亚时的情况一样，“恐惧比利剑”更伤人。破除对于基础知识“难”的迷信，是迈向更高水平必经的一步。

“组成原理可以算是理解计算机运作机制的第一门入门课，这门课的交付目标就是让科班的同学们能够温故而知新，为非科班的同学们打开深入学习计算机核心课程的大门。”这是我在专栏刚上线的时候给一个同学的留言回复，现在拿过来再给你说一遍。

另外，大家在学校里学这些课程的时候，都会遇到一个问题，那就是理论和我们的编程应用实践离得比较远。在这个专栏里，我的目标是让大家能够更“实践”地去学习计算机组成原理。

所以，这门课我的目标就是尽量讲得“理论和实践相结合”，能和你的日常代码工作结合起来。让非科班的同学们也能学习到计算机组成原理的知识，所以在深入讲解知识点之外，我会尽量和你在开发过程中可能遇到的问题放到一块儿，只要跟着课程的节奏走，不会跟不上哦。（跟到这里的同学可以在留言区冒个泡，给跟不上的同学招个手，让他们放心大胆看过来。）

我自己在大学的时候也不是个“好学生”。现在回头看，我自己常常觉得大学的时候没有好好读书，浪费了很多时间。常常想，当时要是做了就好了。当时，不是就是现在么？学或者不学，知识就在那里，不如就先学好了啊。

Q2：“计算机组成原理”和“操作系统”到底有啥不一样？

其实操作系统也是一个“软件”，而开发操作系统，只需要关注到“组成原理”或者“体系结构”就好了，不需要真的了解硬件。操作系统，其实是在“组成原理”所讲的“指令集”上做一层封装。

体系结构、操作系统、编译原理以及计算机网络，都可以认为是组成原理的后继课程。体系结构不是一个系统软件，它更多地是讲，如何量化地设计和研究体系结构和指令集。操作系统、编译原理和计算机网络都是基于体系结构之上的系统软件。

其实这几门基础学科，都是环环相扣，相互渗透的，每一门课都不可能独立存在。不知道你现在是否明白这几门基础学科的价值呢？

Q3：“图灵机”和“冯·诺依曼机”的区别

首先，先回答一下这道题本身。有些同学已经回答的不错。我把他们的答案贴在这里。你可以看看跟你想的是不是一样。

Amanda 同学：

两者有交叉但是不同，根据了解整理如下：

图灵机是一种思想模型（计算机的基本理论基础），是一种有穷的、构造性的问题的求解思路，图灵认为凡是能用算法解决的问题也一定能用图灵机解决；
冯·诺依曼提出了“存储程序”的计算机设计思想，并“参照”图灵模型设计了历史上第一台电子计算机，即冯·诺依曼机。

图灵机其实是一个很有意思的话题。我上大学的时候，对应着图灵机也有一门课程，叫作“可计算性理论”，其实就是告诉我们什么样的问题是计算机解决得了的，什么样的问题是它解决不了的。

在我看来，图灵机就是一个抽象的“思维实验”，而冯·诺依曼机就是对应着这个“思维实验”的“物理实现”。如果我们把“图灵机”当成“灵魂”，代表计算机最抽象的本质，那么“冯诺伊曼机”就是“肉体”，代表了计算机最具体的本质。这两者之间颇有理论物理学家和实验物理学家的合作关系的意思，可谓是一个问题的两面。

冯·诺依曼体系结构距今已经几十年了，目前，我们还没有看到真正颠覆性的新的体系结构出现，更多地是针对硬件变化和应用场景变化的优化。但是过去几年随着深度学习、IoT 等的发展，体系结构又有了一波新的大发展，也许未来会有新的变化呢，我们可以拭目以待。

Q4：工作多年，如何保持对知识清晰、准确的认识？

我之前跟很多人聊过，发现工作很多年之后的工程师，在计算机科学的基础知识上，反而比不上很多应届的同学。我总结下来，大概有这么几个因素。

首先，很多工程师只是满足于工作的需求被满足了，没有真的深入去搞清楚一个问题的原理。从网络上搜索一段代码，复制粘贴到自己的程序里，只要能跑就认为问题解决了，并没有深入一行行看明白每行代码到底是做了什么，为什么要这么做。

比如说，我们现在要提升 RPC 和序列化的性能，很多人的做法是，找一个教程用一下 Thrift 这样的开源框架，解决眼下的问题就完事儿。至于，Thrift 是怎么序列化的，每一种里面支持的 RPC 协议是怎么回事儿，完全不清楚。其实这些开源代码并不复杂，稍微花点时间，搞清楚里面的实现细节和原理，你对二进制存储、程序性能、网络性能，就会有一个更深刻的认识，之后遇到类似的问题你就不会再一问三不知，久而久之你的能力就会得到提升。

其次，读书的时候我们认为一个东西掌握扎实了，有时候其实未必。很多人估计都有感受，像计算机这类实践性比较强的专业，书上所学和真正实践中所用完全是两码事。背出计算机的五大组成部分，似乎和我们的实际应用没有联系，但是在实际的系统开发过程中，无论是内存地址转换使用的页表树这样的数据结构，还是各个系统组件间通过总线进行通信的模式，其实都可以和我们自己的应用系统开发里的模式和思路联系起来。

至于究竟该怎么去掌握知识，其实没有什么特别好的方法。我就说说我一般会怎么做，一方面，遇到疑难问题、复杂的系统时，必须要用更底层更本质的理解计算机运作的方式，去处理问题，自然会去回头把这些基础知识捡起来；另一方面，时不时抽点时间回头看看一些“大部头”的教科书，对我自己而言，本身就很有自我满足感，而这种自我满足感也会促使我不断去读它们，从而形成一个良性循环。

Q5：六个最实用的、督促自己学习的办法

看到很多同学在留言里分享了自己学习方法，我看了也非常受益，我把这些方法筛选总结了一下，又结合我自己的学习经验，放在这里分享给你。

1. 好奇心是一个优秀程序员必然要有的特质。多去想想“为什么是这样的”，有助于你更深入地掌握这些知识点。
2. 先了解知识面，再寻找自己有兴趣的点深入，学习也是个反复迭代的过程。
3. 带着问题去学习是最快的成长方式之一。彻底搞清楚实际在开发过程中遇到的困难的问题，而不是只满足于功能问题被实现和解决，是提升自己的必经之路。
4. “教别人”是一种非常高效的学习方式，自己有没有弄清楚，在教别人的过程中，会体会得明明白白。
5. 每个月给自己投资 100-200 块在专业学习上面，这样花了钱，通过外部约束，也是一个让自己坚持下去的好办法。
6. 坚持到底就是胜利✌️。把学习和成长变成一种习惯，这个习惯带来的惯性会让你更快地成长。

好了，到这里，我们第一期答疑就要结束了。这次我主要和你谈了谈“学习”这个话题，不知道你有什么感受呢？你还想听我和你聊什么专栏之外的话题呢？

欢迎积极留言给我。如果觉得这篇文章对你有帮助，也欢迎你收藏并分享给你的朋友。对了，看到这里的同学，记得在留言区给后面的同学招个手啊：）