爱吱声

标题: 专业选什么?选计算机呀 [打印本页]

作者: 晨枫    时间: 2021-1-9 10:48
标题: 专业选什么?选计算机呀
经常看到人们在讨论选什么专业的问题。有的是父母在为孩子选专业焦心,有的是在校大学生、研究生自己在怀疑专业选错了、是不是应该重选,有的是已经走上工作岗位但对现有工作不满意、自我怀疑是不是该改行。很多人都不约而同地认定:该学计算机。/ i& r. I+ ~7 F  u: g

/ h- L2 P2 j/ T7 F* Z计算机(叫电脑也行)在第三次工业革命中崛起,在第四次工业革命中成为灵魂。计算机的作用早就超过计算了,只有想不到的,没有做不到的。学计算机对未来的学习、工作确实是很好的切入点。但学计算机有一个学法,更重要的是,学计算机不等于报考计算机系。0 P; T* \) t% k8 }" x; ~) {2 |# T
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早几十年还要科普一下,现在似乎谁都知道,计算机有硬件、软件,尽管软件硬化、硬件软化又能把人绕晕了。这些对于还在选专业阶段的人来说,其实都不重要,不都是计算机吗?
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人们一方面一股脑地认定学计算机就是好呀,就是好,另一方面也在不断听到计算机专业的人诉苦,在悲叹“逃出xxx”。问题出在哪里呢?
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计算机也称电脑,还真是有道理。人类因为这个大脑(而不是四肢)才成为万物之王,否则靠腿脚是跑不赢豺狼虎豹的,靠拳头更是连野猪山羊都打不赢。但靠脑子,以及由此而来的思考、沟通、协调、制造工具的能力,弄得人类现在一不小心可以把什么物种都给灭了,生态保护成了大事。. @0 [9 Z/ D/ Y5 q( w

0 {1 Q8 H0 M- ?+ k( c' T7 q" f8 u计算机在第三次工业革命中已经出现。尽管已经称作电脑,但还是与工业革命之前的人脑更加可比,那时很多情况下脑瓜还是不顶拳头和腿脚更重要。在第四次工业革命中,电脑才是真正的核心。但也和人类的发展一样,第一、二次工业革命解决了机器代替人力的问题,第三次工业革命解决了电脑与机器(包括通过机器的视听)的沟通的问题,第四次工业革命要解决给电脑装进知识、增长技能和学会协调的问题。硬件依然重要,但关键在于软件,不光是应用软件,更是软件的应用。对于第四次工业革命来说,造计算机(包括硬件和软件)只是很小的一部分,用计算机才是大头,包括直接使用计算机和包括计算机的新工具和产品。! }2 C% Q8 y' {8 K% X

: z2 w# X8 i+ A. W. A对于软件的应用,存在很多误解,以为这就是熟悉软件的使用和操作。这只是最初级的应用,好比驾校毕业,可以开车去超市或者上下班了,离有经验的驾车人还有很大距离,离赛车手更是天差地远。对标赛车手才是软件应用的高级境界,但这需要不仅有高超的车技,更需要对车有精到的理解。7 C+ y/ u; s7 x8 \7 C
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以工业控制的DCS和PLC为例,DCS主要用于连续控制,好比汽车的定速巡航,PLC主要用于事件触发的连锁保护和顺序控制,比如火警喷淋。过去这是井水不犯河水,现在的趋势是两者你中有我我中有你。
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DCS和PLC最基本的使用包括组态(在PLC里常用阶梯逻辑),差不多就是各种填表和搭接。这用来搭建各种简单和复杂控制回路、各种连锁保护逻辑、顺序控制逻辑,是最基本的软件使用。但要更进一步,就需要超过现有的组态选择,使用程序语言和顺序控制图了。简单地说,这就是编程序了。: v5 q  O' C& T: q6 c" h8 d

