2024-10-12 11:25:35 | 0755院校专科网
# 硬件
### 硬件工程师
指在计算机领域里,需要接触到电路底层的工程师,实际上在电气领域,在电方向上分为强电和弱电,强电指高压传输,电动机等高电流作为能源动力领域,弱点就是指微电子方向的信息处理领域。计算机硬件工程师的工作范围在弱电,主要内容主要有PCB设计(印制电路板),ic(芯片)设计,FPGA工程师。往上还包括涉及针对特定硬件做系统开发维护的嵌入式工程。
#### PCB工程师、FPGA工程师、IC工程师
专业术语大家可能不太懂,就举例一下每种工程师对应的工程产品吧。
PCB工程师的工作就是设计一个高速稳健的交通网络,把电路板上各个功能不同的模块连接起来。他们的工作环境如下所示。
FPGA全称叫现场可编程逻辑阵列,就是理解为一个可以编程的硬件。传统意义上的集成电路是定制化的,针对特定的需求设计特定的电路板。而fpga可以通过熔断机制来动态修改电路的结构,达到动态编程的效果,简单点说,针对一块FPGA,你可以把他烧制成视频编码器,也可以烧制成无线wifi通信模块。虽然这些算法都可以通过软件实现,但是硬件实现的效果算法成本更低。开发语言常用的有VHDL(硬件描述语言)。
IC工程师就是设计一个高效运算的大脑,涉及到流水线机制,超频,最重要的是解决纳米级别下电流扰动问题,最大的制约因素也是材料工艺问题。
以上三种岗位其实在现代学术分支类还是属于EE下的子类,事实上从事这个方向的人也大部分是学习电子电路工程的同学。这个专业的特点就是强者通吃,全球唯二的两家芯片公司intel、AMD。而且他们的核心竞争力并不是芯片设计能力上,而是在制作工艺上。现在在移动终端统一江湖的还有英国Acorn有限公司设计的ARM芯片,它只是提供一个解决方案,设计图纸,具体的制造还得是华为,三星自己开场设立。但是同时又有很多小众领域,比方说无人机,安全门等等你又需要做专门的PCB设计,所以硬件工程师也是有市场需求基础的,但是也不多。从技能需求来看,要求数学知识扎实,逻辑严密,电子电路知识更多,类似工具反而并不是显得那么重要。从未来的发展前景来看,随着智能硬件物联网的推广,会有一波大红利。
岗位需求:IC << FPGA = PCB
薪资 :IC >> FPGA = PCB
#### 嵌入式工程师
**系统级别嵌入式**
主要是针对特定硬件移植一套操作系统,类似于linux,VxWorks等,甚至于自己开发一个只能满足需求的未知系统,你需要读管脚信息,读时序。但是大部分还是使用成熟的系统移植,自己写系统一来太慢,二来肯定很多坑。相对来说在这个层面上的人都是大牛。或者做一些驱动开发,比如说,每年让无数游戏宅剁手的最新NVIDIA显卡,都需要这个级别的工程师来做相应的显卡驱动。
薪资水平绝对高,起薪百万级别,入门门槛也绝对高,业内最强不是在研究所,而是在公司。
**应用级别嵌入式**
在基于已经能跑的机器上做开发,比如说,操作系统已经提供了最基本的文件管理,内存管理,CPU管理的情况下。你在此基础上做特定应用的开发。普遍打交道的语言工具是C。本人实验室其实是这个方向的,有过军工和国企的一些项目,从这层往上,到架构师之前,本人至少都接触过一些。能说点自己的感悟,而不是查资料了。
做嵌入式应用开发最蛋疼的不是开发而是调试,在这一层做开发会有各种奇葩问题,比方说你昨天还跑得好好的,今天可能就崩了,可能是硬件问题,虚焊?电容击穿?电路板电流扰动?也可能是软件问题,野指针(很少有系统做了虚拟内存,你所有操作都是在实际的内存空间上操作的),内存溢出。
