神经网络可视化多媒体
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一、数据科学与大数据技术是什么学院
数据科学与大数据技术是什么学院如下：
数据科学与大数据技术是普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，是2016年中国高校新增设置的本科专业。本专业课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。
本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力。
掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。
课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括大数据概论、大数据存储与管理。
大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。
二、电子信息工程专业以后女生就业方向是什么?需要考些什么证?是不是考研...
你好，电子信息专业学生，出来之后要干什么呢?
如果从工程师和研究生的专业方向来看，电子信息专业的方向大概有
1）数字电子线路方向。从事单片机（8位的8051系列、32位的ARM系列等等）、FPGA(CPLD)、数字逻辑电路、微机接口(串口、并口、USB、PCI)的开发，更高的要求会写驱动程序、会写底层应用程序。
单片机主要用C语言和汇编语言开发，复杂的要涉及到实时嵌入式操作系统(ucLinux，VxWorks，uC-OS，WindowsCE等等)的开发、移植。
大部分搞电子技术的人都是从事这一方向，主要用于工业控制、监控等方面。
2）通信方向。一个分支是工程设计、施工、调试（基站、机房等）。另一分支是开发，路由器、交换机、软件等，要懂7号信令，各种通信相关协议，开发平台从ARM、DSP到Linux、Unix。
3）多媒体方向。各种音频、视频编码、解码，mpeg2、mpeg4、h.264、h.263，开发平台主要是ARM、DSP、windows。
4）电源。电源属于模拟电路，包括线性电源、开关电源、变压器等。电源是任何电路中必不可少的部分。
5）射频、微波电路。也就是无线电电子线路。包括天线、微波固态电路等等，属于高频模拟电路。是各种通信系统的核心部分之一。
6）信号处理。这里包括图像处理、模式识别。这需要些数学知识，主要是矩阵代数、概率和随即过程、傅立叶分析。从如同乱麻的一群信号中取出我们感兴趣的成分是很吸引人的事情，有点人工智能的意思。如雷达信号的合成、图像的各种变换、CT扫描，车牌、人脸、指纹识别等等。
7）微电子方向。集成电路的设计和制造分成前端和后端，前端侧重功能设计，FPGA(CPLD)开发也可以算作前端设计，后端侧重于物理版图的实现。
8）还有很多方向，比如音响电路、电力电子线路、汽车飞机等的控制电路和协议。。。
物理专业从事电子技术的人，一般都偏向应用物理较多的方向，这样更能发挥自己的专长。比如模拟电路、射频电路、电源乃至集成电路设计。
您要是有一定物理基础，又爱动手，应该考虑这些比较难的方向。它们虽然入门不易，但是都是非常专业的东东，5年以上经验的基本都月入1万以上（安捷伦在北京招的射频工程师月入4000美元），而且这些专业对外行人来说都是天书，做这些行业是越老越吃香。
但是，这些专业需要您最好读一下该专业的研究生。
如果想找工作容易，就去学学单片机、ARM、FPGA，这种工作很多，几年经验的人收入在6000元以上。
如果不畏惧编程、不怕数学和算法，信号处理、DSP也是很好的选择，能够承担项目的人收入在8千~1万/月左右。
*你熟悉网络的话，可以做企事业单位的网管、网络维护、建网站等工作。舒舒服服的。
*你能熟练使用C＋＋编程，熟悉操作系统，你可以成为专职程序员，熟悉底层软件你还可以成为系统工程师。是比较受累的活儿，但工资不低呀！
*你能熟练使用JAVA，可以处理面向对象的企业型的应用开发，公司企业WEB页面设计、INTERNET可视化软件开发及动画等，Web服务器手机上的JAVA游戏开发等等。很时髦的工作，工作时的心情很重要，哈哈！
*你若熟悉linux，完全可以在linux世界里自由竞争，你只需要一台电脑，连上internet以及一个好的头脑就足够了。你的linux战友们将会根据你的意见，你的代码和你的其他贡献来判断你的能力，不愁找不到工作，工作会来找你拉！
*你能熟练使用protel，可以找排线路板方面的工作，如设计PC机板卡等等。循规蹈矩，安安静静，与世无争，但不能干一辈子吧？
*你单片机熟，可以找单片机开发编程应用方面的工作。小企业，小产品多多，其中也自有一番乐趣。
*你对DSP有一定基础的话，你可以在人工智能、模式识别、图像处理或者数据采集、神经网络等领域谋求一个职位。将来一准是公司的栋梁之材啊！
*你若熟悉ARM，可以成为便携式通信产品、手持运算、多媒体和嵌入式解决方案等领域里的一名产品研发工程师。哈，一个新的IT精英诞生了！
*你熟悉EDA，能熟练应用HDL语言，熟悉各种算法，如FIR、FFT、CPU等等，同时掌握最新FPGA/CPLD器件的应用，把研制的自主知识产权的模块用于ASIC。恭喜你，你马上可找到月薪上万的工作了。
什么？你什么也不会？这四年白上了！？那就去问问你们老师怎么教的你，回来再问问你自己是怎么学的！找工作的同时抓紧时间补课吧！