  q2 l- A" i- z) ^: q8 ^写一个小程序,工科学生在学校里基本上都学过,没有什么大不了的。但要更进一步,就不简单了。比方说,反应器有A、B、C等3个主要进料,但反应条件是通过总进料流量(决定产量)、A的浓度(决定反应产率)、B/A的克分子比(决定产物性质)来决定的,并不是直接的A、B、C的流量,就需要建立三元联立方程,实时解方程。这不是大问题,问题是,有的产品有B成份,有的不用B,那就需要用条件来引导程序走向。这也不是大问题。但要是两个反应器串联,条件的排列组合一下子就多了好多。如果要容许操作工在任何时刻将任意组合的A1/2、B1/2、C1/2置于人工控制之下,比如说是开停车、应对紧急情况、阀门或者变送器维修,排列组合就更多了。这时比较好的方法就是把多元联立方程改写成矩阵形式,将从自动模式中拉出去的A/B/C/1/2对应的行和列从矩阵中抽出去,重新解算,就可以用简明、统一的方法应对各种组合了,而不是用不胜其烦的IF…THEN来导引各种组合下的程序走向,也便于过程扩展,比如增加了第三个反应器。5 C- D( B+ J1 }9 N

! a" {; s% B2 U6 q+ C% u1 t但这就比较复杂一点了。首先需要会一点矩阵运算,其次需要在编程中不仅重组矩阵,还要在最后复原的时候找对门户,别串错门。这就是稍高一级的编程能力了。' N& z( ^4 o0 Q  S

5 g, R; Z  R9 L3 I  {3 M再进一步,需要做一个工艺过程自动开停车的应用的话,有的步骤是串联的,上一个完成再做下一个;有的是并联的,两个一起做,都做完了再做下一步;还有的是串并联组合的;更有返回的,一路做下来,条件不满足,回到几步之前重做,但又不是完全的重复,而是有分叉的重启。各种不同的路径需要精巧的程序走向管理,还需要考虑执行中操作工的人工打断,恢复后有继续、转向、重复等多种选项。这一切使得这样的大型顺序自动化应用可比照为简化版的操作系统,对编程能力的要求更高。
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# b6 a6 f( b' c' a) z6 e这些都是厂商带来的组态里不可能有的功能,都需要自编程序实现。但这些都是对计算机控制系统应用软件的应用,而不是软件开发。一般来说,这不属于“学计算机”的范畴,而属于“用计算机”的范畴,但这才是第四次工业革命最需要的。这也是应用软件的开始。. B5 q7 G$ Z3 ]2 L0 a

- s& a0 x1 J9 u" x# Y在原有应用软件上开发高级应用,在应用中完善化,并发掘共性,提升出新的应用软件,这正是应用软件的成长和发展道路。比如说在上述矩阵控制问题里,人工“抽出”的控制量也可以看作是控制量触限了,动不了了。把这个算法提纯一下,作为新的组态推出,以后处理约束控制问题就有现成工具了,就不需要再重头自编程序了。对工艺开停车的应用也是一样,打造更加通用的架构,就是通用的复杂过程顺序控制的应用软件了。
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大名鼎鼎的MATLAB也是这么来的。Cleve Moler是新墨西哥大学的教授,在教学中,发现要学生用FORTRAN编数值分析的程序有很多重复工作,掌握各种编程技巧也不容易,于是自编了MATLAB最初的原型,让学生不用FORTRAN就能运用现成的LINPACK和EISPACK子程序库,并在一些大学里推广开来。但Jack Little发现了这个好东西后,用C语言重新编写,并用矩阵和向量作为一切运算和可视化显示的基础,大大简化了使用环境,成功地推出了商业化的MATLAB,以计算能力强、使用方便迅速获得学术界和工业界的热烈拥抱。但学术界和工业界在使用中,根据不同需要和学术方向,很快从基本MATLAB功能重组、强化,推出各种“工具箱”,如控制系统设计、信号分析、最优化、神经元网络、统计分析、系统辨识等,还根据不同应用方向推出财务分析、飞行器设计、图像识别、机器学习、电力系统、预防性维修规划等工具箱,大部分都是用户在应用中提炼出共性,草建工具箱,反馈回来,规范化包装后重新推出的。' W+ A' a( o) [/ V( r9 e

