A. 自学计算机专业能行吗
看懂了。。其实计算机最好是在学校学点专业基础，然后才能好学一点。
还有你是想自学计算机哪个方面呢？组装与维护，还是像CAD，PS，DW之类的软件？还是编程？
软件基础比较好学一点，但学完不一定就能应付工作，更多的还需要去社会实践，书上的东西是死的，但软件它本身是活的，我看过很多软件方面的书，但真正实用的很少，只是基础而已。设计程序也是一样，没有一定的语言基础也是徒劳无功。组装与维护这方面可以自学，因为它是死的。学软件或程序设计建议去培训班学一点，因为培训班不光是学基础，你还能了解一下现在的就业形势，有一定的基础，在加上自己努力，才能找到好点的工作。
B. 自学计算机应该从什么方面入手
首先打好基础，学计算机为了就业需求的话有两个发展方向：计算机服务岗、计算机研发岗。
计算机服务岗：
1，认真通读《大学计算机》教材，在宏观层面上了解计算机，学计算机基础；
2，熟练使用windows操作系统，比如让你进安全模式，设置DNS/IP这些都要了如指掌，网上操作系统学习视频多的是。这个对于非研发岗的计算机岗位来说很重要；
3，熟练使用办公软件；
4，认识一门编程语言C/Java。
计算机研发岗位：
研发岗，如果你的目标是学成后高薪就业，那么就一定要打好基础，把专业知识学扎实，想去应聘互联网公司或者传统软件公司的高薪软件工程师的岗位，那么这条模拟科班的路线要走好。
1，通读《大学计算机》教材，简单了解即可；
2，先接触一门计算机编程语言；
3，系统学习编程开发课程；
4，学好一门面对对象的语言；
5，确定发展方向了，比如
Java＋OS＋计算机网络→Android方向
C→obj-c＋OS＋计算机网络→iOS开发
Java→JavaEE方向
OS+计算机网络＋C/Python→运维方向
JavaScript+HTML/CSS+计算机网络→前端开发
数据结构与算法＋C/C++→初级算法工程师
编程方向的课程学起来还是有难度的，建议你还是找专业的计算机培训机构系统学，现在很多机构例如北大青鸟、中博软件学院、南京课工场大数据学院都还不错，是小班式教学，最重要的是能够实际操作项目，积累经验。
C. 零基础如何自学计算机编程
学习计算机编程要有目标，要向着目标不断前进才能实现自己的梦想。
现在学校较多的是Java语言，现在手机Android的开发主要是Java
再有就是swift，Swift 是一种支持多编程范式和编译式的开源编程语言,苹果于2014年WWDC（苹果开发者大会）发布，用于开发 iOS，OS X 和 watchOS 应用程序。Swift 结合了 C 和 Objective-C 的优点并且不受 C 兼容性的限制。
再有就是之前提到的object-C
主要根据你的学习方向确定要学习的语言
语言是工具，当你熟练掌握一门语言，就可以接触更宽广的世界，学习更多自己感兴趣的内容。
D. 信息与计算科学专业的要自学哪些计算机方面知识比较好
A计算机科学与技术毕业之后一般做什么?近几年的就业和收入怎么样,能不能说一下你们毕业班的情况
答1：我是直接工作的 ，现在在做电信移动方面的服务器后台系统开发 。 计算机现在的就业情况不比以前乐观 ，但可以说仍然是最热门的专业之一。 干计算机的比较辛苦，对，像我现在的工作加班是常事情，所以女孩子 最好不要学这个行业。 现在深圳的行情一般是这样的 刚毕业 工资 1500到2500左右 一年工作经验以后 3000 到 4000 两三年后 看发展，好的话 可以6000 到 8000 发展不好 会原地踏步 想突破万员的月薪 比较难 是个瓶颈 要在大型企业工作后 学到关键的技术（湖南农大) 答2：软件,硬件都可以做啊! 