快速学电脑的基本知识(应该学习哪些课程)
数码测评
2024-04-26
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1. 快速学电脑的基本知识,应该学习哪些课程?
谢谢邀请!
IT行业经过多年的发展已经形成了一个较为庞大的技术生态体系,整个行业有大量的细分方向,软件开发领域包括Web开发、操作系统开发、嵌入式开发、大数据开发、人工智能开发、云计算开发等,另外还包括计算机网络的相关工作岗位,包括售前工程师、售后工程师、运维工程师等等。不同的岗位往往需要具备不同的知识结构,需要制定不同的学习计划,所以在进入IT行业之前应该先选择一个具体的方向。
对于非计算机专业的人来说,首先应该掌握一些计算机的基础知识,这些基础知识主要包括以下几个方面:
第一:计算机操作系统。操作系统是首先应该掌握的内容,了解操作系统体系结构是学习计算机基础知识的一个重点。操作系统包括文件管理、任务调度、中断管理、进程管理、资源管理、外设管理等内容。学习操作系统可以从学习Linux系列操作系统开始,一方面原因是Linux操作系统在IT专业领域有广泛的应用,另一方面原因是Linux系统是开源的。
第二:计算机网络。计算机网络是必须掌握的基础性知识,计算机网络的内容包括网络体系结构、协议、物理层、数据链路层、网络层、运输层、应用层、安全等内容,计算机网络涉及到数据在网络上的传输和交换。在学习计算机网络的过程中,会学习各种网络设备的原理和使用,包括交换机、路由器等设备。
第三:数据库。数据库对于网络应用来说是非常重要的内容,尤其在当前的大数据时代,数据库的作用越发重要。学习数据库可以从关系型数据库开始学起,包括关系模型、Sql语言、事务管理等重点内容。
第四:编程语言。编程语言的选择有很多,比如C、Java、Python等语言都有广泛的应用,从学习难度的角度上来说,Python语言相对来说还是比较容易学习的。另外,C语言也是一个应该重点掌握的编程语言。
以上内容是从事IT行业的基础性内容,如果想在软件开发领域走得更远,还应该系统的学习一下算法设计和数据结构。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢!
![快速学电脑的基本知识(应该学习哪些课程)](/static/artimg/20231209/6573e57db5829.jpg)
2. 新华电脑学校蓝翔和北大青鸟哪个好点?
计算机相关技术,门类较多,层次也分好几个层次。对于计算机专业的学生来说,不学编程,等于没学过计算机。既然学习计算机,个人也是推荐学习编程,若学力达不到,也可以学习一些软件应用,例如平面设计,PS等等。
全文手打原创,希望对您有帮助。
分析学校及其专业选哪个学校,首先看你想学什么,其次就是哪个学校有相关培训,以及教学质量如何。最后是培训费用,和时间。说实话,计算机培训费用都是很贵的。4个月以上就能达到差不多20000学费。或者每学期8000以上(1~3年)。所以选择需仔细评估,衡量自身情况,否则损失的不仅仅是钱,更是宝贵的时间。28岁以上,不推荐再去学习计算机。对于计算机行业来说,30岁已经是老人,35岁基本上不再接收低级工程师。
一、蓝翔
属于技工培训,电脑培训和家电维修基本没多大差别,如果想学编程,可以直接忽略了。如果想学维修,则可以。其专业内容和计算机专业没太大关系。
二、新华电脑学校
针对高中以上学历,有java/php之类的软件开发培训。初中则只有软件应用类的培训。若你希望学习开发,慎重选择,虽然专业多,但个人觉得这不是一个以开发为重点的培训机构。
三、北大青鸟
北大青鸟是老牌培训机构,并且以开发为主。在3者之中选择的话,如学开发,毫无疑问选择北大青鸟。但是,选择其实还很多,而我本人也接触过很多北大青鸟的学员,个人观点,计算机编程,不是一门容易学的东西,需要持之以恒。如家里经济宽裕,自己年龄还小,可以进去系统的学习,熏陶下。另外,无论年龄大小,若想学习编程,首先选择自学,预热,会是更好的选择。
如果打算学习编程,下面就是我的建议。
如何选择,如何规划一、开始自学、预热
(1)如今学习的渠道多不胜数。首先,可以选一门编程语言,开始自学,推荐C或者java。
