我看过不少和物联网相关的书籍，下面我就推荐几本我认为比较好的物联网相关的书籍给大家。
《物联网基础及应用》我记得《物联网基础及应用》是2011年出版的，这本书是我第一部接触到和物联网有关的书籍，可以说《物联网基础及应用》给了我启蒙的作用。我家中还收藏了一本，是清华大学出版社出版的哦，由此可见这本书的水平绝对不低，感兴趣的朋友们不妨可以看看《物联网基础及应用》这本书哦。相信看了后，你也一定会和我一样得到启蒙的呢。
《物联网技术导论》《物联网技术导论》这本书在《物联网基础及应用》推出后一年就推出了，我把这部书看成是《物联网基础及应用》的延伸，最关键的是《物联网技术导论》这部书，尤其适合热爱物联网的朋友们，因为这本书中的导论更深入的阐述了物联网的基本原理。而且这部书也被多处教学机构视为教材哦。
《大话物联网》《大话物联网》也是我认为比较好的一本书。因为《大话物联网》这部书中有许多现实生活中的案例，可以给我们做一些很有价值的参考，也可以说对我们认识和学习物联网起到一个很好的帮助。所以我认为这部书对于我来讲，让我对物联网有了更深一步的认识。
以上就是我推荐比较好的和物联网有关的书籍哦，希望物联网的朋友们不妨在茶余饭后空闲的时间里去图书馆或者书店翻阅翻译，相信你也会喜欢上这几部书的。
不同院校的专业课程可能有差别。
参考：
物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类，学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术，有着很强的工程实践特点。
学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。
北京科技大学招生就业处处长韩经说，该校的课程包括物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系结构及综合实训、信号与系统概论、现代传感器技术、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、现代通信技术、操作系统等课程以及多种选修课。
物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。
未来好就业又高薪的专业
未来好就业又高薪的专业，考生们在选择专业时考虑因素有很多，有的希望就业前景好，有的希望薪资高，有的想选择自己感兴趣的专业，不过就业前景还是大家考虑的重要问题，以下分享未来好就业又高薪的专业。
未来好就业又高薪的专业1高薪就业前景好的专业
1、财务管理专业（本科/专科专业）
财务管理专业培养具备管理、经济、法律和理财、金融等方面的知识和能力，能在工商、金融企业、事业单位及政府部门从事财务、金融管理以及教学、科研方面工作的工商管理学科高级专门人才。
2、机械设计制造及其自动化专业
机械设计制造及其自动化，指研究各种工业机械装备及机电产品从设计、制造、运行控制到生产过程的企业管理的综合技术学科。培养具备机械设计制造基础知识与应用能力，能在工业生产第一线从事机械制造领域内的设计制造、科技开发、应用研究、运行管理和经营销售等方面工作的高级工程技术人才。
3、汉语言文学专业
本专业是培养具有文艺理论素养和系统的汉语言文学知识，在新闻文艺出版部门、高校、科研机构和机关企事业单位从事文学评论、汉语言文学教学与研究工作，以及文化、宣传方面的实际工作的汉语言文学高级专门人才。汉语言文学专业除了在新闻文艺出版部门、高校、科研机构和机关企事业单位外，还可以考取教师资格证成为教师。
4、国际经济与贸易专业
培养具有较强国际贸易实际能力，主要从事进出口业务、外贸企业管理、国际经济技术合作、跨国经营等对外经济和对外贸易活动的高级技术应用性专门人才。
5、通信类专业
国内通信行业发展迅速以及国外相关企业进入中国市场，人才就业前景广阔。除传统的电台和电视台之外，通讯公司等企业也是吸纳毕业生的“大户”。
通信行业是个稳定而薪水很高的行业，所以竞争也是相对比较激烈的，如北邮、北航、北理工、北交大、清华、电子科大、南邮、重邮、西电等都是知名的行业院校，很多大型的企业都与这样的院校有合作，每年固定要招走一批学生，但是如果是不知名院校的专科生，就业确实相对处于劣势。但只要好好学习，肯吃苦，将来都会有好发展。
未来十年的热门专业
1、人工智能
近几年，随着科技的不断进步，人工智能专业成为中国高校人才计划设立的热门专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。另外，人工智能属于社会科学和自然科学的交叉，因此有些相关专业也会涉及人工智能领域的学习。
就业前景：我国人工智能相关人才缺口超过较大，“坑多萝卜少”的现状让校园人才争夺战显得尤为激烈。对于学生而言，这意味着人工智能相关专业则存在较广阔的就业前景与可观的薪资待遇。
2、大数据相关
大数据相关专业是指从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
就业前景：越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在各行业中，不仅仅是互联网行业。在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员人才缺口巨大，薪酬持续增长。
3、物联网工程专业
物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展，目前被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，其应用范围几乎覆盖了各行各业。
