摘要：软件工程服务外包和大数据哪个好 我是青大的，但不是这个专业，我认识一个外包的同学。只说一下我了解的情况吧。外包是二本招生，软件工程专业是一本，外包要学日语课，外包的
软件工程服务外包和大数据哪个好
我是青大的，但不是这个专业，我认识一个外包的同学。只说一下我了解的情况吧。外包是二本招生，软件工程专业是一本，外包要学日语课，外包的学费比软件工程高很多，其他的都差不多。对不起，我只了解这么多了
大学选专业虚拟现实、大数据、软件工程、网络安全哪个前景比较好？
就难度来说，没差多少。
但是，软件工程专业的毕业生就业率要高于网络工程，平均工资也高。、
不过，目前公立大学开设的软件工程学费是8000元/年
网络工程是4600元/年（有偏差）
（此处指的都是公办大学本科专业）
自己斟酌一下吧。
Java和大数据哪一个好就业？
首先，java和大数据这是两个技术方向，都是属于it行业的，所以你的说法是不正确的。其次，java的后台编程必不可少，但是人才多；而大数据现在越来越被重视，而且人才较少。推荐大数据，建议你咨询一下兄弟连会给你一定的意见的。
分布式计算环境复习要点 - 闲不住的小李 - 博客园
分布式系统：由多个计算机（IP地址）及其上软件构件（端口）所组成，通过网络互联，通过消息进行通信和协同
分布式计算：Distributedcomputing，围绕分布式系统的构造和运行机理展开研究。物理分布+逻辑整体
分布式计算环境：大型分布计算软件构造和运行的基石。封装分布式系统共性问题的解决方案，支持分布式系统的开发、集成、运行及管理的软件基础设施，以及中间件、应用程序框架、应用服务器、服务容器等。可重用组件+架构模式
并行计算：一般是指许多指令得以同时进行的计算模式。在同时进行的前提下，可以将计算过程分解成小部分，之后以并发方式来加以解决。紧耦合，内存共享
ARPANET：advancedresearchprojetsagencynetwork
p2p：对等计算模型，各参与进程地位平等，有相同的性能和责任。任何两个之间可以互相发起请求和接收响应
协议：协议是计算机之间事先达成的“约定”，这种“约定”使那些由不同厂商的设备，不同CPU及不同操作系统组成的计算机之间可以实现通信。三要素：语法/语义/时序。
线程：线程是进程的一条执行路径，它包含***的堆栈和CPU寄存器状态，每个线程共享所有的进程资源，包括打开的文件、信号标识及动态分配的内存等。
如何跨平台？引入具体编程语言无关的IDL（InterfaceDefinitionLanguage，接口定义语言，用来描述产生对象调用请求的客户对象和服务对象之间的接口语言。包括常用数据类型，方法定义等，无执行逻辑）
DCEcell:由单个组织管理的一组计算机（及其资源和用户）
RPC：RemoteProcedureCall，远程过程调用是一种像调用本地过程一样调用远程机器上的过程，而不需要了解网络细节的远程过程访问支持机制。由于基于套接字的开发方式繁琐&排错困难
支持面向对象的客户-服务器模式的分布式应用，其中服务器应用以对象的形式定义，客户可以以类似于访问本地对象的方式访问异地服务器上的对象。
DLL：Dynamiclinklibrary，是包含大量的只在运行时刻才与进程相连接的函数、数据以及资源的库文件。
COM：componentobjectmodel，组件对象模型，一种编程语言无关的、二进制级别的应用间调用机制
DCOM：DistributedCOM，COM在跨机器的分布式环境中进行同步运行的实现技术，实现不同机器之间的COM对象调用。
OMG：ObjectManagementGroup，1989年成立，分布对象技术的重要推动者和标准的制定者
CORBA：Commonobjectrequestbroker(代理)architecture。OMG组织制定的解决异构环境下分布对象之间互操作问题的分布对象中间件规范，提供了跨编程语言、跨平台、跨开发商的互操作能力
ORB：ObjectRequestBroker，对象请求代理，ORB是CORBA的核心.它提供了对象请求与回答的通信机制，使得对象可以透明地发出请求和接收响应。
对象引用：对于应用程序员而言，对象引用唯一的表示了分布式环境下的一个对象实例；对于中间件设计者而言，对象引用是对象定位管理基础
POA：portableobjectadapter，对象适配实际上就是根据对象引用查表的过程
IOR：InteroperableObjectReference。含有足够的信息可以与任何类型的ORB中的对象通信,这些信息包括:目标对象的类型；主机的Internet地址；主机的端口号；Objectkey(在server中是唯一的ORB特定数据)
构件：软件构件是一种组装单元，它具有规范的接口规约和显式的语境依赖。软件构件可以被***地部署并由第三方任意的组装。
分布式构件：构件+分布式应用支持，在分布计算平台技术基础上，通过制定广泛为业界认可的分布式应用开发和运行规范，大量利用代码自动生成工具和运行维护工具，以辅助构造出完整的服务器端分布式应用。
EJB：EnterpriseJavaBean，企业级java组件。JavaEE中面向服务的体系架构的解决方案，可以将功能封装在服务器端，以服务的形式对外发布，客户端在无需知道方法细节的情况下来远程调用方法，大大降低了模块间的耦合性，提高了系统的安全性和可维护性。
反射系统：内建了自描述数据结构的系统，这一数据结构与其描述对象因果关联（CausallyConnected）
反射：反射系统基于这一自描述所实施的访问、推理和修改自身的行为。
SOA：Service-OrientedArchitecture，面向服务的体系结构。通过连接能完成特定任务的***功能实体，实现网络环境下业务功能集成的一种软件系统架构。真正优点体现业务集成，通过组合现有服务来开发整个或近乎整个新应用。
负载均衡服务：将用户请求分发到集群的各个服务器上，并尽量保持各个服务器负载基本一致
内容分发网络：ContentDeliveryNetwork，将内容发布到最接近用户的网络“边缘“（如各地电信机房），使用户可以就近取得所需的内容
QoS控制：Qualityofservice，通过对事件通道、事件设置QoS属性和其它管理属性，实现对事件传输持久性、事件队列长度、事件生命周期等服务质量的控制。
Redis：开源高性能key-value缓存数据库，支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
SAN（StorageAreaNetwork，存储区域网络）：通过光纤或TCP/IP网络将磁盘阵列等存储设备联接；“块”存储设备，不能实现数据在不同主机之间的共享。
NAS（NetworkAttachedStorage，网络附加存储）：专为文件存储设计的网络服务器
版本控制系统：一种记录一个或若干文件内容变化，以便将来查阅特定版本修订情况的系统。（本地版本控制系统，在一台机器上，记录版本的不同变化，保证内容不会丢失；集中式版本控制，都有一个单一的集中管理的服务器，保存所有文件的修订版本，而协同工作的人们都通过客户端连到这台服务器，取出最新的文件或者提交更新。如svn；分布式版本控制，每一次提取操作都是一次对代码仓库的完整镜像备份，每个用户的电脑都是一台服务器，如git）
区块链：区块链实际上是一种记账方式，但是记录过的内容是无法篡改的（或者说只有50%以上的节点同意才能修改），保证无法篡改的方式是通过去中心化。
软件大数据分析：BigDataforsoftwareanalytics，将各式各样的开源软件当作大数据语料库，提取其中的“语义对象”（semanticobject）视为数据（data），得到软件各类性质（property）的规律和推断。
MUSE：MiningandUnderstandingsoftwareEnclaves，软件包体的挖掘与理解。对当前软件开发（包含编写、调试、验证、维护等）的方式进行彻底地反思，以大数据的思维提出变革性的软件构造理论与方法，支持高质量高可靠软件的自动构造与修复。
云计算：是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。
基础设施即服务：IAAS（Infrastructureasaservice），用户通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务，自己提供平台和软件。把硬件外包给别的地方
平台即服务：PAAS（platformasaservice），提供了用户可以访问的完整或部分的应用程序开发/提供解决方案。你只需要由应用和数据就可以在我的平台上进行应用，就可以使用。
软件即服务：SAAS（softwareasaservice），由第三方提供完整的可直接使用的应用程序
（分别对应如为了吃pizza中的买成品回家做、外卖、到pizza店吃。）
SLA（ServiceLevelAgreement）：服务级别协议，是服务提供商向服务消费者承诺的服务能力细节指标，通常为非功能属性的指标
微服务：一种软件架构，一个复杂软件应用由多个微服务组成。系统中的各个微服务可被***部署，各个微服务之间是松耦合的。特点：自治系统，可***部署；仅通过接口互相访问，低耦合；粒度小，易于开发、扩展和维护
服务治理：在面向服务的架构中，对服务执行控制相关的活动进行系统化管理和协调的过程，使得信息系统可以高效实现其目标。
计算卸载（ComputationOffloading）：将计算任务静态/动态迁移到服务端执行；突破本地能耗、计算能力、存储能力限制。包括完全卸载和部分卸载
边缘计算：核心理念是计算应更邻近数据的源头，更邻近用户。在靠近人、物或数据源头的网络边缘侧，通过融合了网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台。
