大学四年是学习计算机科学与技术的关键时期，合理的规划和高效的学习能为你打下扎实的专业基础，并为未来的职业或深造做好准备。以下是一个分阶段的提议方案，供参考：

大一：夯实基础，培养兴趣

1. 核心课程重点突破
2. 数学基础：高数、线代、概率统计是后续算法、机器学习等领域的基石，务必认真对待。
3. 编程入门：掌握一门编程语言（如Python/C++/Java），理解基本语法、数据结构（数组、链表等）。
4. 计算机导论：了解计算机体系结构、操作系统、网络等基本概念。
5. 实践与探索
6. 刷题与项目：通过LeetCode、PTA等平台练习基础编程题，尝试用代码解决实际问题（如简单计算器、小游戏）。
7. 参与社团或比赛：加入技术社团（如ACM、开源社区），尝试参与校内的编程竞赛或Hackathon。
8. 工具学习：熟悉Git、Markdown、Linux基础命令等开发工具。
9. 拓展视野
10. 阅读技术书籍（如《计算机科学导论》《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》）。
11. 关注技术社区（如GitHub、Stack Overflow、CSDN）和行业动态。

大二：系统学习，深入专业

1. 专业核心课攻坚
2. 数据结构与算法：深入理解树、图、动态规划等，刷题提升能力（LeetCode中等难度）。
3. 操作系统：学习进程/线程、内存管理、文件系统，尝试用C实现简单模块。
4. 计算机网络：理解TCP/IP、HTTP协议，动手抓包分析网络流量（Wireshark）。
5. 数据库：掌握SQL语言，设计简单的数据库系统（如学生管理系统）。
6. 实践与项目
7. 个人项目：开发完整的小型应用（如博客系统、To-Do List），部署到云服务器（如阿里云、AWS）。
8. 团队合作：参与团队项目（如开发校园App），学习协作开发（Git分支管理、Code Review）。
9. 开源贡献：在GitHub上参与开源项目（从修复文档或简单Bug开始）。
10. 技能拓展
11. 学习前端（HTML/CSS/JavaScript）或后端（Django/Spring Boot）开发框架。
12. 尝试简单算法竞赛（如蓝桥杯、CCPC）或CTF安全竞赛。

大三：方向选择，深化专精

1. 确定技术方向
2. 细分领域：根据兴趣选择方向（如AI、网络安全、分布式系统、前端开发等）。
3. 进阶课程：选修相关课程（如机器学习、编译原理、分布式计算）。
4. 论文阅读：阅读领域顶会论文（如CVPR、SIGCOMM），关注前沿技术。
5. 实战与实习
6. 深度项目：开发复杂项目（如推荐系统、简易操作系统、区块链应用），积累工程经验。
7. 实习准备：刷《剑指Offer》、学习系统设计，准备面试八股文。
8. 暑期实习：争取进入大厂或初创公司实习，接触真实工作场景。
9. 学术与职业规划
10. 科研尝试：联系导师参与实验室课题，尝试发表论文（适合计划读研/留学的同学）。
11. 职业规划：明确就业方向（开发、算法、测试等），针对性提升技能。

大四：整合经验，冲刺目标

1. 毕业设计与求职
2. 毕设项目：结合兴趣与专业方向，完成高质量的毕业设计（可复用实习或竞赛成果）。
3. 秋招/春招：完善简历，投递目标公司，准备技术面试和HR面。
4. 保研/留学：若计划深造，提前准备材料（如GRE、推荐信、研究计划）。
5. 查漏补缺
6. 补足短板（如设计模式、系统架构、软技能）。
7. 学习行业常用技术栈（如Docker、Kubernetes、微服务）。
8. 长期规划
9. 制定未来3-5年的职业/学术目标。
10. 持续学习新技术（如大模型、量子计算），保持技术敏感度。

通用提议

1. 时间管理
2. 制定周/月计划，平衡课程、项目与自学时间。
3. 避免过度熬夜，保持健康作息。
4. 资源推荐
5. 书籍：《算法导论》《深入理解计算机系统》《设计数据密集型应用》。
6. 网课：Coursera（CS61B、MIT 6.824）、B站优质教程（如操作系统-哈工大）。
7. 工具链：VSCode、IntelliJ IDEA、Postman、Jupyter Notebook。
8. 软技能培养
9. 提升英语读写能力（技术文档、论文阅读）。
10. 练习技术文档写作（如写博客、项目文档）。
11. 培养沟通能力（如组会汇报、技术分享）。

关键提醒

• 避免盲目跟风：技术方向需结合兴趣与市场需求，切勿“什么火学什么”。
• 实践为王：理论需通过项目落地，代码量是能力的直接体现。
• 保持好奇心：计算机领域变化快，持续学习是核心竞争力。

希望这份规划能为你提供清晰的路径，但也要灵活调整，找到最适合自己的节奏！