大连理工大学编译技术第二次上机

❶ 大连理工大的计算机应用技术专业，好考吗

1月14、15两天考研初试，2月28日晚上大工的网站可以查初试成绩。3月24日报到，3月25日上午8:30--11:30复试笔试，下午16:30--16:55听力，3月26日 8:00--20:00面试，晚上11点左右总成绩公布。 今年复试的总成绩是220，其中笔试100分，面试100分，听力12分，口语8分。今年复试的权重很大，去年复试的总成绩才100分。我想说的有以下几点:1、大家要"特别特别特别"重视复试。大工的复试，可不是简单地"走走过场"。举个例子:有两个同学的初试成绩都是370多分（一个是378分，另一个是372分），初试排名可能都是60多名，其中有一个同学的笔试成绩达到了90多分，结果成绩扶摇直上，复试结束之后的总成绩排在30多名上，公费；而另外一个同学就没这么幸运了，笔试成绩只有55分，最后的总排名在110多名，结果被刷了。从这两个同学的最后结果看，在大工，复试的成绩多么重要。初试相差无几的这两个同学在复试以后可是天壤之别了（一个公费，一个被刷）。2、复试包括笔试、听力、口语、和面试。笔试三门课（网络、数字逻辑、操作系统）的出题难度并不大，可以说是最基本的一些内容，只要复习了，就一定会做。听力考试简直是在开玩笑，充其量是初中的听力水平，拿不到11分，就太对不起自己了。今年的口语成绩并没有记入总成绩（原因不清楚，不知道是操作失误还是故意为之）。它的考试形式是:两个人一组，分别抽一张纸条，纸条上面写着一个专业英语单词（如:Computer virus），解释这个单词给另一方听，然后对方根据你所解释的内容问你一个问题。面试的形式是:先做自我介绍（包括:毕业学校、专业、获奖情况、以前搞过什么项目等等），然后从六门课程中任意选择两门课程，从这两门课程对应的信封中各选择一个题目，然后回答这两个题目。至于题目的难度，就看自己的运气了。我抽题的运气比较好，所抽的两个题目都不很难，一个是进程通信的几种方式（操作系统），另一个是"如何判断一个有向图中存在回路"（操作系统）。（面试的六门课程是:面向对象、操作系统、数据结构、网络、编译原理、数据库。）3、特别强调一下笔试的重要性，可以这么说，笔试成绩的高低决定着整个复试的结果。拿我来说，我的初试成绩是386（排名在30多名上），复试中需要笔试的三门课有两门我没学过，所以我对笔试没有多少信心。但我还是硬着头皮把这三门课啃完了，并且把几乎所有的课后题也做了一遍。结果我的笔试成绩是93分，很不错的分数（有不少人的笔试成绩在六七十分上）。虽然我的面试成绩不高，但是我的笔试高，而且大部分人的面试成绩都是70多分，比我的67分高不到哪儿去，但是我的笔试比很多人高10--30分，这样我的总成绩就上去了，最后我排35名，而且是公费（共38个公费名额）。其实，像我前面所说，笔试的几门课非常简单，只要看了，就肯定会做，那些笔试考得不好的，毋庸置疑，他们根本没怎么看。结果，他们有的被刷了，有的痛失公费的机会。补充一点:考生们的面试成绩相差不大，而且没有面试不及格的现象。我所知道的面试最高分是81分，最低分是64分，相差17分。（笔试的最高分是95分，最低分是55分，相差40分。）4、我上面说要重视复试，并不是要同学们在初试以前就要开始看复试的内容，而是希望大家在初试结束之后，就要开始准备复试，而不要"天真地"或者说是"愚蠢地"认为初试的结束就是考研的结束，那样会吃大亏的。5、我还想说的是大工的公平确实名不虚传，自己本校的学生看不出有什么明显的优势。我可以从很多方面说明大工的公平:（1）先说和我初试成绩相同的一个哥们儿，他是大工的应届生，复试完了之后他的总成绩在50多名上（他的笔试成绩不太好）。我和他有相同的初试分数，而他是大工本校生，按照一般人的理解，复试之后，他必然会在我的前面，而结果恰恰相反。（不像某些学校，黑得"伸手不见五指"。）（2）大工26日面试结束以后，必须在当天把最后的录取情况公布出来，不管公布的时间有多晚。老师们在面试完所有的学生以后，还必须把各个学生的总成绩统计出来，排出名次，并且公布。虽然这样做，老师们的工作量会很大，但是"暗箱操作"就没有多少机会了，从制度上保证了录取的公正性。（3）在被刷掉的同学当中，有五个是大工本校的应届毕业生。同样，要是按照一般人的理解，这五个学生肯定能上。但情况也不是这样:你的分数不够，对不起，走人。（4）从公布的成绩单看，本校生在面试、笔试、听力等各个环节上都不占有优势（我如果有最后的成绩单的话，我一定会公布出来，但是我没有，很抱歉。）写得有些杂乱，想起什么就写了什么，大家凑合着看看吧。以上这些东西仅仅针对大连理工大学计算机系说的。

