池网科技 一、计算机如何学习？
01，当然我们可以买书来自学，书的选择也就是很重要的，可以询问一些身边的朋友有没有买过此类的书籍。（建议购买附有CD的）计算机作为学习对象，理论知识和实践环境是统一的，学习内容和进度自己可以掌握，如果书上有看不懂的内容，打开计算机来解决。
02 学计算机的时候我们不能偷懒，要肯动手，勤动手，不能一遇到难题就不想学了，其实当我们真正学会了以后就会发现，计算机其实一点也不难的。动手，还能强化理论联系实际的优良学风、培养实干精神。
03 学习计算机还要注重应用，我们要把学到的知识应用到生活，工作中去，毕竟有个成语叫做‘熟能生巧’。
04 如果大家真的觉得自学很困难的话，那么最简单的方法就是去报名一个补习班了，可是不管怎样学习，我们都要认真哦！
二、计算机学习顺序？
计算机学习的顺序通常如下：1. 理论学习：学习计算机语言、编程知识、计算机结构、操作系统、网络技术、数据库等原理性知识；2. 实践操作：运用学习到的知识，熟悉开发工具、完成指定项目、处理实际问题等；3. 技术研究：熟悉计算机最新技术、阅读技术书籍、参与技术讨论等方式不断拓展学习的广度；4. 创新应用：运用自身技术开发新应用，参与技术研究与应用实践，吸取经验推动技术的发展；5. 进行认证：获取相关认证证书，提升计算机技术水平，更好的融入社会并维持技术优势
三、机器人工程和计算机哪个更好就业？
声明：因为机器人行业发展很快，零配件和传感器价格一年一个样，风口轮流转。帖子是好久以前发的，以下经验仅代表2020年及之前的情况。最近两年有不小的变化，最新进展懒得更新了，我就瞎说说，大家凑合着看。
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入行十几年，斗胆谈一下个人浅见。2000年后入行，那时候机器人企业极少，在就业市场没什么存在感，全国就那么几家，一直到2010年，基本小企业居多，但是企业生存容易，几乎是暴利，企业经常漫天要价。现在市场火了，血腥味引进来一堆大鲨鱼（互联网巨头，海量资本），多数机器人企业日子反而不好过了，死掉不少，截止目前老一批的机器人企业死的差不多了，员工都被挖走了。计算机行业现在和未来都有大量需求，也比较成熟了，非常靠谱，自学成本低，是低风险高收益的。机器人行业刚刚萌芽，岗位需求量有限，开发基本都是研究生起步，目前简单学学很难入行，学好要花大力气，还得实验室舍得砸钱，最好是985或者普通工科强校机器人实验室读研。学机器人是着眼未来，知识又难又杂，可以积累出一定门槛，做个十年，35岁时候不容易被新入行的年轻人轻易顶掉，对中年人来说比互联网有安全感。机器人领域目前大规模商业化的技术只有几个点，包括：1.机械臂（也叫工业机器人，这个是几十年前就有的市场，四大家族把控，高门槛，收入一般，国产化做的一直不好，这个是国家重大需求，但是找高薪也不容易），2物流AGV(这个是最近几年起来的，主要是快递、港口需要，目前阿里、海康、京东等不少IT企业在做，这个薪酬可以对标计算机，一堆一堆的小企业也在做，这个预计将来要洗牌一次) 3.无人驾驶（百度、华为、吉利等各大车企都在做，这个薪酬不错，但是岗位有限。一些小企业也做，但是我觉得很难有生存空间，会被血洗）4.消费级无人机（大疆，零度等）5.特种机器人（一方面巨无霸企业的机器人部门在做，招的是名校硕博，收入中等，但是东西不愁没销路，比如：国家电网的一些亲儿子，另一方面是小企业拿下了单子，这个利润高，入行难）6.做硬件或者功能模块的，例如：电机、传感器安啥的，英伟达的处理器，sick威力登思岚大疆EAI的雷达，讯飞的语音，这类门槛高点，但是收入差距比较大。7.工业流水线做自动化集成。我能想到的大概就这些，现在开了这么多高校开机器人专业我是很不理解的，尤其是三本高职也开人工智能与机器人专业，这有点步子太大了。目前国内靠谱的机器人技术人员不多，很多企业甚至一个资深开发都没有，弄了一堆新手烧钱，几千万往里砸，但一个专业的机器人开发都没有，也能卖点东西，但是基本都是亏钱，但是这几年机器人泡沫大，还是有资本往里投钱。学校里靠谱的机器人师资也极少，很多都是看机器人行业火了，其他方向转过来的，比如：之前做图像处理、嵌入式开发、化工流程控制、鲁棒控制等等，现在开始招机器人研究生的导师，买几台设备招几个人就算是开始培养了，这还是985靠前的高校，或者工科强校，如果是普通的二本高职，不知道会怎么玩，是不是弄几台51小车就算培养专业机器人专业人才了。
