计算机科学

1.你对网络专业或者计算机专业的了解是怎样？ 我认为 ,计算机专业是教导我如何应用计算机语言，与之沟通，使计算机能够明确表达出我的想法的专业。例如，如若我掌握了计算机语言，我可以设计出我符合我心意的软件，或是一些兴趣方面的网页为生活增添更丰富的色彩。据我所知，它需要我拥有较强的 逻辑性 。 查阅资料后 ，我了解到，计算机专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。市场经济和互联网的发展，以及信息产业的规模化，推动了计算机技术人才市场的发展，加大了对高技术人才的需求。 关于网络专业 网络工程专业 主要讲授 计算机科学基础理论、计算机软硬件系统及应用知识、网络工程的专业知识及应用知识。 两个热方向 网络运维 ：网络运维是指为保障电信网络与业务正常、安全、有效运行而采取的生产组织管理活动。简单来说，是维护 网络安全 和 网络通畅 的。 网络安全 ：网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不被破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。主要使用" 防火墙 "技术。 来源： https://www.cnblogs.com/yubing----/p/11399173.html

学习机器学习必须具备一定的研究基础，应该仔细学习《模式识别与机器学习》，详略难易得当。由于内容选取的少而精，所以作者可以深入浅出的介绍每一种模型，不会因为太过简略而使读者疑惑，同时对于高阶的内容又点到为止，使得整本书的难度保持在了一个对于初学者可以接受的范围内。基本上，当年看这本书时，就是把它当成一个个的tutorial来看。比如在学EM算法的时候，主要就是以这本书的内容为主，配合网上其他资源学习。这一点在学习Graphical model的时候更加明显。众所周知这个领域比较经典的著作是Probabilistic GraphicalModels以及Bayesian Reasoning and Machine Learning，但是这是两本大部头的书，一开始读起来会比较吃力。而本书的作者Bishop本身就是搞Bayesian learning以及graphical model的，PRML这边书用几章的内容就把这个领域最核心的概念以及方法解释了一遍，不得不让人佩服作者的功力。 《模式识别与机器学习》内容选取得当。书中所介绍的所有模型以及算法，放到今天，依然是理解学习ML最最基本的组成部分，这些内容，对于读者了解更高级的算法，几乎都是必不可少的。这本书并没有试图涵盖当时所有的机器学习算法，而是精选了ML里面最本质最fundamental的方法，由此可以看出

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域，认真看了周志华编写的机器学习入门教材《机器学习》，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能对机器学习有所了解, 试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。认真看了前面9章，基本上对算法原理，优点缺点，适用条件讲得非常清楚，详略得当。 书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者启发思考. 《机器学习》PDF，周志华著，443页，带书签目录，文字可复制；配套机器学习笔记；配套《机器学习》课件；配套《机器学习》习题部分解答及代码。 下载: https://pan.baidu.com/s/1hy7iL8oO3Z0CSG36dOfZqg 提取码: y36q 《机器学习》共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论

1. 课程介绍 2. 机器学习 （Machine Learning, ML) 2.1 概念：多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。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。 2.2 学科定位：人工智能(Artificial Intelligence, AI）的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 2.3 定义：探究和开发一系列算法来如何使计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并且利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。 Arthur Samuel (1959): 一门不需要通过外部程序指示而让计算机有能力自我学习的学科 Langley（1996) ： “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能” Tom Michell (1997): “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究” 2.4： 学习：针对经验E (experience) 和一系列的任务 T (tasks) 和一定表现的衡量 P，如果随之经验E的积累，针对定义好的任务T可以提高表现P，就说计算机具有学习能力 例子： 下棋，语音识别，自动驾驶汽车等 3.

