算機專業不要讀研。
1. 真的奉勸各位，沒什么大事就別考研。若提升學歷初衷是為更好找工作，或不知自己干啥而跟風考研，從投入產出比看，讀研性價比不高。
2. 直播時有很多同學問普本計算機專業要不要讀研，結論是若能考上 985、211 研究生值得考，否則不如直接考公或工作。讀 211 以下院校研究生是浪費 3 年時間，因現在處境到研究生畢業還會重復。
3. 在所有專業里，計算機專業收入下限和天花板都數一數二，缺陷是花期短，25 歲風光，35 歲失業。但在現市場環境，別的專業可能 25 歲就慢就業，只要不轉行，年紀和收入掛鉤，多學一年就少掙一年錢。
4. 有人說普本計算機專業出來找不到工作，其實可能沒好好準備和學習。計算機專業再好，也沒好到啥都不會就拿上萬工資。只要實習過，簡歷寫好些，八股文背好些，普通大學生剛畢業找個月薪上萬工作挺容易。
5. 要記著國內私企更看重年紀、聽話和多加班，很多崗位對學歷要求不高，且計算機專業本科生和研究生薪資幾乎可忽略不計。所以在校同學若想找工作避免畢業即失業，一定要趁在校多刷實習經歷。
6. 考研不適合每個人，尤其計算機專業，考研不是目的而是過程，若只為更好找工作，讀研性價比不高，真有可能讀完研后找不到工作。
考馬上就要臨近，很多成績不理想的學生也開始為自己選擇合適的學校了，在山東新華電腦學院每天都可以看到前來參觀和報名的學生，因此學校也迎來了持續不斷的報名熱潮。
孩子高中沒考上讀什么學校
根據中考一分一檔的規則以及職普五五分流的政策，很多分數沒有達到當地高中錄取分數線的就意味著和普高無緣了，而近幾年，國家大力發展職業教育，職教已經和普通教育同等重要，如果孩子的文化課成績不理想，不妨考慮學一門互聯網技術，技能一樣可以創造美好生活！
高中沒考上讀什么學校好
職業教育院校大多數教學設施、教育設備完備，教學質量較高，除了進行文化和知識教育外，主要開展職業技能訓練，培養行業需要的專業技術人員。
為了適應人才市場需求的變化，學校會及時調整專業設置，培養社會需求量大、緊缺型人才。同時實行課程改革，加強學生實踐動手能力培養。正因此，職業教育院校已經成為打造學生求職本領的搖籃。
山東新華電腦學院
近幾年，我國計算機行業發展迅猛，我國各行業對于計算機行業的需求并沒有減少，反而是有更大的需求，比如人工智能、直播運營、工業機器人等這些專業都是很火爆的，一線城市對這一類技術人才供不應求。
山西新華電腦學院開設有電子競技運動與新媒體、影視動漫、美妝美學與影視設計、5G新媒體直播與短視頻運營、智慧城市應用技術、電子商務與智能財會等，這么多選擇總有一個適合你。
職業學校
對于高中沒考上但想學習計算機專業的孩子，不必過于擔心，他們仍然有多種途徑來實現這一目標。以下是一些建議：
首先，可以選擇進入職業高中或中專學校學習計算機專業。這些學校通常提供針對計算機技術的專業培訓，包括軟件開發、網絡工程、電子商務等多個方向。通過系統的學習和實踐，孩子可以掌握計算機專業的基礎知識和技能，為未來的職業發展打下基礎。
其次，參加計算機相關的培訓課程或在線學習平臺也是一個不錯的選擇。這些課程通常靈活且針對性強，可以根據孩子的興趣和需求進行選擇。在線學習平臺則提供了更多的學習資源和互動機會，有助于孩子自主學習和提升技能。
此外，還可以考慮通過自學來掌握計算機知識。現在有很多計算機相關的書籍、教程和視頻資源可供參考，孩子可以利用這些資源進行學習。當然，自學需要一定的自律和毅力，但只要堅持下去，同樣可以取得不錯的成果。
在學習的過程中，孩子還可以積極參加各種計算機競賽或項目實踐，這不僅可以鍛煉他們的實踐能力，還可以提升他們的職業競爭力。同時，也可以通過這些活動結交更多志同道合的朋友，共同學習和進步。
最后，需要注意的是，計算機專業是一個需要不斷學習和更新的領域。因此，無論選擇哪種途徑學習計算機專業，孩子都需要保持持續學習的態度，不斷提升自己的技能水平。
總之，高中沒考上并不意味著無法學習計算機專業。只要孩子有興趣和決心，通過選擇合適的途徑和付出努力，同樣可以在這個領域取得成功。
