计算机专业毕业需要写论文吗吗知乎

毕业的时候毕业设计是有两种形式的。一种是论文类，一类是设计类，论文偏向于文科性质，设计类偏理工科！就看你的专业及选的课题了，两者一般作其一！

毕业设计和毕业论文的区别经常有人问：“毕业设计和毕业论文的区别或者毕业论文和毕业设计的区别：”其实，这两种关系是相互依赖相互包含的关系，毕业设计做出来就要写毕业论文，毕业论文是来描述你毕业设计的过程。最后奉劝大家三点1、直接转账或者先确认收货的那种绝对的不靠谱，被骗钱是小事，不能毕业了是大事。2、务必问清是保证知网查重，不然，其他平台0%，轻松80%重复。3、课设用成品没问题，毕设不建议用成品，成品都是多年，多次销售而且界面丑，技术老旧，功能简单，而且知网每年把所有上年的文档存库中了，查重重复率极高，毕业不了就麻烦了。毕业设计和毕业论文是一样的吗？毕业设计：偏向于工程应用领域，一般包括毕业论文，还包括一些与专业课题相关的设计图纸，实验设计、实物制作、程序代码、外文翻译、文献综述、开题报告等内容。毕业设计流程是：首先由导师给你任务书，上面有课题名字，研究内容和要求，还有进度安排、参考文献说明等，之后就开始查找与课题相关的文献。然后进行外文翻译、文献综述、开题报告撰写外文翻译、文献综述、开题报告都是前期要完成的工作，它们是建立在你搜集了大量与课题相关的文献资料上完成的。上述工作做完之后，你就应该开始正式的设计工作了，包括设计方案的确定，计算机专业的需要完成程序代码等，个别专业需要进行试验的进行试验设计，电子专业要完成实物制作的，就要确定实物制作方案、材料、器件等物品的选择，最后完成实物的拼装和制作最后才是毕业论文的撰写工作。毕业论文：需要对选题的观点进行阐述与论证。理工科类毕业论文也叫毕业设计说明书。论文的内容介绍你在设计工作中如何完成设计任务，把设计过程仔细阐述出来，根据专业不同还要附上相关设计资料，比如图纸、程序等。前期设计工作都做完了，就可以开始准备论文的撰写。

做了毕业设计，需要把其设计的内容和结果向老师和学校作汇报吧。这种汇报的书面报告和资料就是一种毕业论文。所以，毕业设计（的汇报报告）就是毕业论文。

计算机专业需要写毕业论文吗知乎

计算机专业毕业写论文是很正常的，毕竟对于多数专业来说，都是需要写毕业论文的，至于做系统肯定是专业要求，还是积极参加，这样可以锻炼自己的动手能力。

毕业设计和毕业论文是两个概念，至于需要不需要毕业论文，这个要看学校的具体规定了。

毕业论文是理论的毕业设计是结合图纸或系统的计算机专业要帮忙请联系

计算机专业的学生一般都是以网站或者软件系统来考评的，只要你的论文符合毕业论文格式的要求，如果你要做为答卷的学生，在你的网站或软件系统上要做出点评，这一点你只要说明毕业论文的重点可以的呢，如果不是答卷的学生，不必太在于网站或者软件系统上，只要把论文写好，都能过的呢，还有点，可以借鉴前辈们的论文一下。还有跟老师关系好一点，我们毕业论文的时候，有两个同学的论文，好运个老师卡的很紧，好运两个学生没有办法，就给给老师送礼，两条烟搞定。呵呵，那老师真腐败呀，说起来，真是汗呀，不说了，能过就可以了呢，

计算机专业需要写论文吗知乎

计算机专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径的一个专业。该专业是通过基础教学与专业训练，培养基础知识扎实、知识面宽、工程实践能力强，具有开拓创新意识，在计算机科学与技术领域从事科学研究、教育、开发和应用的高级人才。计算机专业毕业生人数要多于其它专业的学生，尽管近几年IT行业陷入低迷、计算机专业人数在其它所有专业中的人数最多，但与其它专业相比，社会和用人单位对计算机专业毕业生的需求量也较大，供求矛盾并不突出。计算机专业成为不少新型与传统行业的新型刚需。随着社会日新月异的发展，对计算机技术也产生了新的需求，计算机专业也在不断推陈出新，衍生许多新的方向。

