5年后的今天，CNZZ统计，Google搜索引擎在中国的使用率和占有率已经低至10%，而百度则高达76%，李彦宏的预言从某种角度上被验证了。

      周鸿祎对此评论：“现在看来老李确实北大（NorthBig）（注：NB），很有眼光和远见，确实看到了未来。我们其他人比较南大（SouthBig）（注：SB）只是从产品和技术还有市场用户这些狭隘的角度出发就看不准。”

猜到了结果，却没有猜到过程

百度于2000年成立，最初的时候专注于中文搜索引擎，在2002年Google被封事件中成长起来，在2003年的时候，在中文搜索领域百度基本上和Google持平，2004年、2005年从30%到40%，到2006年超过50%，之后一直到2009年，百度的市场份额一直在60%左右，在2010年第一季度市场百度占有率上升至64%。谷歌中国的市场份额则从2006年的20%增长至2009年末的35.6%，随着谷歌退出中国事件的影响，2010年第一季度谷歌在中国互联网搜索市场占有率下降至30.9%。

2003-2009年中国搜索引擎市场营收份额（来源：艾瑞咨询）

      我在2010年初曾撰文《后谷歌时代的中国互联网生态》，认为其他搜索公司“瓜分谷歌退出后留下的超过30%的市场份额”的论调为时尚早，并预见“百度可能将会是谷歌离开后的最大受益者”。

一年的时间过去了，百度逐渐垄断了中国的搜索引擎市场，Google搜索引擎受到了变本加厉地限制，先是针对搜索服务的单字屏蔽，之后HTTPS搜索服务被屏蔽，从2011年3月2日开始，Google的全线服务都在中国受到了不同程度的干扰，导致Google各类服务（Gmail、Google Reader、Google分析等）都出现不稳定情况，谷歌地图亦在牌照门的阴影下生死未卜，使得Google服务的可用性逐渐下降。

而现在，据CNZZ数据中心的数据显示，2011年第一季度百度搜索引擎的使用率高达76%，位居国内第一，其次为谷歌10.16%、搜狗4.86%、腾讯SOSO3.43%，而必应、有道、雅虎紧随其后。

然而，百度虽然占据着绝大部分市场份额，但这并不代表其搜索引擎就能尽善尽美。按照CNZZ的数据显示，百度尽管在搜索结果总量、检索结果页面的打开速度、检索结果即时性等方面比较突出，但是对于检索结果竞价广告、检索结果下载效果、微博搜索、购物搜索等方面的控制却落后于谷歌等其他搜索引擎。也就是说，即便在最为核心的搜索领域，百度也不得不面临着来自谷歌等其他搜索引擎的挑战。

百度谷歌搜索质量的对比

      如果没有那些人为的干扰，让百度和谷歌在一个公平的环境下竞争，那么百度和谷歌的搜索质量对比哪个更好呢？原谷歌中国的CEO李开复从“相关度”、“索引规模”、“速度”、“新鲜度”四个方面给出了一个详细的评测：

一、在2005-2006年时，谷歌和百度的比较：

1、相关度：领先百度2个点（大约是今天的英语谷歌和微软的差距，就是说不大）。

2、索引规模：谷歌规模较大，但是很多重要的内容都没有（例如论坛）。（这里比较的是中文索引，但是其实谷歌的索引是全球所有语言都储存的，因此任何搜索可能搜出任何语言和国家的结果）

3、速度：谷歌远远慢于百度。

4、新鲜度：谷歌落后百度。

二、经过两年的努力，在2008年，谷歌和百度的比较：

1、相关度：谷歌远远领先7个点（大约是谷歌英语刚出来时和雅虎的差距）。

2、索引规模：谷歌是百度的10倍左右（当然，对绝大部分常见搜索词是感觉不出差别的），并且弥补了有些爬取的错误和落差。

3、速度：谷歌和百度大约一样，虽然许多服务器不在国内。

4、新鲜度：谷歌达到6分钟之内，也就是说一个网页上线6分钟后就可以被搜到（如果是PR值够高的话）。

因此可以看出，从搜索引擎技术上看，谷歌当年对于百度来说是领先的，一个具体的例子是，在2007年的时候，谷歌的一个员工做了一个“谷歌百度比比看”的程序，对搜索引擎进行盲测，来验证谷歌和百度的搜索质量，结果经过大量匿名用户的测试，最终谷歌搜索胜出。

百度的危机

南方周末的重磅文章《漩涡中的中国首富李彦宏》一文中写到，“李彦宏认为，‘技术本身不是唯一的决定性因素，商战策略才是决胜千里的关键。’……李彦宏将微软描述为‘寸土必争’的‘邪恶帝国’，十余年后，他所创建和领导的公司面临着同样的指控。百度不仅在做搜索，还在做实时通讯、电子商务、博客、微博、输入法、浏览器、压缩软件……甚至还做过一段时间的内容生产。”