4 P+ N3 S4 \2 L# ~; s5 }这和赛车手异曲同工。顶级赛车手不仅对赛车的操控厉害,对车和发动机的理解也是厉害,不少赛车手直接就是机械专家。电影《福特vs法拉利》说的是真实历史,这里面的Carrol Shelby不仅是赛车手,也是赛车改装专家,后来自己开公司,专门干跑车改装,Shelby Cobra成为一代经典,现在还不断有模仿者。Ken Miles对福特历史上最杰出的赛车GT40有决定性的贡献,50年后,福特还特意推出全新GT40,向当年致敬。反过来,机械专家不一定能干赛车手,对赛车操控的极端要求也不理解。
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# u* [3 V% D3 ]6 r这恰好是“学计算机”和“用计算机”的差别。应用软件是第四次工业革命的关键,但应用才是引导应用软件的。对于应用软件来说,应用包括具体领域的知识和使用经验,也称domain expertise,这是应用软件的基石。相反,软件工程的一般技巧反而属于“大路技术”。这不是说轻而易举,而是说人才队伍和开发基础更加广泛地存在。最好是应用人才自己也是软件人才,但退而求其次,软件的完善化是可以请“雇佣军”来干的,MATLAB就是例子,当然Jack Little是自带干粮的雇佣军,最后也成了东家了。& y- b5 `( J+ f

# j, r( |- J. b# d; s6 K那回到前面的问题:选专业,选什么呢?学计算机硬件挺好,但也好硬核;学软件,实际上也是一门大路手艺,求职面可能很广,但还是打工的命,难当主将,好比赛车队里装卸轮胎、加油打气、跑龙套的。
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还是学硬核的数学或者工程吧。数学的春天真是来了,大数据、人工智能都需要数学,有了数学的底子,再把计算机抓一抓,就好比有了好厨艺,再练一把刀工,这就好马配好鞍了。反过来,光有一手好刀工,可能就只能在厨房打下手了。中国是制造业超级大国,学工程永远前途广泛。在实践中积极学习计算机硬件软件的应用技术,主动应用计算机工具,打造优秀的应用环境,甚至迭代出新的应用软件,这不香吗?当然,在数学、工程里能当领军人物也是要有金刚钻的,但毕竟面大啊,切入点多啊,不比计算机硬件软件那里要挤独木桥。而且说得不好听,这是业主与装修队的关系啊,还是值得考虑的。& T7 ^, E5 N" l9 W3 \- j. o

9 }" e$ |) V4 l& \" i9 v9 A7 m/ B在选什么专业的问题上,投身造计算机(包括硬件和软件)行业当然是不错的选择,那当然报计算机系。但这个行业的容量也是有限的,而用计算机的行业就几乎是无限的了。最不幸的或许是学计算机但最后“沦落”到给用计算机的行业当IT保障,这就是IT的机修工了。这活肯定要有人干,瞧不起是肯定不对的,但这也可能不是纠结于选什么专业的学子和家长们的目标职业。& x) ~7 R& }6 X/ ^$ |  S

作者: 数值分析    时间: 2021-1-9 14:52
本帖最后由 数值分析 于 2021-1-9 14:54 编辑
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我本科是计算机的,到了博士学的物理,感觉晨枫说的对,从工具到如何应用工具,从计算机本身到用计算机解决问题。
作者: 雷声    时间: 2021-1-9 16:25
这个可能会象90年代学外语专业一样。
$ r; X  |- y0 A+ R$ n6 D当时很热门,过了十年发现谁不会外语啊
作者: 可梦之    时间: 2021-1-9 16:35
早期计算机侧重技术,好技术不愁没客户;现在计算机成了工具,应用越来越重要。现在的创新也更多是应用创新,技术是为应用服务的。
作者: 数值分析    时间: 2021-1-9 18:53
不过话又说回来,好像本科学什么也不是那么重要.当然,你要非说学的是艺术史之类的专业,那算我没说.
作者: 风雨如晦    时间: 2021-1-9 20:36
数值分析 发表于 2021-1-9 18:53- I. o! ?$ x* L* V5 [/ l8 h
不过话又说回来,好像本科学什么也不是那么重要.当然,你要非说学的是艺术史之类的专业,那算我没说. ...
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学艺术史也没关系。我有一同学,本科学地球物理,研究生念中文,毕业后去sun mircosystem写软件。
作者: 雨楼    时间: 2021-1-9 23:14
只会计算机是不够的。要学以致用。发展是计算机只是工具,专业才重要。: Z7 G7 f+ G  D, |  S1 W$ _
另外数学不好的学C S会比较痛苦。
作者: 晨枫    时间: 2021-1-9 23:33
可梦之 发表于 2021-1-9 02:35/ t7 l$ C3 q& s4 Q! V% ^  ?7 T
早期计算机侧重技术,好技术不愁没客户;现在计算机成了工具,应用越来越重要。现在的创新也更多是应用创新 ...

