计算机要学什么,计算机二级考试科目必须全考吗

计算机要学什么，计算机二级考试科目必须全考吗？

我已经在大学考过了计算机二级证书，按照我的经验就是，根本不需要报班。

1.已经有基础的情况，只需要考前一个月左右，刷刷题库，题库可以去上面买，个人觉得每周刷两三套就行了，考前一周可以多刷几套，基本就没问题了。一定是得准备的，准备了就问题不大，但是没有准备，抱着侥幸心理的话，一般是过不了的。

2.如果没有这个基础的话，就需要至少花两个月的时间，之一个月先去买点资料，买点书，先把系统的东西都学一下，然后最后一个月再刷题。不要觉得有些东西不考学了也没用，你要知道考试就两个小时，不会什么都考，但是你也不想自己拿到了一个证书，但什么都不会吧？多学一点肯定有好处，不要为了拿证而学习，而且你先把系统的东西都学一下之后，你后面刷题会轻松很多。

3.计算机二级有很多种类可以考的，不需要都考，有些人其实考一个就够了，MS office二级考的人最多了，因为它最实用。只要你觉得有用的，就可以去考。这样子既可以拿到一个证书证明自己，又可以学到知识。

我因为在大学的时候学了C语言，所以我就去考了C语言二级，我觉得还是挺简单的。本人目前准备考MS office二级，却没想到因为疫情原因推迟了，现在都不知道什么时候考呢，呜呜呜。相对于MS office，其他语言更容易拿到证书，但是只要你好好准备，我觉得真的都不难的，一起加油！

本科数学专业与计算机专业选哪个比较好呢？

人工智能和数学领域有着非常密切的联系，让我们来进行论述和探讨。

一、数学与人工智能

人工智能是一个交叉学科，应用的领域也非常广阔。不同的应用领域所要求的数学背景知识也不尽相同。但是线性代数、概率论、微积分和统计学是人工智能用于表述的“语言”。学习数学知识将有助于深入理解底层算法机制，便于开发新算法。

线性代数是描述深度学习算法的基础也是核心。它通过矩阵表示法来实现深度学习，将待处理的非结构化数据都转换成离散的矩阵或向量形式。比如一张图像可以表示为按顺序排列的像素数组形式，声音数据可以表示为向量形式，神经就是无数的矩阵运算和非线性变换的结合。大家都知道，概率论与统计学可以用来研究数据分布与如何处理数据。深度学习算法所做的绝大多数事情就是预测，预测源于不确定性，而概率论与统计就是讨论不确定性的学科。另外，微积分是数学分析的基础。

二、AI在数学界的作用

人工智能更大的优势，在于可以帮助人们寻找出人类思维不易发现的联系，也就是帮助人类寻找“直觉”。现在的AI，已经可以通过一定的算法，分析大量数据间存在的关系以及规律，从而帮助发现一些新的猜想。一旦在AI的帮助下找到新的猜想，接下来数学家们就要对这些新猜想，进行深层次地推演和证明。那些被证明为“真”的猜想，最终将会作为定理为人类直接应用。目前，AI已经可以提供一个强大的框架，在有大量数据或难以利用经典研究的数学领域中，发现了不少有趣且可以获得论证的猜想。

数学在人工智能领域中发挥着重要的作用。如神经中的所有参数都被存储在矩阵中；线性代数使矩阵运算变得更加快捷简便，尤其是在GPU上训练模型时，因为GPU可以并行地以向量和矩阵运算。图像在计算中被表示为按序排列的像素数组。视频游戏使用庞大的矩阵来产生令人炫目的游戏体验。在机器翻译中，如何检测你输入的语言种类会用到概率论的相关知识。一种简单的就是把你输入的词或句子进行分解，计算各语言模型的概率，然后概率更高的是最后确定的语言模型。另外，用神经进行图像分类，的输出是衡量分类结果可信程度的概率值，即分类的置信度，我们选择置信度更高的作为图像分类结果。而混合高斯模型、隐马尔科夫模型等传统语音处理模型都是以概率论为基础的。

