为了行文方便，这篇文章不使用 “王垠老师” 这样的尊称，直接称呼名字 “王垠”。
大约 2 个月前，我开始报名学习王垠的 计算机科学视频班（基础班），经过 1 个月的学习后毕业，大概用了 120 个小时的学习时长。“120 个小时” 这个数字是经过认真估算的，包含了观看视频的时间和做练习题的时间。因为视频课的学习节奏由自己把控，毕业速度因人而异，所以 “1 个月” 这样的描述不够直观，用小时数更加容易理解。 120 个小时意味着，如果一天学 2 个小时的话，需要 60 天。
王垠并不认识我，但我早就认识王垠；我以前不是王垠的学生，但王垠早就是我的老师了。我关注王垠的博客多年，已经从他的博客文章中受益很多。而这次系统学习了视频课的课程，像是打开了新世界的大门。这并不夸张，我可以负责任地站在学习过课程的立场上说，王垠没有吹牛，他的课程真的有他说的那么好。你可以不赞同王垠的观点，也可以不喜欢王垠的人生态度，但是不可能怀疑王垠在计算机科学，尤其是编程语言领域的研究水平，也完全不需要担心王垠这样对自己和世界都如此较真的人，会拿一些没有含量的课程出来忽悠人。
现在毕业后经过半个月时间的沉淀，我想分享一下 “从课程中能学到什么” 这个话题。没有在毕业当天做总结，是因为怕有点浮燥总结不全，或者掺杂太多个人经历。半个月的时间其实也不够，我没有太多时间复习，课程也远远没来得及发挥出应有的成果，但是现在做总结并不妨碍以后对课程内容有进一步的感悟。王垠曾经有一篇文章《爱因斯坦谈教育》，里面提到爱因斯坦说 “被传授的知识应该被当成宝贵的礼物”，我在学完课程后无意间翻到这篇文章，看到这句话后，突然对这句话有了切实的理解。
因为课程内容是保密的，我不会透露课程具体的学习内容，只基于公开的招生说明中的内容进行解释。对于计算机初学者来说，从课程中能学到的最直接的知识，就是函数、链表、二叉树等基础的编程概念，内容涵盖了大学本科阶段的整个过程。而第 6 课关于解释器的部分，属于课程的 “最终成果”，对应一些美国顶尖大学本科高年级，至硕士低年级的阶段。为什么王垠在招生说明里的描述是 “大学博士阶段才可能学到的内容” 呢？因为中国的大学没有编程语言专业，本科课程没有教解释器的，即使到了研究生阶段，lambda 演算也属于选修课，博士早期才会接触到解释器的实现是正常现象。所以王垠的描述真的没有夸大。
解释器这种内容在中国的教育体系里本来就很稀有，比较高级和精练的教程更是少见。举例来说，当你学完了王垠的课，然后去 bilibili 上搜一些解释器相关的教程，你就会明白这些公开教程里的解释器有多么差劲，不但一眼就能看出它们缺什么要素、存在什么问题，还知道如何改进、如何用最简洁的代码写出最可靠的实现。为什么解释器这个东西重要呢？同样举个例子，以太坊的虚拟机（EVM）就是一个解释器，只不过 EVM 并不是在对编程语言做解释，而是在对以太坊的操作码（Opcodes）做解释，每个操作码都对应在栈结构上的一个动作。所以学过了解释器之后，对 EVM 的原理会有不一样的理解。
对于有计算机经验的学生来说，从课程上可以学到的，就不只是表面上的知识了。比如，课程只用到非常少的编程要素，就表达了第 1 课到第 6 课的全部内容，如果王垠不是对计算机理论有非常深刻的理解，不可能做到这种地步的深入简出。从学习者的角度，一方面可以思考一下为什么课程内容能如此精致，组织这些课程内容的思路是什么，这种高度抽象的思维背后，需要怎样的功底。另一方面由于课程内容自成一体，学习者完全有可能做到自己复刻整个课程内容，就像是手里的一个精致的玩物，随时可以拿出来复习把玩。
王垠最近在微博上评论 AI 编程的时候提到，AI 无法写出 “王垠级别” 的代码。什么是 “王垠级别” 的代码呢？上过课就知道了。我在做练习题的时候，被助教提醒最多次的问题，就是 “代码复杂”，有时候是写法上的复杂，有时候是复杂度上的复杂，但是每一次把代码写到符合课程标准之后，又不禁感叹原来代码可以如此精巧。我已经有多年的编程经验，让代码运行出练习题的结果并不难，但是把代码写的足够漂亮却不容易。假如以前给公司写的都是这种质量的代码，那公司可就太占便宜了。
还不止这些，也许有人看到招生说明会怀疑，一节选修课真能让人学会一种新的编程语言吗？我想提醒的是，不要忘了给你讲课的人是谁，是真正的编程语言专家。