书籍可以到京东和当当网购买,很多,不凡多买几本,交叉着看,有利于解惑。书籍:C程序设计,可以是零基础、谭浩强,均可,不要太厚。为什么选择C或者JAVA,因为他们面最广,就业机会最多,应用领域也最广。同样的还有C++,但是不推荐作为第一语言来学,可以先学C。Python虽然很热,但是基本都是作为第二、第三语言来学,直接招募python工程师的工作岗位无论在哪都很少。
(2)了解计算机组成原理,家里有台式机的话,了解下各个部件是什么,拆了,自己装装看。学习下安装windows系统,Linux系统,学习下简单的windows和linux系统命令和工具。对计算机和操作系统有个大致了解。书籍:计算机组成原理
(3)了解一些简单的数据结构,例如栈、队列,照着书上,开始编写简单的程序。了解程序编写的过程,学会简单的调试方法。对编程有个概念。大量的练习。
二、进阶
能进行到这个地步,已开始了解到数据结构、算法的重要性,编程语言、语法不再是大障碍的时候。补充计算机组成原理的知识、操作系统原理、计算机网络、数据库系统原理,以及数据结构。参照着名字,去购买书籍。有疑问,最方便的即是通过头条、网络进行答疑互动,交流学习。整个过程,不超过1年,个人估计4~8个月。看个人学习能力。本人也是从初中就开始学习编程的。
三、规划,未来去哪里(城市及岗位)
未来希望到哪个城市就业,学IT的,基本上都会去北上广深,如果不是这些一线城市,就业机会会很少,文凭要求也会更高。所以选择就业城市,非常关键。基本上,想到哪个城市就业,就得到哪个城市去参加培训。
同时,通过招聘网站,例如人才热线,智联,前程无忧,猎聘等。调查当地的计算机相关专业的岗位情况,如数量多少、薪水、技能要求、什么企业、什么行业。总体的分布情况。然后定下来,自己需要学习哪门语言,哪个专业。
四、规划,选择培训学校
对计算机相关技术,热门技术,大致了解以后,同时也基本学会一门编程语言,能写简单程序。
此时,可根据自身情况,选一个培训学校,系统性的学习,熏陶一下。同时,就业指导老师,会提供就业辅导,以及就业推荐,意味着,你能获得许多贴近企业需求的资讯,自己要学到什么程度,才能找到一份工作。另外,和同期学员,可以交流学习,比一个人学习会更有动力。
基于争分夺秒的心理,个人一般会推荐选择短期培训,一个省钱,二个省时间。对于1~3年制的培训,请看自己情况选择。
另外,培训机构的培训模式,一般有两种:
1.>现场面授(老师现场教学)
对于学习能力强的同学,本人不推荐这种,因为老师的水平一般很难保证。高薪的IT人才都去大企业去了,一般的培训机构,付不起这样的薪水。
2.>现场视频(放录制好的视频给你看)
这类视频里的讲师,水平一般都很高(一人服务全国,薪资可能都是半而百万),好好听,不懂的也有辅导老师可以询问,虽然辅导老师的水平可能更低,但一些基础问题,他们是懂的。
五、就业问题
(1)如果参与了培训,从就业指导老师那里,你已经能获得了许多答案。
(2)文凭问题,培训机构会给你搞定,在简历上,写上专科 OR 本科,英语四级,大着胆子去面试。你要相信,和你一样的人,其实很多,他们都曾经走过这一步。对于有能力、有毅力的人,企业是欢迎的,尤其是外包企业,常年缺人,他们就是没学历的就业稻草。即便因为学历,被刷了,对你也么有损失,总结下经验,到下一家去。
(3)切记,如有机会,都选择去大城市。这样,入行的成功率高很多,毕竟机会多。小城市,僧多粥少,学历要求会更高。
全文原创,希望对您有帮助。
普及编程知识,关注创业资讯,爱发明,爱创造。喜欢的话,可以关注我的头条号。
有疑问,可以评论、私信,我每天都会抽空回答。
3. 还需要学习写字吗?
这个问题的结论估计没有人会否定,但现实是确实很多年轻人接触手机,键盘的机会越来越多,手写字的机会却越来越少,能写一手好字的更是凤毛麟角,中国有句话叫字如其人,特别是刚参加工作,走向社会的年轻人如果能写一手好字,在別人还不是太了解你前,一定会给人留下深刻印象,当然以后获得有利机会肯定也会多,所以能写一手好字,大的方面叫是传承中国优秀文化,从小的方面叫提高个人文化俢养!
4. 学哪个方向出来就业要好一些?
21世纪是信息时代,计算机专业是所有理工科专业里面,最有前途的专业之一,这是学生最值得学的一个专业,尤其家境贫寒的学生,学这个专业最好,可以靠自己本事谋生,可以衣食无忧,甚至逆袭。这是一个充满想象力和机会的专业。
那么,计算机有多少专业呢?
