高性能计算在未来有前景吗？

一、高性能计算在未来有前景吗？

高性能计算在未来一定会有很大的前景。目前，随着人工智能、大数据、物联网等技术的快速发展，海量数据的处理和计算能力的需求越来越迫切，这就需要更快、更强、更有效的高性能计算。同时，高性能计算也是科研和工程领域的重要驱动力，如天气预报、基因组学研究、航空航天设计等都离不开高性能计算的支持。

未来，高性能计算将会更加普及和应用广泛，它将在各个领域都扮演重要的角色。例如，智能制造、智慧城市、人工智能等等，都需要强大的计算能力才能得以实现。

总之，高性能计算是一个非常重要的领域，在未来将会继续发挥重要作用，并且有着很大的发展前景。

二、打造高性能人工智能电脑配置指南

随着人工智能技术的不断发展和普及,越来越多的人开始关注如何搭建一台专门用于人工智能应用的高性能电脑。无论是从事机器学习、深度学习、自然语言处理还是计算机视觉等人工智能领域的工作,拥有一台性能出色的电脑都是必不可少的。那么,究竟应该如何选择合适的硬件配置来打造一台专业的人工智能电脑呢?

CPU 选择

对于人工智能应用来说,CPU的性能是非常关键的。一般来说,选择具有大量核心和线程的高性能 CPU是非常重要的。目前市面上比较流行的 CPU 型号包括英特尔的 Core i9 系列和 AMD 的 Ryzen Threadripper 系列。这些 CPU 不仅拥有强大的单核性能,而且核心和线程数也非常可观,非常适合人工智能应用。

GPU 选择

除了 CPU 之外,GPU 也是人工智能电脑不可或缺的重要组件。目前市面上主流的 GPU 包括英伟达的 RTX 系列和 AMD 的 Radeon RX 系列。这些 GPU 不仅拥有强大的并行计算能力,而且还支持 CUDA 和 OpenCL 等人工智能加速技术,非常适合用于训练和部署深度学习模型。

内存和存储选择

除了 CPU 和 GPU 之外,人工智能电脑的内存和存储也同样重要。对于内存,建议选择容量较大(至少 32GB)、速度较快(3200MHz 以上)的 DDR4 内存条。对于存储,可以选择 SSD 作为系统盘,同时配合大容量的 HDD 作为数据盘,以满足人工智能应用对存储的需求。

其他硬件选择

除了上述核心硬件之外,人工智能电脑的其他硬件配置也同样重要。比如,选择高功率的电源供应器,以确保系统的稳定运行;选择高性能的网卡,以确保快速的网络传输;选择高质量的机箱和散热系统,以确保系统的可靠性和长期稳定运行。

总之,打造一台专业的人工智能电脑需要综合考虑 CPU、GPU、内存、存储等多方面因素。只有选择合适的硬件配置,才能确保人工智能应用的高性能和稳定运行。希望通过本文的介绍,您能够更好地了解如何搭建一台专业的人工智能电脑。感谢您的阅读,祝您工作顺利!

