毕业

转眼之间，本科阶段已经结束了。

回头看这几年的学习经历，很多课程、项目、熬夜调试代码的瞬间，已经慢慢构成了自己对计算机这个领域最初的理解。从写第一行 printf(“Hello World”); 开始，到后来接触算法、系统、AI、工程化开发，再到毕业项目——很多东西不再只是「课程」，而是一个逐渐建立技术世界观的过程。

有些课学得很痛苦，赶 due 赶到崩溃，也会在某个深夜突然意识到：

软件系统是由无数细节堆积起来的。

这篇文章算是对本科阶段的一个简单总结，也记录一下这些年接触过的方向与内容。

写这些课程的时候其实很难完全客观。每门课背后都有一些很具体的画面：COMP1521 早八 Andrew 在 Lecture 总会说一些和课没关系的内容（很喜欢和我们吹水）；COMP2521 一直编译 assignment，autotest 怎么都跑不过；COMP1531 和 COMP3900 组会里大家盯着同一个 bug 绷不住地笑；还有考前翻 notes 翻到怀疑人生的晚上。现在看来真的有点搞笑——它们不只是课程代码和成绩单上的几行字，更像是我一点点被计算机这门学科改变的过程。

编程与软件开发方向

这一部分是本科阶段最核心、接触时间最长的内容。

从最基础的编程入门，到软件工程、面向对象设计、代码架构、工程协作，其实一直在学同一件事：

• 如何把想法真正变成软件
• 如何让代码可维护
• 如何和别人一起开发
• 如何面对复杂系统而不失控

COMP1511 Programming Fundamentals

最开始接触编程的一门课。

主要学习了：

• C 语言基础
• 条件语句与循环
• 函数
• 指针
• 数组
• 链表
• 基础数据结构
• 测试与 Debug 思维

也是从这里开始第一次真正理解：

编程不仅仅是“写代码”，而是训练逻辑表达能力。

刚开始写 C 的时候很痛苦，一个分号、一个括号、一个数组越界都能让程序崩掉。后来慢慢习惯了，发现编程其实就是把问题拆成机器能懂的步骤——条件、循环、函数、数组、链表，都是基础但重要的东西。

那段时间还用 C 写了一些数据结构和算法的小练习，录成视频传到了 B 站：https://space.bilibili.com/252530235/upload/video。

COMP1531 Software Engineering Fundamentals

第一次正式接触软件工程。

包括：

• Git 协作
• RESTful API
• 团队开发
• Agile / iterative development
• Testing
• CI / deployment 基础
• 后端系统设计
• 文档编写

这门课让人第一次意识到：

工程化开发和个人写小程序完全是两回事。

个人写代码的时候很多东西可以随便来，变量名乱一点、测试少一点也能跑。但团队开发不行——你的代码会被别人调用、修改，merge 的时候也可能出问题。Git、API 文档、测试、CI 这些东西，就是为了让一群人合作的时候不至于乱掉。

这门课主讲了前端 JavaScript 和 TypeScript，重点在测试和协作，初步养成了「前端是什么、后端是什么、它们如何配合」的意识。

COMP2041 Software Construction: Techniques and Tools

更偏向于工具链与工程实践。

包括：

• Unix filters
• Shell scripting
• Python scripting
• Linux 环境
• Git
• Docker / package managers 基础
• 自动化处理
• 正则表达式
• 软件构建与部署思想

也是第一次开始真正习惯命令行开发环境。

COMP2041 教的是工具链：shell、管道、正则、Python 脚本、Linux、Git、Docker、package manager。都是很碎的东西，但组合起来能解决很多实际问题。这门课之后我开始习惯用命令行处理重复劳动，不用什么都手动点来点去。

内容很实用，但考试真的很抽象，要手写大量正则表达式。

COMP2511 Software Design and Architecture

面向对象设计与软件架构。

核心内容包括：

• OOP 思想
• Java
• 设计模式
• SOLID Principles
• UML
• Refactoring
• 软件设计与架构
• Testing

