w***g
发帖数: 5958 | 1 读了三年phd,对未来很迷茫，看不出CS未来发展的方向。希望版上的大牛小牛们出来聊
聊各自研究领域的发展趋势。 |
R**e
发帖数: 274 | 2 工人
【在 w***g 的大作中提到】
: 读了三年phd,对未来很迷茫，看不出CS未来发展的方向。希望版上的大牛小牛们出来聊
: 聊各自研究领域的发展趋势。
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v******d
发帖数: 1322 | 3 把软件弄得像朵花, 让大家都用它
【在 w***g 的大作中提到】
: 读了三年phd,对未来很迷茫，看不出CS未来发展的方向。希望版上的大牛小牛们出来聊
: 聊各自研究领域的发展趋势。
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h*******e
发帖数: 225 | 4 如果你做偏system的话，我认为关键在于PL，很多问题想要有breakthrough的话，都离
不开对PL的研究。
【在 w***g 的大作中提到】
: 读了三年phd,对未来很迷茫，看不出CS未来发展的方向。希望版上的大牛小牛们出来聊
: 聊各自研究领域的发展趋势。
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c****m
发帖数: 824 | |
c****m
发帖数: 824 | |
h*******e
发帖数: 225 | 7 嗯
【在 c****m 的大作中提到】
: programming language?
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p****f
发帖数: 251 | 8 这个题目太大了，不过总体来说就是没前途，趁年轻早点转行吧。
【在 w***g 的大作中提到】
: 读了三年phd,对未来很迷茫，看不出CS未来发展的方向。希望版上的大牛小牛们出来聊
: 聊各自研究领域的发展趋势。
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b*****u
发帖数: 648 | 9 学通信的
我觉得通信方面 最明显的趋势 就是现有通信网的宽带化 和计算机网络的更强的移动性
以及二者的整合；更有效地分配利用网络资源 并在此基础上支持更复杂的应用。
【在 w***g 的大作中提到】
: 读了三年phd,对未来很迷茫，看不出CS未来发展的方向。希望版上的大牛小牛们出来聊
: 聊各自研究领域的发展趋势。
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D*******e
发帖数: 258 | 10 转点儿啥好啊？
【在 p****f 的大作中提到】
: 这个题目太大了，不过总体来说就是没前途，趁年轻早点转行吧。
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s****t
发帖数: 698 | 11
为啥说是编程语言而不是compiler呢？ 呵呵
【在 h*******e 的大作中提到】
: 如果你做偏system的话，我认为关键在于PL，很多问题想要有breakthrough的话，都离
: 不开对PL的研究。
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w***g
发帖数: 5958 | 12 因为语言定的是方向，compiler只不过是实现。语言没设计好compiler再怎么做也是白
搭。一个例子就是试图用compiler自动并行化C程序，吃力不讨好。
【在 s****t 的大作中提到】
:
: 为啥说是编程语言而不是compiler呢？ 呵呵
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s*x
发帖数: 3328 | 13 我原来硕士的时候跟老板做PL的，觉得计算机软件的发展和PL分不开家啊，就好像木工
的手艺是和工具分不开的一样，好的程序语言才催生的好的软件，而对软件的要求又催
生了更好的程序语言。
【在 c****m 的大作中提到】
: programming language?
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k******s
发帖数: 537 | 14 你是未名的SmallX?
【在 s*x 的大作中提到】
: 我原来硕士的时候跟老板做PL的，觉得计算机软件的发展和PL分不开家啊，就好像木工
: 的手艺是和工具分不开的一样，好的程序语言才催生的好的软件，而对软件的要求又催
: 生了更好的程序语言。
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s*x
发帖数: 3328 | 15 对阿，哈哈，Kircheis版大阿，没想到这里可以碰到你 @@~
【在 k******s 的大作中提到】
: 你是未名的SmallX?
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s****t
发帖数: 698 | 16
受教了。
thanks a lot
【在 w***g 的大作中提到】
: 因为语言定的是方向，compiler只不过是实现。语言没设计好compiler再怎么做也是白
: 搭。一个例子就是试图用compiler自动并行化C程序，吃力不讨好。
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y******e
发帖数: 133 | 17 Why not PL is the key for application (software engineering) rather than
system
【在 h*******e 的大作中提到】
: 如果你做偏system的话，我认为关键在于PL，很多问题想要有breakthrough的话，都离
: 不开对PL的研究。
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c******e
发帖数: 5 | 18 个人以为是以semantic web为代表的AI领域的研究和应用。如何利用CS共享人类知识，
海量数据挖掘，商业辅助决策，collective intelligence应用等等。 |
R*******N
发帖数: 7494 | 19 个人认为，做PhD这个级别，statistical learning 和multi-core architecture是2大
热门(大家补充)。其他都属于分支应用或次级的。
不过小本和硕士不一样，学得扎实，还得从各类PL入手。
【在 w***g 的大作中提到】
: 读了三年phd,对未来很迷茫，看不出CS未来发展的方向。希望版上的大牛小牛们出来聊
: 聊各自研究领域的发展趋势。
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v********e
发帖数: 1058 | 20 其他都属于分支应用或次级的……
次级phd携次级老板含泪飘过
【在 R*******N 的大作中提到】
: 个人认为，做PhD这个级别，statistical learning 和multi-core architecture是2大
: 热门(大家补充)。其他都属于分支应用或次级的。
: 不过小本和硕士不一样，学得扎实，还得从各类PL入手。
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h*******e
发帖数: 225 | 21
前面两个热门是挺热门，但是后面这句话就没谱了。
这句也没看懂，什么叫还得从各类PL入手？是说本科和硕士就要学它个xxxx种语言吗？
我看未必吧
【在 R*******N 的大作中提到】
: 个人认为，做PhD这个级别，statistical learning 和multi-core architecture是2大
: 热门(大家补充)。其他都属于分支应用或次级的。
: 不过小本和硕士不一样，学得扎实，还得从各类PL入手。
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s*****g
发帖数: 5159 | 22 我也是次级的。
还是取其精华吧，多核不了解，不过stat learning应该是应用前景比较好的方向。现
在funding/新招faculty还是bioinfo最多，不过谁都知道那是...
