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php怎么缩放图片

是否直接开始下载2.设置控制栏的颜色和模式3.控制栏可以适应超小的尺寸4.播放器大小缩小,并且有影片列表6.可以使用插件扩充播放器的功能7.可以用插件设置logo及连接8.可以用插件来用javascript控制播放器。1.极简设计2.自定义屏幕大小3.视频显示可重叠或镶嵌4.页面加载更为快速5.支持播放列表显示评价:f4playerf...

php怎么缩放图片,各位网友有没有好一点在线电影播放器呀?

Vcastr 3.0-flash video (flv) player

特点:

1.可以设置循环播放,自动播放,是否直接开始下载

2.设置控制栏的颜色和模式

3.控制栏可以适应超小的尺寸

4.播放器大小缩小,在20+k左右

5.可以通过xml对播放器设置,可以播放多个影片,并且有影片列表

6.可以使用插件扩充播放器的功能

7.可以用插件设置logo及连接

8.可以用插件来用javascript控制播放器。

Flowplayer – Flash Video Player for the Web

flowplayer的是一个开源(GPL3)视频播放器的网站。它经常被网站所有者,开发商,爱好者,企业,程序员所使用。

特点:

1.极简设计

2.自定义屏幕大小

3.视频显示可重叠或镶嵌

4.页面加载更为快速

5.支持播放列表显示

评价:功能十分强大的在线开源播放器。

云视链开放平台video++(简称云视链)

目前免费使用,依托云视链开放平台video++(简称:云视链),可去除优酷广告,适配各类cms系统,是个极其强大的视频播放器。

特点:

1.完美适配核心IVA层

2.优酷视频绿色无广告

3.八大平台的视频源

4.自定义logo,打造自己的视频播放器

5.零门槛创建互动云窗

评价:新兴的开源播放器,在广告转化率方面独占鳖头。

f4player

f4Player是一个开源的Flash(AS3)视频播放器和库项目。它是如此之小只有13kb,完全免费的LGPL许可。

特点:

1.丰富的可播放文件格式

2.只有8kb左右的微型视频播放器

3.拥有一个可更换皮肤的界面

4.支持边播放,边下载和全屏播放。

Projekktorfree html5 video player

Projekktor是一个自由,开源(GPL)的基于HTML5的由Javascript写的视频播放器。它解决了跨浏览器和兼容性问题,提供了极其强大的非标功能。

特点:

1.可全屏(很多其他播放器都做不到的功能!)

2.可插入前贴片与后贴片广告

3.可建立播放列表

4.VLC web插件支持

5.易于集成主题

6.统一的Javascript API

Jaris Flash Video Player

Jaris是一个Flash视频和音频播放器,可用于haxe自由发展。它是开源的,并已在其他商业公司找到了最重要的基本特征。

特点:

1.纵横比切换

2.H264 播放支持

3.RTMP流支持

4.全屏模式隐藏功能窗口

5.自定义色彩控制

OSFlvPlayer The Open Source, Embeddable FLV Player

这是一款超简单的基于flash的FLV视频播放器。

OSFlvPlayer是一个开源的,Flash嵌入式播放器。该播放器提供了可在嵌入代码大量更改的选项。还提供了由JavaScript编写的一个自动生成代码,PHP的函数库等功能,完全开放的源代码!

特点:

1.可指定播放flv文件

2.可调整播放器亮度,宽度和背景颜色

3.可设置自动播放或自动循环播放

Clappr

Clappr是一款开源可扩展的Web视频播放器,容易上手和进行扩展并且有丰富的文档支持。改造后,视频流堆栈由HLS替代为RTMP,回放方式新增了HTML5直接播放。

特点:

1.可使用各种插件进行拓展

2.可跨平台使用

3.支持各种视频格式

Video js

Video.js 是一个通用的在网页上嵌入视频播放器的 JS 库,Video.js 自动检测浏览器对 HTML5 的支持情况,如果不支持 HTML5 则自动使用 Flash 播放器。

特点:

1.自定义CSS风格

2.支持响应式设计和Retina显示屏

3.易于定制字体图标

4.永久免费

5.小于100k

CKplayer

它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格式播放。

特点:

用户可以自定义播放器的风格。

内容为我之前总结过的排行榜。

图片缓冲5秒才显示?

