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机械转行哪些行业容易上手？机械转行做什么好？,下面一起来看看本站小编无际单片机编程给大家精心整理的答案，希望对您有帮助

机械专业转行学什么好1

男人最怕的就是入错行，每当我收入不如别人的时候，我都在质疑自己是不是选错了行业。

人生上半场是打拼，人生下半场是收成，如果方向不对，那人生的下半场依然会为生活而奔波，为生存而焦虑。

如果你不想成为这种人，那选择就显得很重要了，如果发现自己行业没前途，趁年轻多折腾，人到中年又没钱的话做什么都有心无力。

我临近毕业的时候，专业是电气工程，主修电梯(被学校强迫的)。

还好，还没毕业我就意识到这个专业有多坑，说是就业率99%，虽然没错，但我相信肯定是没人愿意去干这种活。

所以临近毕业，也就是实习的时候我就计划着转行。

当时很羡慕以前那些能学计算机的同学，出来能做个程序员，不管是工作环境还是工资，又或者是逼格都比较高，起码给人看起来是高科技行业。

也正是因为这些原因，再加上自己性格也比较内向，可能比较适合去做技术，就下定决心转行去做程序员。

但是阴差阳错，最后我转到了嵌入式单片机开发这个行业，在工作过程中经常会跟做外壳、机械的兄弟们对接。

后面也了解到做机械的苦逼，他们也问了单片机开发好不好学的问题，今天就通过我自学转行经历分享给各位做机械或者其他行业想转行的朋友。

学生时代我是个穷学生，每个星期只要100块生活费(住校)，根本没钱去参加培训，只能自学。

当时对程序员这个职位也是比较模糊的，编程语言又多，什么.net、java、c++、c语言等等。

后面我了解到java可以做一些移动端的应用，我也觉得手机应用可能是未来的一个趋势(10年前)。

后面手机的应用确实爆发了好多年，可惜自己当时没自学成功。

我第一次接触的语言是java，大概学了1个多月，照着视频教程做了一个坦克大战小游戏。

基本把java se都学完了，不过脱离教程我还是什么都做不出来，即便是一个很简单的应用(做了10年技术以后，才发现其实当时是正常的，坚持下去肯定会成功)。

后面了解到java se往后还有两个方向，分别是java se和java me，我就迷茫了，感觉学习遥遥无期，又马上面临毕业找工作。

没办法只能另找出路，然后我又研究了java me方向，从这个方向了解到了另外一个行业：嵌入式开发。

这个比较有意思，就是通过写程序去控制硬件，深入研究以后也解决了我一直以来的问题，原来那些智能控制的硬件是这样做出来的。

嵌入式其实也是分很多方向的，我也是工作了才知道，只是当时自学走狗屎运，正好碰到了最好上手的方向：单片机开发。

如果当时走ARM+Linux或者安卓的话，或许学习又是失败告终，因为学习难度比较大。

单片机开发相对比较简单，学习的东西也不多，大概就是3大板块：

基础电路

单片机是通过工程师编写c语言程序，然后下载到单片机里，单片机会根据程序逻辑去控制外围的电路实现产品功能。

所以基础的电路知识还是要去学习的。

2.c语言

单片机支持用汇编和c语言来编写程序，现在大多数产品都用c语言开发，比较容易维护和升级。

对于c语言，我们无际单片机编程团队了录制了一套适合新手入门的教程。

这个教程也是无偿给大家学习的，希望对和我当初一样迷茫的你有一点帮助。

3.单片机

单片机就是一个可编程芯片，一般新手建议从51单片机开始学习比较容易上手。

我当时主要就是学了这3大知识体系，在网上购买了51单片机开发板，大概学了3个月就出去找工作了。

找工作途中也碰到了很多瓶颈，比如说学历、非电子专业、没项目经验。

后面我是针对企业的需求，自己做了一个项目找到工作的。

这个是10年前了，现在门槛肯定要高很多，主要还是你的项目经验。

很多人或许会问，又没参加工作哪来的项目经验？

这确实是很尴尬的问题，这块可以到某宝找一些DIY的项目做，尝试下能不能找到。

也可以找我们无际单片机编程跟着做实际项目，这种更加契合实际产品开发，专治各种找不到工作的。

最后总结：

不管学什么，过程都是比较煎熬的，但是想蜕变必须就得经历这个过程，如果你又想轻松，又想逆袭，是肯定一直在恶性循环圈里，因为这本身就是矛盾的想法。

机械专业转行学什么好2

​机械行业，是一个国家制造产业的基石，每年机械专业的录取分数线普遍不低。中国制造2025，作为一个男孩子当初选择报考机械专业，是满腔热血的，一心想着为中国的制造业和中国的航空航天事业做出自己的贡献。

