php性别单选怎么写

1、php性别单选怎么写，现在线上学习软件的网站有哪些？

这种学习平台有很多，但是不知道题主主要是要学哪一方面的，这里给题主简单罗列一下，希望有所帮助。

1、GitHub

github是一个代码托管平台。它可以公开你的代码让所有人都参与。同时，它的用户群体很多，很多很厉害的项目托管在上面。我们也可以查看和学习他们的代码，因此，对于程序员来说，这是一个必备的平台。

而且，这个平台很多小白也在用，不只是程序员哦~这也可以说明它的强大之处！

网址：https://github.com/

2、掘金

掘金社区为每一位技术人才推荐有学习价值的个性化技术内容。掘金社区内容涵盖各大热门技术品类，包括前端、后端、Android、iOS、人工智能、开发工具、代码等，还有沸点、话题、小册、活动、专栏文章等内容，包含网站端、移动端和浏览器插件 3 个产品终端。

网址：https://juejin.im/

3、Stackoverflow

Stackoverflow在程序员之间可以說是无人不知无人不晓，甚至常有人开玩笑说：“如果stackoverflow倒闭了，全世界代码的产出率将下降一半以上”或许听起来有点夸张，但是不难想像这个网站在软件界中扮演的重要地位。

StackOverflow是一个与程序相关的IT技术问答网站。用户可以在网站免费提交问题，浏览问题，索引相关内容，在创建主页的时候使用简单的HTML。在问题页面，不会弹出任何广告，销售信息，JavaScript窗口等。

网址：https://stackoverflow.com/

4、Smashing Magazine

Smashing Magazine，网页技术杂志，是一个技术类博客，主要面向Web开发人员。 成立于2006年9月的Smashing Magazine旨在向Web设计者和开发者提供优质创新的信息和最新的技术趋势。网页技术杂志经常会推荐一些很好的设计资源，比如图标，字体，壁纸、教程等。

网址：https://www.smashingmagazine.com/

5、w3cplus

对于刚学编程的小白来说，这是个非常有用的网站，几乎包括了所有有助于入门的教程。从HTML到CSS，甚至进阶的XML、SQL、JS、PHP和

ASP.NET

等等，都可以一边学习一边练习。

网址：

https://www.w3cplus.com/

6、公开课平台

公开课平台有很多，比如edx、coursera、udacity、imooc、极客学院、中国MOOC、中国大学MOOC、网易公开课等平台，其上内容非常丰富，以视频为主，这种带入式的学习体验也很不错。

网址

MOOC中国：https://www.mooc.cn/

中国大学MOOC：

https://www.icourse163.org/

edx：

https://www.edx.org/

网易公开课：https://open.163.com/

7、font-awesome（图标字体库）

图标字体库同样是不可缺失的一部分，这里又非常丰富的图标字体库，同时Font Awesome是完全免费的，无论个人还是商业使用。

网址：

https://www.bootcss.com/p/font-awesome/

今天就先罗列这么多，其实问题还是比较空泛，软件学习包括很多内容，可以先简单了解，再确定自己的学习方向。

觉得不错的朋友，点赞或者转发一下吧！

2、准备跨专业考计算机专业？

可以辅修第二计算机专业，以后考计算机专业的硕士；也可以争取换专业到计算机专业；如果这两条路都行不通，那就先确保你本专业能顺利毕业（如果无法顺利毕业，拿不到本科毕业证和学位证，你连报考计算机硕士的资格都没有了）。

计算机学科网络教学资源丰富，方便自学，网上有很多计算机世界级名校的视频和讲座：

中国大学MOOC(慕课)、

国家精品课程资源网、

国家精品课程在线学习平台、

TED_网易公开课

---------在这些平台上搜索具体的计算机系课程，如“数据结构”、“操作系统”等，会出现很多视频讲座课程的，可以同步学习，等于把优秀教师请到身边！可以自己买一些有配套答案和讲解的学习资料自学。

