计算机科学

软件是什么？ 1.（我过去的所做所想） 大学已经马上接近尾声，学了将近三年的计算机，但是当别人问起我这个问题时，仍然不知道该如何回答，或者也是因为不知道如何回答这个问题是正确的。如果真的要让我给出一个答案，我想我会给出一个最简单直白的回答，软件就是一堆程序。这是我最初开始学习软件的真实想法，也是我为软件做的自我注释。在学校读书的这个过程中，没有真正地做过工程项目，学习一门语言课程或者其他课程，或者遇到小学期老师让组队做个小程序的时候，仍然没有树立起工程的思想和概念，第一个原因是我们写的程序都比较小，最多的也就是几百行，实现的功能也比较简单，程序模块之间的显性关联与隐形关联比较少，第二个原因是组队流于形式，不是说我们不可以一起写程序，而是指我们的组队不过是一块拼凑代码数量，对于程序要实现的功能以及各个模块之间的组合从来没有过细致耐心的讨论，更不用说需求分析了。软件就是一堆程序的思想源于这样的实际情况，但是学习了《软件工程》以后，我才发现，这种思想极具片面性，从工程的角度讲，软件就是一堆程序这样的说法就是错误的。 2.（这种思想的误区） 《构建之法》第一章的绪论中就给出了软件的定义，软件=程序+软件工程。对于软件而言，程序是必不可少的，程序对于软件而言，就如同血液、肉体、骨头对人而言，程序的排列组合构建起来的一个可用的整体就是一个软件。但是仅仅包括程序的软件不是一个真正意义上的软件

起初我也经历过这一时期，自身的兴趣虽说是在互联网行业， 但我和你们一样，对自己没有定位，又希望朝这方向发展，我花费了近半个月时间调查目前社会的就业情况，查看各大网上的数据，又花费半个月的时间，去了解各种语言，并且了解各门语言的发展方向，分析它们的实用性以及就业难易，最终再结合自己的意愿以及市场的需求，综合性决定了一个自己去努力的方向，这篇文章便是在我困惑之时所记录的心得希望能帮到所有迷茫着的伙伴。 怎么去选择编程语言 这是最常问到并且最纠结的问题，生怕做了错误的决定。自己纠结不清楚，就会像墙头草一样到处漂浮，网上查到的数据无法直观解决自身的疑问，就去寻找其他人咨询，其实不只是在选择期的小白会出现这个问题，其实在学习阶段的小伙伴也肯定有人出现过这种想法，目前我已工作将近两年，在这期间，我觉得其他人学的语言好，就业薪资高，就考虑着要不要换一门语言？若你没有自身的方向一再追问究竟应该学习哪门编程语言，这一篇就是为你准备的。首先，我会消除你的一些疑问，然后为你选择语言提供一些切实可行的意见。 因为我们学编程语言，除了兴趣可能唯一的原因就是"高薪"就业 若只是纯粹为了个人的兴趣爱好，你想学哪门语言都没有关系！ 其实，什么语言并不重要 是的，你没看错，虽然学编程语言大多数是为了就业，但这不完全是选择某一语言的原因。最主要的是众多编程语言的核心是非常相似的，在我看来，一个程序员所必备的是“逻辑

计算机科学专业！美国留学的热门选择。现在申请美国留学，很多人都会选择计算机科学专业，因为计算机科学专业作为一种技术专业，在就业和未来发展上，有着很大的优势，下面我们详细来了解一下！ 计算机科学是研究机器自动计算本身的性质、规律和问题的一门科学。除了学习计算机的硬件和软件知识外，该领域还涉及到如机器人、自然语言认知项目、人工智能、编程、大数据分析和游戏设计技术等知识的学习和运用。无论是哪个方向，该领域都非常注重专业问题的解决能力。 细分专业： 人工智能和机器人ArtificialIntelligenceandRobotics 计算机信息科学ComputerandInformationScience 计算机图形学ComputerGraphics 计算机系统分析ComputerSystemsAnalysis 数据处理DataProcessing 游戏设计GameDesign 信息技术InformationTechnology 网页设计WebDesign 网络管理WebmasterandWebManagement 就业方向 计算机网络方向 中国国内这方面工作的机会也很多，中国移动按照用户数量是世界第一大运营商。Networking里面涉及到网络安全方面，这个方向的工作主要是在大型政府、国防、电信、电力、金融、铁路等部门;若在美国就业，则受公民身份等限制不少，所以今后毕业生回国形势还是不错的

人工智能(AI)： 暂时还没有一个统一的定义 机器学习(Machine learning)： 属于人工智能下面的一个分支 深度学习(Deep learning)： 属于机器学习下面的一个分支 A：计算机科学 B：人工智能 C：机器学习 D：深度学习 E：数据科学 关于人工智能的介绍可以看下面的网站： https://course.elementsofai.com/ 来源： CSDN 作者： SwTesting 链接： https://blog.csdn.net/SwTesting/article/details/104022904