整体来说,计算机科学与技术是个很杂的专业... 啥都学,但啥也不是重点,具体倾向要看你们学校的开课以及老师的情况.. 我们一般都是做软件设计,发展的话,最后做项目策划... 本科毕业一般就写代码了,算是IT的底层,工作辛苦不说,工资其实也不算多! 以后做项目也会很忙..但工资会涨比较快(根据能力)..（中央民族大学) 答3：我觉得还可以，就拿我们班来说吧，一共43个人，10多个考研的，剩下的除了几个不太自觉的，都找到工作了，工资在2000-3000，因为大多数人找的工作在合肥，所以这点工资还是可以的，当然，有更高的，那些是能力比较高的了。总的来说：哈尔滨工业大学计算机在用人单位心中的印象还是可以的（合肥工大) 答4：这个专业的就业率在学校应该说是比较高的，一般都在90%以上，我周围的同学找到的与本专业相关的工作工资范围在3000-4000左右，依个人能力不同而定，能力强的也有5000的，一般不会低于3000，除非很差。这是最近一两年的情况。当然华理的计算机系毕竟不强，和交大复旦的比起来还是有差距的（华东理工） 答5：就业率应该说还可以，我的同学里只要是真的用心去找工作的最后基本上都找到了不错的工作，收入多少就得看自己的本事了，去年我毕业时同学找到工作的基本上至少也有3-4000 每月，能力和运气好的也会比这个数多很多。印象中面试的公司一般至少给到3000。（北京航天航空大学) 答6：一般来说,苏大毕业的在苏州范围的就业率还是可观的,但随着来苏务工的人越来越多,也逐渐形成了一种趋势,但对于毕业生来说,学校每年在毕业前夕会组织多项毕业生洽谈会,用人单位会根据其所需招些合格的毕业生到他们单位实习.收入当然肯定会跟你的能力,技术挂勾了,所以首当其充的在校内应当不仅掌握好老师教的知识,自己也要主动的去实践相关专业技术,这是最重要的,在苏大(别的学校我不清楚了哇),大概大三的时候学校会有一些实践活动,计算机专业的无疑会安排一些项目去实施,但这都是虚拟的了,把这个做好在找工作的时候会是不错的实习经验哦,工作单位都很看重的.（苏州大学) 答7：就业率和收入还可以吧，比别的专业相对好一些，不过蛮累得，女孩家，不用那么辛苦，好好学习吧，只要自己学到东西，不管学的是哪个专业，不重要，还有上大了学不能靠想法，学习要付诸行动，（山东工商学院） 答8：如果你想学计算机就必须要有很强的自学能力，因为这个科学不向其他的科目那样，他的知识更新的速度非常之块，比如我上大学比较流行的计算机高级语言是c++，而等到我毕业的时候java就十分流行了，随之而来的就是jsp取代了asp的技术。但是这些课程在学校的大学教育中是不会进行详细的阐述的。 对于现在计算机业竞争如此的激烈，我之有几个建议 1.考一个类似吉林大学，东北大学这个计算机专业强的学校，这样你可以借助学校的名声来强大自己 2.就是考一个普通的学校，然后有两条路就是考研和工作两条路如果你想毕业后就工作，那就在大学二年下半年开始就进行专业的培训性的学习，来强化自己的专业能力。最重要的就是英语四级一定要通过。 如果你想我说的这样进行自己大学生活的建设，你一定能成功的。 记住，学计算机的人很多，但是人才不多，特别是高级人才不多，所以说计算机行业竞争激烈是普通初级人才而言的。（长春工程学院) 答9：如果能找到工作就找工作吧``,我们那一届2007四川大学就业情况已经是研究生不如本科生了.现在虽然研究生就业起点工资比本科高,但是你们没有看到本科有三年工作经验,你可以到大单位看一下,是工作经验重要还是学历重要,这还没有考虑研究生的学费问题.