互操作：多机器人能够以某种方式建立连接。显式通信，即通过网络连接和分布计算技术进行互操作；隐式通信，即通过环境变化或者传感器的感知交流。是多机器人协作的基础
ROS：Robotoperatingsystem
软件工程：建立并使用完善的工程化原则，以较经济的手段获得能在实际机器上有效运行的可靠软件的一系列方法。
软件生产：像工业化生产一样，通过严格精密的任务分解和人员组织，期望达到效率最大化。
推动分布计算发展的动力：以“计算”为中心（如何将计算实体组合为可靠性更高或性能更优计算系统）、以“联接”为中心(如何将网络资源联接成为网络信息系统)
套接字是计算机网络中进程间数据流的端点，操作系统提供的一种进程间的通信机制。（套接字地址：IP地址+端口号）
分布式系统应对并发请求的两种基本方式分别是垂直扩展（提升单机处理能力/硬件或架构优化）和水平扩展（增加服务器数量）。
分布式系统的CAP定理中的CAP分别是指：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partitiontolerance）。（最多只能同时满足其中两项）
CORBA使用对象引用在分布式计算环境下唯一标识一个对象实例。（Interoperableobjectreference，互操作对象引用）
负载均衡算法负责把负载合理分配到集群中的节点上，充分利用服务器资源，减少访问瓶颈并提高并发访问数量。
请写出三种软件工程大数据：代码仓库、Web语义、开发历史库、运行时日志
基于“群愚生智”，去中心化、由大量简单机器人组成的系统称为群机器人
基础设施即服务中的虚拟化四大特性：分区(在单一物理服务器上同时运行多个虚拟机)、隔离(在同一服务器上的虚拟机之间相互隔离)、封装(整个虚拟机都保存在文件中，而且可以通过移动和复制这些文件的方式来移动和复制该虚拟机)、相对于硬件***(无需修改即可在任何服务器上运行虚拟机)。
IDL是所有分布计算环境的基本组件（错，CORBA标准中定义了OMGIDL来描述对象访问接口.具体编程语言无关的IDL（interfacedefinitionlanguage，接口定义语言），用来解决跨语言的问题。用RPC/COM/CORBA技术来编写分布式系统时都需要IDL，但应该不是所有都需要）
在分布计算环境支持下，访问远程对象完全可以做到像访问本地对象一样（对，这是分布对象模型的基本目标，如CORBA）
软件危机是指落后的软件生产方式无法满足迅速增长的计算机软件需求，从而导致软件开发与维护过程中出现一系列严重问题的现象。（对，如何才能实现软件开发的摩尔定律。）
分布式缓存的命中率是指请求缓存总次数中返回正确结果数所占的比例。（对，是缓存性能的关键指标，命中率=返回正确结果数/请求缓存次数）
分布式系统的两阶段提交协议存在单点失效问题。（对，因为要保持一致性，当单点失效，其余的会永恒等待。两阶段提交协议还存在同步阻塞问题。）
面向过程、面向对象、面向构件等代表了分布计算环境发展的不同阶段，每个阶段实现都实现都完全推翻了前一阶段。（错）
在分布式计算环境中，同步调用和阻塞调用描述的是同一种调用模式（错，概念不相同&修饰的对象不相同，阻塞/非阻塞主要针对S端，调用应用程序，不能立即得到结果的时候，是否立即返回；同步主要针对C端，访问数据的机制，主动请求完数据后是否等待）
同步调用，很多时候当前线程还是激活的，只是从逻辑上当前函数还没有返回而已。当前线程还会继续处理各种消息
阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起，函数只有得到结果之后才会返回
在分布式系统中，系统软总线是将对象连接到一起的软件总线（对）
Openstack是一种云计算“平台即服务”层基础设施（错，是云计算“基础设施即服务”）
数据库分库分表的目的是将数据库进行拆分，从而达到提升查询性能、提高并发吞吐率等目的。（对，分库主要目的是为突破单节点数据库服务器的I/O能力限制，解决数据库扩展性问题。）
1）支持多个***结点的协同：时钟与一致性问题/协同方式与交互模型/成员管理和可信问题
2）适当屏蔽“分布性”：访问透明性/位置透明性/迁移透明性/复制透明性/并发透明性/失效透明性
3）系统的开放性：互操作性/可组装性/可演化性
4）系统的可伸缩性：能力可伸缩/地理可伸缩/管理可伸缩
最大的区别在于目的——并行计算是同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，主要目的是为了能更快地完成任务，这就要求多个子任务同时运行，支撑技术如任务的划分、负载平衡、简单的轻量通信协议、零拷贝、高速通信设备、并行文件系统、并行算法等等等。分布计算的应用不一样，如应用本质是分布的（银行系统，远程监控…），对通信量、计算量、时间的要求以及安全方面的特点和并行计算都有不一样的地方，所产生的技术也就不尽相同。
并行计算突出的是时间上的同步性：同时进行计算
分布计算突出的是空间上的分布性：计算在不同的位置进行
分布式计算在很多情况下也是并行计算：在网络的不同位置同时进行，两者之间有交叉的技术，如单一系统映像、容错、网络技术…。分布系统也可以用来做粗粒度的并行计算
•当Win32创建一个新的进程时，它只是在内存中建立一个映象文件把Exe文件或DLL文件、ActiveX文件中的内容复制到内存中。
•进程是不活动的，而实际操作是由线程来进行的，线程是工作者。
•运行代码是线程的，而进程为线程提供地址空间和运行所需要的数据。
是一种多线程处理形式，每个请求使用一个线程处理，所有线程预先创建，并发请求数大于线程数时排队等待。
优点：无线程创建开销，线程池大小需要根据硬件性能、负载情况等适当设置
优点：
1、避免重复创建线程，减少在创建和销毁线程时所花时间，及系统的整体开销
3、用户提交的数据能够及时得到处理，响应速度快
缺点：
1.线程池不支持线程的取消、完成、失败通知等交互性操作。
3.不能设置池化线程（线程池内的线程）的Name，会增加代码调试难度。
5.池化线程阻塞会影响性能（阻塞会使CLR错误地认为它占用了大量CPU。CLR能够检测或补偿（往池中注入更多线程），但是这可能使线程池受到后续超负荷的印象。Task解决了这个问题）。
6.线程池使用的是全*队列，全*队列中的线程依旧会存在竞争共享资源的情况，从而影响性能（Task解决了这个问题方案是使用本地队列）。
建立并使用完善的工程化原则，以较经济的手段获得能在实际机器上有效运行的可靠软件的一系列方法。
类似流水线的方式，通过严格精密的任务分解和人员组织，期望达到效率最大化。
版本控制、社交化编程（如在github上面，besocial模块，不仅可以将项目开源，还可以将开发者都联接起来。但是绝大多数的开发者使用社会化开发机制的程度有限）、群体协同（如何高效地汇聚贡献，贡献审查机制）
类型：代码仓库、开发历史库、Web语义、运行时日志
数据驱动的研究方法：从研究问题出发，经过数据探索和元数据选取，进行度量设计；再经过数据组合和原始观测进行数据预处理；再经过过滤标准和无偏数据，进行建模与分析
软件大数据分析的思路：将各式各样的开源软件当作大数据语料库，提取其中的“语义对象”（semanticobject）视为数据（data），得到软件各类性质（property）的规律和推断
分布式计算环境中的事务处理服务和目录服务分别起什么作用？（ppt07）
属于支撑服务端软件的计算环境中的公共服务。
消息服务：为分布式应用提供高效、灵活的消息传输机制，以及基于消息的交互支持。消息服务交互模型分为点对点模型、发布订阅模型（基于话题/内容）。
负载均衡服务：将任务分配到后端多个服务器上，实现最佳化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、避免过载。静态算法：轮询、加权轮询、随机、加权随机；动态算法：最小连接、加权最小连接、源地址散列。基于代理、重定向、DNS、IP、数据链路层修改mac地址
分布式缓存服务：缓存用于存储部分数据的硬件或软件，以使得后续更快访问这些数据。将高频访问的数据，放入缓存中，可以大大提高系统整体的承载能力。分类方式（位置、访问/维护方式、与服务器应用耦合程度、介质）。案例：memcached、Redis
事务处理服务：事务是由一组操作构成的可靠、***的工作单元，该服务使事物的处理具有ACID特性。包括两阶段提交协议和三阶段提交协议（为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务提交时保持一致性而设计的一种算法）。
•Atomicity(原子性)：要么全部完成，要么全部不完成
•Consistency(一致性)：事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏
•Isolation(隔离性)：事务之间是隔离的，一个事务不应该影响其它事务运行效
•Durability(持久性)：在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中
目录服务：通过名字检索属性的公共服务，将现实世界中事物的信息存储为具有描述性属性的对象（如计算资源、软件资源、用户等等），用户可以按名称查找对象属性。实例：DNS、WindowsActiveDirectory、X.500、LDAP
共享存储服务：大数据和云计算的发展使得存储远超单机能力；共享存储可以为容错、性能、容量等专门优化；集群化之后逻辑服务和物理实现的分离；需要逻辑层面上的存储服务支持。
大数据计算框架：大数据处理需要利用分布计算能力，需要合理的架构和高效的实现。如Hadoop的MapReduce模型（“分而治之”，使之可以通过线性增加资源来提升性能）、ApacheStorm
存根（Stub）是客户应用与ORB之间的媒介。客户应用通过Stub机制将请求传递给ORB内核，而后由ORB内核将请求发送给服务器方。
1)调用者调用本地stub中的一个过程(开始远程过程调用请求).
