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  • 大学生如何正确使用手机便捷支付
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    2020-04-23 14:35:48
       便捷支付通常是指用户使用手机、平板等移动设备,通过移动网络对所消费的商品或者服务进行账单支付的一种支付手段。便捷支付是移动互联网发展的产物,主要包括转账、扫码等多种方式。如今,便捷支付对全民生活产生了很大的影响,根据现阶段支付宝的使用预计,在中国的商场、交通及公共服务等领域中,有90%的场合都能使用便捷支付代替现金支付。大学生群体接受新事物的能力较强,在生活中,他们普遍已经习惯使用便捷支付。便捷支付既为他们的生活带来了多种便利,又意味着各种新时代问题的产生。
    

    1、便捷支付的方式与特点
      便捷支付的主要方式包括转账、扫码支付等。一般来讲,消费者可以通过在线平台进行转账付款交易,或者在实体场景付款时通过扫描付款码等方式进行支付。
      便捷支付的主要特点包括便利、快捷、易操作、兼顾线上理财等。利用移动设备进行支付交易,具有方便携带、随时联网的优点,对时间、地点、使用场景的要求更低,突破了时间与空间的限制。并且,与现金支付对比,便捷支付不涉及数钱、找零,在场景使用中,支付程序更简单。另外,使用便捷支付交易的过程具有快速到账的特点。支付宝、微信支付、云闪付、网银在线等支付平台都可以做到一定额度内实时到账,适用于大多数支付场合。随着互联网科技的快速发展,开通便捷支付已经十分方便,不需要进出银行柜台就可以完成线上绑定,使用移动设备输入密码完成支付,容易上手、方便操作。与此同时,很多支付平台已经可以兼顾线上“银行理财”的功能,实现资产盈利。例如微信的零钱通、支付宝的余额宝等,通过简单操作即可享受收益。
      2、大学生便捷支付中存在的问题
      2.1 导致盲目消费及过度消费
      大学生们普遍没有实现经济独立,而且缺乏社会经验、金钱意识不强,容易因为互相攀比、追求时尚或“名牌”,导致盲目消费、冲动消费,产生财产损失。并且,便捷支付的应用,某程度推动了线上贷款的发展。随着信用卡、花呗、校园贷等大量贷款产品的产生,人们的思维模式及消费习惯逐渐由从前的“货物两清”转化为“先消费,后还贷”.这势必造成一部分大学生“拆东墙补西墙”、“过度消费”的现象。
      2.2 网络安全问题
      在使用便捷支付的过程中,便利和风险往往是共存的。从某种程度上来说,便捷支付的便捷性和安全性成反比,交易过程越是简单,其存在的安全漏洞也就越多。便捷支付的网络安全问题主要包括用户的信息安全、资金安全等问题,开通便捷支付一般需要绑定使用者的身份信息和银行卡账号,若使用者的移动设备丢失或被恶意软件等侵入,极有可能导致个人信息泄露,造成经济损失。目前,大学生群体的防范意识还不够强,容易轻信手机短信或网站上的陌生链接、二维码等,导致安全隐患。
      2.3 沉淀资金安全问题
      如今,很多商家通过充值优惠来吸引消费者。如果该商家倒闭,消费者投入的资金将很难追回。例如我们熟知的共享单车,因其速度较快、价格低廉、不受道路拥堵影响等优势受到大众的欢迎,很多大学生都会选择共享单车作为外出的交通工具。一般来说,共享单车在使用前,都需要支付押金,而大部分人的使用频率较高,为了方便骑行,他们不会在某次使用后立刻取回押金。商家平台里的押金不断积累,产生了大量的沉淀资金。一旦平台倒闭,用户的押金将被冻结,款项再难追回。另外,很多的投资第三方平台使用高回报利率引诱消费者进行投资,其中很多都是异地平台,平台的真实性不易考究,也存在沉淀资金的安全隐患。