薪水来看,起薪比较低,今年华为给的算是不错了,能到16K,但是随着你对业务的熟悉,工资是没有上限的,最终达到的升级状态就是系统级别嵌入式工程师。
## 软件
### 桌面程序工程师
传统的桌面应用软件类似于office,浏览器啊在PC端上运行的软件。主流的开发框架有Qt,MFC,.NET。现在还比较强势的一些桌面应用领域就是微软的office和桌面游戏公司。以及基于微软的C#的开发应用,基于QT的C++开发应用。其他的不是特别了解,但是给我的感觉就是这个市场不怎么活跃,招人很少,身边也没有认识的人走这条路线。经知友私信补充,这个行业的薪资并没有随着互联网浪潮而有大幅度增长,该知友在.NET平台下使用C#开发,有5年的从业经验,15年的薪资水平在11k左右,后来转行去了android,当然这可能只是个例,有很多厉害的人我们可能不知道,先谢谢这位知友知友了。
### 网络应用工程师
从google发迹以来,基本上所有新兴的巨无霸公司,facebook,bat,amazon都是依赖于互联网的发展,依赖于这群互联网应用工程师。同时他们也就是在网上自称为码农的这个群体。他们这个群体应该能占到计算机领域70%以上的研发人员。
#### 前端开发
广义的前端就是指呈现在用户视觉的领域,直接可以让用户感受到的开发,往下会细分为web,andoroid,ios。
#### web前端(h5前端)
web前端指在浏览器(包括手机和pc浏览器,或者是webview控件,甚至于搭载JS引擎的任意环境)上运行的一系列应用。
传统意义上的前端主要是指网页,html,css,js那一套了,或者再加上html5,css3。但是最近几年前端发了很多变化。
这个方向是这几年的大热门,随着机器性能的提高,v8引擎的普及,虽然js和c,java的运算效率还是差上很远,但是目前来看对于呈现展示内容已经基本够用,所以,近几年出现了各种叛逃,比如说cocos2d-js来做游戏,react-native来做客户端啊。同时,随着大量人才的涌入,特别是这两年,大量的前端框架,解决方案让你感觉跟不上时代,讲真,两年前还是JQuery的天下,现在你不知道Vue,Angular都不好意思打招呼。同时由于机器性能的提高和V8引擎的强劲有力,脚本语言的另一个优点就是无须编译运行,导致了它可以实现一个其他语言无法做到的事情---动态更新,可以在app不发版的情况下动态的大幅度更改它,进一步的增加了JS的需求量。
薪资比起前两年来看涨了不少,而且市场需求量也很大,基本上任何应用都没有完全脱离web的框架内。门槛也不算高,但是往下深入一样会有很多东西要学。
#### android和iOS
android是一个基于linux内核开发的开放源代码移动操作系统,由Google成立的Open Handset Alliance(OHA,开放手持设备联盟)持续领导与开发,主要设计用于触屏移动设备如智能手机和平板电脑。iOS(原名 iPhone OS,自 iOS 4 后改名为 iOS)是苹果公司为移动设备所开发的封闭源代码操作系统,所支持的设备包括 iPhone、iPod touch 和 iPad。
目前看来,智能机市场上,android的市场份额在四分之三以上,ios占了大概五分之一,剩下的都是什么塞班,winphone我们应该不用考虑,你应该也不会想做这个的。虽然android和ios市场占有率相差悬殊,但是android工程师和ios工程师基本上能维持相同的人数,所以你如果想从事移动端开发,就业市场来看的话,没有很大的区别。