2)这个stub过程把有关的参数组装成一个消息包或一组消息包,形成一条消息.运行此执行过程的远程场点的IP地址和执行该过程的进程ID号也包含在这条消息中.
3)将这条消息发送给对应的RPCruntime(RPC运行库)子程序,由这个子程序将消息发送到远程场点.
4)在接收到这条消息时,server端的RPCruntime子程序引用与被调用者对应的stub中的一个子程序,并让它来处理消息.
5)与被调用者对应的stub中的这个子程序撤卸消息,解析出相关参数,并用本地调用方式执行所指定的过程.
6)返回调用结果,调用者对应的stub子程序执行return语句返回到用户,整个RPC过程结束.
如在j2ee里面的stub是这样说的：为屏蔽客户调用远程主机上的对象，必须提供某种方式来模拟本地对象,这种本地对象称为存根(stub),存根负责接收本地方法调用,并将它们委派给各自的具体实现对象
每个CORBA对象均有根据其IDL生成的Stub和Skeleton，接口的一致性是Stub能够成为远程对象的“本地替身”的前提，Skeleton主要负责接口中方法的适配
请简述消息传递的“至多一次”、“至少一次”和“精确一次”语义
至少一次意思是一个消息至少传递一次以上，当然会造成消息内容重复冗余，但是可靠性提高了；
而至多一次是服务器的消息最多传递一次，如果再传递一次，就会造成负面影响；
精确一次是通过消息接收方发送确认收到的方式试图保障每次消息传递都能可靠传递完成，这是不可能的，因为这个发送、收到和确认的过程中一旦出现问题，就无法保证传递完成。
具有较高的抽象级别；更大的粒度；更强的***性与可用性；更加便于使用者直接使用
实现资源整合利用，消减IT成本；提升管理性与可用性
基础设施即服务的举例：OpenStack、DockerSwarm（Docker是新一代虚拟化技术，实现轻量级的进程、网络和文件系统隔离。DockerSwarm是容器集群管理工具，使得Docker集群暴露给用户时相当于一个虚拟的整体）
平台即服务：阿里飞天平台
设计演化（经济与工业结构、构造计算环境的社会活动、合法性问题）
协同与控制（在线修改、服务质量的维护、适应用户和环境、支持用户控制的协同）
监测与评价（定义监测器、测量人的因素、监测器的优先级、处理变化和不完整信息）
举例云机器人SLAM，在建立新地图模型或者改进已知地图的同时，在该地图模型上定位机器人。
计算复杂性（SLAM是一个持续迭代的过程；每个迭代周期是高度计算密集型；计算量随需求增长而增长）
优点：资源集约化（规模化运营，降低系统管理和运维的代价）；按需提供服务（通过虚拟化等手段细粒度分割资源；以服务化的方式通过互联网访问）
缺点：访问延时；可伸缩性；数据隐私；单点失效
计算：更快的服务响应速度（网络相对可控，资源相对可控）
数据：更好的可扩展性（数据在“边缘”处理或预处理；减少数据中心带宽消耗；减少数据中心处理能力消耗）
隐私：提升数据安全性（原始数据被存储在靠近用户的服务器）
可用：应对单点失效
技术挑战：1）行为挑战：在非结构、不可预知动态环境中完成使命，任务目标及指标更加多样、操作灵活性及柔性要求更高、任务过程复杂多变。2）交互挑战：要求具备多信息源综合的交互手段，具有人类意图理解能力，机器人与人状态信息能实时双向传递。3）安全挑战：在行为过程中确保人-机-物的安全
请结合“联接信息系统”、“联接物理世界”或“联接人类社会”三者之一，阐述你对分布式计算发展的认识
请对比传统软件工程和开源方法，谈谈你对软件开发群体化方法的认识
众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的（而且通常是大型的）大众网络的做法。
特点：降低生产成本，用人而不养人；提升核心竞争力---大众创新；激励用户深度参与---循环生态；
群体化方法：两个联接一个转换
大众参与的需求创意和软件开发的生产任务结合；大众参与的创意代码和软件开发的高质量代码结合；大众参与的开源创作资源和可复用的高品质软件资源结合；大众参与的代码语义标注与细粒度复用的软件资源结合
学校动态-弘扬先进事迹 凝聚奋进力量 计算机（大数据）学院七一表彰系列宣传
本网讯为庆祝***共产*成立102周年，进一步增强基层*组织的凝聚力和战斗力，安徽信息工程学院特举行“七一”表彰大会，计算机（大数据）学院多名教职工及学生荣获优秀共产*员、优秀*务工作者、*员先锋的荣誉称号。
孟慧，中共*员，计算机与软件工程学院学生第一*支部***，计科2001-2005班辅导员。
身为一名思想**辅导员，孟慧同志坚持走进学生。引导学生积极参加志愿活动，弘扬奉献精神，计科2005班被评选为2023年度雷锋月先进集体，计科2002被评为先进班集体。在工作中加强网络思政教育，构建网络思想**教育新阵地，了解学生所思所想，积极主动地解决学生的思想问题和实际问题。
作为计算机与软件工程学院学生第一*支部的支部***，孟慧同志坚定共产主义远大理想，牢固树立“四个意识”，坚定“四个自信”。严格落实“三会一课”制度、组织主题*日活动、组织生活会和民主评议*员。加强*建宣传，有效推进学院软文化建设。在工作中，认真履行*章规定的义务，始终坚持做有理想信念、有道德情操、有扎实学识、有仁爱之心的“四有”好老师。孟慧同志热爱大学生思想**工作，坚守育人初心。始终坚持学习贯彻*的***精神，引导支部*员、积极分子树立青春践行***的信念，坚定不移听*话、跟*走，成为有理想、敢担当、能吃苦、肯奋斗的新时代好青年。
张丹龙，中共*员，计算机与软件工程学院学生第一*支部组织***，计科2104-2105班辅导员，兼任计算机与软件工程学院团总支***。
作为一名思想**辅导员，积极组织学生深入学习*的***精神、******在庆祝***共产*成立100周年上的重要讲话、******在建团百年庆祝大会上的重要讲话，促进青年学子在感悟*史中坚定爱*心、树立报国志。通过主题班会加强学生思想**教育，以“主题化、项目化、全程化”为要求，系统设计、分类指导、分步推进。为充分激发学生*员在*史学习教育中的内生动力，结合理工科学院学生特点、专业特长，组建以青年学生*员为主的宣讲团，探索开展“红色星火”微宣讲，以主题实践激发学子爱*爱国情怀。
100余场主题教育，在潜移默化中让学生心里埋下了“真善美”的种子；40余场次的主题班会里，将点滴思政融入到主题班会的全过程；200余名青年大学生在他的带动和影响下在基层一线、在社区街道、在支教课堂中开展主题实践。
从事学生工作以来，张丹龙同志始终牢记为*育人、为国育才使命，坚持立德树人，围绕思想理论教育与价值引领的主责主业，以提升育人实效为主题，以满足学生成长发展需求为重点，时刻保持“思想在线”！
杨洋，中共*员，计算机与软件工程学院学生第二*支部***，软件2201-2206班辅导员。
自参加工作以来，能自觉拥护*的教育方针政策，在班级管理中以班委为核心力量，采取网格化的管理模式，使班级平稳有序运行。在支部***一职中统筹支部工作，加强支部制度建设，建立长效机制，遵纪守法，廉洁自律，始终坚持以一个共产*员的标准，严格要求自己，严格遵守*的**纪律、**规矩。坚持以纲要为指导思想，本着热爱教育事业的诚心，踏实做好本职工作。爱岗敬业、开拓进取、总结经验、努力学习提高自己的**思想觉悟、文化素养和业务水平。
进校以来，时刻保持自己的先进性，严以律己，具有正确的世界观、人生观和价值观，积极履行教师职责，有明确的社会责任感和强烈的进取精神。并获得了“优秀指导员”“实习先进个人”“就业先进个人”等荣誉称号。杨洋同志在育人过程中，将继续坚守初心，起到*员的模范带头作用，让班级与支部扬起希望的帆，不断发展壮大。
张琳琳，中共*员，计算机与软件工程学院学生第二*支部宣传***，软件2101-2102班辅导员，兼任大数据与人工智能学院团总支***、IT学风社指导老师，负责学院学风建设相关工作。
