2018php怎么样

1、2018php怎么样，2019哪部电影让你印象最深刻？

《何以为家》

这部剧真的是十分的深入人心。不得不说，这部电影的导演导演的水平是相当。通过演员微妙的表情变化带人深入剧情，给人一种身临其境的感觉，十分的深入人心。不得不说，这真的是值得我们在今后打卡的一部电影，看完之后还想再去看第二遍，真的是相当的不错，如果你来看这部电影的话，一定是不会出错的，那么就十分的期待你去看这部电影了！

个人感受

十年前看Caramel开始一直关注的导演，陆续听她先生写的原声，看她演的法国电影，直到Capharnaum入围此次戛纳主竞赛，成为个人List上最期待的影片。十年不见，当初所有的灵气聪明仍在，镜头却越发冷静干净。结局处的回暖，是残酷现实里女导演留有的慈悲。见过游乐园女神被扒光，洗过沾了鲜血的衣服，听过蜘蛛侠变成蟑螂侠的传闻。才知道美丽会变丑陋，纯净会变脏臭，英雄泯然众人，自己却无能为力。把童贞交给世界，用匕首刺穿丑陋，靠起诉状告父母，挤笑脸嘲弄命运。赞恩把婴儿交给男人，才明白自己谁都保护不了。他就站在破败的街角，仿佛人生走到尽头。从一句话的简介 就直击心灵 再到120分钟完整故事 一直受到着冲击与震撼。 三个看片小伙伴 开篇就哭的稀里哗啦 结束 已经泣不成声 真的是一部还没看完就想让全世界去看的电影。那句在法院上12岁的小ZEIN的发言：我要控诉父母生下我。我想让那些无法养活孩子的父母 不要生下孩子。拍给生育癌看的。我就不说卖惨了，因为是真惨。善良而倔强的叙利亚小男孩，默默把全世界扛在瘦弱的肩上，拖着生活往前走。最后他露出全片唯一一个微笑我一下就泪奔了。

2、web前端的就业前景如何？

只要你不是抱着赚快钱的“歪心思”，希望往程序员这条路发展，并想着努力成为一个合格的前端，就赶紧学起来吧~ 个人和其他几位答主一样，对前端的发展持看好态度。原因主要有两个：

1、岗位需求量大

截止18年12月17号，全国的前端招聘需求量为 88337

下图是招聘需求量地区排行 TOP 10（你所在的城市有没有上榜？）

前端岗位截图：

仅从上面的数据就可以发现，目前的前端岗位需求量大，而且薪资可观（p.s. 不然也不会有那么多人转前端了）。那有的小伙伴可能会说：不是最近一年都在传前端行情不好、已经饱和了之类的嘛。这句话其实是不准确的，确切的说法应该是现在的前端市场“低端”饱和“高端”缺人。经过这几年的市场消化，前端工程师的要求普遍被提高，如果感觉工作不好找，最好还是从自身找下原因。我一个玩儿的不错的前同事，这些日子天天抱怨前端的活儿干不完，面了快2个半月了，一个靠谱的前端都没招到。所以不要被前端饱和这种说法误导，只要你足够优秀，到哪儿都是香饽饽，根本不愁找不到好工作~

2.应用场景广泛

现在前端的应用场景越来越广阔。比如利用Canvas，SVG，WebGL来做前端数据可视化，基于NodeJS做全栈式开发、还有在2018年腾讯大力推广的微信小程序开发... 真的是数不胜数。就拿现在热门的人工智能（AI）为例，企业还可以通过集成AI来开发网站应用。例如使用机器学习来预测客户接下来要买什么、通过麦克风和相机来实现人机交互，从而提供给客户更加卓越的用户体验和个性化服务。

再比如物联网（IoT）下的智能设备，虽然前端不直接参与此类设备的创建，但前端还能参与到显示这些设备数据的应用程序开发当中去。

总之，随着互联网的不断发展以及前端技术的不断进步，越来越多的行业和领域可供前端施展拳脚。所以你还觉得前端没有前景嘛？

最后做个总结，19年仍然值得选择一份前端工作，但你至少需要：

对编程感兴趣耐得住性子抱有好奇心有个好身体...