计算机的专业方向这个问题不是那么简单。教育部在2012年发布过一个《普通高等学校本科专业目录》,有些专业目录到2019年没啥变化,但计算机专业一直在变,每年都在增加二级学科种类,可见计算机发展的活跃。
这是2012年后新增加的专业方向,所以现在计算机有10个方向。
080907T 智能科学与技术080908T 空间信息与数字技术080909T 电子与计算机工程080910T 数据科学与大数据技术计算机专业的区别最原始也最包罗万象的就是计算机科学技术,其他的专业都是从中衍生出来的。所以,从理论上来说,读了计算机科学与技术的专业,其他专业方向也是完全可以转的,因为专业基础课都学过,再加几门专业课就行。
这些专业中,软件工程是从计算机科学与技术里分出来,着重强调与实践的结合,编程能力和大型程序的组织、管理等。网络工程,跟通信有些交叉,对网络的建设、开发、维护。信息安全,信息安全与数学、信息论等关系比较紧密。物联网,则需要控制理论、嵌入式设计、电路等知识。数字媒体技术,需要美术知识。智能科学与技术,就是俗称人工智能,需要了解控制、机器视觉、人工神经网络等知识。空间信息与数字技术,空间信息现在有两派,一个是武汉大学的,就是地理信息与计算机结合起来,地理信息就是遥感测绘。另一个是西安电子科技大学的,外太空信息与计算机结合起来。电子与计算机工程,是电子信息、通信跟计算机的结合。数据科学与大数据技术,由于计算机产生了海量数据,这些海量数据藏着很多的有用信息,有必要对这些信息进行分析、处理。专业发展前景计算机的发展可以明显看出,在最开始时,是电路、计算机机器、网络等硬件第一个发展,也是最活跃的部分,后来开始软件,软件里面先是操作系统等大型基础性的软件,现在活跃则是之上的应用、社交、游戏、各种商业活动等。整个脉络就是从硬件到大型软件到应用软件到服务。
因此,偏硬件的计算机专业不是特别好,比如网络工程、电子与计算机工程。信息安全属于计算机里的基础构架之一,基础性的虽然重要,但不是热点,也不是特别好。物联网由于极为庞杂,一般物联网专业容易学得杂而不精,因此一般很少有人招物联网专业的学生。空间信息与数字技术就是软件工程的一个具体应用,没有必要学这么细。
相对来说,计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术、大数据都是非常好的专业。如果是读研的话,计算机科学与技术最好,因为换各个方法都很容易。数字媒体技术也不错,但对美术天赋有要求。
从招聘来看招聘也可以看出,人工智能最热。华为今年200万招的顶级博士生,着实吸引了一下眼球,基本都是人工智能方向的。
从人民日报的新闻也可以看出,软件工程、数字媒体技术的就业率非常好。
学历要求这里面有几个专业必须要高学历才行,比如人工智能、大数据、信息安全、物联网等,因为都是交叉学科,内容非常多,本科生、硕士生所学有限,要学好,找到顶级的工作,最好是博士毕业。
5. 想考计算机二级?
谢邀。首先说明,我没考过,计算机本专业学生,毕业默认就是相当于计算机四级。而且提醒题主,如果你是计算机专业的,考试肯定是为了加学分,毕业时候找工作千万不要把这个拿出来,太掉价,就像英语专业同学简历上写着我过了英语四级,那不是应该的嘛。
虽然我没考过,上学的时候也指导过几个非计算机专业的朋友考通过了。考试是要自己选择的科目,有office,c,vb,java,c++,web,python,access,mysql。朋友常问我,选哪个以后比较实用?我直接泼冷水,没一个实用的,考试就是考试,考试的知识点在以后学习工作中基本用不上。如果硬要从矮子里拔将军,那就office吧,word,excel,ppt这些办公软件你后面写论文答辩还有点用处。选择office另一个原因是网上资料多,目前非计算机专业大学生选的最普遍。
考试分两部分,选择题和操作题。对于非计算机专业的同学,常常就死在操作题上。提前一个月准备就行,其实没什么好说的,就是刷题,题海战术,不做这种强化练习,计算机专业学生裸考都很容易做错。
对于选择题,网上很多刷计算机二级题目的APP,下一个,差别不大。最后一个月吃饭走路睡觉前都能刷。基本上正常人都能满分过。
重点备考的是操作题,必须用电脑的。题主问看什么书做什么题,网上很多人推荐未来教育的书,主要是书里送了模拟考试系统的注册码,可以全真模拟考试环境。不过不愿意花钱的,就去b站刷视频吧,跟着视频操作,重点就是熟练操作。反正如果光看书看视频,操作题肯定满分过不了。最后几天,一定要把历年的真题做一遍,因为考试可能会出现原题。
整体来说其实很简单,不用过分紧张,想想高考都过来了,什么大风大浪没见过。
下面是淘宝未来教育2020版卖的书:
下面是b站视频的截图:
祝你成功!
