网页设计考研

选自arXiv作者：Ilija Radosavovic等机器之心编译机器之心编辑部近日，何恺明大神组又发了一篇新论文，提出了一种新的网络设计范式。与以往研究不同，他们没有专注于设计单个网络实例，而是设计出了参数化网络群的网络设计空间。这种新的网络设计范式综合了手工设计网络和神经架构搜索（NAS）的优点。在类似的条件下，他们设计出的网络超越了当前表现最佳的 EfficientNet 模型，在 GPU 上实现了 5 倍的加速。目前，该论文已被 CVPR 2020 接收。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.13678.pdf引言尽管神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）的有效性已经得到了证明，但其范式依然存在限制。搜索结果往往是仅仅符合特定设置（如硬件平台）的单个网络实例。这在某些情况下足以但却不能帮助我们发掘出那些能够加深理解且泛化到新设置的网络设计准则。总之，我们需要创建一些易于理解、继承和泛化的简单模型。在本文中，包括何恺明在内的几位 FAIR 研究者提出了一种新型网络设计范式，它能够充分结合手工设计和神经架构搜索的优势。他们不再将注意力放在单个网络实例的设计上，而是设计出了参数化网络群的设计空间。既像手工设计一样，研究者追求可解释性，并且旨在发现通用设计准则以描述那些结构简单、运行良好且不同设置下均能适用的网络。又像神经架构搜索一样，研究者充分利用半自动化流程来帮助实现这些目标。如下图 1 所示，研究者所采取的整体策略是渐进式地设计原始的、相对不受约束的简化版设计空间，同时保持或提升设计空间的质量。整体流程与手动设计类似，但提升到了数量级（population level），并且以网格设计空间的分布估计作为依据。设计空间的设计示意图。两个设计空间设计：AnyNet 和 RegNet作为新型网络设计范式的实验平台，研究者的重点放在了探索网络结构（如宽度、深度、群组等）上，并假定标准模型包括 VGG、ResNet 和 ResNeXt。具体而言，研究者首先创建了一个相对不受约束的设计空间，称之为 AnyNet。在这种设计空间中，宽度和深度可以实现跨阶段的自由改变。然后，他们通过人机回圈（human-in-the-loop）方法创建了一个由简单「规则」网络组成的低维设计空间，称之为 RegNet。RegNet 设计空间的核心原理很简单：各个阶段的宽度和深度由量化线性函数决定。与 AnyNet 相比，RegNet 设计空间的模型更简单、更容易解释以及更加浓缩的好模型。通过在 ImageNet 数据集上使用单个网络块类型，研究者以一种低计算量、少迭代次数的方式设计了 RegNet 设计空间，然后验证了 RegNetS 设计空间可以泛化到更大的计算机制、调度长度（schele length）和网络块类型。此外，设计空间设计的一大重要特性是它的解释性更强，并且可以使我们学到一些深刻见解。通过分析，研究者得到一个有趣的发现，RegNet 设计空间不符合当前网络设计惯例。举例而言，他们发现，最佳模型的深度在不同的计算机制下依然保持稳定，并且没有用到瓶颈或反向瓶颈。实验结果：较标准 ResNe(X)t 和 EfficientNet 均有显著提升如下表 2 所示，研究者对 top RegNet 模型与现有网络在不同设置下的性能进行了对比。结果发现，RegNet 模型在移动机制下非常有效。他们希望这些简单的模型可以作为今后研究中的强大基线。表 2：移动机制下 RegNet 模型与现有网络的性能对比。如下表 3 所示，在所有度量指标上，RegNet 模型都较标准 ResNe(X)t 模型有了显著的性能提升。研究者特别强调了在固定激活函数上的性能提升，这是因为激活函数的数量能够对 GPU 等加速器上的运行时产生极大的影响。表 3：RegNet 模型与标准 ResNe(X)t 模型的性能对比。如下表 4 所示，研究者对不同计算机制下 RegNet 模型和 SOTA EfficientNet 模型进行了对比。