网工，软工，计科哪个专业比较好网工，软工？

一、网工，软工，计科哪个专业比较好网工，软工？

我就是学的网络工程专业，三流大学，科成的网络工程专业，我感觉我大一大二都在浑浑噩噩虚度光阴，因为上那些课，C语言、JAVA、计算机导论什么的，我感觉我没有任何收获（可能是个人爱好的原因吧，敲代码上手快，程序逻辑理解透彻），反正感觉老师讲的没意思，上课就打王者吃鸡，现在大四，从未挂科。

回到正题，专业的区别：网络工程，计算机科学技术，软件工程大一大二学的基本都差不多，一些代码基础、网络基础、还有就是最无聊的导论课。真正的区别应该是在大三，网工主要做一些线路搭建之类的实验比较多，学的东西跟华为数通差不多（本人自考IE，很费力），还有就是服务器部署、线路搭建、配服务器网关防火墙等等；计科大三分方向，有偏理论的，就是搞研究方面的，还有就是偏实践的，敲代码。。。最后，软工，这个学的东西就跟它名字一样，敲代码，搞逻辑，然后有搞芯片的，然后大多数学得不好的就只有选择前端还是后端了（程序猿）就业的优劣处：网工，用我室友的话来说就是牵网线的。。。工作比较好找（三颗星），做公司的网管没什么晋升空间，建议找专门做这个的公司，就算派你出去驻场也好（能学不少东西，也能认识很多人）。计科，我认识的学计科的朋友都没有做这方面的东西了，这个我就不乱回答了。软工，我一朋友，软工出身，现在搞后端，开发工作需求量大（四颗星），就算你不想为人卖力了，你也可以搞独立开发。补充：学这些专业的，都可以搞安全，安全行业缺口大（四颗星），很多安全公司缺人，再加上现在国家对网络安全的重视，所以这一块很吃香，建议了解了解。 end

二、计科与软工有什么区别？

计科与软工的不同在于：

1、计科，即计算机科学，比较注重数学基础和算法设计，学费比软件工程低很多，跟别的工科专业是一样的。录取分数比软件工程专业要高。

2、软工，即软件工程，比较注重应用，上机课会很多，做的设计也比计算机专业多，但是算法设计和数学没有计算机要求那么严格。它的学费是其他工科专业的三倍左右。录取分数不如计算机专业高。总体来说，两者的课程设置都差不多，就业方向也差不多。所以如果高考成绩比较低，选择软件工程即可；如果成绩够高，尽量选择计算机科学专业。计算机科学，研究计算机及其周围各种现象和规律的科学，亦即研究计算机系统结构、程序系统（即软件）、人工智能以及计算本身的性质和问题的学科。

三、985软工保研压力大吗？

985院校相对一般高校，对学生的学术科研能力会有较高的要求，读研期间发表论文会有期刊的要求，毕业论文也会有要求更严格。但是985高校的专硕研究生学术能力要求不是很高，毕业论文也相对容易。如果将来想要读博，注定需要写高难度论文，建议硕士还是读好一些的学校，提早锻炼学术能力；如果只是想要硕士学位，可以报考相对容易学校的专硕，也不会有太大的课业负担。

四、北邮理学院转去软工成功率大吗？

我是自动化转计院。不想去机院应该还可以去网安院，转专业去这三个院应该都有机考，然后是面试。我感觉转专业挺简单的，大一上努力一学期就行，累的是后面的补课，不过这种感觉是小马过河吧。

首先把简历搞好，提高绩点，如果有相关竞赛更好。

然后准备机考，机考应该会有简单的模拟题，字符串题，还会有搜索（应该只设计简单的bfs和dfs），可以去洛谷练一下，有个官方题单，刷到搜索应该就差不多了。我当时是刷完了题单的简单题和大部分中等，机考做出了3/5，在所有人中应该排十名左右，一共招五十多人。不过机考做出了一题，也可以进面试了。