现在已完全取消公费了（四川大学) 答10：近年来，本科段的计算机科学与技术专业的就业率一直就不高，而且还有下降的趋势。这主要是由于高校扩招和高校普遍设置该专业造成的该专业人才过剩。 我校的计算机科学与技术专业在高校同类专业中并不出众，倒是材料化学方面比较出色（校长是中国工程院院士，搞煤化工的）。这两年我校计算机专业的一次性就业率大致在30%左右。不过这也不是一个绝对的数字，都看自己的造化。对于优秀的人来说就业率100%，对于差的学生那就百分之几。即便是最优秀的学府，出来的人也是良莠不齐。 上面之所以说人才过剩是一种假过剩，是因为实际上我国在计算机方面（包括硬件和软件）都存在很大的缺口。准确的说应该是人口过剩，而人才紧缺。（太原理工) 答11：我觉得这要视情况而定了. 先看你的把握,如果你把握大的话,感觉自己一定能考个很好学校,并且能公费,那样读研是最好的.不过好学校不是公费也是值得的.一般的学校不是公费就不要考虑了.因为家庭压力比较大.学校不好,以后工作也是个问题,性价比不高. 准备不充分的话,可以考虑先工作,因为读研以后还是有机会的.我知道的就有很多这样的学生,工作了几年甚至十几年,还可以找机会读呢,这时候经济上没有压力,工作上可以为自己升职谋求机会. 公费的话,你读研不会给家庭带来压力,而且研究生期间可以自己做事,经济上应该可以独立起来的.读研现在有的两年,有的三年.如果是两年的话,读研就更值得了,因为研究生和本科生的工资还是相差很大的. 我只是说明一下自己的看法,成绩比较好的话,复习好了可以先考取一下试试.（河南大学)
B计算机科学与技术学些什么?适合什么样的人学?有没有什么特殊要求?
答1：学计算机，首先要对编程有兴趣，毕竟兴趣是最大的老师。 其次，要有一定的毅力，计算机科学是一门理论性和实践性相当强的学科。理论学习十分的枯燥，理科老师上课的方式大多也是照本宣科，学生在课堂上会感到很无聊。而在实践中，对自己编写的程序进行调试也是相当头大的事情，需要注意每一个细节才能找出错误和不合理的地方，才能顺利执行一项程序。 第三，需要很强的自学能力。大学毕竟是一个培养自学能力的地方，自学能力十分的重要，而计算机科学技术是一门日新月异的科学。所以自学能力是相当重要的。 至于学什么，我这里只罗列专业课了。大学应该都会学习这些课程：C语言程序设计，C++程序设计，微机系统与接口技术，现代软件工程，编译原理，计算机系统结构，编译原理课程设计，数据库系统原理，计算机网络，计算机组成原理，操作系统原理，汇编语言程序设计。其他一些选修课因学习而异。 另外，英文一定要好，计算机顶尖技术在美国，最新的技术文献都是英文的。所以英语关也要过的。（四川大学) 答2：我认为能学计算机学科的人： 第一：十分热爱计算机，对计算机各种知识很感兴趣＊＊＊＊＊ 第二：数学要好，逻辑思维能力要强＊＊＊ 第三：要能静下心来，因为计算机是注重实践的工科！没有实践，到头来就没什么收获。＊＊＊但是，女生上计算机，很多人认为不是很好。我们系的女生，一般学习成绩不错，但她们动手能力较弱。有些公司在不愿招女生，其实工科女生都不好找工作，。目前计算机不被看好，如果毕业后资质平平，则更难找工作。 归根结底，还是要看你的学科素质（对本科生而言，就是动手能力），也就是说，努力过，没有学不会的（太原理工) 答3：数学基础要要，尤其是逻辑思维很重要 计算机科学技术包括很多方向 主要有1.软件编程，这个就要和程序打交道，虽然枯燥却很有前途 2.网络工程 主要是网络构建 基本的网络知识 3.