高考落榜

摘要： 诗和远方是很多人的向往,也是很多人的迷茫。“躺平”一词爆火的时代,不少年轻人陷入生活的鸡零狗碎,深感岁月漫长无味。高考落榜的唐江澎,执教语文的唐老师,挂帅名校的唐校长,用《好的教育》一书,为我们讲述诗和远方的凡人样本,师者榜样。

摘要： 第一次看《平凡的世界》这部书,是在我打工十余年之后。当看到孙少平出场后,第一感觉就是我和他真像。孙少平高考落榜后,在市里给人家做小工。而我中专毕业时,正赶上国家不包分配工作了,于是我也不得不背着行李包去打工。起初,我做的工作不比孙少平轻松。第一次出门打工的地方,是在温州的山上,那是一个给安装铁塔运送基础材料的活儿,说白了就是挑山工。

摘要： 高考落榜后我感到前心路迷茫不知道自己以后该干什么、能干什么。那天清晨,父亲要我和坂他去村外的打豆场。昨夜,父亲开着拖拉机,拉着石碾子压了大半夜的豆秆,碾压下来的豆子和豆糠掺杂在一起,堆在场地的一侧,像一座小山。父亲把肩上用来扬场的木锨撂在地上,然后挥起扫帚开始扫场地,一扫帚接一扫帚扫得干干净净。

摘要： 27年前,我高考落榜后招工进了市直机械厂,成为一名生产一线工人。虽然干着苦、脏、累的活儿,但我没有放弃更高的精神追求,工作之余坚持读书看报和写作。我喜欢下雨天,因为下雨天要停工,这样我就有时间读书看报了。在我的记忆里,我总会冒着大雨跑到厂收发室去取报纸,然后拿到车间办公室来读,一读就是大半天。每当读了精彩的文章后,总是爱不释手,一遍又一遍地读,直至背下来。我还会把特别好的文章剪下来收藏,粘贴在自己的笔记本里。

摘要： 十年前,我高考落榜,到深圳打工。五年前,因父亲重病住院,我又回到家乡。父亲做了肺叶局部切除手术,伤了元气,出院后经常咳嗽,不敢走远路,走快步就喘大气。我担心父亲的身体,不再出远门,就近在县城找了份工作。工作很简单,在一个机械厂当门卫。门卫一共有两个,我和小王,每人半天班,让我满意的是,只要俩人商量好,换班和替班厂里不干涉.

摘要： 20世纪60年代,我高考落榜在家待业。那个年代,农业生产落后,全国人民缺吃少穿,城市青年人升学就业困难,无所事事的人很多,动员青年人赴边疆去农村,是党中央为他们寻找工作生活出路作出的重大决策。我听从党的召唤,踊跃报了名。1964年10月,我从江西省萍乡市来到了赣西北革命老区铜鼓县。到达铜鼓,我先是被分配到县国营农场当农工,1973年被抽调到县农科所担任科研队队长。那时正值"文革"期间,我埋头种田不盲从,立下小小奋斗目标,以后要当一名能为国家作贡献的农业技术干部。

摘要： 年轻人阿东,出生于淄博市的一个普通家庭。高考落榜后.他跟随表叔来到北京打工。在阿东没找到正式的工作之前,暂时在表叔的建筑工地上干些零活,吃住也在工地上。阿东是家里的独子,从小娇生惯养,他哪吃得了这样的苦,干了不到一星期,阿东就嚷嚷着受不了啦,让表叔赶快给他另找工作。

摘要： 在2019年的日本全国擦鞋锦标赛中,24岁的英俊小伙寺岛直希脱颖而出,成为新一届的“日本第一擦鞋匠”,同时他也是日本擦鞋史上最年轻的冠军。高考落榜后,性格外向的寺岛直希做过物流管理员和酒店服务员,无一例外皆以失败告终。

摘要： 高考落榜后,彻底抛弃读书念头的我整天跟在父亲身后学习沖麦。快到完工的时候,父亲病倒了。我独自种完了剩下的一块地,并自我感觉很好。但麦苗出土后,还是暴露了问题。父亲撒沖的麦田出苗均匀整齐,而我撒沖的麦田麦苗稀疏不匀,密的密,稀的稀,有的地方甚至是空白。