推荐几款网站速度测试工具:

1,https://tools.pingdom.com/

这款工具可以模拟全球几个节点访问网站的打开速度,而且会详细列出网站速度慢的原因,挨条去解决,相信会让网站提速不少;

2,https://gtmetrix.com/

这款工具类似上边这款,只不过这款工具往往测试的全站打开的时间,因此比pingdom测试出来的往往要多一两秒;

3,https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights/?hl=zh-CN

PageSpeed Insights Google Developers 这款工具是Google官方推出的测速工具,会比交苛刻,获得高分的难度很大,同时访问的时候要翻**墙才行。

图片速度慢一般可能是服务器性能、PHP执行效率、图片太大导致的,可以考虑提升服务器性能,优化PHP执行效率,缩小图片体积,同时考虑加载lazy load延迟加载,都会显著提升图片的载入速度,另外就是加载CDN,分布式载入图片,速度也会提升很多。

最后祝你好运。

学习计算机图形学需要多深的数学基础?

易店无忧认为:

计算机图形学需要多少数学知识

数学在计算机图形学中的应用 Greg Turk, August 1997 “学习计算机图形学需要多少的数学?”这 是初学者最经常问的问题。答案取决于你想在计算机图形学领域钻研多深。如果仅仅使用周围唾手可得的图形软件,你不需要知道多少数学知识。如果想学习计算机 图形学的入门知识,我建议你读一读下面所写的前两章(代数,三角学和线性代数)。如果想成为一名图形学的研究者,那么对数学的学习将是活到老,学到老。如 果你并不特别喜欢数学,是否仍有在计算机图形学领域工作的机会?是的,计算机图形学的确有一些方面不需要考虑太多的数学问题。你不应该因为数学成绩不好而 放弃它。不过,如果学习了更多的数学知识,似乎你将在研究课题上有更多的选择余地。对于在计算机图形学中哪些数学才是重要的还没有明确的答案。这领域里不 同的方面要求掌握不同的数学知识,也许兴趣将会决定了你的方向。以下介绍我认为对于计算机图形学有用的数学。别以为想成为一名图形学的研究者就必须精通各 门数学!为了对用于图形学的数学有一个全面的看法,我特地列出了很多方面。但是许多研究者从不需要考虑下面提到的数学。最后,虽然读了这篇文章后,你应该 会对数学在计算机图形学中的应用有所了解,不过这些观点完全是我自己的。也许你应该阅读更多的此类文章,或者至少从其他从事计算机图形学工作的人那里了解 不同的学习重点。现在开始切入正题。代数和三角学对于计算机图形学的初学者来说,高中的代数和三角学可能是最重要的数学。日复一日,我从简单的方程解出一 个或更多的根。我时常还要解决类似求一些几何图形边长的简单三角学问题。代数和三角学是计算机图形学的最基础的知识。那么高中的几何学怎么样呢?可能让人 惊讶,不过在多数计算机图形学里,高中的几何学并不经常被用到。原因是许多学校教的几何学实际上是如何建立数学证明的课程。虽然证明题对提高智力显然是有 效的,但对于计算机图形学来说,那些与几何课有关的定理和证明并不常被用到。如果你毕业于数学相关领域(包括计算机图形学),就会发现虽然你在证明定理, 不过这对开始学习图形学不是必要的。如果精通代数和三角学,就可以开始读一本计算机图形学的入门书了.下一个重要的用于计算机图形学的数学——线性代数,多数此类书籍至少包含了一个对线性代数的简要介绍。推荐的参考书: Computer Graphics: Principles and Practice James Foley, Andries van Dam, Steven Fein