就业前景：物联网工程专业是一个还处在摸索阶段的新兴专业。但就像当初互联网行业的快速兴起一样，物联网的应用范围几乎覆盖了各行各业，很多知名企业都在招收专门的物联网人才，但是“狼多肉少”，物联网行业人才缺口很大！由于国家在该行业的大力支持，就业前景非常好！
4、大数据相关专业
现在大数据相关专业也有很好的出路，大数据相关专业大学四年学习的是怎样捕捉、收集、处理容量很大的数据。这个专业毕业之后也可以到各大互联网公司工作，虽然大学期间比较吃苦，但是毕业之后出路却很光明。
5、经济学专业
经济学相关专业主要培养具备比较扎实的经济学理论基础，熟悉现代经济学理论的人才，这个专业的毕业生可以从事经济预测、分析人员、证券经纪人、股票分析师等等。经济学专业大学四年要学习的理论比较多，四年时间也比较苦。但是随着国民经济的高速增长，只要大学四年能吃苦，毕业之后就会有好的出路。
未来好就业又高薪的专业21、计算机科学与技术
计算机专业是实现国民经济信息化不可缺少的专业，所以近年来对计算机科学与技术专业人才的需求量也越来越大，而且计算机科学与技术专业就业前景广阔，毕业生可在软件企业、国家机关以及各个大、中型企事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作，所以计算机科学与技术专业的毕业生基本不用担心就业问题。
2、人工智能
近几年人工智能的发展不断提升，人工智能的产品在人们的生活中扮演着越来越重要的角色，比如扫地机器人等等，为人们生活品质的提高做出了很大的贡献，所以人工智能相关的岗位也在不断地增加，但与此同时专注于人工智能专业的毕业生并不多，所以这几年学习人工智能专业的学生毕业后都是非常吃香的。
3、电子科学与技术
这个专业可以说是很多理科生的梦想专业，21世纪，随着现代科学技术的飞速发展，人类历史即将进入一个崭新的时代──信息时代，想要信息时代进一步发展，电子科学与技术是必不可少一门学科。
所以近年来电子科学与技术专业相关的岗位需求也越来越大，根据智联招聘发布的《2020年秋季大学生就业报告》，电子科学与技术2019届的毕业生平均月薪为6253元，可以说是就业前景好又高薪的专业了。
4、电气工程及其自动化
电气工程及其自动化专业学习的技能很多，基本上电气类所有专业会学的专业课，电气工程及其自动化的学生都会涉及到。所以电气工程及其自动化专业的毕业生理论知识是非常充足的，毕业后主要从事与电气工程有关的系统运行、自动控制以及电子与计算机技术应用等领域的工作。
如果选择到一所比较好的院校，毕业后考进国家电网也是非常不错的，而且作为国家电网必招的专业，电气工程及其自动化的毕业生还是比较吃香的。
5、英语
学习语言专业其实相对来说比其他专业会轻松很多，英语作为国际通用语言，应用范围非常广阔，同时英语作为必修学科，毕业后可以从事教育工作，不管是学校还是培训机构对英语教师的需求量是很大的，就算不做教师，英语专业毕业后也可以从事翻译等跟英语相关的工作，基本不用担心就业问题。
6、护理学
在我国，护士紧缺，现在的护士数量跟病患数量严重失衡，所以很需要护理专业的人才。随着生活水平的提高，人们也格外重视自己的身体健康，也促进了医疗机构的发展，也更加需要更多的专业护理人才，所以护理专业的就业率也是很高的。
而且护士专业也不分男女，虽说女护士很细心，但是男护士很稀缺，如果男生想要学习护理学专业，毕业后进医院是非常吃香的。
7、软件工程
从当前IT行业整体发展的基本面来看，软件工程领域的就业前景还是比较广阔的，未来软件工程领域依然会释放出大量的人才需求，所以软件工程专业的同学毕业后找工作是比较容易的，并且软件工程也是一个高薪专业，根据智联招聘发布的《2020年秋季大学生就业报告》，电子科学与技术2019届的毕业生平均月薪为5985元。
8、传播学
随着我国科技发展，新媒体的发展趋势也越来越好，除了一些新兴的新媒体企业外，原本的传统媒体也开始往新媒体发展，所以新媒体相关的岗位空缺是比较大的，传播学毕业生在新媒体行业中可以选择的岗位是非常多的，毕业就业也是相对轻松的。
9、工业工程
很多人觉得工业工程学出来就是做工业相关的劳苦工作，但并不是这样的，工业工程学习的内容是非常多的，而且学习的都是具有创造性的内容，毕业后能在相关事业单位、工商企业、复杂产品制造行业从事生产、经营、服务等管理系统的规划、设计、管理、控制、咨询、评价和创新工作，而且薪资也不低，据统计工业工程2019届的毕业生平均月薪为5887元。
10、心理学
随着人们生活质量的提高，心理问题越来越受到重视，相应的心理咨询师却很少，所以心理学相关的岗位空缺也很大，而且心理医疗跟普通的医疗还不一样，会更花费医师的心力，所以心理学相关的岗位薪资也是相当不错的，也很值得大家报考。
未来好就业又高薪的专业32022就业前景最好的十大高薪专业
一、经济学专业
①专业介绍：
经济学专业培养具备比较扎实的马克思主义经济学理论基础，熟悉现代西方经济学理论，比较熟练地掌握现代经济分析方法，知识面较宽，具有向经济学相关领域扩展渗透的能力，能在综合经济管理部门、政策研究部门，金融机构和企业从事经济分析、预测、规划和经济管理工作的高级专门人才。
②就业方向
主要负责各种市场数据的收集和分析的经济预测、分析人员;贸易公司的对外贸易人员;以技术为背景的电讯、软件等行业的市场营销人员。
二、土木工程专业
①专业介绍：
土木工程专业培养掌握各类土木工程学科的基本理论和基本知识，能在房屋建筑、地下建筑(含矿井建筑)、道路、隧道、桥梁建筑、水电站、港口及近海结构与设施、给水排水和地基处理等领域从事规划、设计、施工、管理和研究工作的高级工程技术人才。
②就业方向：
随着城市建设和公路建设的不断升温，土木工程专业的就业形势持续走高。土木工程专业大体可分为道路、桥梁工程与建筑工程两个不同的方向，在职业生涯中，这两个方向的职位既有大体上的统一性，又有细节上的具体区别。
三、金融学专业