专业是个好专业：适用面比较宽，和计算机、通信、电子都有交叉；
但是这行偏电，因此动手能力很重要；
另外，最好能是本科，现在专科找工作太难了！当然大虾除外
本专业对数学和英语要求不低，学起来比较郁闷
要拿高薪，英语是必需的；吃技术这碗饭，动手能力和数学是基本功
当然，也不要求你成为数学家，只要能看懂公式就可以了，比如微积分和概率统计公式，至少知道是在说些什么
而线性代数要求就高一些，因为任何书在讲一个算法时，最后都会把算法化为矩阵计算（这样就能编程实现了，而现代的电子工程相当一部分工作都是编程）
对于动手能力，低年级最好能焊接装配一些小电路，加强对模拟、数字、高频电路（这三门可是电子线路的核心）的感性认识；工具吗就找最便宜的吧！电烙铁、万用表是必需的，如果有钱可以买个二手示波器
电路图吗，无线电杂志上经常刊登，无线电爱好者的入门书对实际操作很有好处
另一块是单片机、CPLD/FPGA、DSP
其中单片机是必会的，51系列单片机就可以，因为这个用得最多；找块51开发板（比较便宜）自己动手编编程序就可以了
ARM单片机、FPGA、DSP开发板都比较贵，不过这是趋势，有条件就玩玩吧
编程方面：c/c++是要会的，实际上单片机/DSP应用系统就常用c语言来开发
数据结构和操作系统是计算机软件专业最核心的课程（北大老师认为，学过这两门课就认为是学过计算机了）
大型单片机（比如ARM系列)经常使用嵌入式操作系统（比如uCLinux)，因此除了windows编程外，有机会可以玩玩Linux编程
另外计算机专业的数据库原理（数据库现在太重要了，最好能学学大型的比如说SQLServer、Oracle，也可以学MySQL、Access）、软件工程、计算机体系结构（如果你微机原理的底子厚也可不学）、编译原理（够难的）
windows编程：初学者还是用vb吧，真正开发用Delphi/C++Builder比较多，学vc花的代价太大，至于Java/C#现在离底层开发还比较远
底层方面还有一块是写驱动（WDM或Linux驱动），不过这些都比较专业，要对操作系统有很深的认识
电子工程的课程另一大块就是信号系统、数字信号处理、通信原理、电磁场与微波技术基础，这些课程用到很多数学，学起来比较痛苦
而且我觉得本科很难把这些课程学明白（因为你的数学基础不够），不过在理论上能搞明白一些总比稀里糊涂强
其实电子信息工程专业最核心的课程是单片机技术，EDA技术，DSP技术和嵌入式系统这四样，只要"精通"一样，就可以过上比较体面的生活喽
此外还有一些比较重要的课程，如电路CAD，操作系统等
要是真的出去都要饭的花早臭名远扬拉有点信心！！
dsp最有前途，但数学要好，5年经验薪水8千~万元
vc结合底层和复杂计算开发，有难度，5年薪水6千~万元
单片机一般在工控领域，5年薪水4~6千
我说的都是沿海大城市工资
另外只会一样工资就很低，比如单片机，如果会上位机编程，等于掌握了整个系统的开发，工资就要多1~3千
基本上越难的东西，要的人越少，工资越高
越简单、普及的东西，要的人越多，工资就少
但是如果你深入某个行业，掌握了该行业开发的整个业务流程；或者在其间结识了一些客户，手中有项目，我想年薪应该达到几十万以上吧，那时你可能就想自己开公司了！
深度神经网络可视化工具集锦
2017-07-1916:44·雷峰网雷锋网按：原文作者zhwhong，载于作者的个人博客，雷锋网经授权发布。
TensorBoard:TensorFlow集成可视化工具
GitHub官方项目：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tensorboard
TensorBoard涉及到的运算，通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。
为了更方便TensorFlow程序的理解、调试与优化，Google发布了一套叫做TensorBoard的可视化工具。你可以用TensorBoard来展现你的TensorFlow图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。
当TensorBoard设置完成后，它应该是这样子的：
输入下面的指令来启动tensorboard：
tensorboard--logdir=/path/to/log-directory
这里的参数logdir指向SummaryWriter序列化数据的存储路径。如果logdir目录的子目录中包含另一次运行时的数据，那么TensorBoard会展示所有运行的数据。一旦TensorBoard开始运行，你可以通过在浏览器中输入localhost:6006来查看TensorBoard。进入TensorBoard的界面时，你会在右上角看到导航选项卡，每一个选项卡将展现一组可视化的序列化数据集。对于你查看的每一个选项卡，如果TensorBoard中没有数据与这个选项卡相关的话，则会显示一条提示信息指示你如何序列化相关数据。
TensorFlow图表计算强大而又复杂，图表可视化在理解和调试时显得非常有帮助。下面是一个运作时的可式化例子：
更多详细内容参考：
[TensorFlow中文社区]TensorBoard:可视化学习
[TensorFlow中文社区]TensorBoard:图表可视化
[极客学院]TensorBoard:可视化学习
Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具
官网：
http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html
GitHub项目：
https://github.com/ethereon/netscope
Netscope是一个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具。它可以用来可视化Caffe结构里prototxt格式的网络结构，使用起来也非常简单，打开这个地址
http://ethereon.github.io/netscope/#/editor，把你的描述神经网络结构的prototxt文件复制到该编辑框里，按shift+enter，就可以直接以图形方式显示网络的结构了。
比如，以mnist的Lenet和imagenet的AlexNet网络结构为例，分别把Caffe中
caffe/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt和
caffe/models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt文件的内容复制到左侧编译框，按shift+enter，立即就可以得到可视化的结构图，具体每层的参数等，如下：
Netscope给出的几个常见CNN网络结构示例：
以上网络的prototxt源文件见：
https://github.com/ethereon/netscope/tree/gh-pages/presets。
使用python/draw_net.py绘制网络模型
python/draw_net.py，这个文件，就是用来绘制网络模型的，也就是将网络模型由prototxt变成一张图片。
在绘制之前，需要先安装两个库
1.安装ＧraphViz
$sudoapt-getinstallGraphViz
注意，这里用的是apt-get来安装，而不是pip。
2.安装pydot
$sudopipinstallpydot
用的是pip来安装，而不是apt-get。
安装好了，就可以调用脚本来绘制图片了。
draw_net.py执行的时候带三个参数
第一个参数：网络模型的prototxt文件；
第二个参数：保存的图片路径及名字；
第二个参数：--rankdir=x，x有四种选项，分别是LR，RL，TB，BT。用来表示网络的方向，分别是从左到右，从右到左，从上到小，从下到上。默认为LR。
例：绘制Lenet模型
$sudopythonpython/draw_net.pyexamples/mnist/lenet_train_test.prototxtnetImage/lenet.png--rankdir=BT
参考阅读：
Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具
Caffe学习系列(18):绘制网络模型
Caffe学习系列——工具篇：神经网络模型结构可视化
深度网络的设计与可视化工具
NeuralNetworkPlayground
官网：
http://playground.tensorflow.org
GitHub项目：
https://github.com/tensorflow/playground
PlayGround是一个图形化用于教学目的的简单神经网络在线演示、实验的平台，非常强大地可视化了神经网络的训练过程。
参考阅读：
[知乎]谁能详细讲解一下TensorFlowPlayground所展示的神经网络的概念？
[Blog]结合TensorFlowPlayGround的简单神经网络原理解释
ConvnetJS
官网：
http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/
GitHub项目：
https://github.com/karpathy/convnetjs
SomeOnlineDemos
更多内容请关注官网和GutHub项目README。
WEVI
官网：wevi:wordembeddingvisualinspector
GitHub项目：
https://github.com/ronxin/wevi
具体参考：wevi:WordEmbeddingVisualInspector
CNNVis
文章来源：TowardsBetterAnalysisofDeepConvolutionalNeural
Networksarxiv.org/abs/1604.07043
具体参见：能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！
摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破，然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试，这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的，在本文中，提出了一个可视化分析系统CNNVis，帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。
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