3、大数据主要学习哪些内容？

前言

要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C++等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很多讲解了，也可以跟师兄师姐咨询，这样可以少走很多弯路，当然，有人说，走一些弯路总是有好处的，但是我这里说的弯路不是说不犯错误，不调bug，而是指学习资料以及一些知识点的偏重点，这样可以尽量节约一部分时间，刚开始时，总会有点迷，而且当你真正投入进去学习时，会发现时间总是不够用。

我前面是做的Java后端，后续才转的大数据，所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过，也都是按照正常的路线走的，JavaSE阶段，然后数据库，SSM框架，接着做了一些网上找的项目，之后发现对大数据比较感兴趣，就开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，敲代码，前期大概花了3-4个月吧（公众号的这些资料就是我当时看过的），也是一步步艰难走过来的，刚刚开始接触大数据相关的东西时，一度怀疑这么多东西自己能否学得完，是不是能用得到，学完又忘了，忘了又回头看，不过还好，坚持过来了，还好没有放弃，工作也还ok，找的大数据开发岗，待遇也还不错吧。

下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路（狗头保命.jpg）。因为我现在是做大数据相关的工作了，所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了，毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧，从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目，还有就是一些面试文档，面经等。一些视频看了两遍或者更多，跟着学，跟着敲代码，做项目，准备面试。涉及到需要学习的东西包括：JavaSE，数据结构与算法（计算机行业必备），MySQL，Redis，ES（数据库这些可以看项目，也可以自己熟练一两个），Linux，Shell（这个可以后期补），Hadoop，Zookeeper，Hive，Flume，Kafka，HBase，Scala（Spark是Scala写的，会Scala做相关的项目会更容易入手），Spark，Flink（这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解，所以找完工作才开始接触学习），相关项目。

编程语言阶段学习

  如果是零基础的话，建议还是从视频开始入门比较好，毕竟一上来就看教材，这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话，从视频开始也会更简单，一些for、while循环你都知道了，学起来也会快很多。  JavaSE我是选择的某马刘意的为主，因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》，没什么感觉，后续又在看了某课网的Java初级视频，还是没感觉出来啥（当时就有点怀疑自己了。。。），可能有点没进入状态。  还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频（我是看的2015年版本，那时候19版还没出），觉得他讲的真的是很好很详细，每个知识点都会有例子，也都会带你敲代码，做测试，可能前面有C语言基础，然后也看过Java的一些语法，所以学起来还是比较顺利，后面的IO流、多线程等知识点时，也有看书看博客，或者看看其他老师的课程，讲解的可能自己比较容易接受就可以，反正都是多尝试（下面会给出视频链接），尽量懂一些，后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频，先看一遍，后续有时间建议再看一遍，而且这些经典的视频，看两遍真的是享受。  如果有一定基础了的，JavaSE前面七八天的视频可以加速看，但是不懂的一定要停下开仔细想想，零基础的还是尽量不要加速吧，慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来，尽量不要加速，代码尽量都敲一敲，第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。  JavaSE可以说是很基础也很重要的东西，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等），IO流，String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程，这些最好是都要熟悉一些，面试也是重点。  JavaSE之后，如果你是要走前端或后端开发路线的话，可以跟着一些网上的视频继续学习，这里我就不多做介绍了。

===========分割线，Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============

  Scala的学习，Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala，所以前面学习了JavaSE，到Spark学习之前，再把Scala学习一波，美滋滋，而且Scala可以和Java进行无缝对接，混合使用，更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala，也可能是和Java结合使用，所以Spark之前建议还是先学一波Scala，而且Scala用起来真是很舒服（wordcount一行代码搞定），适合迭代式计算，对数据处理有很大帮助，不过Scala看代码很容易看懂，但是学起来还是挺难的，比如样例类（case class）用起来真是nice，但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议：1. 学习scala 特有的语法，2. 搞清楚scala和java区别，3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的（后面Flink也是要用），虽然现在很多公司还是用Java开发比较多，而且Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala还是很重要的（至少要看得懂代码）。  Scala主要重点包括：隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是某硅谷韩老师的Scala视频，韩老师讲的真的很不错，五星推荐，哈哈。  也许有人会觉得Python也是需要的，但是学习阶段，可能用Java还是比较多，面试也基本都是问Java相关的内容，所以Python后续工作会用到的话，再看看Python的内容吧。

