FB体育 FB体育平台为什么华中科技大学机械类那么好可分不高？

　　FB体育 FB体育平台FB体育 FB体育平台FB体育 FB体育平台本科报了计算机没被录上，上了第二志愿的机械设计和自动化。华中机械那么强，怎么比不过计算机呢？随便问问前景怎么样？

　　科研就是在找gap，填上gap就是创新。科研尚且如此，大学学习专业课的过程中是否也需要思考一下行业的gap在哪里呢？research的目的不是获得焦虑，而是探索gap，找不到gap那就不停地search优秀的refrences。

　　看这些院士的研究方向你会发现出现最多的是数字化、智能化和机器人等前沿方向，看完这些院士的研究方向就很容易明白前沿方向是什么了，大学期间需要重点学什么也是比较清晰的。不知道学科前沿的时候就去看大牛的实验室在研究什么，发的什么paper，比较快了快的方法就是看综述类文章。

　　再看机械的专业课都学什么，智能制造和工业4.0等热门概念以及那些大牛的研究方向又需要什么，这是值得思考的问题。

　　回想大学四年印象只有减速器、减速器还是减速器，大一画一级减速器，大二能耐了画二级减速器，都是手绘哦，腰酸背痛的那种。

　　华科机械的主干课程是什么呢？直接去官网看的培养计划，那这些主干课程与前沿的工业4.0、智能制造等概念的交叉点在哪里呢？是不是需要思考一下呢？机械的hello world是不是依然还是螺栓呢？机械制造及自动化，那机械的课程比例多少？自动化的不灵又是多少？

　　在美国对很多技术封锁的背景下，是不是需要思考一下工业软件方面的问题呢？芯片设计的EDA也是工业软件。

　　计算机辅助设计怎么设计？软件怎么开发？就是依赖于这些工业软件内核，看一下这些工业软件内核都是什么公司开发的。

　　再看一下常用的CAD软件的内核都是什么，再关注一下中国的CAD软件企业用的内核是什么？是ACIS，再看上面的图ACIS是什么公司的。

　　从前沿的工业4.0、智能制造、云制造、数字孪生等等，仅仅互联网+，再搞几台robot、AGV就是智能制造了吗？再上个big data、cloud computing就是工业4.0了吗？仔细想一想工业软件的内核是who在掌握，工业软件是制造业的命根子。

　　如果从事工业软件方向需要什么能力呢？看招聘要求，国内做CAD软件的就那么几家公司挨个儿查呗。

　　如果从工业软件的角度来讲，说这个学校机械强那个强除了寻求一些心理安慰还有多少积极的意义呢？这时候最应景的莫过于

　　朱自清的《荷塘月色》 ，国产工业软件的心情是这样的：”这时候最热闹的要数树上的蝉声与水里的蛙声，但热闹是它们的，我什么都没有！“

　　本硕机械，毕业自学C++目前从事工业软件方面的工作，转型历程在这里。校招转型是最容易的节点，错过将会付出巨大的时间和金钱成本。

　　如果本科期间计划读研，那早点儿了解paper，做科研写paper如果没有掌握科学的方法(套路)是很困难的，科研到收益周期远远大于挑战杯、互联网+、机器人、机械创新等各种比赛。想了解paper怎么看？大量的文献如何管理？paper如何构思？等等各种问题，下面的文章介绍的比较完整。

　　俗话说胳膊拗不过大腿，行业的发展能跟得上已经很不错了。还有一句俗话说情怀不能当饭吃，对于个人来讲，依然是利益最大化的问题。

　　C++性能强悍不仅仅体现在机器人、自动驾驶、嵌入式等领域，C++在图形学算法库、数学算法库、数据库管理软件底层、操作系统等等都应用及其普遍。

　　PS：不管是机械制造、机械设计还是机械电子，亦或是车辆专业，在校期间专业课的学习可以结合编程，比如机械原理的课程设计一般都是机构的运动学和动力学分析，如果用编程实现做出创新点的话可以发表paper。转型在校招的时候非常容易，有项目经验的是少数，在没有项目经验的情况下，主要就是考察C++基础知识和数据结构与算法，以及TCP/IP通信协议，以及操作系统等基础知识。

　　游戏领域对性能要求是不用说的，体验太差也没人玩儿，目前接触到的有效很多都是基于C++开发，Google了一下有100多种游戏开发引擎是基于C/C++开发，这些足以说明C++在高性能软件和算法领域是绝对的霸主地位。

　　接触过数据库的小伙伴儿应该都知道MySQL，数据库对查询性能要求非常高，MySQL就是基于C++开发。

　　C++是支持多线程的，一般运行在服务器上的程序都要考虑并发问题，通过多线程实现资源的利用效率，缩短响应时间提升用户体验。

　　Eigen主要是矩阵相关的计算，比如矩阵求逆，矩阵乘法，线性方程组求解，协方差矩阵特征值和特征向量求解等等，这些功能在计算机图形学中应用非常多，比如旋转的实现、缩放的实现等等。

　　如果这些算法库还不够，那再看一下20实际最伟大的算法TOP10都有哪些，这些算法都是谁提出来的呢？这些算法的库又是谁开发的呢？在智能手机、5G等普及的今天不得不感谢伟大的快速傅里叶变换算法/FFT，这种算法多么厉害，就是把O(N^2)复杂度的算法降到O(NlogN)，这才使得信号处理实时性可以实现。那最快的FFT算法是谁开发的呢？继续往下看。

　　大学期间研究一下这些历史是非常有意思的事情，搞清楚这些算法的来龙去脉，搞明白有哪些应用，哪些痛点。即便是火热的自动驾驶也是处在起步阶段，还有很多亟待解决的问题，盯着市场已经非常成熟的Python、Java等开发等6-7年研究生毕业后，市场格局又是一番天地，思考一下2010年到2020年这短短的10年时间社会发生了多大变化。古人云“夫以铜为镜，可以正衣冠；以史为镜，可以知兴替；以人为镜，可以明得失。”。历史总是惊人的相似，从历史中思考未来的行业和职业发展是一个很不错的做法。与其迷茫困惑专业强不强，就业前景好不好，不如主动去查资料了解行业发展的痛点，比如目前的工业软件内核国内非常薄弱。比如自动驾驶遇到恶劣的雨雪天气怎么办，等等。时代的痛点就是未来的机遇，一生抓住一次机遇就很可能实现咸鱼翻身。风口过去就已经过去了，预测未来的风口不是更有意义吗？

　　和Java、Python等编程语言相比C++学习曲线非常陡峭，入门非常困难，春江水暖鸭先知，编程语言应用怎么样，市场会做出选择，C++这么让人抓狂的编程语言，大牛们依然选择用它开发高性能算法库。

　　机器人、自动驾驶、视觉等领域基本上都是用Linux系统，Linux就是一个开发环境，工具非常多，比如常用的调试工具gdb，Linux平台下编译C++程序也是非常的方便。

　　还有一个高大上的库就是Bullet，它主要是模拟柔性体和刚体动力学，可以判断两个物体是否碰撞，在3D游戏领域应用很多，其开发语言也是C/C++。