结果显示，在类似训练设置和 flop 下，RegNet 模型优于 EfficientNet 模型，并且 GPU 上的速度提升 5 倍。此外，他们还测试了模型在 ImageNetV2 上的泛化能力。表 4：在标准训练流程下，RegNet 模型与 SOTA EfficientNet 模型的对比。最后，研究者注意到，网络结构是人们可以想到的形式最简单的设计空间设计。将注意力放在设计更丰富的设计空间上（如包含运运算符），则可能创建出更好的网络。但需记住一点，网络结构或许依然是此类设计空间的核心组件。设计空间设计AnyNet 设计空间AnyNet 设计空间的基本基本网络设计非常简单。给定一个输入图像，一个包含简单主干的网络，然后是执行大部分计算的网络主体，最后是预测输出类别的网络头（见下图 3a）。研究者保持主干和头固定并尽可能简单。他们关注网络主体的结构，这是决定网络计算量和准确度的核心。图 3：本文设计空间中模型的一般网络结构。网络主体由 4 个阶段（stage）组成，运行时分辨率逐渐降低（见图 3b）。每个阶段由一系列相同的块组成（见图 3c）。总的来说，对于每个阶段 i，自由度包括块的数量 d_i、块的宽度 w_i 和其他块参数。虽然总体结构很简单，但 AnyNet 设计空间中可能存在的网络总数是巨大的。此项研究中的实验大多使用包含分组卷积的标准残差 bottleneck 块，如下图 4 所示。研究者将其称之为 X block，构建在其上的 AnyNet 设计空间就被称为 AnyNetX。虽然 X block 非常简单，但结果显示，它在网络结构得到优化时非常有效。图 4：X block 基于标准残差 bottleneck 块。在 AnyNetX 上，研究者的目的是：1）简化设计空间的结构；2）提高设计空间的可解释性；3）提高或保持设计空间质量；4）保持设计空间中的模型多样性。现在将上述方法应用到 AnyNetX 设计空间中。研究者将起初不受约束的 AnyNetX 设计空间命名为 AnyNetXA。首先，他们测试了 AnyNetXA 设计空间的所有阶段 i 的共享 bottleneck 比例 b_i = b，并将得到的设计空间称为 AnyNetXB。与之前一样，他们在相同的设置下从 AnyNetXB 采样并训练了 500 个模型。如图 5（左）所示，AnyNetXA 和 AnyNetXB 的 EDF 在平均情况和最佳情况下实际上是相同的。这表示在耦合 b_i 时没有准确度损失。除了更简单之外，AnyNetXB 更易于分析，参见图 5（右侧）。第二个改进步骤紧挨着第一个。从 AnyNetXB 开始，研究者为所有阶段使用共享的组宽度 g_i = g 来获得 AnyNetXC。与前面一样，EDF 几乎没有变化，请参见图 5（中）。总的来说，AnyNetXC 比 AnyNetXA 少了 6 个自由度，设计空间大小减少了近 4 个数量级。有趣的是，他们发现 g > 1 是最好的。接下来，他们研究了 AnyNetXC 中良好和不好的网络的典型网络结构。一种模式出现了：良好的网络具有不断增长的宽度。研究者测试了 w_i+1≥w_i 的设计原则，并将此约束下的设计空间称为 AnyNetXD。在图 7（左）中可以看到这极大地改进了 EDF。在进一步检验多个模型后，研究者观察到另一个有趣的趋势。除了阶段宽度 w_i 随 i 增加外，对于最佳模型，阶段深度 d_i 也同样趋向于增加，尽管不一定是在最后阶段。在图 7（右）中，研究者测试了一个设计空间变体 AnyNetXE，其中 d_i+1≥d_i，并看到它的结果也得到了改善。最后，他们注意到对于 w_i 和 d_i 的约束使设计空间减少了 4!，与 AnyNetXA 相比累计减少了 O(10^7)。RegNet 设计空间经过一系列的设计步骤，研究者得到了一个简化的设计空间，它只包含名为 RegNet 的常规网络结构。RegNetX 的误差 EDF 见图 9（左）。在维护最佳模型的同时，RegNetX 中的模型在平均误差方面要优于 AnyNetX。如图 9（中）所示，研究者测试了两个进一步的简化。