金融学是从经济学中分化出来的应用经济学科，是以融通货币和货币资金的经济活动为研究对象，具体研究个人、机构、政府如何获取、支出以及管理资金以及其他金融资产的学科。
金融学专业毕业生就业主要面向银行及金融系统。例如：金融业监督管理机构；商业银行、政策性银行；证券公司等风险性很大的金融公司；四大资产管理公司、金融租赁、担保公司；保险公司、保险经纪公司；国家公务员序列的政府行政机构如财政、审计、海关部门等；高等院校金融财政专业教师；研究机构研究人员。
四、信息管理与信息系统专业
①专业介绍：
信息管理与信息系统专业培养具备现代管理学理论基础、计算机科学技术知识及应用能力，掌握系统思想和信息系统分析与设计方法以及信息管理等方面的知识与能力，能在国家各级管理部门、工商企业、金融机构、科研单位等部门从事信息管理以及信息系统分析、设计、实施管理和评价等方面的高级专门人才。目前，国内众多高校都开设有此专业。
②就业方向
主要涉及与计算机应用相关的工作，还有一些信息管理的工作，这是一个适应面相当广的专业。就业机会很多，主要是：软件开发人员-帮助企业和组织问题;网络或系统管理员-企业或组织高效运行的保障;企业信息管理员-在企业中从事信息搜集、管理工作。
五、统计学专业
统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。
统计学专业毕业生的主要就业流向有三大部分：政府部门(统计局等)，银行、保险公司、证券公司等金融部门，市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门等企业事业单位。
六、广告学专业
①专业介绍：
广告学专业是将广告以学术性的方法进行研究的专业。它通过研究市场经济、消费心理、美学，来增强人们的消费意识，产生社会心理共鸣。本专业培养具备广告学理论与技能、宽广的文化与科学知识，能在新闻媒介广告部门、广告公司、市场调查及信息咨询行业以及企事业单位从事广告经营管理、广告策划创意和设计制作、市场营销策划及市场调查分析工作的广告学高级专门人才。
②就业方向
可从事教育、新闻媒介广告部门、广告公司、市场调查及信息咨询行业以及企事业单位从事广告经营管理、广告策划创意和设计制作、市场营销策划等工作;或可进一步攻读本专业及相关专业的硕士学位。
七、物流管理专业
物流管理专业学生主要学习经济、会计、贸易、管理、法律、信息资源管理、计算机等方面的基本理论和专门知识，培养具有一定的物流规划与设计、物流管理、物流业运作等能力，能在经济管理部门，贸易公司，物流企业从事政策制定、物流业运作管理应用型、复合型、国际化的物流管理人才。
物流职位主要分布在企业内部物流和第三方专业物流公司，前者关注的是企业内部的采购、仓库管理、物料的保障与协调。后者则关注的是货物的外部，流动过程。
八、工程管理专业
工程管理专业是新兴的工程技术与管理交叉复合性学科。近年来，随着全球一体化的发展，尤其是中国入世以后，国际工程项目管理成为热点。该专业对学生经济工程师和经济师的双重素质教育，要求学生具有管理学、经济学、土木工程技术、计算机管理和外语的综合知识，能在国内外工程建设领域，从事项目决策和全过程管理的复合型、外向型、开拓型的高级管理人才。
工程管理专业的就业领域涉及建筑工程、工程施工和控制管理、房地产经营以及金融、宾馆、贸易等行业部门的管理工作。这一专业涉及就业领域对人才的大量需求比较普遍。从银行证券到酒店宾馆，从建筑企业到房地产开发公司都急需补充大量的工程营造管理及相关专业的人才，因此人才市场上对该专业人才的需求量很大。
九、国际经济与贸易专业
①专业介绍：
国际经济与贸易大学专业，学生主要学习马克思主义经济学和国际经济、国际贸易的基本理论和基本知识，受到经济学、管理学的基本训练，具有理论分析和实务操作的基本能力，具备较强的外语能力。培养具有较强国际贸易实际能力，从事进出口业务、外贸企业管理、国际经济技术合作、跨国经营等对外经济和对外贸易活动的高级技术应用性专门人才。
②就业方向：
营销人员;维护企业形象和宣传公司品牌的市场/公关;金融/保险/投资，工作内容广泛，报酬差距较大，收入多半与业绩挂钩;协助上级行政领导施政行政的行政/后勤。
十、市场营销专业
①专业介绍：
市场营销专业学生主要学习市场营销及工商管理方面的基本理论和基本知识，受到营销方法与技巧方面的基本训练，具有分析和解决营销问题的基本能力。培养具备管理、经济、法律、市场营销等方面的知识和能力，能在企、事业单位及政府部门从事市场营销与管理以及教学、科研方面工作的工商管理学科高级专门人才。
②就业方向
市场营销毕业生可以从事市场调研、营销策划、广告策划、市场开发、营销管理、推销服务和教学科研等工作。营销业务管理员、营销方案策划员、企业市场调查分析员、企业销售代表、客户服务管理员等。
1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势
人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长151%。中国人工智能产业规模增速超过全球。
注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。
2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%
——中国人工智能企业全产业链布局完善
我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。
——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%
据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到8405%;其次是技术层企业数，占比为1365%;基础层企业数占比最低，为230%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。
