python复变函数积分,复变函数积分概念

有人说,计算机专业的人编的程序要比非计算机专业的人编的要好.也许这是在大多数情况下适用的,但是并不是绝对的.你在这个方面经验比别人多,研究的比别人深入,那你就比别人专业,所以要相信自己.

我本不是计算机专业的,但是本专业也学过许多计算机课程.准备把没学的补补.下面是计算机专业课程,供大家自学参考,当然这些都是基础.

离散数学,数据结构,计算机组成原理,汇编语言程序设计,面向对象技术,数据通信

原理,数字电路与逻辑设计,程序设计课程设计,数据结构课程设计,计算机组成原理试验,

数字电路与逻辑设计试验,计算机文化基础,计算机程序设计,线性代数A,概率论与数理统计B,

普通物理B,电路电子学

数据库系统,操作系统,计算机网络,计算机系统结构,光通信技术,嵌入式系统设计,

Internet与web编程,Cisio/Solaris网络体系设计与实现,综合布线系统

编译原理,数字系统设计VHDL,信号与系统,微机系统与接口技术,数字信号处理,

软件工程,IT项目管理,七号信令系统,电子商务概论,多媒体技术,UNIX操作系统,计算机信息安全移动通信,卫星通信,计算机系统维护技术

基础方面:(应该无需解释啦)

⒈高等数学

⒉线性代数

⒊复变函数与积分变换

⒊概率统计

硬件方面:(最终应该达到可以看懂并分析电路图;可以设计专用计算机系统的程度)

⒈电路分析基础一切电子方向的基础

⒉模拟电子技术基础一切电子方向的基础(开始分化方向)

⒊数字电子技术基础数字电子(计算机)专业的基础

⒋计算机组成原理抽象的数字电子的“可以用来计算的机器”的大原理

⒌微机原理及接口技术基于8086的PC微型计算机系统的原理

⒌IBMPC汇编语言程序设计8086CPU指令系统程序设计

⒌计算机系统与结构抽象的数字电子计算机系统(非单指计算机)的原理

⒌单片机及接口技术单芯片计算机系统的基本原理

⒍(计算机)信号与系统从数字电路角度理解的计算机系统的接口与通讯

软件方面:(最终应该达到可以阅读并分析程序(不单指源码);可以设计计算机程序系统)

⒈离散数学

⒈C语言程序设计或C++面向对象程序设计或Pascall语言程序设计

⒉数据结构计算机中数据的组织与管理方式(启发式,非结论式)

⒊计算方法计算机数值计算提高计算精度的方法

⒋操作系统计算机系统基础管理软件的组成与实现技术

⒌编译原理从源码到可执行代码的翻译过程快速有效的实现方法

⒍数据库系统概论计算机中大批量数据的管理与检索方法

7SQLServer数据库一个具体的数据库系统的应用

8软件工程从工程管理的角度来管理“软件制造业”的方法

9汇编语言

其它方向:

(电子)信号与系统

通信原理

计算机网络

TCP/IP技术

分布式应用原理

图形学

多媒体技术基础

很多朋友可能跟我一样,想学习计算机专业知识,又没机会接受正规的大学计算机教育。在此我作为过来人跟大家谈谈自己自学的感受。

★确立学习方向

计算机专业人才的培养目标有很多,就大学计算机专业的设置来看,大致可以概括为以下几个方面:

一、计算机软件与理论

本专业主要培养具有较强理论基础和设计、开发软件能力的软件人才,以满足软件开发、技术管理、科学研究和高等教育等多层次的社会需要。

二、计算机应用技术

本专业主要培养计算机应用技术领域的各类开发、研究、应用人才。

毕业生适合的工作有:高等院校计算机科学与技术的教师和研究人员、中小型控制系统的设计实施人员、大型控制系统的应用人员、企业级MIS/ERP建设人员、基于Internet/Intranet的多媒体应用程序开发人员、数字通讯领域各类应用人员、大中型企业及涉外企业IT部门的工作人员。