6. 学计算机专业是个好出路吗?
计算机专业的前景怎么样?计算机是专业中,最热门的一个行业。IT行业是国家发展最重要的一个行业,当然,计算机方面的工作需求量也比较大。也是需求人才最大的行业之一。第一、计算机专业非常广阔包括有:计算机类、计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术等等以及这些行业。这些行业就业前景广阔,而且计算机专业的选择面也是非常多。当然,计算机毕业之后主要是软硬件工程师,网络工程师等等,计算机范围很广,能涉及很多方面。基本上互联网以及大型公司都需要高技术人才,首先自己要足够优秀才可以被录取。第二、现在计算机类专业在人才需求总量不断增大的。但是,想要有个好的计算机职业,首先得有扎实的技术作为基础,才能有高技术的人才,而且计算机行业技术要求不断的增加创新,大多数要经常了解计算机最新的知识以及计算机最新技术。当然,还要去实践,在校园期间通过学习积累知识,去工作单位加以运用。了解自己要去做哪方面的技术和哪方面的职业,对自己的感兴趣的职业去做好准备。然后,不管学习哪方面的知识,还是要看自己,学的要精通,这样计算机行业就业前景就非常美观了。第四、计算机行业也是非常不错的,计算机行业竞争力也是非常的大。当然,计算机这个行业都是要靠自己的能力的。计算机是要去不断的学习,因为计算机专业发展趋势迅速增大,要是停下来的话,可能就会落后,就会跟不上职业的技术标准。当然,在学习计算机行业过程中也要不断的积累经验,经验丰富了也不容易被淘汰,只有技术过硬,才是不容易被淘汰。对于计算机行业就业前景是非常乐观的。当然,自己也要有努力和毅力了。
7. 智能的定义是什么?
1.什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence):它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出,当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考,让机器拥有智能。时至今日,人工智能的内涵已经大大扩展,是一门交叉学科。2.人工智能的层次结构
基础设施层:回顾人工智能发展史,每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起,80年代计算机的普及,90年代计算机运算速度和存储量的增加,互联网兴起带来的电子化,均产生了较大的推动作用。到21世纪,大规模集群的出现,大数据的积累,GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升,促成了深度学习的诞生,点燃了人工智能的爆**潮,其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层:机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息,而深度学习作为机器学习的一个子集,相比于其他学习方法,使用了更多的参数、模型也更复杂,从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。计算机视觉:计算机视觉的历史可以追溯到1966年,人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中,要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么,这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法,即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外,也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。语音处理:让机器学会“听”和“说”,实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器,第一个真正基于语音识别系统出现在1952年,AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统,能够识别10个英文数字,正确率高达98%。比如Apple Siri,Echo等。自然语言处理:人类的日常社会活动中,语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言,能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应,被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。规划决策系统:人工智能规划决策系统的发展,一度是以棋类游戏为载体的。比如,AlphaGo战胜李世石,Master对顶级选手取得60连胜,机器人,无人车。3. 人工智能应用场景
3.1. 语音处理
• 语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统,包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。– 前端处理:说话人声检测,回声消除,唤醒词识别,麦克风阵列处理,语音增强等。– 语音识别:特征提取,模型自适应,声学模型,语言模型,动态解码等。– 语义识别和对话管理:更多属于自然语言处理的范畴。– 语音合成:文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。• 应用:包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。• 未来:真正做到像正常人类一样,与他人流畅沟通,自由交流,还有待时日。3.2. 计算机视觉
• 计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力,包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。– 图像处理:去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。– 图像识别:过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配,可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。– 图像理解:本质是图像与文本间的交互,可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。• 应用:– 医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。– 在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。– 在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。• 未来:计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段,真正赋予机器“看”的能力,在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。3.3. 自然语言处理
• 自然语言处理的几个核心环节:知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等,也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。– 知识图谱:基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。– 对话管理:包含闲聊、问答、任务驱动型对话。– 机器翻译:由传统的PBMT方法到Google的GNMT,流畅度与正确率大幅提升。• 应用:搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。4. AI、机器学习、深度学习的关系
4.1. 人工智能四要素
1) 数据如今这个时代,无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化,大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用,就需要进行大量的预处理过程。2) 算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展,近年来因为深度学习的发展到了高潮。3) 算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算,一般来说,GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化,再次提升了GPU的计算性能,有利于加速神经网络的计算。如:cuDNN具有可定制的数据布局,支持四维张量的灵活维度排序,跨步和子区域,用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算,同时减少了内存,大大提升了神经网络的性能。4) 场景人工智能经典的应用场景包括:用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2. 三者关系简述
人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一,任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。深度学习:源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。
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1. 快速学电脑的基本知识,应该学习哪些课程?