自参加工作以来，秉持“关爱学生，服务学生”的原则，做到言传身教，以自己的实际行动感染身边的学生，同时采用班级网格化管理机制，联动班级骨干力量掌握学生的思想动态、解决学生学习生活中遇到的困难。自带班以来，谈心谈话做到每学期全覆盖，妥善处理心理危机事件4起，全部有惊无险。所带班级学生获***级奖项4项、省级奖项18项、校级奖项168项、申报专利9个；软件2101、2102被评选为雷锋月先进集体，软件2101班被评为先进团支部，软件2102班荣获“十佳学风先进班集体”。高度重视学生思想道德建设，多措并举提高学生综合素养，以学院团总支为依托指导学院学生活动百余项，让学生在活动中培养兴趣，锤炼综合素养。
作为计算机与软件工程学院学生第二*支部宣传***，张琳琳同志不断深化*的理论知识学习，努力提高自己的**理论素养，积极参加各项培训，不断丰富理论素养，提升育人水平。桃李不言，下自成蹊，张琳琳同志在育人过程中，始终坚守初心，在岗位上用真心、爱心去管理、服务学生。
汪怡，中共*员，计算机与软件工程学院学生第三*支部***，大数据2001-2002、人工智能2001-2002班辅导员。
自担任支部***以来，汪怡同志一直以认真、勤恳、敬业、奉献的工作作风，在*务工作上恪尽职守，辛勤工作。她在*务工作中以“五抓”作为工作重心，即抓学习，提高学生的*性修养；抓建设，发挥先锋模范作用；抓活动，增强*组织凝聚力；抓表率，发挥战斗堡垒作用；抓品牌，强化工作创新意识。出色地完成上级*组织交待的各项任务，为学院*建工作和学生工作做出了突出贡献，2023年带领支部成功获评“五星*支部”称号。
同时，作为辅导员，她时刻牢记一名共产*员的初心和使命，积极开展学生思想**教育和日常管理工作，坚持理论与实践相结合，本着立德树人的原则要求，认真负责地做好本职工作，服务学生。所带学生在各类学科竞赛中获得***级奖项30余项、省级奖项50余项、校级奖项300余项，多个班级荣获“雷锋月先进集体”“先进团支部”等荣誉称号。
阚曲欣，中共*员，计算机与软件工程学院学生第三*支部组织***，大数据2201-2202班、人工智能2201-2202班辅导员，兼任22级年级组长。
自参加工作以来，阚曲欣同志一直在学生一线工作，对于辅导员工作热情饱满，工作期间，跟随学校和学院安排部署，积极完成各项辅导员工作任务，很好地配合同事领导的工作，表现出较强的组织观和大*观。阚曲欣同志不断深入学生生活学习现场，走近学生，对学生进行思想引领与入*启蒙，所带班级学生入*热情高涨，班级半数以上递交入*申请书，最终团内推优29人；并积极鼓励学生参加各类比赛，在大一学年，所带班级学生获得***级奖项2项、省级奖项7项、校级奖项107项。同时由于每一阶段高质量较好较快完成学校和学院设定目标，阚曲欣同志先后获得2022年优秀共产*员称号，在22届毕业生实习就业工作方面表现突出先后荣获2022年实习工作先进个人称号、2022届毕业生就业工作先进个人称号，以及在2022级新生军训期间深入学生军训现场关心慰问，并获得2022级新生军训优秀指导员称号，工作成果较为突出。
作为计算机与软件工程学院第三学生*支部组织***，阚曲欣同志在做好自己本职工作的同时不断加强自身**理论学习，并配合支部***完成*支部相关工作，以实际行动践行*员模范带头作用。
冷自永，计算机与软件工程学院学生第三*支部*员，计算机与软件工程学院（大数据与人工智能学院）学工秘书。
自2019年加入安信工以来，冷自永始终坚守岗位，认真履行职责，为学院的发展奉献着自己的力量。无论是处理日常事务，还是组织各类活动，都能够迅速响应、高效落实，赢得了学院师生的一致好评。在过去的一年里，他积极参与学院各项工作，为学院师生创造了良好的学习和生活环境。他关注学生的需求，及时反馈问题，积极协调解决问题，让同学们深切感受到了学院的温暖和关怀。
作为一名共产*员，冷自永始终以优秀共产*员的标准严格要求自己，在工作和生活中充分发挥*员的先锋模范作用，同时还积极组织参与社会实践和志愿服务等活动，用实际行动践行社会主义核心价值观，展现了新时代青年的良好风貌。他的奉献精神受到了学院师生及学校相关部门的广泛的认可，入职以来先后获得“优秀辅导员”“改革创新奖”“十佳教职工”“工会积极分子”等一系列荣誉。
张高奇，中共*员，计算机与软件工程学院学生第四*支部***，软件2001-2004班辅导员。
自入职以来，面对学生，做到言传身教，以自己的实际行动感染身边的学生，同时联动班级骨干力量掌握学生的思想动态、解决学生学习生活中遇到的困难，采用辅导员-班委-宿舍长三级联动管理机制，自带班以来，谈心谈话做到每学期全覆盖，处理危机事件5起，在学院指导学生活动200余项，其中，学风建设类活动25项，常规活动56项，文体活动28项，其中获得***级奖项6项、省级奖项17项、校级奖项198项、成立创业公司2个，在实习工作中，2023年6月底实习率达到74%，在严峻的就业形势下，不断鼓励学生戒骄戒躁，调整心态，积极寻找工作机会。通过春风化雨，让德育工作内化于心，外化于行。
作为一名*员，一名教育工作者，张高奇同志不断深化*的理论知识学习，努力提高自己的**理论素养，不断改进工作和管理办法，通过班级网格化管理制度，充分发挥学生干部的先锋模范作用，以学院学生*支部为依托，组织开展多项红色文化活动，厚植中华传统文化情。
何灏，中共*员，计算机与软件工程学院教工支部副***，计算机与软件工程学院科研秘书。
在过去的一年里，热衷于本职工作，严格要求自己，摆正工作位置，端正工作作风，时刻保持“谦虚”“谨慎”“自律”的态度。在教学工作、学生培养、课程建设、科研工作和校企合作中均取得了不错的成绩。在教育教学方面，教学效果取得了良好评价；指导18级毕业设计8人，指导18级企业实习12人、指导学生参与竞赛16组，其中大数据与人工智能大赛获省级三等奖、专利大赛获校级二等奖，并结题一项一流课程建设项目。在科研创新方面，发表论文一篇、主持省高校重点自然科学研究项目一项；主持校管理改进专项基金一项；参与主持企业横向合作项目三项。协助完成工业互联网产业学院第一届分班招生工作；完成三个方向的框架协议签署；完成产业学院软文化材料的设计与制作；联合安徽瑞信软件公司申报校企联合省级学科重点实验室并获批；积极协助***完成学院日常*务工作，并协助完成学院教工支部“岗位建功”项目申报和结项材料整理。
佘星星，计算机与软件工程学院教工支部*员，计算机与软件工程学院软件工程教研室副主任。
自工作以来，佘星星同志始终牢记全心全意为人民服务宗旨，坚决贯彻执行*的路线、方针、政策。扎实工作，积极上进，圆满完成*交给自己的任务同时，并在岗位上做出了优异的成绩。主持1项科研项目和1项教研项目，并取得阶段性进展。参与多项教科研项目。申请专利两项，一项实审中，一项授权登记。积极指导学生参加蓝桥杯、计算机设计大赛以及安徽省大学生程序设计大赛等多项学科竞赛，并获得多项省三及以上奖项。积极指导学生大创项目多项。积极参与各项培训，并取得相应证书。工作期间获得优秀实习指导老师、优秀共产*员、计算机学院十佳教职工等多项荣誉称号。
刘晴晴，计算机与软件工程学院教工支部*员，安徽信息工程学院专职教师。
自工作以来，刘晴晴同志认真参加组织的思想**活动，提高*员觉悟，争做有信念、有学识、有情操、有仁爱的四有好老师。工作期间，累计发表多篇学术论文。主持2项教科研项目，参与多项省质量工程项目。累计申请发明专利多项。积极指导学生参加学科竞赛，累计已获得一项国奖，多项省奖。积极指导学生大创项目多项。积极参与各项培训，并取得相应证书，同时进行学术交流与培训，并取得高级数据分析师证书。积极参与多学科双树资源建设，并应用于实际教学。
薛梦婷，中共*员，计算机与软件工程学院学生第一*支部纪检***，计科2207-2208、软件2207-2208、网络2201-2202班辅导员，学院新闻宣传专员。