三、有没有大佬给点建议，想学人工智能，那本科是学计科然后考研学人工智能或者本科直接读人工智能？

首先说结论：我倾向于你本科学习计算机科学（CS）。

一般各个高校本科阶段课程比较基础，没有针对性。

而人工智能、机器人、软件开发、网页开发、游戏开发都是计算机科学的一个子学科。

如果你本科报考计算机，还可以先把基础打好，毕业后可以进一步在人工智能方向深造。

即使行业变化剧烈，也可以毕业后再选择计算机科学其他方向。

甚至你会惊奇的发现公务员考试计算机科学类专业名额也是最大的。

报考专业还有一个原则：不要报考特别新的专业，切勿去当小白鼠！

想想之前的新兴专业：生命，环境，物流，电竞，电子商务等专业，基本都是大坑。

所以基于这个原则我也不建议你报考人工智能专业。

你提到北京邮电和电子科大这两所大学，他们本身都很强，实力不分伯仲。

需要注意的是电子科大是985/211高校，北京邮电是211。

关于985，出国留学、考公务员（部分科研院所、专技岗）会有用，反正有比没有好。

北邮在北京，电子科大在成都，虽然成都实力不弱，但是比北京还是差了太多。

即学校所在地北邮 >> 电子科大，毕业就业更方便。

最后提醒一点，电子科大这所学校在美国制裁名单上。

如果你考虑以后去美帝读博士，可能反而会有点劣势哈。

四、计科、软工、人工智能、机器人工程、自动化哪个就业前景好，挣钱多？

好好学习，哪个都好。

不好好学习，哪个都不好。

这种问题，毫无意义！

人工智能，机器人，有骗子嫌疑。建议远离！

五、探索人工智能领域的新宠——高性能人脸识别技术

背景介绍

随着科技的迅猛发展，人工智能领域取得了巨大的突破。其中，人脸识别技术作为一项重要的研究方向，近年来引起了广泛的关注和热议。在人脸识别技术中，h9的人脸识别算法以其卓越的性能和准确度在业界崭露头角，备受瞩目。

什么是h9的人脸识别

h9的人脸识别是一种基于深度学习和人工神经网络的人脸识别技术。它通过对人脸图像进行特征提取和比对，能够快速准确地识别人脸的身份信息。与传统的人脸识别算法相比，h9的人脸识别具有更高的准确率和更低的误识率。

h9的人脸识别的关键技术

• 深度学习：h9的人脸识别利用深度神经网络进行特征提取，能够捕捉到人脸图像中的细微差异，使识别结果更加精准。
• 光照不变性：h9的人脸识别算法通过光照不变性技术，能够在不同光照条件下准确识别人脸，提高了识别的鲁棒性。
• 活体检测：h9的人脸识别支持活体检测，能够判断识别过程中是否为真实人脸，有效防止照片、面具等生物特征冒用的情况。

h9的人脸识别应用领域

h9的人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

• 安防领域：h9的人脸识别技术能够用于公共场所的人员布控、犯罪嫌疑人的追踪、进出门禁系统等，提高安全性和便利性。
• 金融领域：h9的人脸识别技术可以用于身份验证、账户登陆等，提高交易过程的安全性和效率。
• 零售领域：h9的人脸识别技术可以应用于人脸支付、会员识别、智能推荐等场景，提升消费者体验和销售效果。
• 教育领域：h9的人脸识别技术可用于学生考勤、校园门禁等，提高安全性和管理效率。

结语

h9的人脸识别技术以其卓越的性能和广泛的应用领域，在人工智能领域中成为一颗新星。未来，随着科技的不断进步和人工智能技术的不断创新，h9的人脸识别有望在更多领域展现出更大的潜力和价值。

感谢您阅读本篇文章，通过了解h9的人脸识别技术，希望能给您带来关于人工智能领域的新见解，同时也让大家对h9的人脸识别技术有了更深入的了解。

六、大一计算机大类在读，马上面临分流，有计科，软工和人工智能，应该怎么选?

这个我太知道了！！！

985 软工科班学长，本科 CS，在计算机专业呆了 7 年，计算机专业可以说已经被我摸透有！！！

这个回答一定要看完，可能会影响你读计算机的大学阶段！！！

先说答案：建议无脑计科或软工。

计算机类的本科专业是很多的，目前全国开设的主要专业有这么几个，分别是：

• 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
• 大数据

这几个是本科阶段招生的主力专业，其他那些招收的都不太多。

下面我来详细介绍一下几个专业：

• 计算机科学与技术是专业的一个总称，像软工、网络、信安、物联网、数媒这些都是它的细分。就像当年本科时我就读的是学校计算机科学与技术学院的计算机科学与技术专业。
• 软件工程是上面说的计科的分支专业，主要研究的是软件工程，可以理解为偏软件开发的计算机科学。
• 网络工程顾名思义专攻网络方面，主要研究网络，也分硬件和软件，硬件的话比如服务器维护、计算机安装维护，软件的话就类似计算机网络、安全等。
• 信息安全主要研究的是网络信息安全，未来就是从事各类信息安全系统、计算机安全系统的研究设计开发管理等工作。
• 物联网行业是个有前景的行业，物联网专业却是个我不太看好的，学的东西太多，编程，通信，网络，硬件，电子，基本就是把其它学科一些有用的课程拿来，降低一个 level 学一下，驳杂且多且不精...