首先，使用 w_m = 2（两个阶段之间增加一倍的宽度）可以稍微改进 EDF，但是研究者注意到使用 w_m≥2 的性能更好。其次，他们进一步测试设置 w_0 = w_a，将线性参数化简化为 u_j = w_a·(j + 1)。有趣的是，这样做的效果更好。然而，为了保持模型的多样性，研究者没有施加任何限制。最后，如图 9（右）所示，研究者展示了 RegNetX 的随机搜索效率要高得多，只搜索 32 个随机模型就可能得到好的模型。下表 1 显示了设计空间大小的大致情况（对于 RegNet，研究者通过量化其连续参数来估计大小）。在设计 RegNetX 时，他们将原始 AnyNetX 设计空间从 16 个维度缩减为 6 个维度，大小缩减接近 10 个数量级。但是，研究者注意到，RegNet 仍然包含各种各样的模型，可以针对各种设置进行调优。设计空间泛化开发团队仅在 single block 的类型中以低计算量，low-epoch 的训练环境中设计 RegNet 设计空间。但是，其本质并不是仅仅为单一环境去设计 RegNet，目的是探索可以覆盖至新型网络设计的一般原理。如下图，在更高的 flops、epochs、5-stage 网络以及各类 block types 下，将 RegNetX 的设计空间与 AnyNetXA 和 AnyNetXE 进行了对比。在所有情况下，设计空间的对比顺序都较为一致，RegNetX > AnyNetXE > AnyNetXA。换句话说，就目前为止看不到任何过拟合的迹象，也因此证明了 RegNet 是可以泛化至各类新设置中去。同时，5-stage 的结果表明，RegNet 的常规结构可以泛化至更多的 Stages 中，而其中的 AnyNetXA 也会具有更多的自由度。作者信息这篇论文的作者共有 5 位，均来自 Facebook AI Research（FAIR）。其中，论文一作 Ilija Radosavovic 现于伦敦帝国理工学院任本科助教，同时本人也是帝国理工 CS 专业研究生毕业，此前在 Facebook 实习。Raj Prateek Kosaraju：双硕士学位，毕业于佐治亚理工及斯坦福，现担任 FAIR 研究工程师。Ross Girshick：UC Berkeley 博士后，现也就职于 FAIR，主要研究视觉感知以及视觉推理方向。Kaiming He：何恺明大神在此就不赘述了，第一篇论文「Single ImageHaze Removalusing Dark Channel Prior」就被 CVPR 选为年度最佳论文。此外，机器之心也有过大神相关的报道解读，不熟悉的朋友可以翻看历史记录自行复习。Piotr Dollar：加州大学圣迭戈校博士，FAIR 的 Research Manager，此前在微软也是从事相关方向的研究。

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什么是电子商务？简单地说电子商务允许您在线购买和销售商品，您可以购买实物商品或服务并通过货币和数据的交换来促进这些购买。在线零售是常被理解的电子商务平台，但还有其他种类的电子商务，如运输、订阅、数字产品（在线图书馆、电子学习、媒体等）、服务甚至众筹。在本文中我们谈到了零售电子商务因为它是由用户使用体验的;它不仅完全转发用户的决策和参与，而且还满足具有不同需求和目标的不同用户群。因此设计电子商务网站需要彻底了解其用户，这只能通过研究驱动的设计方法来实现。根据一项调查由于用户体验不佳，单独在电子商务中损失了数万亿美元！所以我们试图强调两件事：第一、投资电子商务行业体验设计的好处;第二、企业家和设计师在设计电子商务平台时应该有什么共同的理解。投资UX用于电子商务的好处很明显满意的用户是任何产品成功的关键，因此70％的项目由于缺乏用户接受而失败。体验动态报告发现设计适合用户行为的电子商务网站可以增加利润并在很大程度上降低成本。选择设计第一种方法的各种电子商务参与者的研究显示，销售额增长了30％，跳出率下降了50％。该报告还强调由于易于使用86％的用户偏好移动网站上的移动应用。让我们看一下投资电子商务用户体验设计的四个重要的好处。促进收入和转换研究表明投入UX的每一分钱都会带来100分回报。