博主打算留学。偶尔有一些收集的计算机类的资料会放到这里。
一． 专业介绍
计算机科学研究计算机系统以及软件的设计。以及相关理论和应用领域。
在该专业，你将学习非常多抽象化的概念。因为计算机沟通要求精确性，因此你必须学会使用精确的程序语言。在学习的过程中，你会被要求思考非常多的问题，比如。为什么编程语言被设计成如今这样？现实问题怎样转化并编译成一个程序。并成功解决该现实问题？当一个程序被执行时。计算机内部是怎样执行的？计算机怎样构建才干使其功能运转？计算机和程序对于各个领域都有什么影响？
一些大学注重有用性技术，一些则注重抽象概念和最新技术前沿理论。另外，一些大学要求学生要有非常强的数学和逻辑背景。计算机科学是一个非常有难度，充满挑战性的行业，学生的项目和作业都须要长时间的消耗，它也是一个年轻的，充满机遇但又对智力要求非常高的领域。假设你痴迷与抽象化思考以及实践性应用，那么计算机科学将非常适合你。
你假设喜欢下面内容：喜欢数学和逻辑性问题并试图用程序来解决这些问题，对于事物工作原理给出精确解释，喜欢机械和电子的小制作；你假设擅长下面内容：倾听，注重细节，创造力，批判性思维。数学。定量分析。长时间的集中注意力。
那么你非常适合这个专业。
计算机科学专业的典型课程设置有：数据结构、数学、运算法则、操作系统、软件project、编程、人工智能。
计算机科学相关专业有：计算机project、电子通讯project、计算数学、认知科学、软件project、系统project、机器人技术、信息技术、计算机project技术、电脑制图。
因为就读此专业的学生并不多。计算机科学专业就业前景极好。高级程序猿，系统分析人员，网络管理者，数据库经理，软件开发者，金融分析人员多种职业任你选择。
美国CS计算机科学专业在美国来说概念非常模糊，能够说CS。CE和EE是相通的。
有些美国院校设有有单独的计算机科学系，也有一部分将EE和CS设在一个院系下的，比方说：MIT。UC Berkeley，Northeastern U等。另一部分将CS和CE设在一起，比方说U Washington Seattle，UC San Diego，Penn State等。
1. 计算机科学 vs.计算机project
计算机科学 computer science（简称CS）是研究机器自己主动计算本身的性质、规律和问题的一门科学。美国麻省理工学院的温斯顿教授觉得：“人工智能就是研究怎样使计算机去做过去仅仅有人才干做的智能工作。
” 二十一世纪（基因project、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之中的一个。该领域的研究包含机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等人类怎样与程序沟通（人机互动和人机界面）。比方。人用发音操作计算机，叫做虚拟鼠标；人际互动包含行为互动，比方人在家通过眼神的移动，来通过计算机打开电视，空调等。
计算机专业project和科学是有一定的差别的，计算机project computer engineering（简称CPEG）是研究计算机系统及其应用技术的一门科学。涉及电气project和计算机科学领域。从设计的计算机处理器。个人电脑、server和超级计算机到使用计算机这个工具来解决一些应用上的问题。如程控机床、车辆监控、工业和家电监控系统等。
计算机科学是一门研究信息以及怎样利用计算机去处理信息的学科。
计算机科学融合了project，科学，数学。经济学，音乐。语言学等等。2000到2010年间十种发展最快的职业中，有七种与计算机有关。
CS大体能够分为三大类。各自是研究理论层面的、系统软件层面的还有计算机应用层面的。
(1)计算理论(Theory of computation)：是关于计算和计算机械的数学理论；
(2)计算几何学(Computational geometry)；
(3)并行计算(Parallel computation)。
(4)形式化方法(formal method)。
(5)程序设计语言理论(Theory of programming language)：是研究书写计算机程序语言的学科。
(6)人工智能（Artificial Intelligence）。
计算理论是学计算机的基础。多年以前，计算机系非常多都是包含在数学系的。要选择这个方向的学生，须要具备比較高的数学功底和电脑基础性语言的知识储备。
因为所涉及的研究领域比較枯燥和难懂，申请这些方向的人比較少。申请难度不是非常大。
而系统软件层面的就包含
(1)体系结构（System Architecture）；
(2)网络与通讯 Network and Communication；
(3)面向对象 Object-oriented。
(4)约束程序设计 Programming Design；
(5)软件project Software Engineering；
(6)软件质量控制 Software Quality Control；
(7)实时系统与嵌入式系统 Real-time and Imbedded System；
(8)数据库系统( Database System)：用户使用数据库的计算机软件/硬件资源的集合。即採用了数据库技术的计算机系统；
系统软件层面的这些方向是中国的计算机科学系培养的大学生的中心方向。所以每年有非常多的申请者申请这个方向里的内容。主要集中在网络与通讯，软件project，数据库系统等几个方向。这几个方向的竞争性比較大。因此条件一般的申请者注意避开上面几个专业方向申请会把握比較大。
而计算机应用层面就包含：
(1)科学与project计算：这个范围非常广。简单说说就有：生物信息处理，天气预报等。
(2)电子商务与数字化图书馆。