    3、大学生应该如何正确使用便捷支付
      3.1 树立良好的消费观念,形成理性消费模式
      当代的大学生们作为受到高等教育的群体,应该有意识地养成正确的消费观。了解家庭财产的来源途径和用途所在,清楚整个家庭的收支情况,体会赚钱不易,学生才可以在消费时有所思考和顾忌,合理消费。同时,家长应引导学生养成消费记账的习惯,学校可开设相应的课程,对大学生进行理财、消费方面的教育,让学生养成合理规划、正确使用钱财的习惯,帮助他们树立正确的消费观念和金钱观念,形成理性消费的模式。
      3.2 正确认识便捷支付的必要性,合理有效地运用便捷支付
      在信息化的时代,便捷支付的发展及普及应用是必然趋势。随着无纸化交易的增多、现金流通量的减少,市面上纸币的残损率得到了一定程度上的降低。在市场趋势下,越来越多的商家将优惠折扣集中在线上支付。作为当代的大学生,正确认识便捷支付的必要性是至关重要的:既不能止步不前,将“便捷支付”一棍子打死,又要有一定的安全意识,保护自己的财产不受侵害。
      3.3 提高风险防范意识,规避便捷支付存在的使用风险
      随着网络科技的高度发展,使用便捷支付的风险性不断增加。大学生应养成良好的学习和生活习惯,培养自己的自制力和风险意识,在上网过程中不随便打开陌生的链接和网站,不随便扫描二维码,在公共区域使用网络支付时不随意连接陌生网络,更不要轻易在陌生网页上填写自己的个人信息,降低自己的身份及账户等重要信息被窃取的风险。如今,越来越多的高校已开设电子商务专业,并提供与互联网金融、现代支付等相关的选修课程供学生参与。同时,学校会联合金融机构或互联网企业利用现场宣传、公众号、第二课堂等方式让大学生更深入地了解互联网金融,了解支付安全信息,实现“互联网金融进校园”,为学生提供支付风险知识讲解和咨询服务。
      3.4 在便捷支付发展的过程中学习、创新,找寻机会并得到实践锻炼
      便捷支付的影响范围之广,已远不止停留在社会,它同样渗透到了校园文化当中。大学生是未来潜在的高收入人群,各大商家已经在大学周边、甚至校园内拓展了移动支付市场,逐渐形成了移动支付商业圈,全面覆盖大学生的日常消费。大学生的吃、穿、用已经离不开便捷支付。而便捷支付因其特性,为校园商家带来更大的商机、更多的订单,由此,商家可以为学生提供更多的实习工作机会。而在这些工作中,很大一部分是可以线上完成的,让学生能够兼顾学习与实践。另外,在校园商圈的影响氛围下,学生可以借助各种便捷支付软件开展形式多样的“创业活动”,如开设微店、淘宝店,开发线上小程序、公众号等。而大学生创业的受众也多数为其他大学生,该群体更能接受便捷支付的消费模式,进而推动大学生创业的顺利开展。
      4、结语
      便捷支付是互联网快速发展的结果,其便捷性明显,更是沟通线上交易和线下交易的桥梁。如今,便捷支付平台发展迅速,但在运作过程中产生的问题还很多。大学生作为社会未来的储备人才,应该要树立正确的消费观念和良好的消费模式,树立对便捷支付正确的认知,发挥其便利性,规避其风险,才能为个人和社会的良好发展作出贡献。

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      网络,是新时代的科技产物,网络已成为人与人之间沟通的桥梁,了解外面世界的途径,其重要性越来越显得其具有不可替代性。例如,商人可以利用它读经论股,医生可以利用它会诊定方,教师可以利用它远程教育,我们学生可以利用它开拓视野、查找资料,扩大知识面等。但是,辨证唯物主义认为,事物就像一把双刃剑,具有两面性,既有其有利的一面,也有其弊端的一面,那么如何看待网络这把双刃剑?

      一方面,网络有很多的优势,了解时事、学习知识、与人沟通、休闲娱乐等。如便捷高效网络信息、益处多多的网络健康交往等;另一方面,网络也有可能造成很多伤害,沉迷于网络游戏、网络成瘾症、诱惑欺诈。如网络环境的复杂带来的危险性,网络对现实生活中问题较多的小学生有更大的“杀伤力”。

      网络的出现和发展对人类的日常社会生活产生了巨大的影响。原有的社会结构、社会行动方式以及社会分层在网络的冲击下都发生了变化。网络交往新空间的一般特点:神奇性与两面性。“网络沟通无极限”:即网络的神奇性,网络生活的丰富性。网络给我们生活、学习、工作等带来的种种方便。网络交往超越了空间,扩大了我们的交往领域、对象,改变了以往的交往方式,丰富了我们的人生的经验!