er, John Hughes Addison-Wesley [虽然厚重,可

是我很喜欢] 线性代数线性代数的思想贯穿于计算机图形学。事实上,只要牵涉到几何数值表示法,就常常抽象出例如x,y,z坐 标之类的数值,我们称之为矢量。图形学自始至终离不开矢量和矩阵。用矢量和矩阵来描述旋转,平移,或者缩放是再好不过了。高中和大学都有线性代数的课程。 只要想在计算机图形学领域工作,就应该打下坚实的线性代数基础。我刚才提到,许多图形学的书都有关于线性代数的简要介绍——足够教给你图形学的第一门课。推荐的参考书: Linear Algebra and Its Applications Gilbert Strang Academic Press 微积分学 微 积分学是高级计算机图形学的重要成分。如果打算研究图形学,我强烈建议你应该对微积分学有初步认识。理由不仅仅是微积分学是一种很有用的工具,还有许多研 究者用微积分学的术语来描述他们的问题和解决办法。另外,在许多重要的数学领域,微积分学被作为进一步学习的前提。学习了基本代数之后,微积分学又是一种 能为你打开多数计算机图形学与后继的数学学习之门的课程。微积分学是我介绍的最后一个中学课程,以下提及的科目几乎全部是大学的课程。 微分几何学微分几何学研究支配光滑曲线,曲面的方程组。如果你要计算出经过某个远离曲面的点并垂直于曲面的矢量(法向矢量)就会用到微分几何学。让一辆汽车以特定速度在曲线上行驶也牵涉到微分几何学。有一种通用的绘制光滑曲面的图形学技术,叫做“凹凸帖图”,这个技术用到了微分几何学。如果要着手于用曲线和曲面来创造形体(在图形学里称之为建模)你至少应该学习微分几何学的基础。推荐的参考书: Elementary Differential Geometry Barrett O'Neill Academic Press 数值方法几乎任何时候,我们在计算机里用近似值代替精确值来表示和操作数值,所以计算过程总是会有误差。而且对于给定的数值问题,常常有多种解决的方法,一些方法会更块,更精确或者对内存的需求更少。数值方法研究的对象包括“计算方法”和“科学计算”等等。这是一个很广阔的领域,而且我将提及的其他几门数学其实是数值方法的一些分支。这些分支包括抽样法理论,矩阵方程组,数值微分方程组和最优化。推荐的参考书: Numerical Recipes in C: The Art of Scientific Computing William Press, Saul Teukolsky, William Vetterling and Brian Flannery Cambridge University Press [这本参考书很有价值可是很少作为教材使用] 抽 样法理论和信号处理在计算机图形学里我们反复使用储存在正规二维数组里的数字集合来表示一些对象,例如