3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算
从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到4113%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为764%、681%、564%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为555%、547%、476%、472%。
4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门
根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。
—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
Tsinghua 是国际通用写法,它的发音刚好同汉语中的拼音“qing hua”,懂英语的外国人都能看懂及读出它的发音。而Qinghua 是汉语拼音,会英语的外国人看了就一头“雾水”中文名字译成英文的国际写法是根据“广东话”来的。因为国内大部分懂英语的人并不会讲广东话,所以他们只能拿“拼音”当英文用了。
清华大学（Tsinghua University），简称清华，诞生于1911年，依托美国退还的部分“庚子赔款”建立，因坐落于北京西北郊的清华园而得名。初称“清华学堂”，是清政府设立的留美预备学校；翌年更名为“清华学校”。为尝试人才的本地培养，1925年设立大学部；1928年更名为“国立清华大学”。1937年抗日战争爆发后，学校南迁长沙，与北京大学、南开大学联合组建“国立长沙临时大学”；1938年迁至昆明，改名为“国立西南联合大学”；1946年迁回北京清华园原址。
清华大学由中华人民共和国教育部直属，位列“211工程”、“985工程”，入选”珠峰计划“、”2011计划“、”111计划“、”卓越工程师教育培养计划“、”卓越法律人才教育培养计划“、”卓越医生教育培养计划“，是C9联盟、东亚研究型大学协会、环太平洋大学联盟、清华—剑桥—麻省理工学院低碳能源大学联盟成员，中管副部级建制。
清华大学是中国乃至亚洲最著名的高等学府之一，2位共和国主席、7位中央政治局常委、14名两弹一星获得者、600余名院士从这里走出，王国维、梁启超、陈寅恪、赵元任等一大批学术巨匠曾在此执教，在长达百年的办学历史中，“自强不息、厚德载物”的清华深切影响着中国近现代发展进程，为社会繁荣、国家富强作出了广阔辽远、历久弥新的重要贡献，一如清华园工字厅内对联所书——“槛外山光，历春夏秋冬、万千变幻，都非凡境；窗中云影，任东西南北、去来澹荡，洵是仙居”。
计算机科学与技术学习反思录
计算机理论的一个核心问题--从数学谈起：
记得当年大一入学，每周六课时高等数学，天天作业不断(那时是六日工作制)。颇有些同学惊呼走错了门:咱们这到底念的是什么系？不错，你没走错门，这就是计算机科学与技术系。我国计算机科学系里的传统是培养做学术研究，尤其是理论研究的人（方向不见得有问题，但是做得不是那么尽如人意）。而计算机的理论研究，说到底了，如网络安全，图形图像学，视频音频处理，哪个方向都与数学有着很大的关系，虽然也许是正统数学家眼里非主流的数学。这里我还想阐明我的一个观点：我们都知道，数学是从实际生活当中抽象出来的理论，人们之所以要将实际抽象成理论，目的就在于想用抽象出来的理论去更好的指导实践，有些数学研究工作者喜欢用一些现存的理论知识去推导若干条推论，殊不知其一：问题考虑不全很可能是个错误的推论，其二：他的推论在现实生活中找不到原型，不能指导实践。严格的说，我并不是一个理想主义者，政治课上学的理论联系实际一直是指导我学习科学文化知识的航标（至少我认为搞计算机科学与技术的应当本着这个方向）。
其实我们计算机系学数学光学高等数学是不够的（典型的工科院校一般都开的是高等数学），我们应该像数学系一样学一下数学分析（清华计算机系开的好像就是数学分析），数学分析这门科学，咱们学计算机的人对它有很复杂的感情。在于它是偏向于证明型的数学课程，这对我们培养良好的分析能力极有帮助。我的软件工程学导师北工大数理学院的王仪华先生就曾经教导过我们，数学系的学生到软件企业中大多作软件设计与分析工作，而计算机系的学生做程序员的居多，原因就在于数学系的学生分析推理能力，从所受训练的角度上要远远在我们之上。当年出现的怪现象是：计算机系学生的高中数学基础在全校数一数二(希望没有冒犯其它系的同学)，教学课时数也仅次于数学系，但学完之后的效果却不尽如人意。难道都是学生不努力吗，我看未见得，方向错了也说不一定，其中原因何在，发人深思。
我个人的浅见是：计算机系的学生，对数学的要求固然跟数学系不同，跟物理类差别则更大。通常非数学专业的所谓“高等数学”，无非是把数学分析中较困难的理论部分删去，强调套用公式计算而已。而对计算机系来说，数学分析里用处最大的恰恰是被删去的理论部分。说得难听一点，对计算机系学生而言，追求算来算去的所谓“工程数学”已经彻底地走进了误区。记上一堆曲面积分的公式，难道就能算懂了数学？那倒不如现用现查，何必费事记呢？再不然直接用Mathematics或是Matalab好了。
我在系里最爱做的事情就是给学弟学妹们推荐参考书。中文的数学分析书，一般都认为以北大张筑生老师的“数学分析新讲”为最好。万一你的数学实在太好，那就去看菲赫金哥尔茨的“微积分学教程”好了--但我认为没什么必要，毕竟你不想转到数学系去。吉米多维奇的“数学分析习题集”也基本上是计算型的东东。书的名气很大，倒不见得适合我们，还是那句话，重要的是数学思想的建立，生活在信息社会里我们求的是高效，计算这玩意还是留给计算机吧。不过现在多用的似乎是复旦大学的《数学分析》也是很好的教材。
