區塊鏈對比機器學習的職位哪個好

Ⅰ 區塊鏈和JAVA哪個前景好

先學Java，然後用java寫區塊鏈這樣更有前途。可以先看看區塊鏈的書，然後在確定方向，目前來說語言不重要，重要的是你能用的精通，JS照樣可以成為大神，又何況是區塊鏈呢。
沒有相關的能力，知識的積累，以及技術，都是白說！

如果有機會的話，當然是從事區塊鏈技術行業，目前區塊鏈技術行業人才稀缺，優秀的人才更缺。區塊鏈是未來的大勢，這句話不知道被說爛了多少次。

Ⅱ 區塊鏈與人工智慧究竟誰會是財務工作的終結者呢

根據權威機構預測，未來會深刻影響會計從業人員的IT信息技術分別是：區塊鏈技術、智能ERP、雲計算、人工智慧等。尤其是 區塊鏈 技術，最近受到廣泛的關注。也有人把區塊鏈形容成會徹底顛覆財務的技術, 真的是這樣嗎?區塊鏈這個技術和財務到底有什麼關系，如果不懂區塊鏈會被淘汰么？

回答這個問題之前，首先，我覺得還是有必要先說一下什麼是區塊鏈，區塊鏈的本質是一個去中心化的分布式賬簿，數據可追溯，不可篡改。去中心化，那麼誰是那個中心呢？拿我們的貨幣來說，央行是發行貨幣的，去中心就是用不著通過央行發行貨幣了，比如大名鼎鼎的比特幣，就不是央行發行的。當我們談到分布式的賬簿，我們自然而然的就就想到了財務的分類賬，那麼分布式的賬簿，是不是財務的分類賬呢？實際上分布式賬簿包含的范圍要比分類賬大得多，應該說分布式賬簿包含了所有交易的所有數據，合同、票據等等，當然也就包含了財務信息。

區塊鏈 技術具有三個明顯的 特性 :公開性、安全性和唯一性，根據區塊鏈的這些特性呢，在需要信任的領域、在需要效率的領域、在需要安全的領域都是大有可為。可以想像，財務造假在區塊鏈上將比登天還難，即使你進行最輕微的造假，由於數據是不可逆的，不可篡改的，追溯核查時也無處遁形。如果你財務本身就沒有這些問題，就不必擔心。所以從目前看，區塊鏈並不能對財務帶來很大的沖擊。 就好比我們實行電算化這么多年，是不是所有的信息都錄入到ERP系統中了呢？ 所以說，區塊鏈這個技術呢，並不能替代財務會計的很多功能，也不能夠幫助我們去做決策分析這樣的事情，區塊鏈技術即使成熟了也不可能獨立對財務產生深刻影響，區塊鏈更多的影響是在思想和流程方面。

實際上相比區塊鏈，對財務影響更大的是 人工智慧、雲計算、智能ERP ，如今移動互聯網與人工智慧逐步滲透到了大眾生活的方方面面，會計工作也將因此而受到沖擊，並且沖擊的力度會越來越大。比如說，自從財務軟體問世後，繁瑣的總分類賬、明細賬不再需要會計人工登記，月末結賬只需輕點滑鼠就可以完成。網銀出現後，出納的大部分工作也都移到了網路。記得手工帳時代，會計們最提心吊膽的就是月末結賬，做不平賬是司空見慣的事，能快速找出報表不平原因的會計是財務骨幹，未來的財務總監。當財務軟體出現後，憑證與賬簿自動平衡，多少老會計引以為傲的技能沒了用武之地。

最近還有兩條新聞應該引起會計人的重視，一個是全球最大的會計師事務所之一DTT公司推出了財務機器人；另一個是海爾財務中心引入人工智慧，要大幅裁減上千名財務人員。這兩條新聞有一個明顯的共同點，都是信息技術沖擊傳統的會計領域。一個是近在眼前的技術取代會計人，另一個是人工智慧未來將終結會計工作，相信大多數會計人看了以後會有一種前途堪憂的感覺。有機構預測，10年後財務會計需求將削減 2/3 ,大量傳統財務人員面臨轉型或者失業。也許未來大學不會再有獨立的會計專業，若干年以後可能不會再有專職的會計人員。不用懷疑，就如你可能相信隨著自動駕駛技術的發展，10年後不會再有司機這個職業一樣。 科技 的進步會把簡單重復、規則性強的工作交給人工智慧。如果現在會計人員還是一味埋頭於會計核算工作，一方面這樣的工作對企業而言是低價值的，另一方面這樣的工作也不會給自己帶來太多的價值。