自参加工作以来秉持“关爱学生，服务学生”的原则，做好班级学生的日常管理与后勤服务工作。薛梦婷以学生为中心轴，日常的忙碌工作围绕着学生的学习、生活方方面面开展：*团建设、学风建设、职业规划、资助育人、心理健康、日常管理……日常通过班会和谈心谈话帮助大一新生树立正确积极的观念，建议学生积极适应和探索新的学习和生活方式，规划好四年的阶段性目标。鼓励学生积极参加第二课堂活动与学科竞赛，锻炼能力，积累经验。同时，对同学们的疑虑耐心解答，做好心理疏导与日常帮扶。通过搭建网络跟踪管理机制，健全班级管理网格，做好班级的日常动态管理。2021-2022年，在学院全体教师的共同努力下，计算机与软件工程学院荣获“年度宣传工作先进单位”的荣誉称号。在学院宣传工作中，结合单位、*组织和*员工作实际，树立大*意识，坚持正确的舆论导向。积极组建网络宣传员队伍，加强学院官方网站、微信、QQ群、各班级网络自媒体及学生社团的建设和管理，通过网站网页、宣传栏、宣传册、简报等多种形式，为单位各项建设营造了良好舆论氛围。
周竹阳，计算机与软件工程学院学生第二*支部*员，计算机与软件工程学院软件2002班副班长。
自担任副班长以来，周竹阳同志尊敬老师，爱护同学，积极主动为班级做贡献，在工作期间积累了丰富的班风学风建设经验。周竹阳同志严格要求自己，以身作则，积极引导同学们遵守校规校纪，树立良好的班风，曾荣获“优秀学生干部标兵”“三好学生标兵”“优秀共青团员”“十佳学风先进个人”“学雷锋志愿服务月先进个人”等多项荣誉称号。在学习上，周竹阳同志注重加强专业知识和技能，不断提高自己的综合素质，积极组织班级同学参加各类学科竞赛和文体活动，周竹阳同志在校期间两年均获优秀学生特等奖学金，学业成绩和综合测评成绩均位居班级第一，获十余项***级、二十余项省级、五十余项校级学科竞赛奖项。
作为一名*员，周竹阳同志在理论学习和社会实践上，也丝毫不懈怠，积极努力求上进，时刻谨记*的初心，积极组织班级同学参与各项志愿服务活动，以实际行动践行共产*员的初心和使命。在工作中，努力上进，勇于奉献，积极努力为班级和学校做贡献，时刻谨记*的宗旨，全心全意为老师和同学服务。
方强龙，计算机与软件工程学院学生第三*支部预备*员，大数据与人工智能学院数据科学与大数据技术专业20级学生。
方强龙同志深耕创新创业，积极进取，以赛促学、以学促进，积极参加各类创新创业比赛，获得***级奖项13项、省级奖项21项、校级奖项百余项，10余项软著，9项发明专利，2项实用性专利、1项外观专利并发表论文3篇，主持一项***级大创和参与2项***级大创。获得校一等奖学金、三好学生、优秀团员、优秀学生干部、2021学雷锋先进个人、五星志愿者等荣誉，积极组织参与各类志愿活动达22项。
作为一名*员，在理论学习上，他积极努力求上进，时刻谨记*的初心；在工作生活中，他积极主动，全心全意为班级同学们服务，充分发挥一名学生*员的先锋模范带头作用。方强龙始终把个人成长和***富强、民族振兴联系在一起，立鸿鹄志，做奋斗者，生动诠释了当代青年大学生的责任与担当！
注意！理科专业怎么选？软件工程、大数据、信息管理、计算机科学的介绍都在这啦
软件工程
软件工程属于工学方向，主要研究计算机各类软件的构造、设计、开发方法、测试、维护等相关的知识和技术，涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、设计模式等多方面，进行软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护等。常见的软件有：电子邮件、Office办公软件、设计软件PS、Windows操作系统、各类游戏等。
软件工程会学习：《C/C++程序设计》、《Java语言程序设计》、《软件工程》、《电路与模拟电子技术》、《Linux操作系统与网络编程》、《WEB技术与应用》、《数据结构与算法》、《数据库开发技术》、《算法分析》、《人工智能技术》部分高校按以下专业方向培养：JAVA、大数据、云计算、软件设计、数字媒体、金融软件开发、嵌入式应用开发、软件开发与测试、移动互联网开发、移动设备应用开发。
毕业后可以加入IT类企业：JAVA工程、NET工程、系统开发、网站开发、软件需求分析、软件开发、软件测试、技术支持、运营维护、项目管理。
大数据或巨量资料
大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
计算机科学技术
计算机科学与技术也叫做CS专业，顾名思义，是学习计算机相关的科学原理和专业技术的一门学科。那么它和其他计算机专业，如软件工程、网络工程、信息管理与系统专业等有什么不同呢？学意味着研究，意味着科研，意味着理论原理，也就是说这是一门偏向科研偏向理论研究的专业。
信息管理与信息系统
信息管理与信息系统是一门普通高等学校本科专业，属管理科学与工程类专业，基本修业年限为四年，授予管理学或工学学士学位，管理学侧重于信息系统管理，工学侧重于计算机科学与技术。
使用和管理工作；大型数据库数据管理员，在信息管理领域内负责大型数据库的系统管理、安全管理和性能管理工作；网站，在工程师的指导下，负责网站的曰常维护工作；计算机高级文员。
好啦~以上就是各个专业的详细介绍
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大孔月云数据专业和软件工程专业哪个好(大数据和软件技术哪个专业好)
***的软件行业规模不是很大，有些软件企业在软件制作上，也只是采用了一些软件工程的思想，距离大规模的工业化大生产比较还是有一定的差距；原因有管理体制的问题，市场问题，政策问题，也有软件工程理论不全面和不完善的问题所以软件工程的研究和应用，以及***软件行业的进一步发展，都需要一定的既有软件工程的理论基础和研究能力，又有一定的实践经验的软件工程科学技术人员来推动软件工程的前途是光明的软件服务外包属于智力人才密集型现代服务业大量著名外包企业落户宁波主要就业去向包括软件外包与服务企业、信息产品与服务企业，担任程序员、软件测试员、项目经理等工作侍*岗位软件工程专业是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科它涉及到程序设计语言，数据库，软件开发工具，系统平台，标准，设计模式等方面在现代社会中，软件应用于多个方面典型的软件比如有电子邮件，嵌入式系统，人机界面，办公套件，操作系统，编译器，数据库，游戏等同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，比如工业，农业，银行，航空，**部门等这些应用促进了经济和社会的发展，使得人们的工作更加高效，同时提高了生活质量相关学者、组织机构都分别给出了定义：Boehm：运用现代科学技术知识来设计并构造计算机程序及为开发、运行和维护这些程序所必需的相关文件资料IEEE：软件工程是开发、运行、维护和修复软件的系统方法FritzBauer：建立并使用完善的工程化原则老庆让，以较经济的手段获得能在实际机器上有效运行的可靠软件的一系差败列方法
为什么说每个软件工程师都应该学习大数据？
2016 年，Google 的AlphaGo 横空出世，在人类曾以为计算机无法跨越的围棋领域，以4：1大胜世界顶级围棋高手李世石，震惊世界！
2017 年，AlphaGo 再次以3：0横扫世界排名第一围棋高手柯洁，让我们再次见识到了“大数据+ 机器学习”的巨大威力！
AlphaGo只是一台机器，但它通过深度学习算法对海量棋谱数据进行分析，不断自我学习和完善，最终形成恐怖的战斗力！
我们知道，软件编程技术自出现以来，要实现核心价值就是把现实生活中的业务操作搬到计算机上，通过计算机软件和网络进行业务和数据处理，以提高工作效率。这体现在我们生活中的各个方面，如：OA办公、ERP商品管理、百度搜索、QQ聊天、淘宝购物等，都是如此。
这些系统和软件，给我们的工作和生活效率带来了巨大提升，这也是近些年来，IT软件业蓬勃发展的原因。
时至今日，计算机软件已成为人们日常生活的必备品，人们已经习惯了计算机软件的存在。但现在面临的问题是，在数据大***的时代，以前的那套“分析用户需求和业务场景，进行软件设计和开发”的做法越来越跟不上人们的个性化需求，比如以前的新闻软件，所有人打开看到的，都是相同的内容，但其实每个人都只希望看到自己感兴趣的。