计算机专业简介：

本专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。通过基础教学与专业训练，培养基础知识扎实、知识面宽、工程实践能力强，具有开拓创新意识，在计算机科学与技术领域从事科学研究、教育、开发和应用的高级人才。计算机学科的特色主要体现在：理论性强，实践性强，发展迅速按一级学科培养基础扎实的宽口径人才，体现在重视数学、逻辑、数据结构、算法、电子设计、计算机体系结构和系统软件等方面的理论基础和专业技术基础，前两年半注重自然科学基础课程和专业基础课程，拓宽面向。后一年半主要是专业课程的设置，增加可选性、多样性、灵活性和方向性，突出学科方向特色，体现最新技术发展动向。计算机专业核心专业课：高级语言程序设计（C 、C++、Python、Java、PHP、Perl、Delphi 等编程语言，熟悉三种以上）、离散数学、数据结构、信号处理原理、数字电路/数字逻辑、模拟电路、系统分析与控制、人工智能导论、微计算机技术、操作系统、汇编语言程序设计、计算机原理、计算机系统结构、编译原理、自然语言处理、计算机安全与密码学、计算机图形学、Windows 高级操作系统、计算机网络、可计算理论、算法与复杂度、软件工程、海量数据处理技术、数据存储技术、专业英语阅读等专业基础课和专业课，还会选修计算机图形学、多核计算与并行处理、并行与分布式程序设计等相关课程。严格的说，高等数学（微积分）、线性代数、概率论与数理统计也属于计算机核心课程。如果在计算机专业继续深造，大家将意识到数学有何等重要了！本科阶段这些课程的学习压力较大，部分课程较抽象，难度并不小，想学好任何一门课程，除认真阅读和理解教材外，还需要做大量拓展阅读和上机实践等，只要扎实掌握了，考研是一件十分轻松的事情，水到渠成。本人在悟空问答其他回帖中阐述过普通院校计算机专业考研的必要性，特别是对于双非院校的毕业生，而像清华、北大、上交大、中科大、南京大学等的计算机本科毕业生，很多毕业直接可以进 BAT、华为等知名 IT 企业，考研的必要性并不太强。他们在工作中 3 年的收获往往比读普通院校计算机硕士大得多！而我们普通院校计算机本科生很难在刚毕业就有比较好的平台去锻炼，所以建议找个更好的平台学习和提高。在 IT 行业，只要你有能力，待遇不是问题，机会不是问题，年薪 50 万甚至更高也没问题！计算机考研科目：初试科目调整后为4门，即政治理论、外国语（通常为英语，难度高于六级）、数学一（包括：高等数学、线性代数、概率论与数理统计，总体难度比数学二、数学三等大）和计算机学科专业基础综合，卷面满分值分别为100分、100分、150分和150分，考研满分500分，只要能考到 350分，被录取的可能性就很大了。考研每个科目，都会有最低分的门槛，如果有一门课程的分数低于国家和院校规定的最低分，总分再高也不会被录取，这一点和高考不一样，需要谨慎！每年，都有不少考生专业课、数学都没有问题，却因为英语或政治没达线（更多是英语不达线），而无法被录取，十分遗憾；1. 计算机考研试卷结构

只有两种题型——单选和综合应用题，其中单项选择题占80分(共40题，每小题2分)，综合应用题占70分(共7题，各题分值不等)。在综合应用题中，数据结构、组成原理和操作系统各2道，网络出1道题。