那麼，普通會計人員未來的出路在哪裡呢，我認為只有不斷學習ERP系統知識、預算管理、內部控制、決策支持、風險管理、成本分析等內容，從傳統的財務人員轉型為 管理會計 人員，不斷提升財務與企業實際業務的融合能力，預測商業需求及制定策略決策的能力，從而支持企業的戰略決策分析，實行成本控制，推動企業業績提升，做企業價值的創造者，更多的幫助管理者做好經營與管理決策，只有朝這個方向努力，才能大大降低人工智慧替代的可能性。親愛的小夥伴們，對於這個問題，您有什麼看法呢，歡迎在評論區留言，一起來討論。

Ⅲ 想了解一下區塊鏈技術和人工智慧的區別感覺好像都自稱是下個時代，到底誰更重要牛逼一點

區塊鏈與人工智慧都是下一個時代。

兩者之間可以有很好的結合。

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。區塊鏈（Blockchain），是比特幣的一個重要概念，它本質上是一個去中心化的資料庫，同時作為比特幣的底層技術，是一串使用密碼學方法相關聯產生的數據塊，每一個數據塊中包含了一批次比特幣網路交易的信息，用於驗證其信息的有效性（防偽）和生成下一個區塊。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

區塊鏈技術目前現階段可以分為三個版本。

而目前在前三個版本中，存在著無法正真實現去中心化 、低擴展性、出塊者獲得的激勵與全網的最佳收益不匹配、網路總是以最大容量運行，如比特幣和以太坊，影響效率。

Velas將兩者相結合，開發能夠自我學習進步的公鏈。

Velas通過人工智慧（AI）優化的神經網路來增強 其共識演算法，進行自我學習和自我優化的公鏈，致力於提高轉賬過程以及智能合約的 安全性、互操作性、和高度可擴展性。Velas 採用通過 AI 增強的 DPoS 共識，在不 降低安全性和交易速度的情況下，完全實現去中心化。

技術上，Velas 已融合了跨鏈支付、支持多幣種的多簽錢包、匿名轉賬等功能與 服務，其生態系統專注於交易所、多重簽名錢包、商家平台等所有涵蓋交易、支付 的應用場景， 且在 AI 完全接入系統後，最終可實現完全免除轉賬費用。

並且，通過 AI 增強的 DPoS（AIDPoS）實現完全去中心化 >AI 根據區塊鏈的需求選擇誰來抵押代幣 >Velas 只在需要時出塊 < 每 1 秒到每 2 分鍾之間 > > 可擴展性（可擴展至 30,000 TPS) > 區塊生產商是通過人工直覺選出的。

Ⅳ 區塊鏈技術人員就業前景怎麼樣

互聯網/游戲/軟體行業人才需求較大

根據獵聘網公布的數據顯示，2019年區塊鏈招聘企業中，互聯網/游戲/軟體行業人才需求佔比超77%，遙遙領先其他行業，其次是金融行業，佔比為6.5%。

——更多數據請參考前瞻產業研究院《中國區塊鏈行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

Ⅳ 計算機專業就業方向是什麼

計算機專業就業方向

計算機專業就業方向主要有：畢業生主要面向交通系統各單位、交通信息化與電子政務建設與應用部門、各類計算機專業化公司、廣告設計製作公司、汽車營銷技術服務等從事IT行業工作。

