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[人工智能][职业规划]电子通信专业大学之路

[职业规划]电子通信专业大学之路

高考已经过去十年,当前也曾为专业选择纠结过,迷茫过。周围人都不懂的情况下,机缘巧合报考了电子类专业,从此入坑十年。

尤其记得当年大学前的暑假,自己读了几本大学该怎么读,这么度过大学生活的书籍,然后兴趣盎然的就冲去了大学。

大约大一大二时,刚接触互联网(大学之前只会上网,其实啥都不懂),然后大量的搜索和学习网络资源。

尤其记得第一类是关于计算机职业规划的文章,痛病思痛,当时也为当时的自己指明了一些方向。所以现在感觉自己到了某个节点,到了可以整理自己的经历和经验的时候,所以分享出来,留作需要的人借鉴。

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一、高考报考选择

1、首先推荐可以考虑自己或者家庭的优势进行选择。如果想自己学门技能,倾向于包括工科类,学门技能相对还是比较容易之后迈入职场。如果早早的就考虑深造到博士,可以考虑理科类,读到博士相对工科,论文创新性会容易很多。然后也有一些家里比较优越,可以考虑按照自己的兴趣来选择,可以考虑一些发展自己特长和喜好的专业。最后,大学的专业并不等同自己以后的发展方向。只是在校园和社会的过渡期的一个默认选项。

2、学长是硬件出身,所以主要针对计算机硬件为主,以及底层软件相关的大学时期的一些分享。所以做职业规划就主要侧重计算机相关的,比较熟悉。本科的话,计算机类主要有软件工程、计算机科学、电子信息工程、电子科学与技术、通信工程、电气和自动化等。

研究生的话,就分的比较细,可以大概理解为本科的一个专业对应研究生的一个学院,会进行进一步的细分。

进入大学之前以及之后,要逐步做好大学中清晰的规划,这样才不至于荒废,从而学有所获。

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二、大学本科篇

大一大二时期,抓住机会进入了一个实验室,帮助老师和学长们打下手,一边学习专业知识。本人经历从实际动手出发,再去看课本的专业知识,会让我后来的专业课学习比较有自己的节奏。

1、首先学习认识元器件,对应的了解其用处,最快捷准确的方法,是查看到之后的熟悉看器件的datasheet,可以先看overview部分。

除了google,可以使用一些软件,比如《芯查查》等。

2、开始实操,侧重软件的同学,可以跳过上一步,从C语言或者JIRA语言开始,然后去编写一些简单的小程序,做好编程基础。C语言作为主阵地,推荐《C专家编程》《CSAPP》《C陷阱与缺陷》和《C和指针》。

侧重硬件的同学,可以从单片机开始进行,了解单片机基础,在开发板上进行简单的代码调试,从流水灯开始实操,提高动手能力。

3、重视学习电路知识,这是之后硬件原理图设计的基础。基础储备除了大学课程中的模电和数电,电路入门推荐《晶体管电路设计》非常通俗易懂。模电的课程比较难理解,基本模电都是围绕运放展开的,可以看一些运算放大器的书,比如《运算放大器权威指南》。

4、学习通信知识,这是之后入行通信领域的必备基础。信号与系统、通信原理等都是基础的大学课程之外,从宏观应用领域可以看一些移动蜂窝通信、数据交换的书籍。从集成电路角度,可以了解计算机总线已经不同的板载接口。

5、DSP/FPGA ,在信号的基础上,学习数字信号处理,和图像信号处理

6、硬件在使用8051系列以及STM32单片机的基础上,可以学习操作系统的知识,通过部署UCOS,了解其多任务系统实现源码,在工控等领域有广泛的应用。

三、研究生篇

电子通信类分成电子、通信、集成电路,也会很多这类专业的研究生方向选择为纯软件、机器学习等

集成电路设计的研究生主要从事芯片设计领域,可以分为数字IC设计和模拟IC设计,也分为前端和后端两个方向,前端主要完成SOC的设计和集成,和工艺连接不紧密;后端主要布局布线以及各种验证等,和和工艺连接紧密。

通信类一般和军工联系紧密,主要从事雷达、短波、长波等通信。

在电子类专业硕士课题可以主要侧重系统设计,主要是主流Linux以及Android系统,学习方面可以根据系统分层分别进行学习,可以只选某个方面进行学习。

1、选择开发板,搭建开发环境。推荐使用主流厂家有树莓派、周立功、友善之臂、正点原子、迅为、瑞芯微、全志、百问网等

2、内核驱动,和之前的单片机裸机开发有很高的相似性,有相关经验的同学可以从这方面入手系统开发。主要是分模块进行不同的驱动开发,要熟悉常用的模块和总线。

3、内核和上层之间的中间层,主要包含硬件抽象层、框架层等,涉及向下的驱动接口、以及为上层提供接口实现。建议从项目功能出发,从功能实现的角度,从某个接口向下调用从而了解该功能的软件框架设计。

4、上层APP或者web等,上层就是直接呈现给使用者的部分。一般都包含前端和后端开发。前端负责交互页面的展示,熟练使用html+CSS+JS等;后端则是业务逻辑的实现,使用Java或者C++代码,以及数据库SQL等。

5、部署机器学习算法,在linux(可以是嵌入式平台或者PC)上部署机器学习算法环境,运行人脸识别等机器学习模型。

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加:2021-09-02 11:21:53  更:2021-09-02 11:22:10 
 
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