图片和曲面。这时,我们就要用抽样法来表示这些对 象。如果要控制这些对象的品

质,抽样法理论就变得尤为重要。抽样法应用于图形学的常见例子是当物体被绘制在屏幕上时,它的轮廓呈现锯齿状的边缘。这锯齿状 的边缘(被认为是“混淆”现象)是非常让人分散注意力的,用抽样法中著名的技术例如回旋,傅立叶变换,空间和频率的函数表示就能把这个现象减少到最小。这些思想在图像和音频处理领域是同样重要的。推荐的参考书: The Fourier Transform and Its Applications Ronald N. Bracewell McGraw Hill 矩 阵方程组计算机图形学的许多问题要用到矩阵方程组的数值解法。一些涉及矩阵的问题包括:找出最好的位置与方向以使对象们互相匹配(最小二乘法),创建一个 覆盖所给点集的曲面,并使皱折程度最小(薄板样条算法),还有材质模拟,例如水和衣服等。在图形学里矩阵表述相当流行,因此在用于图形学的数学中我对矩阵 方程组的评价是很高的。推荐的参考书: Matrix Computations Gene Golub and Charles Van Loan Johns Hopkins University Press 物 理学物理学显然不是数学的分支,它是自成一家的学科。但是在计算机图形学的某些领域,物理学和数学是紧密联系的。在图形学里,牵涉物理学的问题包括光与物 体的表面是怎样互相影响的,人与动物的移动方式,水与空气的流动。为了模拟这些自然现象,物理学的知识是必不可少的。这和解微分方程紧密联系,我将会在下 一节提到微分方程。 微 分方程的数值解法我相信对于计算机图形学来说,解微分方程的技巧是非常重要的。像我们刚才讨论的,计算机图形学致力于模拟源于真实世界的物理系统。波浪是 怎样在水里形成的,动物是怎样在地面上行走的,这就是两个模拟物理系统的例子。模拟物理系统的问题经常就是怎样解微分方程的数值解。请注意,微分方程的数 值解法与微分方程的符号解法是有很大差异的。符号解法求出没有误差的解,而且时常只用于一些非常简单的方程。有时大学课程里的“微分方程”只 教符号解法,不过这并不会对多数计算机图形学的问题有帮助。在对物理系统的模拟中,我们把世界细分为许多表示成矢量的小元素。然后这些元素之间的关系就可 以用矩阵来描述。虽然要处理的矩阵方程组往往没有很精确的解,但是取而代之的是执行了一系列的计算,这些计算产生一个表示成数列的近似解。这就是微分方程 的数值解法。请注意,矩阵方程的解法与微分方程数值解法的关系是很密切的。 最优化在计算机图形学里,我们常常为了期望的目标寻

求一种合适的描述对象或者对象集的方法。例如安排灯的位置使得房间的照明看起来有种特殊的“感觉”,动画里的人物要

怎样活动四肢才能实现一个特殊的动作,怎样排版才不会使页面混乱。以上这些例子可以归结为最优化问题。十年前的计算机图形学几乎没有最优化技术的文献,不过最近这个领域越来越重视最优化理论。我认为在计算机图形学里,最优化的重要性将会日益增加。 概率论与统计学计算机图形学的许多领域都要用到概率论与统计学。当研究者涉足人类学科时,他们当然需要统计学来分析数据。图形学相关领域涉及人类学科,例如虚拟现实和人机交互(HCI)。另外,许多用计算机描绘真实世界的问题牵涉到各种未知事件的概率。两个例子:一棵成长期的树,它的树枝分杈的概率;虚拟的动物如何决定它的行走路线。最后,一些解高难度方程组的技巧用了随机数来估计方程组的解。重要的例子:蒙特卡罗方法经常用于光如何传播的问题。以上仅是一部分在计算机图形学里使用概率论和统计学的方法。 计算几何学计算几何学研究如何用计算机高效地表示与操作几何体。典型问题如,碰撞检测,把多边形分解为三角形,找出最靠近某个位置的点,这个学科包括了运算法则,数据结构和数学。图形学的研究者,只要涉足创建形体(建模),就要大量用到计算几何学。推荐的参考书: Computational Geometry in C Joseph O'Rourke Cambridge University Press [大学教材] Computational Geometry: An Introduction Franco Preparata and Michael Shamos Springer-Verlag [很经典,不过有点旧了] 总 结:数学应用和数学理论对于图形学来说,以上提到的许多数学学科都有个共同点:比起这些数学的理论价值,我们更倾向于发掘它们的应用价值。不要惊讶。图形 学的许多问题和物理学者与工程师们研究的问题是紧密联系的,并且物理学者与工程师们使用的数学工具正是图形学研究者们使用的。多数研究纯数学理论的学科从 不被用于计算机图形学。不过这不是绝对的。请注意这些特例:分子生物学正利用节理论来研究DNA分 子动力学,亚原子物理学用到了抽象群论。也许有一天,纯数学理论也能推动计算机图形学的发展,谁知道呢?有些看来重要的数学实际上在计算机图形学里不常被 用到。可能拓扑学是此类数学中最有意思的。用一句话来形容拓扑学,它研究油炸圈饼与咖啡杯为什么在本质上是相同的。答案是他们都是只有一个洞的曲面。我们 来讨论一下拓扑学的思想。虽然曲面是计算机图形学的重要成分,不过微分几何学的课程已经涵盖了多