面试可以看一下计算机的科普，问的都是计算机基础知识，比如指针是什么。还问了一些，为什么选计算机，最崇拜的人之类的问题。

更详细的可以咨询前一年转专业的学长学姐，我当时是在新生大群里面加了一个自动化转计算机的大佬，他最后保研去了北大叉院，一路上给了我不少帮助。

五、软工是什么专业？

科学高效的方法，遍历软件生命周期的学科。软件的生命周期分为可行性分析，需求工程，设计，编码，测试，维护六大步骤。关于区别，我只谈谈最常见的几个专业：计算机科学与技术，软件工程，网络工程。计科专业比较偏硬件，所学习的课程也更多，就拿我们学校来说，像复变函数和模拟电路等课程是计科比软工多出来的，但是软工有的计科一般都要学；软件工程专业对于硬件方面就是纯粹的了解了，但其实相对于计科优势不大，因为软工学的计科基本都会学到，但是由于精于软件，所以不存在走软件还是硬件这样

大分歧的方向选择，但是具体的小方向还是要自己想清楚的；再说网工专业，大家都听过思科吧，一般就是网络的构架和建设，属于目前的热门行业。

六、西软数据库初始化？

两种可能，1、确实没连上数据库，这个得检查下连接配置；

2、是否没授权，如果是这样，确实得联系管理员。

七、外省软工有哪些学校

外省软工有哪些学校

在中国大陆，软件工程是一门备受青睐的专业，每年都有成千上万的学生选择进入软件工程领域。不同地区的学校有着不同的专业水平和教学质量，其中外省的软工学校也是备受关注的对象。以下是一些在软件工程领域有较好声誉的外省学校。

1. 上海交通大学（SJTU）

作为中国顶尖的高等学府之一，上海交通大学在软件工程领域也享有很高的声誉。该校的软件学院拥有一流的师资力量和雄厚的科研实力。学院注重学生实践能力的培养，开设了多门实践课程和项目。毕业生就业率高且就业质量优秀，很多学生在知名互联网公司和科技企业找到了理想的工作。

2. 北京邮电大学（BUPT）

作为中国电信通信行业的重要培养基地，北京邮电大学的软件工程专业一直备受关注。学校注重培养学生的软件开发能力和创新思维，课程设置多样且与时俱进。学生可以参与各类科研项目和实践实习，积累丰富的实际经验。毕业生就业率高，很多人选择在电信通信领域和互联网行业工作。

3. 浙江大学（ZJU）

浙江大学在软件工程领域也是中国知名的学府之一。学校的软件学院具备较强的实力和声誉，培养了很多优秀的软件工程师。学院注重学生理论与实践的结合，通过实践项目和实习经验，锻炼学生的综合能力和团队合作精神。毕业生就业前景广阔，有很多机会进入大型软件公司和创业企业。

4. 哈尔滨工业大学（HIT）

哈尔滨工业大学作为中国著名工科院校，在软件工程领域也有着卓越的表现。学校的计算机科学与技术学院设有软件工程专业，培养了很多技术过硬的软件工程师。学院注重学生动手实践和创新能力的培养，开设了多门实验课程和项目，让学生有机会将所学知识应用到实际项目中。毕业生就业前景良好，很多人在国内外知名企业找到了满意的工作。

5. 西安电子科技大学（Xidian University）

西安电子科技大学的软件工程专业也备受推崇。学校拥有优秀的软件工程学院和师资队伍，为学生提供了优质的教育资源和实践机会。学院培养学生的创新能力和软件开发技术，注重实践与理论的结合。毕业生就业率高，有很多人在科技企业和互联网公司找到了满意的工作。

总结

外省软工学校中，上海交通大学、北京邮电大学、浙江大学、哈尔滨工业大学和西安电子科技大学都是备受推荐的学府。这些学校在软件工程领域具备一流的教育资源和师资力量，培养了很多优秀的软件工程师。无论学生的兴趣和发展方向如何，这些学校都能够提供良好的学习环境和发展机会。