計算機技術面臨著一系列新的重大變革。諾伊曼體制的簡單硬體與專門邏輯已不能適應軟體日趨復雜、課題日益繁雜龐大的趨勢，要求創造服從於軟體需要和課題自然邏輯的新體制。並行、聯想、專用功能化以及硬體、固件、軟體相復合，是新體制的重要實現方法。計算機將由信息處理、數據處理過渡到知識處理，知識庫將取代資料庫。自然語言、模式、圖像、手寫體等進行人-機會話將是輸入輸出的主要形式，使人-機關系達到高級的程度。砷化鎵器件將取代硅器件。

Ⅵ 人工智慧和區塊鏈有什麼關系

最近幾年區塊鏈和人工智慧一直很熱門

首先區塊鏈是建立去中心化的網路，所謂的去中心化，就是說這個網路不屬於你也不屬於我。

它屬於所有人。

而人工智慧是指研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。也就是說，「機器的自我學習」

這樣一來我們就可以思考區塊鏈與人工智慧的結合了。

首先我們要了解到，區塊鏈目前可以簡單的分為三個階段。

而在前三個階段中，都存在著：無法正真實現去中心化 、低擴展性、出塊者獲得的激勵與全網的最佳收益不匹配、 網路總是以最大容量運行等問題。嚴重的浪費資源並降低效率。

那麼我們是不是可以將人工智慧結合到底層公鏈技術當中，來解決這些問題呢？

答案是可以的！並且已經有團隊研發，並已經取得了一定的進度。

Velas 是一個通過人工智慧（AI）優化的神經網路來增強 其共識演算法，進行自我學習和自我優化的公鏈，致力於提高轉賬過程以及智能合約的 安全性、互操作性、和高度可擴展性。 Velas 採用通過 AI 增強的 DPoS 共識，在不 降低安全性和交易速度的情況下，完全實現去中心化。不光如此， AI 根據區塊鏈的需求選擇誰來抵押代幣 ；Velas 只在需要時出塊； 每 1 秒到每 2 分鍾之間 ；可擴展性（可擴展至 30,000 TPS) ； 區塊生產商是通過人工直覺選出的。

Ⅶ 量子計算、人工智慧與區塊鏈

量子計算、人工智慧與區塊鏈
未來5年到10年，是全球新一輪科技革命和產業變革從蓄勢待發到群體迸發的關鍵時期。隨著全球新一輪科技革命的飛速發展，顛覆性技術革新風起雲涌，其中最引人矚目的包括量子計算、人工智慧與區塊鏈等。這些顛覆性技術與中國傳統文化有無聯系？與基礎科學（如數學、物理學）有何關系？如何客觀認識這些前沿技術？本期特刊發2018年1月獲中華人民共和國國際科學技術合作獎的美國籍理論物理學家、中國科學院外籍院士張首晟的報告。
目前，量子計算、人工智慧與區塊鏈是整個信息技術行業中最重要的三大基礎技術。在將來，要使信息技術真正能夠得到跨越發展，必須重視基礎科學，既需要物理學，又需要數學，因為物理和數學跟信息技術革命有緊密的聯系。