机械行业的转行率跟土木工程有的一拼，机械行业真的不如人意么？为很么那么多的人选择转行呢。理想很丰满，现实真的很凄惨。机械行业同学现在如何：机械的同学本科毕业大部分都会去工厂。做一线的基本的维修工作，穿着工作服，又脏又累，工作任务紧了，还要加班加点。

机械设计的话，不仅要蹲在电脑前，还要经常游走在车间，在车间的话，经常磕磕碰碰的，在所难免。车间的话，是也要穿统一的工作服，没有美感，还很脏，工作还比较累。

机械专业，很多进入大型的国企或厂矿的时，单位为了吸引你，工资给出的都还可以就受。但是，一旦进入后，你会发现，入职5年，工资变化不大！

请输入图片描述

未来智能智能时代，机械真的没有转机么？未必。计算机火，不是单纯的火，它是跟商业、金融、服务等很好的结合。未来如果计算机若可以推动工业制造。比如车辆自动控制、新能源汽车等。机械专业会不会迎来革命性转机。

未来，机械专业，想要高端，至少研究生。机械大类里有机械电子工程、机械制造与自动化、机械工程、车辆工程等。如果是机械电子、微流控芯片方向。大连理工大学、东南大学、西安交通大学等都是不错的选择。大连理工大学主要做MEMS，偏向电子，计算机，跟现在的智能，可以很多的结合。西交大是有个精密工程研究所，这里在机械制造及其自动化领域比较好。

自动控制的话，哈尔滨工业大学、北京理工大学、北京航空航天大学、浙大、中科研等较好。北京理工有个国家级重点学科，是关于军工的，偏向自动化控制，控制方向在未来不可估量。北航的机械学院中，机械电子工程的飞行器制造驰名全国。哈工大的机械专业也是王牌，哈工大的机械臂跟焊接已经应用到了航天领域。哈工大，受地域的影响虽然这几年的录取线不是很高。但是，深圳校区的成立，或许是哈工大再一次展翅高飞的契机。如果，同学考虑未来就业的城市的或，哈工大的深圳校区无疑是个很好的选择。

请输入图片描述

材料成型及其控制的话，华中科技大学、华南理工大学不错。车辆工程的话，吉林大学、合肥理工大学和武汉理工大学、南京理工大学都不错。华中科技大学近几年，在IT人才培养的质量上，全球有目共睹。相信，有了计算机依托控制方向一定不差。当然，任何一个专业，搭上好时候是运气。要想自己有所突破，真的还有苦下功夫！“吃的苦中苦，方为人上人”！

机械专业转行学什么好3

背景

2018年研究生毕业，动力机械专业，研究方向是燃气轮机方向，以仿真为主，吃饭的家伙是CFX、NUMECA、fluent和MATLAB等一系列与仿真相关的软件。我学的很好，无论是学习成绩还是仿真实验，都做得很好，拿了很多奖。但是到找工作的时候发现，学的好不如专业好，计院学生的薪酬待遇远超我们。工作时没有选择去研究所，去了某知名手机公司，做一名管培生，这一年对我影响很大！工作中，转行的念头愈发强烈，作为一名工科生，总有一种丢掉技术就会丢命的错觉，诚惶诚恐，再加上薪酬的差距，坚定了转行的意愿！下面直接进入正题，我是如何从一名动力机械的学生转行到算法工程师，完成薪资翻倍的！

燃气轮机

编程语言

想要转行计算机，首先得选一门合适的编程语言，钻进去，吃透它，这是前提条件！千万不要高开低走，从入门到放弃，最后潦草收场，这样的案例不在少数。

推荐Python入门！对于初学者而言， Python很友好，比较简单。网上的教程和书籍也很多，但我不推荐一开始就抱一本很厚的书啃，很容易放弃，每天面对那么厚一本书，学了后面忘了前面，书的页数也不见少。不是意志坚定的人很难坚持下来。

Python

推荐《Learn Python the Hard Way》入门，中文名叫《笨方法学Python》，很简单，也没那么厚，以上手操作为主，所谓的"笨方法"，就是不断练习，不断敲代码，很简单的代码也会重复的让你敲，直到你学会为止，当你把那本书里的代码全部敲一遍，代码行数至少上万，还是很有成就感的！

仅依靠那本书是远远不够的，还需要一本系统的Python书籍，供平时翻阅和学习。CSDN上有很多Python的内容，但我觉得一开始去CSDN上找代码不是很好的习惯，上面的内容参差不齐，相关内容也很多，不知道用那个，大多数人都是收藏不看系列，白白浪费时间。所以推荐找一本系统的书放在手边，偶尔翻阅，既可以巩固知识，又可以写出规范的代码。

