电脑行业发展潜力怎么样？

电脑行业发展潜力怎么样？

首先，从近几年计算机专业毕业生的就业情况来看，整体的表现还是不错的，随着工业互联网、大数据和人工智能等技术的发展，相关领域会逐渐释放出大量的就业机会，未来计算机专业人才的就业空间也比较广泛，不仅可以选择IT（互联网）行业发展，也可以在传统行业发展。

学习计算机技术要想获得更强的岗位竞争力，需要注意以下三个方面的内容：

第一：注重新技术的学习。计算机领域的技术迭代速度是比较快的，新的技术领域往往有更多的就业机会，所以一定要紧跟技术发展趋势。当前随着工业互联网、大数据和人工智能等领域被列入到“新基建计划”，掌握相关领域的技术会有更多的就业机会。

第二：注重行业知识的积累。在产业结构升级的大背景下，众多行业领域会与互联网建立更加紧密的联系，比如金融、医疗、教育等领域都有众多与互联网相结合的机会，所以学习计算机技术也要注重行业知识的积累，掌握更多的行业知识也会明显提升自身的就业竞争力。

第三：注重实践能力的提升。学习计算机技术一定要重视实践能力的提升，一方面在学习计算机技术的过程中要多做实验，另一方面也要积极为自己营造一个实践环境，对于计算机专业的大学生来说，应该积极参与导师的课题组，同时也可以关注一些自己感兴趣的专业比赛，这个过程也能够积累一定的实践经验。

数据挖掘中的神经网络和模糊逻辑的概念是啥？

【神经网络】

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

最常用的就是BP神经网络了，你做数据挖掘SVM也很常用。

【模糊】

模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题 。

粗糙集(Roughset,也称粗集)理论是波兰学者2.Pawlak于1982年提出的,它为处理不确切的!不完整的信息提供了一种新的数学工具。粗糙集理论建立在分类机制的基础之上,将分类理解为特定空间上的等价关系,而等价关系构成了对该空间的划分。该理论将知识理解为对数据的划分,每一划分的集合称为概念。粗糙集理论的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下,利用己知的知识库,将不精确或不确定的知识用知识库中己有的知识来近似刻画,通过知识的补充!约简,导出问题的决策或分类规则。

粗糙集理论与其它处理不确定和不精确问题理论最显著的区别是粗糙集理论无须提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,对问题的不确定性的描述或处理比较客观,又由于这个理论未包含处理不精确或不确定原始数据的机制,所以该理论与概率论!模糊数学!证据理论等其它处理不精确或不确定问题的理论有很强的互补性。粗糙集理论不仅为信息科学和认知科学提供了新的研究方法,而且为智能信息处理提供了有效的处理技术。目前粗糙集理论己经是人工智能领域方面的一个研究热点,成为数据挖掘应用的主要技术之一,受到各国学者的高度重视。