Click below link to join my quizlet class to learn CS key terms！ https://quizlet.com/join/xuewX3NCp?i=3308dt&x=1bqt 什么是伪代码？What is pseudocode ？Why use it？ 从B站观看：https://www.bilibili.com/video/BV1oRTpzbEoK/
Computer Science Learning resources – Keep updating
Python Tutor W3Schools Python教程（语法速查） Corey Schafer的Python YouTube频道（项目实战） 题库： Codewars（算法挑战，选4-6kyu难度） LeetCode学习计划（“初级算法”模块） 真题网站： Past Papers CAIE考试局历年真题 工具： 编程练习：Replit（在线编写和运行代码） 可视化算法：Visualgo（动态演示算法过程）
W24-P13-12. 精讲
如果你的英语不怎么好，学习步骤： 以下是题目的翻译： 垃圾清理小组的成员每月完成一次垃圾清理工作。成员姓名存储在一维数组 PickerName[] 中。每位成员所捡垃圾的重量（以千克为单位，保留一位小数，例如 8.4）存储在另一个一维数组 PickedWeight[] 中。两个数组中同一索引位置的数据对应同一成员。例如，索引 10 处的 PickerName[] 和 PickedWeight[] 数据属于同一成员。每月会颁发一个小奖品给捡拾重量最重的两名成员。同时，所有捡拾重量超过三公斤的成员将获得证书。 编写一个程序，满足以下要求： 需使用伪代码或程序代码实现，并添加注释说明代码逻辑。无需声明数组或变量，假设已预先定义。所有输入和输出需包含清晰的提示信息。无需初始化数组 PickerName[] 中的数据。 题目逐行分析： Members of a litter picking group complete a litter pick every month. Members’ names are stored in one-dimensional (1D) array PickerName[] 成员姓名存储在 1D 数组中 PickerName[] ，说明这个数组存储的都是姓名，也就是字符串类型的字段。 Declaring arrays (8.2.1) 模版：DECLARE <identifier> : ARRAY[<l>:<u>] OF <data type>…
我应该选择A-Level计算机科学吗？
核心主题 虽然A-Level计算机科学通常不是大学计算机科学专业的硬性要求，但它能带来显著优势，并培养适用于广泛领域的高价值技能，是一门值得选择的学科。 我建议：对于计算机科学，无需过分追求A*，对于Alevel A和B 都是可以接受的，A*的得分率12%左右，A的得分率在30%，B的得分率为50%，应该做长远的规划，注重编程和AI的学习。 关键问题与解答 1. 申请计算机科学相关学位必须选A-Level计算机科学吗？ 2. 若未学过IGCSE计算机科学，能否直接选A-Level？ 3. 是否应该放弃A-Level计算机科学，专注其他三科？ 学习A-Level计算机科学的整体优势（总结） 结语 选择A-Level计算机科学是对未来的投资，不仅适用于科技行业，更是为了在日益数字化的世界中从“被动适应”转变为“主动塑造”。
《致计算机科学专业学生的诚恳建议》
《致计算机科学专业学生的诚恳建议》简报文件 本文的视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=QlOv1aYOQQ4。文章通过google notebooklm 生成,结合我的从业经历，深表认同。 本文总结了一名计算机科学（CS）专业学生的亲身经历与核心建议，指出传统计算机科学教育与软件工程职业需求之间存在严重脱节，并强调实践经验的重要性。 核心主题与关键观点 1. 计算机科学与软件工程的错位 传统计算机科学学位过于侧重理论（如计算理论、数学），而软件工程岗位更关注实际应用能力（如开发应用程序、构建系统）。这种脱节导致许多CS课程对就业帮助有限。 原文引用：“计算机科学和软件工程是截然不同的领域……理解指南针原理或地磁科学，不代表你能成为船长；同样，主修计算机科学也不代表你能胜任软件工程师的工作。” 2. 实践经验远胜课堂与GPA 雇主更看重实习、项目经历和课外实践，而非学术成绩。尽管部分CS基础课程很重要，但多数理论课程（如高等数学）与职场需求关联度低。 原文引用：“毕业后，真正能帮到我的是实际经验，而不是课堂成绩或GPA。” 3. 必须掌握的核心课程 以下课程对求职和面试至关重要： 4. 人工智能（AI）的重要性 AI正在快速改变行业，建议每学期至少选修一门AI相关课程（如强化学习），并学习如何将AI整合到工作流程中。 原文引用：“未来你会感谢现在学习AI的自己。” 5. 获取软件工程师职位的六步框架 6. AI对软件工程师未来的影响 AI短期内无法完全取代软件工程师，但需适应趋势： 原文引用：“AI彻底取代软件工程师还需很长时间……持续学习AI、保持实践，知识永远是解决方案。” 关键事实/结论 总结 本简报提炼了作者对CS学生的实用建议： 对于志在软件工程的学生，真正的战场在课堂之外。
关于IGCSE CS学习
以下是针对你的时间节点（2025年7月-2026年9月）重新优化的CIE 0478 Computer Science学习计划，结合学期安排和假期特点，最大化利用时间备战2026年大考。 一、整体时间规划与目标 时间段 核心目标 重点任务 2025.7-8（暑假预习） 掌握Python基础+核心理论框架 编程语法入门、计算机组成与数据表示 2025.9-2026.1（上学期） 编程能力进阶+理论系统化 数据结构与算法、网络与数据库、真题初步接触 2026.2（寒假） 查漏补缺+专项突破 编程错题重写、Paper 1易错点（逻辑门、加密）强化 2026.3-7（下学期） 综合实战+应试技巧 高频考点冲刺、全真模考、手写代码训练 2026.7-9（暑假冲刺） 考前冲刺（针对10月考试） 真题限时训练、押题热点分析 二、分阶段详细计划 阶段1：2025年7-8月（暑假预习） 阶段2：2025年9月-2026年1月（上学期） 阶段3：2026年2月（寒假突破） 阶段4：2026年3-7月（下学期冲刺） 阶段5：2026年7-9月（暑假冲刺，针对10月考试） 三、学习资源与工具 1. 编程必备 2. 理论强化 3. 真题与模考 四、大学专业方向建议 1. 直接相关专业 2. 交叉学科 3. 新兴领域 五、关键学习技巧 六、常见问题应对 执行提示： 按此计划推进，你将在2026年考试中游刃有余。如果需要进一步调整细节，可以随时告诉我！
关于Alevel CS 9618 的选课！
学习A-Level计算机科学（Computer Science）确实需要付出努力，尤其是没有基础的情况下，但完全可以通过系统的方法和持续练习掌握它。以下是针对零基础学习者的具体策略，帮助你高效入门并克服困难： 一、先理清A-Level CS的核心模块 大多数考试局（如CAIE、AQA、OCR）的A-Level CS课程分为以下几个核心部分： 二、分阶段学习计划（从零起步） 阶段1：先攻克编程基础（前2-3个月） 阶段2：理论部分入门（与编程同步） 阶段3：进阶整合（3个月后） 三、克服“零基础”焦虑的关键技巧 四、资源推荐（针对A-Level考试） 五、保持动力的心理建设 六、如果时间紧迫？聚焦高频考点！ 若备考时间有限，优先掌握以下内容（占考试70%以上分值）： 总结：A-Level计算机科学的难度在于逻辑思维+实践积累，而非纯记忆。即使零基础，只要按“编程实践→理论理解→真题应用”的循环推进，6个月内完全可以掌握。关键是从小项目开始，保持每日动手，遇到问题不拖延，当天解决！