硬件 就是计算机的具体构造，各个部件的联系工作原理 这个专业学的东西比较广，以上三个方向都会涉及，所以建议你选择一个方向主攻 具体的课程大概有 高等数学 大学英语 数据结构 离散数学 操作系统 数据库 计算机网络 程序设计语言（C java==）体系结构 等 学这个专业最好不要买电脑因为大多数人都想可以多实践一下 结果到最后都没好好用（河南农业大学） 答4：我认为，学计算机，首先要对编程有兴趣，毕竟兴趣是最大的老师。 其次，要有一定的毅力，计算机科学是一门理论性和实践性相当强的学科。理论学习十分的枯燥，理科老师上课的方式大多也是照本宣科，学生在课堂上会感到很无聊。而在实践中，对自己编写的程序进行调试也是相当头大的事情，需要注意每一个细节才能找出错误和不合理的地方，才能顺利执行一项程序。 第三，需要很强的自学能力。大学毕竟是一个培养自学能力的地方，自学能力十分的重要，而计算机科学技术是一门日新月异的科学。所以自学能力是相当重要的。 至于学什么，我这里只罗列专业课了。大学应该都会学习这些课程：C语言程序设计，C++程序设计，微机系统与接口技术，现代软件工程，编译原理，计算机系统结构，编译原理课程设计，数据库系统原理，计算机网络，计算机组成原理，操作系统原理，汇编语言程序设计。其他一些选修课因学习而异。 另外，英文一定要好，计算机顶尖技术在美国，最新的技术文献都是英文的。所以英语关也要过的。（四川大学) 答5：计算机科学与技术这个专业比较适合理工科学生学习，爱思考的人是最好了，逻辑性思考要强，对数学感兴趣了！ 我觉得上面的人能学好，可是，事在人为，努力最重要了 四年的专业课根据大学的不同而不同，主要有： 高等数学、线性代数、离散数学、C/C++语言、数据结构、计算方法、数字逻辑、数理逻辑、java语言、计算机组成原理、操作系统、汇编语言、编译原理、计算机专业英语、计算机网络原理、数据库系统原理、软件工程，还选有算法设计与分析、软件质量测试保证、数据库实现与应用、Vc++.net、UML与软件开发工具等（黑龙江大学) 答6：许多人学计算机可能是看好了就业前景，但我个人觉得，如果想要有兴趣，学好，包括以后想要干好这行的话，至少要有比较强的逻辑能力，数学一定要学好，这个很重要，学习能力和接受新事物能力也要强，从宏观到微观的分层思想，理性要强于感性的人，一般都可以学好计算机了，我觉得不适合学计算机的人，就不要勉强，很痛苦，而且干不好。而且计算机很笼统，其实有很多分支的，比如侧重物理硬件的偏硬方向，还有数学逻辑的软件方向，还有和大家关系密切的商务方向，等等，找到自已的一个定位很重要，北航的计算机专业，前几年我不敢说，但这几年在北京排No.3是没有任何问题的，就业行势相当不错。（北京航空航天大学) 答7：我现在已经就业了，所以会以过来人的身份给你一点参考，一切还得看个人而言。 至于什么样的人适合学习计算机，我想没有什么定论，但一定要注重两点： •自制力较好 •再学习能力较强 计算机专业往往是知识者的天堂，堕落者的地狱，很多人在MORPG中沉沦是不争的事实，大约80%以上的计算机专业学生在大学里是一无所获的(除了GAME^^!)，IT技术的发展速度是日新月异的，新的技术会层出不穷，大学里的知识会平均落后市场标准，企业文化10年以上，举个简单的例子，当大学还在教授C语言等面向过程语言时，业界早已推崇C#,VB.Net等面向对象的高级语言。所以大学期间不过是一个打基础，铺桥梁的过程，知识的更新积累不是靠每天上几次课，认真完成作业就可以做到的，应该多关注时事动态，IT界领先的技术，思想，架构，选择一门自己认为感兴趣，值的学习的语言去学习，去深入的研究。目前的流行趋势:java C# RIA（武汉理工)
C计算机科学与技术专业在你们学校怎么样?这个专业前景如何?
