1樓：
少學點，不要學到令自己痛苦，勉勉強強就夠了。不快樂，沒必要學習。
如果還痛苦，可以選擇激流勇退。我認識到自己的愚蠢已經不搞計算機了。有時候想著要是不知道自己無能就好了，反正最後都是平庸的過一輩子，還不如讓自己快樂些。
2樓：chadui123
一是不用看太高水平，絕大部分人都達不到，把頂級大牛已經探好路甚至已經做好架構的方面，跟隨做好進應用落地也很重要。二是大牛都比較專注深入，所以不用一下被多為大牛的成果所震撼，看好乙個，也許就沒那麼遙遠了 。
關注行業領先成果、激勵自己是好事。同時看看哪些是可以學懂的點點滴滴，跟上就好，不要直接與大牛的成績去比。先跟著學，積累多了自己也就一定會有更好的能力了，包括突破式的建立。
想想自己為什麼會去比呢？是因為他們的名利麼？覺得自己也是軟體工程師為什麼上不去呢是吧？
首先心態還是要平和一些，其實很多大牛心態極為平和，只有那樣才有機會從普通上公升到卓越，而不是先拿巨大目標來壓自己平日的好心情並且總去看太遙遠的目標，不可近期小一些的可學習的東西。小成就是很香的。
天賦和方法都重要。但天賦很多是可以後面逐步發現或發掘出來的，壞心態急於求成和不管方法，以及好高騖遠不太看重小的積累，就都是發掘天賦的敵人。
3樓：王sir說大資料
法國哲學家笛卡爾曾說：「愈學習，愈發現自己無知。」
不管你是學習什麼專業的，條條大路通羅馬。你終究會發現，自己是那麼的渺小。
舉個例子，自己懂的知識就像是乙個圈，圈外的世界就是未知的世界，懂的越多，圈子越大，接觸到的未知就越多。
看過《三體》的人都知道，茫茫宇宙中人類是多麼的渺小，多麼的無知。在遍布獵人的叢林中勇敢的暴露了自己的目標，結果變成了活靶子。
4樓：尚學堂官方
題主所描述的這種情況再我們身邊其實是有很多的，很多演算法想不出來，即使是想出來也並不是最優解，聽起來像不像我們高中做的數學題？
一樣的道理哈，我們打破頭才思考出來的一種解題思路，在數學老師那裡簡直就是不值一提，他老人家能夠輕輕鬆鬆寫出好幾種更加簡單且容易理解的解題方式，很多應用題和幾何題都是如此。
比方說輔助線你想從a畫到h，但是同桌卻把輔助線做到了g，結果是相同的，也同樣能夠證明出來，兩種方法都是正確的，因此只要能夠做出這道題目就可以了呀，管他到底是不是最優解嘞，總會慢慢摸索出更好的解題方式的。
條條大路通羅馬，總有一條路是最近的，但是畢竟那一條路都可以到達目的地呀，我們的目的只是到達目的地，至於怎麼到，如何到，都並不是那麼重要，只要能夠到達就是成功。
5樓：DCDC
你覺得什麼都懂得時候才應該害怕。自從學習計算機開始，認知就在不斷的被重新整理，開始以為編碼，演算法資料結構很優美，乙個問題怎麼能抽象解決的如此巧妙。後續又覺得系統結構，系統軟體，編譯很優美，人類怎麼能設計並精確簡潔的控制乙個計算機器。
再又覺得形式化語意和計算理論很深奧，計算的邊界和程式的意義居然能夠用符號精確的表示出來。共學計算機14年，仍然留下的了太多未知，希望還能繼續探索。
6樓：醉裡挑燈
學海無涯，回頭是岸。
首先是學習知識的廣度，對各個知識面有個了解。
然後找到你最感興趣的一點鑽研下去，讓自己成為這一點的高手。至於其他的方面麼，不用管了，沒有必要的。
做乙個專家就好。
7樓：乎乎大睡
新才算是最好的狀態，學習進步的狀態大抵都是這樣的，堅持下去，補充知識點，你將成為大牛！
當你覺得自己什麼都知道的時候，也是乙個警告訊號，這個時候意味著你需要學習了！
8樓：CodeAllen
之前學完資料結構開始看演算法題的時候也有同感感覺自己的腦子秀逗來了，好多都不知道，完全沒思路，看了題解還是不懂。。。有些需要過好陣子才明白