天使粒子」的發現改變了量子計算機的研發困境
在講量子計算之前，先講一講跟「天使粒子」有關的科學發現故事。現代很多有意思的科學發現，都跟哲學觀念的改變有所關聯，包括中華民族那些根深蒂固的古老哲學觀念。比如，好像世界從來都是正負對立的世界，有正數必有負數，有陰必有陽，有善必有惡。這種對立的世界觀，在基本粒子的物理世界裡也有呈現。
歷史上曾有一位非常偉大的理論物理學家狄拉克，他把愛因斯坦的狹義相對論和量子力學統一起來，在統一的過程中他做了一個非常簡單的數學運算，開了一個根號。在開根號的時候，始終會出現正負兩個解，一般人可能只關心「正解」，不關心「負解」。狄拉克把「負解」解釋成所有的粒子必然有反粒子，並預言所有的粒子必然有反粒子。
1928年的時候，物理界並沒有發現反粒子，大家都對他提出非常大的質疑，說他的方程肯定不對。他堅持自己的方程是對的。過了5年，他非常幸運，果然在宇宙輻射的射線裡面，物理學家找到了電子的反粒子，就是正粒子，命名為狄拉克海。
此後，基本粒子物理了有質子找到了反質子，有中子也找到了反中子，並且得到了應用。比如正電子在醫療領域裡面已經有了廣泛應用，有一種醫療測試叫PET，利用正電子和負電子可以成像，要測阿爾茲海默症，最好的辦法就是做PET。
今天，中國人對科學發展非常關心。科學發展最大的驅動力是什麼？我認為是對生活的好奇心。歷史上的理論物理學家，如牛頓，在蘋果樹底下，蘋果掉下來激發了他的靈感，萬有引力就發現了。愛因斯坦在坐電梯的時候，感覺到電梯的上下和引力的作用非常相似，由此創造了偉大的廣義相對論。
另外，科學的發展應該不迷信權威。狄拉克成為非常有名的理論物理學家後，科學家都非常堅信在世界上有粒子，必然有反粒子。但另外一位偉大的理論物理學家馬約拉納，他出於好奇心，問世界上會不會有一些粒子並沒有反粒子？他發明了馬約拉納方程，這個方程奇妙地描寫了有一種粒子沒有反粒子，或者它自己就是自己的反粒子。
後來，整個物理學界都在找夢寐以求的兩個粒子，一個粒子叫「上帝粒子」，2012年在歐洲的加速器中找到，預言它的那位物理學家希格斯得了諾貝爾獎，還有一個就是「馬約拉納費米子」。
我是做理論物理工作的，理論物理學家的工作一般是作出預言，讓實驗物理學家來測試。我的實驗小組在2010年的時候就預言了在一個組合型的器件裡面可以找到馬約拉納費米子。不過我們還需要找到一個信號能夠證明這種粒子的存在。
有一天，我想馬約拉納粒子只有一面，沒有反面，所以在某種意義上它是通常粒子的一半。我們理論小組做了大膽的預言：既然馬約拉納粒子跟通常粒子不一樣，在某種意義上它只是通常粒子的一半。所以它的電導率會不一樣，通常的粒子電導率是0、1、2、3整數倍，它必然會導致半整數倍的電導台階。我們預言它會有0.5或1/2的台階。後來我們理論小組就和實驗小組做了一個緊密的合作，做了實驗觀察，的確在0.5的地方，大家可以看到是實驗的原始圖案，在0.5的地方出現了台階，證明了馬約拉納費米子的存在。我們取名為「天使粒子」，大家非常喜歡這個名字。
「天使粒子」跟信息技術發展有什麼關系？
現在的計算機已經分成兩類，經典計算機和量子計算機。有些問題經典計算機就很容易解決，比如把兩個大的數乘起來，經典計算機可以算得很快。但一個數看能不能拆成另外兩個數的乘積，比如15可以寫成3乘以5，這個數比較小的話你自己也可以算出來。但是給你一個很大的數，經典的計算機要算這個數到底是不是兩個數的乘積需要花很長的時間，因為它用的演算法是窮舉法，把所有可能被除的數一個個除過來，最後才能確認這到底是不是兩個數的乘積，經典計算機算起來非常慢。
經典計算機只能用窮舉法，最後才算出一個答案。但量子世界是非常神奇的世界，是平行的世界。比如一個著名的試驗，如果我放出一個粒子，比如光子，它有兩個孔，要不是左邊，要不是右邊。但是量子世界有一種本真的平行在裡面，一個基本粒子在某一個瞬間同時穿過了兩個孔。要麼是左，要麼是右的話，圖像就不是顯示的圖像。
量子的世界本身是平行的。如果用量子世界來做計算的話就能夠秒算，把所有的可能性一下子算出來，因為量子世界有它本真的平行性，這是量子計算最基本的概念。但是要真正造出這個量子計算機是非常困難的，比如最基本的單位，經典計算機最基本的單位是比特，就是信息要不是0就是1，用0、1就能夠表達所有的信息，這是經典計算機的概念。但在量子世界裡面，一個粒子同時穿過左孔，又穿過右孔，處在某一種疊加的狀態。一個量子比特講不清是0還是1，它是處在0和1疊加的狀態裡面。大家聽一個比喻，薛定諤貓就處在死和活的疊加狀態裡面。這是一種非常奇妙的現象。但是由於這種基本的現象，說明一個量子的比特本身是不太穩定的，你去觀察一下周圍就知道它要不就是在左邊，要不就是在右邊，要不是0，要不就是1，任何一個雜訊就會對量子比特產生很大的干擾。
最近，量子計算機成為全球和美國著名公司特別關注的東西，谷歌、微軟、IBM、英特爾都在做投資，但根本上不能解決這個問題，因為一個量子比特是非常不穩定的，如果哪天告訴我們做了50量子比特，但關鍵的問題是有用的比特是多少，如果只有一個有用的比特，往往在這種量子計算的框架下需要10個、20個甚至40個、50個糾錯的比特來為它服務，使得量子計算很難真正實現。
但天使粒子的發現根本改變了量子計算機研發的困境，這是從量變到質變的過程。量子比特本身自帶糾錯的能力，就是我把通常一個量子比特能夠拆分成兩個天使粒子的。通常的粒子有兩面，天使粒子只有一面，所以天使粒子通常只相當於一個粒子的一半。所以通常一個量子比特就可以用兩個天使粒子來儲存它。一旦用了兩個粒子儲存它，它們在遙遠的地方，它們相互是有糾纏的。在經典世界裡面的噪音，它們相互之間是沒有糾纏的，這樣的話就沒法用雜訊來破壞由天使粒子所儲存的量子，所以這是一個革命性的改變。
所以，我在不久前在美國物理學會演講，說天使粒子是激動人心的發現，用來做量子計算機是多少比特就多少比特，不用附加糾錯的比特，自帶糾錯功能，這會對量子計算機的研製起到突飛猛進的作用。

