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大学生就业数据分析大数据分析4大学生就业

时间:2019-05-15 03:33:40 来源:互联网 阅读:0次

1 : 大数据分析4:大学生就业热门重回北上广!

作者:善择志愿首席志愿咨询专家张利荣教授

居高不下的房价和生活本钱,1段时间企业纷纭外迁北上广,就业热门地区也因此显现向2线、3线城市扩大的数据趋势。(]加上北上广高校居高不下的分数,不能进名牌高校的憋屈,让很屡次高分、中分段考生退而求其次填报2线城市、乃至冷门地区的高校。既然企业进入这些2线地区,选报这些地区的高校,实习机会和就业机会充裕成为公道的填报理由。成都、重庆近几年不断爬升的高校录取分数就是家长和考生意志的大数据体现。

但,趋势也是动态变化的,当众人都渐渐承认趋势公道并成为高校选报原则时,就业数据,特别是新新职场人岗位就业数据,却在悄然变化中。2016年1季度就业市场大数据趋势,却在反转变化。2016年高考院校选择,应当斟酌的就业市场数据信息。

1、CIER是 1个就业市场的术语名词,CIER,反应就业市场上职位空缺与求职人数的比例变化。这个数据越高,说明就业选择越多,求职者可选择岗位越富裕。

2016年1季度,CIER指数从2.09低到1.71,创下7个季度以来的新低。就业市场不景气,目前还在延续探底。2016年1季度招聘需求同比增长仅4%,低于2015年同期19%的增速。下滑非常明显。

2、2016年1季度不同城市用工需求,数据分析结果为:1线城市增长10%,新1线城市增长2%,2线成为4%,3线城市⑴5%,4线城市⑵4%,5线城市⑵3%。

张教授数据分析: 资源向1线城市聚集的势头重启,用工需求中还包括实习生、管培生这样的岗位需求,这是大3、大4学生重要的求职资本。可想,3线4线城市需求萎缩到何种程度,在该地域求学,无异井底之蛙!机会还是在1线城市!

3、东部地区需求让超过西部

东部地区1季度就业需求增长为10%,西部地区为⑶%

4、传统产业用工需求快速萎缩

2016年1季度就业情势较差的几个行业顺次为:会计/审计,航空航天研究与制造,能源/矿产/采掘/冶炼,电气/电力/水利

5、金融/IT 需求旺盛

互联电子商务、基金投资、保险、交通运输、物流仓储等行业需求旺盛

6、国企就业明显降温,包括事业单位在内的铁饭碗企业出现明显负增长,小微企业还是就业主体。意向报考公务员的考生,1定要3思了。

本文转自善择志愿首席高考志愿咨询专家张利荣的自媒体,原文链接:

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2 : 分数>学生

下1堂是语文课,吴老师说过要公布期末考试的成绩。课还没上,我已很紧张,生怕没考好。上课了,吴老师大步流星的走进了教室,他的第1句话就是:经过期末考试,我们班的语文成绩有了明显的提高,在年级名列前茅,我希望各位再接再砺,争取更大的进步!老师话音刚落,传来了1阵雷鸣般的掌声可不是所有的人都有表扬,也有几位同学被老师开刀的,可谓是:考,考,考,老师的宝贝;分,分,分,学生的命根。考试卷发下后,有的同学眉开眼笑,仿佛在为自己的成绩而自豪;有的同学愁眉苦脸,乃至还流下了金豆豆,真是:月儿弯弯照9州,几家欢乐几家愁!难道成绩对我们而言就那末重要吗?为何不能让我们轻轻松松地读完小学,再去读中学、大学呢?老师们

啊,不要常考试,好吗????