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IT行业经过多年的发展已经形成了一个较为庞大的技术生态体系,整个行业有大量的细分方向,软件开发领域包括Web开发、操作系统开发、嵌入式开发、大数据开发、人工智能开发、云计算开发等,另外还包括计算机网络的相关工作岗位,包括售前工程师、售后工程师、运维工程师等等。不同的岗位往往需要具备不同的知识结构,需要制定不同的学习计划,所以在进入IT行业之前应该先选择一个具体的方向。
对于非计算机专业的人来说,首先应该掌握一些计算机的基础知识,这些基础知识主要包括以下几个方面:
第一:计算机操作系统。操作系统是首先应该掌握的内容,了解操作系统体系结构是学习计算机基础知识的一个重点。操作系统包括文件管理、任务调度、中断管理、进程管理、资源管理、外设管理等内容。学习操作系统可以从学习Linux系列操作系统开始,一方面原因是Linux操作系统在IT专业领域有广泛的应用,另一方面原因是Linux系统是开源的。
第二:计算机网络。计算机网络是必须掌握的基础性知识,计算机网络的内容包括网络体系结构、协议、物理层、数据链路层、网络层、运输层、应用层、安全等内容,计算机网络涉及到数据在网络上的传输和交换。在学习计算机网络的过程中,会学习各种网络设备的原理和使用,包括交换机、路由器等设备。
第三:数据库。数据库对于网络应用来说是非常重要的内容,尤其在当前的大数据时代,数据库的作用越发重要。学习数据库可以从关系型数据库开始学起,包括关系模型、Sql语言、事务管理等重点内容。
第四:编程语言。编程语言的选择有很多,比如C、Java、Python等语言都有广泛的应用,从学习难度的角度上来说,Python语言相对来说还是比较容易学习的。另外,C语言也是一个应该重点掌握的编程语言。
以上内容是从事IT行业的基础性内容,如果想在软件开发领域走得更远,还应该系统的学习一下算法设计和数据结构。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢!
2. 新华电脑学校蓝翔和北大青鸟哪个好点?
计算机相关技术,门类较多,层次也分好几个层次。对于计算机专业的学生来说,不学编程,等于没学过计算机。既然学习计算机,个人也是推荐学习编程,若学力达不到,也可以学习一些软件应用,例如平面设计,PS等等。
全文手打原创,希望对您有帮助。
分析学校及其专业选哪个学校,首先看你想学什么,其次就是哪个学校有相关培训,以及教学质量如何。最后是培训费用,和时间。说实话,计算机培训费用都是很贵的。4个月以上就能达到差不多20000学费。或者每学期8000以上(1~3年)。所以选择需仔细评估,衡量自身情况,否则损失的不仅仅是钱,更是宝贵的时间。28岁以上,不推荐再去学习计算机。对于计算机行业来说,30岁已经是老人,35岁基本上不再接收低级工程师。
一、蓝翔
属于技工培训,电脑培训和家电维修基本没多大差别,如果想学编程,可以直接忽略了。如果想学维修,则可以。其专业内容和计算机专业没太大关系。
二、新华电脑学校
针对高中以上学历,有java/php之类的软件开发培训。初中则只有软件应用类的培训。若你希望学习开发,慎重选择,虽然专业多,但个人觉得这不是一个以开发为重点的培训机构。
三、北大青鸟
北大青鸟是老牌培训机构,并且以开发为主。在3者之中选择的话,如学开发,毫无疑问选择北大青鸟。但是,选择其实还很多,而我本人也接触过很多北大青鸟的学员,个人观点,计算机编程,不是一门容易学的东西,需要持之以恒。如家里经济宽裕,自己年龄还小,可以进去系统的学习,熏陶下。另外,无论年龄大小,若想学习编程,首先选择自学,预热,会是更好的选择。
如果打算学习编程,下面就是我的建议。
如何选择,如何规划一、开始自学、预热
(1)如今学习的渠道多不胜数。首先,可以选一门编程语言,开始自学,推荐C或者java。
书籍可以到京东和当当网购买,很多,不凡多买几本,交叉着看,有利于解惑。书籍:C程序设计,可以是零基础、谭浩强,均可,不要太厚。为什么选择C或者JAVA,因为他们面最广,就业机会最多,应用领域也最广。同样的还有C++,但是不推荐作为第一语言来学,可以先学C。Python虽然很热,但是基本都是作为第二、第三语言来学,直接招募python工程师的工作岗位无论在哪都很少。