其中软工的学费较贵，差不都1w一学期，计科的学费则正常一些，差不多接近软工学费的一半。

就我身边的同学，软工的同学毕业出来以后基本都从事了互联网行业，而计科出来的同学除了大多数在互联网行业，还有少部分的参与了选调和考公。

其实不管怎么说，这些学科出来基本就是混迹在各大互联网公司，这只是专业选择，代表你未来可能会从事的方向，但是没人规定说我计科出来的就不能去做网络，不能去做物联网，也没说我网络出来的不能去做开发。

计算机专业虽然学科分类多，但是各个专业很多知识是相通的，差异并不大。

这些专业出来以后，大概率最终的就业就是各互联网公司的新民工。

最重要的还是基础能力的培养，比如计算机基础、编程基础。

学习计算机最核心的方法，也是学长一路走来总结的，按照学长推荐的路线走，大学毕业后成为 Offer 收割机肯定是没问题的：

入门看视频＋计算机经典书籍辅助＋不断写代码。

大学之前从来没接触过编程，一度以为计算机专业就是打游戏专业，正是靠着自己的努力，从一所二本院校考到了软工排名前三的 985 院校读研！

你首先要明白一件事：对于计算机科班学生来说，大学计算机主要靠自己自学。

大学的自学时间太多了，仅仅是靠上课听一下肯定是不够的。

当然对于自学这件事，需要能耐得住寂寞，需要长久的坚持，这个坚持不是一天两天，不是一个月两个月，而是以年为单位。

题主现在应该立马先思考一件事，在上大学的初期，想明白自己之后想要干啥。

认真思考未来，这个动作越早做越好，毕竟目标导向。

最好及早决定自己是要毕业直接工作还是要考研，因为虽然在学习内容上相差不大，但是重点努力的方向还是不同的！！！

1. 毕业直接工作

着重就业，那你的大一大二就玩命学，之后大三找机会进大厂实习，为你之后毕业找一个薪资炸的工作打下基础。

玩命学不是瞎学，把握住两方面就好了：

• 玩转一门编程语言：c++、Java、Python 都行。
• 计算机基础学好

玩转一门编程语言，玩转是啥，是熟悉，不是了解就行。

最好能做点工程项目，如果有机会进实验室跟着老师或者有额外的机会做点东西都行。

没有就自己去问，我不信个计算机专业没这个。

学校资源要用好。

实在没有，那就多刷题练感觉，刷题是啥，后面会说到。

校招来说，计算机基础重要的就这么几门：数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统、计算机网络、数据库这几门。

你要找工作的话，首先保证数据结构与算法学的顶呱呱。

在这个基础上，多刷题，按照分类按照专题刷。

刷题可以去牛客网

网址：https://www.nowcoder.com/link/pc_kol_wenqlgd

牛客网作为国内内容超级丰富的 IT 题库，各种东西看的我眼花缭乱，题库+面试+学习+求职+讨论 360 度无死角服务，堪称"互联网求职神器"。尤其对于应届生来说更是找工作刷面经的绝好去处！

它好就好在不只是一个刷题的平台，还是一个交流学习的平台，发个问题贴总有热心的大佬帮助，别问我怎么知道，我才不要说我也给人回答过问题…

说句题外话，我与牛客网的结缘还是因为…它上面有考研真题，我刷来着…

也可以上 LeetCode 上刷就好。

可以看下这个前字节大佬的刷题笔记：

两个月斩获 70k star，前字节大神刷题笔记

针对 LeetCode，题的解法有很多，我们往往追求的是最优解，这里有一份清华学长整理的 LeetCode 最优解，强烈推荐：

清华学霸的刷题笔记(leetcode最优解)