从某种角度来看，百度的发展似乎一帆风顺，2011年3月10日出炉的福布斯全球富豪排行榜中，内地首富名号被百度CEO李彦宏摘得。3月24日，百度市值超过腾讯，成为目前市值最高的中国互联网企业，这也是腾讯自2006年以来，首次丢掉中国互联网企业市值第一的头衔。

而在另外一方面，百度似乎一下子成为了国内互联网行业的“众矢之的”，竞价排名非议颇多、百度文库侵权风波搞的百度灰头土脸，被迫道歉、当当网等合作伙伴纷纷封杀百度广告，乃至于百度自营的“有啊”黯然关停，百度MP3被迫转型，各种问题都在一夜间爆发，百度成为互联网行业的“众矢之的”和“头号公敌”。

百度的盈利模式非常简单其易于理解，就是“竞价排名”，百度的“竞价排名”早期很脏，那时在百度搜索“癌症”，要翻到第七八页才能得到正常的搜索结果，而前面的七八页全是赞助商出钱买的广告位，在众人的猛烈抨击下，百度不得不做出一些修改，减少了广告的数量。

但是百度在“侵犯版权”方面的行为却更甚，在百度贴吧已经出现侵权的势头后，百度反而又推出的百度百科、百度文库等系列网站，这些网站虽然给百度带来了很多流量，却存在大量侵权的内容，严重损害了内容创造者的利益，最终引来作家和出版社的围攻，自身的声誉受到了严重影响。

对于第三方网站来说，百度对于原创文章的排名也不如Google，搜素很多关键字，排在前面的都是百度自己的网站，如百度百科、百度知道等，俨然成为了“百度站内搜索”，而Google则更多把原创文章排在前面。

框计算

面对种种困境，百度也在思考未来的盈利模式，苹果应用商店的成功引起了百度的关注，百度也开始打造自己的应用商店，试图通过所谓的“框计算”应用开放平台来“建成一个新的生态体系”，把搜索框变成类似苹果AppStore这样的应用平台，提供应用和服务；对用户来说，有利于用户体验，帮用户节约时间；对开发者来说，开发者或运营商可以将应用直接提交到百度应用开放平台，并实现最佳位置和最佳形式的搜索结果直接展现。

百度“框计算”实现了对快递、影视剧、机票和购物等垂直搜索的流量截取，百度数据开放平台导致相对美观、全面的第一条搜索结果会截取到大部分的流量，大型的企业或软件开发商从中获取流量，小网站则丧失掉这部分的流量。

和竞价排名相比，应用平台的商业模式主要是“免费+广告”的商业模式。目前这个开放平台（应用商店）以百度搜索框为核心，缺少客户端（百度浏览器可能是未来的客户端），由于百度的用户通常不愿付费，因此在上面做收费服务较为困难，大部分应用以个人应用为主，电子商务类应用很少，第三方开发者的商业模式通常只能采取“免费+广告”，其盈利难以和苹果应用商店相比，百度的“免费”模式显然是应用商店的最大挑战。

结论

可以看出，百度虽然取得了一些成功，但并不是依靠纯粹的技术和创新获胜，如果不是Google经常间歇性的被屏蔽，中国的搜索引擎市场也不会是今天这个样子，百度赢了市场，失去了口碑。一个可以随意侵犯作家的版权，给钱就可以删除负面消息，竞价排名发布假药广告，这样的企业竟然可以成为中国市值第一的互联网企业，这的确是个劣币驱逐良币的时代。

  引用：http://news.csdn.net/a/20110419/296177.html

/* 基本函数 */

//获取目录下文件函数
function getFile($dir)
{
 $dp = opendir($dir);
 $fileArr = array();
 while (!false == $curFile = readdir($dp)) {
  if ($curFile!="." && $curFile!=".." && $curFile!="") {
   if (is_dir($curFile)) {
    $fileArr = getFile($dir."/".$curFile);
   } else {
    $fileArr[] = $dir."/".$curFile;
   }
  }
 }
 return $fileArr;
}

//获取文件内容
function getFileContent($file)
{
 if (!$fp = fopen($file, "r")) {
  die("Cannot open file $file");
 }
 while ($text = fread($fp, 4096)) {
  $fileContent .= $text;
 }
 return $fileContent;
}

//搜索指定文件
function searchText($file, $keyword)
{
 $text = getFileContent($file);
 if (preg_match("/$keyword/i", $text)) {
  return true;
 }
 return false;
}

//搜索出文章的标题
function getFileTitle($file, $default="None subject")
{
 $fileContent = getFileContent($file);
 $sResult = preg_match("/<title>.*<\/title>/i", $fileContent, $matchResult);
 $title = preg_replace(array("/(<title>)/i","/(<\/title>)/i"), "", $matchResult[0]);
 if (empty($title)) {
  return $default;
 } else {
  return $title;
 }
}