(3)人机交互；
(4)计算机教育：用于教学，培养计算机人才。
计算机应用层面下的细分方向在非常多学校会结合在前面两个方向之中，特别分出一个专业方向的会非常少。
教学的内容主要是应用式的。因为这个方向的技术难度不大并且研究深度相比前面两个也略浅。所以每年都吸引了不少CS背景不太强的申请者。而同一时候一些本科是管理学院下的信息管理和电子商务的也到这个方向上分一杯羹。
而在以上所提及到的那么多个专业细分方向上到底哪些是申请的热门呢？
（1）软件project
在全美TOP108所CS高校中，设置有软件project专业细分方向的大概有70所左右，而在这70所学校里面软件project研究比較强的、教授比較牛的、学校对于软工投入比較大的有下面这些学校：CMU, UIUC, Maryland, OSU, TAMU, Virginia Polytech, Colorado State U, U of Nebraska Lincoln。UIUC对于申请人背景要求高。一般要求GPA〉3.0，G〉1350。T〉100。被录取者要么硬性分数比較高，要么研究背景比較强。学校每年录取人数比較多，比較多有奖录取。而OSU每年发的AD都比較多。对于中国学生都比較友好。但当然学校还是比較喜欢一些硬性条件比較好的学生，比如过往被录取的学生中多半G〉1300，T〉640，GPA〉3.5，但因为学校招人都比較多。所以被成功录取的机率还是比較大。而一般学校对于申请软件project方向的申请人的背景要求是一定的编程技巧。熟悉掌握编程语言和软件设计思想，有一定的软件设计项目经历。对于本科软件project专业的学生，相信他们都有做过一些信息系统的设计工作。而仅仅要在这些项目的基础上再进一步提高自己的设计知识，加深自己对于系统设计的理解，这样就全然能丰富自己在软件project的背景。而假设你是软件project背景不是那么强的。计算机技术掌握得不是非常扎实。以后又不想往纯理工或者是纯技术的方向发展的。这样你能够选择商学院下的信息管理系统专业，而这个专业事实上和软件project方向有点相似，不同的是MIS在学习技术的同一时候，也会涉及到项目管理知识的学习。而这个专业对于申请者的工科背景要求不是非常高，仅仅要有一定的编程和数据库知识就能够了。
（2）人工智能
人工智能能够说是如今计算机里边最炙手可热的学科了。而每年在人工智能方向竞争较为激烈的学校有Princeton, UW-Madison, U. of Michigan, UIUC, UCB, CMU, U of Texas-Austin, Cornell, Maryland等。Cornell的CS系成立较早，AI为博士课程研究方向之中的一个，被录取的博士学生保持较好的成绩就一直有奖学金。Maryland提供硕士博士课程，AI为研究方向之中的一个，有荣获奖项的教员。差点儿被录取就能获得奖学金。申请U of Texas-Austin的CS人工智能方向须要计算机背景或学习过相关课程，计算机工作经验不可取代专业背景，而它相同提供硕士、博士课程，系的奖学金仅仅给秋季入学的博士申请人，并且有专门的AI实验室。另外除了上述竞争比較激烈的学校之外。事实上有些学校的CS实力还是比較强并且申请难度也会略为减低的。
比如RPI。UMA，IUB。IIT，Rutgers State University，因此背景不是非常强的学生能够尝试着申请这些学校，这些学校对于GT的平均要求都不是非常高，G一般在1250左右，T90分以上就OK了，并且这些学校招的国际学生都比較多。
（3）人机交互
人机交互属于一个交叉学科，涉及到应用心理学、工业project学、人体project学、人性因素和人机系统等，属于一门新兴的学科。
此方向近年開始受到申请者的关注，因为学校不断对此方向加大投资并且此方向的申请难度相比起其它方向来说略为简单，并且学校对于申请者的背景要求并非那么严格。须要申请者掌握一定的编程语言。有站点制作的背景就能够了。这个方向的比較热门申请的学校分别有UCSD, UCI, Indiana U, Minnesota, MSU, ISU等。ISU的每年申请和被录取的人都比較多。而被录取的人的背景不一，有些是比較牛，可是也有以前1100GRE。95T。没什么项目经历也成功申请到了。
MSU的，虽然被录取的学生的背景比較好。一般G〉1300，T〉100，GPA〉3.3。但胜在录取数据比較多。Minnesota对中国学生还是比較友好的。Indiana U对于背景要求不高，有个学生G〈1100，T〉580，GPA：3.3去了。
至于UC Irvine，加州就两所学校招中国学生比較多，一个是UCIrivin,一个是UCRiverside, 其余的UC学校一般都非常少招中国学生，UCI地理位置还算比較理想。并且对于申请人背景要求也不是非常高。
计算机科学领域非常多，多数就业形势都不错，如软件，数据库。网络，硬件，芯片，无线通信等，即使是非常理论的行业。就业前景都不差。
IT业是成熟的规模行业，可吸收大量优质人才。一般硕士毕业做开发者的多些。硕士毕业平均年薪：计算机科学711,65,计算机工程665,45
设有CS的Top20大学里。不同的学校他们的側重点都不同。如Stanford的CS在理论、数据库、软件、硬件、AI等领域都是实力非常强劲；MIT，相同被称做为CS的巨牛，该校的数据流计算的思想和数据流计算机、人工智能方面有突出的成就；CMU卡耐基梅隆大学的CS不是一个系，而是一个学院。其规模之大。
CMU的师资力量雄厚，不少的faculty在此领域都有各自的贡献，但唯一不足的就是招研究生特别的少；UIUC，特别是计算机硬件特别强。另外计算机系统的研究开发也在受到了极度高的评价，这样faculty就提供了全面的CS教育和科研项目。所以当你在选择自己申请的学校时候，首先要考虑的因素不是学校的排名。很多其它的是在了解他们这个专业是否与自己所感兴趣的领域有所吻合。