这是一个高达9,900％的投资回报率！投资电子商务用户体验原则的公司可以降低购置成本，显着降低支持成本，提高客户保留率并增加市场份额。为了阐明设计一个可用且简单的结账流程可以帮助购物者快速轻松地完成他们的任务，从而确保他们不会在过渡期间丢失。这只能意味着一件事 - 提高转换率！有时移动流量的转化率高可提高105％，桌面流量则可提高85％。提高客户满意度和忠诚度在电子商务中设计出色的数字体验不仅可以吸引用户，还可以帮助保留用户。在网络和移动设备上的积极体验创造了忠实的客户群即品牌大使；精心设计的电子商务门户网站引导网站上的用户像一个看不见的助手，让他们保持参与同时为他们提供快速的解决方案，这反过来又降低了营销渠道成本并提高了转化率。客服电话更少今天的人们需要快速的解决方案！对于电子商务门户网站来说，这是重要但却被忽略的信息。客户支持一方面占据大量投资，另一方面对用户来说非常令人沮丧，因为他们经常需要很长的等待时间。建立明确定义的信息层次结构和导航有助于设计可访问，高效和及时的应用内支持，从而弥补出色的用户体验。减少开发浪费以用户为中心的设计是降低开发成本和项目失败可能性的可靠方法。电子商务用户体验研究有助于确定关键问题的答案，并为实现预期目标奠定基础。在设计过程的不同阶段进行用户研究和用户测试，以验证产品的功能及其在目标环境中的可接受性。这导致在发布后至少减少25％的返工和错误修复。投资用户体验时应该提出的问题让我们弄清楚如果你不是设计师并且不完全确定电子商务网站设计或移动设计究竟需要什么，你怎么知道会发生什么？我们将向您介绍一些电子商务用户体验原则，以期在您接触平台的设计机构时：了解目标受众我们已经描述过在线零售是由用户推动的。因此您需要完全了解他们的需求、偏好和购买行为。专注于提出正确的问题有助于为以用户为中心的设计制定正确的策略。我们可以通过采用两种研究技术来衡量用户的见解：初步研究初步研究通常通过会见现有或潜在用户并亲自收集信息来进行。这种研究虽然耗时且昂贵，但可以帮助您获得更清晰的视角并挖掘隐藏的机会。这些研究见解不仅能够建立对购物者的同情心，还有助于做出更明智的设计决策。通过研究活动必须收集的几点是：1.用户认为什么是产品重要的功能？这有助于您确定对受众群体重要的功能的优先级。优先考虑这些功能会影响产品开发和整体业务营业额。2.用户如何看待产品？他们为什么这么认为？识别消费者的感知和理解它有助于理解产品的品牌价值。3.产品是否始终满足用户期望？如果没有，它在哪里无法满足这些期望？提出这些问题有助于我们定义问题，进一步帮助我们为网站设计制定明确的方向。4.了解用户与产品的互动方式。这有助于了解用户更活跃的媒体，并让我们大致了解目标群体的技术限制。二级研究二级研究主要是初级研究的附属活动，并与之一起进行。二级研究被广泛用于研究当前的市场趋势和竞争、技术，并了解用户的心理或人口统计数据，以防先前的研究可以提供任何相关的见解。有时二级研究可以全面了解市场情况和消费者行为趋势。在进行用于理解电子商务用户体验的二次研究时，您可以查询的问题是：1.谁是你的竞争对手？他们在哪里站在市场？这些问题可帮助您分析竞争对手，以了解市场中的挑战和实践。2.您的研究涉及的区域是什么？目标群体的人口统计特征是什么？3.人种学多么多样化？有哪些重要的文化因素？4.还进行了哪些其他研究来对用户进行分类？例如：Neisel和Norman集团发布了一篇文章，根据购物行为明确将购物者分为5种不同类型：以产品为中心的浏览器、研究人员、讨价还价者、一次性购物者。技术挑战截至2018年7月，印度的互联网用户群约为4.75亿，约占人口的40％。尽管拥有全球第二大互联网用户群，但电子商务市场的渗透率仍然较低，主要局限于主要的大都市。随着它的发展电子商务企业仍然需要应对印度二三线城市面临的技术挑战。1.通过进行观察性研究，有必要了解半城市和农村地区用户的技术行为。另一个重要的考虑因素是人们操作的互联网带宽。这有助于企业决定应用程序的轻薄程度。它也成为将Progressive Web Apps等新技术引入市场的决定性因素。可以缩小大数据和多媒体元素的尺寸，从而使应用程序不会太重。