//获取文件描述信息
function getFileDescribe($file,$length=200, $default="None describe")
{
 $metas = get_meta_tags($file);
 if ($meta['description'] != "") {
  return $metas['description'];
 }
 $fileContent = getFileContent($file);
 preg_match("/(<body.*<\/body>)/is", $fileContent, $matchResult);
 $pattern = array("/(<[^\x80-\xff]+>)/i","/(<input.*>)+/i", "/(<a.*>)+/i", "/(<img.*>)+/i", "/([<script.*>])+.*([<\/script>])+/i","/&amp;/i","/&quot;/i","/'/i", "/\s/");
 $description = preg_replace($pattern, "", $matchResult[0]);
 $description = mb_substr($description, 0, $length)." ...";

 return $description;
}

//加亮搜索结果中的关键字
function highLightKeyword($text, $keyword, $color="#C60A00")
{
 $newword = "<font color=$color>$keyword</font>";
 $text = str_replace($keyword, $newword, $text);
 return $text;
}

//获取文件大小(KB)
function getFileSize($file)
{
 $filesize = intval(filesize($file)/1024)."K";
 return $filesize;
}

//获取文件最后修改的时间
function getFileTime($file)
{
 $filetime = date("Y-m-d", filemtime($file));
 return $filetime;
}

//搜索目录下所有文件
function searchFile($dir, $keyword)
{
 $sFile = getFile($dir);
 if (count($sFile) <= 0) {
  return false;
 }
 $sResult = array();
 foreach ($sFile as $file) {
  if (searchText($file, $keyword)) {
   $sResult[] = $file;
  }
 }
 if (count($sResult) <= 0) {
  return false;
 } else {
  return $sResult;
 }
}

/* 测试代码 */

//指定要搜索的目录
$dir = "./php_Linux";
//要搜索的关键字
$keyword = "sendmail";

$fileArr = searchFile($dir, $keyword);
$searchSum = count($fileArr);

echo "搜索关键字: <b>$keyword</b> &nbsp; 搜索目录: <b>$dir</b> &nbsp; 搜索结果: <b>$searchSum</b><br><hr size=1><br>";

if ($searchSum <= 0) {
 echo "没有搜索到任何结果";
} else {
 foreach ($fileArr as $file) {
  echo "<a href='$file' target='_blank'>". highLightKeyword(getFileTitle($file), $keyword) .
    "</a> - ".getFileSize($file)."&nbsp;". getFileTime($file) .
    "<br>\n<font size=2>".highLightKeyword(getFileDescribe($file), $keyword) .
    "</font><br><br>";
 }
}

?>
 

计，到企业就业的毕业生的 平均年薪应该在11万元以上。其原因是由于近年来IT行业普遍回暖，尤其是杭州非常重视建设“天堂硅谷”，吸引了大量顶尖IT企业来杭州设立相关部门。另外，由于浙大 计算机学科实力稳步提高，用

人单位也越来越青睐浙大毕业生。最新的学科评估浙大计算机学科已经跃居全国第三位。近年的就业水平基本符合这个排名，甚至可以更高一 点 。

现介绍如下：

一.25人到国内外著名大学继续深造：

10人将到国外或香港名校继续深造，院校包括：

CMU，GIT，UIUC，布朗大学，新加坡国立大学，香港科技大学，韩国高丽大学等；

12人留在本校，3人到中科院继续攻读博士学位。

二.25人为定向生和委培生：

他们定向分配到总参谋部，总装备部，各种军事科学研究机构等。委培生回原单位工作。

三.到*部门和事业单位就职情况：

单位名称 人数工作地点

国务院办公厅 1北京
国家知识产权局专利局1北京
外交部 1北京
公安部第三研究所 1北京
中国外汇交易中心 1上海
浙江烟草专卖局 2杭州
杭州市财政局 1杭州
浙江省高级人民法院 1杭州
浙江大学 1杭州
浙江工业大学 1杭州
杭州师范学院 1杭州
杭州海关 1杭州
宁波海关 1宁波
中南大学 1长沙

这类单位年收入均不详，以上共15人。

四.到各大企业就职情况：

以下为毕业生到企业就职的情况，以工作地点排序，由于各种企业均对薪酬进行 保密，估参考年薪不一定精确，有的企业根据应聘表现定薪水，所以有一个薪水范围。

单位名称 人数 工作地点 参考年薪（单位：元）

国外：
*Sony（东京） 1 东京 约折合26万人民币
韩国SKTelecom 1 首尔 不详，折合应在25万人民币以上

北京：
Google 10 北京 18万＋10万期权
中国移动通信集团公司1 北京 不详
微软（包括研究院和工程院） 5 北京 15.3万
百度 7 北京 7k至8.5k