摘要 CNCC是我国计算机领域规模最大、规格最高、内容最丰富的学术、技术、产业交融互动的年度盛会，在国内外享有盛名。CNCC2019将于2019年10月17-19日在苏州金鸡湖国际会议中心举行，本次大会的主题为“智能+引领社会发展”。 CNCC2019由大会报告、大会论坛、技术论坛、活动、展览等环节组成，其中技术论坛数量最多，400多位精英为大会贡献的多场高质量论坛，吸引了国内外大量的学术、工业界人士参会，是计算前沿交流的舞台。 NOI将于10月17日下午在CNCC2019上举办主题为“编程普及教育与计算思维培养”的论坛。本次论坛主席由CCF NOI科学委员会副主席赵启阳博士担任，论坛共同主席由NOI科学委员会主席王宏博士担任。 NOI系列活动坚持从编程出发开展计算机科学普及教育，在培养青少年的信息学兴趣和选拔优秀后备人才方面取得了显著的成绩。目前在国家政策的引导下，编程普及教育得到了广泛的关注，不仅体现为中学《信息技术》课程的改革，还直接引发了社会上的“编程热”。然而，在编程普及教育的总体思路和具体做法等方面，仍然存在较为严重的分歧。 本次“编程普及教育与计算思维培养”论坛将围绕以下3个报告题目开展： 1.不写代码，能培养出计算思维么？ 2.相较于奥数，NOI培养了什么能力？ 3.如何看待社会上的编程热？ 现公开征集以上3个报告的讲者，欢迎从事NOI教学的中小学教师报名参加

什么是少儿编程？什么年龄适合学习编程？ “编程”，即程序员用代码告诉计算机如何完成某个任务的过程。编程涉及使用编程语言编写计算机程序。而少儿编程通常用让孩子感兴趣的游戏内容进行教学，激发孩子的创意。 简而言之，孩子们的编程是游戏化的，这会让孩子的学习变得有趣！ 由于编程可以被游戏化，因此6-7岁的孩子就可以开始学习基础的编程软件啦！ 我的孩子为什么应该学习编程？ 先说结论：少年时期学习编程的孩子，在未来会得到更多的机会！编程能够培养孩子数学、科学、逻辑思考、团队合作等能力，甚至孩子的艺术感。而学习编程就像学习外语一样。越早开始，就越容易。 1. 程序员将会在未来的10-20年里保持高薪； 2. AI时代的高科技职位，将在60％以上； 3. 学编程，不止是学写代码，它还涵盖了数学、物理等多方面知识。 4. 如今，所有的行业都必须依赖于计算机和编程。 5. 编程甚至是一门艺术，有创意的编程能够创造巨大的价值。 对孩子来说，最好的编程语言是什么？ 许多家长喜欢让孩子先从 Scratch 等积木编程语言开始学习。当然，也有的家长希望孩子一开始就接触真正的代码。 兴趣是最好的老师。对于比较小的孩子来说，使用Scratch不失为一种良好的启蒙方式。Scratch能够非常简单快速地制作出一些能够立刻看到效果的小游戏，因此，更加适合6-8岁左右的孩子。 另一种越来越受欢迎的语言是Python

培养信息技术类人才是时代所需，技能学习是否应该从娃娃抓起?编程培训“低龄化”是好是坏? 为什么要学习编程？孩子学习编程有用吗？ 很多家长认为：技能学习应该从娃娃抓起，而编程技能正是众多技能学习中最为重要的技能学习之一。之前在上海大学举行的一项教育机器人比赛中，近千名选手参赛，其中不乏学龄前儿童，最小的选手只有4岁。随着科技日新月异的发展，编程技能学习趋于“低龄化”，这是一个不容忽视的事实。 面对竞争日趋激烈的就业市场，有些家长担心如果孩子不懂编程，很有可能会输在起跑线上，所以才迫不及待地想要送孩子学习编程课程。还有一部分家长是属于跟风型的，看到别人家的孩子样样都强，自己的孩子却什么都不会，为了迎合大众，只好随大流。 面对编程技能培训趋向“低龄化”的现状。我们要辩证的看待问题。 少儿学编程的必要性 有没有必要让孩子过早地学习编程，没有统一的答案，专家们对此也是各抒己见，褒贬不一。 在一些培训机构推介编程的宣传中，编程已经被视为一种“通往未来的语言”。在互联网商界，乔布斯11岁开始接触编程，成为了一代传奇领袖;比尔盖茨13岁开始接触编程，31岁成为了世界首富。 对此，有家长表示：“孩子班上很多同学都报名了，有的孩子才5岁就开始学了，听说编程是人工智能时代的读写能力，我害怕孩子输在起跑线上。”这个问题应该是见仁见智吧。 正方：赞成学习少儿编程 1、增强逻辑思维能力