两者配合起来应该非常舒爽。

除了数据结构的其余的课程的话，上课认真听，下课多琢磨，可能很多东西抽象懵懂，没事，你要你认真学了，认真琢磨了，你就超过 90% 的人了。

2.考研

着重考研的话，学习的内容和“着重就业”学习的差不多，但是就是不用玩命，平稳的学就好。

编程语言的话，那 C 语言好好学一下。

其余的计算机基础课程，还是那些，都好好学。

考研看学校的，不同学校的计算机考研课程不同。

有的考 408，有的只考数据结构算法，但这些都不是问题，你只要这些课都在你的学习之时学好，都不成问题。

除了编程语言和计算机基础课程外，你想考研，还要把数学（高数、现代、概率论）、英语、政治学好，这些都要考。

呃，政治的话就上课好好听就好了，反正到时候还是得背的，问题不大。

还有就是，最好大一大二能参加个竞赛，拿个有点分量的奖，还有像什么奖学金啦这种能争就争，对考研复试有好处。

其实不管你选了哪条路，都要做好下面这四点：

• 学会自学。大学的自由时间一大把，只靠上课听讲远远不够，上课你不睡觉我都算你是条好汉，你是大学生了，不能只低头拉车，更要抬头看路！
• 掌握一门编程语言好嘛。这个是必须，根据自己的规划，无论是选择 Java、C++、Python 都行，无论你以后是不是用这门语言，这都是你找工作的敲门砖。
• 没事的时候多敲点代码。当个熟练工，才能显得你牛x，有机会跟着学校的老师或者进入到实验室做项目，一定要坚决跪舔，要跟着学习跟着做。
• 学好数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理、数据库这些基础课程。以后不管你是走考研这条路还是面试找工作全都用的上！学好这些，走到哪里都不怕。

但是现在网上好的经验这么多，有多少人是能从头到尾看下来，这其中又有多少人是能认真跟着做的。

想学习计算机科学与技术，我感觉做好两点就够了：

• 掌握一门扎实的编程语言。

编程语言是工具，是我们吃饭的家伙什。掌握是啥，是熟悉，不是了解就行。

• 扎实的计算机基础知识。

计算机基础知识重要的基本上就是“数据结构与算法”“计算机组成原理”“操作系统”“计算机网络”“数据库”。

其实总而言之，对于学习计算机专业，技术才是最重要的。

如果你的目标是自己变得牛逼，那你大学四年可以这样。

• 大一：学好计算机导论，学好入门编程语言（一般是 C 语言）
• 大二：基本要学习面向对象编程语言，一般是 C++/Java，学好计算机基础课程：数据结构与算法、计算机组成原理。
• 大三：学好操作系统、计算机组成原理、数据库这些基础课，现在课程该学的差不多了，有机会就出去找份实习，或者跟实验室老师做项目，或者下学期开始准备考研、保研。
• 大四：更是没课，考研的考研，实习的实习，别闲着。

直接说下学习路线吧：

C 语言 -> 计算机基础 -> 编程语言进阶。

下面都是很干的干货，麻烦动动小手帮我 @Rocky0429 点赞呀！

一、C 语言

计算机科班的同学，不出意外，进入编程世界的第一门的语言学的肯定是 C 语言了。

其他立志做技术行的同学，从 C 语言入门百利无害。

很多人都觉得 C 语言入门难，不能像 Python 这种编程语言一样快速获得成就感。

为啥现在还有这么多技术大佬建议学一下 C 语言呢？

因为 C 语言是一门面向过程的语言，运行速度极快，是计算机产业的核心语言，像操作系统、硬件驱动、数据库这些都离不开 C 语言。不学 C 语言，就很难深入了解计算机底层的运行机制。