    ​  最后,在互联网趋势之下,我们应该做的是好好学习一门本领,祝愿大家能把握好自己未来,正确利用网络这把双刃剑。(欢迎转载分享)

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    原文链接:http://tecdat.cn/?p=19936 

    原文出处:拓端数据部落公众号

    在本教程中,您将学习如何在R中创建神经网络模型。

    神经网络(或人工神经网络)具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件(称为神经元)组成,以解决问题。它遵循非线性路径,并在整个节点中并行处理信息。神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来更改其内部结构。

    该神经网络旨在解决人类容易遇到的问题和机器难以解决的问题,例如识别猫和狗的图片,识别编号的图片。这些问题通常称为模式识别。它的应用范围从光学字符识别到目标检测。

    本教程将涵盖以下主题:

    • 神经网络概论
    • 正向传播和反向传播
    • 激活函数
    • R中神经网络的实现
    • 案例
    • 利弊
    • 结论

    神经网络概论

    神经网络是受人脑启发执行特定任务的算法。是一组连接的输入/输出单元,其中每个连接都具有与之关联的权重。在学习阶段,网络通过调整权重进行学习,来预测给定输入的正确类别标签。

    人脑由数十亿个处理信息的神经细胞组成。每个神经细胞都认为是一个简单的处理系统。被称为生物神经网络的神经元通过电信号传输信息。这种并行的交互系统使大脑能够思考和处理信息。一个神经元的树突接收来自另一个神经元的输入信号,并根据这些输入将输出响应到某个其他神经元的轴突。

    树突接收来自其他神经元的信号。单元体将所有输入信号求和以生成输出。当总和达到阈值时通过轴突输出。突触是神经元相互作用的一个点。它将电化学信号传输到另一个神经元。

    x1,x2 .... xn是输入变量。w1,w2 .... wn是各个输入的权重。b是偏差,将其与加权输入相加即可形成输入。偏差和权重都是神经元的可调整参数。使用一些学习规则来调整参数。神经元的输出范围可以从-inf到+ inf。神经元不知道边界。因此,我们需要神经元的输入和输出之间的映射机制。将输入映射到输出的这种机制称为激活函数。

    前馈和反馈人工神经网络

    人工神经网络主要有两种类型:前馈和反馈人工神经网络。前馈神经网络是非递归网络。该层中的神经元仅与下一层中的神经元相连,并且它们不形成循环。在前馈中,信号仅在一个方向上流向输出层。

    反馈神经网络包含循环。通过在网络中引入环路,信号可以双向传播。反馈周期会导致网络行为根据其输入随时间变化。反馈神经网络也称为递归神经网络。

    激活函数

    激活函数定义神经元的输出。激活函数使神经网络具有非线性和可表达性。有许多激活函数:

    • 识别函数 通过激活函数 Identity,节点的输入等于输出。它完美拟合于潜在行为是线性(与线性回归相似)的任务。当存在非线性,单独使用该激活函数是不够的,但它依然可以在最终输出节点上作为激活函数用于回归任务。。
    • 在 二元阶梯函数(Binary Step Function)中,如果Y的值高于某个特定值(称为阈值),则输出为True(或已激活),如果小于阈值,则输出为false(或未激活)。这在分类器中非常有用。
    • S形函数 称为S形函数。逻辑和双曲正切函数是常用的S型函数。有两种:
      • Sigmoid函数 是一种逻辑函数,其中输出值为二进制或从0到1变化。
      • tanh函数 是一种逻辑函数,其输出值在-1到1之间变化。也称为双曲正切函数或tanh。
    • ReLU函数又称为修正线性单元(Rectified Linear Unit),是一种分段线性函数,其弥补了sigmoid函数以及tanh函数的梯度消失问题。它是最常用的激活函数。对于x的负值,它输出0。