数对图形学有用的拓扑学知识。微分几何学研究曲面的造型, 可是拓扑学研究曲面的相邻关系。我觉得拓扑学对于图形学来说几乎没用,这是由于拓扑学关心抽象的事

物,而且拓扑学远离了多数图形学的核心——三维欧氏空间的概念。对于图形学来说,拓扑学的形式(符号表示法)是表达思想的简便方法,不过图形学很少用到抽象拓扑学的实际工具。对图形学来说,拓扑学像一个好看的花瓶,不过别指望它能立即带给你回报。有人曾经这么问我,计算机图形学是否用到了抽象代数(群论,环,等等….)或者数论。我没怎么遇到过。和拓扑学一样,这些学科有很多美好的思想。可是很不幸,这些思想很少用于计算机图形学。 --The End--

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windows下安装opengl的glut库(转)

分类: 挚爱c++ 2008-02-19 13:46 1716人阅读 评论(2) 收藏 举报

windows下安装opengl的glut库

GLUT不是OpenGL所必须的,但它会给我们的学习带来一定的方便,推荐安装。

Windows环境下的GLUT下载地址:(大小约为150k)

http://www.opengl.org/resources/libraries/glut/glutdlls37beta.zip

无法从以上地址下载的话请使用下面的连接:

http://upload.programfan.com/upfile/200607311626279.zip

Windows环境下安装GLUT的步骤:

1、将下载的压缩包解开,将得到5个文件

2、在“我的电脑”中搜索“gl.h”,并找到其所在文件夹(如果是VisualStudio2005,则应该是其安装目录下面的“VC/PlatformSDK/include/gl文件夹”)。把解压得到的glut.h放到这个文件夹。

3、把解压得到的glut.lib和glut32.lib放到静态函数库所在文件夹(如果是VisualStudio2005,则应该是其安装目录下面的“VC/lib”文件夹)。

4、把解压得到的glut.dll和glut32.dll放到操作系统目录下面的system32文件夹内。(典型的位置为:C:/Windows/System32)

OpenGL study

你可以在OpenGL的官方网站http://www.OpenGL.org的Documentation中下载到官方教程和例子程序:

The OpenGL Programming Guide,这就是著名的red book(“红皮书”)

如果你英语不好,那么推荐你阅读:

《OpenGL超级宝典》是一本相当不错的中文教程。可以在http://www.vrforum.cn/forumdisplay.php?fid=29找到它的例子代码

《OpenGL编程权威指南》他是red book的中文译本,它的例子也就是red book的例子。

*Nate Robin的例子对你理解OpenGL很有帮助。http://www.gamedev.net/reference/articles/article839.asp

*The OpenGL Reference Manual(blue book)并不是一本入门教材,而是一本函数参考手册,可以从http://www.OpenGL.org的Documentation中下载下来,在实际学习中查询用

*NeHe的例子也

是大家所喜爱的初学者例子。http://nehe.gamedev.net,在http://www.chinagamedev.net还有一部分的中文译文

***nehe的简单窗口例子(第二课)几乎含盖世界上的所有语言,如果想用自己喜欢的独特语言,可以参考http://nehe

.gamedev.net/data/lessons/lesson.asp?lesson=02最下方的联接,并结合C++的例子学习(大多数教材都是基于C++的,不过幸好我们真正关注的是OpenGL本身)

OpenGL的例子大都需要用到OpenGL应用工具包:GLUT库,下面讲讲怎样安装它

Visual C++ 6.0 HOWTO:

1。下载GLUT库:http://www.opengl.org/resources/libraries/glut/glutdlls37beta.zip

2。将压缩包内的glut.h放到.../Microsoft Visual Studio/VC98/Include/GL目录下

将glut32.lib放到.../Microsoft Visual Studio/VC98/Lib目录下

将glut32.dll放到X:/windows/systom32目录下(win98用户放到X:/windows/systom目录下)

3。建立一个控制台工程Win32 Console Application,加入hello.c并运行:

#i nclude <GL/glut.h>

void display(void)

{

glClear (GL_COLOR_BUFFER_BIT);/* clear all pixels */

glColor3f (1.0, 1.0, 1.0);

glBegin(GL_POLYGON);/* draw white polygon with corners at(0.25, 0.25, 0.0) and (0.75, 0.75, 0.0)*/

glVertex3f (0.25, 0.25, 0.0);

glVertex3f (0.75, 0.25, 0.0);

glVertex3f (0.75, 0.75, 0.0);

glVertex3f (0.25, 0.75, 0.0);

glEnd();

glFlush ();/* start processing buffered OpenGL routines */

}

void init (void)

{

glClearColor (0.0, 0.0, 0.0, 0.0);/* select clearing color */

glMatrixMode(GL_PROJECTION);

glLoadIdentity();

glOrtho(0.0, 1.0, 0.0, 1.0, -1.0, 1.0);/* initialize viewing values */

}

int main(int argc, char** argv)

{

glutInit(&argc, argv);

glutInitDisplayMode (GLUT_SINGLE | GLUT_RGB);/*Declare initial display mode(single buffer and RGBA).*/

glutInitWindowSize (250, 250); /*Declare initial window size.*/

glutInitWindowPosition (100, 100);/*Declare initial window position.*/

glutCreateWindow ("hello");/*Open window with "hello"in its title bar.*/

init ();/*Call initialization routines.*/

glutDisplayFunc(display); /*Register callback function to display graphics.*/

glutMainLoop();/*Enter main loop and process events.*/

return 0; /* ANSI C requires main to return int. */

}

OpenGL是目前用于开发可移植的、可交互的2D和3D图形应用程序的首选环境,也是目前应用最广泛的计算机图形标准。OpenGL是SGI公司开发的一套的计算机图形处理系统,是图形硬件的软件接口,GL代表图形库(Graphics Library)。OpenGL具有可移植性,任何一个OpenGL应用程序无须考虑其运行环境所在平台与操作系统,在任何一个遵循OpenGL标准的环境下都会产生相同的可视效果。

OpenGL不是一种编程语言,而是一种API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)。当我们说某个程

序是基于OpenGL的或者说它是个OpenGL程序是,意思是说它是用某种编程语言如C或C++编写的,其中调用了一个或多个OpenGL库函数。作为一种API,OpenGL遵循C语言的调用约定。

OpenGL主要包括三

个函数库,它们是核心库、实用函数库和编程辅助库。核心库中包含了OpenGL最基本的命令函数。核心库提供了一百多个函数,这些函数都以”gl”为前缀,用来建立各种各样的几何模型、进行坐标变换、产生光照效果、进行纹理映射、产生雾化效果等所有的二维和三维图形操作。实用函数库是比核心库更高一层的函数库,它提供四十多个函数,这些函数都以”glu”为前缀。由于OpenGL是一个图形标准,是独立于任何窗口系统或操作系统的,在OpenGL中没有提供窗口管理和消息事件响应的函数,也没有鼠标和键盘读取事件的功能,所以在编程辅助库提供了一些基本的窗口管理函数、事件处理函数和简单的事件函数。这类函数以”aux”作为前缀。值得一提的是,目前AUX编程辅助库已经很大程度上被GLUT库取代了。以下介绍以GLUT库为例。

GLUT代表OpenGL应用工具包(OpenGL Utility Toolkit),是一个与窗口系统无关的工具包。它作为AUX库的功能更强的替代品,用于隐藏不同窗口系统API的复杂性。GLUT的子程序的前缀使用”glut”。