8、养成几个好习惯
l 尽量少玩游戏，至少不要沉迷网游
l 关爱自己少熬夜，多锻炼“如果没有了身体，我们靠什么来生活？”
l 不抄作业
l 勤奋一点，别浪费时间，但每天抽出一两小时做自己喜欢的事。因为人是要调适的。
l 每个星期打个电话回家，每个月写封信回去。如果你有时间陪女/男朋友，却没时间问候父母，我将鄙视你。

9、推荐几本好书
l C++语言习题与解析-----李春葆（清华大学出版社）
l C++程序设计习题与解答-----钱能（清华社）
l J*A就业培训教程---J*A入门-----张孝详（清华社）
l J*A编程思想-----J*A深入J*A TCP/IP编程------机械工业出版社
l 计算机组成与体系结构------李亚民（清华社）
l 操作系统原理。技术与编程-----蒋静、徐志伟（机械社）
l ORACLE数据库应用开发基础-----王言行（清华社）

10、几个好站：
l CSDN.net
l 天极www.yesky.com
l 水木清华J*A版
l 计算机科学技术网
l 李开复学生网www.kaifulee.com
l google
l 百度

几个建议：
l 大一真正要学好的只有高数、英语、程序设计
l 线性、数字逻辑、离散学完后不要全丢光了，一些基本的东西要会，后继专业课会用到的。
l 不要平衡用力，把主要时间花在核心课和自己要发展的方向上。
l 本专业考研：英语+数学（高娄、线数、概率）+政治+核心专业课（数据结构、组成原理、操作）
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　　以搜索产品为核心，为广大手机用户提供更优质的移动手机搜索体验，百度将以搜索广告为核心，尝试探索更多面向用户端的前向收费模式，推动手机产业链的全方位合作，实现共赢。

　　自2009年以来，百度在移动互联网领域频频布局，不仅完成了其搜索、社区等现有产品体系的无缝移植。而在上下游产业链合作方面，百度已与中国电信、中国联通达成深度战略合作关系，在诺基亚、三星、联想等手机厂商中内置了百度搜索服务，并与Symbian协会等手机操作系统合作成立框计算联合实验室，到目前，百度已拓展了数千家移动联盟成员。

算法是计算机科学领域最重要的基石之一，但却受到了国内一些程序员的冷落。许多学生看到一些公司在招聘时要求的编程语言五花八门就产生了一种误解，认为学计算机就是学各种编程语言，或者认为，学习最新的语言、技术、标准就是最好的铺路方法。其实大家都被这些公司误导了。编程语言虽然该学，但是学习计算机算法和理论更重要，因为计算机算法和理论更重要，因为计算机语言和开发平台日新月异，但万变不离其宗的是那些算法和理论，例如数据结构、算法、编译原理、计算机体系结构、关系型数据库原理等等。在“开复学生网”上，有位同学生动地把这些基础课程比拟为“内功”，把新的语言、技术、标准比拟为“外功”。整天赶时髦的人最后只懂得招式，没有功力，是不可能成为高手的。

算法与我

当我在1980年转入计算机科学系时，还没有多少人的专业方向是计算机科学。有许多其他系的人嘲笑我们说：“知道为什么只有你们系要加一个‘科学 ’，而没有‘物理科学系’或‘化学科学系’吗？因为人家是真的科学，不需要画蛇添足，而你们自己心虚，生怕不‘科学’，才这样欲盖弥彰。”其实，这点他们彻底弄错了。真正学懂计算机的人（不只是“编程匠”）都对数学有相当的造诣，既能用科学家的严谨思维来求证，也能用工程师的务实手段来解决问题——而这种思维和手段的最佳演绎就是“算法”。

记得我读博时写的Othello对弈软件获得了世界冠军。当时，得第二名的人认为我是靠侥幸才打赢他，不服气地问我的程序平均每秒能搜索多少步棋，当他发现我的软件在搜索效率上比他快60多倍时，才彻底服输。为什么在同样的机器上，我可以多做60倍的工作呢？这是因为我用了一个最新的算法，能够把一个指数函数转换成四个近似的表，只要用常数时间就可得到近似的答案。在这个例子中，是否用对算法才是能否赢得世界冠军的关键。

还记得1988年贝尔实验室副总裁亲自来访问我的学校，目的就是为了想了解为什么他们的语音识别系统比我开发的慢几十倍，而且，在扩大至大词汇系统后，速度差异更有几百倍之多。他们虽然买了几台超级计算机，勉强让系统跑了起来，但这么贵的计算资源让他们的产品部门很反感，因为“昂贵”的技术是没有应用前景的。在与他们探讨的过程中，我惊讶地发现一个O(n*m)的动态规划(dynamic programming)居然被他们做成了O (n*n*m)。更惊讶的是，他们还为此发表了不少文章，甚至为自己的算法起了一个很特别的名字，并将算法提名到一个科学会议里，希望能得到大奖。当时，贝尔实验室的研究员当然绝顶聪明，但他们全都是学数学、物理或电机出身，从未学过计算机科学或算法，才犯了这么基本的错误。我想那些人以后再也不会嘲笑学计算机科学的人了吧！

