php毕业论文怎么找，你后悔读了现在的专业吗？
我是一位即将毕业的大学生，在高考后填报志愿的时候，选了英语、计算机方面的专业，可害怕录取不了，就都勾选了"服从调制"。
不优秀的自己当时确实少了些自信与努力。
后来读大学，便被调剂到了生物工程专业。我当时也十分不理解，可又能怎么办。家人劝我复读，可我心里很清楚，这个家付出了太多，哪有什么钱能够给我浪费。
直到大一下学期，我开始对我的专业有了好感，老师的讲解也让我明白了这门专业的重要。
也许这个专业就业岗位不好(之前普遍人都把之视为"黄牌"专业)，但它在国外和国内的生物方向发展有着很大差距，国内的市场较少，还不能全方位的在市场有一席之地。
可这些都不重要!大学专业的设定有着其社会发展的考虑，同时，这也不是机械化的教学。都让大多数人去学习一两个热门，所谓薪资高的专业。那前面的路怎么走?
也许我说得有些多了，但要肯定一点，我不后悔自己选的专业(没错，即便是被调剂的)。
如果你很嫌弃你的专业，乃至嫌弃它到毕业，你始终会认为是它在和你作对，始终把问题都硬塞在外部因素上，那么到最后，可能一切都不会有好结果到来。
踏实，说是两个字，可做起来难啊！
我们往往会纠结于某件事在一段时间内的益处，比如金钱、地位、"利益圈"，这样就是一种禁锢。无法拜托这个思维，你做什么不如意的事，都会恼怒，都会后悔!
作为一名大学生，不要在一些问题纠结太久，久了，会什么也得不到。老老实实增强自己，才是不变的法则。
毕业在即，考研也是不错的方向，当往大海汇集的地方走去，我们看到的便是另一番风景。
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无基础的人半路学编程能学会吗？
你说的是软件开发吧！编程很多牛人都是半路出家的。我大学就是计算机科学专业的。对于本专业的毕业生很多大四毕业还不会写一个完整的软件！！！！毕业论文和毕业设计作品都是网上抄的～～～所以说专业大学生也不一定学好软件开发。这个要靠你自己的爱好和花费时间去弄明白编程是什么，是用来做什么。还要基于你想学编程是出于爱好还是出于编程这个行业的高收入性。只要自己喜欢或是有理想做一个程序员。那任何时候都可以去学习编程。网上有很多入门课程。像C++ java php 。net～～～～都可以认识认识 ，选好你编程目的去学编程语言
花7000块钱买iPad？
使用实拍：ipaidPro12.9手机4G加WIFI顶配机型，英版4年保修，2次意外换；使用与国行无任何差别，说实话区别一丁点都没有，入手近一年，运行速度从来没有出现过卡顿，即便是sharp3D，王者荣耀，PS，微软的office套件，苹果自带的office套件，几乎无任何卡顿，尤其是视网膜屏幕看片，没有什么屏幕可比及。唯一有问题的iCloud云服务器慢，微软的onedrive慢的一塌糊涂，还有苹果应用商店也是经常出错，加载缓慢，无法登录。7000块只能买最低配的iPad，但是软件运行上面没有太多的区别。说到买iPad的心态，只能这么讲，好用。如果华为能做到这个体验水准我想就不一定选iPad，苹果的iOS系统的强大真是安卓不能比的。我买iPad心态和用途：绝对不是拿来炫耀，我在公共场合还不怎么拿出来用，怕人家说炫耀呀什么的，主要是体验感非常好，绝非引人注目，做笔记，做3D设计，封闭系统没有任何弹窗广告，屏幕显示细腻，notebility，notebook体验绝佳。最主要的是稳定，没有任何糟心的问题，重度使用电池实际使用7个小时左右。爱奇艺，王者5个小时耗完，待机黑屏基本不耗电。
有哪些新方法可以事半功倍？
来自纽约熨斗研究所（Flatiron Institute）的一支团队，认为可以通过人工智能（AI）来填补这个鸿沟。
该团队开发了一种据信能够改变我们测量量子态的方法，为了证明，他们特地进行了一番模拟实验。
方法涉及打造一套软件工具，即借助神经网络来预测量子比特（qubit）的潜在的各个位置。
普通计算机只能够通过普通的比特位（bit）来模拟一个量子系统，即“0”或“1”，而量子比特能够同时出现两种叠加态。
大约 200 个量子比特位的模拟，就要动用 1×百万×万亿×万亿 次的运算（是的，你没有看错）—— 这显然不是一件简单的事情。
量子比特并不是各自为战，而是会与其它量子比特纠缠产生更多的排列，从而极大地增加了必要的实验数量。
好消息是，Flatiron 团队的新方法，借助了机器学习来完成艰难的工作 —— 这让一台普通计算机也能够运行算法，而不是全面的 1 对 1 模拟。
这意味着只需百次排序，即可完成针对一个 8 量子比特系统的模拟，而不是动辄上百万。此外，新方法也能够在规模更大的量子系统上套用。
简而言之，研究团队开发的这种 AI 算法，可以高效地校准一个量子系统。神经网络支撑的该软件，只会采集很小的数据样本来运行模拟，以及将信息翻译成人类可以理解的样子。
完善之后，这类机器学习应用还可以在实验模拟之外的领域发挥作用。论文合著者 Giuseppe Carleo 在接受 Eureka Alert 采访时表示：
我们可以在其它环境中开发对应的方法，没准未来的一辆自动驾驶汽车，也可以在一台量子机器上运行呢？
原标题为：《Artificial intelligence techniques reconstruct mysteries of quantum systems》
原文链接：https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-02/sf-ait022518.php