機器人哪一天能夠做科學發現，那一天智能機器就超過人了
人工智慧作為一個基本概念，20世紀60年代就已經提出來。今天人工智慧能夠有突飛猛進的發展，主要是很多新技術的匯總。根據摩爾定律的迭代，每過18個月能夠翻倍，如果用量子計算的話，就不只是按摩爾定律18個月翻倍，而是完全從量變到質變。這些年來，人類計算能力不斷增長。互聯網和物聯網的誕生，產生大量的數據。智能演算法有突飛猛進的變化。大數據能幫機器學習。不過，人工智慧的基礎是各種數據，再好的演算法，再強大的計算機沒有數據的話也無法成為人工智慧。
人工智慧，現在雖然看到了它在突飛猛進，但我覺得還處在非常早期。為什麼這么講呢？做一個簡單的類比，比如我們曾經看到鳥飛，人也非常想飛，但早期學習飛行只是簡單仿生，在人類的手臂上綁上翅膀，這就是簡單的仿生，但真正達到飛行的境界是由於人類理解了飛行的第一性原理——空氣動力學，有了物理原理和數學方程之後就可以人為設計最佳的飛行器，現在的飛機飛得又高又快又好，但並不像鳥，這是非常核心的一點。
現在人工智慧多是在簡單地模仿人的神經元，但我們更應該思考的，是在這裡面有一個基礎科學重大突破的機會，我們要真正去理解那個智慧和智能的基本原理，這樣才能真正使人工智慧有根本性的變化。
到底用什麼樣的依據能夠真正衡量人工智慧達到人的標准？有人可能聽說過圖靈測試，圖靈測試是說人跟機器對話，但不知道對方到底是人還是機器。整個對話的過程中，你如果花了一天的時間根本感覺不出來，那就說明機器人好像已經達到人的水平。雖然圖靈是一個偉大的計算機科學家，但我並不贊同這個判斷方法。人的很多情感並不是理性的情感，要讓一個理性的機器學一個非理性的人的大腦可能並不是那麼容易。
所以我想提出一個新判斷方法，智能機器人哪一天真正擁有超越人的智力？我認為人最偉大的一點，就是我們能夠有科學的發現，哪一天機器人真能夠做科學的發現，那一天機器就超過人了。
最近我在人工智慧方面寫了一篇文章，將會在美國的科學院雜志上發表，裡面會提到，人類最偉大的科學發現，有相對論、量子力學等，在化學裡面最偉大的發現就是元素周期表的發現。智能機器在沒有任何輔導的情況下，能不能自動發現元素周期表？可不可以幫助人類發現新葯，用機器學習的辦法能否發現新材料？這些是判斷人工智慧水平的標准。