这门课最大的收获并不是 Java 本身，而是：

如何组织一个大型代码库。

COMP2511 教的是怎么组织代码。代码能跑是一回事，代码能维护是另一回事。OOP、SOLID、设计模式、refactoring——刚开始觉得这些很抽象，后来项目大了才发现，没有这些东西代码真的会乱到没人想碰。

重构是真的费时费力。这门课让我们从头设计一个火车站记录程序，然后直接上手重构一个两千行的小项目。

大学期间也试着用 TypeScript 做过一些前端项目，比如这个只有六十多分的作业：H16A_TeamWork。分数不高，代码也很乱，但踩着坑走一遍之后，对类型系统和工程协作的理解确实深了一些。

COMP6991 Solving Modern Programming Problems with Rust

非常有特色的一门课。

通过 Rust 学习：

• Ownership
• Borrow Checker
• Memory Safety
• 类型系统
• 并发与并行
• Testing / documentation
• Cargo 工具链
• 函数式编程风格

虽然过程很折磨，但也第一次真正开始理解：

底层内存管理与高级语言抽象之间的关系。

Rust 很难，borrow checker 折磨人。但它逼你认真想清楚：数据属于谁、谁在用、什么时候释放。以前写 C 的时候这些问题也存在，只是语言不帮你检查。写 Rust 会慢，但慢下来之后确实写出来的东西更稳。

数据结构与算法方向

这是整个 CS 基础中最“硬核”的部分。

很多时候会觉得抽象、困难，但后来会慢慢发现：

算法训练其实是在训练分析问题的能力。

COMP2521 Data Structures and Algorithms

经典核心课程。刚学这门课的时候 Lecturer 和我们说：「之前的课，你只是一个初级的程序员，但是现在你需要像一个计算机科学家一样思考。」

学习了：

• Recursion
• Algorithm analysis
• Abstract Data Types
• Sorting
• Tree
• Balanced Search Tree
• Graph
• BFS / DFS / Dijkstra 及衍生算法
• Hash
• Heap
• Queue
• Priority Queue
• Trie

也是第一次真正理解数据结构和简单的算法。

COMP2521 是一道分界线。之前的课主要问「能不能写出来」，这门课开始问「为什么这样写」。数组、链表、树、哈希表、图——选哪个不是随便决定的，要看数据怎么存、怎么查、时间和空间怎么换。学了之后，程序为什么会慢不再是模糊的感觉，可以用复杂度来解释。

这门课真的很难，理论理解和代码编写都不轻松。

COMP3121 Algorithm Design and Analysis

相比于数据结构，这门课更加偏向：

• 算法证明 / 数学分析
• Correctness
• Time Complexity
• DP
• Greedy
• Divide and Conquer
• Graph algorithms
• Strings
• NP 问题
• 流问题 Max Flow Min Cut
• LaTeX 技术写作

很多题目都非常抽象，但训练了严谨思维。

COMP3121 和写代码不太一样。写代码错了至少能 debug，算法设计错了你可能根本不知道。DP、greedy、divide and conquer、graph algorithms、NP、flow——每一个都要写证明，而写证明的时候脑子经常一片空白。但熬过来之后，确实学会了更严谨地思考问题。

数学课程

MATH1131 Mathematics 1A / MATH1231 Mathematics 1B

主要包括：

• 微积分
• 多变量微积分
• 线性代数
• 向量
• 矩阵
• 线性方程组
• Vector spaces
• Linear transformations
• Eigenvalues / Eigenvectors
• ODE
• Series
• Probability distributions

虽然当时经常会想：

“这玩意以后真的有用吗？”

但后来在 AI、图形学、优化问题里都会重新遇到。

数学课在当时显得很遥远——矩阵、积分、级数、特征值、ODE，做的时候不觉得有什么用。但后来学 AI、computer vision、optimisation 的时候，线性代数和微积分反复出现。当时觉得没用，其实是还没学到需要它们的地方。