3 : 机器数据分析就地安全监视

提高络物理安全和增加安全系统的努力已构成1个不断发展的行业,该行业致力于超出这1挑战。闭路电视摹拟摄像机正快速被更高清晰度、功能丰富的数字摄像机所取代,以便实现基于图像的安全系统。相比之下,数字摄像机更灵活、更智能,能够与云服务和数据分析更紧密地集成在1起。本文将介绍就地安全监视,它与基于云的数据分析相结合,使得在没有电源或络基础架构的区域快速部署监视成了可能。

在不久的将来,我们可能依赖于快速演化的 机器到机器 基础架构,它的高级感知能力与人类的能力不相上下(有时乃至超出了人类的能力)。智能运输系统和自主驾驶汽车就是证明。丰田和奥迪已与谷歌联手,在内华达州测试类似的技术。

如今,通过使用高本钱的光探测和测距 (LIDAR) 技术,再结合更简单的仪表和软件,就能够实现自主操作。但这类装置的本钱在不断降落,可见光谱计算机视觉解决方案也有下落实现本钱的潜力。

还有1些更有趣的利用,比如使用车辆发送车队行动来优化交通流,使用车辆与基础架构进行通讯,比如交通控制系统(例如红灯)、机场空中交通控制装备,和建筑、道路、港口、机场和运输系统中的基础架构传感器、自动化或控制系统。

1种已实现的成果是,没有人需要为了收费而停车或减速。此技术称为机器间自动化。

拥堵和游客拥堵的走廊地带(比如加利福尼亚州的 5 号州际公路)都能从货车运输的车队自动化中受益。在不到 10 年的时间内,私家车或许就可以够利用此功能(参见 参考资料)。谷歌汽车存在已有超过 8 年的时间,自斯坦福大学的 Sebastian Thrun 团队赢得 2005 年美国国防高级计划研究署挑战赛以来,谷歌汽车就1直在运行。

在不太拥堵的地方,比如阿拉斯加,可借助机器间高级感知来监视北极圈的活动,为港口提供更好的安全保护,实行环境调查和保护资源,和探索北坡油田的能源(参见 参考资料)。

在1些偏僻、严酷和拥堵的环境中,有可能实现机器间系统的优势。在这些地方,自动化带来的节省会迅速超过初始本钱。对基础架构更加受限的远程利用,就地自供电安全监控器能够发挥其的价值。

就地传感器络也已开发出来1段时间了。也许为人熟知的就地传感器络是通常被称为微粒 (mote) 的传感器络,比如 Berkeley Network Embedded Systems Technology (NEST) 和 Smart Dust 项目。类似地,借助采取了从热成像到 x 射线的全光谱的自动化技术,机器视觉也已有了数10年的利用历史。在检查制造工艺和改进远程操作的安全上,机器视觉通常优于人类的能力。

本文主要将介绍机器间系统的低本钱 3D 和多光谱显现的就地部署。

就地计算机视觉的价值

许多安全利用可以从市区外围的电力和数据络基础架构上存在的计算机和机器视觉中获益。

1个简单的示例是野外作业,比如阿拉斯加北坡油田展开的能源生产和勘探,和针对管道(提议的新的天然气管道)展开的野外作业。另外一个示例是灾区,这里的电力和数据基础架构都已破坏。环境合规性、资源管理和调查(由美国的 U.S. Geological Survey 处理;参见 参考资料)触及到现场数据搜集。终究,能源和数据未全面开发的建设项目也能够从就地计算机视觉中获益。

在过去,安全服务依赖于在高本钱、低频率之上的无人驾驶飞机、人类徒步旅行和艰巨的地面导航。要提供真正有用的数据,就地计算机视觉平台必须提供与人类相匹敌的、乃至超越人类的视察力,将视觉扩大到红外光谱,采取 3D 成像来生成测距和环境的点云模型(参见参考资料)。

点云(point cloud)基于多个摄像机的视察结果提供了1个场景的 3D 数据模型,通常与双目取景摄像机1起使用,或通过量个摄像机从多个调和的视角对同1个场景进行视察。任何可就地放置(也许装在3脚架上)或装在树上的摄像机都可以经过调解用在无人操纵的天线系统中。想象1台类似于流行的 GoPro 可穿着摄像机的多光谱 3D 摄像机(参见 参考资料),但内置了更复杂的探测器和计算能力。