现在常见的高级语言的底层几乎都是 C 语言实现的。

C 语言的学习其实就三个阶段就好了：

(1) 入门阶段

这个阶段学习 C 语言的基础语法知识。

目标是可以开发一些简单的控制台小程序。

(2) 提高阶段

这个阶段学习 C 语言自带的库函数，形成 C 语言的基本知识框架。

目标是开发一些基本的应用程序。

(3) 应用阶段

这个是实战阶段，要具备一定的综合性应用软件开发能力。

目标是能够开发像贪吃蛇、图书管理系统、学生信息管理系统等项目。

具体的学习路线我就不在这细说，看我下面的文章就好了。

二、C 语言实战项目

学编程除了理论外，更重要的是要应用，应用很好理解，前期多敲代码，之后慢慢去升华。

其实编程语言就是要多练，怎么多练，就是代码量。

刚开始的时候，可以上在线网站联系一下。

如果你在这个阶段觉得差不多了，可以尝试找一些在线的练习题做下。

这里推荐一下牛客网，在线的编程题库做的很不错。

直接点击下面这个链接可以直达，开启你的测试之旅~

传送门：https://www.nowcoder.com/link/pc_kol_wenqlgd

当然也可以多观摩别人的项目，看人家的写法，模仿项目，学习其中的思想，一点点的积累，一步步形成自己的东西，厚积而薄发，慢慢你就会发现你也可以了。

1、C语言制作斗地主发牌器

通过本项目的学习，可以让学员掌握一些棋牌类的手机游戏中的发牌系统算法怎么编写，为学员就业后编写一些小的游戏类APP打下良好的基础。

传送门：C语言：斗地主的发牌器 - 网易云课堂、

２、C语言实现通讯录/图书管理

这个课程将使用 C 语言完成一个简单的通讯录。会涉及到结构体、数组、链表等重要概念，需要对 C 语言有一定的了解。

地址：C 语言实现通讯录_C - 蓝桥云课

3、C语言实现2048小游戏

2048是之前十分火爆的一款益智游戏，这个课程将使用 C 语言完成一个2048游戏。适合对C语言有一定基础，需要了解C语言，以及绘图库ncurses的实用。大大提高你的动手能力。

地址：C 语言实现 2048 游戏_C

4、Tinyhttpd（7.3k+ star）

一个不到 500 行的超轻量型 HTTP Server，可以用来理解服务器程序的原理和本质。

C语言 的入门级项目！

传送门：https://github.com/EZLippi/Tiny

5、db_tutorial（5.9k+ star）

用 C 从零创建一个简单的数据库。

传送门：https://github.com/cstack/db_tu

三、计算机基础

重要的计算机基础课是下面这些：

• 数据结构与算法
• 计算机组成原理
• 操作系统
• 计算机网络
• 数据库

之前写过这方面的学习路线，很详细：

为了方便大家阅读，我把重要的内容摘下来。

虽然这几门课程都重要，如果有个排序，我还是要把数据结构与算法排在第一位。

1、数据结构与算法

程序 = 数据结构 + 算法。

数据结构经常与算法放在一起，在有些高校，会存在“数据结构”和“算法设计与分析”这样两门课。

这就造成很多同学懵圈，数据结构与算法有什么区别？甚至有些同学认为这就是一种。

其实吧：

• 数据结构主要讲解数据的组织形式。就是我们要怎样把这些数据存储起来，所以有数组、链表、栈、队列、树、图，这是数据结构的重点。
• 算法，则注重的是思想。比如数组里的元素怎么排序、怎么找到最大的数和最小的数等等。说白了就是解决现实中问题的思想。所以才会有贪心、动态规划等这些算法。

数据结构与算法，不管你怎么想，一定要认真学！不管面试还是考研都是必考！

下面总结一些重要的知识点吧，这样才能有针对的学。

【复杂度分析】

• 时间复杂度
• 空间复杂度

学习数据结构与算法的第一课，我永远都选复杂度分析，在我看来，这是数据结构与算法中最重要的知识点，且不接受任何反驳。

文章推荐：

保姆级教学！彻底学会时间复杂度和空间复杂度

【数据结构】

• 数组（Array）
• 链表（Linked List）
• 栈（Stack）
• 队列（Queue）
• 散列表（Hash table）
• 堆（Heap）
• 树（Tree）
• 图（Graph）

【操作数据结构】

• 查找
• 插入
• 删除
• 修改
• 排序

入门文章推荐：

蛋蛋惨遭数组滑铁卢，面试官建议回村养猪。

链表，画几下就整明白了！

呔！“栈”住，队列！

【数据结构书籍推荐】

《大话数据结构》、《数据结构与算法分析》

【算法】

学习算法的套路很简单，多看、多写、多上机。

算法的话，需要掌握以下内容：

• 基本算法思想：回溯算法、分治算法、枚举算法、贪心算法
• 动态规划
• 查找算法：二分查找、散列表查找、树结构查找
• 字符串匹配：暴力匹配、KMP算法
• 10大排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、堆排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序

【算法书籍推荐】

《算法图解》、《算法(第 4 版)》、《算法导论》

【视频教程推荐】

• 《数据结构》，浙大陈越和何钦铭教授联合授课，其大名在计算机领域可谓耳熟能详了。

链接：数据结构_浙江大学_中国大学MOOC(慕课)

