@maximwang110 看了 s9 系列，fe+ 挺合适，不知道国行版能不能刷海外 rom 。
想用海外的三星系统。

教课是表达能力，都 k12 了，知识内容没啥难度。
如果人的组成用生物学来解释，就是细胞。
如果细胞用化学来解释，就是化合反应。
如果化合反应用物理来解释，就是原子
如果原子用数学来解释，那就是排列。

最后表达这些思想的都是语言，所以文科才是归宿。

优点或者好处，这些研究感觉没意义，毕竟不是操作系统这块开发，没有发言权，甚至还不一定是使用者，毕竟很多时候前后端甚至连 server 这个概念都不需要有，serverless 这块就是帮助零运维的人快速上架应用的，所以细分到最后，可能我们交流都是用 api ，然后一帮人制定了通用接口规范，比如 OCI 标准化的容器，就能很快进行移植。所以真的没必要研究你不擅长的领域，你只需要知道点皮毛就够了。看 google trend ，哪个热门用哪个，作为螺丝钉，不要想太多技能以外的事情。服务器大家都用 linux ，那就用。思考 why 的确是好的习惯，满足求知。但现在这个信息爆炸的时代，太多 why 只能困住自己，浪费时间，把仅有的几次 why 的机会给自己的 skill 才是明智的。

@soledad111 已入 crash course 。扫了目录 20 章，内容还是挺丰富的。除了书中 ide 用的 vscode 可能要转成 pycharm 有点别扭。额外学习分支加了个 pycharm 的熟悉，幸好官方给的快速入门和在线文档也是很丰富的。
最新的这个第三版基于 3.9 ，现在差不多 3.12 。还是相当与时俱进的。特别建议 win 的同学直接在 WSL2 跑代码，这样到生产环境也很顺滑。我是自己服务器上开了个 vm 用于学习，生产环境高度一致了^^

@maix27
你可以搜索下“？”，全篇除了你，没人在用“？”。你前面几个“？”我也保持谦虚在听取。
后面一直频繁“？”，你是无意识还是平时就是这说话语气我不知道，但的确你可以改一改，不管你是否是大咖还是菜鸟，情绪保持稳定是比较重要的一个素质。

@maix27 文不对题，你最开始回复的，我也正面回复你了。

你是从 20 楼开始引战。我说的产出，和你说的产出，以及大伙认为的产出，是否是一个概念姑且不提，学习+实践本身就是掌握知识的必经之路，我只是提及了视频，就和产出消亡和减少挂钩了，你是从哪里得出的结论？然后回到产出这个概念，19 楼我写的明明白白，我的目标并不是产出，这个产出的意思是自己写的非教学代码，重构也罢，完全自主也罢，即便是片段也是归属这个概念。但我要的产出或者换句话说，要的成果是能用 py 表达代码级别的需求阐述，不需要代码执行效率有多高，语法要正确，只需要表达需求即可，这是我最低需要获取的等级。你说的打个草稿，对，这就是我想要的产出，已经足够了。回到学 py 这个过程的产出，那就是实践，同样我没有否定实践书本中的代码，甚至一字不差码字下来，我也没有觉得这可以略过。

看视频是不是最大的坑，这个我已经在前面说明了，书本以外的都是辅助，我没有取代的思维说要视频驾驭书本。什么视频的优点恰恰是 gpt 的优点，这些你觉得斗个机灵合并同类项了，可以，我也不阻止你，我也不是来和你做分类学的探讨的，你觉得可以统一是你的观点，那我表述我的观点也很正常，你一方面让别人接受多样性，却不能接受别人对你这多样性的质疑，是否矛盾？

大学里有参加过辩论赛不？那总看过吧。向来引战以及攻击是用反问开始的，你 21 楼已经很明确了，所以到底你是想给予帮助还是想教育人，太明显了。但我想说，如果不能好好聊，建议不要继续聊下去，因为后面的交流并不是以论点说服对方，而是要让对方愤怒为导向了，对双方都无益。