有了上述的编程语言做基础，就可以尝试做一些小项目，推荐选数据处理和可视化这部分，看得见摸得着，做出好看的东西很有成就感。

数据可视化

理论知识

掌握一门编程语言后，算是正式入门了，但是真正学习的东西才刚开始。

想要成为一名算法工程师（注：这里指的是AI算法），还需要有很强的理论基础。有很多人觉得理论不重要，网上随处可见"xxx速成班"，我相信速成班也不会教很多理论的知识，大多数以应用为主，以项目上手。但我不这样认为，不然高校完全没必要开那么多理论课，直接让学生做项目，肯定比速成班的学生学的快，学的好。在我看来，学会如何用一个算法重要，如何去"调包"、如何改参数重要，但是知道算法的基本原理更重要，它是这个算法的基石，只知道用它而不知道它的原理时，很不稳妥，出了问题也不知道如何修正。

理论知识

以深度学习这个方向为例，基础的数理知识这里不再赘述，是必备的素质，如果连矩阵运算这些基础知识都搞不清楚，建议回去先补一下微积分、线代和概率论。这里比较推荐李航老师的《统计学习方法》和吴军的《数学之美》这两本书入门，《统计学习方法》这本书不用多说，深入浅出的讲解了机器学习中常用的朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等算法，推荐搭配B站的《机器学习-白板推导系列》一起食用，效果更佳，建议里面的算法自己都能推导一遍，真的很有用（后续会将我的笔记分享给大家）；《数学之美》这本书大白话讲了很多数学原理，理解起来难度不大，是Google官方连载的博客，深受IT人员的喜爱。

实践的话建议搭配《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》这本书，前半部分包括了机器学习里常用的算法，基于Scikit-Learn框架实现的，后半部分包括深度学习常用的卷积算法、数字识别等示例，基于TensorFlow框架实现的，GitHub上也有配套的开源代码，很经典也很好用的一本书。

深度学习部分，英文版的建议吴恩达老师的课程，中文版的建议李宏毅老师的课程，B站上有现成的教学视频，BP算法、CNN、RNN、LSTM…都是从理论基础开始讲的，听完之后收获会很大；配套书建议花书或者瓜书，都很厚一本，放在手边没事翻翻，对于后续训练模型有很大作用。

项目经验

理论知识丰富后，项目经验必不可少，光说不练假把式！GitHub上有很多开源的代码，检测、分割、识别、超分…很多优秀的论文均开源了，你可以将他们的代码下载下来，再结合自己的标注数据，训练模型，调参、改模型、熟悉框架。至少要熟悉一个常用的深度学习框架，Pytorch、TensorFlow、Caffe、Keras等。

GitHub

除了训练模型，对应的论文知识也需要掌握，不能跑完fast-rcnn后，连anchor都不知道！这是肯定不行的；对于你想进入的领域，你需要知道主流的方法有哪些，面临的挑战有哪些，大概努力的方向有哪些等等。既要脚踏实地，也要仰望星空！

关于面试

有了基本的编程能力，理论基础和项目经验，假设你真的稳稳当当的走下来，那么差不多就可以去找工作了。关于面试，也多是一些老生常谈的东西，非计算机科班出身，对于数据结构、算法及编译原理等等也不是很了解，这些知识也不是短期就可以掌握的。那么，对于面试最快速的方法就是刷题，LeetCode、牛客上有很多面试题可供参考，常用的几个算法要会手写，难度大的算法可以不会写，但是基本思路得知道；当然，这里有个捷径：如果上述你真的都不会，在面试的时候，你可以直接和面试官聊，说你没有准备这些，非科班出身，这些东西正在补齐，力气用在刀刃上，对于机器学习和深度学习相关知识掌握牢靠，这方面的项目经验也很足，然后将面试官引到你擅长的方面来。

数据结构、算法要不要学？

肯定是要的，目前每天下班都会看数据结构等相关的知识，B站上有浙江大学等很多高校的课程供选择，资源满满，这些都是你日后编程的基础，不能说它可以有直接的应用，但是它能影响我们的思维，潜移默化的优化我们的代码。

写在最后，关于心态

坚持和习惯是一件很恐怖的事情！时间很宝贵，与其用来刷剧、打王者，不如用来听网课，看一篇论文，读优秀的代码！刚开始的时候，会彷徨，自信心受到打击，怀疑自己，甚至会觉得自己是个傻子，为什么要用这些东西折磨自己……但是随着时间的增加，不会的东西越来越少，会的东西越来越多，慢慢的自己可以搭建一个小的网络，anchor、anchor-free、6D pose等术语张口就来，各种网络的优缺点也都能说出一些，分分钟搭建模型训练环境，能够快速将自己的数据喂给网络，知道调哪些参数会使得网络的性能变好......

再回过头来看自己走来的一路，上面发着光！再看看新工作带来的收入，都是钱的味道，那感觉真爽！

无论你现在经历什么，不要轻言放弃，从来没有一种坚持会被辜负，生活不会一蹴而就，不会永远安稳，这个社会永远有人比你聪明还比你努力，相信我们都走在一条发光的路上，路的尽头，人民币在向我们招手！

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内容更新时间（UpDate）： 2023年03月05日 星期日