• 《数据结构与算法》，这门课程的最大特点是理论和实践的结合，你将学习到解决各种计算问题的算法技巧，并实现大约100个算法编码问题。

链接：Data Structures and Algorithms

【网站推荐】

如果还是觉得学起来很吃力，可以借助下面这个网站来学习。

• VisuAlgo，数据结构和算法动态可视化网站。

链接：数据结构和算法动态可视化 (Chinese)

【刷题】

我在大学的时候参加 ACM，拿过亚洲区预赛银奖，刷题贯穿了我的整个大学生涯，总结了一些刷题的经验，感兴趣的可以看下。

我最近也在重新刷 LeetCode，并把自己刷的题进行了图解，写的很清晰，如果时间允许的话，可以跟着我的进度，现在已经刷到栈和队列专题。

稳了，一题学会链表的 5 种操作！

反转吧，链表！

交换吧，链表！

链表，你有环嘛？

栈，你告诉我这个括号配不配！

栈，你给我玩这个字符消消乐！

当然这只是其中一部分，更多的有兴趣的话自己去看吧。

2、计算机组成原理

计算机组成原理，即“计算机”“组成”的“原理”。

我觉得它是所有计算机基础课程中最难学的一门课，整个课程的核心就是使用数字逻辑电路和触发器搭建一个可以运行汇编指令的机器。

【书籍推荐】

• 入门系列

《计算机是怎样跑起来的》、《程序是怎样跑起来的》

• 深入系列

《深入理解计算机系统》

【视频推荐】

• 视频首推卡内基梅隆大学的《深入理解计算机系统》系列课程，英语不好？没关系，有中英文字幕，看完这套视频，知识＋六级顺利拿到手。

链接：【精校中英字幕】2015 CMU 15-213 CSAPP 深入理解计算机系统 课程视频_哔哩哔哩_bilibili

看这个视频的配套教材是《深入理解计算机系统》。

• 此外，国内的可以看下哈工大刘宏伟老师的课程（135讲）

链接：计算机组成原理（哈工大刘宏伟）135讲（全）高清_哔哩哔哩_bilibili

3、操作系统

无论你学习什么语言，都避免不了和操作系统打交道。所有语言的最后执行，都是靠操作系统。

比如你学习 Java，用到多线程技术，实际上操作系统才是负责管理进程和线程的。

不懂操作系统，你在未来学习编程语言的高级特性，涉及到线程进程调度，内存分配，或者是学习 Linux 相关的知识时，都会一头雾水。

只有学会了操作系统，才能够更好地学习其他语言和技术。

所以，操作系统是程序员进阶必会的知识。

【书籍推荐】

• 入门推荐

《操作系统导论》、《现代操作系统》

• 深入系列

《深入理解计算机系统》

【视频推荐】

操作系统，说实话，在刚开始学的时候不建议直接闷头看书。

因为书看起来是真没意思。

• 这里推荐清华大学的操作系统课程，Ｂ站上可看。分上下。

链接：【清华大学】操作系统 陈渝 全113讲（上）_哔哩哔哩_bilibili

链接：【清华大学】操作系统 陈渝 全113讲（下）_哔哩哔哩_bilibili

看视频的时候可以结合着上面的【书籍推荐】。

看（上）的时候可以搭配《操作系统导论》

看（下）的时候可以搭配《现代操作系统》

4、计算机网络

计算机网络的相关知识在工作时使用的频率较多的。

学习计算机网络，你需要懂得Socket编程，知道TCP/IP网络模型，了解OSI七层网络架构，知道一个数据包是如何层层包装，再层层拆包，从客户端发送到服务端。

但是计算机网络好学的多，因为计算机网络不抽象，在现实生活中，都能找的到例子。

【书籍推荐】

《图解 HTTP》、《计算机网络》

绝大部分都在用谢希仁的这本《计算机网络》，讲的很好，浅显易懂，同样也是考研 408 的常用教材。

【视频推荐】

• 首先必须强推湖大教书匠的计算机网络微课堂，yyds！！！

一个动图做的最好的计算机网络视频课程，老师讲课逻辑清晰而且特别容易懂，b 站上有视频，可以 1.5 倍速使用哟。

链接：计算机网络微课堂（有字幕无背景音乐版）（陆续更新中......）_哔哩哔哩_bilibili

5、数据库

数据库就是存储数据的地方，但也不只是这么简单。