一、下面以windows及visualC++为例介绍使用预编译库进行安装的过程:

(1)将gult32.dll复制到windows系统system32下

(2)将gult32.lib复制到vc的lib目录下

(3)将gult.h复制到vc的include/GL下

二、一个简单的OpenGL程序

#i nclude <windows.h>

#i nclude <gl/glut.h>

//绘图子程序

void display( void ) {

glClearColor( 1.0f,1.0f,1.0f,1.0f ); // 设置清除窗口时将窗口设为白色

glClear( GL_COLOR_BUFFER_BIT );// 执行窗口清理

glFlush(); // 刷新OpenGL中的命令队列和缓冲区,使所有尚未被执行的命令执行

}

void main( int argc,char** argv ) {

glutInit( &argc, argv ); // 初始化GLUT库

glutInitDisplayMode( GLUT_SINGLE| GLUT_RGB ); // 显示模式

glutCreateWindow( "Hello OpenGL!" ); // 创建一个窗口,参数为窗口的标题

glutDisplayFunc( display ); // 绘制当前窗口

glutMainLoop();//通常用于程序的结尾,表示开始运行程序.显示出所有创建的窗口

}

如何填志愿?

我是老王教你填志愿,专注于浙江新高考志愿填报,本文是经验总结,干货很多,请君欣赏。本文以浙江新高考志愿填报为案例进行讲解。

在分享之前,我们先来看一下专业平行志愿的投档规则,这个非常重要,因为只有把投档规则理解清楚了,才能更合理的去给自己挑选的志愿排序。

专业平行志愿

专业平行志愿是以一所院校的一个专业(类)为志愿单位,按照“分数优先、遵循志愿”进行投档。先从最高分考生开始,依次检索和投档,当轮到检索某一考生时,遵循该考生所填报的志愿顺序检索,当符合投档条件时即被投档。例如:

考生1分数580分,志愿填报顺序为:A学校B专业、C学校D专业、E学校F专业。

考生2分数570分,志愿填报顺序为:C学校D专业 、E学校F专业、G学校H专业。

考生3分数560分,志愿填报顺序为:E学校F专业、G学校H专业、I学校J专业。

考生1的检索顺序为A学校B专业→C学校D专业→E学校F专业,如果考生1分数达到A学校B专业的投档最低分数,考生1即被投档到A学校B专业,如果没达到A学校B专业的投档最低分,会按顺序依次检索 C学校D专业、E学校F专业。如果考生1未被A学校B专业、C学校D专业投档,考生2未被C学校D专业投档,E学校F专业的检索顺序根据分数优先的原则应为:考生1→考生2→考生3。

理解清楚了专业平行志愿的规则,我们建议考生按以下原则进行志愿排序:

难考上,最想去→较难考上,很想去→可以考上,比较想去→容易考上,可以去→很容易考上,可以去。

了解清楚了专业平行志愿填报规则,还不够,我们必须还要继续了解平行志愿填报中的大小年是什么。

大小年

不知道大家有没有遇到过这样一种情况:每当终于到了每年“五一”、“十一”大假时碰上人流量高峰期。 怎么人这么多都出来玩? 不怕想不到,就怕想到一块儿去了!高考填报志愿大小年也是这个理儿,其实在高校招生中,也存在这种“想到一块儿去了”的现象,那就是一种所谓“大小年”的现象。

大年:某一年填报该校的人数比计划招生数高出许多倍,直接结果是当年的录取分被抬得很高,这一年称之为大年。

小年:由于上一年录取分高,竞争异常激烈,使下年许多考生望而却步,不再报考该校了,带来的结果是参与竞争的人少,录取分相应就降下来,我们将其称之为小年。再下一年的考生看到头一年的录取分不高,可能报考的人又多了……如此循环,报考人数和录取分起伏十分明显,就形成了所谓的大小年现象。