答1：每个学校都一定有她的优势专业，但是也有一般的。作为一所农业院校来说，四川农业大学更多注重的是农业科技和动物科技方面的专业强化。不过她也是一所综合院校，所以她在各个理科方面也是在多方面加强的。不过怎么好的学校始终还是要看自己的努力，再好的老师也会有不上进的学生，但是反过来说，再差的学校也一定有拔尖的在奋斗着。（四川农大) 答2：计算机在川大所有专业中不能算好，在四川的大学中也不能算好，至少比电子 科大差一点，算一般般吧。计算机专业的就业前景一直都不错，工作一般都不用愁，这几年IT业需求量很大，就业率90%肯定是有的，我本科的时候班上的 答3：我们学校的计算机应用技术在全国排33名，在研究生的方向中，中文信息处理，粒度计算，支持向量机和粗糙集在全国来说搞得可以。我们院长比较牛，是山西省青年科学家，在学校里也位高权重，是副校级，经常可以弄许多项目，或是和其它单位合作，比如日本NEC公司，就和我们合作。（山西大学) 答4：相对来说，我们学校的计算机科学与技术倾向于理论，比如：本科阶段我们学校在基础算法、数学基础、计算机系统基础（简单地说就是比较基础的计算机理论）上比较优秀，但是我们学校有个致命的弱点，就是硬件和工程比较差。因此如果你的想读计算机，那么最好确定一下方向。如果想进行深入的理论研究或者走计算机深层研究路线（比如/google等注重理论基础的公司，门槛比较高，但工作寿命长）我们学校肯定比较好，但是如果是倾向于硬件或者工程（比如软件开发等，门槛低，但工作寿命可能就比较短），建议去华南理哈尔滨工业大学学，毕竟那个学校的计算机排名比我们前，但是理论成果少于我们学校。 如果他们要读本科，先看看他们的兴趣，开发软件设计硬件，出外找个薪水不低的程序员工作还是想深入学习计算机理论，从基础抓起；前者肯定要报华南理哈尔滨工业大学学，后者我们学校在华南肯定是不二选择。 如果他们是要读研究生，我还是推荐我们学校，因为如果研究生阶段只是做工程，当老师的马仔，你会发现那是一种极大的时间和机会的浪费。 另：我们学校还有一个软件学院，他们的老师和我们专业的一样，而且因为有实训，因此开发能力都是很强的，绝不逊于华南理工。但是一方面学费比较高（好像上万）另一方面，社会上对于软件工程这样的专业认识不足，多少有点鄙视（不过个人感觉这两年比起前些年好了很多），所以如果选学校，最重要看自己，师傅领进门，修行在个人！不过我们这届工作情况还不错，如果是想当老师，那么师大是个好选择。如果以后想进公司，那就选择一个工科院校，相近录取分数的学校比如吉林大学（我们那年分数差不多，但现在不知道了），总之，一定加强动手能力，师大对这方面不是很注重（东北师范大学) 答5：首先从IT行业的前景来说，目前这个行业可谓是热火朝天，主要集中在海外软件外包业务中，意思就是说国外很多发达国家会把他们要开发的软件放到中国来做，因为中国的成本相对来说比较低一些，现在呢这个势头在中国还是刚刚开始，所以，未来十年内，软件开发这个领域的本科生是非常好找工作的，如果再加上你技术精通，英语日语或者韩语流利，那成为一个超级金领不成问题，或者如果自己愿意创业开公司，难度和风险相对其他专业都要小很多。 至于武汉理工的计算机专业，说实话，还真没什么感觉，反正一般般吧，在武汉来说呢估计就跟这个学校在武汉的大学中所处的地位差不多吧，至于毕业后找工作呢，反正基本也不受‘歧视’，不管多牛的公司还是不会拒收你的简历的，，总之，还是要看实力如何，这个专业就是这样的，反正呢，如果高考估计能超当地重点现30分或者40分应该就可以稳上了（武汉理工) 答6：我觉得尽量别学这个，这个专业太枯燥， 而且没意思，我们学这个专业的人大部分的人都会后悔，而且不容易学好，我们学年178人最后53个没有毕业的，留级了。我觉得就业和其他专业都差不多，主要还是看自身的能力，专业在一定程度上也起不到太大的作用（黑龙江大学) 答7：一个普通的本科高校，一个普通的专业，一个还过得去的发展方向 我只能这么说，在哪里都有牛人，在哪里也都有整天为考试发愁的，关键是自己 但说学校和专业只能说是没有什么特别的竞争力，但也不比其它的学校差，只能那么说 但至少工作是有保障的，前提是不要学的太过于烂了（天津工程师范学院） 答8：很好的专业阿，，，工作一流的好找，， 我们本科同学工作收入5000-10000多 研究生8000-20000多（南京大学） 答9：在我们学校，电气工程及其自动化专业和动力工程是优势专业，自动化也不错，另外就是工商的人力资源比较好。我们学校的计算机科学与技术不算是优势吧。现在各大高校都有计算机系，所以计算机的就业并不像以前那么好！当然现在社会上还是缺少很顶尖的计算机人才，但是如果不是对计算机很有兴趣的话，很难达到那个程度。另外一方面就是学计算机找个工作比较容易，但是找个很好的并不容易，而且计算机方面的工作都比较累，所以男孩子如果对计算机编程方面感兴趣的话可以考虑学学计算机。女孩自如果不是非常有兴趣的话，尽量不要选计算机、电子方面的专业！（华北电力大学) 答10：还行，其实发展前景跟个人的努力有关,有很多同学都能考上理想的研究生，也有很多找到好工作，但也有不少工作很难找.不过个人感觉河大还是不错的.（河南大学)