三、计算机系统(体系)结构

本专业以并行处理、容错计算等为主要研究方向,所开设的课程反映当前国内外计算机系统结构学科的发展水平。培养学生的计算机软硬件基础,以及熟练的以计算机为手段独立研究与设计计算机系统的能力和计算机应用、软件开发能力。

★如何挑选教材

好的教材对于自学者来说是至关重要的,因此下面我们重点介绍一下适合自学用的计算机专业教材。

一、数学

数学是计算机专业的基础,学好数学是学好计算机专业的关键。高等数学课程主要学习微积分、空间解析几何和微分方程,一般高校通用的教材是同济大学编的《高等数学》,目前已经有了第五版,也可以使用自考教材——西安交通大学陆庆乐编的《高等数学》,可以买一些配套的辅导书和习题解答。

还有两门重要的数学课程是《线性代数》和《概率统计》。可以分别采用高等教育出版社出版、同济大学编写的《线性代数》和浙江大学编写的《概率统计》。注意:自学一定要多做习题,而且最好一门课有一本习题解答和辅导书。

除了上面数学基础课外,在计算机专业中举足轻重的就是《离散数学》,这门课要多花点力气来学。可以采用左孝凌教授等编的《离散数学》,上海科学技术文献出版社。也可以用北大、清华的教材,还可以参考左教授编的自学教材,经济科学出版社。

其他课程还有《复编函数》、《计算方法》等,有余力的朋友可以选学。

二、专业基础课

1.《程序设计》:学习内容一般为C和C++。C语言可以采用谭浩强教授的《C程序设计》,内容比较浅显,C++方面的书推荐钱能编写的《C++程序设计》,清华大学出版社。

三、专业课

1.《计算机组成原理》:推荐白中英主编的《计算机组成原理》(第三版),科学出版社;黄爱英主编的《计算机组成原理》(第三版),清华大学出版社。

2.《操作系统》:汤子赢编写的《计算机操作系统》(第三版),西安电子科技大学出版社。还可以参考高教司司长张尧学教授编写的教材,清华大学出版社。

3.《汇编语言》:可以用清华大学出版社出版的教材,也可以用自考教材。

4.《数据库原理》:人民大学教授王珊编的《数据库系统概论》(第三版),高等教育出版社,复旦大学施伯乐老师编写的教材也不错。

5.《编译原理》:国防科技大学陈火旺院士编写的教材十分不错,最新版本是2000年出的,国防工业出版社。

四、选修课

包括计算机网络与通讯、软件工程、图形学、人工智能、系统结构、图形学等。此类课程的教材可选用全国高等教育自学考试指定教材,或参考各高校所采用的计算机专科和本科教材及配套辅导书。英文基础好的朋友可以用国外著名大学的影印版教材。

我自己通过上述课程的学习和实践,已经考完了计算机本科自学考试的大部分课程,并已通过计算机四级考试,下半年还准备参加高级程序员考试。希望我的经验对大家能有所帮助。

总结一下,没学过的课程大概有:

1.*离散数学

2.*计算机组成原理,*计算机系统结构,嵌入式系统设计,编译原理,*Unix系统

3.*Internet与web编程,Cisio/Solaris网络体系设计与实现,*TCP/IP技术

4.综合布线系统,信号与系统,数字信号处理,单片机及接口技术,分布式应用原理

5.*IT项目管理

6.多媒体

*号的一定会看,其他的课可能会看.除了以上的,其他基本都在本科学过.需要进一步加强的有:

1.汇编语言,操作系统,微机原理

2.数据库,计算机网络,软件工程.

人工智能需要的基础课程包括

1、数学课:

高等数学、线性代数、概率论与数理统计,复变函数与积分变换、离散数学、最优化、随机过程。

2、系统与控制课:

信号与系统、反馈控制

3、计算机课:

高级语言程序设计、Python程序设计实践、数据结构、算法、嵌入式系统、人工智能基础

4、电子课:

电路、模电、数电

就题论题,还包括:

1.Python数据库连接库,例如MySQL连接库的应用,这决定你的数据从哪里来。这里面涉及到sql语法和数据库基本知识,是你在学习的时候必须一起学会的。

2.Python做基本数据计算和预处理的库,包括numpy,scipy,pandas这三个用得最多。

3.数据分析和挖掘库,主要是sklearn,Statsmodels。前者是最广泛的机器学习库,后者是侧重于统计分析的库。(要知道统计分析大多时候和数据挖掘都错不能分开使用)

4.图形展示库。matpotlib,这是用的最多的了。

剩下的就是去实践了。有项目就多参与下项目,看看真正的数据挖掘项目是怎么开展的,流程怎样等。没有项目可以去参加一些数据挖掘或机器学习方面的大赛,也是增加经验得好方法。

但是,这179所高校同时设立,未免让人心头稍微一紧,大家都知道,同一个专业名,即使是相当成熟的经典专业,在不同的学校开,自然培养方式不一样,出来也不一样。更不说这种新专业。面对这种新事物,自然而然就有疑问:

人工智能是学什么的不同学校间培养有什么差别出来就业如何

经过查阅教育部2020年的本科专业目录:

2、人工智能专业培养方案

计算机领域有句名言,Talkischeap.Showmethecode,通俗讲就是别扯没用的,给我看看你的代码,这里也是一样。

经过搜索和分类,本文决定以原985、211的标准分别展示培养方案。

A同济大学

同济大学本科生院jwc.tongji.edu.cn

大学经典课程比如英语,政治,物理,体育这些就不多说了

数学课:高等数学、线性代数、概率论与数理统计,复变函数与积分变换、离散数学、最优化、随机过程。

系统与控制课:信号与系统、反馈控制

计算机课:高级语言程序设计、Python程序设计实践、数据结构、算法、嵌入式系统、人工智能基础

电子课:电路、模电、数电

以及一些选修课

看了看这个课程体系,尤其是与同济大学自动化专业对比后

同济大学人工智能专业,删减了自动化经典培养体系里的机械、电机部分,增加了计算机语言的课程,选修课里也去掉了电力系统部分,增加了一些前沿选修课。方向更加细化。

由于专业基础为自动控制类,对于计算机课程引入不多,综合来看,培养方向主要还是与硬件有关但主要从事算法开发的人工智能产业岗位,和同济陈院士从事的智能无人系统相契合。

B、武汉理工大学

与同济大学不同,武汉理工大学的人工智能培养体系更加接近于计算机专业

武汉理工大学本科招生网zs.whut.edu.cn

专业核心课程:包括数学类核心课程、计算机类核心课程和人工智能核心课程,数学分析,概率与统计,随机过程,离散数学,数据结构,操作系统与编译原理,数据管理与组织,算法分析与设计,最优化理论与方法,人工智能导论,机器学习与模式识别,多智能体系统,知识工程,认知科学。

专业特色课程:智能规划,数据挖掘,博弈论,数字图像处理,多媒体技术,自然语言处理,大数据可视分析,类脑计算,三维视觉,智能汽车互联技术,智能语音处理,深度学习,人工智能伦理与法治,虚拟现实,智能船舶,智能交通系统,生物信息学。

而计算机专业培养方案

专业核心课程:高级语言程序设计、离散结构、计算机组成原理、数据结构、操作系统、编译原理、数据库系统原理、计算机网络、软件工程。

专业特色课程:面向对象程序设计、计算机基础与编程综合实验、面向对象与多线程综合实验、算法分析与设计、数据结构与算法综合实验、人工智能。

与计算机专业对比后发现,人工智能专业是在计算机专业基础上,适当去掉了一些传统计算机课程,引入了一些前沿课程。与计算机专业差别不大。

1、概念不一样:数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科。而物理则是研究物质运动最一般规律和物质基本结构的学科。

2、精密性不一样:物理的理论结构充分地运用数学作为自己的工作语言,以实验作为检验理论正确性的唯一标准,是当今最精密的一门自然科学学科。数学在精密性这方面相对来说不像物理那般,而是用严谨性来形容。

3、起源不一样:数学起源于人类早期的生产活动,古巴比伦人从远古时代开始已经积累了一定的数学知识,并能应用实际问题。物理则是起源于人类社会实践的发展。

扩展资料:

数学简史:

西方数学简史

数学的演进大约可以看成是抽象化的持续发展,或是题材的延展.而东西方文化也采用了不同的角度,欧洲文明发展出来几何学,而中国则发展出算术。

中国数学简史

数学古称算学,是中国古代科学中一门重要的学科,根据中国古代数学发展的特点,可以分为五个时期:萌芽;体系的形成;发展;繁荣和中西方数学的融合。

物理简史:

伽利略·伽利雷(1564~1642年)人类现代物理学的创始人,奠定了人类现代物理科学的发展基础。

当今物理学和科学技术的关系两种模式并存,相互交叉,相互促进“没有昨日的基础科学就没有今日的技术革命”。

THE END
1.数据挖掘类文章属于什么类型mob64ca12e83232的技术博客一、数据挖掘的基础 数据挖掘的关键目标是发现数据中的模式和趋势,从而为决策提供支持。常见的数据挖掘任务包括: 分类:将数据分到已知类别中。 聚类:根据相似性将数据分组。 关联规则学习:寻找数据集内的有趣关系。 回归分析:建立变量之间的数学关系。 这些任务可以通过多种方法实现,例如决策树、神经网络和支持向量机https://blog.51cto.com/u_16213397/12827058
2.大数据挖掘是指什么?数据挖掘的技术方法多种多样,包括统计分析、机器学习、模式识别等。这些方法帮助分析人员从海量数据中提取出有用的信息。统计分析用于发现数据中的统计关系;机器学习算法能够从数据中自动学习模式,提高预测的准确性;模式识别技术则用于发现数据中的特定模式或结构。数据挖掘在各个行业中都有广泛的应用。例如https://zhidao.baidu.com/question/637423260982482564.html
3.什么是数据挖掘?初学者指南数据挖掘作为一个不断发展的领域,面临着多种挑战,同时也展现出令人激动的未来趋势。 数据挖掘面临的挑战 1. 数据隐私 随着数据隐私法规的日益严格,如欧盟的通用数据保护条例(GDPR),数据挖掘面临着如何 在不侵犯个人隐私的前提下提取和利用数据的挑战。解决方案包括: https://blog.csdn.net/m0_67484548/article/details/142624697
4.浅谈对数学建模,数据挖掘,数据分析和数据模型的区别在这些原始交易数据的基础上,沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是:"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!经过大量实际调查和分析,揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式:在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己https://zhuanlan.zhihu.com/p/72130400
5.数据挖掘概念与技术.pdf数据挖掘技术和用户界面问题:这反映所挖掘的知识类型、在多粒度上挖掘知识的能力、领域知识的使用、特定的挖掘和知识显示。在数据库中挖掘不同类型的知识:由于不同的用户可能对不同类型的知识感兴趣,数据挖掘系统应当覆盖广谱的数据分析和知识发现任务,包括数据特征、区分、关联、聚类、趋势、偏差https://m.book118.com/html/2024/0715/5212133331011243.shtm
6.数据挖掘的定义和解释数据挖掘中的数据类型 可以挖掘的数据类型包括: 数据库或数据仓库中存储的数据 事务数据 – 例如,航班预订、网站点击、商店购买等 工程设计数据 序列数据 图形数据 空间数据 多媒体数据 [IMAGE 2] data-servers-1370578245.jpg alt= “An image of a server room” https://www.kaspersky.com.cn/resource-center/definitions/data-mining
7.数据挖掘都包括什么帆软数字化转型知识库数据挖掘都包括什么 数据挖掘是一门从大量数据中提取有用信息和知识的技术和过程,主要包括数据预处理、数据清洗、数据转换、数据挖掘算法、模式评估、结果解释与展示等步骤。数据预处理是其中一个关键环节,它包括数据的收集、整理和初步筛选。通过数据预处理,能够有效提高数据的质量和一致性,为后续的数据分析奠定坚实基础https://www.fanruan.com/blog/article/592401/
8.数据挖掘应用(精选十篇)数据挖掘应用(精选十篇) 数据挖掘应用 篇1 随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,由此,数据挖掘技术应运而生。下面就数据挖掘相关知识及其应用进行介绍。 1 数据挖掘的定义 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提https://www.360wenmi.com/f/cnkeymoknlxl.html