我正在与1些研究援助商、科罗拉多大学和阿拉斯加大学安克雷奇分校的研究生和大学生1起致力于这类装备的研究。虽然可使用现成的硬件和软件创建这样1种装备,但我们团队认为我们需要更好的资源。后续几个小节将介绍各个步骤和所需的技术。

如何构建就地 3D 摄像机

构建1个现成的就地 3D 摄像机很简单。但是,要让设备变得实用,则必须让计算机视觉处理的电源需求、大小、上线链路机制、数据存储和智能切实可行。要使用开源软件和现成的硬件构建这个装备,必须集成以下组件:

计算光度计开放硬件可使用来自 Texas Instruments 的运行 Linux 的 BeagleBoard xM 平台轻松地构建。实际上,我为此用处预先配置了1个基于 Ubuntu 和 Debian 的预先构建的发行版。我使用这个简单的处方作为大学课程的移动、嵌入式计算机视觉教学和实验工作的平台。xM 平台有1个针对高清摄像机的内置数字摄像机端口。

BeagleBoard xM 的固态存储录制只需要 Linux 文件系统上的文件系统空间或具有正确的编解码器(使用 Texas Instruments Open Multimedia Applications Platform [TI-OMAP] 硬件加速,分别使用 MPEG 和 JPEG 来紧缩数字视频和图象的编码和解码软件)的外部 USB 闪存驱动器。

GStreamer 从计算光度计传输没法存储或必须存储在云中的视频。这是参与 Open Computational Photometer 项目的学生研究者打算集成到未来参考 Linux 配置中的1个新特性。

为摄像机接口集成现场可编程门阵列 (FPGA) 或 GPU 协处理,是1个为 Open Computational Photometer 概念的低功耗、高度并行化的像素转换提供支持的关键特性。该项目使用 Altera Development and Education 主板 DE0 和 DE2i。这个集成步骤比较复杂,但很重要,科罗拉多大学和阿拉斯加大学安克雷奇分校的 Open Computational Photometer 项目需要构建自定义硬件,并使用它们作为我们的研究支援商的开放硬件参考设计来发布。

开放计算光度计的就地部署需要 BeagleBoard xM TI-OMAP 和 FPGA 协处理的电池电源。所幸,许多移动 Linux 用户已为 BeagleBoard xM 发明了许多电池电源选项。类似地,Altera 具有 DE0 Nano 的适合的电池供电解决方案。

无线上行链路具有简单的现成的 USB 设备解决方案,包括 Xbee、ZigBee 和蜂窝调制解调器 GSM(参见 参考资料)。我们面临的挑战在于:支持来自非常远的位置,通过 MPEG 传输带宽(从 1Mbps 到标清视频)实现的无线上行链路。来自 H.265(2013 年发布的标准)和 H.264 的更高紧缩率将会提供1些帮助,但上行链路得到的是有损视频。市区部署无疑要容易很多,可能只需使用1个 802.11 USB 适配器和1个市区无线热门。

开放计算光度计的就地部署还需要先进的 Linux 电源管理和感知。需要做的工作比这里介绍的要多很多,但出发点仍然是多用处输入/输出 (I/O),能够在不使用时关闭外部装备(参见 参考资料)。使用 Altera DE0 和 DE0 Nano 实现开放计算光度计中的图象处理特性的1个主要缘由是,与数字摄像机端口或 USB 摄像机相比,它具有更高效力的帧转换。

自定义双目取景接口板不是1个现成的元素。科罗拉多大学和阿拉斯加大学安克雷奇分销的团队正在努力将这个接口板构建为开放硬件。自定义双目取景接口板还没有公然,但我们打算发布1个参考设计,希望肯定1家供应商,让自定义双目取景接口板可通过大学计划购买和供开发人员使用,就像 DE0 1样。公众有望在 2014 年,在我们测试了第1个修订版以后看到它。该团队终究决定构建摄像机接口板,缘由以下:

下至信号级别的完全开放的设计(用于教育);

来自两个或多个摄像机的全面调和了时间的图象捕获,实现准确的时间和图像注册;