网络时代的算法

有人也许会说：“今天计算机这么快，算法还重要吗？”其实永远不会有太快的计算机，因为我们总会想出新的应用。虽然在摩尔定律的作用下，计算机的计算能力每年都在飞快增长，价格也在不断下降。可我们不要忘记，需要处理的信息量更是呈指数级的增长。现在每人每天都会创造出大量数据（照片，视频，语音，文本等等）。日益先进的纪录和存储手段使我们每个人的信息量都在爆炸式的增长。互联网的信息流量和日志容量也在飞快增长。在科学研究方面，随着研究手段的进步，数据量更是达到了前所未有的程度。无论是三维图形、海量数据处理、机器学习、语音识别，都需要极大的计算量。在网络时代，越来越多的挑战需要靠卓越的算法来解决。

再举另一个网络时代的例子。在互联网和手机搜索，如果要找附近的咖啡店，那么搜索引擎该怎么处理这个请求呢？最简单的办法就是把整个城市的咖啡馆都找出来，然后计算出它们的所在位置与你之间的距离，再进行排序，然后返回最近的结果。但该如何计算距离呢？图论里有不少算法可以解决这个问题。

这么做也许是最直观的，但绝对不是最迅速的。如果一个城市只有为数不多的咖啡馆，那么这么做应该没什么问题，反正计算量不大。但如果一个城市里有很多咖啡馆，又有很多用户都需要类似的搜索，那么服务器所承受的压力就大多了。在这种情况下，我们该怎样优化算法呢？

首先，我们可以把整个城市的咖啡馆做一次“预处理”。比如，把一个城市分成若干个“格子(grid)”，然后根据用户所在的位置把他放到某一个格子里，只对格子里的咖啡馆进行距离排序。

问题又来了，如果格子大小一样，那么绝大多数结果都可能出现在市中心的一个格子里，而郊区的格子里只有极少的结果。在这种情况下，我们应该把市中心多分出几个格子。更进一步，格子应该是一个“树结构”，最顶层是一个大格——整个城市，然后逐层下降，格子越来越小，这样有利于用户进行精确搜索——如果在最底层的格子里搜索结果不多，用户可以逐级上升，放大搜索范围。

上述算法对咖啡馆的例子很实用，但是它具有通用性吗？答案是否定的。把咖啡馆抽象一下，它是一个“点”，如果要搜索一个“面”该怎么办呢？比如，用户想去一个水库玩，而一个水库有好几个入口，那么哪一个离用户最近呢？这个时候，上述“树结构”就要改成“r-tree”，因为树中间的每一个节点都是一个范围，一个有边界的范围（参考:http://www.cs.umd.edu/~hjs/rtrees/index.html）。

通过这个小例子，我们看到，应用程序的要求千变万化，很多时候需要把一个复杂的问题分解成若干简单的小问题，然后再选用合适的算法和数据结构。

并行算法：Google的核心优势

上面的例子在Google里就要算是小case了！每天Google的网站要处理十亿个以上的搜索，GMail要储存几千万用户的2G邮箱， Google Earth要让数十万用户同时在整个地球上遨游，并将合适的图片经过互联网提交给每个用户。如果没有好的算法，这些应用都无法成为现实。

在这些的应用中，哪怕是最基本的问题都会给传统的计算带来很大的挑战。例如，每天都有十亿以上的用户访问Google的网站，使用Google的服务，也产生很多很多的日志(Log)。因为Log每份每秒都在飞速增加，我们必须有聪明的办法来进行处理。我曾经在面试中问过关于如何对Log进行一些分析处理的问题，有很多面试者的回答虽然在逻辑上正确，但是实际应用中是几乎不可行的。按照它们的算法，即便用上几万台机器，我们的处理速度都根不上数据产生的速度。

那么Google是如何解决这些问题的？

首先，在网络时代，就算有最好的算法，也要能在并行计算的环境下执行。在Google的数据中心，我们使用的是超大的并行计算机。但传统的并行算法运行时，效率会在增加机器数量后迅速降低，也就是说，十台机器如果有五倍的效果，增加到一千台时也许就只有几十倍的效果。这种事半功倍的代价是没有哪家公司可以负担得起的。而且，在许多并行算法中，只要一个结点犯错误，所有计算都会前功尽弃。