2. 课程设置
像宾夕法尼亚大学的4门必选课程——在计算机结构（Computer Architecture）和软件系统（Software Systems）中选1门、在算法分析（Analysis of Algorithms）和计算理论（9heoryOf Computation）中选1门，以及软件基础（Software Foundations）和人工智能（Artificial Intelligence）或规定范围和领域让学生选修。如哥伦比亚大学12学分的核心课程（core requirement）——从程序语言、程序猿和操作系统1（Programming Languages & Translators、Operating Systems 1）、高级软件project（Advanced Software Engineering）、算法分析1（Analysis of Algorithms1）、人工智能（Artificial Intelligence）、计算机结构（Computer Architecture）中任选4门。
全部学校都以学分或大类的形式来表述课程选修要求，这种设置有利于学生依据自己的兴趣爱好选择和安排研究生阶段的学习。
美国大学研究生部分课程与本科高级共享。各著名大学除开设了研究生水平的课程外，很多学校都设有大量的本科生和研究生共享课程。
如威斯李老师星大学课程编码在400～699之间的就是本科生和研究生共享课程，麻省理工学院的本科高级课程和研究生课程（Advanced Undergraduate Subjects and Graduate Subjects。
美国专业课程分层次设置。21所著名大学不仅设置了统一必修的专业基础课，如核心课（Core Courses）或必修课（Required courses）。并且还为学生的专业深度发展设立高级课程，如斯坦福大学的深度课程（Depth）、伊利诺大学—香槟12学分的高级课程、佐治亚理工学院18学分的6000/8000水平的研究生专业选修课程、加州大学—圣地亚哥和哥伦比亚大学的主修（Concentration）等。
美国著名大学计算机科学与project专业硕士课程设置中，与中国研究生教育的一个最明显差别是。不设置专业外的通选课程。部分大学设立了专业类公共必修课。如伊利诺大学—香槟9～12学分的分类必修课、威斯李老师星大学15学分的核心课程、普渡大学—西拉法叶的2门核心课程等。这种课程安排给学生留有很多其它的选择权和时间。依照自己的兴趣和目标选修和安排学习。
3. 其它相关专业
Computer engineering 计算机project
Electrical and communications engineering 电子通讯project
Computer hardware engineering
Computational mathematics 计算数学
Cognitive Science 认知科学
Software engineering 软件project
Systems engineering 系统project
Robotics technology 机器人基数
Information technology 信息技术
Computer engineering technology 计算机project技术
Computer graphics 电脑制图
Digital media
二．美国大学计算机申请就业
CS专业在美国非常好就业，申请的人也非常之多，申请人除了尽量提高自己的硬件成绩包含GPA、托福、GRE，另外还须要尽可能多地參加一些项目实践、实习添加自己的软件背景。
申请软件project方向的，更是要注意积累自己的实习工作经验了，非常多学校都偏好有工作经验的人申请，比方著名的卡耐基梅隆的软件project就须要申请人有2-5年相关工作经验。另外，CS中有些方向和EE比較交叉，申请人须要细致查看自己目标学校的详细专业方向的设置。
就业方向：
一、Developer/programmer/software engineer
不管你是硕士。还是博士，不管你是学CS哪个方向的。研究算法(algorithm)的也好，捣鼓人工智能(AI)的也罢，或者是啥软件project(software engineering)、图形处理(graphics/image processing)、网络(network) etc etc etc。大家将来都有一条共同的也是CS里最大的出路，就是去写code编程做软件开发。
二、Software QA(quality assurance)/testing
每年网上都有非常多人发帖子说“我学cs，可是我编程能力比較弱或者不喜欢编程，将来我能不能不去coding?”做软件測试(QA/testing)就是一个选择。
从软件project的角度来说。有人写软件，就得有人专门跟在后面找bug提高软件的quality。QA的活一直被藐视。以前以前被觉得是可有可无的东西，不须要专门的QA，如今被越来越重视了，当然还是有些人觉得qa不如做developers更重要。可是不可否认的事实是。QA不可或缺，QA工作如今非常多，已经在计算机行业里占了非常大的比例了。
三、Database/network administration
数据库/网络管理对编程要求也非常低，你不须要像开发数据库或者网络管理软件的人那样子。天天耗在编程里。这类工作优点非常多：
1 就业范围广，略微大点的公司、学校或者不论什么机构都须要有高级管理员来管理维护网络和存储备份数据库;
2 工作经验越丰富越受欢迎，因为非常多job就是得经验丰富的administrator才干处理好，不是随便扒拉一个没多少经验的人就能凑合着做的;