    在R中实现神经网络

    创建训练数据集

    我们创建数据集。在这里,您需要数据中的两种属性或列:特征和标签。在上面显示的表格中,您可以查看学生的专业知识,沟通技能得分和学生成绩。因此,前两列(专业知识得分和沟通技能得分)是特征,第三列(学生成绩)是二进制标签。

    #创建训练数据集
    # 在这里,把多个列或特征组合成一组数据
    test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)
    让我们构建神经网络分类器模型。
    首先,导入神经网络库,并通过传递标签和特征的参数集,数据集,隐藏层中神经元的数量以及误差计算来创建神经网络分类器模型。
    
    # 拟合神经网络
    nn(成绩~专业知识+沟通技能得分, hidden=3,act.fct = "logistic",
                    linear.output = FALSE)
    

    这里得到模型的因变量、自变量、损失函数、激活函数、权重、结果矩阵(包含达到的阈值,误差,AIC和BIC以及每次重复的权重的矩阵)等信息:

    $model.list
    $model.list$response
    [1] "成绩"
    
    $model.list$variables
    [1] "专业知识"     "沟通技能得分"
    
    
    $err.fct
    function (x, y) 
    {
        1/2 * (y - x)^2
    }
    $act.fct
    function (x) 
    {
        1/(1 + exp(-x))
    }
    $net.result
    $net.result[[1]]
                [,1]
    [1,] 0.980052980
    [2,] 0.001292503
    [3,] 0.032268860
    [4,] 0.032437961
    [5,] 0.963346989
    [6,] 0.977629865
    
    
    $weights
    $weights[[1]]
    $weights[[1]][[1]]
               [,1]        [,2]       [,3]
    [1,]  3.0583343  3.80801996 -0.9962571
    [2,]  1.2436662 -0.05886708  1.7870905
    [3,] -0.5240347 -0.03676600  1.8098647
    
    $weights[[1]][[2]]
               [,1]
    [1,]   4.084756
    [2,]  -3.807969
    [3,] -11.531322
    [4,]   3.691784
    
    
    
    $generalized.weights
    $generalized.weights[[1]]
                [,1]       [,2]
    [1,]  0.15159066 0.09467744
    [2,]  0.01719274 0.04320642
    [3,]  0.15657354 0.09778953
    [4,] -0.46017408 0.34621212
    [5,]  0.03868753 0.02416267
    [6,] -0.54248384 0.37453006
    
    
    $startweights
    $startweights[[1]]
    $startweights[[1]][[1]]
               [,1]        [,2]       [,3]
    [1,]  0.1013318 -1.11757311 -0.9962571
    [2,]  0.8583704 -0.15529112  1.7870905
    [3,] -0.8789741  0.05536849  1.8098647
    
    $startweights[[1]][[2]]
               [,1]
    [1,] -0.1283200
    [2,] -1.0932526
    [3,] -1.0077311
    [4,] -0.5212917
    
    
    
    $result.matrix
                                      [,1]
    error                      0.002168460
    reached.threshold          0.007872764
    steps                    145.000000000
    Intercept.to.1layhid1      3.058334288
    专业知识.to.1layhid1       1.243666180
    沟通技能得分.to.1layhid1  -0.524034687
    Intercept.to.1layhid2      3.808019964
    专业知识.to.1layhid2      -0.058867076
    沟通技能得分.to.1layhid2  -0.036766001
    Intercept.to.1layhid3     -0.996257068
    专业知识.to.1layhid3       1.787090472
    沟通技能得分.to.1layhid3   1.809864672
    Intercept.to.成绩          4.084755522
    1layhid1.to.成绩          -3.807969087
    1layhid2.to.成绩         -11.531321534
    1layhid3.to.成绩           3.691783805