D计算机科学与技术专业好不好?你对要学这个专业的学弟学妹有什么建议?
答1：可能不太对，但觉得很重要。不要玩游戏，多编程序，多参加各种大赛。当然更重要的是喜欢这个专业。好好学习永远没有错！（北京交通大学) 答2：如果是学妹的话，最好不要学计算机吧！特别感兴趣的话，那就另当别论了啊！学计算机太辛苦，而且这东东太深奥，永远有学不完的东西。这点我深有感触（河南师范大学） 答3：主要是个人兴趣问题。就目前而言，做这一行是热门，人太多，但是都是基础技术人员。而且需求量也大，如果想做，就完全可选。现在的情况是，工作比较好找，但是也比较累（南京大学) 答4：选择计算机专业，看你将来的打算了，现在学计算机的一抓一大把，说实际点， 如果对计算机感兴趣，将来想从事这方面工作，那还是可以好好学习一下，虽然累点，但是还是可以找到 一份不错的工作。如果怕累，还是选择其他专业吧，还是有很多别的不想这样累得工作，待遇也不错(北京交通大学) 答5：我也才刚入状态，具体有人不知道该怎么做！不过专业课一定是要抓紧的！数学！记得以前采访过一个软件工程师他说：数学是一切问题的出口！所以一定要学好数学！ 平时要养成对计算机领域新生事物的好奇心！多关心领域发展！（北京语言大学) 答6：要有信心，耐心，细心 计算机是纯工科，基础课会有很多，没有信心和耐心可学不下去呦 调程序很辛苦，小小的错误都会导致系统的崩溃，所以一定要细心，检查程序的时候要细致再细致，同时要有耐心，在电脑前坐上六七个小时没有任何成果是经常的事情，所以一定要有耐心，一定要对自己有信心，鼓励自己坚持 刚开始调程序确实很辛苦，但是日子长了，一看错误代码就大概知道错在哪里了 可以说，调程序是个熟练工种 总的来说呢，还是兴趣比较重要，你可以因为喜欢计算机而选择计算机，也可以因为学了计算机而喜欢编程序，随你怎么想 一个人有一个人的办事风格，一个人有一个人的学习态度，无论怎样，都希望所有人在自己的领域有所成就(北京语言大学) 答7：要学这个专业可以，不过要选一所计算机方面比较强的学校，最好事先考察一下这个学校的计算机专业，具体就看计算机学院成立的时间（最好选择成立15年以上的，越早越好），教学质量，软硬件等方面。不然的话，如果在学校学不到什么真正的本事，出来是很难找到合适工作。 对这我是深有体会的，我学这个专业才成立6年吧，根本学不到什么东西，现在我都在考虑改行了！（河南农业大学)
参考资料：另外哈尔滨要建设外包，应该很有发展吧！
E. (1)BP算法的学习过程中有两个过程是什么(2)写出BP神经网络的数学模型,并以20
bp（back propagation）网络是1986年由rumelhart和mccelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。bp网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。bp神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“a”、“b”两个字母的识别为例进行说明，规定当“a”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“b”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“a”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“a”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“a”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“a”、“b”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，构成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：
（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
神经网络可以用作分类、聚类、预测等。神经网络需要有一定量的历史数据，通过历史数据的训练，网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中，首先要找到某些问题的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。