可靠的帧率和缓冲延迟。

重要的方面是,摄像机数据路径直接向1个 FPGA 先入先出 (FIFO) 缓冲区提供数据,以便实现并发实行状态机驱动的像素转换,而不是本钱高很多的基于 CPU 的转换。这里所采取的理念是,让 FPGA 履行与计算机视觉协处理器1样多的低级逐像素转换,这非常类似于 GPU 卸载光栅图的低级处理方面。我们将 FPGA 视为1个计算机视觉处理单元 (CVPU)。

这绝不是计算光度计技术所需组件的完全列表,您可以在 参考资料 中找到更多的组件。这里的目标是调剂您对计算摄影和光度计的看法,下落本钱,让计算 3D 和多光谱就地部署的仪器更方便用于教育研究。

计算光度计的设计概念

在许多大学的嵌入式系统和 Capstone 程序中,学生通常基于抓帧器(和我改编自 Linux 的针对 Bt878 的 VxWorks 驱动程序)来构建立体视觉系统。

Capstone 学生还构建了自定义接口解决方案,但摄像机通常难以(全帧率)集成,难以嵌入用于移动用处,或难以处理,由于它们是具有糟的文档专用硬件。低本钱现成络摄像机和移动摄像机的其他挑战包括:有线的高级光学配置选项(大多数镜头都是内置的,您必须忍耐它们)、笨拙的封装,和让计算机视觉难以实现的帧编码(例如没有原始 RGB 或 YUV 输出的 MJPEG)。

旧的摹拟 National Television System Committee (NTSC) 摄像机和 Bt878 等抓帧器依然是更好的选择之1,它们具有大范围 NTSC 色采、1致的帧率、针对直接内存存取 (DMA) 和中断的低级驱动程序集成,和大量的光学和互补金属氧化物半导体 (CMOS)/电荷耦合器件 (CCD) 探测器,这些探测器价格从 10 美元到 1,000 美元不等,但对更高本钱的摄像机而言,它们具有明确的光学优势。

络摄像头是1种糟的替换选择 专用、固定的光学器件;不1致的帧率和缓冲;有限的文档;和与使用 Alpha、Red、Green 和 Blue (ARGB) 通道实现色采像素照度(例如 YCbCr)相比有损的像素色采格式。另外,在教育研究方面,直接通过 FIFO 传输捕获的像素数据是1个理想选择,它具有高度并发的 FPGA 状态机操作,和高度准确的立体视觉双通道调和、时间戳和注册。

任何这些选择仿佛都没法即取即用,所以我们启动了1个项目,为 Altera FPGA 板的 DE 行构建了1个双通道摹拟摄像机捕获板(使用 Texas Instruments TVP 解码器)。此项目的目标是使用可供教育研究机构用于计算光度测定的开放硬件。Camera Link(参见 参考资料)等替换选择可通过子卡用于更高真个 Altera DE4 接口板,但此解决方案的费用很高,不合适学生。该项目的1个目标是使双通道子卡的本钱不高于1本教材。

图 1 显示了开放计算光度计的概念设计。要注意的关键特性是,摹拟摄像机直接通过双 Texas Instruments 模拟视频解码器向 DE0 或 DE2i I/O 标头和 FPGA FIFO 提供数据。

此配置使得开放计算光度计 FGPA 设计能够转换 FIFO 中的数据,并为 DE2i 上的交叉链接生成有关联的类似元数据的时间戳,通过 PCIe 将它们传输到 Intel Atom 多核微处理器,或通过双 USB 2.0 链接将它们传输到 TI-OMAP BeagleBoard 处理器(或任何 Linux 笔记本电脑)。

开放计算光度计包括对 USB Video Class (UVC) 驱动程序的更新,以便允许这个自定义的双目取景摄像机轻松地与 Linux 连接。将来可能会发布有关的更多技术信息,参考设计将通过1个与我们的行业供应商合作的大学计划公然。此设计的具体工作原理有待肯定,但我们计划在 2014 年春季进行测试和集成,希望在 2014 年某个时刻发布它。

图 1. 包括部份现成组件的开放计算光度计:设计概念

那末为什么仅对计算光度计使用络摄像头、OpenCV 和 Linux 呢?