因为计算机技术是依托操作技术和项目经验的。很多计算机专业的大学生，大学四年肯定学了相当多理论知识，但缺乏实际操作，更没有真实的项目经验。当然，这不是个人问题，几乎是所有大学教育的弊病，很多应届毕业生因此被拒之门外。所以越来越多大学生选择“回炉学习”，去培训学校学习实际操作，增加项目经验，以达到招聘企业的用人要求。　　培训学校不同于学历教育，主要教授企业实际工作中需要的核心技术，针对不同岗位分方向学习，比如软件开发工程师、网络工程师、网络营销师等，将对应岗位工作所需的技术和经验作为课程内容教授给学生，而且有些机构会聘请企业的项目经理授课，指导学生操作真实的项目。短短几个月下来，可能相当于1-2年的工作经验，然后再学习一些面试技巧，你就可以带着你写满项目经验的简历和自信满满的微笑去进军大公司了。　　最后强调一下，努力和收获是成正比的，如果想要获得一份令人羡慕的工作，就要努力学习，不断提升自，IT技术更新换代很快，必须抱着终身学习的态度，才能用更快更好的发展。

知识学习: 掌握好必备的数学基础，其实简单说在大学程度主要是三门课: 微积分线性代数概率与统计。如果学有余力，还可以看看优化方向的东西，但这个不是强求。掌握好一些基础的计算机核心课程，比如数据库，并行运算，离散数学(暂且把它放到计算机这一栏里面)。至于编程方面的技巧，我倒觉得不是需要做到特别厉害。如果能力有限的话，可以放低对操作系统，计算机结构这种比较偏底层的课程。人生要学会抓大放小，不要苛求自己样样精通。学好Python，了解Python上的编程习惯(PEP8)和语法糖。同时可以多了解一些Python对应的数据科学/机器学习的工具库，比如pandas， numpy，scipy，sklearn等。即使将来你不做机器学习，胶水语言Python的知识还是可以有很大的帮助。选择Python的另一个原因是大部分深度学习框架，Tensorflow/Theano/Keras/Pytorch等都是基于或有Python接口。开始学习基础的机器学习，比较推荐的方法是: 观看Andrew Ng 在Coursera上的机器学习课程同时开始阅读基础的机器学习书籍(比如《集体编程智慧》《Python机器学习》《Introduction to Statistical Learning》等)。这个阶段，最重要的就是不要贪多嚼不烂。如果你浏览知乎，会发现大家都说你必须读Elements of Statistical Learning， PRML之类的大部头。我承认阅读这样的书会有帮助，但不大适合一开始直接阅读，因为有可能会让你“从入门到放弃”。在你有了一定的基础知识后，你已经知道自己需要接着做什么了，我希望把选择权交还给你，而不是推荐成堆的课程和书籍。当然，如果你希望继续深入的话，中文可以阅读周志华老师的《机器学习》和李航老师的《统计学习基础》，英文可以入手《Elements of Statistical Learning》和《Deep Learning》。在这个阶段，重点要形成成体系的知识脉络，切记贪多嚼不烂，切记！学好英语，至少打下阅读和听力的基础。虽然人工智能领域中国现在已经做得很不错，但主流的书籍、期刊和会议，资料都是英文的。我们可以接受翻译版，但最好的方法还是自己有能力直接阅读。即使你将来不做机器学习，英文阅读能力还是会有很大的帮助。实践经历：尝试尽早接触科研，进实验室。一般来说，大三的时候你应该已经有了基本的机器学习知识，尽管还比较浅。这个时候可以向老师/学长/学姐毛遂自荐进实验室，即使是无偿劳动和做基本的苦力活。进实验室有两个明显的好处：对某个小方向会有比较深入的了解。一般实验室做纯理论的不大需要本科生，做机器视觉或者自然语言处理(NLP)等小方向的比较需要本科生，所以这是很好的深入了解一个方向的机会。补充了研究经历也可以明白自己是否适合这个领域。如果运气好的话，你也有可能成为论文的作者之一，甚至可以去开会(公款旅游顺道见一下业内大佬)。