选择适合自己的软工学校是非常重要的，学生应该根据自己的兴趣和职业规划来做出选择。希望通过本篇文章的介绍，能够帮助有意愿进入软件工程领域的学生找到适合自己的外省学校。

八、中北软工是什么学校？

中北软工是指中北大学软件工程学院

九、上汽通用招聘软工吗？

招聘软件工程的学生或者说职员因为他需要电子化操作，需要软件相关的人才。

十、软工与模式识别有什么区别

软工与模式识别有什么区别

软件工程和模式识别是计算机科学领域中两个不同但相关的学科。这两个学科在计算机科学和软件开发领域都起着重要的作用。虽然它们有一些共同之处，但在目标和方法上存在着明显的区别。

软件工程是一门关注软件开发和维护过程的学科。它涉及到软件的设计、开发、测试和维护，目的是提高软件的质量和效率。软件工程关注的重点是软件开发的过程和原则，以及如何组织和管理项目。软件工程通过使用各种工程方法和技术来解决软件开发过程中出现的问题。

与之相反，模式识别是一门关注如何从数据中提取有用的模式和信息的学科。它涉及到使用统计和机器学习技术来识别和分类数据中的模式，并根据这些模式做出决策和预测。模式识别在各个领域都有广泛的应用，如图像和语音识别、生物信息学和金融市场分析等。

虽然软件工程和模式识别有不同的焦点和应用领域，但它们之间也存在一些相似之处。首先，它们都是计算机科学领域中与软件开发和数据处理相关的学科。其次，它们都依赖于数学和统计学等基础学科的理论和方法。最后，它们都需要使用计算机编程和算法设计来实现其目标。

软件工程的特点和方法

软件工程关注的是软件开发的过程和方法。软件工程的目标是通过有效的项目管理和软件开发原则来保证软件的质量和可靠性。以下是软件工程的一些主要特点和方法：

需求分析：在软件开发过程中，首先需要对用户需求进行分析和理解。通过与用户的沟通和交流，确定软件的功能和特性。
软件设计：在需求分析的基础上，进行软件的详细设计。这包括确定软件的架构、模块化设计和接口设计等。
编码和测试：根据软件设计的要求，进行编码和测试工作。编码是将设计转化为可执行代码的过程，而测试是验证软件是否按照需求进行开发的过程。
软件维护：软件开发完成后，需要进行软件的维护和更新工作。这包括修复错误、添加新功能和优化性能等。
项目管理：在软件开发过程中，需要进行项目管理来确保项目的进度和质量。项目管理包括制定计划、分配资源和监督团队等。

模式识别的应用和方法

模式识别关注的是如何从数据中提取有用的模式和信息。模式识别的目标是通过分析和处理数据来识别和分类不同的模式。以下是模式识别的一些主要应用和方法：

图像识别：模式识别在图像处理领域有重要应用。它可以通过分析图像中的像素和特征来识别不同的物体和场景。
语音识别：模式识别可以应用于语音识别和语音合成领域。它可以通过分析语音的频谱和特征来转化为可识别的文本。
生物信息学：模式识别在生物信息学中有广泛的应用。它可以帮助分析和解释生物数据，如基因序列和蛋白质结构。
金融市场分析：模式识别可以应用于金融市场的数据分析和预测。它可以通过分析市场数据中的模式来辅助投资决策。
机器学习：模式识别依赖于统计和机器学习技术来进行模式的识别和分类。机器学习算法可以根据已有数据训练模型，从而进行模式的预测和分类。

结论

软件工程和模式识别是计算机科学领域中具有重要意义的学科。软件工程关注软件开发过程和方法，通过有效的项目管理和软件开发原则来提高软件的质量和可靠性。而模式识别关注如何从数据中提取有用的模式和信息，通过统计和机器学习技术来识别模式并做出决策和预测。

虽然这两个学科有着不同的目标和方法，但它们在计算机科学和软件开发领域都发挥着重要的作用。了解它们的区别和应用领域有助于我们更好地理解和应用这些学科，从而推动计算机科学的发展。