【在 v********e 的大作中提到】
: 其他都属于分支应用或次级的……
: 次级phd携次级老板含泪飘过
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v******d
发帖数: 1322 | 23 严格意义上说, 这都不算cs, 充其量只能算CE
【在 R*******N 的大作中提到】
: 个人认为，做PhD这个级别，statistical learning 和multi-core architecture是2大
: 热门(大家补充)。其他都属于分支应用或次级的。
: 不过小本和硕士不一样，学得扎实，还得从各类PL入手。
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R********n
发帖数: 519 | 24 Statistical Learning还有Machine Learning是很典型的CS
【在 v******d 的大作中提到】
: 严格意义上说, 这都不算cs, 充其量只能算CE
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v***n
发帖数: 5085 | 25 是很典型的AI吧
AI有人认为不属于CS
【在 R********n 的大作中提到】
: Statistical Learning还有Machine Learning是很典型的CS
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R********n
发帖数: 519 | 26 这个看法很小众，大多数学校AI都在CS里面的，并且learning theory
也可以看成theory的一部分，属于理论范畴
【在 v***n 的大作中提到】
: 是很典型的AI吧
: AI有人认为不属于CS
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v***n
发帖数: 5085 | 27 谈自己的看法吧
觉得AI往大里说的确不是一个CS能涵盖的住的学科
【在 R********n 的大作中提到】
: 这个看法很小众，大多数学校AI都在CS里面的，并且learning theory
: 也可以看成theory的一部分，属于理论范畴
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R********n
发帖数: 519 | 28 同意，往大了说确实AI很广，甚至广过CS，比如Cognitive Science, Bio, etc
不过现阶段感觉很多AI的分支还是太虚无了，或者离实用太远了
还是CS里面的Statistical learning等好些
【在 v***n 的大作中提到】
: 谈自己的看法吧
: 觉得AI往大里说的确不是一个CS能涵盖的住的学科
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d******e
发帖数: 7844 | |
v****s
发帖数: 1112 | 30 前者是后者的子集。
自从vapnik的statistical machine learning和他提出的VC-dim理论之后，整个
machine learning界基本都转向了statistical.
具体可以看看akjain 在pami (1999??)发表的那片经典paper，statistical machine
learning。
目前的教科书有一边倒的趋势，不过statistical machine learning的坑也快被挖光了
，个人觉得。。。 |
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N**D
发帖数: 10322 | 31 some tradition statistics began to jump in and claim, "this has been done in
stat many years ago", stuff like that.
btw, Bayesian approach is bullsh*t
【在 v****s 的大作中提到】
: 前者是后者的子集。
: 自从vapnik的statistical machine learning和他提出的VC-dim理论之后，整个
: machine learning界基本都转向了statistical.
: 具体可以看看akjain 在pami (1999??)发表的那片经典paper，statistical machine
: learning。
: 目前的教科书有一边倒的趋势，不过statistical machine learning的坑也快被挖光了
: ，个人觉得。。。
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v****s
发帖数: 1112 | 32 math always runs deeper and earlier than other fields including physics , CS
, etc.
Well, Bayesian is dominant and theoretically optimal in ML, and now it has a
huge family including MRF, CRF, Graphical model based xxx .....
But can u propose something better?
in
【在 N**D 的大作中提到】
: some tradition statistics began to jump in and claim, "this has been done in
: stat many years ago", stuff like that.
: btw, Bayesian approach is bullsh*t
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N**D
发帖数: 10322 | 33 your last sentence usually comes from academic mafia.
the optimality condition is that Bayesian is optimal...
and, very hard to provide a good prior in practice.
CS
a
【在 v****s 的大作中提到】
: math always runs deeper and earlier than other fields including physics , CS
: , etc.
: Well, Bayesian is dominant and theoretically optimal in ML, and now it has a
: huge family including MRF, CRF, Graphical model based xxx .....
: But can u propose something better?
:
: in
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R********n
发帖数: 519 | 34 支持，统计理论正确的前提是概率模型正确，然后再说推导，基本上其实建模才是更关键
的问题
【在 N**D 的大作中提到】
: your last sentence usually comes from academic mafia.
: the optimality condition is that Bayesian is optimal...
: and, very hard to provide a good prior in practice.
:
: CS
: a
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