. f) E/ i6 R* m) \$ L2 d; @2 J4 x% C( q就是这个理。可惜好多家长和考生不懂。着急。
作者: 晨枫    时间: 2021-1-9 23:33
雨楼 发表于 2021-1-9 09:14! U# Y) H6 M: w+ R
只会计算机是不够的。要学以致用。发展是计算机只是工具,专业才重要。
$ S) h' |0 [; d" I" k( o- Z1 ~另外数学不好的学C S会比较痛苦。 ...

7 g) E5 P0 S0 |- y* ^. D数学真是非常重要,这是对思维能力和抽象能力的训练,人类智能的根本。
作者: 晨枫    时间: 2021-1-9 23:34
风雨如晦 发表于 2021-1-9 06:36
1 e8 ]! e$ U0 y学艺术史也没关系。我有一同学,本科学地球物理,研究生念中文,毕业后去sun mircosystem写软件。{:7_330 ...

7 M, V8 p0 t! r5 ~2 d" C, b女儿医学院同学就有学艺术本科的。保持思路开阔,文理都有坦途。
作者: 晨枫    时间: 2021-1-9 23:35
本帖最后由 晨枫 于 2021-1-9 09:36 编辑
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雷声 发表于 2021-1-9 02:25
" N* J4 p& {- P7 W& B这个可能会象90年代学外语专业一样。
  v( [" W9 i/ s当时很热门,过了十年发现谁不会外语啊 ...

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2 k5 o* [: z! X" p! U精辟!就是这个理!工具就是工具。专业造工具是一回事,但工具最终是给人用的,用好工具才是王道。
作者: semtex    时间: 2021-1-10 00:11
还是学硬核的数学或者工程, 然后向计算机上靠? 很多学生是这么干的啊, 都后悔当初浪费时间学数学或者工程。
作者: 晨枫    时间: 2021-1-10 00:15
semtex 发表于 2021-1-9 10:11
) C/ c" O, u  u0 T1 G还是学硬核的数学或者工程, 然后向计算机上靠? 很多学生是这么干的啊, 都后悔当初浪费时间学数学或者工 ...
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当初学工程和数学,现在加强计算机这个大拐棍,怎么可能是浪费时间?他们要是后悔,肯定是没弄对路子,或者当初工程和数学就是学的不怎么样。
作者: semtex    时间: 2021-1-10 00:46
本帖最后由 semtex 于 2021-1-10 00:48 编辑
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晨枫 发表于 2021-1-10 00:155 R7 ^8 t1 Q+ U
当初学工程和数学,现在加强计算机这个大拐棍,怎么可能是浪费时间?他们要是后悔,肯定是没弄对路子,或 ...

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计算机和别的工科区别就是本科毕业就可以干活了。其它工科, 毕业干个四五年本行, 也许能入门, 我看都悬。 在不出活之前, 收入好不了。当初学校学得咋样, 其实影响不大。主要是学习和社会脱节严重。4 S# M% B, b7 c* D2 G

, c) @3 t( T& Z学工程和数学,现在加强计算机这个大拐棍,这个本身对个人要求就很高。有多少可以做到呢?& l% P/ d1 H4 M2 o
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另外我说那些转行的人后悔, 这个是现实。这个可不是轻松一句当初没学好, 就可以解决的。
作者: semtex    时间: 2021-1-10 01:04
我觉着司机的思想是各个行业,计算机都可以加成。其实这个思想是不对的。 应该是计算机就是核心, 各个行业围绕它改变自身。& {6 @# D7 L1 X

& \7 h: k+ g/ @2 W1 B1 v' \" B当然我的想法估计认同不多。
作者: 可梦之    时间: 2021-1-10 04:33
semtex 发表于 2021-1-10 01:040 s3 k- p/ P, m  D7 r- X! s
我觉着司机的思想是各个行业,计算机都可以加成。其实这个思想是不对的。 应该是计算机就是核心, 各个行业 ...