那么Google是如何开发出既有效率又能容错的并行计算的呢？

Google最资深的计算机科学家Jeff Dean认识到，Google所需的绝大部分数据处理都可以归结为一个简单的并行算法：Map and Reduce（http://labs.google.com/papers/mapreduce.html）。这个算法能够在很多种计算中达到相当高的效率，而且是可扩展的（也就是说，一千台机器就算不能达到一千倍的效果，至少也可以达到几百倍的效果）。 Map and Reduce的另外一大特色是它可以利用大批廉价的机器组成功能强大的server farm。最后，它的容错性能异常出色，就算一个 server farm宕掉一半，整个fram依然能够运行。正是因为这个天才的认识，才有了Map and Reduce算法。借助该算法， Google几乎能无限地增加计算量，与日新月异的互联网应用一同成长。

算法并不局限于计算机和网络

举一个计算机领域外的例子：在高能物理研究方面，很多实验每秒钟都能几个TB的数据量。但因为处理能力和存储能力的不足，科学家不得不把绝大部分未经处理的数据丢弃掉。可大家要知道，新元素的信息很有可能就藏在我们来不及处理的数据里面。同样的，在其他任何领域里，算法可以改变人类的生活。例如人类基因的研究，就可能因为算法而发明新的医疗方式。在国家安全领域，有效的算法可能避免下一个911的发生。在气象方面，算法可以更好地预测未来天灾的发生，以拯救生命。

所以，如果你把计算机的发展放到应用和数据飞速增长的大环境下，你一定会发现；算法的重要性不是在日益减小，而是在日益加强。

IT行业一直是国家优先发展的重点行业，也是国内外人才需求量最大的行业之一。尤其是近几年，很多跨国公司陆续在中国成立软件研发中心，为计算机专业的高层次人才提供高质量的就业机会。这给计算机科学与技术专业的研究生提供了极好机遇，也使这一专业的报考火热。计算机科学与技术专业属于一级学科，下设计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术等二级学科。由于计算机今年第一次参加统考，学校以及二级学科的选择显得尤为重要。在这里跨考网计算机教研室的张老师为大家介绍有关计算机这三个二级学科的有关情况。
计算机系统结构——深入“计”心

计算机系统结构是计算机科学与技术专业的重要学科之一，主要研究计算机硬件与软件的功能分配、软硬件界面的划分、计算机硬件结构组成与实现方法及技术，其中嵌入式系统无疑是当前最热门、最有发展前途的方向之一。随着家电智能化趋势的加强，嵌入式系统的重要性也日益凸显。嵌入式科学技术应用非常广，如日常生活中的手机、PDA、电子字典、可视电话、VCD/DVD/MP3 Player、数字相机（DC）、数字摄像机（DV）、机顶盒（Set Top Box）、高清电视（HDTV）、航天航空设备等。此外，人工智能也是计算机系统结构的热门方向之一，它主要研究如何利用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能，如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统（如专家系统软件、机器博弈软件等）。该领域的研究还包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。

就业信息：计算机系统结构专业要求学生具有扎实的计算机软硬件基础，不仅能对计算机系统进行研究与设计，还要具有计算机应用、软件开发的能力。相对而言，该专业的毕业生还是比较好找工作的，适合于从事计算机网络、嵌入式技术、高性能计算、网络信息安全和多媒体信息处理等研究领域或工程技术领域的工作。该专业还涉及到一些硬件和计算机核心技术的知识，很多跨国公司和国内比较知名的大公司如Microsoft、IBM、HP、AMD、Autodesk、Intel、Sun、Oracle、SAP、Bayer、BEA、Sybase、NCR、中兴、华为、微创软件、汉得咨询、振华港机等对该专业人才的需求量都比较大。

推荐院校：

清华大学、华中科技大学、西安交通大学、上海交通大学、浙江大学、西安电子科技大学、武汉大学、复旦大学、哈尔滨工业大学、东北大学、北京大学、东南大学、北京航空航天大学、中国科学技术大学。

计算机软件与理论——“软硬”通吃

计算机软件与理论专业主要研究软件设计、开发、维护和使用过程中涉及的软件理论、方法和技术，探讨计算机科学与技术发展的理论基础。其研究方向众多，包括嵌入式软件、图形图像与多媒体、操作系统、计算机语言与编译系统、网络与信息安全等，北京大学该专业有20多个研究方向，软件与硬件方面均有所涉及。该专业竞争比较激烈，大部分研究方向如信息安全理论及应用、嵌入式系统、计算智能、信息安全、新型程序设计与方法学、软件自动化、分布计算与并行处理、软件工程、先进操作系统、计算机系统信息安全都是当今IT市场比较热门的方向。

近几年，嵌入式技术被广泛应用于通信、交通、电子、医疗、军事等众多领域，已成为国内IT产业发展的核心方向，我国软件产值中的40%来自嵌入式软件，大力发展嵌入式软件技术与应用已迫在眉捷，因为它已经成为我国软件产业实现跨越式发展的又一重要砝码。业内人士认为，目前已出现至少30万～50万的人才缺口，其中嵌入式专业人才缺口15万，移动增值专业人才缺口接近35万。