❷ 大连理工大学软件学院的学院简介

中文：大连理工大学软件学院
英文：School of Software Technology, Dalian University of Technology （缩写 SSDUT） 软件学院有全日制本科生、硕士研究生、博士研究生等培养层次。截止2014年4月，共有在籍学生5468人，其中全日制本科生2993人。
本科生面向全国由大连理工大学统一招生，年计划招生720人。其中软件工程日语强化专业单独招生，年招生240人。学制均为四年。全日制硕士研究生年计划招生200人左右。
学院从2002年至今共招收培养各类学生15000余人，毕业生平均就业率高于97%，工程硕士（全日制）就业率达98.5%以上，毕业生分布北京、上海、大连、深圳、广州等城市以及美国、英国、日本、新加坡等国家。主要就业于IBM、博涵前锋科技有限公司、花旗软件有限公司、东软软件股份有限公司、中国计算机软件与技术服务总公司、毕博信息技术有限公司、SAP公司、中国惠普有限公司、甲骨文科技有限公司、大连华信计算机技术有限公司、埃森哲、松下公司、北京用友软件股份有限公司、长春径点科技有限公司等国内外知名企业。 软件工程及软件工程（日语强化）
主要专业方向：软件开发与测试、电子商务与电子政务、嵌入式技术、数字媒体技术、金融信息管理。
核心课程：计算机组织与结构、C程序设计、算法与数据结构、操作系统、编译技术、数据库系统、软件工程等。
网络工程
主要专业方向：网络技术方向、网络安全方向
核心课程：计算机组织与结构、C程序设计、数据结构与算法、计算机网络、网络信息安全、操作系统等。
软件工程（中外合作）（部分省份招生）
主要方向：软件开发与测试、电子商务与电子政务、嵌入式技术、数字媒体技术、金融信息管理。
核心课程：计算机组织与结构、C程序设计、算法与数据结构、操作系统、编译技术、数据库系统、软件工程等。 计算机科学与技术
主要研究方向：
1、信息安全与网络理论:包括网络安全；信息隐藏与密码学；网络挖掘技术与信息物理系统；无线网络与通信技术
2、计算技术与理论：包括计算（离散）曲面及CAG/CAD；科学/高性能/网格/云/计算理论与应用； 可信计算理论与应用
3、系统理论与智能处理技术:包括图像处理技术； 嵌入式系统理论；IT服务科学与数据处理技术。
软件工程
主要研究方向：软件工程理论、软件工程管理、软件服务工程、软件工程工具和方法、软件项目管理、嵌入式系统与图像处理、网络技术与信息安全
核心课程：算法分析与设计、高级计算机网络、软件项目管理、面向对象技术、分布式数据库、网络安全等。 （1）几何计算与数字媒体方向： 重点研究几何计算与计算机图形学，计算机视觉与图像处理，多媒体技术与虚拟现实，数字内容生成与管理等。
（2）大数据科学与工程方向：重点研究大数据科学基础理论，大数据工程（包括大数据感知与获取，大数据存储与管理等），云存储，网络数据科学（互联网，社交网络）等。
（3）计算智能方向：重点研究智能计算方法，机器学习与数据挖掘，搜索引擎，海量数据检索及各类算法在云计算模式下的实现等。
（4）信息系统与服务科学方向：重点研究服务科学（服务方法体系，服务需求工程，服务生命周期管理），面向国家重大需求的信息系统建设，智慧城市，智慧物流，教育信息化，金融信息化等。 （1）高性能计算：重点研究新型计算机体系结构、分布式并行计算、多核和众核技术、动态可重构计算机系统、云计算等。
（2）可信计算：重点研究高可信嵌入式软件（嵌入式软件形式化分析与验证、可信软件环境构造与验证、可信软件开发工具和运行支撑平台及环境）、嵌入式系统容错技术、网络嵌入式系统的可信技术等。
