毕业生要知道计算机的专业

计算机专业最吃香的四大职业

WEB前端平均月:15~25k

就业前景:在近几年从事Web前端开发的女生越来越多前端开发相比后端，在学习难度、开发难度上都是更容易的。很多企业也是接受女生来做Web前端开发的女生在宙美方面普遍比男生好网页界面都是做得漂漂亮亮的，代码也是条理清晰，在交流沟通、需求对接上也会更加高效一些。当然男生也不差

职业要求:

1、HTML,CSS

2、JavaScript

3 Vue, React

4、熟悉tcp/ip协议，http协议，掌握web开发相关技术，

5、精通django开发的优先

测试开发工程师平均月:20~30k

就业前景:在近几年从事Web前端开发的女生越来越多前端开发相比后端，在学习难度、开发难度上都是更容易的。很多企业也是接受女生来做Web前端开发的女生在宙美方面普遍比男生好网页界面都是做得漂漂亮亮的，代码也是条理清晰，在交流沟通、需求对接上也会更加高效一些。当然男生也不差

职业要求:

1、HTML,CSS

2、JavaScript

3 Vue, React

4、熟悉tcp/ip协议，http协议，掌握web开发相关技术,

5、精通django开发的优先

量化交易工程师平均月:20-30k

职业要求:

1、强学术背景，对数学，统计，算法基础扎实2、熟练使用Python、数据结构、算法等对神经网络，机器学习了解。

3、熟悉数字货币交易相关知识者，有独立研发做事策略，统计套利金融衍生品定价经验

JI设计专业平均月:10~20k

UI设计师需要非常有时尚感，对色彩的把握要非常的敏锐，在这方面，女生天生就有优势，因而女生学UI设计会更容易入门一些

7、多刷LeetCode!刷题永远都不嫌迟

任何编程相关岗位的面试，算法考核一定是绕不过去的一关。只有多刷题才能保持题感，加深你对抽象算法的理解，在面试中披荆斩棘拿下心仪offer。另外，作为最活跃的刷题社区，在LeetCode里你还可以向很多优秀的同行学习，精进自己的技术水平

8、补全学校计算机教育缺失的知识

包括但不限于 Linux 命令行、shell 脚本、vim编辑器、git 版本控制、 SSH 远程服务器访问等等!这部分知识在大学计算机教育中是缺失的，但却是未来开发工作中的必备技能!如果你能在面试中给面试官扯上几句git版本控制他一定会非常欣赏你(因为入职之后不用再花钱培训你

9、动手完成实战项目!

GitHub 项目、创业项目、实验室项目甚至接单代写项日都可以!做项日是最接近来来工作场景的学习方式了在做项目的过程中，你不仅可以查漏补缺知识短板积累实战经验，还可以为简历增色，极大地提高你在面试中的竞争力!

10、没事多逛逛GitHub!

很多朋友经常问我应该去哪里找适合自的项目练手，我的回答永远是六个字母:GitHub。作为全球最大的编程开源社区，GitHub汇集了海量的优秀开源项目，在任何领域任何板块里你都能找到比你更加优秀的同行，多多向他们请教一定没错!

11、保护好头发!

没开玩笑!身体是革命的本钱!这一点虽然看起来有点不正经但真的很重要。人类最常犯的一个错误就是失去了才懂得珍惜。程序员是最最夜猫的职业，秃头只是亚健康其中一个表现。饮食均衡、勤加锻炼、尽量保持规律作息。

人生苦短，我们不仅要用python，更要保持身体健康

　1、超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，亚马逊、IBM、微软和Yahoo等公司的“云”均拥有几十万台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

　　2、虚拟化 云计算支持用户在任意位置使用各种终端获取服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解应用运行的具体位置，只需要一台笔记本或一个PDA，就可以通过网络服务来获取各种能力超强的服务。

　　3、高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。

　　4、通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出于变万化的应用，同一片“云”可以同时支撑不同的应用运行。

　　5、高可伸缩性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

　　6、按需服务 “云”是一个庞大的资源池，用户按需购买，像自来水、电和煤气那样计费。

　　7、极其廉价 “云”的特殊容错措施使得可以采用极其廉价的节点来构成云;“云”的自动化管理使数据中心管理成本大幅降低;“云”的公用性和通用性使资源的利用率大幅提升;“云”设施可以建在电力资源丰富的地区，从而大幅降低能源成本。

　　云计算对服务器的要求

　　在了解了云计算之后，我们再说回云计算服务器，现在对于云计算服务器没有一个明确的定义，也没有一个统一的标准。与传统服务器相比，传统服务器中，包含处理器摸块、存储模块、网络模块、电源、风扇等设备。

　　云服务器关注的是高性能吞吐量计算能力，关注的是在一段时间内的工作最总和。因此，云服务器在架构上和传统的服务器有着很大的区别。

　　架构上，云服务器体系架构包含云处理器模块、网络处理模块、存储处理模块与系统件理模块等。这种架构的优势使得云服务器可以大大提高了利用率，采用多个云处理器完成系统设计，引入低功耗管理理念完成对系统的集中冗余管理，同时在系统中省去了很多重复的硬件。

