为什么要学编程
每个人的动机不一样。大致有：
1、为了找个好工作；或为了有更好的机会和更好的发展。
2、看到别人超厉害，所以也想学。
3、实际工作中很多场合需要。
4、从小就立志做个程序员，做软件工程师。
5、振兴中国的软件事业。
……
python学习路线：
步骤1：设置你的机器环境
现在你已经决心要好好学习了，也是时候设置你的机器环境了。最简单的方法就是从Continuum.io上下载分发包Anaconda。Anaconda将你以后可能会用到的大部分的东西进行了打包。采用这个方法的主要缺点是，即使可能已经有了可用的底层库的更新，你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。当然如果你是一个初学者，这应该没什么问题。
如果你在安装过程中遇到任何问题，你可以在这里找到不同操作系统下更详细的安装说明。
步骤2：学习Python语言的基础知识
你应该先去了解Python语言的基础知识、库和数据结构。Codecademy上的Python课程是你最好的选择之一。完成这个课程后，你就能轻松的利用Python写一些小脚本，同时也能理解Python中的类和对象。
具体学习内容：列表Lists，元组Tuples，字典Dictionaries，列表推导式，字典推导式。
任务：解决HackerRank上的一些Python教程题，这些题能让你更好的用Python脚本的方式去思考问题。
替代资源：如果你不喜欢交互编码这种学习方式，你也可以学习谷歌的Python课程。这个2天的课程系列不但包含前边提到的Python知识，还包含了一些后边将要讨论的东西。
步骤3：学习Python语言中的正则表达式
你会经常用到正则表达式来进行数据清理，尤其是当你处理文本数据的时候。学习正则表达式的最好方法是参加谷歌的Python课程，它会让你能更容易的使用正则表达式。
任务：做关于小孩名字的正则表达式练习。
如果你还需要更多的练习，你可以参与这个文本清理的教程。数据预处理中涉及到的各个处理步骤对你来说都会是不小的挑战。
步骤4：学习Python中的科学库—NumPy, SciPy, Matplotlib以及Pandas
从这步开始，学习旅程将要变得有趣了。下边是对各个库的简介，你可以进行一些常用的操作：
•根据NumPy教程进行完整的练习，特别要练习数组arrays。这将会为下边的学习旅程打好基础。
•接下来学习Scipy教程。看完Scipy介绍和基础知识后，你可以根据自己的需要学习剩余的内容。
•这里并不需要学习Matplotlib教程。对于我们这里的需求来说，Matplotlib的内容过于广泛。取而代之的是你可以学习这个笔记中前68行的内容。
•最后学习Pandas。Pandas为Python提供DataFrame功能(类似于R)。这也是你应该花更多的时间练习的地方。Pandas会成为所有中等规模数据分析的最有效的工具。作为开始，你可以先看一个关于Pandas的10分钟简短介绍，然后学习一个更详细的Pandas教程。
步骤5：有用的数据可视化
参加CS109的这个课程。你可以跳过前边的2分钟，但之后的内容都是干货。你可以根据这个任务来完成课程的学习。
步骤6：学习Scikit-learn库和机器学习的内容
现在，我们要开始学习整个过程的实质部分了。Scikit-learn是机器学习领域最有用的Python库。这里是该库的简要概述。完成哈佛CS109课程的课程10到课程18，这些课程包含了机器学习的概述，同时介绍了像回归、决策树、整体模型等监督算法以及聚类等非监督算法。你可以根据各个课程的任务来完成相应的课程。
任务：尝试Kaggle上的这个挑战
Java学习路线：
1.HTML+CSS静态布局
项目实战：天猫淘宝官网，小米官网，华为官网
2.JavaScript+jQuery+ajax
项目实战：推箱子小游戏 飞机大战
3.Javase+数据库+jsp+servlet
4.javaEE企业级框架
项目实战：个人财务管理系统，学生管理系统，企业办公自动化
迷茫中的你需要交流即学习资料，推荐你们加一个java交流群374320282.里面有免费的运营资料供大家学习，有什么不懂的可以在群里大家相互交流。希望每一个想学习java的朋友都能学好，学到的知识是自己的，别人拿不走。
最后
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