MATH1081 Discrete Mathematics

离散数学几乎是整个 CS 理论的基础。

包括：

• Logic
• Set Theory
• Number Theory
• Proof
• Recurrence
• Graph Theory
• Combinatorics

也让自己第一次正式接触数学证明。

MATH1081 和计算机很近。Logic、set、proof、graph、combinatorics——这些东西表面上不写代码，但条件判断是逻辑，状态转移是图，递归和 recurrence 是同一个东西，算法正确性要靠证明。这门课让我开始习惯「证明」这件事，虽然烦，但有用。

人工智能与计算机视觉方向

这是后来逐渐开始感兴趣的方向。

相比传统开发，这部分内容更加偏向：

• “让机器理解”
• “让系统具有推理能力”

COMP3411 Artificial Intelligence

AI 基础课程。

涉及：

• Search
• Autonomous Agents
• Knowledge Representation
• Problem Solving
• Machine Learning 基础
• Neural Networks
• Reinforcement Learning
• Optimisation
• Reasoning under uncertainty
• Logic
• Planning
• Vision / Language Processing 基础

第一次真正理解 AI 并不只是“调用模型”。

COMP3411 讲的是 AI 的底层：搜索、知识表示、推理、机器学习基础。不是直接学怎么调用模型，而是学模型背后在做什么。学完之后意识到，定义问题、表示数据、设计目标、评估结果——这些比模型本身更重要。

COMP9517 Computer Vision

计算机视觉相关课程。

包括：

• Image Processing
• Feature Extraction
• Object Detection
• Scientific / statistical / engineering approaches to vision
• Computer vision algorithms
• CNN 基础
• OpenCV
• Group project / larger vision application

也是第一次真正处理图像数据。

COMP9517 处理的是图像，和文本、数字很不一样。人对图像太熟悉了，很容易忘记机器看到的只是像素和噪声。边缘检测、特征提取、目标识别——光照变一点、角度偏一点，结果就完全不一样。OpenCV 和 CNN 上手快，但真想做好还是要理解图像本身的结构。

系统与底层方向

这一部分课程让人意识到：

高级语言背后，其实隐藏着大量底层机制。

COMP1521 Computer Systems Fundamentals

主要包括：

• Assembly
• Memory
• CPU
• Binary Representation
• C 与 Assembly 的关系
• Operating System 基础
• Concurrency 基础

第一次真正开始理解：

• 程序到底是怎么运行的
• 指针为什么危险
• 内存为什么会出问题

COMP1521 学的是计算机底层：汇编、内存、CPU、二进制、系统调用。以前写 C 崩了就是崩了，学完这门课能大概知道崩在哪里。指针也不那么玄了——它就是直接操作内存地址，危险但透明。

数据库与信息系统方向

除了纯技术之外，也接触了一些偏商业与信息系统管理的内容。

INFS1603 Introduction to Business Databases

学习了：

• SQL
• Relational Database
• Conceptual / relational database modelling
• Schema Design
• Normalisation
• Database implementation
• 数据库相关的 professional / ethical issues

也是第一次真正接触数据库设计。

INFS1603 教的是数据库设计。SQL、关系模型、schema、normalisation——把现实业务里的东西抽象成表、字段和关系。模型设计得好，后面查询和维护都顺；模型一开始就别扭，业务逻辑会跟着乱。

INFS2602 Managing Information Systems

更偏向企业与组织中的信息系统管理。

包括：

• 企业系统
• IT 管理
• 信息流
• 系统规划
• 组织中的信息系统
• 信息系统带来的业务、管理和伦理问题

这类课不关心代码怎么写，而是把系统放回组织里看：谁在用、谁付钱、谁维护、改变了什么流程。内容没有代码课那么「硬」，但软件落地之后确实要面对这些问题。技术方案再好，和实际业务流程脱节也没用。