大数据框架阶段学习

  大数据这方面的知识点自己可以说真的是从零开始的，刚刚开始学那会Linux基本都没用过，心里那个虚啊，而且时间也紧迫，想起来都是一把辛酸泪。  刚刚开始学的时候，看了厦门大学林子雨的《 大数据技术原理与应用》课程，可能这个课程是面对上课的，所以看了一些，感觉对自己帮助不是很大（并不是说课程不好，可能不太适合自己，如果是要了解理论知识，很透彻，但是俺时间紧迫啊），所以就继续在网上找视频，然后发现某硅谷的培训视频很多人去参加，而且知识点也很齐全，大数据相关组件都有讲课，还有一些项目比较好，所以就找了它相关的视频，当时看的是2018年的，所以视频不算旧。  来一张推荐系统架构的图，先看看

  一般来说，Flume+Kafka对数据进行采集聚合传输，一方面Spark对实时数据进行处理，传输给相应的数据处理模块（比如实时数据处理的算法模块，Spark也有提供常见的机器学习算法的程序库），另一方面采集的数据也可以放入数据库（HBase、MongoDB等）中，后续MapReduce对离线数据进行离线处理，数据处理完毕用于后续的使用，数据采集处理的流程大概就是这样。如果是推荐系统，实时推荐会给用户产生实时的推荐结果，让用户进行查阅选择，比如你在界面浏览了或者看了新的物品，然后刷新下界面，可能给你展示的东西就有一些变成跟你刚刚浏览的相关了。离线推荐的话主要是对离线数据进行处理，为物品或种类做出相似的推荐，如果后续用户搜索相应的物品时，给用户展示相应的产品。

  大数据学习路线：Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 > Flink（ 如果需要学习Storm，在Spark前面学习）

一、Linux（基本操作）

  一般我们使用的都是虚拟机来进行操作，所以要安装VM（ Virtual Machine），我使用的是CentOS，所以VM和CentOS都要跟着安装好，跟着视频操作，一定要动手实践，将一些Linux基本命令熟练掌握，一些VIM编辑器的命令也要会用，做相应的一些配置，使用SecureCRT来做远程登录操作（也可以使用其他的，自己顺手就行）。再强调一遍，基本操作命令尽量熟练一点，如果一下记不住，打印一些常用的，自己看看，多用多实践，慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等，跟着操作一遍，熟悉下，后续都会使用，Shell编程可以后续补。

二、Hadoop（重点中的重点）

  Hadoop是一个分布式系统基础框架，用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础，很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop，Hadoop的三个主要组成部分是重点，对他们的概念要理解出来，知道他们是做什么的，搭建集群环境，伪分布式模式和完全分布式模式的搭建，重要的是完全分布式的搭建，这些部分一定要自己动手实践，自己搭建集群，仔细仔细再仔细，Hadoop的NameNode，DataNode，YARN的启动关闭命令一定要知道，以及他们的启动关闭顺序要记住，不要搞混。后续视频会有一些案例操作，跟着写代码，做测试，把基本环境都配置好，后续这个集群（完全分布式需要三台虚拟机）要一直使用。

三、Zookeeper

  Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK，对ZK有一定的了解就可以了，了解它的应用场景，以及内部原理，跟着做一些操作，基本上有一些了解即可。

四、Hive（重点）

  Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的安装，它的数据类型，以及它的数据定义、数据操作有较好的了解，怎么操作表（创建表、删除表，创建什么类型的表，他们有什么不同），怎么操作数据（加载数据，下载数据，对不同的表进行数据操作），对数据的查询一定要进行实践操作，以及对压缩方式和存储格式要有一些了解，用到时不懂也可以去查，最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问，所以视频后续的面试讲解可以看看，理解清楚。