@CLMan 是的，我对计算机原理这类根本不了解的，特别让我直接看数据结构我也很有压力。学点 py 之后再来学计算机原理和汇编也是今后发展上的一个路径。

math adventures 不是用来入门 py ，我只是在帖子里提及了一下，我觉得很有趣。看不懂那肯定是我没按框架来做，只是捡到了末端的某片叶子罢了，所以数学也是一个系统的学习过程，并不是我要拿着 py 去学数学。可能你误会了，只是觉得数学还能这么学挺有趣。

CS61A 当前对我来说还早，但作为一个学习储备，已 mark

@iorilu 我合伙人是个后端，go 语言为主。遇到过和第三方程序员合作，我就很难把需求代码化阐述给对方，一般是我合伙人用伪代码来解释，久而久之，我觉得自己也应该掌握代码的表述能力，但我主要还是在原型设计上，并不是后端，也不指望 full stack ，我明白自己能投入的时间和精力以及智力水平。
当前有了 gpt ，很多时候代码的效率会提高很多，我们处理的问题不是高深的算法问题，只是一般的业务逻辑，平时画图能解决事情，一旦细节完成度上有要求，有时候也要对代码级别有所了解。py 只是个入口，可能要求的是广度，不是深度。了解技术栈比掌握技术栈重要，至少我这边是这样想的。

@sickoo 嗯，每天都看一点，v 友说的 docs 也一起跟着书本看着，看的比较杂，一楼提及的廖雪峰的教程，也有过目。第一遍主要是快速阅览，二刷三刷才会上手。

我发现你频繁的否定视频，你是觉得看书的很 special 么？什么媒介不是学？视频 3-6 个小时的入门，大体过一遍就不行？然后回到书本就存在问题？很显然，你的思维太单线程了。书本为主，其他为辅，有人说看书+实践，我觉得看点视频教学会有帮助。大家的观点不存在对立，无非是在 book 的基础上+了 video 这个媒介，注重实践的基础上，有余裕就去摄取即可，百利无一害，到你嘴里就是对立面了。
读书就别看视频，你是从哪里得出的结论。你既然提了 gpt ，那作为前辈，请你采集下这类一手数据来源，也别 py ，直接让 gpt 分析下，将“看视频影响书本知识的汲取”这一论点列出来，到底是否具有普遍性。

@maix27 我可没否认需要实践。视频、论坛、社群这类作为辅助，我表达的已经很明确了。如果你坚持屏蔽其他，那就你对吧。

主要偏向 ui 设计，我也就说了两次，如果你觉得双数得加 s ，得用频繁来表述，那就你对吧。虽然你已经恶意揣测了，但我下面解释也并不是说给你听的，可以无视。

我偏向设计，意思是我不是转行做后端。所以我不是准备拿 py 来做一些什么所谓产出的，无非是改改轮子，复用程度罢了，我主要用途是为套壳提供一定的阅读代码的能力，basics 的地方自然要掌握，所以我选个入门的，也不是无脑找个“零基础到精通”这类圣经。至于你说伪代码不能实现想法，但能表达想法，足够了，不知道你激动的点在哪里？别人如何我不清楚也不用清楚，每个个体有差异，更何况目标不同，py 只是一个语言，你可以用他取代 shell 高效运维你的服务器，但也有人只是拿来阅读开源代码。

热心的网友提供经验和学习资料或者思路。
有一类网友喜欢到处教育别人该如何如何，那抱歉，空洞的话打动不了我，不如拿出点干货，多分享点新手会遇到的坑都比在一旁叫嚣来的有用。

还有一个就是大伙很多时候都是前置 py 为吃饭工具，得有产出。
我目标并不是产出，主要是理解设计，写一些伪代码实现自己的想法，我主要还是偏设计师，py 的主要学习动机还是因为 AI 应用方面，特别 py 在很多国家都纳入小学必修课了。