中国的所谓高等代数，就等于线性代数加上一点多项式理论。我以为这有好的一面，因为可以让学生较早感觉到代数是一种结构，而非一堆矩阵翻来覆去。这里不得不提南京大学林成森，盛松柏两位老师编的“高等代数”，感觉相当舒服。此书相当全面地包含了关于多项式和线性代数的基本初等结果，同时还提供了一些有用的又比较深刻的内容，如Sturm序列，Shermon-Morrison公式，广义逆矩阵等等。可以说，作为本科生如能吃透此书，就可以算高手。国内较好的高等代数教材还有清华计算机系用的那本，清华出版社出版，书店里多多，一看就知道。从抽象代数的观点来看，高等代数里的结果不过是代数系统性质的一些例子而已。莫宗坚先生的《代数学》里，对此进行了深刻的讨论。然而莫先生的书实在深得很，作为本科生恐怕难以接受，不妨等到自己以后成熟了一些再读。
正如上面所论述的，计算机系的学生学习高等数学：知其然更要知其所以然。你学习的目的应该是：将抽象的理论再应用于实践，不但要掌握题目的解题方法，更要掌握解题思想，对于定理的学习：不是简单的应用，而是掌握证明过程即掌握定理的由来，训练自己的推理能力。只有这样才达到了学习这门科学的目的，同时也缩小了我们与数学系的同学之间思维上的差距。
概率论与数理统计这门课很重要，可惜大多数院校讲授这门课都会少些东西。少了的东西现在看至少有随机过程。到毕业还没有听说过Markov过程，此乃计算机系学生的耻辱。没有随机过程，你怎么分析网络和分布式系统？怎么设计随机化算法和协议？据说清华计算机系开有“随机数学”，早就是必修课。另外，离散概率论对计算机系学生来说有特殊的重要性。而我们国家工程数学讲的都是连续概率。现在，美国已经有些学校开设了单纯的“离散概率论”课程，干脆把连续概率删去，把离散概率讲深些。我们不一定要这么做，但应该更加强调离散概率是没有疑问的。这个工作我看还是尽早的做为好。
计算方法学（有些学校也称为数学分析学）是最后一门由数理学院给我们开的课。一般学生对这门课的重视程度有限，以为没什么用。不就是照套公式嘛！其实，做图形图像可离不开它，密码学搞深了也离不开它。而且，在很多科学工程中的应用计算，都以数值的为主。这门课有两个极端的讲法：一个是古典的“数值分析”，完全讲数学原理和算法；另一个是现在日趋流行的“科学与工程计算”，干脆教学生用软件包编程。我个人认为，计算机系的学生一定要认识清楚我们计算机系的学生为什么要学这门课，我是很偏向于学好理论后用计算机实现的，最好使用C语言或C++编程实现。向这个方向努力的书籍还是挺多的，这里推荐大家高等教育出版社（CHEP）和施普林格出版社(Springer)联合出版的《计算方法（Computational Methods）》,华中理工大学数学系写的（现华中科技大学），这方面华科大做的工作在国内应算是比较多的，而个人认为以这本最好，至少程序设计方面涉及了：任意数学函数的求值，方程求根，线性方程组求解，插值方法，数值积分，场微分方程数值求解。李庆扬的那本则理论性过强，与实际应用结合得不太紧。
每个学校本系里都会开一门离散数学，涉及集合论，图论，和抽象代数，数理逻辑。不过，这么多内容挤在离散数学一门课里，是否时间太紧了点？另外，计算机系学生不懂组合和数论，也是巨大的缺陷。要做理论，不懂组合或者数论吃亏可就太大了。从理想的状态来看，最好分开六门课：集合，逻辑,图论，组合，代数，数论。这个当然不现实，因为没那么多课时。也许将来可以开三门课：集合与逻辑，图论与组合，代数与数论。（这方面我们学校已经着手开始做了）不管课怎么开，学生总一样要学。下面分别谈谈上面的三组内容。
古典集合论，北师大出过一本《基础集合论》不错。
数理逻辑，中科院软件所陆钟万教授的《面向计算机科学的数理逻辑》就不错。现在可以找到陆钟万教授的讲课录像，自己去看看吧。总的来说，学集合/逻辑起手不难，普通高中生都能看懂。但越往后越感觉深不可测。
学完以上各书之后，如果你还有精力兴趣进一步深究，那么可以试一下GTM系列中的《Introduction to Axiomatic Set Theory》和《A Course of Mathematical Logic》。这两本都有世界图书出版社的引进版。你如果能搞定这两本，可以说在逻辑方面真正入了门，也就不用再浪费时间听我瞎侃了。
据说全中国最多只有三十个人懂图论。此言不虚。图论这东东，技巧性太强，几乎每个问题都有一个独特的方法，让人头痛。不过这也正是它魅力所在：只要你有创造性，它就能给你成就感。我的导师说，图论里面随便揪一块东西就可以写篇论文。大家可以体会里面内容之深广了吧！国内的图论书中，王树禾老师的“图论及其算法”非常成功。一方面，其内容在国内教材里算非常全面的。另一方面，其对算法的强调非常适合计算机系(本来就是科大计算机系教材)。有了这本书为主，再参考几本翻译的，如Bondy & Murty的《图论及其应用》，人民邮电出版社翻译的《图论和电路网络》等等，就马马虎虎，对本科生足够了。再进一步，世界图书引进有GTM系列的"Modern Graph Theory"。此书确实经典！国内好象还有一家出版了个翻译版。不过，学到这个层次，还是读原版好。搞定这本书，也标志着图论入了门。 外版的书好就好在这里，最新的科技成果里面都有论述，别的先不说，至少是“紧跟时代的理论知识”。
组合感觉没有太适合的国产书。还是读Graham和Knuth等人合著的经典“具体数学”吧，西安电子科技大学出版社有翻译版。
抽象代数，国内经典为莫宗坚先生的“代数学”。此书是北大数学系教材，深得好评。然而对本科生来说，此书未免太深。可以先学习一些其它的教材，然后再回头来看“代数学”。国际上的经典可就多了，GTM系列里就有一大堆。推荐一本谈不上经典，但却最简单的，最容易学的：这本“Introduction to Linear and Abstract Algebra"非常通俗易懂，而且把抽象代数和线性代数结合起来，对初学者来说非常理想，我校比较牛的同学都有收藏。