OpenCV 是 Intel 开发且开源的 Open Computer Vision 利用编程接口 (API),它的诞生是由于研究计算机视觉和交互式系统的大学发现能够从可重用的图象处理算法中获得巨大好处。基于大量的 OpenCV 参考资料,我创建了1个立体络摄像头示例(参见 下载)。

这个示例可以运行,但您可能会发现,帧率不是固定的 29.97Hz,比如 NTSC 闭路摄像机所提供的色采。帧率多是变化的。其次,所有帧转换都在通过从络摄像头到 Linux CPU 的直接内存存取 (DMA) 来访问数据后完成。假定它们在时间上大体同步(也许是1种安全的假定,除非它是1种高速运动场景)。

CPU Canny 边沿转换(乃至是模糊化、锐化和像 Hough linear 这样更高级的转换)的真实问题是,CPU 未针对此处理而进行优化。非常类似于 GPU 通过矢量处理和专门构建的多核流处理器,需要从 CPU 卸载显现数据的光栅化工作,我们还构想了1个 CVPU,Khronos 也是如此 (OpenVX)。

这类卸载 OpenCV 的专门构建的协处理具有很大的优势。OpenCV 具有使用 GPU 和通用 GPU 的硬件加速特性,但为何不直接在来自摄像机的路径上利用此处理,而不用履行从摄像机到 CPU,到 GPU,再返回到 CPU 的 I/O。

直接与低本钱摄像机连接的协处理器非常有用 而且可通过 Camera Link 和 DE4 子卡实现,但本钱比教材更高(相当于1个高端络摄像头)。现在,让我们继续看看 Linux 笔记本电脑上的络摄像头和 OpenCV(如果还没有络摄像头,多花 60 美元),探索更多的选择。我使用了 Logitech C270 络摄像头(参见 参考资料)。

使用 OpenCV 和络摄像头取得帧和生成视差图

络摄像头立体视觉的另外一个挑战是计算摄像机的各个方面,这需要基于双目视差来计算与物体的距离。此进程很复杂,需要视察参照场景(OpenCV 棋盘),以便参照物理坐标来校准摄像机像素坐标,计算摄像机光学维度(探测器尺寸和焦距),斟酌1个基准面上两个分开的焦平面的任何平面外朝向。

图 2 描绘了立体视觉测距修正计算,以便完善地放平摄像机(探测器位于由1个已知基准线分开的相同平面上,已知的探测器尺寸和焦距是相同的)。摄像机中的非线性和畸变(球面像差 鱼眼或沙漏场景畸变),和平面外探测器及摄像机探测器和焦距差异,都会导致简单3角测定结果的重大毛病。

另外,对络摄像头,您可能很难找到焦距和探测器尺寸(除通过摄像机的间接描述)。学习 OpenCV 的第 12 章和大量的 OpenCV 参考资料都非常详细地介绍了此主题(参见 参考资料)。

图 2. 简单的平面立体3角测定法

图 2 显示了如何通过1个中心交点像素,计算距离每一个摄像机探测器上已注册的某个物体的距离。(需要实行1些处理才能找到交点。本文未介绍此主题,但您可以在 OpenCV samples/cpp/stereo_p 中了解有关的更多信息。)该图是概念性的,仅适用于完善对齐的摄像机和焦平面(1种几近不可能的壮举),但该图展现了得出与双目取景摄像机视察到的物体的距离的基本数学运算概念,比如这里提议的摄像机或两个简单的络摄像头。

学习 OpenCV 中的第 12 章和 stereo_p 提供了更好的计算示例;事实上,stereo_p 可从左侧和右边图象生成1个点云。除准确对齐之外,双目取景摄像机的光学原理模型也非常有用。但是,对更好的光学设计,依然需要每一个相机的特点描写和校准,OpenCV 在这方面提供了很好的支持。