五、Flume

  Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume，对它的组成架构，以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚，Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用，有哪些拓扑结构是常见常用的，例如一对一，单Source、多Channel、多Sink等，它们有什么作用，要理解清楚。还有一个重点，就是对Flume的配置文件一定要了解清楚，不懂的可以上官网查看案例，对于不同的情况，它的配置文件要做相应的修改，才能对数据进行采集处理，视频中的实践案例一定要跟着做。

六、Kafka（重点）

  Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后，Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据，用于后续的计算使用。对于Kafka，要理解Kafka的架构，什么是Kafka，为什么需要Kafka，应用场景。基本的命令行操作要掌握，比如怎么创建删除Topic，怎么通过生产者生成数据，消费者怎么消费数据等基本操作，官网也是有一些案例可以查阅的。

七、HBase（重点）

  HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据，也可以说HBase是很适合大数据的存储的，它是基于列式存储数据的，列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解，特别是RowKey的设计部分（因为面试被问到过，咳咳，所以点一下），对于它的原理要了解，一些基本操作也要都会，比如创建表，对表的操作，基本的API使用等。

八、Spark（重点中的重点）

  Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark，就有一种哪哪都是重点感觉，哈哈。  Spark的组成可以看下图

  Spark是基于内存计算的，对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多，而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算，MapReduce对数据的处理方式也不适合，而Spark是可以进行迭代式计算，很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用，可以直接使用Hive上的表，对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理，支持多种数据源，DStream是Spark Streaming的基础抽象，由一系列RDD组成，每个RDD中存放着一定时间段的数据，再对数据进行处理，而且是基于内存计算，速度快，所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式（主要是Standalone模式和YARN模式）、通讯架构、任务调度要有一定了解（面试问到了可以说一波），Spark Shuffle要好好理解，还有内存管理要知道，对Spark的内核原理一定要好好理解，不仅面试可能要用，以后工作也是有帮助的。

九、Flink（重点中的重点）

  Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。现在主要是阿里系公司使用的比较多，很多公司使用的还是Spark居多，而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的，但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验，不过Flink近几年越来越火了这是事实，所以如果有时间有精力的话，可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用，在数据处理方面的话，离线数据处理：Flink暂时比不上Spark，Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；Flink暂时做不到这一步，因为官方不支持这一操作，Flink只能将数据读取成自己的表，不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理：Flink和Spark可以说是平分秋色吧，而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理，而Spark是以时间为驱动对数据进行处理，在一些应用场景中，也许Flink的效果比Spark的效果还要好些，因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件，那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算，而事件驱动型可以以事件为单位，一个个事件进行处理，相比而言延迟更低，处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多，有时间学习下，也算是有个准备。

项目阶段

  其实某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，B站上也有视频，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。  根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点

大数据项目实战

  某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点。相关项目文档资料我已经放到网盘，GongZhongHao回复相应关键字获取领取方式。   相关项目、涉及技术框架及其B站链接（B站链接主要是为了有些小伙伴网盘速度限制，这样就下载文档资料即可）

书籍

  书籍部分直接云盘链接保存即可，这里我放两张Java开发和大数据开发我自己的书单（很多，路漫漫，吾将上下而求索~）  Java后端书架：

  大数据书架：

  大概就这些，看完就需要很久了，大部分我也是需要的时候看相应的部分，所以有时间可以好好看下，不然就需要哪一部分看哪一部分，有助于学习即可。

最后

  大数据开发也是需要编程基础的，并不是学会使用这些框架怎么样就可以了，所以对于编程语言，数据结构与算法，计算机网络这些基础也是要的，这些基础知识也有助于自己以后的发展，如果是应届生校招的话，面试基本上都是JavaSE和数据结构与算法等的知识点，还有大数据组件相关的知识点，以及对项目的理解，这些都是要自己面试前准备好的，多看面经，多找面试题看，面几次，心里有谱了，后续面试就好了。  不管是从事什么样的计算机相关的岗位，编程都是很重要的，数据结构与算法特别重要，还有就是leetcode等编程网站刷题，提升自己的编程思维，后续笔试面试都要要的。  要将一行行代码看做一叠叠rmb，但是一行行代码能不能转换成一叠叠rmb，自己就一定要：坚持，多敲代码；多敲代码，坚持；坚持。 