(2)了解计算机组成原理,家里有台式机的话,了解下各个部件是什么,拆了,自己装装看。学习下安装windows系统,Linux系统,学习下简单的windows和linux系统命令和工具。对计算机和操作系统有个大致了解。书籍:计算机组成原理
(3)了解一些简单的数据结构,例如栈、队列,照着书上,开始编写简单的程序。了解程序编写的过程,学会简单的调试方法。对编程有个概念。大量的练习。
二、进阶
能进行到这个地步,已开始了解到数据结构、算法的重要性,编程语言、语法不再是大障碍的时候。补充计算机组成原理的知识、操作系统原理、计算机网络、数据库系统原理,以及数据结构。参照着名字,去购买书籍。有疑问,最方便的即是通过头条、网络进行答疑互动,交流学习。整个过程,不超过1年,个人估计4~8个月。看个人学习能力。本人也是从初中就开始学习编程的。
三、规划,未来去哪里(城市及岗位)
未来希望到哪个城市就业,学IT的,基本上都会去北上广深,如果不是这些一线城市,就业机会会很少,文凭要求也会更高。所以选择就业城市,非常关键。基本上,想到哪个城市就业,就得到哪个城市去参加培训。
同时,通过招聘网站,例如人才热线,智联,前程无忧,猎聘等。调查当地的计算机相关专业的岗位情况,如数量多少、薪水、技能要求、什么企业、什么行业。总体的分布情况。然后定下来,自己需要学习哪门语言,哪个专业。
四、规划,选择培训学校
对计算机相关技术,热门技术,大致了解以后,同时也基本学会一门编程语言,能写简单程序。
此时,可根据自身情况,选一个培训学校,系统性的学习,熏陶一下。同时,就业指导老师,会提供就业辅导,以及就业推荐,意味着,你能获得许多贴近企业需求的资讯,自己要学到什么程度,才能找到一份工作。另外,和同期学员,可以交流学习,比一个人学习会更有动力。
基于争分夺秒的心理,个人一般会推荐选择短期培训,一个省钱,二个省时间。对于1~3年制的培训,请看自己情况选择。
另外,培训机构的培训模式,一般有两种:
1.>现场面授(老师现场教学)
对于学习能力强的同学,本人不推荐这种,因为老师的水平一般很难保证。高薪的IT人才都去大企业去了,一般的培训机构,付不起这样的薪水。
2.>现场视频(放录制好的视频给你看)
这类视频里的讲师,水平一般都很高(一人服务全国,薪资可能都是半而百万),好好听,不懂的也有辅导老师可以询问,虽然辅导老师的水平可能更低,但一些基础问题,他们是懂的。
五、就业问题
(1)如果参与了培训,从就业指导老师那里,你已经能获得了许多答案。
(2)文凭问题,培训机构会给你搞定,在简历上,写上专科 OR 本科,英语四级,大着胆子去面试。你要相信,和你一样的人,其实很多,他们都曾经走过这一步。对于有能力、有毅力的人,企业是欢迎的,尤其是外包企业,常年缺人,他们就是没学历的就业稻草。即便因为学历,被刷了,对你也么有损失,总结下经验,到下一家去。
(3)切记,如有机会,都选择去大城市。这样,入行的成功率高很多,毕竟机会多。小城市,僧多粥少,学历要求会更高。
全文原创,希望对您有帮助。
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有疑问,可以评论、私信,我每天都会抽空回答。
3. 还需要学习写字吗?
这个问题的结论估计没有人会否定,但现实是确实很多年轻人接触手机,键盘的机会越来越多,手写字的机会却越来越少,能写一手好字的更是凤毛麟角,中国有句话叫字如其人,特别是刚参加工作,走向社会的年轻人如果能写一手好字,在別人还不是太了解你前,一定会给人留下深刻印象,当然以后获得有利机会肯定也会多,所以能写一手好字,大的方面叫是传承中国优秀文化,从小的方面叫提高个人文化俢养!
4. 学哪个方向出来就业要好一些?
21世纪是信息时代,计算机专业是所有理工科专业里面,最有前途的专业之一,这是学生最值得学的一个专业,尤其家境贫寒的学生,学这个专业最好,可以靠自己本事谋生,可以衣食无忧,甚至逆袭。这是一个充满想象力和机会的专业。
那么,计算机有多少专业呢?