类似于立体测距,两个摄像机(或双眼)看到左边和右边图象上相同的对象偏移,该偏移与从摄像机基准线到所视察到的(相同)物体的距离成比例。这是1个主要的距离线索,有助于对距离附近物体的距离进行准确判断,对较远的物体进行不那么准确的判断。如 图 3 中所示,您可以计算1个视差图,根据左边和右侧图象中的相同点之间的视差为某个灰阶映照图象着色。

该示例有许多由于毛病对齐而导致的毛病,由于对象(我 3 岁的儿子)的快速移动和缺少校准,致使右边图象模糊,但它少生成1个视差估算结果。通过花费大量精力来了解 OpenCV 中的视差算法中的参数,使用3脚架或光具座来校准和对齐摄像机,我们可得到1个不错的视差图。

图 3. 来自络摄像头软件的右边、左边和视差图

stereo_p 下载(参见 下载 中的 p)的主要作用是支持您实验并学习 OpenCV,还突出了非专用的、包括计算协处理器的高质量的低本钱双目取景摄像机的价值。如上所述,络摄像头的帧率通常不可靠。

图 4. 络摄像头通常具有的较低并且不1致的帧率

科罗拉多大学博尔德分校和阿拉斯加大学安克雷奇分校展开的计算光度计工作的目的是,创建1种参考设计供其他对计算机视觉、仪器构建和设计感兴趣的研究人员和教育者使用。该项目的重点工作是可视 3D 图象捕获,但我们希望这会开启更多学术性开放硬件工作,以便提供多光谱计算光度计,特别是红外光度计。举例而言,这可能对阿拉斯加的北极圈冰层视察很有用。请参阅本文的备注部份,获得有关的更新。

结束语

就地高级计算机视觉系统在安全利用中有很高的利用价值。欢迎与我们1起,通过行将公布的大学和开发人员计划为开放硬件和 Open Computational Photometer 项目提供支持。虽然我们的设计不太完善,非常类似开源 Linux,但每一个人都可以访问并改进它。

高质量、价格公道的立体计算机视觉将可供所有人使用。固然,它的价值不但体现在安全方面,还包括签名等利用(例如,利用无人驾驶飞行器评估谷物侵害和自动化的喷洒杀虫剂)。对地球物理调查和监视,创建高质量 3D 图象和模型的能力对航道监视、火山爆发、森林和生态系统都很有价值。对远程社交互动,这些设备对远距离医学和社交络利用具有很大的价值。

依然存在的1个挑战是如何提供和显示 3D 信息。在这方面,Point Cloud Library 提供了丰富的选项和愈来愈庞大的消费者显示信息池。我们将进1步探索这些主题,推敲低本钱的硬件加速计算光度测定方面的1些建议。

就地计算光度计和数字视频分析处理在云中的利用才刚刚开始。提供1个更安全的世界的前景激动人心。与此同时,许多人耽忧不再有隐私。请记住, 全球 70 多亿人都是有机的、双目取景视觉系统,他们每天都在侵犯您的隐私。

4 : 北风教育大数据再定义就业

大数据与我们生活息息相干,李克强总理在多个场合大力提倡发展大数据、云计算等新技术。北风教育1直致力于IT互联教育,帮助在校生及应届生学习JAVA、大数据、HTML5、IOS开发,增加就业实力。大数据开发在企业中也是备受亲睐。那么大数据在企业有哪些发展方向?

数据架构师

善于处理散乱数据、各类不相干的数据,精通统计学的方法,能够通过监控系统取得原始数据,在统计学的角度上解释数据。

数据分析师

职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。他们通过数据找到问题,准确地找到问题产生的缘由,为下1步的改进找到关键点。

数据利用师

将数据还原到产品中,为产品所用。他们能够用常人能理解的语言表述出数据所包含的信息,并根据数据分析结论推动企业内部做出调解。

数据科学家

大数据中的,具有多种交叉科学和商业技能,能够将数据和技术转化为企业的商业价值。

当你的能力跟不上你的野心,那么你就应当沉下心来学习。大数据时期的到来,不单单是企业的机会,针对个人,一样也是1次机遇。

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