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过了这么久，看很多朋友关心就业，我就说说所见所闻。我发现2021年机器人秋招就业还不错，岗位加班比互联网略少，收入略低，一二线城市硕士20～50。互联网大厂都在招无人驾驶或机器人岗。目前看不是很卷，这个烧钱且门槛高的专业决定了目前很难大规模培养，导致就业两极分化，顶着机器人专业帽子毕业的学生不少，但是有实操经验的不多，目前看搞机器人的同学在一二线就业还行，但是没有实操技术的找工作不理想。对有工作经验的老手，中小企业老总们求贤若渴，倒是不愁没饭吃。另外，有人问能不能自学，我个人建议是：如果没有实验室依托，不太建议为了就业自学机器人，这东西太烧钱，又烧脑，如果有实验条件可以学。还有人问各类特种机器人适合不适合做，其实目前岗位集中在物流机器人和无人驾驶比较多，太小众的机器人类型不好对口跳槽。
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四、计算机和机器人有什么不同？
机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。 计算机（Computer）全称：电子计算机，俗称电脑，是一种能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。由硬件和软件所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机。
五、学习计算机需要学习哪些课程呢？
1、计算机组成原理（包括先修课程“数字逻辑与数字系统”，简称“数电”）：这是一门硬件基础课，学完后你能清楚的知道如何从用最简单的数字元件，像搭积木一样构成整个计算机系统，那就算及格了。 一门名为计算机体系结构是本课程的扩充包，对于了解近代计算机结构体系当然是必要的，但由于这里讨论的是Top 5，因此我认为计算机组成原理更为基础。
Computer Systems - A Programer's Perspective (2rd Edition)。
中文译本是《深入理解计算机系统》。
2、线性代数，概率与统计和离散数学：要知道，凡是能称之为“科学”的专业，就必须有一定的数学功底，否则难以称作“科学”。这三门课我觉得是本科时期最重要的三门数学课，比高等数学重要。如果你想在计算机科学的道路上走远点，那这三门可是必修的。
3、MIT开设的《Introduction To algorithm》，中文版叫《算法导论》：我觉得应该学习它而不是国内习惯开设的《数据结构》。数据结构仅仅是算法的一部分，国内的数据结构课程回避了很多本质的东西，仅仅是对一些常见的数据结构的罗列，学起来总有些不痛不痒的感觉。《Introduction To algorithm》虽然有些章节夹杂着很多很让人讨厌的“数学”，但却能从本质上带你领略这门十分必要而且有趣儿的课。
4、操作系统与编译原理：操作系统可以说是《算法导论》的实验课，最好能在学习期间自己实现一个小型的操作系统，或者操作系统各分系统的Demo。编译原理可能是普遍本科生觉得难的一门课，但是作为CS本科生或者未来的软件科学家，这是基础中的基础，学完之后所有的语言在你看来应该没有太大的区别，这门课应该是离散数学+算法导论的实验课。最好能在学习期间自己实现一个小型的编译器，语言最好能自创，或者是某个已有的你喜欢的语言的基本子集。
5、掌握一门常用的编程语言和编程技术：能了解你用过的所有的程序内部大致是怎样的，能用你熟悉的语言编写大部分的程序，至少不能是对任何一个程序满头雾水。
扩展资料：
计算机（computer）俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。
由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机。可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类，较先进的计算机有生物计算机、光子计算机、量子计算机等。
六、学习计算机如何快速学习办公软件？
学习办公软件最好的办法就是实践，各种快捷键，函数的熟练运用都是长时间实践的结果。刚开始的话，百度办公软件教程就有很多，选择适合你的就行了，多练习，多实践
七、机器人们学习的谚语？
人的天才只是火花，要想使它成熊熊火焰，哪就只有学习!学习。——高尔基
只要愿意学习，就一定能够学会。——列宁
天才不能使人不必工作，不能代替劳动。要发展天才，必须长时间地学习和高度紧张地工作。人越有天才，他面临的任务也就越复杂，越重要。——阿·斯米尔诺夫
对所学知识内容的兴趣可能成为学习动机。——赞科夫
八、超级计算机和机器学习
在当今信息时代，超级计算机和机器学习技术的不断发展与融合成为了推动人类社会进步的重要引擎。超级计算机作为一种高性能计算机，以其强大的计算能力和高效的数据处理能力，为各行业的科学研究、工程设计、商业应用等提供了巨大的支持。