大小年自然也有一定的规律可循,虽然不是绝对的,但作为参考也是多多益善,老王为大家总结以下几点:

1、出现大小年的学校一般都是重点名牌大学,在录取当地都是非常难考的高校。

2、不是所有的高校都会出现"大小年"现象。像北大、清华等名校每年报考的人很多,录取分也最高,就不存在"大小年"现象。

3、越是处于热点地区,招生人数越是少的高校就越容易出现"大小年"现象.以近几年辽宁省高校招生出现过的"大小年"现象高校为例,基本上是北京、上海、杭州、南京等发达热点地区,招生人数不是很多。

4、处于招生所在省、市地区,招生人数多的高校一般不会出现"大小年"现象.本省、市地区的高校在本地区招生人数多,生员也稳定,所以一般不会出现"大小年"现象。

5、“小年”出现一次后,一般不会连续第2次出现。既头一年是“小年”,第二年基本不会再是"小年"。

6、“大年”出现一次后,可能连续出现"大年"。也就是说,头一年出现“大年”的高校并不意味着第二年该校就一定会是“小年”。“大年”出现一次后,第二年、第三年,甚至第四年都可能连续是“大年”。所以考生不要认为头一年是“大年”的高校,第二年就会出现“小年”。

了解清楚了平行志愿及大小年现象,接下来,就教大家如何选填志愿了。

选填志愿

(1)仔细查看今年的高校专业招生计划。

(2)查阅报考院校当年招生章程中各专业对考生的要求,如体检、外语语种、单科成绩、综合素质评价等是否符合报考条件。

(3)查询院校招生专业选科范围,考生选报的3门选考科目中只需1门符合报考院校选考科目要求,即可报考该校相关专业(类)。院校章程查询网址:①教育部阳光高考网(http://gaokao.chsi.com.cn);②浙江省教育考试网(www.zjzs.net)“高校招生章程”栏目;③各高校官方网站相关招生栏目。

(4)分析近四年有关招生院校和专业的录取信息,根据近四年录取分数分析结果。可以将志愿分为赌、冲、稳、保、垫五档。

赌:历年录取分数相差较大很难考上,但经过分析有可能是小年的学校和专业。

冲:历年录取分数相差不大较难考上,但是分析后报考热度有可能减小的学校和专业。

稳:历年录取分数基本持平较容易考上,选择自己喜欢的地区学校和专业。

保:历年录取分数在考生分数之下2-5分(折算分)左右较容易考上,选择自己喜欢的地区学校和专业。

垫:历年录取分数在考生分数之下6-10分(折算分)很容易考上,选择自己喜欢的地区学校和专业。

浙江考生,可选择使用校苑志愿填报软件浙江版进行辅助填报,该软件通过人工智能及大数据分析,结合模向波动分析、纵向波动分析、陷阱分析等独创算法,科学、精准的为考生提供志愿填报辅助服务,可关注我,并私信,免费获取正式版。

最后,祝金榜题名。

程序员未来会不会饱和或者被人工智能淘汰丧失竞争力?

我觉得每个行业除了最顶级领域外,普通的领域都有可能被人工智能的机器取代,当然程序员可能是最后被取代的一个行业。因为毕竟所有的人工智能还是需要被程序员来开发。

1,中国政府目前非常支持人工智能的发展,很多企业已经开始使用机器手臂,并且有些机器手臂智能化已经开始和美国等一些先进国家齐头并进,甚至有超过的迹象。

2,人工智能机器在工作时,可以避免出现心理变化,疲劳,情绪化等外在因素,可以一天24小时为人类服务。

3,目前,许多java软件框架已经实现了非常多的功能,例如权限控制,客户管理等功能,通用功能都不需要程序员去开发了。中小型通用软件很多已经开始通用了。

4,所有程序员都在向最极致,最省事,最简单的开发前进,到最后,就是一句话解决了一系列的问题,这也正是人工智能的最终发展方向。

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