3 信息社会。公司对数据库和网络依赖严重，所以有时候一个经验丰富的database/network administrator对公司可能非常重要，假设他突然撒手走了，公司又没有准备好替代人员的话。会损失慘重的。
四、Others
其它的工种也有。比方release management，用户界面(UI, user interface)设计，usability。Technical support等等。可是一方面这些工作数量相对少，另一方面，不同的公司里，相同的职位名称可能详细的工作性质不太一样，比方做release management的，有的公司要求做非常多QA的活，有的公司更靠近developers，还有的公司可能让你安装/搭建系统来管理不同的releases。跟个系统管理员似的，所以就不一一详叙
就业前景：
美国大学计算机专业–软件编程方向就业出路
最佳出路：微软、IBM、Intel
这个专业是培养coder的，而计算机专业的从业者大部分就是coder。因此学这个专业工作机会较多，可是起步阶段的收入居于中等。
美国大学计算机专业–计算机网络方向就业出路
最佳出路：IBM、思科
中国国内这方面工作机会也多，中国移动依照用户数量是世界第一大运营商。Networking里面有方向设计及到网络安全方面，这个方向的工作主要是在大型政府、国防、电信、电力、金融、铁路等部门计算机网络系统–若在美国就业。因受公民身份等限制不少，回国形势还是不错的。
美国大学计算机专业–计算机科学技术方向就业出路
最佳出路：IBM、苹果、联想等
计算机理论方向不好找工作。计算机科学与project计算属于前沿新生的专业。就业形势不明朗。非常多学习此类专业的同学就业的时候还是转向了传统的写代码相关的岗位。
美国大学计算机专业–人工智能与人机交互方向就业出路
人工智能全然对口的工作是纯研发的性质，找起来有一些难度，只是退一步海阔天空。在各类电子设备商处都有大批学习此类专业能够涉足的工作。唯一须要注意的是AI的某些部分在美国也一定程度上应用于国防。
人机交互与AI一样，假设找全然对口的工作有时候较难。可是凭借着扎实的计算机科学相关专业功底，能够在大量工作机会中寻找突破口。
** EE和CS的联系与差别
EE在申请时须要注意其研究的方向，因国内与美国在同一方向的研究重点不能够全然统一，学生在选择专业方向时要全面考虑每一个专业分支的详细研究生方向及特点，美国的EE内部具有非常强的交叉学科性。而国内将EE类学科拆成一个个小的方向。导致中国学生在选择专业方向时会非常难把握。
传统的国内教授则觉得EE应该是以system为主要核心，主要原因就在于没有那么多科研经费投到device。material层面去研究。觉得这些方面的研究不能直接产生经济效益；而system层面的研究得到的回报比較迅速。
CS专业相同也是交叉性非常强的学科。同一时候研究的领域也非常广。
申请时会涉及到的分支有网络与通讯、软件project、计算机project、信息技术等。在国内学习软件project的学生能够考虑直接申请CS专业，CS专业重点在于研究。眼下不仅就业趋势好，对于申请博士也有非常大的优势，在EE下的计算机科学与project更倾向于机器人和AI方面，因为比較敏感不easy拿到签证。所以招收的学生非常少。能够拿到奖学金的机会则更少了。所以为了提高成功率建议增强研究背景。
首先我们要搞清楚EE和CS在就业上代表着什么不同的方向。
宏观上说，EE是属于物理层面偏硬件，CS是物理层偏软件。
举例来说。凡是跟芯片有关系的，Intel，AMD，德州仪器，都是偏硬件。凡是跟软件关系大的。从微软到甲骨文到金山，都是偏软件的。
另一些是做产品和集成的，比方说NOKIA。华为。BYD之类，是典型的软硬兼修，并不偏向哪一个。因为他们的产品离开了硬件软件都不行。
EE几个比較有代表性的方向是电磁学、电路设计相关、控制电路相关、微机电系统、强电系统、通信系统相关。
在美国全部相关的专业都有比較好的工作形势，可是要注意不要过于涉密。否则因为是外国人的缘故可能有些不便。签证时候也免不了被Check。偏硬件的EE的优点是比起纯软件的CS门槛高。工作经验更加值钱。坏处是更新慢。硬件价格高。用户没有明显的动力去更新产品，因此做产品的公司自然也就受到一些影响。
做EE的话在美国有一个有意思的现象。就是凡是电磁学、电路设计、微机电系统、通信相关的这些，名声非常大，学习的人也非常多，可是找工作竞争非常激烈。
可是偏强电和供电系统的，学的人少，工作形势反而挺好。
CS的方向就太多了。可是真正在公司的话事实上就是两种人：写代码或者做上层设计。再细分有医学应用方向，网络安全方向，图像处理方向，还有很多其它的用Java之类的语言去做application的coding，或者是用C/C++写从上层到系统到driver层的代码，没什么明白的“方向”。可是通常coding不是做一辈子的事，一般做到1-2年就能做Team leader，再往上分成管理路线和技术路线。假设是管理路线则是Project Manager，然后发展成Section Manager，假设是技术路线则是senior engineer或specialist。当然美国有的企业直接录取了CS的PhD的话就叫做CS Scientist，事实上一開始干的活还是coding。Coding干久了假设做得好。就像刚才提到的成为技术专家，做一些architecture方面的设计。
2009年，美国与计算机相关行业共同拥有雇员3303690人，在未来几年。美国就业市场对计算机科学专业人才的需求量会添加27%，而此行业的工作成长和新陈代谢总共须要添加39%的人才。计算机科学专业毕业生所从事的工作包含数据库主管、软体设计师和资讯科技顾问等。