4、今年应届生就业会很难吗？

打开哔哩哔哩App，搜索并关注“考神菌”，有料又有趣的视频一次看个够！

小编与小伙伴们一起策划了第一期深度长视频：新冠肺炎对毕业生的影响。视频首发于B站，从各个维度剖析此次疫情对马上毕业的应届生和现在大三打算参加2021年考研同学的影响。不管你对自己未来的规划是考研、考公务员、出国留学还是直接找工作当一名社畜，这个视频里都给出了针对性的建议，把它看完，一定会对你有所启发。

不习惯看视频的同学，可直接阅读以下文字，阅读耗时约为5分钟。

我们已经渐渐地走出了疫情阴霾，但是对于毕业生来说，将会有比疫情更恐怖的事情等着他们。多数毕业生经过短暂的迷茫后都逃不过四个选择：1.考研；2.考公务员；3.出国；4.当一名社畜。

考研

我们就先来谈谈疫情对于考研的同学会有哪些影响？

首先，20考研的同学就不用担心了，因为20考研初试在疫情大规模爆发前就已经结束，复试延迟已经是板上钉钉的事儿，很多学校也已经官宣采取了线上复试的方式。

要说影响最大的还是21考研的同学。虽然2月28号国家已经宣布考研扩招18.9万人，但是，同学们可不要太乐观。

第一，2021考研的人数将会大幅增加。

由于此次疫情持续的时间较长，对经济造成了一定冲击，所以今年就业竞争的压力会很大，找到一份理想的工作会很难。

这将导致大量本该选择就业工作的人群涌入考研大军，通过考研来提升自我竞争力或者转移就业压力，让原本4:1的录取率继续拉大。

按照19年的数据来看，即便是把扩招的18.9万人加进去，也只是从3.6:1降低到3.1:1。

第二，扩招的专业具有局限性。

此次扩招主要针对于专硕。学硕扩招并不明显。

扩招专业主要集中于：理、工、农、医和师范类，特别是国家急需的集成电路、人工智能、临床医学、生物制药、网络安全、先进制造等领域。

而相对于热门的金融及社科类专业依旧会很难！

第三，扩招院校的区域有一定限制

本次扩招的大学更多集中在东北和西北等地，如果和你的目标院校不一致，那就不要考虑了，而清北人等一流大学扩招依旧不会很明显。因为学校培养人才是需要资金和资源的，国家不显著投入资源的前提下，很多名校是不愿意过分扩招而降低自己的育人水平的。说了这么多，并不是说扩招不好，只是让大家不要太乐观。

那么，今年考研的分数线又将会有哪些变化呢？

我们可以通过非典和甲流时期的分数来模拟预测下今年的情况。

1.非典2003年，国家扩招研究生34%，国家线（总分）较2002年降低了15-50分。

2.金融危机2008年，国家扩招研究生16%国家线（总分）较2007年降低了10-25分。今年预计扩招增长20% 报录比看齐2018 年，国家线也会平均的降低。

看到这里你一定美滋滋，觉得多玩几天再复习也不迟了吧。但是大家注意，虽然利好，如果拖到了暑假的时候再准备考研，那就实在是有些晚了。因为出来混的迟早要还，寒假这么长，为了完成教学内容，暑假可能会缩短。

所以别说我暑假好好学，就行，来安慰自己。最近虽然复习难度增大了，但是还是很公平的，虽然不能去图书馆学习，但是在家边看网课，学习直播也是一种方式呀。

顺便提下如果想去线下学习的同学最好有些危机感，据内部消息哈，疫情出现以来在线教育平台的的收益平均增长了300%别只以为他是数据，多出的百分之200都是你的竞争对手。

