下载了视频 请大牛帮忙看下学习顺序

下载了视频不知道看的顺序 怕看不懂 请大牛们安排一下顺序
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按照硬件－软件－网络的顺序进行归类，一般先从计算机组成原理学起，然后是软件的基础学科（汇编语言＼Ｃ＋＋编程语言＼数据结构＼编译原理＼离散数学＼组合数学等），最后是网络。数据库也划入到软件的范畴，目前独立的一块。计算机图形学在之前的基础之后再开始学习，一开始你也看不懂。
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什么模式识别＼人工智能＼虚拟现实，都是后期不断研究的方向。一般研究生才会真正接触到这些东西。
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我勒个去，你才是大牛呢！
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什么时候把视频全都看完了记得回来再发个贴分享下心得哈
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看得懂看不懂学得会学不会和“顺序”无关。

别像中国足球队，打不赢比赛，在主场抱怨自己压力大，在客场说观众氛围不好，晴天说太热，雨天说地太滑，开始先进一球说想保住胜利果实过于保守，开始先丢两球说很想奋起而追，无奈落后太多，打强队说实力不足，打弱队说过于轻敌。
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引用:

看得懂看不懂学得会学不会和“顺序”无关。

别像中国足球队，打不赢比赛，在主场抱怨自己压力大，在客场说观众氛围不好，晴天说太热，雨天说地太滑，开始先进一球说想保住胜利果实过于保守，开始先丢两球说很想奋起而追，无奈落后太多，打强队说实力不足，打弱队说过于轻敌。

版主用的例子好经典
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不明觉厉~~
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基础学科要学好，什么是基础，一个是高等数学，它是很多算法、信号处理算法的基础，特别是积分微分的思想方法，是区别一个人只是中学+培训的一般体力工作者还是一个工程技术人员的分水岭。
在高等数学的基础上，如果你要学视频、图像的编码、模拟信号的分析等等，那么需要学数字信号分析（DSP）这门课程，你会接触到可以说最经典的傅里叶变换。不是说做几个题目，而是说通过它，如果你能悟出一些东西，后面基本上不愁了。
如果你要学习人工智能、模式识别，还需要学习线性代数（这是处理大规模数据的基础）。国内的教材偏重于做题，属于考研补习性质，其实不得要领，看过一个youku上麻省还是斯坦福的公开课，用向量的思维去理解线性代数，觉得非常受用。然后学习概率论和数理统计。概率论可以说是人工智能的重点的重点。人工智能的本质就是用统计的方法让计算机学习和拥有智能。
离散数学其实是很多数学学科的入门，比如拓扑学、群论、运筹学等等，它是学习数据结构和编程算法的基础。
有一本谈不上多系统但是很神奇的书，《具体数学》，我觉得对于非数学背景，学计算机科学的人来说很值得一看。