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吴水秀;计算学科的特点就是：日新月异;二十年前：知道这些名词就足够了;十年前：还需要知道这些名词;现在：学的越多，发现自己懂得越少;聪明的学习：懂得选择成长的目标;计算机软件与理论 计 算 机 软 件 计算机理论（离散数学、计算理论） 计算机体系结构 计算机体系结构、数字逻辑、计算机原理 计算机应用 计算机网络与通信、控制与接口 人工智能、图形学、图象处理、多媒体技术;1990年以前:;;;;;;;社会对计算机专业人才的需求分布;计算机的学科方法论-三个过程;计算机的学科方法论-核心概念;计算机的学科方法论-核心方法;”计算机科学与技术“方向的知识体系;核心课程： C语言程序设计基础、电路分析基础、模拟电子技术基础、数字电子技术基础、离散数学、数据结构、汇编语言程序设计、计算机组成原理、操作系统、数据库原理及应用、编译原理、计算机网络、软件工程、单片机原理与接口技术、计算机图形学、计算机专业外语、数值分析、计算机图象处理等。 其它课程： 计算机信息技术基础、人工智能、计算机安全必威体育官网网址技术、计算机通信、JAVA语言、多媒体技术、Oracle技术、面向对象技术、C++程序设计、算法设计与分析 、集合论与图论 、计算机控制技术、Web程序设计、计算机网络实用技术、嵌入式系统、工业控制与PLC、分布式数据库等。;（1）离散结构 包括内容：包括集合论、数理逻辑、近世代数、图论及组合数学等。 由于离散数学的构造性特征与反映计算科学本质的能行性之间形成了天然一致，从而使离散数学的构造性特征决定了计算机科学的许多理论同时具有理论、技术、工程等多重属性，决定了其许多理论、技术和工程的内容是相互渗透在一起的，是不可分的。 该知识结构与计算机学科各个领域有着紧密的联系。它以抽象和理论两个学科形态出现在计算机学科中，并为计算机学科各分支领域解决其基本问题提供了强有力的数学工具。;（2）程序设计基础 主要内容：包括程序设计结构、算法、问题求解和数据结构等。 该知识结构主要处理包括对给定的问题，如何进行有效的描述并给出算法；如何正确选择数据结构；如何进行设计、编码、测试和调试程序。;（3）算法与复杂性 主要内容：包括算法的复杂度分析、典型的算法策略、分布式算法、并行算法、可计算理论、P类和NP类问题、自动化理论、密码算法以及几何算法等。 该知识结构主要处理对于给定的问题类，最好的算法是什么，要求的存储空间和计算时间有多少，空间和时间如何折衷；访问数据的最好方法是什么；算法最好和最坏的情况是什么；算法的平均性能如何；算法的通用性如何。; 应用计算机技术来解决问题，可以采用硬件的方法，也可以采用软件的方法，甚至还可以采用电子线路和机械的方法 ，只是机械的方法因成本太高、精度难于保证而早已弃之不用。 但无论采用哪种方法，都必须有提供处理该问题的计算过程描述，即详细地给出计算的每一步应该怎么做。这在计算机科学中称之为算法。于是，算法成为计算机科学的一个重要内容，也有人称算法为计算机科学的首要问题或者核心问题。在计算科学的研究中，发现或创立一个新算法是对计算科学的一个实质性的贡献。经验表明，算法研究的基础是数学和与计算机科学有关的专业背景知识。;;;;;;;;;;;（12）软件工程 主要内容：包括软件过程、软件需求和规格说明、软件设计、软件验证、软件演化、软件项目管理、软件开发工具与环境、基本构件的计算、形式化方法、软件可靠性、专用系统开发等。 该知识结构主要处理程序和程序设计系统发展背后的原理是什么；如何证明一个程序或系统满足其规格说明；如何编写不忽略重要情况且能用于安全分析的规格说明；软件系统是如何历经不同的各代进行演化的；如何从可理解性和易修性性关手设计软件。;（13）科学计算 主要内容：包括数值分析、运筹学、模拟和仿真、高性能计算 该知识结构主要处理如何精确地以有限的离散过程近似表示连续和无限的离散过程；如何处理这种近似产生的错误；给定某一类议程在某精确度水平上能以多快的速度求解；如何实现方程的符号操作，如何积分、微分以及到最小项的归纳；如何把这些问题的答案包含到一个有效的、可靠的、高质量的数学软件包中。;计算机专业成功人才的参考标准;“计算机技术与软件专业技术资格”考试;“软考” 的专业类别、资格名称与级别;“软考”的级别与职称对应关系;“软考”的专业类别与人才培养方向;“软考”体系的功效分析;各类认证考试的性质分析;更加深刻的理解“软考” 的特色;三位一体：“软考”体??的内在奥妙;“软考“报考级别的合理选择;我们的明天会更加美好