    绘制神经网络

    让我们绘制您的神经网络模型。

    # 绘图神经网络
    plot(nn)
    

    创建测试数据集

    创建测试数据集:专业知识得分和沟通技能得分

    # 创建测试集
    test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)
    

    预测测试集的结果

    使用计算函数预测测试数据的概率得分。

    ## 使用神经网络进行预测
    
    Pred$result
    0.9928202080
    0.3335543925
    0.9775153014

    现在,将概率转换为二进制类。

    # 将概率转换为设置阈值0.5的二进制类别
    pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)
    pred
    

    1
    0
    1

    预测结果为1,0和1。

    利弊

    神经网络更灵活,可以用于回归和分类问题。神经网络非常适合具有大量输入(例如图像)的非线性数据集,可以使用任意数量的输入和层,可以并行执行工作。

    还有更多可供选择的算法,例如SVM,决策树和回归算法,这些算法简单,快速,易于训练并提供更好的性能。神经网络更多的是黑盒子,需要更多的开发时间和更多的计算能力。与其他机器学习算法相比,神经网络需要更多的数据。NN仅可用于数字输入和非缺失值数据集。一位著名的神经网络研究人员说:  “神经网络是解决任何问题的第二好的方法。最好的方法是真正理解问题。”

    神经网络的用途

    神经网络的特性提供了许多应用方面,例如:

    • 模式识别: 神经网络非常适合模式识别问题,例如面部识别,物体检测,指纹识别等。
    • 异常检测: 神经网络擅长异常检测,它们可以轻松检测出不适合常规模式的异常模式。
    • 时间序列预测: 神经网络可用于预测时间序列问题,例如股票价格,天气预报。
    • 自然语言处理: 神经网络在自然语言处理任务中提供了广泛的应用,例如文本分类,命名实体识别(NER),词性标记,语音识别和拼写检查。


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    查询软件工程专业中年龄最大的同学姓名 (

    select
     t.sname
    from
      (select
       s.sname,s.mno,year(now())-year(birdate) year
      from
       stu s
      join
       major m
      on
       s.mno = m.mno) t
    order by 
     t.year desc
    limit
     1
    

    查找课程选修的情况

    本题目要求编写SQL语句, 查找所有开设的课程及被学生选修的情况(选课人数,最高成绩,最低成绩,平均成绩),如某门课程尚未有学生选修时也要列出来。

    select 课程号,课程名,选课人数,ifnull(最高成绩,0) 最高成绩,ifnull(最低成绩,0) 最低成绩,ifnull(平均成绩,0) 平均成绩
    from
    (select	t.cno 课程号,t.cname 课程名,count(sno) 选课人数,max(t.grade) 最高成绩,min(t.grade) 最低成绩,avg(t.grade) 平均成绩
    from(
    	select
    			s.sno,c.cno,c.cname,s.grade
    		from
    			cou c
    		left join
    			sc s
    		on
    			s.cno = c.cno) t
    	group by
    		t.cno) a
    

    查询各专业的学生人数

    select
     t.mno 专业号,t.mname 专业,count(t.sno) 人数
    from
     (select
      m.*,s.sno
     from
      stu s
     right  join
      major m
     on
      m.mno = s.mno) t
    group by
     t.mno
    

    统计每个专业的男生与女生人数

    select
    	t.mno 专业号,t.mname 专业名,case t.sex when '1' then '男' when '0' then '女' end 性别,count(sex) 人数	
    from
    	(select
    			s.mno,m.mname,s.sex
    	from
    			stu s
    	join
    			major m
    	on
    			s.mno = m.mno) t
    	group by
    		t.mno,t.sex
    

    查询选修了“C语言”课程,但是没有选修“数据结构”课程的学生

    select sname from stu where sno in(select sno from cou join sc on cou.cno=sc.cno where cname='C语言')
    and sno not in(select sno from sc where cno in(select cno from cou where cname='数据结构'))
    

    查询选修人数超过2人且成绩都在60分以上的课程
    本题目要求编写SQL语句,查询选修人数超过2人且成绩都在60分以上的课程的课程名、最高成绩、最低成绩和平均成绩。

    select sc.cno as 课程号,cname as 课程名,max(grade) as 
    最高成绩,min(grade) as 最低成绩, avg(grade) as 
    平均成绩 from sc,cou where sc.cno=cou.cno and not exists
    (select cno from sc where sc.cno=cou.cno and (grade is null or grade<60))
    GROUP BY sc.cno having count(sno)>=2
    
    
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  • 基于JavaSpringMvc+mybatis实现学生信息管理系统