3.必须了解首选的简单有效的通信系统，以实现平滑的反馈过程。4.还必须衡量不愿意分离个人和财务信息，导致货到付款是优惠的支付选择以及如何克服它们？使业务需求与用户需求保持一致了解用户需求是硬币的一个方面，将需求与业务需求相结合以形成正确的解决方案是需要多关注的任务。让我们看一下可以帮助我们找到答案的几个问题，找到创造双赢局面的点。目前的商业模式是什么？了解他们所服务的商业模式和用户，无论是B2B、B2C、C2C、C2B模式。这应该是讨论中重要的一个方面，因为它有助于概述主要和潜在客户。该业务的产品是什么？重要的是要强调所提供的产品能够构建正确的策略。例如：Myntra是一家专门从事服装的在线零售商，而Urban ladder则将家具作为主要产品细分市场。该项目的目标是什么？目标应该概述用户体验的直接目标以及长期的预期结果。这可能是转换率和销售额的增加，或者降低跳出率或建立客户忠诚度。谁是该业务的当前和潜在用户？用户构成了在线零售的关键因素，因为销售完全依赖于用户的决策和对平台的参与，并且没有传统硬销售的空间。这意味着该产品应为您的客户提供卓越的体验。隐藏的机会研究经常会带来新的隐藏机会和洞察力，这些机会和见解尚未被发现，或者生态系统一直没有注意到。要找到这样的见解，我们必须在研究过程中保持一定的洞察力，并且需要构建正确的问题。其中一个值得注意的是，全渠道存在比单个物理渠道或单个在线渠道更有益。购物者实际上更关心购买产品而不是购买产品。有时，出于不同的原因，他们在进行购买之前在线上和线下渠道之间徘徊。能够利用在线和离线渠道的优势进行转换非常重要。对于某些产品，如衣服甚至家具，买家通常希望亲自检查产品是否符合他们的需要。一旦他们弄清楚了，他们需要花一些时间来仔细考虑，然后选择进行在线购买，因为这比回到商店更方便。因此，包括Zivame和Pepperfry在内的许多公司都在使用多渠道方法，为用户提供完善的在线和离线方法，并确保他们不会在任何短暂阶段失去客户。结论我们将通过提醒您向自己提出正确的问题来完成这一简短而全面的电子商务用户/用户界面投资和设计指南。了解您的业务、您提供的产品以及目标受众的需求可以帮助您确定平台设计的方向。

首先，当前学习网页设计的相关知识具有较好的就业前景，一方面IT行业内的岗位需求量比较大，另一方面传统行业也会释放出大量的Web开发岗位。Web开发（网页设计）分为前端开发和后端开发两大部分，前端开发涉及到Web前端和移动端，后端开发则涉及到业务逻辑实现、分布式开发、数据库开发等内容，通常后端开发也分为研发级开发岗位和应用级开发岗位两种。从目前的岗位需求量来看，前端开发和后端开发都比较大，前端开发在移动互联网的推动下，开发人员的数量得到了较为明显的提升，以Android开发、iOS开发和小程序开发为代表，目前整个前端开发也被称为“大前端”。在PaaS的推动下，未来应用级开发会逐渐从后端向前端转移，前端程序员的需求量会持续加大。要想从事前端开发，并获得较强的岗位竞争力，需要在加强自身实践能力的基础上，不断拓展自身的知识结构，最好走前端全栈程序员路线。后端开发未来将逐渐从应用级开发向研发级开发过渡，随着大数据、云计算和人工智能的推动，后端开发的生态正在发生三个比较明显的变化，其一是开发团队逐渐小型化；其二是开发内容逐渐升级；其三是行业领域的开发内容不断增加。开发团队小型化就要求开发人员要能够同时兼顾多个开发角色，所以在学习编程语言的时候，尽量选择全场景编程语言，比如Java、Python就是不错的选择。开发内容逐渐升级就要求程序员要具备一定的研发能力，要能够站在更高的层面上来解决问题，需要具备一定的数学基础。行业领域开发内容逐渐增加则会要求程序员学习一定的行业知识，比如金融领域、医疗领域等等。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