但原有的软件设计要实现这个需求就显得极其困难，几乎难以实现。甚至当很多时候我们去问用户时，用户似乎也无法告知你非常明确的需求，大多时候只能给一些模糊的方向，这对于原有的软件设计而言，似乎进入了一个困*。
那如何走出这个困*呢？
那就要求我们设计的软件能够根据用户产生的海量数据，分析用户的习惯和喜好，精准推送用户想要的内容。甚至能够延展发掘出用户自己都没有发现的需求，洞悉用户自己都不了解的自己。
也就是说，计算机软件不能再像以前那样，等用户输入操作，然后根据编写好的逻辑执行用户的操作，而是应该能够预测用户的期望，在你还没想好要做什么的情况下，主动提供操作建议和选项，提醒你应该做什么，这带来了这个时代的众多惊喜。
这听起来似乎很遥远，但实际上已经出现了，那就是大数据技术和机器学习技术，也就是现在我们市场上非常火热的人工智能AI 技术。我们熟悉的今日头条，就是利用大数据和机器学习的技术，给到每一个用户不一样的内容，且用户使用时间越长，推荐的越准确，因为随着用户的使用，产生的行为数据就越多，软件分析的结果就越精确。
今日头条一经推出，深受用户喜爱，在大型门户网站云集的***，野蛮生长，成为一个市值750亿美金的独角兽，是老牌门户网站新浪和搜狐市值之和的十几倍！
相信在未来，软件开发将是“面向AI 编程”，软件的核心业务逻辑和价值将围绕大数据的结果，也就是围绕AI 展开，软件工程师的工作就是考虑如何将机器学习的结果更好地呈现出来，超预期的满足用户的需求，更好地实现人和AI 的交互。
当然网上有一种观点，就是认同面向AI 编程，也觉得大数据一定是未来的趋势，但是这并不意味着一定要懂AI，也不一定要懂大数据和机器学习，认为只要懂业务，理解大数据和机器学习算出的结果就可以了。
听起来貌似有些道理，但真的是这样吗？
想起以前听过一个故事，***一个厂家，高价从德国进口了一台机器，工人们也都能熟练使用，正常生产。但有一天机器出问题了，所有工人都不会修理，所以只能停产，千里迢迢请德国厂家的人来。
这个德国人来了，只花不到半个小时就修好了，收的费用几乎那些工人一年的工资，还不包括来回机票酒店费用。但所有工人都不觉得不妥，反而都是一个个膜拜的眼神，觉得外国人了不起，其实那个德国人，只是换了一个非常小部件而已，非常简单，这半个小时所获得的报酬，能让我们好些工人在厂里辛苦打拼一年，还能获得无限的崇拜。
其实这样的事情，常常发生在我们身边，只不过场景和领域不同，对技术的不了解，容易产生价值的不对等，且差距非常大。希望软件工程师们不要把大数据和机器学习当作什么神秘和膜拜的东西，而是应该积极参与到问题的讨论、分析和解决中。
所以即使自己不做大数据与机器学习相关的开发，每个程序员也应该懂大数据和机器学习，不要成为一个只会CURD的“码农”。
将来，随着万物互联的推进，我们身边接入互联网的产品会越来越多，会产生海量跟我们生活和工作息息相关的数据。所以数据一定会越来越成为公司的核心资产和主要竞争力，公司的业务展开和产品进化也越来越朝着如何利用好数据价值的方向发展。不懂大数据和机器学习，可能连最基本的产品逻辑和商业意图都搞不清楚。
如果只懂编程，软件工程师的生存空间会越来越窄，发展也会处处受限。
2010年03月28日，***IT领袖峰会上，BAT当家人分别对大数据行业发表观点。
李彦宏说，云计算不客气一点讲是新瓶装旧酒，没有新东西。未来会有越来越多的基于云计算的互联网应用出来，但想用云计算方式多赚点钱会比较累。
马化腾说，云计算确实是一个比较超前的概念。要变成水和电一样，可能要过几百年、一千年后，等阿凡达那个时代的时候才能实现。
但马云当时说，云计算是一种分享，数据的处理、存储然后跟分享的机制，如果我们不做云计算，将来会死掉。
当年几乎没多少人看好大数据，但马云是坚定的支持者，阿里在2008年就把大数据作为战略重心。
2017年4月10日，工业和信息化部就印发《云计算发展三年行动计划(2017-2019年)》(简称《计划》)。《计划》提出，到2019年，我国云计算产业规模达到4300亿元。
2018年6月，IDC发布2017***公有云市场份额数据，阿里云自研的大数据平台"飞天"，市场占有率第一，占据47.6%***市场份额。腾讯云市场占有率只有阿里的五分之一，百度云市场占有率更低。
腾讯和百度，为自己当年对大数据错误判断，付出了高昂的成本。
但他们已经觉醒，正全力拥抱大数据战略：
2018年10月1日，腾讯启动历史上第三次重大组织架构调整，成立云与智慧产业事业群（CSIG）；
2018年11月1日，百度世界大会宣布展开新一轮AI技术型人才战略布*，发布百度AI城市“ACE王牌计划”；
阿里继续走在大数据的前列，2018年10月15日，阿里打造首个***大数据安全ISO国际标准，获国际权威组织认可；
移动互联网浪潮下，现实世界正在加速数字化，每个人，每个物体、每件事情、每一个时间节点，都在向网上映射。空间和时间两个维度的联网，使得数字世界正在接近一步步模拟现实世界。历史、现在和未来都会映射到网上。对大数据的挖掘正是对世界的二次发现和感知。BAT三巨头、央企的银联电信都已经出发，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，黑马程序员零基础学习大数据，平均薪资高达17786元，人才缺口红利正当时，你能否掌握先机？
（数据截取自黑马程序员论坛）
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2023年计算机/软件工程/大数据/人工智能专业笔记本电脑推荐？怎么选购指南和选购清单（2月更新） - 知乎
作为在一个编程区长期混迹的小佬，在给大家解决迷茫的时候，也经常有同学问我一些笔记本电脑的问题：
虽然自己也算熟悉笔记本电脑的配置，但是对于具体选择我没做过研究，但是后来问的人多了，老不会推荐也不好，所以我最近两三个月做了很多功课，然后有了这篇文章。
本文专门写给计算机类专业的同学，当然对于其他专业的同学也有参考价值。全文共9k字，包含了电脑选购的一些常见选项：
希望大家可以了解一下选品的角度，并且帮助到大家选到性价比高且比较实用的笔记本电脑。
既然写了，我会尽量保持长期更新，不管你是什么时候看到这篇文章都不过时，大家可以先点赞+收藏，再看不迷路~
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计算机科学与技术、软件工程、网络工程、物联网工程大数据、人工智能等专业，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。
计算机类专业的同学在选购笔记本电脑的时候需要把握住两点就ok：
对于计算机专业类的同学来说，大学四年需要学习的课程大概是下面这些：
可能不同的学校有所差异，基本上大同小异。对于计算机类的不同专业来说，方向虽然不同，但是核心课程上的区分度极小，80%都是相似的。
像这些课程基本围绕C、C++、Java等计算机编程展开，只需要有比较好的CPU性能即可，不依赖笔记本显卡性能。
但是也有例外，如果你是大数据、人工智能这类专业方向，它们对算力有特别要求，单依靠CPU性能是满足不了的，还得需要配置***显卡。
大学可供支配的课余时间很多，一般就是刷剧、看球、码字、修图、写word、做Excel、搞PPT等等，这种就是笔记本电脑随便选，没啥限制。
如果你想学视频剪辑、3D建模这种专业性高，工具吃性能的，这种就对笔记本电脑的性能要求比较高，一样需要配制***显卡。
当然我想更多人心里在想打游戏这件事（虽然我不提倡），网游的话随便选，大型端游的话，***显卡也必不可少。
总结一下，大学计算机类专业的同学可能用电脑做这些事情：
此外，作为一个本科+研究生在计算机读了七年书的老学长，总结了一些学习经验和学习路线，送给大家，希望你们的大学生涯能少一些迷茫，多一些可能性。
重点说一下最后一条：计算机基础一定要好好学，不管以后面试找工作还是保研、考研都很有。
大多数人在选择笔记本的时候其实是有共性的：性能和轻薄程度，这也是笔记本电脑重要的分类指标。
笔记本电脑根据这两个指标的兼顾成都，主要分为轻薄本、全能本、轻薄游戏本、游戏本。