这对于继续深造和去国外继续学习都很有帮助，有科研经历和论文是很大的筹码，对于找工作来说也绝对有利无害。如果对科研的兴趣一般，可以尝试尽早实习。大部分我们从书上看到的方法其实或多或少都是理想模型，甚至很多都比较过时了。举例，现在大部分教科书里神经网络的激活函数还是sigmoid，而工业界早就不用sigmoid了。机器学习的新手最大的门槛就是学了很多知识，却没有使用和检验的机会，而尽早实习可以给你更直观的感受，防止只有一身屠龙之技。可能科研和实习机会有时候可遇不可求，这时候就要自己找项目来做，用兴趣来驱动项目。比较好的方法包括参加Kaggle竞赛，天池竞赛，或者将机器学习运用于自己感兴趣的事情上。我曾看到知乎上有用机器学习判定红楼梦后40回是否曹雪芹所写，且不说文章是否严谨，但这就是用兴趣推动实践的很好的例子。社科人文：机器学习作为一个变化飞速的领域，要有自己的“坚持”和“品味”。举个简单的例子，现在的深度学习大放光彩需要归功于一批科学家在神经网络低谷时的坚持。但同时，即使只说机器学习，也不要相信只有深度学习最好，不能固执。如果对机器学习感兴趣，就不要今天觉得网络安全好，明天觉得人机互动(HCI)最有前途。追逐热点往往到手的都是泡沫。多读不同领域的书，比如社科类、经济类、人文类。因为数据科学的起点是以数据为基础，终点提取见解提供反馈。而见解不像数字一样一眼就可以看出高低大小，而需要阅历来多角度分析。很多人觉得计算机学科的人读数学看论文就够了，实则不然，科学总会和社会有交织。举个例子，是否该将人工智能应用于军事就是最近知乎上很火的问题，但回答这个问题就需要你有足够的非计算机知识储备，科技没有善恶，而人有。放低身段，多和别人交流。其实这一点有一点牵强，但我发现做机器学习的小伙伴一般都很有性格，很多也比较内向(包括我自己)，这可能适用于大部分理工科的朋友。即便如此，我还是建议大家稍微放开一些，因为以数据为导向的工作大部分都要求互动，比如数据分析师、数据科学家等。写在最后：科技日新月异，追逐热点是好的。但就像我刚刚提到的，在这个浮躁的时代，不管选择什么方向最重要的就是独立思考的能力，和去伪存真的勇气。如果一件事情不能证实，不能证伪，那就必须存疑。大学不仅是最美好的时光，更是培养良好科学素养的关键时光。因此，看了这么多过来人分享经验后，我最希望的是你既不要急着全盘接受，也不要因为不对胃口全盘否定。慢下来，好好想想，这大概才是做科学工作的正确态度。

普通的码农转的不多那种985 211的硕士赚的才多

计算机毕业需要写论文吗知乎

第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究　　还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动，不但要有考生个人的见解和主张，同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的，因此在选题时，还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说，考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。其次，要有浓厚的研究兴趣，选择自己感兴趣的课题，可以激发自己研究的热情，调动自己的主动性和积极性，能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后，要能结合发挥自己的业务专长，每个考生无论能力水平高低，工作岗位如何，都有自己的业务专长，选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题，对顺利完成课题的研究大有益处。

毕业设计和毕业论文是两个概念，至于需要不需要毕业论文，这个要看学校的具体规定了。

计算机专业需要写论文吗知乎上

亲，过不去的，可以来我们这里了解代做流程及报价，我们团队比较稳重

有啊！就是做个小的程序然后在写点说明书就行了！