1. 探索编程语言学习的最佳途径

AI智能、大数据分析应用的快速发展，深入的植入了人们的日常生活工作，因此越来越多的人希望能够进入到AI和数据分析领域，更多的在这个智能化的时代，用新的知识和技术来辅助或主导自己的工作、研究，甚至仅仅是一种强烈的好奇。然而从深层次上掌握这一新的知识技能，却让学习者迷茫或望而却步。

首先，编程语言的选择和学习，对于绝大部分的工作研究领域，最好先从Python开始，然后根据自己的工作研究需要选择 C 系列语言，或者其它编程语言。Coding-X 主要专注于 Python、C、C++ 和 C#。因为 Python C++ 和 C# 都是面向对象的编程语言（Object-oriented programming，OOP），而 C++ 、C# 和 C 一脉相承，因此可以将这4门语言放在一起来探索学习编程语言的最佳途径。同时，往往因为一些工作的需求，需要使用到多门语言，那么在掌握了一门语言后，后续学习的其它语言通过对比学习是一个最好的方式。

其次，无法逃避的英语，英语制国家在这方面具有先天的优势，而我们则需要付出更多的努力和时间，越好的英语基础对于学习和应用编程语言越有利。

再者， 掌握了编程语言的基础只是个开始。就每个专业（行业）或研究领域的内容不同，一方面可以应用通用的方法（算法）解决具有相同逻辑内核的共性问题；另一方面则是具有明显专业（自身）属性的问题。不管是哪种，编程语言都只是用于解决上述问题的一种工具，算法和专业问题才是本质内核。

2. 探索一般性算法适宜的解释途径

算法是解决某一问题的逻辑，最后通常表述为（简洁的）数学公式，方便记录、解释和推导。因为代码可以重现各类算法的计算过程，记录每一步的计算结果，可以以图表的形式直观的分析数据变化，且能够交互，探索参数的变化和结果数据的关系，因此以交互图表的方式解释和理解算法，可以避免传统教科书不宜观察数据变化的弊病，让学习者更轻松的理解算法的逻辑。

3. 融合专业知识的代码包和 APP（应用） 开发

Coding-X 是 caDesign 设计的继续，因此代码包和APP更多的倾向于规划和建筑领域，这包括多个方向，探索空间地理数据分析方法，设计方式的智能化转变，微控制器和嵌入式系统于设计交互，数字建造，AR与游戏引擎支撑下的设计模拟等。上述内容是跨学科的融合，这不仅可以用其它学科拓展自身学科，也可以基于自身学科跨到其它学科与自身学科紧密联系的部分。代码（编程语言）是融合和拓展知识领域的最好方式，因此，Coding-X 并不局限于 caDesign 设计阶段的内容，而是拓展更多的可能性（X）。

4. 从数字建造到创客（Maker）

caDesign 设计阶段有部分内容为沐本工坊，探索了微控制器和嵌入式系统，及 ROS 开源机器人。这部分内容紧密结合着编程语言，不仅可以用编程语言实现各类基于硬件的产品开发，反过来硬件产品可以用于代码的学习。在这个互联网知识共享和代码开源，硬件开源和硬件模块化，及3D 打印的时代（当然不含保密部分），每个人都可以成为 Maker，可以开发自己的“机器人“产品，或者仅仅是挡不住的乐趣。

5. 游戏（AR/VR）引擎专业领域的无限可能

基于游戏引擎（UE/Unity），就各类专业领域已经有各类应用或探索性的应用落地，尤其 AR/VR 在建筑、医学、工程、艺术等无限多领域或细分领域展示了其应用的无限潜力。游戏引擎的各类模拟，及与硬件的结合，可以拓展出无限的可能性。编程语言（C++，C#）是游戏引擎的基本工具。

🍅 以代码为纽带的体系整合

1～5看似散乱的内容却可以以代码为纽带整合为一个体系，且可以发展出更多的可能性，究竟会有怎应的结果，我们亦拭目以待。