轻薄笔记本的主要优势就是轻和薄，续航能力好，性能上稍微弱一点。
如果你日常不玩游戏，只是使用电脑敲代码写写word做做Excel搞搞PPT，经常需要带着电脑出门，或者就只是玩英雄联盟这种不吃性能的游戏，建议你选择轻薄本。
全能本是在轻薄本的基础上，多了一个***显卡，这样可以有不错的画面，以及在日常写代码办公的基础上兼顾了像CSGO这种中小型单机游戏。
大多数全能本配置的是英伟达MX低功耗显卡，当前（2022年）推荐MX550、MX570显卡。
游戏本性能强大，适合喜欢平常玩刺客信条、荒野大镖客、GTA5这种3A大作游戏的同学，这种游戏玩的就是画质，要在高特效下流畅运行。同样，对于专业需要PS、视频剪辑、CAD建模等设计软件也需要性能好的游戏本才能流畅使用。
同样，游戏本的高性能要配套同样优秀的散热模组进行散热，所以游戏本比较笨重，便携性较差。
轻薄笔记本介于全能本和游戏本之间，兼顾了两者的有点，具有一定的便携性，性能也比游戏本差距不大，
但是稍微有点坑的地方就是散热做的稍差，而且价格比较贵。
CPU是笔记本电脑最重要的配置，它就像我们的脑瓜子，负责电脑核心运算、控制、输出、反馈等。它决定了笔记本性能的强弱。CPU性能越强，运行速度越快，体验越是顶呱呱。
CPU目前市面上供应商只有两家：英特尔Intel和AMD。两家各有千秋，不能说哪个更好，说实话，平常我们也试不出什么差别。
Intel处理器主要有两个产品线：i5和i7。目前Intel处理器已经到了12代，较之之前的11代在性能上有了巨大的提升。
AMD处理器主要也是两个产品线：R5和R7。目前AMD处理器为6000系，今年AMD处理器主要提升了核显的性能，对于轻度的游戏用户极度舒适。
显卡的主要功能是将图像数据进行计算分析然后显示在屏幕上，也就是我们看到的笔记本电脑上的每一个画面都是显卡渲染出来的，显卡性能越强，画面显示越清洗流畅，没有显卡笔记本电脑就没法显示画面。
显卡可分为集成显卡和***显卡两种。很多同学在买电脑的时候都在纠结选集显还是独显。
集成显卡（又叫核心显卡）就是显卡和CPU集成在一起，使用这种的CPU就可以让笔记本电脑在没有***显卡的情况下显示画面。
平常如果你只是用笔记本来写代码、使用office、简单的剪视频、追剧，或者是玩玩英雄联盟这种中小型游戏，那使用集成显卡就足够了。
***显卡是有***的显卡芯片存在，它拥有单独的显存，不占用笔记本电脑的内存，性能上明显优于***显卡。
如果你平常是搞专业剪辑、3D建模，或者是喜欢玩刺客信条、荒野大镖客这种3A游戏，这种需要高画质和稳定流畅操作需求的，必须要整***显卡了。
显卡目前市面上供应商也主要是两家：英伟达NVIDIA和AMD。因为NVIDIA发展够久，性能够好，现在市面上的笔记本电脑绝大多数用的都是NVIDIA的显卡。
NVIDIA的主流显卡主要是GTX系列和RTX系列：
内存就是内部的存储器，它的主要作用是暂时存放CPU中的运算数据，以及和外部存储器（比如硬盘）交换的数据。
对于计算机类专业的同学，内存不要选小，不然到时候运行代码或者多开几个项目，多查几个网页，电脑就直接卡顿。
内存至少要保证16G起，随着时间，安装软件的不断升级，吃掉的内存会越来越多，所以选笔记本电脑的时候最好是选可插拔双通道，后期不够用可扩展内存上32G。
硬盘就是固态硬盘，目前笔记本电脑主要是SSD固态硬盘，一般是512G，如果只是日常使用，那512G基本够用。
如果你是经常要存储一些视频文件或者制图文件这种比较吃存储的，可以选择可以扩展硬盘的机型，方便给自己加盘。
14英寸一般是轻薄本的尺寸，比较常见，可选的机型也多，适合日常工作学习使用，尤其对于计算机类的同学，需要带着电脑上课或者去图书馆学习，14英寸的方便携带。
15.6和16英寸适合有大屏幕需求的用户，比如需要视觉观感更好，经常打游戏需要散热性能好。
屏幕分辨率的规格有1080P、2K、2.4K、2.8K...等，分辨率越高画面越清晰，目前主流的还是1080P和2K分辨率。1080P虽然够用，但是2K及以上的分辨率视觉体验感更好。
屏幕刷新率是屏幕每秒画面被刷新的次数，一般为60HZ、90HZ、144Hz，刷新率越高，那么我们在浏览网页或者打游戏的适合就会越顺畅。
对于计算机的同学，因为经常要盯着电脑，要尽可能的在这个过程中降低对眼睛的伤害，推荐大家选择高色域（72%NTSC、100%SRGB）IPS屏，其色彩表现强，可视角度广，不管哪个角度看屏幕色彩都差不多，建议直接抄答案。
不同品牌的笔记本电脑虽然在明面上的参数感觉相差并不大，但是在零件质量、品控、售后服务等方面还是有很大的区别的。
我文章能从头看到这的，肯定绝大多数是第一次买电脑的同学，建议预算充足的情况下，首选一线平台，品质更有保证，而且售后规模大，线下维修点也多，就算出了点问题维修起来也方便。
当然对于一线品牌来说，也还是会有坑的机子，所以优先选热销机型，这种卖的多的，一般会很重视。
当然也不是所有同学都有充足的预算，二线品牌能存活，主要在它的低价高配，物美价廉，也是值得去买的，就是小毛病可能多点，但是只要买来做好验机，问题一般不大。
对于计算机类专业的同学，乃至所有还在上大学的同学，大家要谨慎选择苹果电脑。
抛开昂贵的价格不说，我们大学的电脑要优先保证自己的使用，苹果电脑对于大学需要用的很多软件其实是不适配的，没有对应的Mac版本，而且老师也不会去专门为你提供。
我自己也是到了工作以后才自己买了一台苹果电脑来用，但是当公司给我配上Windows的电脑以后，我的苹果电脑就在吃灰了...
其实看完上面文章内容，你应该有点了解了，重要的是了解笔记本电脑的参数，推荐笔记本电脑反而是不那么重要的事。
但是怕大家觉得自己拿不太准，我下面也给大家做些高性价比笔记本电脑的推荐，按照不同价位段来区分，点击卡片可以查看机型最新的价格和优惠信息，仅供参考。
R5-5500U的处理器性能不错，能够满足日常的学习办公和娱乐，屏幕画质比较好，做工不错，整体颜值在线，适合对外观有一定要求的同学，如果有小米手机配合一起使用更加丝滑。
这款首发价3999，搭载i5-12500H的处理器，这个价格已经不能再低了，性能上到位，日常学习办公娱乐完全没问题，想玩不那么吃性能的游戏也ok，虽然屏幕分辨率是普通的1080P，但确实100%SRGB高色域的IPS面板。这就是我说的，二线牌子低价高配，机械革命这款打的就是性价比。
这款是宏碁2022年的新款，搭载最新的12代intel处理器i5-1240P，屏幕升级为2.5K，分辨率超高，性能上满足日常敲代码办公娱乐使用，性价比超高。重量只有1.25kg，非常轻，支持PD快充，非常适合经常背着笔记本电脑出门的同学。
这款惠普战66五代同样是2022年新款，同样搭载最新的12代intel处理器i5-1240P，做工和摸起来的质感是一大特色，性能上满足日常敲代码办公娱乐使用，高性能运行下风扇噪音低，屏幕素质很好，400尼特高亮度，防眩光，就算在户外或者高光环境下也没问题。此外这款的续航能力比同规格的笔记本电脑强很多，内存和固态硬盘都可拓展，这也是它的主打特色。
联想小新Air15也是联想2022年推出的新款，搭载12代i5-1240P处理器，性能较之前14代提升相当明显，除了日常学习办公和娱乐毫无压力以外，想玩英雄联盟等中小型游戏也是OK的，它的屏幕是15.6英寸的雾面全面屏，大屏幕体验感极佳，而且低蓝光和无频闪DC，可以有效减少用眼疲劳。
联想ThinkBook14+，搭配intel的i5-12500H处理器，是ThinkBook家族的新机，整机的质感更近一步，CPU性能释放非常优秀，单核和多核性能提升很大，既适合日常写代码办公娱乐，且玩中小型游戏也问题不大，像我平时搞搞数据处理图像处理的活完全没压力。屏幕素质巨好，2.8K的分辨率和90HZ的刷新率，观赏感觉很棒，硬盘支持拓展，接口种类丰富。
小新Pro14可以说是同配置中标杆级的轻薄本，也是我比较推荐的一款，搭载inteli5-12500H处理器，相较上一代提升很大，CPU性能释放较强，散热良好，完全满足日常敲代码办公娱乐，玩一玩LOL、CSGO这样的游戏也完全没有压力，屏幕素质也全新升级，2.8K分辨率+120HZ高分屏幕，真是观感相当舒服。
