1樓：FlyGoat
今天看到乙個搞笑的，CSDN部落格上的「道CPU」，道指令。
huanghuihuang的專欄 - CSDN部落格
看上去似乎有一定的CS常識和程式設計能力。。。
2樓：
感觸最深的就是12306很容易做為什麼做的那麼爛，尤其是剛剛上線的時候，幾乎所有人都認為很容易做，很好做，乙個小教授帶幾個實習生幾天就弄好
3樓：
學計算機的（一部分可能只有編麵條的水平），基本都是其它任何一門科學的「民科」。而計算機是不是科學，也不一定。所以，基本全部都是民科，卻以為是可以「任性「指點江山的上帝。
4樓：Clyce
計算機領域太low了，民科們看不上。
民科們都盯著相對論/量子力學/數論這些談論起來高大上又很難在平凡現實生活中得到印證/證偽的東西呢
5樓：隔雨聽竹
你好,請創造中文版的C#語言,和.net上的語言 f# vb,請提供它們的中文版.讓更多的人用母語實現快速程式設計,實現想法,創造更豐富的程式. · Issue #993
這位民科創造了奇蹟
6樓：楊一心
民科與非民科都只是人主觀的分別心，並不科學也不重要，重要的是能力，能力也只是人類模糊的的概念，怎樣界定它!?所以一切都應以結果為標準，這個標準就是對社會進步的作用，當然我不反對邏輯上，大部分民科是不如專業人員對所在領域有系統性，民科有很大比例的人看問題不透徹 ，不清晰，甚至幼稚可笑，難道這不是個應該有的過程嗎?參考你自己，還有你也不能以偏概全，否認這裡面真的有概念新穎，邏輯清晰，甚至超越專業領域的大牛存在，雖然他們沒有經過正統的專業系統教育，但是你也不能否認別人沒有自學到達某個領域前沿的能力，對於國家與個人當然是那種制式系統的教育最現實也最有利，但是本質上對於乙個個體的人來說，學習是終身的興趣才是最大的意義，學校的教育並不是世界的一切，某種意義上它只是冰山一角。
上過大學甚至讀博的，如果只是雖大流，應付生存，也不會對社會做出什麼貢獻，甚至還不如所謂「民科」，浪費社會資源，還產生負面影響，某些人可以照照鏡子了，如果說科學是生產力的基礎，那麼興趣就是科學的基礎，參考比爾蓋茨的鑰匙的比喻。
7樓：ljt12138
OI向多了去了2333
比如SPFA(bellmmn-ford佇列優化)的複雜度是O(VE)的，但絕大多數情形下可以當O(E)用。
比如單純性法是指數複雜度，但跑的比費用流快。
比如Dinic的複雜度永遠跑不滿，所以只能用O(能過)稱呼之。
比如經過一些有理有據的技巧，O(n^2)演算法可以在3秒內解決n=266666的問題【逃】
8樓：
慚愧。。。
我覺得我就做了一會計算機專業裡的民科。。。
前幾天我在學深度學習，用keras跑了乙個CNN的影象分類演算法。裡面pooling的時候，是把(2,2)-tuple裡的最大的數取出來(max-pooling)
我是學統計的，我覺得取最大特徵值更能反應這個子塊的性質。
所以我就重寫了這個layers。
然後結果沒什麼變化。後來看了知乎，說這個東西本來就不會有啥變化，不管是取最大還是平均，還是別的啥。
9樓：
可以肯定的是：
效能：單程序可靠處理交易筆數上限遠不止每秒兩萬筆（交易處理不並行）容量：全記憶體資料庫，一天幾千萬筆交易不成問題。
延遲：每筆延遲可以做到小於一毫秒。
容錯：全冗餘架構，單節點故障無影響。
以上均是久經考驗的成熟技術。
10樓：
有。比如這個：
一種實現人工智慧程式自進化的概念原理
準確定義民科比較難。簡單點說，就是弄一堆看似高深、他自己也不懂的概念故弄玄虛。不懂的人，覺得他高深莫測；懂的人，知道他其實啥也不懂。
ps：本人人工智慧方向科班畢業，對人工智慧略知一二。
11樓：
網上某個對民科特點的總結
1.選擇性近視；
2. 新名詞極多，邏輯混亂；
3. 受困於常識，又喜歡發表一些超越具體問題之上的議論；
4. 常常誇大結論的意義，尤其喜歡表達愛國情懷；
5. 常常把結論建立在未來的可能性上；
6. 往往認為自己受到學閥的歧視和打壓；
7. 往往歧視基礎學科，認為自己學不會的東西都沒用。而且學不會。
大家對號入座。
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恕我孤陋寡聞了。在我個人印象中，電腦科學與技術 CST 是本科專業，只在本科類院校報考書上看到過。計算機應用，大專專業吧。我表哥讀的就是這個，三年制，出來之後找不到啥工作。本科專業和專科專業的區別不用我多說了吧？另，計科的性質是偏學術型的，也修程式設計，可以說是軟體型計算機專業的老祖宗了，什麼都學。...
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很多啊有如AEIC舉辦的2017年電子工程與計算機技術國際學術會議 ICEECT 2017 官網 http www.iceect.org 具體你自己再去查詢一下，AEIC那邊很多國際學術會議。 機器學習 資料探勘領域 頂會 ICML NIPS AAAI IJCAI KDD ICDM 等等 期刊 JM...