實現區塊鏈和人工智慧互相共存發展，它們會是最有價值的
在今天的世界，個人會產生出很多數據，個人的基因數據、醫療數據、教育數據、行為數據等，這是發展人工智慧特別需要的。很多數據都是掌握在中心機構裡面，沒有達到真正的去中心化。區塊鏈的產生，能夠產生一個去中心化的數據市場。
我把區塊鏈的整個理念用一句話來描寫，叫「In Math we trust」，這種理念是建築在數學基礎上的。整個區塊鏈和整個信息技術領域裡面最基礎的東西，是基礎數學，是能在數據市場裡面保護個人隱私，又能夠做出合理的統計性的計算。比如有一種非常神奇的計算方法叫零知識證明，它能夠向你證明我的數據是非常有價值的，但又不告訴你真正隱私的數據在哪兒。
有了區塊鏈之後，數據市場能夠使社會變得更加公平。現代社會最大的不公平是人們容易歧視一些少數派。但在機器學習的過程中最需要的就是那些少數派擁有的數據。如果今天機器學習的精準率達到90%了，使90%提高到99%，它需要的不是已經學過的數據，而是跟以前不一樣的數據。往往是少數的數據對機器學習來講是最有價值的。一旦我們的數據建築在區塊鏈的基礎上，再加上這些奇妙的數學演算法之後，我們就能夠擁有良性的數據市場。在這個世界裡面，達成區塊鏈和人工智慧互相共存的理念，它們是會最有價值的。
整個區塊鏈，大眾對它的認識還不是最根本的第一性原理認識。用最基本的物理學原理來講，達成共識就好比大家都同意同一個「賬本」，相當於在物理學裡面，磁鐵本來是雜亂無章的，但到了鐵磁態裡面它們指向的方向都是同一樣的。
達成共識在自然世界裡面也有，這種現象叫熵減的現象。達成共識，大家都朝一個方向的話，這個狀態的熵遠遠比雜亂無章的熵要小。達到這個共識是非常難的，因為熵總是在增的。
在區塊鏈上能達到一個共識系統都是用一種演算法，需要消耗能量。這件事情聽起來不合理，賬戶為什麼要耗費能量，但從物理學第二定理來講，這是非常合理的一件事情，因為達成共識本身是熵減，但整個世界的熵一定要增加，所以在達成共識的同時一定要把另外一些熵排除出去。這種沒有中心化的機制跟自然世界裡面磁鐵從雜亂無章的狀態達到有序的鐵磁狀態非常相像，消耗能量付出代價也是必然的趨勢。
所以理想的信息世界，是未來每個人擁有自己所有的數據，完全去中心化的儲存，這樣黑客也不可能黑每個人的數據。然後用一些加密的演算法在區塊鏈上真正能夠達到既保護個人的隱私，又能夠做出良好的計算，不會發生像Facebook中很多個人的數據被盜用那樣的事情。
今天我們要解決的量子計算、人工智慧、區塊鏈技術的問題，都是整個人類的問題，中國科學家會面臨非常大的機遇，除了要把應用科技做好，還應該有真正原創的基礎科學突破，比如上述介紹的物理和數學原理，盡管這些東西聽起來比較抽象，比如熵增原理，正負電子。世界的奇妙，正在於基礎科學能夠給整個信息技術行業提供廣闊的全新發展前景。

Ⅷ 區塊鏈和人工智慧哪個較容易成為入門級開發工程師

大數據是新的概念，「一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合」。還有更新的雲計算概念，都是和海量數據的存儲和處理和應用相關聯。大數據的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。「但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。」大數據和雲計算和人工智慧聯系緊密，或許今後會有一些融合和變化。