可以说这款笔记本电脑各方面比较均衡，唯一的缺点可能就是接口较少，但也搞个扩展坞就可以解决。
小新Pro16同样作为同类中的标杆级轻薄本，比较推荐的高性价比笔记本电脑，搭载AMD的R7-6800H处理器，CPU性能释放优异，集显超过MX570独显，满足日常写代码办公娱乐外，游戏体验也更好，散热设计合理，屏幕素质优秀，开机人脸识别，16英寸大屏，2.5K分辨率+120HZ高刷护眼屏，100%sRGB色域，色准＜2同时内置芯片校色，如果你对PS、剪辑感兴趣，小新Pro16是不错的选择。当然也有个小缺点，重量上稍微重一些，接近3kg，不过问题也不大。
华硕无双搭载intel的i5-12500H处理器，性能释放优异，除了同学们日常敲代码办公，中小型游戏也好物压力，15.6英寸屏幕，2.8K分辨率+120HZ刷新率，同事屏幕是素质极高的OLED高色域护眼屏，不管是追剧还是玩游戏观感都巨好。
小新Pro16，搭载AMD的R7-5800H处理器加NVIDIARTX3050***显卡，性能释放较强，不管是日常敲代码办公娱乐，还是中小型游戏都是毫无压力，相比上一代增加了独显/核显/混合输出，对于平常外出携带不需要独显性能切换成核显，能够极大提升续航能力。16英寸2.5K分辨率大尺寸+100%sRGB高色域+120HZ超高刷新率，显示效果更加细腻真实，无论办公还是游戏直接沉入其中，效果比一些万元笔记本都好，如果你预算充足也喜欢大屏幕，推荐选择，不管是外观还是性能，都是这个价位笔记本超强的存在，你只需要稍稍忍受一下它3.0kg的重量即可。
ThinkBook16+搭载最新的12代inteli5-12500H处理器外加NVIDIARTX2050***显卡，性能较上一代有超级显著的提升，该款能够满足大家日常写代码办公娱乐需求，兼顾玩中小型游戏毫无压力，从机身设计到屏幕素质无可挑剔，16英寸2.5K超清显示屏，120HZ超高刷新率，配合100%sRGB高色域，真实还原画面细节，如果你对做设计有兴趣，用这款也毫无问题。更不用说接口丰富，预留硬盘位支持拓展，可以说是大屏幕全能本中的标杆产品。
拯救者Y7000P2022款升级了12代处理器，搭载inteli5-12500H处理器，外加NVIDIARTX3050高性能游戏独显，性能释放处于领先水平，在我看来是今年性价比最高的入门游戏本。满足日常的写代码办公娱乐以外，用来玩中小型游戏毫无问题，屏幕素质优秀，15.6英寸2.5K高分辨率，外加165HZ高刷屏，高分高刷体验绝佳，延续拯救者系列优异的散热设计，能够1080P中等画质玩比较大的3A游戏，同时有设计需求的同学用起来也很适合，机身减薄处理，设计全面进化，外形质感满满，带出去也毫无问题。如果你预算没有那么高，但是也不想降低自己的品质，可以选择这款。
天选3搭载AMDR7-6800H处理器加NVIDIARTX3060发烧级游戏光线追踪显卡，性能释放和散热能力较上代有了很大的提高，支持独显/集显/混合输出，满足日常写代码办公娱乐，以及玩一些大型游戏都ok。15.6英寸的1080P分辨率外加144屏幕刷新率，100%sRGB高色域电竞屏，虽然享受真实画面，但是观感略一般。外型设计极好，可以说是同价位笔记本中颜值最高的，没有之一。整体表现算是比较均衡，适合预算没那么高但是有游戏需求的同学。
拯救者Y9000P是2022年新款，搭载inteli7-12700H处理器外加NVIDIARTX3060高性能游戏***显卡，高端配置直接拉满，不管是日常写代码办公娱乐还是游戏设计都直接毫无压力，配合拯救者优异的散热设计，性能释放良好，屏幕素质优越，16英寸大屏2.5K分辨率，165HZ高刷新率，高帧画面观感丝滑，不管是追剧还是游戏画面都是一流，有预算且又对游戏体验有需求的同学或者设计剪辑的重度用户，别说话，买它。我真的很推荐，基本毫无短板，你要非说，就是价格不太美丽，大家可以趁节日做活动买，比如现在。
以上就是我个人觉得计算机类专业的同学选择的笔记本电脑，分价位给大家做了推荐，都是对应价位中性价比不错的机子，大家可以根据自己的预算直接选择购买。
如果你觉得不错，记得动动小手帮我@Rocky0429点个赞呀，感谢~
为什么说每个软件工程师，都该懂大数据技术？｜极客时间
关于大数据，有句话说的很好：“未来的商业竞争，就是数据的竞争。”
实际上也确是如此，从电商的“猜你喜欢”到“防疫健康码”；从AI智能识别花草树木，到产生辅助诊疗建议；从无人商店到无人驾驶等，这些年，大数据在各个领域，呈现出***式增长态势。
几乎人人都看到了大数据的发展前景，最重要的是行业人才稀缺，薪资普遍偏高，而且大数据领域的岗位，往往都有比较高的岗位附加值。不夸张的说，在这个智能时代，无论你是否从事大数据开发，掌握点大数据的原理和架构，会点大数据相关的技术，找工作就很吃香。
但一个很大的问题在于，很多中小公司的程序员，在业务中并没有接触大数据的机会。想要深入学习，不管是看书，还是看demo，都很难深入。
不论是大数据的技术还是应用，都始终处于动态变化的过程中，对于很多刚开始接触大数据、使用大数据的人来说，这无疑带来了很多困惑。比如：
看了不少资料，却不得要领，看不到完整的大数据知识轮廓；
即使工作和大数据相关，但仍不清楚大数据平台究竟是如何运作的；
领导让我搭建一套大数据平台，而我却一头雾水，不知从何处入手；
……
在我看来，决定你技术高度的，是你是否理解大数据技术的核心原理，但不管是学习还是应用，最终都需要落实到实践中，想学好大数据，一定要配合练习实践。
从这个角度来说，我比较推荐李智慧的《从0开始学大数据》专栏，理论体系化，而且兼具实践，他梳理了一条从「练习实践→应用实际→开发实践」的学习路径，并整理了一套完整的大数据知识体系，如下图。
从这6个模块入手，哪怕你没有任何大数据背景，也能读懂。最难得的是，专栏结合了李智慧在阿里、Inter的大数据实践经历，从“*内人”的视角揭秘大数据开发的内里乾坤。可以说，完整跟下来，能让你掌握构建大数据系统大厦的能力。
如果你想开拓视野，也来学习下大数据的话，建议你从这个专栏入手。
听说专栏马上涨价到 ¥199 了，现在到手 ¥89。那些一直想要入门大数据的同学抓紧时间了。
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说起李智慧，估计不少人都认识吧，在大数据这块，他可相当有发言权。
他之前写的《大型网站技术架构》畅销书，坐拥不少书粉。之前曾任阿里巴巴的技术专家、Intel亚太研发中心架构师、宅米和WiFi万能钥匙CTO，有超过6年的线下咨询、培训经验，长期从事大型网站架构、大数据研发工作。
最重要的是，确实是一个很有“智慧”的老师，能把复杂的原理讲的通俗易懂。除了知识、技术原理的介绍，还有解决问题的思路、学习方法论的指导，这种大佬10多年的技术心法，不是谁都愿意慷慨分享的。
再说说为什么推荐这个专栏。
除了李智慧的水平高度在那之外，专栏最吸引我的地方：引导你建立完整的大数据知识体系。
比如Hadoop，数据仓库Hive、NoSQL系统HBase、计算引擎Spark、流计算引擎Storm、Flink，以及分布式一致性解决方案ZooKeeper等等，都讲解的清晰透彻。
除此之外，专栏有很多真实案例和源码解读，你能更好地了解大数据架构原理与源码实现。搞懂原理，再积极参与到问题的讨论、分析和解决中，才算真的学懂了。
口碑非常不错，截了一些评价供你参考：
对我来说，还以一点印象很深刻，是李智慧分享了自己的经历，以及对人生观的思考。曾经作为一名普通的工程师，他也曾浑浑噩噩、蝇营狗苟的度日，也曾间歇性踌躇满志，一心想要改变自己，到如今成为领域内顶尖大佬，这些经历影响到了很多人。
如果你也有这样类似的迷茫，不知道如何面对理想和现实之间的差距，那就千万不要错过这个专栏了，李智慧经验肯定能给你一些启发的。
再提醒一下，这个专栏即将涨到¥199
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