考神菌预测，疫情将使2021考研人数再攀新高。备考人数会增长至400万左右，报名录取比将近4：1。

给你总结下知识点，简单来说，2021年考研人数更多，整体难度会持平，竞争压力不会小，虽然政策有一定扶持，但是有局限性，其他专业依旧难。

考公务员

公务员考试只会迟到，不会缺席。基本不受疫情影响，过。

出国留学

出国留学的同学就没有那么幸运了，肺炎已经不是一个国家的事情了，韩国、日本、意大利都出现了大规模新冠肺炎爆发。

签证会更难办，即使出了国，安全问题也堪忧，所以请做好有可能在国内留学的准备。

在国内留学就是留学手续都办完了，学费也交了，名义上也是留学生，但出不了国只能待在国内上网课。针对大家普遍都在询问的几个问题，考神菌给你们解答一下。

问题1：会不会限制中国来的学生！减少中国的招生名额？

其实是不会的，因为迟早都要招留学生。招留学主要是为了挣钱，送钱的谁会不要，只要

疫情不扩大的话一般来说不会影响名额。已经卡了2个月，国外高校的KPI也得完成呀。

虽然招生不会影响，但是四月份会增加雅思考试场次，考官阅卷量会增大，这样心情可能会受到影响。考官心情不爽，分数可能影响。

问题2：2月和3月雅思考试取消，对留学生有什么影响？

千万不要认为大不了我开学再考，2月和3月的雅思考试取消会导致你的考试机会大大减少！举个例子，有同学6月份入学， 需要拿到雅思6.5的成绩。2月考了6分，本来可以3.4月继续考试刷分，但是受疫情影响，就只有5月一场考试的机会了！看到没，3次考试机会缩短为1次！运气差的话，5月份考试没过，出成绩后，6月的考位可能已经满了，只能报名7月的考试。耽误了大把时间！虽然很多学校会帮你延期但是不会无限延期。所以，雅思一定要好好准备，一次过！

问题3.疫情对留学花费将会有什么影响？

等疫情过去，航班开售的时候，大批留学生、旅行、工作的人都会集中出国，预估机票的价格不会低于国庆。

开学的时候如果还不能入境，学校可能让你上网课！ 花着留学的钱，在中国上网课想想都很亏！

找工作

接下来我们谈谈疫情对于打算进入社会的毕业生有什么影响？

从目前的经济压力与疫情叠加的影响来看，上半年应届生找工作不容易。今年高校应届毕业生有874万 人，2020考研人数：340W 人录取 99W 人（已算扩招），2018年出国留学人数66万人，2019公务员全国共招录24128人，算下来会有700W的毕业生会选择找工作。

这次疫情给这些人带来什么样的影响?

从目前来看不说国外，国内的经济状况在基准情境之内，我们接下的分析也都会在基准情境的前提进行分析！

从03非典到09甲流，只要疫情逐渐得到控制，疫情对于经济的影响通常都是短期的。疫情过后，大量压抑和滞后的消费和投资会得到释放，经济从而逐渐复苏。我们先说对疫情影响相对较小的一,二产业。

第一产业

疫情目前来看不会造成民众囤积粮食但是，非洲猪瘟及蝗灾会对第一产业造成一定影响。猪肉价格仍然很难回落，粮食也是，农药化肥相关专业会利好。

第二产业

第二产业停工只是暂时的。只要疫情不再次大规模爆发，工厂启动都会快速运转，，毕竟我们占据着全球供应链 三分之二的制造链，外国人比中国人还要急，富士康的工友们最近都说他们很缺人。

要说受到疫情冲击最明显的就是第三产业，而且预计比 03年的冲击还要大从事娱乐，影视相关的同学要做好心理准备。

第三产业

受非典疫情影响2003年第二季度经济低迷但随着疫情的解除经济增长逐渐恢复，可是从14年以来我们的经济发展从快速发展变成稳定发展，娱乐方式方式也变得更多元化，我们的第三产业占比从03年的42%增长到53.9%并且受线上体验的冲击所以这次疫情的冲击会比03年更猛烈。