首先，目前UI设计和网页设计（前端开发）都是不错的选择，一方面这两个岗位的就业空间比较大，另一方面这两个岗位的发展空间也比较大，在薪资待遇方面也还算可观。至于选择UI设计还是网页设计，需要考虑三方面因素，其一是自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好；其二是自身所处的学习环境；其三是自己所拥有的资源，包括学习资源、就业资源等等。如果自身具备一定的绘画基础，同时身边也有专业从事UI岗位的人可以交流沟通，那么选择学习UI设计就比较适合。而如果对于程序设计比较感兴趣，同时也有一定的逻辑思维能力，那么可以考虑学习前端开发的相关知识。虽然UI设计和网页设计属于两个不同的学习方向，但是随着目前移动互联网、云计算和大数据的发展，UI设计和网页设计岗位的边界正在逐渐模糊，很多UI设计岗位也要求具备一定的网页设计能力，同样网页设计岗位往往也需要有一定的UI设计能力。所以，UI设计和网页设计岗位未来的联系将越来越紧密。UI设计主要的学习内容集中在交互设计和视觉设计两个方面，需要系统地学习一些设计工具，同时要对流行的计算机技术边界有明确的认知，这样会避免设计出来的内容无法实现的尴尬。而网页设计的主要学习内容集中在Html、CSS和JavaScript上，同时需要学习一系列开发框架以提升设计效率。总的来说，网页设计和UI设计在难度上并不算高，大部分人通过一个系统的学习过程都能够顺利掌握。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

小佳说过，每篇文章必须解决某行业或者某人群的一个痛点，目前已经是第十八期原创文章了，新关注的伙伴可以查看下往期的痛点文章。我们都知道进入任何一个行业，或学习一门技能，专业领域的网站是我们了解行业最快的方式之一，第十七期给大家整理了13个行业的最佳导航站。吐血整理了13个行业的导航网站！本期主要是解决上期文章留言区大家新提出10个行业导航站需求。01 法学行业导航站法学行业的导航站真的超级难找，我几乎在谷歌浏览了10几页都没有找到一个真正意义上的法学最佳导航，功夫不负有心人。最终还是让我在某个法学论坛中找到了这个聚法导航，堪称法律人的工具箱。这个导航站除了汇聚一些常用的法学网站外，还提供了很多法学人士常用的工具，也可以了解最新的法学资讯，提供学术资源下载。对于目前正在学习法学专业和从事法学工作者来说，这里的学术资源还是很专业也很丰富的，相信会节省大家不少的时间。02 教师行业导航专门找教师行业的导航站确实有难度，找了很久也没有找到合适的，所以这个领域小佳就分享6个比较不错的教师教学必备的网站。有了这些网站，老师们可以很方便的寻找各学科课件、教案、试题、案例及其他教学相关资源，希望可以帮助一线的教师提供更多资源。1、3e教育网完全免费的教学资源网站，提供各个学科的免费课件、试题、论文等资料，重点是所有的资源都可以在线浏览和下载。2、99教师网网站主要提供视频教学资源，目前收录了国家级和地方级各种优质的公开课资源，拥有语文、数学、英语、地理等文科理科各类教学视频。网站适用于小学、初中、高中的各科老师学习和寻找灵感。3、绿色圃中小学教育网一个不错的教育论坛，里面有很多语文课件，数学课件和英语课件，资源还是比较丰富的，对于中小学老师来说比较适用。4、小语网这个网站主要是提供小学语文相关的资源，学生和老师都可以在这里免费下载各类课件和教学资源，老师们可以在这里找到一些范文，也可以找到一些总结类的模版，极大的方便开展教育工作。5、语文备课大师这个网站拥有小学，初中，高中，各类考试相关的资源，当然还有一些作文，美文等内容，网站所有资源免费，无需注册，下载方便，教程版本齐全，唯一不足的就是网站设计不是很漂亮。6、中国教育在线这个网站算是一个综合类的教育网站，对于中考，高考和大学的老师们都很实用，可以了解各种教育资讯，也可以获取各种教学工具，让学生和老师了解各类大学的情况，也有考研相关的资源。03 计算机行业导航计算机行业基本每个男生多多少少都会感兴趣，随手敲代码就可以创建很多神奇好玩的工具，不过这条路可没有大家想象的那么简单。就比如这个导航站，里面所涉及的开发工具就要掌握太多，网站也收录了很多计算机行业的社区和书籍清单以及资源下载，入门者必备。04 汽车行业导航谈起汽车行业，我最熟悉的莫过于汽车之家，懂车帝，还有瓜子二手车等国内知名网站，估计绝大多数人和我一样都不知道这个领域的网站。