（3）嵌入式计算：重点研究嵌入式处理器设计、嵌入式系统软硬件协同设计方法、嵌入式系统资源管理与调度、嵌入式操作系统设计、低功耗与系统节能技术等。
（4）嵌入式系统应用：重点开展面向领域（无线传感器网络、生物医学、汽车电子、移动终端等）的嵌入式系统设计应用。 （1）信息安全理论与技术：其研究内容包括互联网安全技术和基于特征的身份认别技术，信息隐藏、系统安全、安全协议、高可信无线通信协议、硬安全机制（数字签名、信息认证、数据加密、隐私保护、授权模型、秘密共享等）、软安全机制（信任模型与信誉系统、合作理论、主体（社区）行为演化机制等）、安全测评技术、云安全。
（2）软件安全：软件安全是使软件在收到恶意攻击的情形下依然能够继续正确运行及确保软件被在授权范围内合法使用。其研究内容包括防止软件盗版技术、软件逆向工程技术、授权加密技术、防篡改技术、软件水印技术（静态水印及动态水印）、代码混淆技术以及虚拟机保护技术等。
（3）社交网络和无线网络及其应用： 其研究内容包括社交网络及其安全性、社会计算及情报分析，云计算、社交智能系统及其安全性、无线网络及其安全性。
（4） 高端软件：高端软件是软件技术的关键和核心， 本研究所开展面向领域和产业（如：医疗、手机与通信、网络安全、重大工程、物联网、云计算、无线传感网络等）的各种高端软件（包括安全软件）的开发与应用。 （1）网络科学：利用网络来描述物理、生物和社会等一些自然现象，研究这些现象的规律和预测模型的科学理论与方法；研究大规模复杂网络中的数据处理理论与算法；研究复杂网络，社会网络分析与挖掘，生物网络等。
（2）物联网与云计算：研究物联网感知与识别技术，物联网跨层协议与路由理论算法与技术，物联网中基于云计算的数据分析与算法，高效、大规模、完全自组网算法和相关智能化算法，多种接入方式兼容技术，异构网络发现、识别、网际语义理解技术等。
（3）移动互联网：研究移动互联网的理论和技术，移动媒体，移动感知，移动自组网，移动云计算，社会计算等。
（4）智能系统与应用：研究仿生算法，智能化事件监控与反应技术，设备间隐私保护技术，针对物联网开发的智能隔离技术，研究面向具体行业应用的智能专家系统。 （1）软件体系结构：重点研究体系结构设计与软件质量，软件变更与体系结构维护，体系结构重构，模型驱动的方法和工具，软件系统的质量评估，软件产品线工程等。
（2）软件仓库挖掘：重点研究软件仓库挖掘的方法、应用和工具，包括软件系统分析，大型软件的社会与开发过程模型，项目演化，缺陷预测，软件数据结构挖掘、软件数据获取与存储等。
（3）基于搜索的软件工程：重点研究应用优化方法求解软件工程问题，其中领域方面包括项目管理与组织，需求工程，测试数据生成，回归测试优化；方法方面包括面向软件工程问题的随机算法、近似算法和超启发式方法等的设计。
（4）软件自动生成与演化:重点研究领域软件自动生成的方法、应用和工具，基于表格形式化描述的数据建模软件自动生成、自动维护与演化；基于语义描述和定制式数据查询程序自动生成与演化。 （1）语料库语言学:研究语料的自动辅码、信息自动筛选以及提取、统计等技术，筹建学习者文本语料库以及目标语多媒体语料库，开展基于语料库的语言学以及语言习得等实证研究，探讨语料库语言学研究的方法论。
（2）计算机辅助外语教学：利用计算机、多媒体、网络等现代信息等多元技术，创建语言的教授、学习、训练、测试以及语言研究的辅助环境；设计网络信息技术环境下的计算机辅助外语教学的评估体系。
（3）情感分析与观点挖掘：根据计算机观察、理解和生成各种情感的能力，进行文本的情感识别和情感迁移的研究，并将其应用在意见挖掘、教学反馈、产品评论和舆情监控等方面的自然语言分析处理。
（4）软件外语教学与研究：基于软件学术外语写作语料以及软件职场口语语料，分析影响软件外语应用的语用因素；探讨ESP理论指导下的软件专业学生口语能力发展的规律与特点；开展CBI理论指导下、学科内容为核心的职场以及面试的外语教学与研究；开展零起点软件日语强化课程评估体系的研究、设计。