计算机科学行业雇员职业生涯中期的中位年薪为97400美元。2009年，美国计算机科学行业雇员的平均年薪为76290美元。
计算机科学行业雇员收入最低10%的人群平均年薪为38590美元。收入最低25%人群的平均年薪为52890美元。接下来收入居于中间50%人群的平均年薪为72900美元。收入最高25%人群的平均年薪为95870美元，而收入最高10%人群的平均年薪为119660美元。
所以大家一定要相信，这个专业一定会有美好的职业前景。
三．学校介绍
1. Stanford University
假设将计算机看作一门科学，那么Stanford大学的计算机科学系肯定是最出色。假如计算机是一门科学，它的灵魂自然是人工智能（AI）。
早期MIT的AI实验室做了一些开拓性的工作，冷战期间美国国防部搞了无数超大的AI项目。一时各校纷纷以做AI为时髦。
如今Texas（Austin）和 UMass（Amherst）的CS系便是那个时代的产物。但好景不长。随着在AI领域的投入产出被证明是国防部的一大败笔。大师们一一归隐。
为了生存，后来的AI也发展了一些面向应用的方向。从那以后，Stanford大学在AI领域应该算最强的。
除了AI，Stanford的计算机系以拥有最强的计算机体系结构和数据库团队而闻名。. 斯坦福大学（Stanford University） Stanford的CS是个非常大个的CS，拥有40人以上的Faculty成员，当中不乏响当当、硬梆梆的图灵奖得主（Edward A.Feigenbaum, John McCarthy）和各个学科领域的大腕人物，比方理论方面的权威Donald E. Knuth。数据库方面的Jeffrey D. Ullman（他还写过那本著名的编译原理。此人出自Princeton）。以及RISC技术挑头人之中的一个的John Hennessy。相信CS的同学对此并不陌生。该系每年毕业30多名Ph.D.以及很多其它的Master。学生的出路自然是如鱼得水，不管学术界还是工业界，Stanford的学生都倍受青睐。差点儿全部前10 名的CS学校中都有Stanford的毕业生充当教授。
毕业于U. of Utah的Jim Clark以前在Stanford CS当教授。
后来就是这个人创办了高性能计算机和科学计算可视化方面巨牛的SGI公司。SUN公司名字的来历是Stanford University Network。
顺便提一下。创办 YAHOO的华人杨致远曾在斯坦福的EE攻读博士。后来中途辍学办了YAHOO。
CS科研方面。斯坦福在理论、数据库、软件、硬件、AI等领域都是实力强劲的顶级
高手。斯坦福的RISC技术后来成为SGI/MIPS的Rx000系列微处理器的核心技术；DASH，FLASH项目更是多处理器并行计算机研究的前沿。SUIF并行化编译器成为国家资助的重点
项目，在国际学术论文中SUIF编译器的提及似乎能为某些平凡的论文平添几分姿色。
Stanford有学生14000多，当中研究生7000多；CS有175人攻读博士，350人攻读硕士。每年招收的学生数不详。预计少不了。但不要忘了，每年申请Stanford CS的学生接近千人。申请费高达$80。
斯坦福大学位于信息世界的心脏地带—硅谷。
加州宜人的气候。漂亮的风景使得Stanford堪称CS的天堂。33.1平方公里的校园面积怕是够学子们翻江倒海，叱咤风云的了。
2. 麻省理工学院（Massachusetts Inst. of Technology）
MIT招生好像不看GRE成绩。
MIT的CS是巨牛的，99年最新排名上它和斯坦福同被打了5.0的满分。两者并列第一。MIT的CS曾为CS的发展作出不可磨灭的贡献。数据流计算的思想和数据流计算机、人工智能方面的很多重大成就，影响了整个UNIX界的X-Window…… MIT 和 Stanford一样，差点儿都是在CS界样样巨牛的学校。据某位大侠提供的资料：MIT的 Media Arts and Sciences知名度不在Computer Department之下。
主要是多媒体技术，信息处理，人工智能等。
有一大批著名的教授，如Marvin Minsky（图灵奖获得者）。
3. 加州大学伯克利分校（University of California-Berkeley）
相同地处旧金山湾畔。硅谷地带。离Stanford大约仅仅有50公里的UC. Berkeley是美国最激进的学校之中的一个。60年代的嬉皮文化。反越战，东方神奇主义。回归自然文化都起源于此。诗人爱伦金斯堡是当年UC. Berkeley的代言人。
在当今高科技领域UC. Berkeley在缔造新的神话，在文学、数学、化学、新闻等20
多个大的学科领域位居前3名。
16个诺贝尔奖得主，总数近200的科学院院士、project院院
士，连同众多在硅谷商战中成为亿万富翁的伯克利人撑起了一面汇集天下英才的大旗。
INTEL总裁Andrew Grove，就是毕业于UC. Berkeley。
BSD版的UNIX影响了整个CS界，伯克利的RISC技术后来成为了SUN公司SPARC微处理器的核心技术，David Patterson接下了一个6亿美元的项目用于新型计算机体系结构，特别是IRAM的研究开发。
UC. Berkeley有学生30000多，研究生超过8500人。
申请费和加州大学的其它分校一样。$40。
据一项近期的调查，伯克利已经成为美国大学生最向往的研究生院，高居榜首，其申请的难度可想而知。
UC. Berkeley的CS是个大系，Faculty中有图灵奖得主以及像Patterson这种巨牛。CS科研方面，UC. Berkeley也是样样强。
旧金山湛蓝起伏的海湾，苍翠绵延的山峦，舒心宜人的气候，以及近在咫尺的硅谷……
这一切的一切不也使得UC. Berkeley俨然一个CS学子的世外桃源吗？