2. 2017计算机考研专业课考试内容

计算机学科专业基础综合考试内容包括：数据结构、计算机组成原理、操作系统和计算机网络。数据结构和计算机组成原理均占45分，操作系统35分，计算机网络25分。

部分常用参考书和练习资料：

1、《操作系统考研辅导教程(计算机专业研究生入学考试全真题解) 》

电子科技大学出版社

2、《操作系统考研指导》清华大学出版社

3、《计算机操作系统(修订版)》汤子瀛 西安电子科技大学出版社

4、《计算机网络知识要点与习题解析》 哈尔滨工程大学出版社

5、《计算机组成原理考研指导》徐爱萍 清华大学出版社

6、《计算机组成原理--学习指导与习题解答》唐朔飞 高等教育出版社

部分院校复试会考核《编译原理》、《离散数学》、《计算机图形学》等计算机相关科目的，这个以具体院校发布的《招生目录》和《招生简章》公布的信息为准！

各院校的计算机专业的考试科目大同小异，以为清华大学大学和上海交通大学为例：

清华大学081200计算机科学与技术专业

研究方向：

01（全日制）计算机系统结构；

02（全日制）计算机软件与理论；

03（全日制）计算机应用技术；

初试考试科目：

①101思想政治理论

②201英语一

③301数学一

④912计算机专业基础综合

085211计算机技术专业

研究方向：

01（全日制）计算机技术

02（非全日制）数据科学与工程

初试考试科目：

①101思想政治理论

②201英语一

③301数学一

④912计算机专业基础综合

☆☆☆

上海交通大学081200计算机科学与技术专业

研究方向：

1-（全日制）计算机系统结构；

2-（全日制）计算机软件与理论；

3-（全日制）计算机应用技术；

初试参考科目：

①101思想政治理论

②201英语一

③301数学一

④408计算机学科专业基础综合

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2017年教育部对全国高校各学科的师资力量、生源素质、科研能力、教育培养质量等进行了一次全面评估和测评，并根据评估结果对各学科进行了定级（分为A+、A 等共9个级别），只列出学科前70%以内的院校排名；

一级学科代码及名称： 0812 计算机科学与技术

一级学科代码及名称： 0812 计算机科学与技术本一级学科中，全国具有“博士授权”的高校共所77，本次参评所75；部分具有“硕士授权”的高校也参加了评估；参评高校共计238所（注：评估结果相同的高校排序不分先后，按学校代码排列）。

根据“学科整体水平得分”的位次百分位，将前70%的学科分为 9 档公布：

A+：前2%（或前2名）

A：2%～5%（不含2%，下同）；

A-：5%～10%；

B+：10%～20%；

B：20%～30%；

B-：30%～40%；

C+：40%～50%；

C：50%～60%；

C-：60%～70%。

每位考生可根据自己的成绩、基础和能力选择适合自己的院校报考，不少院校复试环节都有上机编程的要求，所以大家平时学习计算机这门专业时，一定要重视动手能力和实践能力，否则复试很容易被淘汰掉，即便你初试成绩不错，这一点一定要引起重视！

关于英语学习，建议在大二或大二之前通过六级，奠定一个比较好点的基础。通过六级以后，可以适当抽空学习和熟悉英语，平时抽点空做下考研英语真题，熟悉下题型等。很多同学过了六级后英语抛之脑后，待考研再想捡起来，就费时、费力了很多，并不大划算。只要稍微花点时间和精力，考研英语 75分以上是比较容易的，我班（计算机系）同学考中科大计算机，总分412，英语单科89分，他大学期间一直将学英语作为一个爱好和习惯，基本上没中断过，考研备考时他反而没花什么时间在英语上。同等条件下，英语口语好、翻译能力强，导师也比较喜欢。可以帮他们翻译翻译论文，或者可以带你参加一些国际会议啥的。英语不好，遇到这样的机会也只能眼巴巴让给别人了。

关于数学学习，像微积分、线性代数、概率论和数理统计这些基础课程在计算机学科中地位十分重要，计算机图形学、密码学、高级算法等很多都与数学密切关联，计算机学科中不少方向在高级阶段，数学基础的好坏直接决定你在计算机学科上能走多远！！其实，离散数学等其他数学知识在计算机中应用也较多，只是离散数学等很多学校不考，或在复试中考察。

计算机专业考研信息搜集

有资格招收计算机博士/硕士的院校很多，每所学校都有自己的特色和专长领域。举个例子，中科大计算机，在算法和人工智能方面比较有优势；中国人大的计算机，在数据库方面是强项；华中科大的计算机，在体系结构方面是强项。这些信息，在各院校计算机学院/计算机系网站上都可以查到。可以查看一些导师的主要研究领域和方向、论文的研究内容、承担的科研项目集中在哪些领域，这样就可以看出他们的优势方向了。

有些院校也给出了自己的参考书目，这些可以在该校的硕士研究生招生网站或研究生院的网站上查看到，最好查看该校或该研究所最近的《 XXXX 年 XX 大学硕士研究生招生简章》、《 XXXX 年 XX 大学硕士研究生招生目录》，上面会有详细介绍。