计算机的专业方向这个问题不是那么简单。教育部在2012年发布过一个《普通高等学校本科专业目录》,有些专业目录到2019年没啥变化,但计算机专业一直在变,每年都在增加二级学科种类,可见计算机发展的活跃。
这是2012年后新增加的专业方向,所以现在计算机有10个方向。
080907T 智能科学与技术080908T 空间信息与数字技术080909T 电子与计算机工程080910T 数据科学与大数据技术计算机专业的区别最原始也最包罗万象的就是计算机科学技术,其他的专业都是从中衍生出来的。所以,从理论上来说,读了计算机科学与技术的专业,其他专业方向也是完全可以转的,因为专业基础课都学过,再加几门专业课就行。
这些专业中,软件工程是从计算机科学与技术里分出来,着重强调与实践的结合,编程能力和大型程序的组织、管理等。网络工程,跟通信有些交叉,对网络的建设、开发、维护。信息安全,信息安全与数学、信息论等关系比较紧密。物联网,则需要控制理论、嵌入式设计、电路等知识。数字媒体技术,需要美术知识。智能科学与技术,就是俗称人工智能,需要了解控制、机器视觉、人工神经网络等知识。空间信息与数字技术,空间信息现在有两派,一个是武汉大学的,就是地理信息与计算机结合起来,地理信息就是遥感测绘。另一个是西安电子科技大学的,外太空信息与计算机结合起来。电子与计算机工程,是电子信息、通信跟计算机的结合。数据科学与大数据技术,由于计算机产生了海量数据,这些海量数据藏着很多的有用信息,有必要对这些信息进行分析、处理。专业发展前景计算机的发展可以明显看出,在最开始时,是电路、计算机机器、网络等硬件第一个发展,也是最活跃的部分,后来开始软件,软件里面先是操作系统等大型基础性的软件,现在活跃则是之上的应用、社交、游戏、各种商业活动等。整个脉络就是从硬件到大型软件到应用软件到服务。
因此,偏硬件的计算机专业不是特别好,比如网络工程、电子与计算机工程。信息安全属于计算机里的基础构架之一,基础性的虽然重要,但不是热点,也不是特别好。物联网由于极为庞杂,一般物联网专业容易学得杂而不精,因此一般很少有人招物联网专业的学生。空间信息与数字技术就是软件工程的一个具体应用,没有必要学这么细。
相对来说,计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术、大数据都是非常好的专业。如果是读研的话,计算机科学与技术最好,因为换各个方法都很容易。数字媒体技术也不错,但对美术天赋有要求。
从招聘来看招聘也可以看出,人工智能最热。华为今年200万招的顶级博士生,着实吸引了一下眼球,基本都是人工智能方向的。
从人民日报的新闻也可以看出,软件工程、数字媒体技术的就业率非常好。
学历要求这里面有几个专业必须要高学历才行,比如人工智能、大数据、信息安全、物联网等,因为都是交叉学科,内容非常多,本科生、硕士生所学有限,要学好,找到顶级的工作,最好是博士毕业。
5. 想考计算机二级?
谢邀。首先说明,我没考过,计算机本专业学生,毕业默认就是相当于计算机四级。而且提醒题主,如果你是计算机专业的,考试肯定是为了加学分,毕业时候找工作千万不要把这个拿出来,太掉价,就像英语专业同学简历上写着我过了英语四级,那不是应该的嘛。
虽然我没考过,上学的时候也指导过几个非计算机专业的朋友考通过了。考试是要自己选择的科目,有office,c,vb,java,c++,web,python,access,mysql。朋友常问我,选哪个以后比较实用?我直接泼冷水,没一个实用的,考试就是考试,考试的知识点在以后学习工作中基本用不上。如果硬要从矮子里拔将军,那就office吧,word,excel,ppt这些办公软件你后面写论文答辩还有点用处。选择office另一个原因是网上资料多,目前非计算机专业大学生选的最普遍。
考试分两部分,选择题和操作题。对于非计算机专业的同学,常常就死在操作题上。提前一个月准备就行,其实没什么好说的,就是刷题,题海战术,不做这种强化练习,计算机专业学生裸考都很容易做错。
对于选择题,网上很多刷计算机二级题目的APP,下一个,差别不大。最后一个月吃饭走路睡觉前都能刷。基本上正常人都能满分过。
重点备考的是操作题,必须用电脑的。题主问看什么书做什么题,网上很多人推荐未来教育的书,主要是书里送了模拟考试系统的注册码,可以全真模拟考试环境。不过不愿意花钱的,就去b站刷视频吧,跟着视频操作,重点就是熟练操作。反正如果光看书看视频,操作题肯定满分过不了。最后几天,一定要把历年的真题做一遍,因为考试可能会出现原题。
整体来说其实很简单,不用过分紧张,想想高考都过来了,什么大风大浪没见过。
下面是淘宝未来教育2020版卖的书:
下面是b站视频的截图:
祝你成功!