4. 卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）
CMU是个位于匹兹堡的不大的学校，学生7000多，校园好像也不大。但这个学校在工
程及其它一些领域却是顶尖的学堂。
CMU的CS不是一个系，而是一个学院，其规模之大，
可能仅仅有Stanford。UIUC可与之相比。Mach操作系统，PVM，C.mmp等都有CMU的巨大贡献。
申请CMU的难度非常大，因为虽然CMU的CS Faculty非常多。但每年仅仅招收不足30人的研究生队伍。
5. 伊利诺斯大学（Univ. of Illinois-Urbana-Champaign）
UIUC的project学院在全美是至尊级的，其CS，ECE，EE在历史上都屡建战功。在CS方面，从早期的超级计算机ILLIAC I，II，III。IV到后来的CEDAR，都是CS发展史上，特别是并行计算机发展史上的重要事件，影响和引导了CS非常长时期的发展。
David Kuck曾是并行计算机处理界的一代先驱。超级计算机研究开发中心（CSRD），美国国家超级计算及应用中心（NCSA）等众多的机构，使得UIUC的CS常常成为研发的领头雁。
大家可能还记得。Netscape-Navigator的最初开发者中有个Marc Anderssen。这位来自Wisconsin 的小伙子在UIUC读本科。大四的时候在NCSA參与编写了MOSAIC；后来他去了硅谷，并在那里遇到了前面提到过的Jim Clark，SGI的前创始人，两人一见如故，联手创办了著名的网景Netscape，并一度在浏览器市场上独霸武林。
还有Lotus Notes, 远程登录程序NCSA Telnet, 邮件程序Eudora等的作者，都是UIUC的毕业生。商务软件巨人Siebel Systems的创始人Tom Siebel。也是毕业于UIUC的。
UIUC是个大学校。学生总数超过35000，研究生院近万人。
UIUC的CS非常大。40余个Faculty提供了全面的CS教育和科研项目。每年30多个博士的毕业数目似乎仅仅有Stanford能够匹敌。
UIUC的Polaris并行化编译器是这个领域能和Stanford的SUIF直接叫板的拳头产品。清华开发并行编程环境时选用了这个系统。
UIUC在计算机硬件、软件、AI、DB等领域都相当强大。特别是硬件，如前面提到的
ILLIAC。CEDAR等。
事实上，UIUC在超级计算机系统的研究开发方面绝不逊于MIT、Stanford等不论什么一个，甚至有过之而无不及。NCSA建立在UIUC这一事实本身就是佐证。UIUC CS的学生毕业后去学术界的不少，Stanford。UC. Berkeley等CS名校都有UIUC的博士挑大梁。
但很多其它UIUC CS学人还是进入业界，成为业界实干的中坚。
6. 康奈尔大学（Cornell University）
作为IVY LEAGUE的成员和一所私立学校，Cornell有其独到的优势。
在美国，私立学
校一般要比公立学校难进。其学生也是经过严格的选拔才录取的。Cornell的CS学生入校
后多能享受FELLOWSHIP的待遇，其个人经济条件非公立学校可比。加上贵族式校友的提
拔，私立学校的出路是非常诱人的。康奈尔在理论计算机方面一直是顶级高手，但在其它
CS领域并不总在前10名。
Cornell学生18000多，研究生过5000人。
CS每年招攻读Ph.D.的学生25人左右。
7. 华盛顿大学（University of Washington）
位于Seattle的U. of Washington得天独厚——计算机界的巨牛MS就在西雅图，并且更要命的是，Bill Gates就是那里的人。这位Harvard的辍学者给了哈佛很多MONEY，但同给U. of Washington的钱財相比，实在是小巫见大巫。
U. of Washington位于风光秀丽的WASHINGTON湖畔，气候四季如春。
33000多学生中研究生有8000名左右。Seattle最令人厌恶的地方可能就是一年有160天会降水。
U. of Washington的CS较大，30多名Faculty成员。每年近20个优质博士毕业，以及大量的Master。预计每年的招生数应该不低。
U. of Washington的CS在各个方面比較均衡。最强的软件排名第5，而其它领域一般也都能位居前10。好像没有明显非常弱的地方。
图灵奖得主Dick Karp从UC. Berkeley告老还乡后又被返聘到了U. of Washington的CS。U. of Washington的CS要求非常高，Ph.D.学生入学的平均GPA高达3.86，GRE2160以上，加上一般较早的DEADLINE，申请U. of Washington是相当有难度的。
8. 普林斯顿大学（Princeton University）
Princeton是个令人神往的地方，这里以前是世界的科学中心。
Princeton的CS不大，18个Faculty成员，学生人数也不算多。科研上除了排名第5的理论，似乎还没注意到其它闪光点。
可是。Princeton无疑培养出了大量计算机界的优秀人物。Jeffrey D. Ullman，John McCarthy等巨牛人物均出自大名鼎鼎的Princeton。
在Princeton领受的教育是最好的教育熏陶。
Princeton学校不大，仅仅有6000多学生，研究生只是1700人。
9. 威斯康星大学（University of Wisconsin-Madison）
U. of Wisconsin-Madison的CS较大。35个Faculty成员。200多个研究生，每年招60—70个新生。眼下差点儿1／4的Faculty来自UC. Berkeley。博士生毕业后有去Stanford ，UC. Berkeley等牛校挑大梁的，但和UIUC相似，似乎进入业界的很多其它一些。然而要在这里拿到博士学位可不easy。