学习数据库，不仅要懂得SQL语句，表设计结构这些基础部分，还要懂索引、慢查询优化，配置参数调优。

再深入点儿还要学习SQL优化、备份与恢复、架构优化等等进阶内容。

【书籍推荐】

• 入门系列

《SQL必知必会》、《MySQL必知必会》、《SQL学习指南》、《数据库系统概论》

• 深入系列

《MySQL技术内幕——InnoDB存储引擎》 《Redis设计与实现》

【视频推荐】

• 推荐人大王珊老师的《数据库系统概论》，别问，数据库领域 YYDS！

链接：【公开课】数据库系统概论（王珊老师）（完结）_哔哩哔哩_bilibili

四、编程语言进阶

我选的是 Python，那这里我就来说下 Python 的学习路线。

快速了解 Python

我们学任何东西学习之前，肯定要先快速的了解它是什么，大概做到心中有数，帮我们初步判断一下这个是不是想进一步学习的东西，帮助消解一下面对未知时的恐惧。

这里大家可以看一下GitHub上的这个项目，可以让你在短短几分钟之内了解一门技术：

Python 视频推荐

不管是零基础学习 Python 或者其他的编程语言，在刚开始的时候还是建议视频为主，书籍为辅。

毕竟啥也不了解，直接上来就看书，立马从开始到放弃。

Python 视频推荐

【Python 基础】

1、[小甲鱼]零基础入门学习Python

我大二的时候有一段时间想转去 Python，当时也没买书，就想先了解一下，不知道怎么就搜到了小甲鱼的论坛，当时跟着他的视频学过一段时间，觉得讲的挺有意思，还专门去他网站冲了个永久的会员，好像一百多来着，后面好像再也没登陆过...

后来看到小甲鱼的这门课在 B 站上已经 1500w+ 的播放量，搜索排名第一（不过第一的那个应该别人发的，他们自己的账号是200w+播放）。

这个课程看起来有点老了，但是内容差别不大，后来又搜了一下，他们又录制了最新版的《零基础入门学习 Python》，现在是更新到了序列，觉得不错的小伙伴可以追一下，对新手还是比较友好的。

旧版传送门：https://www.bilibili.com/video/av27789609 新版传送门：https://www.bilibili.com/video/av52080698

2、微软 Python 入门课程

这是微软放出的一门免费的 Python 教程，名字叫 Python for Beginners，专为初学者打造，一共有 44 个视频，每个视频的时长大概在 2-6 分钟之间，只有极少数的几个时间在 10 分钟以上。

整个课程由两位讲师共同讲解，分别是微软高级项目经理Christopher Harrison和微软的 AI Gaming 开发经理 Susan Ibach，英文配中文字幕，食用起来极佳，同时课程的示例代码和 PPT 微软也同步到了GitHub 上，只能一句卧槽走天下了...

如果你觉得这个教程不错，学完了基础可以看一下后续的微软官方的进阶教程，其实也是基础语言的一部分。

传送门：https://www.bilibili.com/video/BV1nE41127zQ 代码&PPT传送门：https://github.com/microsoft/c9-python-getting-started

Python 书籍推荐

【Python 基础】

1. 《Python编程 从入门到实践》

这是我买的第一本 Python 书，当然也是刚开始学的时候看了别人的推荐，加之也是豆瓣评分 9.1 的书，就买来看看。理论 + 实践，前面是基础知识，后面是实战项目。

前面的基础知识讲的很详细，以至于给我当时的感觉有点过于啰嗦了，不知道其他人看会是什么感觉。每个知识点后面都带着“动手试一试”，我感觉这点比较好，学编程之初，就是要多练，多敲代码...

至于后面的实践部分，包括一个简单的 2D 游戏、数据可视化和 web 项目，可能是当时我太菜了，或者之前没有做过项目的原因，我觉得这三个项目出现的太突兀了，2D 那个游戏做完我就直接被劝退了，倒是没觉得有啥提升，没甚意思，sad...