三、AI未来对数学界产生的颠覆性影响

就像计算机对于数学的发展造成了一系列影响，不同程度的“人工智能”在当下已经与数学有所交融，在未来也可能以各种方式起到颠覆性的作用。如能够将简单重复的计算工作交给计算机，使得“数值解”成为“解析解”的一大补充，也使一部分解析表达式（例如级数）在理论分析之外有了更多的应用。

由于强大算力的介入，以迭代、大规模计算等等为基础的算法不再仅存在于理论之中，而是在优化、求解等方面有了更大的实用价值。这从思维方式上改变了数学的研究，不仅提供了更多的工具来解决问题，也丰富了计算数学等领域的研究内容。

人工智能的介入使得“将简单重复的推理和验证工作交给计算机”成为可能。即使是这些非常弱意义下的“人工智能”也能够进一步改变数学研究的方式。例如通过人工推导限制讨论的情况数目，再通过机器逐一验证来完成证明。

一方面，人工智能为我们提供了便利。另一方面，人工智能也可以通过数据来学习和了解人类。人工智能浪潮催生了一批以人工智能算法为驱动的互联网公司。我们身处一个巨变的时代，毋庸置疑，人工智能已经成为科技前沿之一，将给许多行业带来颠覆性的影响。基于数据的人工智能和基于模型的数学，两者有机结合，既能推动人工智能的进步，也促进了数学研究的创新。随着“人工智能”的能力提升和应用推广，其他领域的数学研究也会获得一定的帮助，甚至在新工具的帮助下取得前所未有的成果。例如一些将讨论情况数目限制到小范围或者积累成果已经足够丰富的猜想，其证明可以通过机器来打通最后一步。

综上所述，AI在数学界有着举足轻重的地位，很多人工智能应用都需要数学的相关知识来支撑。同时，AI也会在未来会对数学界产生深远和颠覆性的影响。

本文分享自华为云社区《【云驻共创】AI在数学界有哪些作用？未来对数学界会有哪些颠覆性影响？》，作者：龙腾九州。

电子类专业和计算机类专业就业方向区别大吗？

作为一个高考志愿填报，老师很荣幸回答你这个问题。

首先我们来看看电子信息类专业的专业分类。电子信息类包括电子信息工程，电子科学与技术。信息工程，微电子科学与工程，光电信息科学与工程信息工程，电视广播工程，水声工程，电子封装技术，集成电路设计与集成系统，医学信息工程，电磁场与无线技术，电子信息科学与技术，电信工程及管理应用电子技术教育等15个专业。

电子信息类专业所要学课程一般是电路原理，模拟电子技术基础，《数字电子技术基础》,半导体物理，光电子技术，微电子学，电磁场与电磁波，嵌入式系统技术，数字信号处理，可编程逻辑器件与 ENA技术，超大规模集成电路设计，数字系统设计，电磁兼容于高速电路设计等课程。

电子信息类的就业方向比较宽，在通信，电子，电力，机械，交通，建筑等行业的，国家机关，研究所，高等院校，比如说现在大型国有企业，华为，中兴，联通，移动，芯片技术的研发等等相关企业。

计算机类包括计算机科学与技术，软件工程，工程，物联网工程，信息安全，数字媒体技术，智能科学与技术，空间信息与数字技术八个专业。

计算机类包括计算机的硬件领域和软件领域两个领域的学习，计算机类学习的内容有高级语言程序设计，数据结构与算法，数据库原理，编译原理，操作系统软件工程，计算机原理，离散数学，软件需求工程与建模软件系统结构与设计。模式，软件项目管理和软件测试技术等相关的。课程。

计算机类的就业领域有，高新信息技术领域的，国有企业及外企，国防和国民经济建设各部门的科研院所管理机关，从事计算机软硬件系统研究设计开发等工作。还有，机关，企事业单位金融领域，从事安全安全及信息安全相关的部门。

总体来说，这两个专业有很多相通的地方，也有不同的地方。在学习阶段电子信息类专业偏向于物理方面的知识更多一些，特别是涉及到电学和电磁学方面的知识更多，而计算机类更多的是偏向于数学方面知识更多一些。两个专业的就业方向有很多时候是相交叉的，没有很明显的区别，在现在高科技信息产业比较发达的时代在高科在新在高科技企业当中，这两个专业的就业都是相当不错的，是当下最热门的专业。