数论方面，国内有经典而且以困难著称的”初等数论“(潘氏兄弟著，北大版)。再追溯一点，还有更加经典(可以算世界级)并且更加困难的”数论导引“(华罗庚先生的名著，科学版，九章书店重印，繁体的看起来可能比较困难)。把基础的几章搞定一个大概，对本科生来讲足够了。但这只是初等数论。本科毕业后要学计算数论，你必须看英文的书，如Bach的"Introduction to Algorithmic Number Theory"。
计算机科学理论的根本，在于算法。现在很多系里给本科生开设算法设计与分析，确实非常正确。环顾西方世界，大约没有一个三流以上计算机系不把算法作为必修的。算法教材目前公认以Corman等著的"Introduction to Algorithms"为最优。对入门而言，这一本已经足够，不需要再参考其它书。
再说说形式语言与自动机。我看过北邮的教材，应该说写的还清楚。但是，有一点要强调：形式语言和自动机的作用主要在作为计算模型，而不是用来做编译。事实上，编译前端已经是死领域，没有任何open problems，北科大的班晓娟博士也曾经说过，编译的技术已相当成熟。如果为了这个，我们完全没必要去学形式语言--用用yacc什么的就完了。北邮的那本在国内还算比较好，但是在深度上，在跟可计算性的联系上都有较大的局限，现代感也不足。所以建议有兴趣的同学去读英文书，不过国内似乎没引进这方面的教材。可以去互动出版网上看一看。入门以后，把形式语言与自动机中定义的模型，和数理逻辑中用递归函数定义的模型比较一番，可以说非常有趣。现在才知道，什么叫“宫室之美，百官之富”！
计算机科学和数学的关系有点奇怪。二三十年以前，计算机科学基本上还是数学的一个分支。而现在，计算机科学拥有广泛的研究领域和众多的研究人员，在很多方面反过来推动数学发展，从某种意义上可以说是孩子长得比妈妈还高了。但不管怎么样，这个孩子身上始终流着母亲的血液。这血液是the mathematical underpinning of computer science(计算机科学的数学基础)，也就是理论计算机科学。原来在东方大学城图书馆中曾经看过一本七十年代的译本（书皮都没了，可我就爱关注这种书），大概就叫《计算机数学》。那本书若是放在当时来讲决是一本好书，但现在看来，涵盖的范围还算广，深度则差了许多，不过推荐大一的学生倒可以看一看，至少可以使你的计算数学入入门。
最常和理论计算机科学放在一起的一个词是什么？答：离散数学。这两者的关系是如此密切，以至于它们在不少场合下成为同义词。（这一点在前面的那本书中也有体现）传统上，数学是以分析为中心的。数学系的同学要学习三四个学期的数学分析，然后是复变函数，实变函数，泛函数等等。实变和泛函被很多人认为是现代数学的入门。在物理，化学，工程上应用的，也以分析为主。
随着计算机科学的出现，一些以前不太受到重视的数学分支突然重要起来。人们发现，这些分支处理的数学对象与传统的分析有明显的区别：分析研究的问题解决方案是连续的，因而微分，积分成为基本的运算；而这些分支研究的对象是离散的，因而很少有机会进行此类的计算。人们从而称这些分支为“离散数学”。“离散数学”的名字越来越响亮，最后导致以分析为中心的传统数学分支被相对称为“连续数学”。
离散数学经过几十年发展，基本上稳定下来。一般认为，离散数学包含以下学科 ：
1) 集合论，数理逻辑与元数学。这是整个数学的基础，也是计算机科学的基础。
2) 图论，算法图论；组合数学，组合算法。计算机科学，尤其是理论计算机科学的核心是
算法，而大量的算法建立在图和组合的基础上。
3) 抽象代数。代数是无所不在的，本来在数学中就非常重要。在计算机科学中，人们惊讶地发现代数竟然有如此之多的应用。
但是，理论计算机科学仅仅就是在数学的上面加上“离散”的帽子这么简单吗？一直到大约十几年前，终于有一位大师告诉我们：不是。DEKnuth(他有多伟大，我想不用我废话了)在Stanford开设了一门全新的课程Concrete Mathematics。 Concrete这个词在这里有两层含义：
首先：对abstract而言。Knuth认为，传统数学研究的对象过于抽象，导致对具体的问题关心不够。他抱怨说，在研究中他需要的数学往往并不存在，所以他只能自己去创造一些数学。为了直接面向应用的需要，他要提倡“具体”的数学。在这里我做一点简单的解释。例如在集合论中，数学家关心的都是最根本的问题--公理系统的各种性质之类。而一些具体集合的性质，各种常见集合，关系，映射都是什么样的，数学家觉得并不重要。然而，在计算机科学中应用的，恰恰就是这些具体的东西。Knuth能够首先看到这一点，不愧为当世计算机第一人。其次，Concrete是Continuous(连续)加上discrete(离散)。不管连续数学还是离散数学，都是有用的数学！
理论与实际的结合--计算机科学研究的范畴
前面主要是从数学角度来看的。从计算机角度来看，理论计算机科学目前主要的研究领域包括：可计算性理论，算法设计与复杂性分析，密码学与信息安全，分布式计算理论，并行计算理论，网络理论，生物信息计算，计算几何学，程序语言理论等等。这些领域互相交叉，而且新的课题在不断提出，所以很难理出一个头绪来。想搞搞这方面的工作，推荐看中国计算机学会的一系列书籍，至少代表了我国的权威。下面随便举一些例子。
由于应用需求的推动，密码学现在成为研究的热点。密码学建立在数论(尤其是计算数论)，代数，信息论，概率论和随机过程的基础上，有时也用到图论和组合学等。很多人以为密码学就是加密解密，而加密就是用一个函数把数据打乱。这样的理解太浅显了。