技术层面来看两个其实比较像,主要的区别其实是生态圈的比较。
相应来说,可能android的入门成本门槛比较低,java相对于Object-C,swift来说还是比较流行的,同时,相对于iOS(mac电脑+苹果手机+一年100刀的开发者账号)的起始1.5W的投入来看,可能android的竞争会更激烈一些。
由于android的开放性,基于开源的linux开发,所以业内会有很多公司针对于android做所谓的“深度定制”,“适合国人的智能手机”等,那就导致了android的各式各样,不同的手机厂商在某些细节方面又有不同的理解,倒是android开发最大的一个问题就是适配。同时由于android的权限开放性,他会有很多可以hack的地方,针对android的木马病毒(360管家)很多,你要考虑到的东西会很多,不过目前来看,android的每次发版,安全性也越来越好,权限管理也越来越规范,以后会越来越好。而iOS的封闭特性,相对来说被发现的漏洞少(并不是不多,我个人觉得绝对比android多),但是每次爆出都是大新闻,它的开发相对来说规范很多,有很多成熟的解决方案,他的主要问题其实是iOS审核这块,大部分的公司都有过app被appstore毙过的经历。
另外,最近苹果公司也在推swift,如果你要做iOS,由于各种历史问题,OC并不能完全弃掉,但是swift也会成为你求职的考点或者亮点,通过同事的反应来看,swift比OC更爽,它更愿意做swift。
#### 后端开发
后端开发指的是,在为前端提供数据支撑的一个大的总类,包括数据库,业务逻辑处理,数据处理等。主要的开发语言分两个方向编译型语言,java,c/c++等,他的特点就是运行效率高,相同机器配置的情况下能支撑更大的访问量,适用于超高并发度,比方说淘宝后台是java,网易游戏腾讯游戏是c++。另一种就是以php、python等解释性语言,他们的特点就是开发效率高,无需编译,写完就能运行,主要针对一些运算量不大的中小型网站,比如说你的个人博客,管理后台。
##### 运维工程师
特意把它从后端中拿出来,主要是他的开发任务比较少,但是同样很重要,当数量量达到一定程度,数据库服务器都有上千台的时候,就需要专业的人士做做数据维护的工作了,它的工作难度一样很多,容灾备份,热替换。而且目前的趋势都是服务化,组件化,虚拟化,一样有各种难题有待于你去解决。但是从市场需求来看,只有大厂才会招专业的运维工程师,创业公司100台服务器以下的小公司一般都是托管到各种云,然后由后台工程师兼任。
##### 通俗意义上的后台开发
也就是那些经常说自己是业务狗的屌丝码农,觉得不做架构设计比较low,他们主要的工作就是实现pm的工作需求,比方说双十一来了,pm说,这个要添加一个抢红包的功能,然后后台业务狗就忙起来,要解决高并发下的死锁啊,重复请求啊,带宽啊各种功能,当然也需要前端,但是前端并不需要考虑复杂的并发性问题。而如果这些业务狗在处理高并发问题上有所建树,那么他们就能一步步升级为架构师。那个时候就可以把屌丝码农的屌丝去掉了。
### 测试工程师 0755院校专科网
一个产品或者一个新的功能需要上线,必须要经过完备的测试,测试工程师目前其实有两种,一种是纯测试,另一种是他的升级版测试开发工程师,它能在测试的过程的顺手把小bug改了而不需要返工。好的测试开发工程师工资也可以比做开发的工资高。
而且你们也不要小看测试这个东西,不要以为你只会点点鼠标看看对不对这么简单,合格的测试工程师需要熟悉各种测试工具,能自己写测试脚本,能找到bug,而且还能知道为什么会出现bug。这个工种一般也都是大公司才会配置的,对于小公司来说,一般就是开发人员自己也是自己的测试人员。