今天给大家找到一个非常不错的汽车行业导航站，基本囊括了国内知名和小众的汽车领域站点，包含汽车销售网站，资讯网站，保养网站等等。05 电子行业导航要不是写这篇文章，我现在都不知道电子行业究竟是什么行业，专门在百度查询了一下什么是电子行业，电子行业包含：1、投资类产品工业，如电子计算机、通信机、雷达、仪器及电子专用设备，是国民经济发展、改造和装备的手段。2、电子元器件产品及专用材料工业，包括显像管、集成电路、各种高频磁性材料、半导体材料及高频绝缘材料等。3、消费类产品工业，包括电视机、录音机、录像机等，主要为提高人民生活水平。今天分享的这个导航站，包含了电子行业信息网站、电子行业贸易网站、电子行业论坛网站和电子行业人才网站四个板块。06 游戏行业导航现在喜欢玩游戏的人越来越多，要不然腾讯也不可能靠游戏就占据的大部分收入，但是游戏也不是全部不好，比如很多游戏主播就找到自由工作。这个游戏导航站收录了很多网页游戏，单机游戏，手机游戏和小游戏，还有收录了很多电竞直播以及游戏资讯，对于游戏爱好者来说值得收藏。07 翻译行业导航翻译对我而言一直以为是翻译工具，比如谷歌翻译，百度翻译，有道翻译，结果在寻找导航站的时候才知道这个行业真的不简单。找了很久没有找到翻译行业的导航站，但是找了了一个翻译界比较有名的翻译人才和资讯网站，相信也可以帮助那些翻译行业的伙伴。08 律师行业导航该网站几乎将国内律师朋友所会用到的网站都收录了，无论是了解法律资讯还是学习法律知识都可以在这里找到对应的网站。09 物流行业导航随着电商行业在国内的发展，物流作为电商行业的重要环节也迅猛发展，京东物流，三通一达和顺丰物流等在国内赫赫有名。物流行业其实还是很复杂的，这个导航网站设计很精美，收录了物流信息、物流学习、物流公司和电商平台多个内容的站点。10 机械行业导航机械行业我是不懂，但是我专门找了机械行业的朋友咨询了了一下，他推荐给我两个不错的机械站。一个是中国机械社区，沉淀了很多资源，可以学到很多东西。第二个是微小网，里面有很多图纸资料，无论三维还是二维，产品设计亦或一些创意设计，图纸对于机械的重要性不言而喻，希望对大家有帮助。写在最后行业实在太多，小佳自己都无法想到所有行业，所以这个痛点一定是一个长期解决的过程，也不是小佳一个人全部能罗列完的。下期文章大家想要小佳帮忙解决什么痛点？留言区告诉我哦！关注我的百家号，私信回复“行业导航”获取资源

国家线公布倒计时！面对“云复试”，你是否已经做好了充足的准备呢？很多院校已经具备了“云复试”的条件，部分院校已经做好了两种复试招生工作方案的准备。研线网整理了2020年硕士研究生最新线上（网络）复试消息汇总，我们一起看看吧！一、东北石油大学近日，东北石油大学经济管理学院官网发布了2020年MBA、MPACC复试（政治理论）考试大纲，提到，2020年政治理论考试答题方式为线上口试，题型为简答题。图片来源：东北石油大学官网东北石油大学在疫情防控期间研究生教育工作预案中表示硕士研究生复试考核拟利用网络视频进行，考核工作要全程录像。东北石油大学某群中，也公布了20考研复试调剂采用网络复试形式，并且使用钉钉app进行线上复试环节。由此可见，东北石油大学将会采用网络面试形式进行复试。图片来源：东北石油大学某群二、广西大学广西大学的学位论文远程视频答辩的顺利举行，为疫情防控期间我校拟申请学位的毕业研究生的论文预答辩、毕业及学位答辩、研究生面试等方面工作提供了有效途径和设施保障。图片来源：广西大学公众号三、桂林电子科技大学桂林电子科技大学艺术与设计学院根据当前疫情防控形势做好线上与线下两种模式准备。图片来源：桂林电子科技大学官网四、山东师范大学山东师范大学校党委副书记张文新表示，在继续做好疫情防控工作的同时，落实好前期预案，扎实有序完成研究生教育各环节工作。要制定好线上复试预案及应急预案，确保招生工作顺利完成。图片来源：山东师范大学官网五、济南大学济南大学公布了两套复试方案。方案一：有效防控条件下的传统面试；方案二：网络面试。图片来源：济南大学官网六、黑龙江大学黑龙江大学开展新学期复学演练，付宏刚校长要求做好本科生视频答辩、研究生视频复试准备工作。