超级计算机的发展历程
超级计算机的发展可以追溯到20世纪50年代，随着科学技术的不断进步，计算需求的增加，超级计算机的研发和应用逐渐成为了科技领域的热点。经过几十年的发展，超级计算机已经从最初的巨型机器演变为拥有数万甚至数亿个计算单元的超级计算机集群，拥有着惊人的运算速度和海量的数据处理能力。
机器学习的兴起与应用
机器学习作为人工智能的一个重要分支，在过去几年里得到了快速的发展。机器学习通过让计算机系统从数据中学习和改进，从而实现了人工智能的应用。在金融、医疗、交通、农业等领域，机器学习技术的应用正在取得丰硕的成果。
超级计算机与机器学习的结合
随着超级计算机和机器学习技术的发展，二者的结合也日益紧密。超级计算机提供了强大的计算能力和数据处理能力，为机器学习算法的训练和优化提供了重要支持。在深度学习、神经网络等领域，超级计算机的应用已经成为了推动技术创新和产业发展的关键。
未来展望
随着科技的不断进步，超级计算机和机器学习技术的融合将会取得更大的突破和进展。人工智能的智能化水平将不断提升，超级计算机的计算能力和机器学习算法的性能将得到进一步的提升，为人类社会带来更多的便利和可能性。
九、计算机视觉和机器学习
计算机视觉和机器学习是人工智能领域中备受关注的两大重要分支。随着技术的发展和应用的广泛，计算机视觉和机器学习正日益成为许多行业的关键技术。本文将深入探讨这两个领域的概念、应用以及未来发展趋势。
计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”事物的科学。它利用计算机和视觉技术对图像或视频进行处理、分析和理解，从而使计算机能够模仿人类视觉系统的功能。计算机视觉的应用非常广泛，包括人脸识别、图像检测、医学影像分析、自动驾驶等领域。
机器学习
机器学习是人工智能的一个重要分支，旨在研究如何使计算机具有学习能力，从数据中学习并不断优化算法的性能。在机器学习领域，算法会自动从数据中学习规律和模式，而无需明确编程。机器学习的应用包括推荐系统、自然语言处理、预测分析等多个领域。
计算机视觉和机器学习的结合
近年来，计算机视觉和机器学习两者之间的结合日益紧密，相辅相成。通过结合计算机视觉的图像处理和机器学习的数据分析能力，可以实现更加智能化的应用。例如，在智能安防领域中，结合计算机视觉和机器学习可以实现人脸识别、异常行为检测等功能，提升安防系统的智能化水平。
计算机视觉和机器学习的应用
- 智能驾驶：通过计算机视觉和机器学习技术，汽车可以实现智能驾驶、自动泊车等功能，提升驾驶安全性。
- 医学影像识别：利用计算机视觉技术分析医学影像，帮助医生提高诊断准确性和效率。
- 智能监控：结合计算机视觉和机器学习技术，可以实现智能监控系统，识别异常事件并及时报警。
未来发展趋势
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉和机器学习将在未来展现出更加广阔的应用前景。未来，这两个领域可能会与增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等技术结合，创造出更加智能化、沉浸式的体验。同时，随着数据量的不断增加和算法的不断优化，计算机视觉和机器学习在智能城市、智能交通等领域也有着巨大的发展潜力。
十、机器学习计算机和通信
机器学习是一门涉及计算机和通信领域的前沿技术，也是人工智能领域的重要分支之一。随着大数据时代的到来，机器学习技术的应用范围越来越广泛，深度学习、强化学习等新兴技术也不断涌现，为人类社会带来了诸多变革。
机器学习的发展历程
机器学习作为一门跨学科的研究领域，起源于人工智能领域。上世纪五六十年代，机器学习技术开始萌芽，但直到近年来随着计算硬件性能的提升和算法的改进，机器学习才取得了长足的发展。今天，机器学习已经深入到我们生活的方方面面，从智能语音助手到自动驾驶汽车，无所不在。
计算机与通信领域中的机器学习应用
在计算机和通信领域，机器学习技术被广泛应用。其中，计算机视觉是机器学习在计算机领域中的一个重要应用方向，通过深度学习等技术实现图像识别、目标检测等任务。另外，在互联网领域，推荐系统、自然语言处理等应用也离不开机器学习的支持。
机器学习技术的挑战与未来
尽管机器学习技术取得了长足的发展，但仍面临诸多挑战。数据安全、模型解释性、算法公平性等问题是当前亟待解决的难题。未来，随着量子计算、边缘计算等新兴技术的发展，机器学习将迎来新的机遇与挑战。为了更好地推动机器学习技术的发展，我们需要不断创新、研究，并注重技术与社会的结合，为构建智能化、数字化的未来做出贡献。