就业信息：计算机软件与理论专业可选择的就业方向很多，只要与计算机有关的，无论是网络、编程还是关于图形图像等工作能够很较快上手，可以说是“软硬”通吃。跨考网张老师提醒大家：虽然该专业就业前景看好，但是在找工作时，仅靠基础理论是绝对不够的，基础与技能并重才是成功就业的法则。毕竟最受企业欢迎的还是能独立解决问题并具有操作能力的毕业生。每年该专业的人数很多，要想在激烈的竞争中脱颖而出，必须有自己的独特优势。

推荐院校：上海交通大学、南京大学、北京大学、北京航空航天大学、吉林大学、清华大学、浙江大学、电子科技大学、大连理工大学、中山大学、北京理工大学、西北工业大学、武汉大学、山东大学、西安交通大学。

计算机应用技术——创新与开发能力并重

计算机应用技术的研究方向非常广泛，包括网络攻防技术、网络与数据库技术的应用、数据仓库与数据挖掘、多媒体与智能信息检索、数据网格与知识网格、计算机视觉与虚拟现实、模式识别与图像处理等。如比较热门的计算机网络与信息安全技术方向是以计算机网络技术和信息安全技术为核心，以数据加密技术、入侵检测技术和智能防火墙技术为突破口，进行网络与信息安全技术的研究。随着国内信息化产业的迅速推进及互联网的蓬勃发展，市场对网络工程师、网络管理员等技术人才的需求日渐看涨。跨考网张老师介绍：相较而言，网络工程师的就业机会比软件工程师要多，可在数据库管理、WEB开发、IT销售、互联网程序设计、数据库应用、网络开发和客户支持等领域发展。

就业信息：对于计算机应用技术专业的毕业生来说，拥有较好的创新能力和编程开发能力是非常重要的。目前最主流的数据仓库平台应是ORACLE的数据仓库工具，在国外，一些特殊数据仓库如NCR/TEREDATA的人才非常紧缺。所以对于数据仓库方向的同学来说，不妨选择一些人才稀缺的行业，不仅可以避开激烈的就业竞争，而且薪酬也比较可观。

也有很多企业招聘图像处理与模式识别算法工程师，识别、计算机视觉算法工程师，如美国虹软公司、中科院深圳研究院，都要求应聘者精通C++、VC、MATLAB，熟练图像处理基础算法，而且要有比较深厚的专业积累。尽管市场对图像处理与模式识别方向的要求较高，但已有很多院校在研究生期间就给学生提供了非常好的实习环境，如上海交通大学的图像处理与模式识别研究所已在图象处理、模式识别、数据融合、数据挖掘、人工智能领域主持承担30多项国家和省部级科研项目，包括医学图像处理、目标识别与跟踪、人脸识别、复杂时序信号的识别、中医舌脉像信息处理、传感器网络、生物信息学等方面。这不仅给学生创造了良好的学习和实践的环境，也大大增强了毕业生的就业竞争力。

推荐院校：

清华大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、北京大学、东南大学、东北大学、西北工业大学、安徽大学、华中科技大学、西安电子科技大学、北京工业大学、大连理工大学、复旦大学、哈尔滨工程大学、武汉理工大学。

总的来说，计算机科学与技术专业的研究生教育应定位于应用型与研究型相结合，主要侧重于应用，无论选择哪个专业，知识与能力并重，才能成为IT行业中的强者。

文章来源《求学考研》

　　1.域名选择

　　百度喜欢短域名，因为用户记不住很长的域名。百度希望站长挑选和网站内容相近的域名。

　　2.动态和静态网页

　　百度优化指南声明不歧视动态链接，当然现在也不存在蜘蛛爬入死循环了。应该是百度对于抓取做了很大的改变。但从用户的角度考虑的话，当然是越短的URL越容易被记住。

　　3.img中要带有对图片的描述

　　很多站长因为大意没有在img标签中添加alt标签，当然网络上有很多的说法，在ALT堆积关键词会被惩罚。经过很多的测试是没有这样的现象的，只要把图片在ALT中描述清楚就好了。对于引擎识别和用户体验是很好的。

　　4.网站TITLE和description标签更加重视

　　百度提到对TITLE和description更加的重视，基本提取网站内容都是由TITLE来决定的。

　　5.网站中内部链接重要性

　　因为好的内部链接可以增加网站的PV，也会增加用户对网站的信用度。现在百度也很看中内部链接的建设了，希望现在站长很好的建设内部链接。

　　6.百度已经支持nofollow标签

　　目前百度官方也对nofollow标签做了解释，也开始真正的开始识别nofollow。nofollow标签一般会在论坛评论、留言板等地方出现。如果站长添加了nofollow在论坛评论中的话，就是说你的外链不传递权重。用处是很小的，对于外链的建设还要我们进行寻找。（编选：中国电子商务研究中心 勇全）