9.学信息系统项目管理师第4版系列319.4.4.5.时态数据可视化 9.4.4.6.层次数据可视化 9.4.4.7.网络数据可视化 9.4.5.信息检索 9.4.5.1.全文检索 9.4.5.2.字段检索 9.4.5.3.基于内容的多媒体检索 9.4.5.3.1.分为图像检索、视频检索和声音检索等 9.4.5.4.数据挖掘 9.4.5.5.用技术包括布尔逻辑检索技术、截词检索技术、临近检索技术、限定字段检索技术https://www.douban.com/note/855176277/
10.数据分析包括哪些内容数据分析包括可视化分析,数据挖掘算法,预测性分析能力,语义引擎,数据质量和数据管理。 数据分析包括哪些内容 企服解答 数据分析包括可视化分析,数据挖掘算法,预测性分析能力,语义引擎,数据质量和数据管理。 1、Analytic Visualizations(可视化分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可https://36kr.com/p/1475223043158273
11.什么是数据挖掘?SAS了解数据挖掘如何使用机器学习、统计和人工智能在大庞大的数据范围内寻找相同的模式。https://www.sas.com/zh_cn/insights/analytics/data-mining.html
12.什么是数据挖掘数据挖掘介绍?IBM文本挖掘又称文本数据挖掘,是数据挖掘的一个子领域,旨在将非结构化文本转换为结构化格式,以识别有意义的模式并产生新的洞察。非结构化数据可能包含来自社交媒体帖子、产品评论、文章、电子邮件等来源的文本,或者视频和音频文件等富媒体内容。世界上许多公开的数据都是非结构化的,因此文本挖掘是一种有价值的实践。 https://www.ibm.com/cn-zh/topics/data-mining
13.数据挖掘论文的参考文献此外,还可以考虑在电力生产环节,利用数据挖掘技术,在线计算输送功率极限,并考虑电压等因素对功率极限的影响,从而合理设置系统输出功率,有效平衡系统的安全性和经济性。 公司具备非常好的从数据运维角度实现更大程度信息、知识发现的条件和基础,完全可以立足数据运维服务,创造数据增值价值,提供并衍生多种服务。以数据中心为https://www.yjbys.com/bylw/cankaowenxian/76866.html
14.什么是数据挖掘?数据挖掘具有哪些功能?数据挖掘是指从大量数据中提取隐含的、未知的、潜在的有用的信息,使其表现为概念、规则、规律、模式等形式。数据挖掘实质上是一个深层次的数据分析过程,即从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。 ( 1 )趋势和行为分析;( 2 )关联分析;( 3 )聚类分析;( 4 )概念描述;( 5 )偏差检测https://www.shuashuati.com/ti/b42dc41b1dec47e08e65ba734ea56cff.html
15.什么是数据挖掘?Fatboy数据挖掘是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。 数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据;规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。 数https://www.cnblogs.com/fatboy/archive/2008/02/19/1072967.html
16.什么是数据挖掘,数据挖掘的知识介绍数据挖掘是一种从大量未经整理的数据中提取有价值信息的过程。它可以帮助人们分析数据、寻找规律和建立预测模型,是数据分析领域的重要工具之一。 1.什么是数据挖掘 数据挖掘是指从大规模数据中发现有用信息的过程。数据挖掘需要使用统计学、机器学习等技术来自动化地分析数据,找出其中的模式、趋势和异常点。数据挖掘不但https://www.eefocus.com/baike/1339577.html
17.什么是数据挖掘,如何利用数据挖掘技术进行大数据分析?数据挖掘是利用统计学、机器学习和数据库技术来发现数据中潜在模式和规律的过程,可以帮助企业从海量数据中提取有用的信息,揭示数据背后的价值和意义,从而支持管理决策和业务发展。利用数据挖掘技术进行大数据分析可以通过数据收集、数据清洗、数据整合、模型选择、模型建https://www.mbalib.com/ask/question-64b2930b7eb4a67b4b9b3ea5fa59fec7.html