拼多多凭什么撼动BAT三大巨头？

不管是不是从事互联网，在国内还是国外，年轻一代还是老一代，应该没有谁不知道，曾经的国内三大互联网巨头BAT（阿里，腾讯，百度）吧？

但是到了2019年，”曾经“的巨头百度却是慢慢掉出了第一梯队，而成立只有四年的独角兽拼多多，在今年下半年市值最高达到了391亿美元，超越了百度，成为了中国第五大互联网公司。

拼多多凭什么能撼动BAT?技术说了算！

赴美深造，计算机硕士

黄铮

拼多多创始人、董事长兼首席执行官。

1998年，于杭州外国语学校毕业，被保送至浙江大学竺可桢学院，主修计算机专业。

2002年，本科毕业后黄峥顺利申请到美国威斯康星大学麦迪逊分校就读。

2004年，获得计算机硕士学位后，黄峥选择加入了当时还正在崛起的Google。

2006年，黄峥与李开复一起，被派到了中国拓展业务，建立Google中国办公室。

因为技术而被相中

我们可以看到拼多多创始人黄铮是个妥妥的大学霸，在高中时就保送浙大计算机专业，在本科毕业后又到美国威斯康星大学麦迪逊分校继续深造。美国威斯康星大学麦迪逊分校的计算机工程专业是全美计算机工程中排名前列的学校，与其齐名的还有加州理工学院、普林斯顿大学等名校。威斯康星大学麦迪逊分校在2019年USNEWS世界大学排名第35位，是公立常春藤大学之一。

改变黄铮的还有另外一个重要人物，就是网易创始人丁磊。在浙大的读书的时候丁磊就看上了技术高手王铮，并主动与他联系。但是王铮没有放弃对于技术的学习，在本科毕业后又到美国继续深造，在段永平的指导下到谷歌进行学习和磨练。到了2015年才正式创立拼多多，取得现在的成功。

不同于第一代的互联网创业者，近年来的互联网独角兽都离不开高学历人才的加持。他们中的很多都有强大的计算机专业知识和计算机算法应用的能力，还有不少拥有海外留学和工作的经历。

正因为如此Computer Science 已经成为了留美大热门，而且每年申请到美国读Computer Science的人不断增加。但是很多人都不太了解计算机科学这个学科甚至和计算机工程混为一谈，下面我们就来了解一下美国的计算机专业吧！

美国大学计算机科学专业分支

1. 系统与网络(System and Network)

2. 人工智能与机器人(Artificial Intelligence and Robotics)

3. 计算机隐私与安全(Privacy and Security)

4. 编程语言(Programming Language)

5. 数据库(Database)

6. 计算机图形学(Computer Graphics)

7. 生物信息学与计算生物学(Bioinformatics and Computational Biology)

8. 算法(Algorithm)

9. 计算机理论(Computer Theory)

10. 科学计算(Scientific Computing)

11. 软件工程（Software Engineering）

12. 计算机视觉（Computer Vision）

13. 计算机体系结构（Computer Architecture）

14. 人机交互（Human Computer Interaction）

部分专业介绍

相信大家对算法、数据库和编程语言都比较熟悉，下面我们来介绍一下大家不太熟悉的分支专业。

计算机视觉(Computer Vision)

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。

计算机图形学(Computer Graphics)

计算机图形学(Computer Graphics，简称CG)是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。如何在计算机中表示图形,以及如何利用计算机进行图形的生成、处理和显示的相关原理与算法，构成了计算机图形学的主要学习内容。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。从处理技术上来看，图形主要分为两类，一类是由线条组成的图形，如工程图、等高线地图、曲面的线框图等，另一类是类似于照片的明暗图(Shading)，也就是通常所说的真实感图形。

生物信息学与计算生物学

(Bioinformatics and Computational Biology)

将计算机科学中的方法，如数据挖掘，机器学习，数据处理，计算模型，计算机视觉，分析工具，算法研究等用于生物系统中便于人类理解分子生物序列数据，分析蛋白质的形成，生物功能预测，基因网络研究，细胞范围的计算等。在此过程中，CS研究人员与生物研究人员紧密合作。将生物信息学与计算生物学之间的差别为：生物信息学更侧重于生物学领域中计算方法的使用和发展，而计算生物学强调应用信息学技术对生物学领域中的假说进行检验，并尝试发展新的理论。

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