虽然bp网络得到了广泛的应用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下几个方面的问题。
首先，由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，bp算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。
其次，bp算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。
再次，网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定。因此，网络往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了网络学习的负担。
最后，网络的学习和记忆具有不稳定性。也就是说，如果增加了学习样本，训练好的网络就需要从头开始训练，对于以前的权值和阈值是没有记忆的。但是可以将预测、分类或聚类做的比较好的权值保存。
F. 学计算机应用技术和计算机网络技术和软件技术有什么不一样
计算机应用技术专业、计算机网络技术专业和软件技术专业有3点不同：
一、三者的培养目标不同：
1、计算机应用技术专业的培养目标：培养适应计算机技术在企事业单位中发展、应用的需要，具有扎实的计算机基础知识、计算机专业知识和较强的计算机办公自动化、数据库等常用软件应用能力、计算机网络基本应用能力。
能够在企事业单位相关部门从事计算机办公自动化和计算机软件应用等计算机相关应用工作，德、智、体、美全面发展的计算机专业高等应用型人才，实现“一张文凭，多种证书，一技之长，一专多能，品学兼优”的培养目标。
2、计算机网络技术专业的培养目标：培养适应生产、建设、管理、服务第一线需要的德、智、体、美全面发展，掌握计算机网络技术基础知识。
培养具有一定计算机网络基本理论和开发技术，具备从事程序设计、Web的软件开发、计算机网络的组建、网络设备配置、网络管理和安全维护能力的网络高技术应用型人才。
3、软件技术专业的培养目标：培养具有一定的理论知识，掌握至少一种主流软件开发平台，具有较强编程能力的高级实用型专业人才。
可在IT企业、政府机关、企事业单位等从事软件（管理信息系统、企业资源计划系统、文化娱乐产品和控制系统等）开发的需求调查、编码、测试、维护、营销售后服务及软件生产管理工作。
二、三者的主要课程不同：
1、计算机应用技术专业的主要课程：计算机软硬件技术基础、Linux操作系统、数据库系统SQL、数据结构与C程序设计、单片机原理与技术、计算机网络原理、工程经济、高级语言汇编、VBnet程序设计、多媒体软件应用。
计算机网络与网站建设、Delphi程序设计、Java语言程序设计、图形图像应用处理、Flash动画制作、微型计算机安装调试维修、办公室软件应用操作、计算机辅助设计。
本专业主要开设微机原理与接口技术、C语言、数据结构、操作系统、平面设计、VB程序设计语言、SQL SERVER数据库应用、3DS软件应用、网页制作、Visual FoxPro应用基础、工具软件等课程。
2、计算机网络技术专业的主要课程：数据库原理与SQLSERVER，Oracle数据库管理、面向对象程序设计，网络安全管理与维护技术，HTML与JavaScript，网络后期维护与运营，网络规划、Linux系统及网络管理。
网络服务器配置与管理、路由器交换机配置与管理、构建企业网络、网络综合布线技术、网络测试与故障诊断、网络入侵的检测与防范；网站设计方向：ASP动态网站建设、JAVA网络程序开发，php服务器端脚本语言，div+css网页布局。
3、软件技术专业的主要课程：面向对象程序设计、软件工程与项目管理、软件测试、NET/Java Web程序开发、NET、Java企业级开发、3G、4G手机软件开发等、计算机网络与通讯、网络操作系统、多媒体技术与应用、大型数据库处理技术。
主要开设课程有软件工程、C#程序设计、java程序设计、数据库技术与应用、计算机专业英语、JSP、ASP等专业课、以及高等数学，英语等公共课程。
三、三者的就业方向不同：
1、计算机应用技术专业的就业方向：计算机软件开发、计算机及其网络管理维护、国家企事业单位办公部门，互联网站建设维护等职业岗位群。计算机硬件工程师。
计算机二级三级、计算机国家二级三级、LINUX管理、平面设计师、网站设计师、工业测量与控制、仪器仪表与智能家电产品开发及应用等。
2、计算机网络技术专业的就业方向：计算机系统维护、网络管理、程序设计、网站建设、网络设备调试、网络构架工程师、网络集成工程师、网络安全工程师、数据恢复工程师、安卓开发工程师、网络运维工程师、网络安全分析师等岗位。