### 安全工程师
同样一个产品或者一个新的功能需要上线,不仅需要要经过完备的功能测试,还有一向就是安全性测试。而由于安全性测试可能需要的知识比较多,所以又会有一个单独的工种来这个。
或者你们也许更喜欢叫他们黑客(坏孩子),白帽子(好孩子)。他们游走在法律的边缘,或做着侠士的行为而不为人所知,或调皮捣蛋想整一个大新闻,更有甚者违法牟利。但是必须指出,他们确实互联网圈子里最有创新精神,反抗精神的人,当然我不是说的那些连脚本都不会写的工具小子了。我指的是阿桑奇,中本聪(主要是技术吊,思维吊,但是没做啥好事)。他们是IT圈的安拉,耶稣基督,精神偶像。必须指出,走安全工程师这条路必须得先走一条边缘线,要想有最好的防守你得先知道别人是怎么进攻的。薪水来看并不是特别有竞争力(不包括黑产)。从业人员这几年很多看到的情况是好孩子越来越多,但是中国的大环境不是特别好(乌云都被关了)。
### 架构师
从这里往后,已经算是程序员界的高富帅了,可以称的上是半个科学家。架构师的工作差不多已经基本脱离代码了,他的主要工具从VIM,EClipse变成了word,ppt。他主要觉得技术选型,针对大容量高并发的问题制定解决方案。基本上他们都是由后台工程师升级打怪升上来的,好像听闻业界也有前端工程师升级为了CTO做架构的,但是毕竟还是少数,node的效率还是差了很多。
### 算法工程师
这类人,基本都是大学参加ACM竞赛拿过奖,或者本身思维逻辑严密性高,数学基础扎实,算法牛逼。如果你是一个数学系或者物理系的优秀毕业生想转IT,这个可以作为你的主要方向。这个算是建筑系里的学院派,从学校毕业之后就直接达到了这个等级,起薪很高。
#### 数据挖掘
它的作用就是从一堆数据中挖去你你想要的信息。打个比方,给你2008年到2016年所有的房屋成交量,房屋成交价格,土地成交量,人口增长,银行贷款利率变化等等很多信息,让你预测明年房价变化情况。他们就是干这个的,这个工作分三步走,爬数据,建模,写算法验证。
爬虫工程师,就是从各种国家统计局网站,链家网站爬去数据,存储为结构化的数据。
数学建模,建立各种数据之间的影响关系,影响因子。
写算法验证,大部分数据挖掘工程师好像都是用python,工具比较多,语法简单。
难点其实不是在写代码部分,而在于建模,如果设计一个有效的模型来量化这些数据间的联系。其中的影响因子权值就是他们的生命价值所在,所有他们会光荣的把自己称呼为“调参侠”,顾名思义,就是天天调整参数,让模型运算结果来匹配实际情况。
薪水很高,一般统计分析局或者大公司才会招人,而且还可以独立创业,像是知乎很有名的团支书,拿数据打脸的那种牛逼轰轰的人物。
另外再而外介绍一下量化交易,量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。这个是计算机屌丝和金融高富帅融合的比较成功的一个新的工种,通过一个优秀的交易员建立一个理论交易模型,再有程序员实现代码,这个算是数据挖掘领域比较直接的变现交易,著名的知乎英国五毛,Lightwing(李轶睿)就是从事这个方向的,他们的薪水是按照日来的,关键也在于模型建立,而且都是通过技术面分析,确保收益,比如说从10块钱涨到了10.1块,即便它很可能涨到11块,他们也可能就会卖掉(算法策略),然后通过超高频率的买卖来确保收益,比如说虽然每次买卖只能赚一毛钱,但是他一天内买卖了几十手,而且大部分都赚了,总的收益可能也会有1块,所以量化交易也有叫高频交易的.