6. 学计算机专业是个好出路吗?
计算机专业的前景怎么样?计算机是专业中,最热门的一个行业。IT行业是国家发展最重要的一个行业,当然,计算机方面的工作需求量也比较大。也是需求人才最大的行业之一。第一、计算机专业非常广阔包括有:计算机类、计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术等等以及这些行业。这些行业就业前景广阔,而且计算机专业的选择面也是非常多。当然,计算机毕业之后主要是软硬件工程师,网络工程师等等,计算机范围很广,能涉及很多方面。基本上互联网以及大型公司都需要高技术人才,首先自己要足够优秀才可以被录取。第二、现在计算机类专业在人才需求总量不断增大的。但是,想要有个好的计算机职业,首先得有扎实的技术作为基础,才能有高技术的人才,而且计算机行业技术要求不断的增加创新,大多数要经常了解计算机最新的知识以及计算机最新技术。当然,还要去实践,在校园期间通过学习积累知识,去工作单位加以运用。了解自己要去做哪方面的技术和哪方面的职业,对自己的感兴趣的职业去做好准备。然后,不管学习哪方面的知识,还是要看自己,学的要精通,这样计算机行业就业前景就非常美观了。第四、计算机行业也是非常不错的,计算机行业竞争力也是非常的大。当然,计算机这个行业都是要靠自己的能力的。计算机是要去不断的学习,因为计算机专业发展趋势迅速增大,要是停下来的话,可能就会落后,就会跟不上职业的技术标准。当然,在学习计算机行业过程中也要不断的积累经验,经验丰富了也不容易被淘汰,只有技术过硬,才是不容易被淘汰。对于计算机行业就业前景是非常乐观的。当然,自己也要有努力和毅力了。
7. 智能的定义是什么?
1.什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence):它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出,当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考,让机器拥有智能。时至今日,人工智能的内涵已经大大扩展,是一门交叉学科。2.人工智能的层次结构
基础设施层:回顾人工智能发展史,每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起,80年代计算机的普及,90年代计算机运算速度和存储量的增加,互联网兴起带来的电子化,均产生了较大的推动作用。到21世纪,大规模集群的出现,大数据的积累,GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升,促成了深度学习的诞生,点燃了人工智能的爆**潮,其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层:机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息,而深度学习作为机器学习的一个子集,相比于其他学习方法,使用了更多的参数、模型也更复杂,从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。计算机视觉:计算机视觉的历史可以追溯到1966年,人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中,要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么,这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法,即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外,也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。语音处理:让机器学会“听”和“说”,实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器,第一个真正基于语音识别系统出现在1952年,AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统,能够识别10个英文数字,正确率高达98%。比如Apple Siri,Echo等。自然语言处理:人类的日常社会活动中,语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言,能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应,被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。规划决策系统:人工智能规划决策系统的发展,一度是以棋类游戏为载体的。比如,AlphaGo战胜李世石,Master对顶级选手取得60连胜,机器人,无人车。3. 人工智能应用场景
3.1. 语音处理
• 语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统,包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。– 前端处理:说话人声检测,回声消除,唤醒词识别,麦克风阵列处理,语音增强等。– 语音识别:特征提取,模型自适应,声学模型,语言模型,动态解码等。– 语义识别和对话管理:更多属于自然语言处理的范畴。– 语音合成:文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。• 应用:包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。• 未来:真正做到像正常人类一样,与他人流畅沟通,自由交流,还有待时日。3.2. 计算机视觉
• 计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力,包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。– 图像处理:去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。– 图像识别:过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配,可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。– 图像理解:本质是图像与文本间的交互,可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。• 应用:– 医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。– 在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。– 在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。• 未来:计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段,真正赋予机器“看”的能力,在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。3.3. 自然语言处理
• 自然语言处理的几个核心环节:知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等,也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。– 知识图谱:基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。– 对话管理:包含闲聊、问答、任务驱动型对话。– 机器翻译:由传统的PBMT方法到Google的GNMT,流畅度与正确率大幅提升。• 应用:搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。4. AI、机器学习、深度学习的关系
4.1. 人工智能四要素
1) 数据如今这个时代,无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化,大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用,就需要进行大量的预处理过程。2) 算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展,近年来因为深度学习的发展到了高潮。3) 算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算,一般来说,GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化,再次提升了GPU的计算性能,有利于加速神经网络的计算。如:cuDNN具有可定制的数据布局,支持四维张量的灵活维度排序,跨步和子区域,用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算,同时减少了内存,大大提升了神经网络的性能。4) 场景人工智能经典的应用场景包括:用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2. 三者关系简述
人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一,任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。深度学习:源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们进行删除!谢谢大家!