报考北上广等一线城市、沿海城市的话，就业时便利、机会更多；报考中西部地区，竞争压力会小一些，同等条件下性价比更高。各有各的优势，只要适合自己就好！

3、哪个数据可视化工具比较好？

R-ggplot2

ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。

技术相关

核心理念

1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离

这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。

ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。

2. 图层式的开发逻辑

在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。

3. 各种图形要素的自由组合

由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力

基本开发步骤

1. 初始化 – ggplot()

这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：

p <ggplot(data = , aes(x = , y = ))

这一步里，设置x轴和设置y轴很好理解。那么”美学特征”又是什么呢？

举个例子来说，下面这张散点图里，x轴表示年龄，y轴表示身高，很好理解：

但这张图除了展示年龄和身高的关系，还展示出每个样本点的体重：颜色越深表示体重越大。因此体重信息和年龄身高一样，也需要绑定到一个具体的列。这一列就是散点图中的”美学特征”。

来看看R语言绘制代码：

ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=weightLb))+geom_point()

其中的colour参数就是该图的”美学特征”。

再比如，下面这张柱状图中，x轴表示日期，y轴表示权重，很好理解：

但这张图中每个日期对应了两个不同的权重并采用两个柱状来对比，那么这个划分依据也是另一个“美学特征”。

再看看绘制代码：

ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar))+geom_bar(position="dodge", stat="identity")

其中的fill参数就是该图的”美学特征”。

综上所述，图中的每个样本点除了通过它的坐标位置，还可以以其他形式展示信息，比如大小，色深，分组等。而这些新形式需要绑定的列，便叫做”美学特征”。

“美学特征”的形式和x，y轴一样是以列的形式给出，且列中元素个数和x，y轴列必然相等。它的设置也和x，y轴一样在ggplot()函数的aes参数括号内进行。

2. 绘制图层 – geom_bar()/geom_line()等等

上一步的主要工作是为数据可视化配置好了数据，接下来便可根据业务的需要来绘制不同的图，如折线图/柱状图/散点图等等。具体的实现方法在后面的章节中会细致讲解，这里重点提一下绘图函数里的stat参数。这个参数是对冲突样本点做统计，该参数默认为identity，表示保留样本点原(y)值，还可以是sum，表示对出现在这点的(y)值进行求和等等。

3. 调整数据相关图形元素 – scale系列函数、某些专有函数

在ggplot2中，scale标尺机制专门负责完成数据到图像元素的映射。也许你会问，”美学特征”不是已经定义好了这个映射吗？然而事实是”美学特征”只是选定了映射前的数据，并没有说明具体映射到什么图形元素。

举个例子，假如某张表记录了不同种类水池的长，宽，深信息。现在需要绘制不同种类下水池长和宽关系的柱状图，那么初始化完成的是这个映射：

而scale函数完成的是这个映射：

显然a映射为了红色，b映射为了蓝色。

也许你还会问，我的代码不用scale，那么映射是如何完成的呢？答曰系统有默认映射的，就像绘图函数都有默认参数stat=identity这样。

4. 调整数据无关图形元素 – theme()、某些专有函数

这部分包括设置图片标题格式，文字字体这类和数据本身无关的图像元素。只需调用theme()函数或者某些专有函数(如annovate函数可为图片添加注释)便可实现。

一个图层绘制好后便可观察调整，然后开始下一个图层的制作，直到整幅图绘制完毕。

R语言可视化成品图

说到工具，顺带提一下BI工具---FineBI

FineBI是为大数据量提供数据处理、ETL、Dashboard报表展示、动态分析、报表管理的可视化分析工具。优势是：

前端可视化简单操作（小试牛刀）：1.新建分析新建分析包括两种类型的分析：普通即时分析和实时报表。普通即时分析：是指普通的分析模板，从cube中获取数据，进行数据分析；实时报表：是指做出来的即时分析模板，可以对数据进行实时查看，保证数据的准确性报表创建完成之后，页面进入数据分析设计界面，选择组件布局为自由布局，如下图：添加组件制作汇总表制作图表组件布局：自适应布局&自由布局自适应布局，自动调节布局自由布局，自由选择布局