超过七成的人，会在中途找到比較理想的工作后。拿着硕士文凭拔腿就跑，免得被那些无穷无尽的科研项目给整慘了。
U. of Wisconsin-Madison的数据库一直在前3位。常常是第1位。
这里的数据库因为在设计实现DBMS系统上的传统优势，使其在业界的声誉相当崇高。据说Microsoft里有一帮Wisconsin校友从中兴风作浪。Oracle也格外青睐Wisconsin-Madison的学子。
Wisconsin的硬件、计算机体系结构实力巨牛。99排名第6，对业界相当有影响力。
微处理器中的超标量技术（SuperScalar）源于此地。多处理机CACHE一致性的总线侦听
SNOOPING协议。IEEE SCI协议等，都是源于此地。
正在研究开发中的MultiScalar技术和 DataScalar技术据说能够把微处理器每一个时钟周期的指令发射数提到10以上，大大地提高微处理器的计算能力。
Wisconsin的软件99排名第7。
主要是在系统软件方面做OS 的设计与实现。WEB上的CACHE策略，支持共享主存和消息传递两种并行编程模式及其混合的并行程序设计语言和编译器，以及由MIDSHIP项目挑起的关于并行与分布式计算，OODB。科学数据库。支持图象查询的新型查询语言以及图象处理等方面的研究。
因为美国有大量的卫星图象须要及时处理，加上迫切须要GIS系统的研究开发。这方面的研发使得U. of Wisconsin-Madison捞到了不少经费。
Wisconsin和UIUC的CS理论都是前10名左右。Wisconsin的Carl de Boor是逼近理论 方面的大牛。
U. of Wisconsin-Madison是个大型的综合性学校，40000学生中研究生院的超过10 000，这万人中有博士生5000，硕士生3500，法学院、医学院、护理学院、兽医学院的职业学生2000人。
2200多Faculty中有多位诺贝尔奖得主。52个院士。当中18个是project院院士。
须要注意的是。Wisconsin的CS有点不同于其它很多学校，它隶属于College of Le
tters & Science。而不在College of Engineering下面。因此很多偏硬件的项目，比方嵌入式系统。网络硬件、路由，多媒体，通信。自控以及数字信号处理等项目不在CS D ept.，而是在project院下的Dept. of Electrical & Computer Engineering，即ECE系。那个系也挺大，比CS还要大不少。
98年在project类排名的计算机project一项上排了第9位。
10. 德克萨斯大学（University of Texas-Austin）
U. of Texas-Austin的CS较大，Faculty中好像有个图灵奖得主。该系发展比較平衡，最好的AI排第5，其它几个专业也多能挤进前十。
U. of Texas-Austin是个巨大的学校，5万学生，研究生院的可能有1.3万。但学校的主校区却好像面积不足，仅140公顷，按美国大学的标准，太不足了。
11. 加州理工学院（California Institute of Technology）
CIT的CS非常小，仅仅有大约5位教授，每年招非常少的学生。
虽然申请CIT是免费的，但建议不要轻易尝试。因为系太小，CIT好像仅仅是在计算机硬件和科学计算的可视化方面非常强。该系多年以来一直稳坐第11、12位差点儿没动过窝；相似的情况还有斯坦福，MIT，稳居第1、2位，Cornell稳居第5位。U. of Wisconsin-Madison稳居第9、10位。CIT的CS和其它系，比方数学、物理、生物等须要大量科学计算的部门联系非常紧密。CIT学校也非常小， 2000名学生中研究生占1100人。
Faculty人数也不多。但差点儿个个是巨牛，按平均水平看，CIT可能是世界上最牛的学校了。加州理工学院创建于1891年。这所私立大学的宗旨是“为教育事业、政府及工业发展须要培养富有创造力的科学家和project师”。
迄今为止，它已培养了1万7千名学生，当中有22名获得诺贝尔奖，还有大批获得美国政府颁发的各种科学学术奖项。它被誉为美国一流的科技理工类学院当之无愧。
专业特色：
CIT的CS专业是一个FULL TIME的PROGRAM，并且仅仅接收PHD申请者。
学制上，第一年完毕专业课程及制定MS论文研究。第二年，学生主要完毕MS论文，以及參加PHD资格考试。
通过考试后，学生正式进入博士阶段的专业研究工作。
CIT的CS专业鼓舞学生从事创新及交叉学科的研究工作。学生常常会合作完毕大型项目，当中每一个人都会在项目中扮演重要角色，不可替代。
CIT的CS专业的研究重点在于算法，通信协议，网络。图形学及人机交互，VLSI。安全及信息论，计算机视觉等。
这些方向与物理。生物，数学，机械等交叉学科关系密切。
申请点评：CIT作为全美三大理工之中的一个。在全世界享有盛名，毕业生普遍致力于高端技术领域或从事企业的高层管理。不管是CIT还是CIT的CS专业都秉承着”少而精，小而美”的方针。换句话说，想要申请进入CIT的CS专业学习。难度可想而知。
CIT要培养的绝对是专业尖端人才，因此在申请前。须要学生一切背景都做到出类拔萃，才会有机会。对于大多数中国本科毕业生来说，申请成功的机会极小。
12. 马里兰大学（University of Maryland at College Park）
U. of Maryland at CP是一个实力相当强劲的CS。软件第8。数据库第4，AI第9，三个专业都挤进了前10位。它的TINY系统有相当的知名度。