用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习，主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后，介绍使用Python相关工具进行开发的方法、解析经典案例，能理解、能设计、能编码、能调试，没有基础的在学习后也能够上手设计与开发机器学习产品。 推荐学习《从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战》，场景式机器学习实践，理论方面从人工智能与机器学习的基本要素讲起，逐步展开有监督学习、无监督学习、强化学习这三大类模型的应用场景与算法原理；实践方面通过金融预测、医疗诊断概率模型、月球登陆器、图像识别、写诗机器人、中国象棋博弈等案例，将机器学习应用在各行各业里，其中后三个案例使用了深度学习技术。 《从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战》PDF，369页，有目录，文字可复制；配有源代码。 下载: https://pan.baidu.com/s/1eTyELSW6n9dNffcXHw_oiQ 提取码: 65da 感觉深度学习中应用RNN实现一个写诗机器人，挺有意思，基于LSTM讲解开发步骤：网络架构、数据加载、搭建TensorFlow Graph 、解析LSTM RNN

如果你想成为一名程序员，这些建议可以帮助你走上正确的道路。 程序员不是一个容易的职业，每年都有许多人从国内顶尖院校的计算机科学专业毕业，这是任何人都能从事的竞争最大的职业之一。同时，编程也是令人兴奋的。随着技术的进步，工业界每天都有创新。编程对于热爱它的人来说是一项充满激情的事业。 当我 13 年前开始做程序员的时候，我希望有人能告诉我下面清单上的一切建议。这个清单可以为所有新手程序员节省大量的时间和精力，并且，你可以在编程职业发展的整个过程中都参考这些建议。即使这里面有些观点现在可能与你无关，但总有一天你会看到其中的智慧。 作为一名程序员，你正处在伟大的顶点。 你只要对自己要走的道路稍有了解就可以开始冒险了。 1.你不需要学位，但你需要知识 我和许多没有计算机科学硕士学位或计算机科学本科学位的程序员一起工作。编程是少数不依赖学位的职业之一。然而，编程是一项知识密集型的职业。如果你想开始编程生涯，这是本基础书籍你必读的。这十本书将涵盖计算机科学的基本概念以及如何在项目团队中工作。它们可以为你的技术打下坚实的基础，让你对基本概念有一个深刻的理解，并且让你有能力去编写功能性的代码，顺利进行技术面试并与同事交流。 2.创造性是提高解决编程问题能力的重要因素 大多数人都有这样的先入之见：编程都是关于分析和解决问题的技能。这个观点并不是完全正确的，编程也非常需要创造力。通常

编程范式（Programming Paradigm）是某种编程语言典型的编程风格或者说是编程方式。随着编程方法学和软件工程研究的深入，特别是OO思想的普及，范式（Paradigm）以及编程范式等术语渐渐出现在人们面前。面向对象编程（OOP）常常被誉为是一种革命性的思想，正因为它不同于其他的各种编程范式。编程范式也许是学习任何一门编程语言时要理解的最重要的术语。 托马斯.库恩提出“科学的革命”的范式论之后，Robert Floyd在1979年图灵奖的颁奖演说中使用了编程范式一词。编程范式一般包括三个方面，以OOP为例： 1.学科的逻辑体系——规则范式：如类/对象、继承、动态绑定、方法改写、对象替换等等机制。 2.心理认知因素——心理范式：按照面向对象编程之父Alan Kay的观点，“计算就是模拟”。OO范式极其重视隐喻（metaphor）的价值，通过拟人化，按照自然的方式模拟自然。 3.自然观/世界观——观念范式：强调程序的组织技术，视程序为松散耦合的对象/类的集合，以继承机制将类组织成一个层次结构，把程序运行视为相互服务的对象们之间的对话。 简单的说，编程范式是程序员看待程序应该具有的观点。 为了进一步加深对编程范式的认识，这里介绍几种最常见的编程范式。 需要再次提醒注意的是：编程范式是编程语言的一种分类方式，它并不针对某种编程语言。就编程语言而言