    万次阅读 多人点赞 2021-10-13 21:40:17
    使用Shiro权限管理框架,实现登录验证和登录信息的储存,根据不同的登录账户,分发权限角色,对不同页面url进行角色设置。 管理员可对 教师信息、学生信息、课程信息 进行 增删改查 操作,管理员账户,可以重置非...
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  • 使用思科模拟器设计和配置校园网络

    千次阅读 多人点赞 2021-01-26 17:36:18
    这里写自定义目录标题一、设计和配置校园网络二、知识总结三、网络设计1.接入层设计2.汇聚层设计工程实现总结 提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、设计和配置校园网络...
  • 再不入坑就晚了,深度神经网络概念大整理,最简单的神经网络是什么样子?
  • 基于Android的学生信息管理大作业

    千次阅读 2021-12-09 16:00:25
    本应用的后台搭载在服务端,具体的数据表为学生用户信息表。 如下表所示为学生用户信息数据表: 学生用户信息表 属性 数据类型 说明 备注 id Int 用户id 主键,不允许空 stu_id String 学号 不允许为空 name String ...
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  • 从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现...
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  • 思科 计算机网络 第一章测试考试

    万次阅读 多人点赞 2020-04-30 21:25:01
    1.在以下哪个场景中推荐使用 WISP? 选择一项: A.城市里的网吧 B.没有有线宽带接入的农村地区的农场 C.任何有多个无线设备的家庭 D.通过有线连接访问 Internet 的大厦公寓 2.一位员工希望以尽可能最安全的方式远程...
  • 思科 计算机网络 第八章测试考试答案

    万次阅读 多人点赞 2020-05-11 16:46:09
    1.题干网络管理员已收到 IPv6 前缀 2001:DB8::/48 用于划分子网。假设管理员不需要对地址空间的接口 ID 部分划分子网,管理员从前缀 /48 可以创建多少个子网?选择一项: A.16 B.256 C.4096 D.65536 2.题干IPv6 地址...
  • 网络协议与攻防复习

    千次阅读 2022-04-03 19:46:04
    1.下面关于WWW论述不正确的是( )。 A WWW是全球最大的分布式数据资源系统; B WWW是全球最大的互联网络; C WWW提供服务的方式是基于C/S架构; D WWW是因特网提供的一种服务; 2.内部网关协议RIP是一种广泛使用的...
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  • 针对学生选课这一环节,本系统从学生网上自主选课以及教师的课程信息发布两个大方面进行了设计,基本实现了学生的在线信息查询、选课功能、教师添加课程介绍,本人介绍,安排考试时间,录入考试成绩等。以及管理员...
  • 一个基于SpringBoot+vue的学生信息管理系统详细设计

    万次阅读 多人点赞 2021-11-30 23:23:29
    主要功能:用户登录、用户管理、角色、菜单、灵活控制、sql监控、日志、老师、学生、班级、课程、选课、打分、成绩、新闻、通知公告、附件查看下载等功能
  • Java期末大作业基础项目--在线学生选课系统

    万次阅读 多人点赞 2021-10-10 19:58:46
    临近学期结束,还是毕业设计,你还在做java程序网络编程,期末作业,老师的作业要求觉得大了吗?不知道毕业设计该怎么办?网页功能的数量是否太多?没有合适的类型或系统?等等。这里,你想解决的问题,在这都能解决
  • 就大学生网络舆情态度的调查

    千次阅读 2019-01-30 17:11:21
    就大学生网络舆情态度的调查 ** 成员:王诗雅,徐江源,孙静波,彭雨扬 当今社会,网络舆情非常严重,键盘侠层出不穷,网络暴力随处可见,令人痛心!!!比如前段时间的吴京被逼着捐款的事件就可以表明改变这一...
  • 非专业学生如何系统的学习计算机编程?

    千次阅读 多人点赞 2021-06-16 12:43:25
    发完这篇文章后,有不少的同学私信我,问的最多的一个问题就是:非专业学生如何系统的学习计算机编程? 这个问题我在知乎找到一个描述,所以根据这个描述来回答。 去年刚毕业,专业是新闻传媒,实习是在一家杂志社...

空空如也

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