是不是男生更擅長計算機專業？

男生是不是更擅長計算機專業？組里9個人3個女生，代碼能力都不是很好，從學生到老師基本上都是男生水平更高。貌似男生也更能吃苦點，抗壓能力更強，基本上一天都呆在實驗室。反觀女生技術不好也不愛呆在實驗室，本人女，本科四年沒寫過一個代碼?，F在開始學深度學習，代碼全是Ai，一點水平也沒有。而男性同門都會復現論文，跑模型調參數，知道自己要做什么，不懂得也知道怎么去學，還有很強的專注力和理解力，明明他們也是剛開始接觸深度學習，為什么差距這么大。自己也想過好好學習，正在慢慢看機器學習的視頻，但拿到一個問題沒什么思路，只會第一時間問ai ，抄的代碼運行了效果不好也找不到原因，只會去讓ai幫我優化?？此圃趯W習，其實一點內容也沒進腦子。我還以為考研的都是跟我一樣的混子，也許是我適應能力太差了，不過我真覺得我在這方面缺些天賦，比如激活自己的環境，那幾個步驟每次我都忘每次都要看一遍自己的筆記，好像很難去理解計算機的運行邏輯

按照心理學分析來說，男生更加理性，女性更加感性！其實在計算機專業都有自己擅長的領域！那么男生就適合軟件開發編程、適合硬件工程、適合數據分析，大數據開發、AI邏輯運算等等！但女生更加感性，在產品經理、運營、策劃、設計、影視動漫、游戲原畫、編曲等計算機專業可能就更加合適了！

當然這個也不絕對，還是需要根據男生和女生的擅長以及喜歡的方面決策更好！例如有些人在小學到高中更加擅長理科，對于數學、物理、化學方面非常擅長，而且考試成績也非常好，那么進入計算機的硬件和軟件開發就非常合適的！如果這個人學習語文、政治、歷史方面感興趣，那肯定是適合搞文案策劃、網絡寫作寫文章、做策劃等崗位！如果這個人對音樂非常感興趣，那么學習音樂編曲等計算機領域就合適了！但如果這個人對于美術感興趣，那么游戲動漫、視頻剪輯和渲染等計算機專業崗位就合適一些了！

無論學習哪個，現如今網絡都非常發達，可以網上搜索下，可以AI提問下，知道學什么需要做什么，也可以提前進行了解學習，看看自己是否深度感興趣，如果感興趣學不進去，那就當做興趣愛好玩玩，如果能學進去很熱愛那就深度探索，報考專業參加培訓班深度學習，爭取成為一個職業！

至于你的問題，你現在覺得男生更會寫代碼，可能是因為你還沒找到正確的學習方法，不是你天生不行。以前計算機行業里女的可不少，后來才慢慢變少的?，F在有數據顯示，如果女程序員不讓別人知道自己是女的，她們寫的代碼被采納的概率比男的還高，可見不是能力問題，是環境讓大家有了偏見。

你現在最大的問題是太依賴AI了。直接讓AI寫代碼就像學游泳總抱著救生圈，看著在動，其實根本沒學會。建議你以后遇到問題先自己搗鼓15分鐘，把錯誤記下來，想想可能哪里不對，然后再問AI具體問題，比如“為啥我的循環跑著跑著內存滿了”，而不是直接說“幫我寫段代碼”。

把復現論文這種大任務拆成小目標，比如先學會用PyTorch搭一個最簡單的神經網絡層，慢慢一步步來，很多零基礎的女生都是這么過來的。

學計算機不用什么特別的天賦，就是把邏輯講清楚而已。記不住環境配置命令，就寫成腳本存起來，下次直接雙擊運行；搞不懂數據怎么流動的，就拿筆畫出來。斯坦福大學的課都說了，深度學習里90%都是工程實現，真正難的算法創新只有10%。咱們國內大學統計也發現，計算機專業女生的理論課成績其實比男生好，就是動手實踐的機會常常被不知不覺地搶走了。

現在行業也在變，谷歌專門給女生做了編程學習網站，還有個叫“ Girls Who Code”的組織已經教了五萬多女生寫代碼。等你自己能用PyTorch跑通第一個論文模型時就會發現，那些說“女生不適合學計算機”的話，都是沒膽量嘗試的人編出來的。今晚就把AI寫的代碼逐行看懂，給每一行都寫注釋——從搞明白每個變量開始，這才是真正的學習。對此大家是怎么看的，歡迎關注我“創業者李孟”和我一起交流！