图片来源：黑龙江大学官网七、东北林业大学东北林业大学表示根据当前疫情防控形势，不排除采取远程网络方式进行面试的可能。图片来源：东北林业大学官网八、中国医科大学中国医科大学召开招生就业工作领导小组2020年第一次全体会议，会上强调进一步完善细化网络复试面试规范，做到网上面试“零投诉”“无差错”。图片来源：中国医科大学公众号九、华中农业大学华中农业大学研究生院召开2020年春季学期学位与研究生教育工作部署会，研究生院常务副院长李斌在总结会议时指出，密切防范五大风险，其中包含研究生招生网络复试带来的程序公平风险。图片来源：华中农业大学官网十、上海体育学院因疫情防控需要，上海体育学院今年的运动技能测试将择机在“现场测试”和“考生提供技能展示视频”两者中选其一。十一、西安电子科技大学西电召开新型冠状病毒防控工作领导小组工作会议，要做好研究生招生工作，统筹考虑复试时间和复试形式，科学细致制定网络面试等新增环节的工作方案。图片来源：西安电子科技大学官网十二、重庆师范大学重庆师范大学的工作简报（第2期）中提到要做好硕士研究生传统复试、线上复试，以及传统复试和线上复试相结合方式的准备工作，积极开展线上复试系统、软件的调研工作。图片来源：重庆师范大学官网提醒同学们，留给大家复试的时间并不多了，一定要认真准备复试。即便疫情在家复习效果可能相对来说比较低，但是必须要保证学习时间和学习效率，最后祝大家成功上岸！研线网，让考研变简单！

让全国考研学生心心念念、辗转反侧、痛不欲生的2020年研究生复试操作细则终于发布了。4月23日，复旦大学研究生招生网发布“复旦大学2020年硕士研究生招生复试录取办法”，从学校层面规定了复试的大体框架。（网址详见：http://www.gsao.fudan.e.cn/83/e6/c15014a230374/page.htm）昨日，复旦大学哲学学院率先发布学院层面的硕士研究生招生复试实施细则，详细设计了学院在实践层面的具体操作细则。（网址详见：http://philosophy.fudan.e.cn/84/a5/c6948a230565/page.htm）下面，我们来分析提炼一下复旦大学在今年的特殊形势下，研究生复试的具体操作环节。1. 可选择网络面试、网络笔试也就是说具体操作时，可以根据学科专业的实际需要，选择取消面试或笔试。而且专业面试和外语面试可能会合二为一。不过，取消网络面试可能性不大。取消以前闭卷方式进行的笔试，或举行开放性笔试，这种可能性倒是很大，因为闭卷笔试在网络上难以监控，也没有人力物力分别监控。所以，复旦大学哲学学院就取消了笔试环节，将专业面试与外语面试合并进行。2. 成立复试小组，安排纪检人员参与网络面试监督复试过程会指定专人做好文字记录，网络面试系统将自动全程录音录像，录音录像资料由院系妥善保管不少于1年。这是今年多出的环节，也是必须的环节，可以做到存档供考生查询，或提供给上级部门检查，网络面试在程序环节有了让大家安心的监控措施。3. 可以组织多次复试复试时间最少20分钟，但是实际可能肯定比这个长，网络复试对于导师来说也是新鲜事物，操作起来也不一定熟悉。同时，允许组织多次复试，所以，诸如：停电，死机等考生客观或主观的原因都可以多次处理，有其他心思的同学还是省省心，好好准备面试内容吧。4. 网络面试系统要熟练掌握同学们需提前阅读、学习报考学校有关网络复试工作的相应通知及网络面试系统操作说明，并按照要求，完成准备工作。单独开发远程视频面试系统需要很大的人力物力和财力，所以绝大部分学校估计会选择市场上通用的视频会议产品，或使用学信网网上统一提供的“招生远程面试系统”。另外，各个学校都会在正式复试前开通测试环节，所以，大家一定要注意报考学院的通知，及时尝试面试网络平台系统的操作，在正式复试前不要因为技术操作影响自己的成绩。5. 其他环节与传统复试一样比如复试资格的确定，录取的具体程序等，与传统环节基本一样。大家可以查询自己报考学校研究生院的通知就好。 @其他高校估计会纷纷效仿发布复试细则，大家关注哦！麻烦大家转发给有需要的人哦！也欢迎大家关注我哈！如果有相关问题，请在评论区留言，我会尽力解答！（部分图片来源于网络搜索整理，如有侵权告知必秒删）