你後邊說的很對，研究出這些資料結構和演算法的人基本都是計算機領域的泰斗，很多都是數學家和計算機學家，即使很多很厲害的高手不過也就是用造好的輪子用的比較好而已
真的沒必要過分苛責自己，在實際參與一款產品的開發當中慢慢發現，其實好的產品並不一定需要多麼複雜的演算法，也沒有刷演算法題的時候那麼多坑和腦洞
9樓：
客觀的認識自己和世界。
向大牛見賢思齊，而不和大牛盲目攀比。
人生短暫，做自己感興趣的事，並做好，就是最大的成功。
我大學學的數學系，學的核心專業課都是幾百年前人玩爛了的東西，然而，最基本的證明我照葫蘆畫瓢都做不出來。
我當時對數學的未來開始悲觀起來。這要是從頭開始學，猴年馬月才能搞出個新玩意兒出來？
於是乎，我覺得還是計算機有意思。計算機只需要幹活就行，雖然也有NP問題，誰關心呢？
只能說明我天生就不是搞理論的那塊料。
但是程式設計，我就覺得我就是那塊料啊。你看我還傳播自己的經驗以幫助他人。
雖然我也不是大廠福報，中小企業一樣面臨很多亟待解決的問題，一樣可以發揮我們的了巨大的價值。
我們對於企業來說，我們那就是大牛。企業生怕你一不開心就撂挑子走了。
雖然咱也不用搗鼓大資料雲計算，但是中小企業為社會也做出了巨大的貢獻。
天生我才必有用。才有大小，自己開心就好。
10樓：CloudCoder
同！學的越多感覺越不會…
但我覺得是乙個進步的現象吧
不同階段所能理解的東西有限，理解的程度也不夠深。但是這都是為以後做鋪墊。
比如資料結構與演算法，說實話確實要想達到空間複雜度與時間複雜度都完美確實很難。像資料庫也有很有，常用的mysql，redis，mongodb等，會用一些基礎，至於要想在每個領域做成專家級級別的，的確要很多年的沉澱。
專家也是從這個階段過來的，慢慢沉澱吧。堅持，一萬個小時定律。
11樓：
初學者當然不知道什麼領域是坑、什麼領域有low-hanging fruits。所以說需要導師。導師可以告訴你什麼值得做，需要做哪些前期準備，以及該如何上手。
導師的眼光決定了你走的路對不對，你自己的能力決定了能走多遠。
要是你碰到XX導師，當我什麼也沒說。
12樓：陳越姥姥
照你這個邏輯，所有學數學的看到高斯都可以退學了。。。所有學計算機的看到馮諾依曼都該抑鬱了
人生很短也很多彩，不是只有最厲害的人才有權體驗。
女生 很不幸學了計算機，但是發現自己很討厭這個專業怎麼辦？
Hsu 不妨問問自己喜歡什麼，要是沒有特別喜歡的，現在學的專業又特別討厭學不下去，家裡有產業建議學管理，家裡沒產業，隨便找個大專混完去打工比較好 avoidant 放心，你討厭的專業絕對不會只有這乙個，應該可以覆蓋95 以上的專業。剩下的那5 你不討厭也不會選擇去上。準確說，你是討厭任何需要進行腦力...
大二的計算機專業的女學生，程式設計學得不好，也不喜歡，對未來很迷茫，怎麼辦？
段浩然 我大學班上七個妹子，讀書的時都不會專業知識，畢業到現在5年了，繼續做專業的有兩個乙個現在在阿里乙個在網易，另外的五個女生，有的去了新東方有的在銀行，有的當老師，所以學習程式設計其實沒有那麼重要，重要的是你的選擇，特別是快畢業那段時間的決定，對了，那兩個做專業的女生都沒有考研 妹子好。我是乙個...
符號計算，計算機代數在如今的發現現狀如何？
rainoftime 並不是做計算代數 符號計算 的，就當拋磚引玉 舉個例子，幾個比較前沿的研究話題 它們互相之間聯絡緊密 SMT Solver 計算代數系統 約束求解系統 等工具的 nonlinear real arithmetic solving nonlinear interpolant ge...