现代密码学至少包含以下层次的内容：
第一，密码学的基础。例如，分解一个大数真的很困难吗？能否有一般的工具证明协议正确？
第二，密码学的基本课题。例如，比以前更好的单向函数，签名协议等。
第三，密码学的高级问题。例如，零知识证明的长度，秘密分享的方法。
第四，密码学的新应用。例如，数字现金，叛徒追踪等。
在分布式系统中，也有很多重要的理论问题。例如，进程之间的同步，互斥协议。一个经典的结果是：在通信信道不可靠时，没有确定型算法能实现进程间协同。所以，改进TCP三次握手几乎没有意义。例如时序问题。常用的一种序是因果序，但因果序直到不久前才有一个理论上的结果例如，死锁没有实用的方法能完美地对付。例如,操作系统研究过就自己去举吧！
如果计算机只有理论，那么它不过是数学的一个分支，而不成为一门独立的科学。事实上，在理论之外，计算机科学还有更广阔的天空。
我一直认为，4年根本不够学习计算机的基础知识，因为面太宽了，8年，应该差不多了
这方面我想先说说我们系在各校普遍开设的《计算机基础》。在高等学校开设《计算机基础课程》是我国高教司明文规定的各专业必修课程要求。主要内容是使学生初步掌握计算机的发展历史，学会简单的使用操作系统，文字处理，表格处理功能和初步的网络应用功能。但是在计算机科学系教授此门课程的目标决不能与此一致。在计算机系课程中目标应是：让学生较为全面的了解计算机学科的发展，清晰的把握计算机学科研究的方向，发展的前沿即每一个课程在整个学科体系中所处的地位。搞清各学科的学习目的，学习内容，应用领域。使学生在学科学习初期就对整个学科有一个整体的认识，以做到在今后的学习中清楚要学什么，怎么学。计算机基本应用技能的位置应当放在第二位或更靠后，因为这一点对于本系的学生应当有这个摸索能力。这一点很重要。推荐给大家一本书：机械工业出版社的《计算机文化》（New Perspective of Computer Science），看了这本书我才深刻的体会到自己还是个计算机科学初学者，才比较透彻的了解了什么是计算机科学。
一个一流计算机系的优秀学生决不该仅仅是一个编程高手，但他一定首先是一个编程高手。我上大学的时候，第一门专业课是C语言程序设计，念计算机的人从某种角度讲相当一部分人是靠写程序吃饭的。关于第一程序设计语言该用哪一种。我个人认为，用哪种语言属于末节，关键在养成良好的编程习惯。当年老师对我们说，打好基础后学一门新语言只要一个星期。现在我觉得根本不用一个星期，前提是先把基础打好。不要再犹豫了，学了再说，等你抉择好了，别人已经会了几门语言了。
汇编语言和微机原理是两门特烦人的课。你的数学/理论基础再好，也占不到什么便宜。这两门课之间的次序也好比先有鸡还是先有蛋，无论你先学哪门，都会牵扯另一门课里的东西。所以，只能静下来慢慢琢磨。这就是典型的工程课，不需要太多的聪明和顿悟，却需要水滴石穿的渐悟。有关这两门课的书，计算机书店里不难找到。弄几本最新的，对照着看吧。组成原理推荐《计算机组成与结构》清华大学王爱英教授写的。汇编语言大家拿8086/8088入个门，之后一定要学80x86汇编语言。实用价值大，不落后，结构又好，写写高效病毒，高级语言里嵌一点汇编，进行底层开发，总也离不开他，推荐清华大学沈美明的《IBM-PC汇编语言程序设计》。有些人说不想了解计算机体系结构，也不想制造计算机，所以诸如计算机原理，汇编语言，接口之类的课觉得没必要学，这样合理吗？显然不合理，这些东西迟早得掌握，肯定得接触，而且，这是计算机专业与其他专业学生相比的少有的几项优势。做项目的时候，了解这些是非常重要的，不可能说，仅仅为了技术而技术，只懂技术的人最多做一个编码工人，而永远不可能全面地了解整个系统的设计，而编码工人是越老越不值钱。关于组成原理还有个讲授的问题，在我学这门课程时老师讲授时把CPU工作原理誉微程序设计这一块略掉了，理由是我们国家搞CPU技术不如别的国家，搞了这么长时间好不容易出了个龙芯比Intel的还差个十万八千里，所以建议我们不要学了。我看这在各校也未见得不是个问题吧！若真是如他所说，那中国的计算机科学哪个方向都可以停了，软硬件，应用，有几项搞得过美国，搞不过别人就不搞了，那我们坐在这里干什么？教学的观念需要转变的。
模拟电路这东东，如今不仅计算机系学生搞不定，电子系学生也多半害怕。如果你真想软硬件通吃，那么建议你先看看邱关源的“电路原理”，也许此后再看模拟电路底气会足些。教材：康华光的“电子技术基础”（高等教育出版社）还是不错的（我校电子系在用）。有兴趣也可以参考童诗白的书。
数字电路比模拟电路要好懂得多。清华大学阎石的书算一本好教材，遗憾的一点是集成电路讲少了些。真有兴趣，看一看大规模数字系统设计吧（北航那本用的还比较多）。
计算机系统结构该怎么教，国际上还在争论。国内能找到的较好教材为Stallings的"Computer Organization and Architecture:Designing for Performance"(清华影印
本)。国际上最流行的则是“Computer architecture: aquantitative approach", by Patterson & Hennessy。
操作系统可以随便选用《操作系统的内核设计与实现》和《现代操作系统》两书之一。这两部都可以算经典，唯一缺点就是理论上不够严格。不过这领域属于Hardcore System,所以在理论上马虎一点也情有可原。想看理论方面的就推荐清华大学出版社《操作系统》吧，高教司司长张尧学写的，我们教材用的是那本。 另外推荐一本《Windows操作系统原理》机械工业出版社的，这本书是我国操作系统专家在微软零距离考察半年，写作历时一年多写成的，教操作系统的专家除了清华大学的张尧学（现高教司司长）几乎所有人都参加了。Bill Gates亲自写序。里面不但结合windows2000,xp详述操作系统的内核，而且后面讲了一些windows编程基础，有外版书的味道，而且上面一些内容可以说在国内外只有那本书才有对windows内核细致入微的介绍，
