看了回文, 觉得蛮有趣的 写程式这麽久, 其实也没想过这问题 也想回一下, 随意聊聊 ----------------------------------- 其实资讯工程教的, 真的不是写程式 重点在於 "在各种限制之下, 有哪些招数, 可以把东西做出来" 从早期的8 bit MCU, 跑得又慢, RAM 又只有不到 512 byte 这时候资工的计算机结构, 组语就得拿出来了 每个指令斤斤计较 之後RAM可能大了一点, 1K 2K byte 写组合语言效率低, time to market拚不赢对手 , 转往写C, 这时候资工的 compiler, 就可以拿出来, 例如 ARM / intel 就都有自家优化的 compiler [降低门槛] 不用懂 计算机结构, 组语, compiler都做好了 之後RAM又大了一点, 32k 64k 128k 256k 这时候跟竞争对手拚, 要塞一大堆功能, 这时候资工的 OS 就可以拿出来, task , stack , heap 都拿出来用 只要会写C, 一个人就分一个function [降低门槛]反正c写下去就对, stack overflow, task卡死再来抓 之後RAM又大了一点, 1G 2G 4G , 还有2 core CPU 这时候资工就拿 linux kernel , 架构分层 ,multi-thread 出来用 这时候C开发也没效率了, 一定要跑个 java / c# / python [降低门槛] 有许多更容易写的程式语言, 更好的开发环境 之後接上了网路 , 架了第一个http , 每天1000 使用者 这时候资工就要拿出 各式database, 网路通讯 [降低门槛] 用滑鼠拖拉出UI , 不用写程式, 就可以架站卖东西 突然暴增到 10 万, 100 万个 user 这时候资工就要拿出 分散式网路 , 云端VM server [降低门槛] 上amazon 付钱, user 再多也不怕 上面只是简单的例子, 资工当然还有教许多其他, "各种状况限制下, 的解决方法" 也许是空间的限制, 时间的限制, 环境干扰, 硬体限制 ------------------------------------------ 总而言之, 因为许多前人的贡献 让写程式的门槛降得非常低, 甚至让人感觉不到这些限制 但不管是 Google / Apple / Amazon / ARM / nVidia .. 都致力於降低门槛, 希望越来越多人各领域的人, 进来写程式 , 让自己的生态圈越来越大 所以资工系所的学生 , 不能只是写程式, 而是要拿出所学的, 去解决遭遇到的问题 才是资讯工程教的东西 --

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