关于青少年，编程，教育的一些感悟（写在农历鼠年前） 2019年是一个充实的年份，通过青少年编程教育接触了很多学习编程的孩子们，以及接触到了各式各样的家长。 为了work out编程体系，也接触到了国外留学考试的AP， IB和ALevel这种之前陌生的名词，后来通过仔细研究，发现惊喜不少。 下面稍微总结一下，留下些文字（思路比较零散，也许这样会比较发散）： 低龄孩子篇： 孩子教育应该全方面发展，在看了国外的IB课程体系之后，我发现这个体系和课程内容确实教育出来的孩子是有国际视野，以及国际领导力的。 那么您的孩子如果要和世界搭上桥梁，那么语言确实是很重要的一部分。所以要改变世界观，站到更高的高端，看问题多维化，世界知识为己用，请务必学好一门外语（英文）。 高龄孩子篇： IB 计算机和AP 计算机的区别。 IB计算机教育更关注的是知识的广度，给你孩子的脑中埋下各个维度计算机知识的种子。 而AP计算机则关注于写代码能力和面向对象编程知识，更考察的是深度，由深度来扩充广度是另一个思路。 所以培养孩子，其实也是可以从广度和深度两方面来考虑。有钱的话我一定会让孩子学习真正的IB体系课程，和我教育理念符合。 家长篇： 一直听到说社会在分层，阶层已固化，很难超越。在接触了各个阶层的家长之后，我确实感觉到非常有道理。 有钱有见识的家长：一看到好的资源，在确定了你是个不错的老师之后，马上掏钱

本文原地址 https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html 拜读原文之后，无比喜欢，怕以后找不到，所以转载，大家喜欢可以去看原文，真的很精彩。 从机器学习谈起 　　在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 　　在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 　　我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一： 图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻　　 　　这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工智能实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛，被互联网界大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性。而他们的研究方向

这里分享一篇 Peter Norvig的 《十年学会程序设计》 （Peter Norvig 系Google研究院主任、美国计算机协会（ACM）资深会员（Fellow））。全文如下： 十年学会程序设计 Peter Norvig (Copyright 2001) 原文网址 为何大家如此匆忙? 走进任何一家书店，你会看到书架上一排不见尽头的放着如 <7天自学Java语言> 以及几天或者几小时学会Windows, 因特网或者Visual Basic 这类书。我在 Amazon 网上书店用一下的方式进行 高级搜索 : 出版年份: 1992以后　书名包括：“天” 和 “学习” 或 “自学” 得到了268条搜索结果，其中前78条都是计算机书（第79条是 30天学会孟加拉语 ）。 我用 “ 小时 ” 代替“天” 作为关键字，得到了神奇般类似的结果：这次有253本书，前77本是计算机书， 第78本是 24小时自学语法和写作风格 。排名前200的书中有96%是计算机书。 由此可见，人们要不就是急着想学会计算机，要不就是计算机相比于其他事情太容易学会了。比如说把，没有书是写在几天弹奏贝多芬或几天学会量子物理，甚至也没有几天学会帮小狗打扮这样的书。 让我们分析一下 三天学会Pascal语言 [英文网页] 这样的标题表达了什么意思： 学会: 在 三天内，你没有时间去写几个有意义的程序

原文链接： https://www.cnblogs.com/lsgsanxiao/p/6955502.html 机器学习入门好文，强烈推荐（转） 转自 飞鸟各投林 史上最强----机器学习经典总结---入门必读----心血总结-----回味无穷 让我们从机器学习谈起 导读：在本篇文章中，将对 机器学习 做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一： 图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻 这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工 智能 实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛，被互联网界大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性。而他们的研究方向，则全部都是机器学习的子类-- 深度学习 。 下图是图二： 图2

人工智能早已不是一个新名词，它的发展历史已经有几十年。从80年代早期开始，当时计算机科学家设计出可以学习和模仿人类行为的算法。在学习方面，最重要的算法是神经网络，但由于模型过于强大，没有足够的数据支持，导致不是很成功。然而，在一些更具体的任务中，使用数据来适应函数的想法获得了巨大的成功，这也构成了机器学习的基础。 人工智能早已不是一个新名词，它的发展历史已经有几十年。从80年代早期开始，当时计算机科学家设计出可以学习和模仿人类行为的算法。在学习方面，最重要的算法是神经网络，但由于模型过于强大，没有足够的数据支持，导致不是很成功。然而，在一些更具体的任务中，使用数据来适应函数的想法获得了巨大的成功，这也构成了机器学习的基础。在模仿方面，人工智能在图像识别、语音识别和自然语言处理方面有着广泛的应用。专家们花费了大量时间去创建边缘计算，彩色型材，N-gram语言模型，语法树等，不料所获成绩平平。 传统的机器学习 机器学习(ML)技术在预测中发挥了重要作用，机器学习已经经历了多代，有一套完备的模型结构，如： 线性回归 Logistic回归 决策树 支持向量机 贝叶斯模型 正则化模型 集成模型 神经网络 每一个预测模型都基于一定的算法结构，参数可进行调整。训练预测模型涉及以下步骤： 1.选择模型结构(例如，逻辑回归、随机森林等)。 2.用训练数据(输入和输出)对模型进行反馈。 3

前言： 　　机器学习作为人工智能中的伟大分支，让我们先来聊聊人工智能把。现在人工智能已经非常普遍了，从之前的阿尔法狗到现在中国人工智能机器人解答北京高考数学卷 考了105分。以及2017.6.6的苹果WWDC大会上宣布开发机器学习API，苹果想通过借此之举，让更过苹果开发者用户开发出更过用户体验好的应用，人工智能的例子真是数不胜数，已经渗透到我们生活的各方各面，比较常见的比如金融以及医疗，而且之前看了一篇文章这样评价金融业：随着人工智能的发展与普遍，以后金融业对求职者的要求需要掌握人工智能相关知识来通过测试。好言归正传，我们来聊聊机器学习吧！ 1. 什么是机器学习？ 　　机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题. 简单来说就是机器通过分析大量数据来进行学习。 比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。 2. 机器学习主要涉及知识以及应用范围 　　机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律