本文转载自中国电子商务研究中心:http://b2b.toocle.com/detail--5342014.html

6月20日，人民网联合人民日报社推出以新闻为主的独立搜索引擎——人民搜索goso.cn。

7月1日，中国网络电视台正式推出全球首页和全新中文版首页。与此同时，www.cctv.com和www.cntv.cn域名共同指向中国网络电视台首页，央视网与中国网络电视台实现业务归并。

7月20日，据消息人士披露，合并央视网之后的国家网络电视台(CNTV)将于近期推出独立品牌的搜索引擎，进一步跨入搜索引擎行业。

8月9日，搜狐（SOHU 47.00 +1.36%）公司和阿里巴巴集团又以成立合资公司的方式，共同发展“搜狗”搜索引擎业务。

8月12日，新华社宣布与中移动在京签署协议，双方将合作成立新媒体国家传播公司，合作推出新搜索引擎。

8月16日消息，据消息人士透露，新华网已低调购买guoso.cn及guoso.com.cn域名。欲将于近期推出独立搜索引擎。而在08年底，新华网就已经推出了集新闻资讯在内的新华搜索。

按照过往的思路，看了上面的消息之后，如果有和笔者相同嗜好的人都会去关注这些事件有何相同或者差异之处，至于结果权且先不去讨论。先来看看相同之处，通过分析会发现，事件的双方都是一定的实力背景，而且事件之间相互有着某种微妙的联系，而且基本上都是以合作的形式来完成一个共同利益下的合作项目，这个项目可以是搜索引擎或者独立域名的指向。

接下来看看差异之处，事件的双方肯定不是一家同一性质的企业或单位，所从事的事务应用也不尽一致，最明显的区别还当属域名之间的细微差别了，不知道在域名这个问题算不算是“山寨”呢。笔者这里不作过多讨论。

求同存异一直是作为中国治国治家乃至治事的中庸之道，因为有了相同的利益驱使，也就不难理解为什么在上述事件中提到最多的会是搜索引擎呢，事件双方要不是强势媒体，要不是综合门户，要不是知名企业，在互联网需求如饥似渴的现状下走到了一起，高举着合作的大旗，轰轰烈烈宣布进军互联网搜索领域。也是因为他们之间的不同，所以相互借鉴，优势互补，取己之长补他之短的理由就很合理，合作变成了一种与时俱进的长远规划。

自然，搜索引擎已经成为了网民和企业获取互联网资源的最便捷的手段之一，互联网的广泛应用也已经注定了搜索引擎的前景和方向，只要网络畅通无阻，信息咨询和交易服务的实现就离不开它;另一方面，强大的互联网资源和巨大的互联网用户数量正以极速增长的态势向世界宣告：互联网时代到来。搜索引擎作为一扇打开互联网的窗口，自然就吸引了不单单是中国网站和企业的目光，全世界都在行动。

但是，笔者还是应该清醒地认识到这一点：这种强势合作下的战略意图，正好也映射着当今的社会环境，在互联网日益繁荣的状态下，越发激烈的竞争机制已经开始慢慢从传统市场领域过渡到网络市场上来，依靠互联网走向强大的例子已经难以枚举，在生存还是毁灭的两难选择中，无论是传统企业还是互联网企业都强烈的意识到危机会在不经意间来临，如何保持在己之已有的市场范围里，寻找突破似乎已经成了他们的一个共识。

我们可以先不去考虑这种强势合作的危机公关效果，也可以暂时忽略针对在搜索引擎上的窗口优势。引用专业B2B搜索引擎一呼百应的一位分析人士的话说，电子商务你不能因为它好、有前景就盲目跟风，而不去放开眼界来看看自己的周围正在发生着什么。电子商务在中国走过的历史确实不算长，因而它年轻、躁动，那些追随者们往往也是因为年轻而陷入了尴尬的境地，进一步举步维艰，退一步万丈深渊。适新求变，才是响应现代科学发展观的号召。以一呼百应来说，“B2B+搜索”这种电子商务模式还只是迈出了创新的一步，还有很多未知的事情尚需处理。

是啊，搜索领域可以盲目跟风吗，以后的互联网搜索引擎格局究竟会是一个什么样的情况，我们无法预知，那些新闻事件里提到的合作事宜，结果会如何我们也无法获知。可是，这种强势合作下的突入优势是不言而喻的，可以说是打破了网络时代下企业单一的生存模式，开始向着更高远的发展愿景来寻求合作共赢。而这时，我们又不得不去面对的一个最现实的问题：从格局上看，百度（BIDU 84.43 +0.09%）和谷歌（GOOG 490.52 +1.02%）共同占据了中国超过百分之九十的市场份额，网民依附在百度、谷歌等搜索引擎上的搜索请求，已成定然之势。强势合作对冲击搜索引擎市场是否能见起色，能否产生轰动效应，能否促成搜索引擎格局趋于均衡式的发展?