@iorilu 视频完全拒绝也不是太理性，我明白看书，反复操作，吃透才是关键。但很多时候，高质量的讲师讲解内容更能帮助理解，更多是思路的提供。昨天看了点 Udacity 上的 py 入门（别人的录播），不是一开始就上来巴拉巴拉语法，会从几个应用侧面确定你的学习方向，比如 data science 或者 web developer ，这个时候会提醒你要前置一些学习内容，中间也会教你扩展哪些方向，比如调用 numpy 来做数据分析等。对于初学者，快速掌握语法的确是首要的，但同时也尽量不要对新节点有所拒绝，不要过渡深入倒是需要自己控制住的。

py 本身更易学更接近自然语言，学习难度比起 go rust 要低不少，特别像 c 这种不提供 REPL 交互反馈，py 对初学者是太良心了，当然 py 被定义为解释型语言这本身就是低门槛了。完全 0 基础自学主要缺乏的是学习框架，并不是某本书，就和 v 友说的，docs 足够了，如果只是语法的话。我当前学习的主要路径是按 roadmap.sh/python 上的节点选择性输入。

@Hookery 毕竟每个人的基础不同。有其他后端语言的基础的话，py 也就几天就上手了估计。
但我觉得 py 还是比较适合入门的，能快速掌握编程的直觉，后面再反过来学习计算机的底层原理会事半功倍。

@chendl111 毕业很久了，从事的是原型，UI 设计这块，几乎没用到过三角函数，统计概率之类的，微分积分更别说了。只是最近接触后端，得有点数学基础，所以才有重温的想法。但我目标只是轮子的复用，大体也不用深入，所以有一本直接用 py 描述数学的书籍，会更容易付诸应用。
我目标挺明确，算法之类，我找 gpt 沟通，然后给我一些 py 代码，能读懂并插入即可。主要在学习数学的同时了解概念以及应用方向，并提高一定的逻辑思维能力即可。


@maix27 是在 AB 之间选一本，不是两本都看，不过都看也不占用多少精力，入门的内容重叠部分很多，无非就是讲解的方式方法不同而已。

数学有些兴趣的，python 辅助来理解数学概念并在 py 中的实现，这对构建 problem solving 的思路有一定帮助的，我并不急功近利，慢慢实践即可。

视频只是辅助，有空会看看一些优秀讲师对 py 讲解的扩展，比如有些讲师会扩展扩言的发展史，以及对比其他语言写法上的异同，还是有些帮助的。

docs 暂时看不了，扫了一下，的确内容不多，但缺失很多实例配合理解，更多是语法。

个人意见，学习框架大体改不了，因为快速掌握某些专业我都是用这样的方法获取信息和知识的。
我对自己的要求是看的懂代码，能够二改，独立开发的需求不大，主要定位是轮子的复用。

@bryanwongxin 犹豫了下，已被扫走了。咸鱼上之前日版键盘，1w 整，64+1t 。很新
不过看了下日本二手中古，可以买到几乎 99 新的 m1max64+2t ，大概 26w 日元。所以要换机的人不妨去日本的时候带一台。关键带 ac+的，中国也能保

@gklll 整理了下 x86 圈的，可以确定续航和性能这块，m4 不一定是最优解了。amd 的 hx370 ，hx365 。还有 intel 的 258v,288v 。虽然首发价不低，但和 mbp 比起来，完全在一条线了。
x86 主要就是续航问题，软件兼容性，适用范围，也是 win 完胜的。所以如果 win11 也能盒盖不关机，低功耗待命，可能 macbook 的地位会有所动摇。

暂时考虑 hx370 不带独显，可以 1.1cm 厚度，很逆天。

@stobhk08 的确，本来要买 m1max 了，到手 1w 整，但看完续航，5 个小时左右。果断 pass ，买 mac 最重要一点就是续航，没想到。。。这样一来，windows 轻薄本又进入视线了。汉，折腾死了。

m4 pro 貌似是唯一选择，光追还是重要的，玩点 blender 来说。av1 倒无所谓，要普及还得 2-3 年，那时候估计 m1 早就出掉了。

@paopjian 我也不知道，我看官網的。真心是把内存儅金子在賣。

@muntoya m2max 32G 貌似也進入視綫了。
@s7evinz 16 寸太大，不適合携帶，14 寸正好的，性能要完全發揮的場景少之又少，基本重活都丟給臺式機，實在不行，也有雲端算力。尺寸上基本沒啥懸念了。