13. 加州大学洛杉矶分校（University of California-Los Angeles）
历史上UCLA的CS以前一度辉煌。上到过第6（NRC’ 82），但近年来一直徘徊在第13 ~15。并且CS的各个专业细目差点儿没有一个能进前10名。虽然如此。UCLA的CS还是十分强大的。
UCLA辉煌的历史可能在于它对Internet的发展所作出的巨大贡献。六十年代美国的
ARPA在搞网络互连的开创性研究，ARPA网的四个节点是：UCLA，Stanford的SRI，UCSB和 U. of Utah。
此时一位来自美国新英格兰地区的青年Vinton Cerf不去离家咫尺的Yale大学，远涉千里。来到了加州。
他先在Stanford获得数学学士，然后到UCLA拿下了CS的硕士和博士。
毕业后Cerf一直在SRI从事ARPA网的研究，特别是研究怎样让它无法正常工作。
几年后，Cerf与MIT一位到业界闯荡的数学教授Kyhn合作研发，搞出了一套软件系统用于网络互连（1973年）。
这就是TCP/IP协议的诞生。
UCLA作为INTERNET的先驱，地处阳光灿烂的南加州，应当成为CS学生的乐土。
UCLA有学生33000人，当中研究生院的占9900人。地处洛杉矶的UCLA周围差点儿有玩不尽的地方：如DISNEY，HOLLYWOOD等。因为位于大城市，校园不是非常大，但风景异常漂亮。
UCLA的CS较大。规模应该和U. of Washington和U. of Wisconsin-Madison相似。
14. 密歇根大学（University of Michigan-Ann Arbor）
U. of Michigan 是个非常了不起的学校。在BIG TEN里，从综合的角度上说它可算
得上是领头羊了。当然UIUC, U. of Wisconsin-Madison也紧随其后。这里的CS偏硬的更厉害些，硬件排在第9，而计算机project排第7，EE第5，都是前10名中的巨牛。
Michigan 的CS和EE合在一起称为EECS系，是个相当大的系，每年招收的学生应当不在少数。
Michigan的CS预计在历史上也相当牛，U. of Wisconsin-Madison CS里两位来自Mi chigan 的教授都是院士。在其它CS系里，比方UIUC的，也大有Michigan 的牛人在。如前述，UIUC的CS在硬件上极强，而Michigan 的CS中有很多UIUC的哥们在那里当老师。
15. 佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）
GIT是个较大的学校，GIT的project学院非常厉害，研发经费仅次于MIT。和UIUC。Michi
gan几乎相同。
CS系的数据库第7。GUI第4。
16. 布朗大学（Brown University）
Brown的规模不大。
这所IVY LEAGUE中的私立学校可能拥有一些相似于CORNELL的优势。
CS的GUI能够列在第6位，好像还有很多关于语音识别等偏人工智能方面的研发项目。
17. 哈佛大学（Harvard University）
在CS的早期发展史上。Harvard以前是泰斗级的人物，毕竟CS和数学。物理的渊源太深太长了。好像王安是这里出来的，Bill Gates也是这里出来的。
Harvard毕竟是Harva rd，总是名人辈出，因为Harvard总是能够招到最棒的人。
但千万别以为哈佛人人牛。Harvard不喜欢带project色彩的东西。CS是挂在Arts & Science学院下面的Division of E ngineering and Applied Science。好像连独立的一个系都不是。除了理论能够排进前 10名以外，其它项目怕也拿不出多少货色了。
哈佛大学共同拥有学生18000人，当中研究生院的11000人。Harvard大学拥有世界上最多的诺贝尔奖得主，150多个美国国家科学院院士。哈佛的CS预计不会是大个子，招的学生可能也不多。申请的难度应当非常大。
18. 耶鲁大学（Yale University）
YALE以前也进过前10名（NRC’ 82），是YALE和UCLA而不是Princeton和U. of Texa s-Austin位于前10名的榜上。YALE的CS不大。十几个老师加上为数不多的学生。每年仅仅招收六个博士研究生。
和Harvard这样非常重文理的学校一样。YALE的CS在理论上比較强。但不同于哈佛，Y
ALE有独立的CS系。受到较高的重视。YALE CS在AI和软件方面比較强。著名的LINDA并行编程模式就是在这里提出并实现的。YALE 的毕业生到学术界的比到业界的似乎要多，哈佛似乎也是这样。
19. 普渡大学（Purdue University）
可能很多人还不知道。Purdue的计算机系是美国最早成立的计算机系。建系之初一
直处于TOP 10。
在70年代因为本人不甚了解的原因，没落了。
Purdue的排名也不太稳定，从13到30的排法似乎都见过。
Purdue是个大学校，有35000学生。其project学院非常出名 20.
20. 莱斯大学（Rice University）
Rice是个位于休斯顿的小学校。4000名学生，研究生有1600左右吧。CS也不大。优
势在于软件，排在第9位。该系的KENNEDY是个巨牛的人物，是美国HPCC常委的关键人物之中的一个，好像还是总统在信息科学方面的特别顾问。KENNEDY是并行计算领域的大牛。前几年，他义无反顾地承担起高性能FORTRAN语言（HPF）的编译器研制工作。项目之大，投入人力之巨，加上他的权威地位，被人们寄予普遍厚望。可惜后来项目失败了。
从此并
行计算界陷入了一阵低潮。这几年KENNEDY好像转向去做针对特定处理器的后端优化技术了。
Rice CS 学生的出路相当好。