Ⅸ 我在濟南讀書，馬上快畢業了，學的計算機專業，去什麼公司比較好呢

謝邀，專業，信息安全，學校，國內普通一本。說句實在話，雙非學校在找工作方面，同等實力的學生在211，985的學生年前是要矮一頭的，說白了就是更受歧視。我和你講講為什麼有歧視。第一個，是高考成績是最有參照性的一個成績，很大程度上能代表一個人的學習能力，與學習能力相對應的就是學校的層級（211，985）。第二個，是學校水平問題，雖然個別211學校某些專業教學什麼的也不怎麼樣，但是其他211，985學校水平比起雙非就是要好很多。畢竟國家扶持力度大。我認識的幾個學長，有一個是做演算法優化的，去了樂視，入職一個月工資12000起吧似乎。還有一個是做漏洞挖掘和滲透的，自己挖出好幾個漏洞並成功提交到烏雲反饋給廠家，畢業去了一個剛成立的小公司，月薪似乎有20000左右。還有我們這屆還有一個去了滴滴。上述去樂視滴滴兩人，有一個突出特點是，演算法很強。都在編程大賽斬獲佳績。那位白帽同學，是自學成才。說完了校內的大神，再說一下普通人。他們很多是去了計算機相關的小公司，北京，入職起薪工資6000+。還有一部分基礎不錯的同學，去了國企，有個聯通軟體研究院，濟南，估計也得有個6000+工資。還有去了郵政的，考電網的，等等等等。如果你是211，985，計算機專業，你的工資會在這個基礎上再加上2000-3000。如果你還有一技之長，或者肯吃苦（華為），可能薪資還要高。我去年11月份，想去找工作。雖然已經報名考研了，但是感覺還是找工作提高快。我想去做安全的公司，但是我自己也沒有什麼漏洞挖掘和滲透經驗，雖然有安卓應用開發基礎，在這里也派不上用場。被心儀的公司婉拒（說是婉拒，其實是電話面試之後再無下文）。心灰意冷專心准備考研，然後考上了本校的研究生。羅里吧嗦說這么多，無非就是想提醒那些剛進入大學沒多久或者面臨就業的大三學子。一定要沉下心去好好鑽研一門「技術」（安卓或者ios 開發，高級演算法，滲透和漏洞挖掘，圖像識別，機器學習，區塊鏈等）。這些內容大學基本上是不講的，但是是社會急需的，如果你能掌握其中的一兩個技術，那你的起薪至少會在10000+以上，北京。如果自己基礎還不錯，但是沒有什麼好的就業機會，那麼選擇一個方向，有目的的考研可能是最佳的選擇。比如最近大熱的機器學習，後來居上的區塊鏈技術，還有老生常談的雲技術雲安全和大數據等等。計算機專業的薪金應該可以說是當前全部專業收入的第一梯隊的。起薪高，但是工作壓力也大。很多學計算機的不想考公務員事業編的原因是不想放棄薪金優勢去求一個穩定工作。所以，要干什麼要想往什麼方向發展，還是看個人能力。當然，選擇更重要。如果你去了一個創業公司，但是保不齊三年後會成為下一個滴滴呢。好了，說這么多核心內容就是作為一個國內普通一本的應屆畢業生對於專業工作就業的想法。如果有能力，選擇創業也未嘗不可。各路985，211大神，小弟才疏學淺，輕踩。

Ⅹ 區塊鏈工程師薪酬上漲的快嗎

日前有媒體報道稱，中國智造催熱普工職位，其中區塊鏈工程師薪酬上漲最快。

春節後的返城就業熱潮，也推動了一線城市求職和招聘量的上升。58同城公布的2018春節期間招聘業務數據顯示，58同城招聘App端流量同比增長40%，新增簡歷量同比增長32%，職位發布量同比增長30%。北京地區由於春節後生活服務類基礎職位的招聘量激增，導致家政保潔/安保職位的招聘量增長236.93%。

隨著人工智慧等新興概念的興起，對演算法、深度學習、機器學習等相關人才的需求比較旺盛，且該領域的人才多由IT/互聯網這一領域轉變而來，技術的發展也從某種程度上加速了這一領域中相關職業的競爭程度。

文章來源：比特110網