从表中我们可以看到，疫情过后 第三产业缓慢恢复到07年才达到03年水平，如今我们的经济消费能力也远远的超越了当年，冲击越大预计反弹也会越大。

那么现在就看具体看看疫情造成了哪些行业的冲击。

第三产业整体行业首疫情冲击最明显， 尤其是旅游，物流，餐饮，娱乐，奢侈品等相关行业。

这些同学这段时间在家里抓紧充电不要着急，静待疫情之后的报复性增长。医疗保健品人工智能相关专业的同学就业前景非常的好可以抓紧时间投投简历。

受这次疫情影响最利好的除了医疗可能就是互联网了。

疫情将本来快消耗殆尽的互联网红利重新复燃了起来，就业前景不好的同学 可以试着选择一些互联网相关的工作。

值得提下《王者农药》，在线教育，远程办公工具等这些行业可是迎风而上，如果想从事互联网相关工作的这几个类别的互联网公司会有更大的招聘需求。

说完整体行业接下来说下就业市场的情况，《2020春招就业市场追踪报告》报告显示，就业市场招聘需求较2019年同期降低34%，较第一周回升19个百分点。2月24日开始，出现了首个人才需求快速增长点。

这里幼儿园化一下，就是开始招人了， 但是没招多少，招的都是急缺的岗位！大部分公司还没有做好恢复的准备，还是在基准情镜的前提下，预计这种情况会在第2季度中旬才能恢复。

不过同学们也不要悲观，因为到时候会带来大量的就业岗位。因为很多需求会在疫情和复工报复性的增长。比如一个月不让你吃海底捞突然让你吃海底捞了。不管海底捞多贵你都会去吃一顿。当你去吃海底捞的时候海底捞的工作人员厨师等等等的就会缺人了那个时候就会释放出更多就业岗位。同理在家娱乐的玩具你也会扔掉很大一部分，疫情结束时你去和你的室友去聚餐，阿姨们就会冲进药店屯点当时买不到的双黄连口服液以备不时之需。

疫情对毕业生的薪资也会有影响，我问了一些身边的HR和一些公司领导，除了一些利好的产业，大部分企业不都不打算调薪。

这个数据可以看出，已经在职场上摸爬滚打好几年的社畜工资都被降或者延缓发放了，对于没有任何经验的毕业生来说优势就是便宜。

预计今年除了极少数工种大部分的毕业生应该不会超过18年的工资水准。不过不要过于在乎工资高低，能找到适合的工作才是主要的。

总的来说疫情给中国经济带来影响的同时，同样的也给带给了我们很多新的挑战和际遇，但此次疫情中有很多领域逆势上升，展现出了强劲的增长动力。比如医疗教育、 人工智能 VR等，我们国家应对疫情的能力也在大大提升。

从钟南山院士宣布疫情存在确定人传人到全国各地动员起来抗击疫情，国家无时无刻不在尽着最大的努力维持社会的运转并保护我们的生命和财产安全。也许你会为某些事件感到不满，但不发否定中国一直在进步。中国在世界经济中的占比，一路从2003年的4.3%跃升到2019年的16.3 %。

目前国家已经针对应届生就业问题采取了一系列措施，提出不裁人到扩大研究生招生，封城到复工，一条条的政策扶持中国的担当和执行力，我们要给自己信心，困难都是暂时的，前途依旧光明。

5、Python开发怎么样？

Python开发怎么样，请看下面的说明：

1.Python

应用广就业好

Python能用于常规软件开发科学计算、自动化运维、云计算、WEB开发、网络爬虫、数据分析、人工智能

2.使用和普及面广

2019 Python已经排名编程语言第一了，2018 Python已经加入计算机考试的科目

3.开源项目多

Python目前已经开源很多厉害的项目，让开发者能够很好的学习和使用。

Google开源机器学习框架：TensorFlow

开源社区主推学习框架：Scikit-learn

百度开源深度学习框架：Paddle

以上几张图和描述应该很明白说明Python开发的前景，个人觉得不要再犹豫了，即使不是为了就业，学习Python对编程都有很大的帮助！