INFS2603 Business Analysis and Agile Product Management

偏向需求分析、业务建模与产品管理。

包括：

• Requirement Analysis
• Stakeholder Communication
• Process Modeling
• Agile / Scrum
• Product roadmap
• Prototyping
• Customer needs
• Group work

也让自己意识到：

软件开发很多时候并不只是技术问题。

INFS2603 教的是需求分析和产品管理。之前写代码习惯把需求当成一句描述，但这门课让你追问：谁提的、解决什么、不同人的期待是否冲突。Agile、Scrum、roadmap、prototype——听起来管理，本质是在处理不确定性。很多项目失败不是因为写不出代码，而是没搞清楚到底要做什么。

人机交互与职业素养方向

COMP3511 Human Computer Interaction

学习了：

• UI/UX
• Visual Design Principles
• User-centered Design
• 用户研究
• Requirement Analysis
• Prototyping
• 可用性设计
• Usability Evaluation
• Accessibility
• 用户行为分析

第一次开始从“用户”的角度思考软件。

COMP3511 让我意识到不能只从开发者视角看软件。你知道按钮在哪、知道流程为什么这样设计，但用户不知道。UI/UX、accessibility、usability evaluation 就是在解决这个问题——让用户不需要解释就能用。

COMP4920 Professional Issues and Ethics in Information Technology

偏向行业与职业伦理相关内容。

包括：

• 软件工程伦理
• Normative ethics
• Research ethics
• 职业责任
• Privacy
• Trust / accountability
• AI ethics
• Bias / fairness
• Transparency / explainability
• 行业案例分析

COMP4920 不教技术，讨论的是伦理：privacy、bias、fairness、accountability、AI ethics。技术不是中立的——你怎么收集数据、怎么排序内容、怎么做自动化决策，都会影响真实的人。写代码的人不能永远说「我只是实现需求」。

毕业设计 / 实战项目

COMP3900 Computer Science Project

本科阶段最接近真实开发的一门课。

需要：

• 团队协作
• Requirement analysis
• 项目规划
• 前后端开发
• 沟通
• 演示
• 文档
• 迭代开发
• Progress checkpoints
• Final demo / report
• Peer assessment

很多时候比起“技术”本身，更考验：

• 如何推进项目
• 如何协调团队
• 如何在有限时间里完成目标

COMP3900 是本科最后一次团队项目。需求会变、时间会不够、队友节奏不同、demo 前总会出问题。以前学的工程协作、系统设计、文档、展示全用上了。最后做的是一个网页应用，功能不算多，但前后端都跑通了。peer assessment 的时候队友给我打了还不错的分，挺开心的。

最后做出来的东西不一定完美，但确实是大家一起一点点推出来的。

一些感想

本科阶段其实很难说自己真正精通了什么。

更多的是：接触了很多方向，建立了一些基础，知道了计算机世界大概长什么样。

后来慢慢会发现，CS 真正困难的地方不是某一门语言，也不是某一个框架，而是抽象能力、学习能力、以及面对复杂问题时的耐心。

很多课程结束后，知识可能会忘记。但那些训练思维的过程，最终还是会留下来。

毕业之后打算先休息一段时间，然后把博客继续做下去。这个网站从大三开始陆陆续续改到现在，已经不只是个作业或者项目了——它有点像我在互联网上的一个小房间，想放什么就放什么。

之后可能会找一份前端或者全栈的工作，也可能先自己做一些小东西。没想好，但不急。

结束

至此，本科阶段正式结束。

有遗憾，也有收获。很多事情当时觉得痛苦，但现在回头看，似乎也都成了经历的一部分。

感谢这几年里一起做过 project 的队友、讲过课的老师、还有考试前互相借 notes 的朋友。

未来会继续学习，也会继续写代码。

希望很多年以后再回来看这篇文章的时候，仍然会记得自己最开始为什么会喜欢计算机。