而且跟着书做项目，因为书出版的时间太长，很多用法都变了，照着书上做，大概率会有运行错误的时候，可能心态有点崩...

2. 《零基础入门学习 Python(第2版)》

我大二的时候有一段时间想转去 Python，当时也没买书，就想先了解一下，不知道怎么就搜到了小甲鱼的论坛，当时跟着他的视频学过一段时间（现在看来当时的视频比较老），还专门去他网站冲了个永久的会员，好像一百多来着，后面好像再也没登陆过...去年他的书出了第二版，就买来看了一下...

怎么说呢，算是为当初看的视频充值了...

非计算专业的同学可以拿来一看，如果你想系统学习一下的话，就别花这钱了，内容有点乱，这个得真的配合他的视频食用了，不然真的难顶，但如果一本书需要配合视频才能看懂，那也就不太推荐了...

3. 《Python基础教程(第3版)》

这本书是我朋友送我的，书到了以后一直在吃灰，因为那时候 Python 学的差不多了膨胀了...

翻开也是很偶然，那天刚好很无聊，就随手拿出来翻了翻，然后就翻完了，怎么说呢，这本书的内容给人一种很舒适的感觉，我很少有觉得读起来很舒服的技术书...

整个的结构很清晰，内容简单但是不肤浅，整个基础知识的讲解简洁明了，一点也不啰嗦，很容易就看懂了，不会有那种我看了好几遍才理解的情况（os：我什么时候也能写成这样），各种小的代码片段比比皆是，在练习的过程中反过来再加深对概念的理解。而且作为实践部分，它后面带了十个小项目，按照实际开发的步骤介绍Python 项目的过程。

如果实在让我推荐一本，我是会推荐买这本书的...

希望对你有所帮助

现在网上好的经验这么多，有多少人是能从头到尾看下来，这其中又有多少人是能认真跟着做的？

希望大家能有自己的思考，对自己的选择有自己的判断。

既然你选择了计算机专业，希望你能把握住机会，努努力，光明的未来在向你招手。

最后呢，希望大家不要忘记动动小手帮我 @Rocky0429 点赞呀，谢谢么么哒。

七、预算做fluent仿真，人工智能等用，1.8w预算，买工作站还是高性能PC，能否推荐一下？

想都不用想，肯定工作站啊！

八、985计算机类大一学生尚未分流，想问问人工智能与计科具体的科目学习内容以及未来的职业选择？

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，对于在双一流大学就读的同学来说，选择人工智能方向或者是计科方向都可以，只要做好学习规划，都会有一个较好的学习体验。

人工智能方向的课程分为三大块，其一是基础学科部分，其二是计算机专业课，其三是人工智能相关的课程。计算机专业课主要涉及到操作系统、编程语言、数据结构和算法，整体难度并不算高，要重点锻炼自己的动手实践能力，尤其要重视程序设计能力的培养。

除了基础学科和计算机知识之外，人工智能方向还涉及到人工智能基础、计算机视觉和模式识别、自然语言处理、机器学习、知识表示和自动推理、机器人学等几大部分，不同学校会结合自身的实际情况（课题等）而有所侧重。整体来说，人工智能方向的内容是比较多的，学生在学习的过程中，要结合自己的实际情况而有所侧重，也就是要有一个自己的主攻方向。

计科是比较传统的专业，学科体系比较成熟，课程设置涉及到操作系统、编程语言、数据结构、计算机网络、计算机组成原理、数据库、编译原理等。目前计科专业的同学也可以选择大数据、人工智能等主攻方向，选择空间还是比较大的，如果有进一步读研的计划，选择计科专业会有更大的选择空间。

从就业岗位上来看，计科专业毕业生的岗位适应能力是比较强的，可以从事的岗位类型也比较多，包括开发岗位、运维岗位、测试岗位、算法岗位等，其中开发岗位的人才需求量更大一些。人工智能方向的同学在就业时会集中在人工智能领域，包括算法岗和开发岗，由于人工智能专业是比较新的专业，第一批本科生还没有大面积就业，所以具体数据还并不清楚。

最后，如果有进一步的问题，可以向我发起咨询。