如果家長確實無從下手給孩子確定一條明確的升學渠道，可以了解一下山西新華電腦學院，讓專業老師來給出謀劃策，讓孩子找到最合適自己的發展方向。
使當前大環境增長困難，但作為個體的我們還是希望在職級、薪資上獲得成長。只是成長是有方法的，認清自己的當前情況，才能做出有效的策略。本文嘗試構建一套數據分析指標，幫助大家定位自己當前的階段，和可能努力的方向。
計算機技術已經與我們的生活息息關聯，不同的人抱著不同的目的，踏進了計算機的門檻。
無論當前處于哪個階段，肯定都希望一步步成長。
無論最終的訴求是什么，希望成長的目的是一致的。
成長前后的差異有哪些呢？有什么數據指標體系能幫助分析一下我與別人的差異有多少嗎？
本文嘗試構建一套數據分析指標，幫助大家定位自己當前的階段，和可能努力的方向。
現在這個時代，神經學理論已經有了極大的發展，在神經學理論的直接影響下發展的計算機和互聯網已經極大的改變了我們的生活，我們已經可以直接使用神經學給予的視角來考察這個問題。
從出生開始，我們大腦里就有了140-160億量級的神經元，這些豐富的神經元足以讓我們有能力，在外部世界與這些神經元之間建立健壯的映射關系，大腦神經元的復雜度是我們能理解復雜世界的物質基礎。
嬰兒時期，神經元之間的連接很松散，當嬰兒隨著身體的成長，學習的東西越來越多，神經元之間的連接也越來越多。這些逐漸聯系起來的神經元就是嬰兒對世界的認知。
隨著長大和接觸的各種事物和知識原來越多，大腦的神經元與外在的世界不停的建立映射關系。我們認識的外在世界有多大，內在的世界模型對應的外在元素范圍就能有多大。
當然這種映射并不是簡單的一對一映射，不是外界有100個不同的蘋果，大腦中就也有100個與之完全對應的蘋果，大腦中的世界是對外在世界的模擬，只是外在世界的象。
我們通過這個內在世界的模型，內在世界的復雜的象，可以對外在世界做出反應。
想要詳細了解神經科學的知識，推薦閱讀書籍為：《神經科學講什么》《人類思維中最致命的錯誤》
說到觀象，我們中國有悠久的觀象史，“仰則觀象于天，俯則觀法于地，觀鳥獸之文與地之宜，近取諸身，遠取諸物”。
我們后人在踩在祖先們的肩膀上，可以直接學習他們的觀象成果。
我們天天使用的漢字就是最系統的觀象成果：比如”人”字顯然就是對站立的人的側面描述。
當然我們這里是以漢字舉例的，如果用英語從單詞上肯定無法看到這種象，但是很明確的是英語的單詞也能指向外在世界的各種事物。
這里講的就是符號學的能指和所指，客觀世界是所指，描述的文字，包括動作手勢等是能指。
想要詳細了解符號學的知識，推薦閱讀書籍為：《符號學 原理與推演》
我們的討論是建立在能指與所指已經正確建立前提下的知識學習，而不是重新建立能指和所指關系的知識創新。
我們此處的指標體系是用來衡量人在不同階段，內在世界不同能指之間的關系。（能指可以簡單理解為文字和概念）
圖中主要是元素、元素之間的關系、元素關系的強度：
圖中的分布會有以下結論：
各種元素是怎么分布的，有兩個概念需要明確，
由于我們認識外在世界必須通過我們的眼耳鼻舌身意映射到內在世界才能認識，并且所有的描述本質都是描述的內在世界捕捉的象，所以我們只需要看下內在世界的這些元素是怎么排列的即可。
我們從以下兩個層級開始觀察：
從文字層級觀察，了解文字的排列順序，最直接的就是找到一本《說文解字》書，說文解字是梳理漢字造字原理的書，打開《新說文解字》的目錄，可以看到漢字可以分為：表現人的文字、表現生產的文字、表現自然世界的文字、表現戰爭的文字、表現社會生活的文字等。
在讀說文解字以前，對于漢字，我們肯定不可能全面的清楚他們之間的關系，仔細閱讀說文解字后，就會對漢字的關系有更清晰的認識。
推薦張奇臻老爺子的《新說文解字》，該書是對一千個左右最早出現的基本漢字的研究，通過對照甲骨文、金文、篆一直到簡體字做了對照分析研究。
這本書是我在上海圖書館找到的，淘寶上買不到新書，十分可惜，推薦有興趣的同學可以找來研究下。
我們思考要使用概念，概念實際就是容器。容器將更多的內容封裝到容器里，讓我們可以在更高的層級上考慮問題。
2.1 所有人的平均短時記憶差異很小