; I% w) \. y7 g  q- _' \: O有点类似当初关于"互联网+”和“+互联网”的争论。虽然“互联网+”暂时获胜了,但我还是支持“+互联网”。& Q6 K% {1 A/ O) R/ S1 P8 C
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类似的,将来是“计算机+”还是“+计算机”?早期是“计算机+”,计算机是核心,能提供什么用什么,但好改造的行业都差不多改造完了,剩下的都是难啃的硬骨头,就不能指望行业来迁就你了,要换个思路人家需要什么提供什么。这也是很多互联网人去做医疗、教育困难重重的一个重要原因。
作者: testjhy    时间: 2021-1-10 08:35
晨大看不起自己的专业!自控,当然在美加可能是EE专业可能比计算机还好一些。自控有系统的观点,反馈的素质,都是跨专业的视野。当然学数学甚至物理基础可能好一些,但以后的动手能力会限制他们的思维。
作者: 晨枫    时间: 2021-1-10 08:42
testjhy 发表于 2021-1-9 18:35
1 J9 T# s8 C+ d" N6 E晨大看不起自己的专业!自控,当然在美加可能是EE专业可能比计算机还好一些。自控有系统的观点,反馈的素质 ...

6 T6 d5 o9 I. g1 z& n我怎么会看不起自己的专业啊,不是在鼓吹嘛。5 ?# v- u+ B* y

, s: C) k7 I! ?' [7 o& Y莫非你以为我是学计算机的?
作者: 随机微分算子    时间: 2021-1-10 16:03
晨枫 发表于 2021-1-10 00:15
) A$ C6 e* d7 d% `8 p  n$ P当初学工程和数学,现在加强计算机这个大拐棍,怎么可能是浪费时间?他们要是后悔,肯定是没弄对路子,或 ...

, h- a. G. m- ]/ @4 q/ t从本科到博士都是数学,经验就是如果要进IT业,就直接学计算机就好,他们的数学够用的,如果要进金融业,就直接学金融就好,他们需要的数学也是够用的。数学和他们差别很大的,编程是个专业的活,不是说学好数学再练练编程就能轻易切换过去的。数学系受到的编程训练和计算机的比差太远了。
作者: 晨枫    时间: 2021-1-10 23:30
本帖最后由 晨枫 于 2021-1-10 09:32 编辑 * J% N8 L9 _9 @) o1 b
随机微分算子 发表于 2021-1-10 02:039 ?3 ^/ y' e4 R
从本科到博士都是数学,经验就是如果要进IT业,就直接学计算机就好,他们的数学够用的,如果要进金融业, ...

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但我碰到的更多是需要把数学变成可执行的程序,或者用数学把软件运作起来,而不是在编程序中用到数学。我们有大量的现成软件包,像PLS、各种统计、数据挖掘、建模等,除了跟着说明书上的例子,没人懂得怎么运作起来到超出说明书例子的程度。这就是数学功底的问题了。. H9 K2 K# }9 e; X1 q% [: C6 G
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另一方面,软件用多了,没有会满足现有功能的,必然会通过深度customization或者功能扩展(对于MATLAB就是自搞一套toolbox)来增加功能。这对基本软件本身也是性能扩展。这就肯定不是CS主导的,而是subject matter expert主导的。  @+ L& C+ t' H  m! y

9 M" M3 Y/ X2 t* A4 f* N; \其实我在楼顶说的就是toolmaker和subject matter expert的差别。个人认为,现在更重要的是后者。用内燃机做例子,在迪赛尔、戴姆勒的时代,发明内燃机就是成功的一半;但到了后来,如何把内燃机用好才是关键,而在用的过程中,内燃机也得到了发展。
作者: 伯威    时间: 2021-1-12 10:11
看了一遍,有点迷糊,再看一遍,才发觉是文不对题。
作者: 陈比尔    时间: 2021-1-13 00:44
雷声 发表于 2021-1-9 16:25
+ M" V' E9 |' ]5 t" P这个可能会象90年代学外语专业一样。
+ ?4 ~! J4 G' E. e当时很热门,过了十年发现谁不会外语啊 ...
$ K5 z& u8 h5 j& J, P# [- t  r  C
掌握外语的门槛随着开放和互联网是越来越低,但会外语和做翻译还是两回事阿。普通人对电脑再熟悉无非也就是使用。




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