3、软件技术专业的就业方向：培养具有软件开发，软件测试，数据库管理等能力的高素质技能型专门人才。毕业后主要从事软件开发工程师、软件测试工程师、数据库管理员、技术支持和维护工程师、软件销售与推广人员等岗位。
G. 为什么深度学习可以自动学习特征
现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？
深度学习是什么
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。
深度学习的“深度”体现在哪里
论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的Logistic Regression，还是到后来的SVM、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。
那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？深度学习的学名又叫深层神经网络（Deep Neural Networks ），是从很久以前的人工神经网络（Artificial Neural Networks）模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。
深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、深度置信网络（Deep Belief Networks）、受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines）、递归自动编码器（Recursive Autoencoders）、深度表达（Deep Representation）等等。不过究其本质来讲，都是类似的深度神经网络模型。
既然深度学习这样一种神经网络模型在以前就出现过了，为什么在经历过一次没落之后，到现在又重新进入人们的视线当中了呢？这是因为在十几年前的硬件条件下，对高层次多节点神经网络的建模，时间复杂度（可能以年为单位）几乎是无法接受的。在很多应用当中，实际用到的是一些深度较浅的网络，虽然这种模型在这些应用当中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于这种时间上的不可接受性，限制了其在实际应用的推广。而到了现在，计算机硬件的水平与之前已经不能同日而语，因此神经网络这样一种模型便又进入了人们的视线当中。
“ 2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目，吸引了公众的广泛关注。这个项目是由着名的斯坦福大学机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff Dean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深层神经网络”（DNN，Deep Neural Networks） ”
从Google Brain这个项目中我们可以看到，神经网络这种模型对于计算量的要求是极其巨大的，为了保证算法实时性，需要使用大量的CPU来进行并行计算。
当然，深度学习现在备受关注的另外一个原因，当然是因为在某些场景下，这种算法模式识别的精度，超过了绝大多数目前已有的算法。而在最近，深度学习的提出者修改了其实现代码的Bug之后，这种模型识别精度又有了很大的提升。这些因素共同引起了深层神经网络模型，或者说深度学习这样一个概念的新的热潮。
深度学习的优点
为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。
深度学习的缺点
深度学习虽然能够自动的学习模式的特征，并可以达到很好的识别精度，但这种算法工作的前提是，使用者能够提供“相当大”量级的数据。也就是说在只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法便不能够对数据的规律进行无偏差的估计了，因此在识别效果上可能不如一些已有的简单算法。另外，由于深度学习中，图模型的复杂化导致了这个算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧以及更好更多的硬件支持。所以，目前也只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习算法，来做一些比较前沿而又实用的应用。
H. 计算机网络里面网桥自学习算法！是个什么意思求大神给解释一下！
如从某个站口A发出的帧从接口X进入某网桥，那么从这个接口出发沿相反方向已定可以吧一个帧传送到A！所以网桥每收到一个帧就记录其源地址和进入网桥的接口！