#### 人工智能
我好久也没看过这方面的书了,可能理解有误。大家经常看到的siri,或者聊天机器人之类的都是属于这种东西。他的本质还是一个有限自动状态机,在一个状态下在很多因素的影响下走向下一个状态,理论上你把你在三维世界所有的输入都考虑进去,而且都分别定义了相应的输出,他是可以做到人工智能的。但是这样写出来程序会非常大,电脑跑不动。我个人的理解,基于计算机简单的01唯一向性,真正意义上的人工智能还是蛮难实现的。比如说之前非常火的李世石大战阿法狗,在这种特定的应用下,输入很简单,围棋上的落子16*16,状态也很简单,2的16*16次方,在这个复杂度下,肯定也是没办法枚举的,他们会有降维算法各种算法来聚类他们的状态。
#### 深度学习
我们上面所说的数据挖掘会有一个调整参数的过程,而在深度学习领域,他会添加一个正向反馈,让你的参数由机器自动调整,让他计算的结果去自动匹配实际的结果。这个就是所谓的机器学习,就是把人为调参的过程让机器自动完成。
此外,人工智能,深度学习,数据挖掘并不是分开来看的,他们会存在一定程度上的重合。他们其实真正的难点实在各种降维算法,概率论,退火等数学领域。所有说他们算是半个科学家也就是这样原因了。
#### 性能效率支持
这个才是普遍意义上的互联网的算法工程师做的事情。比方说,我要求一个数的平方根,现在我们编程很简单,只需要sqrt()就可以了,但是你如果看过这个的源码,你就会惊呼,感兴趣自己去搜,他并不是用牛顿莱布尼兹公式做的,它比牛顿牛逼多了,能提高100倍的效率。这只是一个很简单的例子,在实际应用中,当遇到大运算量的时候,就是他们该出场了。这部分功能其实大部分也是由后台工程是自己担任的,但是不排除大公司类似google,fb会特意招ACM来做算法支持,起薪很高。
在这里我特意提一下效率工程的头面担当,游戏引擎工程师(目前国内主要使用开源的unity3d)。主要做3D渲染,需要在计算机图形学方面有较高建树。类比于工业皇冠上的航天发动机一个级别。游戏开发只是一个特定方向的开发,,一样有客户端,web端,pc端,后台,数据库运维等。并没有需要单独拿出来一个讲。不过游戏开发工程师一般来说都是比较累的,但是同样薪水也是高,阴阳师团队今年估计年终奖拿100个月我都不稀奇。
### 标准化组织协会会员
这个也算是吧。比如说,美国电子工程协会,3GPP协会。他们主要是制作各种标准化协议。这个级别太高了,在特定领域,全球估计也就几十个人能做的了主吧。工资多少,人家应该都不在意这个东西。而且大部分还都是国家拨款或者公益组织拨款,反正不是盈利性质的。比如说,TCP/IP协议制定,5G协议制定。我也不知道他们从拿招人,可能是大学教授或者行业领袖吧。
### 量子计算机工程师
这个超级吊,这个是先驱,未来的计算机,至于他们干嘛的,怎么做,别问我,我不知道!!!
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总结:高考志愿考试类型主要包括文史类和理工类两大类。如果细化,有体育(体育文学、体育理论)和艺术(艺术文学、艺术理论)。考生可以根据自己的实际情况填写。 服从调剂 :各高校无论如何都希望考生能够选择“服从”调剂,因为一方面销拍镇在录取过程中,这是最容易操作的,进了档案就可以被录取。任何专业都有理由,不用面对考生没完没了的提问和质疑。另一方面,每个学院不可能都是好专业,那些没人想学的坏专业还指望着,等着无数“听话”的考生去充实。但是对于绝大多数考生来说,为了事业,专业一定比院校更能决定一个人的一生。参考来源:百度百科-志愿服务高考志愿填报专科志愿怎么填才最有保障?将自己想报考院校的历年分数线收集好,做到心中有数。填报专科提前批志愿的时候要定好自己的第一志愿。而填报专科普通批志愿的时候,就要关注一下往年的分数线。因为专科普通批的录取原则是分数优先。1、理解各项政策规定,尤其是准备报考军校、国防生、免费医学定向生、自主招生、艺术特长生、高水平运动员、少数民族预科班等等特殊类型招生的考生,必须全面细致了解这
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