如果先把形式语言学好了，则编译原理中的前端我看只要学四个算法：最容易实现的递归下降；最好的自顶向下算法LL(k)；最好的自底向上算法LR(k)；LR(1)的简化SLR(也许还有另一简化LALR)。后端完全属于工程性质，自然又是another story。
推荐教材：Kenneth CLouden写的“Compiler Construction Principles and Practice”即是《编译原理及实践》（机械工业出版社的译本）
学数据库要提醒大家的是，会用VFP，VB, Power builder不等于懂数据库。(这世界上自以为懂数据库的人太多了！)数据库设计既是科学又是艺术，数据库实现则是典型的工程。所以从某种意义上讲，数据库是最典型的一门计算机课程--理工结合，互相渗透。另外推荐大家学完软件工程学后再翻过来看看数据库技术，又会是一番新感觉。推荐教材：Abraham Silberschatz等著的 "Database System Concepts"作为知识的完整性，还推荐大家看一看机械工业出版社的《数据仓库》译本。
计算机网络的标准教材还是来自Tanenbaum的《Computer Networks》（清华大学有译本）。还有就是推荐谢希仁的《计算机网络教程》（人民邮电出版社）问题讲得比较清楚，参考文献也比较权威。不过，网络也属于Hardcore System，所以光看书是不够的。建议多读RFC，里可以按编号下载RFC文档。从IP的读起。等到能掌握10种左右常用协议，就没有几个人敢小看你了。再做的工作我看放在网络设计上就比较好了。
数据结构的重要性就不言而喻了，学完数据结构你会对你的编程思想进行一番革命性的洗礼，会对如何建立一个合理高效的算法有一个清楚的认识。对于算法的建立我想大家应当注意以下几点：
当遇到一个算法问题时,首先要知道自己以前有没有处理过这种问题如果见过,那么你一般会顺利地做出来;如果没见过,那么考虑以下问题:
1 问题是否是建立在某种已知的熟悉的数据结构(例如,二叉树)上如果不是,则要自己设计数据结构。
2 问题所要求编写的算法属于以下哪种类型(建立数据结构,修改数据结构,遍历,查找,排序)
3 分析问题所要求编写的算法的数学性质是否具备递归特征(对于递归程序设计,只要设计出合理的参数表以及递归结束的条件,则基本上大功告成)
4 继续分析问题的数学本质根据你以前的编程经验,设想一种可能是可行的解决办法,并证明这种解决办法的正确性如果题目对算法有时空方面的要求,证明你的设想满足其要求一般的,时间效率和空间效率难以兼得有时必须通过建立辅助存储的方法来节省时间
5 通过一段时间的分析,你对解决这个问题已经有了自己的一些思路或者说,你已经可以用自然语言把你的算法简单描述出来继续验证其正确性,努力发现其中的错误并找出解决办法在必要的时候(发现了无法解决的矛盾),推翻自己的思路,从头开始构思
6 确认你的思路可行以后,开始编写程序在编写代码的过程中,尽可能把各种问题考虑得详细,周密程序应该具有良好的结构,并且在关键的地方配有注释
7 举一个例子,然后在纸上用笔执行你的程序,进一步验证其正确性当遇到与你的设想不符的情况时,分析问题产生的原因是编程方面的问题还是算法思想本身有问题
8 如果程序通过了上述正确性验证,那么在将其进一步优化或简化。
9 撰写思路分析,注释
对于具体的算法思路,只能靠你自己通过自己的知识和经验来加以获得,没有什么特定的规律(否则程序员全部可以下岗了,用机器自动生成代码就可以了)要有丰富的想象力,就是说当一条路走不通时,不要钻牛角尖,要敢于推翻自己的想法我也只不过是初学者,说出上面的一些经验,仅供大家参考和讨论。
关于人工智能，我觉得的也是非常值得大家仔细研究的，虽然不能算是刚刚兴起的学科了，但是绝对是非常有发展前途的一门学科。我国人工智能创始人之一，北京科技大学涂序彦教授（这老先生是我的导师李小坚博士的导师）对人工智能这样定义：人工智能是模
笔者就读于清华大学工业工程大三的学生，对说明一下，因为这是一门工程类和管理类的综合性学科，不同的各学校可能在部分选修科目上稍有不同，尤其据我了解，我们清华在这门专业上学的课程是最多的，话不多少，来看看我这大学的成果吧：
1大三主干系列专业课程
大三主要就学习三大系列课程，包括物流、生产、人因。每一个系列课程至少选修5到6门专业，比如我选修的设施规划与物流 、管理信息系统、 先进制造技术 、生产运作管理、质量管理、物流装备、国际物流、物流信息化、物流网路偶系统规划、现代人因工程、建模与仿真、系统工程、工程经济学、生产计划与控制、还有系统控制什么的。可以说，我的大三生涯就是教室、图书馆或者在去教室和图书馆的路上，痛苦并快乐着。一想到能学有所成，我也就有了动力。
2大二专业课
我记得大二的专业课又多又杂，当时学的特别费劲，老师说大二的基础很重要，让我们务必重视起来，看了之后不要哭哈：机械制造、ERP（企业资源管理）、产品开发技术与管理、服务运作管理、质量控制与质量管理、现代制造系统概论及实验、制造工程概论、项目管理、数据结构算法、供应链管理、需求与库存、生产自动化与制造、安全工程、商务沟通等等吧，有些记不清楚了，再加上大二的时候我是社联的，活动又多，课程也多，以前在高中的时候，老师说上了大学就轻松，我怕是读了个假大学吧。
3大一公共基础课程
回想起来，大一可以说是我最轻松、最自由的时光了，主要就是学习公共基础课，物理、化学、英语、马克思、概率论与应用统计学、数据库原理、系统工程 机械制图、会计学 市场营销 财务管理、管理学基础等基础科目。
综上，既然选择了远方，便只顾风雨兼程。
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