　　云服务器一般包括线程、核、处理器、网络、加速器等功能单元全部计算的总和。因此，云计算一般都有着庞大的数据输入量或海量的工作集。那么服务器应该具备哪些能力呢，我们详细的来说一说。

　　高密度

　　高密度低成本基本上已经是云服务器的基本要求了，按照云计算中心本身的特点，云服务器应该和云计算中心高密度、低功耗、低成本的特点相符，即主要面向大规模部署的云应用。高密度服务器能够减少延迟、提高反应速度。目前高密度服务器主要分为多路机架和刀片服务器。

　　虚拟化

　　服务器虚拟化的能力，可以说直接影响云计算的效果。由于服务器虚拟化技术实现了将高负载节点中的某些虚拟机实时迁移到低负载的节点，把多个低负载的虚拟机合并到一个物理节点，并将多余的空闲物理节点关闭，以提高资源的使用效率，使负载达到均衡，从而使上层应用的性能得到了保障，同时还达到了减少能耗的目的。

　　因此云计算利用服务器虚拟化技术可实现对虚拟机的部署和配置，通过对虚拟机的快速部署和实时迁移能大大提高系统的效能，还可通过对虚拟机资源的调整来实现软件系统的可伸缩性，确保系统能迅速从故障中恢复并继续提供服务，提高了系统的可靠性与稳定性。所以在购买云服务器的时候，服务器硬件虚拟化的支持程度是考量服务器的一个重要因素。

　　横向扩展

　　根据云计算的第一个特点“超大规模”来说，云计算服务器的横向扩展能力就变得至关重要，目前英特尔已经推出了横向扩展的存储解决方案，结合英特尔的硬件，可以对这种大量的文件访问提供更高数据库和更好的可扩展性，而英特尔万兆网卡可以结合英特尔虚拟化技术，为整个云计算的中心提供更高效、更安全以及更简化的方式，保证了云数据中心的灵活性。

　　并行计算

　　云计算在某种形式上来说就是分布式计算、并行计算、网格计算等一脉相传的技术路线，从概念上来说，可以把云计算看成是“存储云”+“计算云”的有机结合，而计算云就是指并行计算，因此，云计算的基础架构首先是要确保能实现并行计算。

　　总结：

　　综上所述云计算对于服务器本身的性能要求不是很高，但对于服务器的结构灵活性上来说有一定的要求，另一方面就是对于服务器的计算密度、虚拟化能力、以及是否能够实现并行计算的能力这几方面要注重的去考虑，所以我们再去挑选服务器的时候，结合上述的四点要求去做，以做到事半功倍的效果。

对于服务器实现人叠人的问题，实际上是一个虚拟化技术的应用。虚拟化技术是将一台物理服务器划分为多个虚拟机，每个虚拟机可以独立运行不同的操作系统和应用程序。这样，在一台物理服务器上可以同时运行多个虚拟机，实现了多个人同时使用同一台服务器的效果。

虚拟化技术的实现原理是通过虚拟机监视器（Hypervisor）来管理和分配物理资源给每个虚拟机。虚拟机监视器是一种软件层，它充当物理服务器和虚拟机之间的中间层，负责将物理资源（如CPU、内存、磁盘空间）进行划分和分配，以及虚拟机之间的隔离和管理。

通过虚拟化技术，一台物理服务器可以同时运行多个虚拟机，每个虚拟机都可以独立分配一定的资源，如CPU核心、内存容量和磁盘空间。这样，不同的人可以在各自的虚拟机上进行操作和使用，互不干扰。而且，虚拟化技术还可以实现资源的动态分配和调整，根据实际需求灵活地分配和管理资源。

此外，虚拟化技术还具有提高资源利用率、降低硬件成本、简化管理和维护等优势。通过合理配置虚拟机，可以充分利用物理服务器的性能，提高整体的资源利用率。而且，虚拟化技术可以节约硬件成本，因为一台物理服务器可以取代多台独立的服务器。同时，通过虚拟机管理软件，管理员可以对虚拟机进行集中管理和监控，简化了服务器的管理和维护工作。

总结起来，服务器实现人叠人的关键是利用虚拟化技术，将一台物理服务器划分为多个虚拟机，实现多人同时使用同一台服务器的效果。虚拟化技术通过虚拟机监视器的管理和分配，实现了资源的隔离和动态分配，提高了资源利用率，降低了硬件成本，并简化了服务器的管理和维护工作。

适用场景： AI推理（图像分类识别、语音识别、自然语言处理）、视频编解码、机 器 学习、轻量级训练 等。

从GPU高性能计算到可视化再到人工智能基础设施，为客户提供计算能力强大，弹性可配置，性价比高的异构计算实例。其应用前景极其广泛，适用于深度学习、视频渲染、虚拟化桌面等对计算能力、时延要求极高的场景，同时还能满足分子建模、基因组学等领域对基础设施的高要求。

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以深度学习为例，深度学习在训练阶段涉及大量浮点数值计算，矩阵乘法，向量化等操作，需要处理的数据规模可以高达几个T。随着深度学习层次越来越深，计算量的增长也将随之加大。

一次训练过程使用CPU需要几天甚至几周才能完成，而使用腾讯云的GPU云服务器，可以小时级完成训练，优势很明显。只有快速完成深度学习的训练过程，才能加快深度学习的迭代速度，帮助企业改进产品，在竞争中胜出。