雖然在上面的坐標系上每個人所在的位置是不同的，但是同一個時刻我們每個人可以處理的問題數量差異確很小。
如果不借助紙筆、計算器等工具的輔助，我們單靠瞬時記憶能記住的元素基本上在1-7個之間，超過這個數太多我們就會忘記前面的東西，這種記憶特點決定了我們的容器深度，容器深度決定了可以做的計算十分有限。
比如十以內的加減法，是很容易算的，因為可以數手指，超過10個比如需要用更多的容器來輔助了。
容器的重要作用就是，將問題的復雜度降低到普通人可以思考的水平。我們的知識體系的歸納，也會將知識歸納到同一個層級的元素的數量不超過10，這種限度。
根據問題的復雜度，如果想卷入更多的人，同層級思考的元素數量就必須更少。
想要詳細理解上述的知識，推薦閱讀書籍為：《金字塔原理》
2.2 一切的技術都是容器、都是媒介
從本質而言，所有的技術都是媒介，都是容器，都是對人的延伸，都是將復雜的事物降低到人可以操作的可以理解的尺度上。
不能被別人理解，不能影響更多的人的道理都是水中花鏡中月，意義有限。
所謂對人的延伸，就是人本來有類似的屬性，但是強度、速度等方面不盡如人意，人要提高這部分能力，就需要借助其他媒介。
以雙腿的延伸舉例
比如從移動而言，我們有雙腿，但是走的太慢，也走不遠，我們就需要借助其他的媒介幫助我們移動。
顯然，在機械化以前，最成功的媒介是馬，馬可以讓人的移動更快，還可以節省人的體力，所以古代戰爭使用的也最多。
我們可以說能移動的動物特別多，比如雞、狗、豬、馬、老虎、獅子、大象，確實這些動物都可以移動，但是能滿足人的需求的卻不多。
雞、狗、豬體量太小，功率太小，拉不動人和貨物。
老虎、獅子、大象的體量很大，功率夠大，也能拉的動人，但是先不說我們的土地上能否見到這些動物，就算我們的土地上有這些動物，他們也很難馴化，他們如果不配合，也就無法在人類的尺度上幫助人。
以語言的演化舉例
語言文字也一直在演化的，演化有點類似于某個時代的人根據當時的技術水平和認知水平將文字調整，這也類似于動物馴化，馴化后的內容，在人的使用尺度而言更高效，更便捷。
之所以語言說是演化，動物說是馴化，所用的手段不同。因為語言是人創造的，人們怎么寫都可以被寫出來，寫出來是容易的，但是被大家接受和使用則需要符合同時代人的認知，只有被大家廣泛接受并使用過的才能叫化，自己隨便造的，只能是畫。
動物也一樣，互聯網上可以看到，中東土豪們，也圈養獅子做寵物，顯然這只是小部分人的愛好，并不能被更多的人學習。
想要詳細理解上述的知識，推薦閱讀書籍為：《理解媒介 論人的延伸》
計算機是目前為止，人造的可以承載內容最多的設備，我們可以從計算機的軟件編程模型上來觀察上述理論。
上圖是計算機編程的語言：
第一層：面向01編程
顯然除非匯編語言出現前，或者非常特殊的原因，正常沒有人會使用這種方式和計算機互動，太難了，不是思路難，而是不犯錯難，寫不到50個01人就暈圈了。使用這種方式，肯定少不了頻繁的復制粘貼。
第二層：匯編語言和面相01編程的差異
主要是將01序列的替換從人工改成計算機，從思考的時候使用01序列改成思考的時候使用指令。指令MOV和某個01序列是完全等價的，用MOV 作為這組01序列的容器，才使面相01的編程更貼近人的思維。C語言的循環語句when、while是將一組IF、MOV、Jump語言包裝成一個容器，這是一個動態的容器，容器的大小是由變量的值控制的。
第三層：
第二層整體上還是面向過程設計的。過程在計算機里就是函數，函數就是有輸入、有輸出、有計算方法，面相過程編程就是面向函數編程，面向過程編程主要體現函數之間的相互調用，此方法高度還原了內存之間的調用邏輯。
面相對象就是將多個函數、多個屬性再用一個容器包裝起來，這就是面向對象。對象里的屬性不僅可以是普通的數值，還可以是其他的對象，函數輸入和輸出的內容也不僅可以是普通數值，也可以是對象。
這些對象是怎么包裝和相互調用的呢，肯定不是機械的包裝，從MOV 替換01序列是機械的替換，對應關系也是機械的對應關系。面相對象的調用，則是有機的，是通過模擬現實世界各種對象之間的關系建立起來的。這個關系就是設計模式。