摘要： 48岁的蔡伟在贵州安顺学院教三门课,看到学生,他会想到自己。他被知识改变命运,他希望他的学生也如此。蔡伟是普通人家里的孩子,上学时,他通过语文课本上的一篇篇优秀古诗文,喜欢上了古文字。高考落榜后,他先后在工厂里打工、在商场摆摊,但日子再艰难,蔡伟的自学一直没中断。他熟悉锦州所有的旧书店,有些书无法外借,他就坐在图书馆里抄。他沉浸在古文字的孤岛里,有人说他饭都吃不饱还琢磨"闲书"不务正业,他从来都不理会。

摘要： 本发明提出一种获取高考志愿填报依据的方法和系统，利用各省份文理科的每个分数对应的高考全省排名计算每个分数对应的平安点，并根据每个分数与其相邻分数的平安点差值获取每个分数对应的一分点差，根据每个分数对应的平安点和一分点差形成各省份文理科的分数比对表指导考生进行高考志愿填报，提出了一种获取高考志愿填报依据的方法和系统，获取考生高考分数的对应平安点和一分点差设置每一录取批次中各志愿项的平安点，计算各批次各高校录取分数的对应平安点平均值形成志愿填报模板，分批次地根据志愿项平安点从志愿填报模板中进行选择完成高考志愿填报。本发明具有适用范围广、效率高、精度高、灵活性高的特点。

摘要： 一种高考志愿填报系统，属于志愿填报技术领域，用以解决现有的高考志愿填报方法不能准确地根据考生的需求为其推荐合适的院校和专业的问题。本发明系统包括管理员端和用户端，用户端包括智能推荐模块和模拟填报模块；其中，智能推荐模块包括兴趣测试子模块和推荐子模块，推荐子模块用于结合用户兴趣偏好和输入信息进行智能推荐；模拟填报模块用于根据输入信息进行高考志愿模拟填报，分析生成高考志愿填报结果；进一步地，推荐子模块中利用基于用户的协同过滤推荐和基于约束的过滤推荐的混合算法实现对用户准确的志愿推荐，并利用正态分布预测算法预测被院校专业录取的概率。本发明适用于高考志愿填报时根据用户需求为其推荐合适的院校专业。

摘要： 本发明实施例公开一种基于大数据分析的高考志愿填报方法、装置、电子设备及存储介质，涉及大数据服务技术领域。为解决考生亏分和滑档的风险较高的问题而发明。所述基于大数据分析的高考志愿填报方法，包括：基于在所属考区内考生的历史高考成绩，对所述考生当年高考总成绩进行换算操作，得到换算后的当量高考总成绩；基于所述报考专业，获取具有所述报考专业的院校名录，以及所述院校名录中各院校上一年度所述报考专业的高考录取成绩；将所述院校名录中的各院校依据预定评价指标进行排序；接收在每档院校中的至少一个院校的选择操作，将选中的院校连同所述报考专业作为平行志愿自动填入志愿列表中。适用于填报高考志愿的应用场景。

摘要： 一种高考志愿填报方案质量的综合评价方法，构建高考志愿填报质量综合评价多指标体系；高考志愿填报质量综合评价等级的划分及各等级界限的确定；构建用于高考志愿质量综合评价的经典域物元、节域物元和待评物元；待评志愿各评价指标、各评价等级之间的关联度计算；待评志愿各评价指标之间的权重系数确定；待评志愿各评价等级的关联度求取；待评志愿质量指数的计算及评价等级的评定。本发明实现对高考志愿填报方案优劣性的客观、综合评价。

摘要： 一种基于Bayes估计高考录取概率发生率预测方法涉及概率计算技术领域，解决了现有方法计算的录取概率也是不准确的问题，该方法包括：步骤1、统计数据；步骤2、根据步骤1统计的结果计算当年分数相当于往年的等同分数获得等同分数序列；步骤3、根据等同分数序列建立等同分数序列的录取概率模型；步骤4、根据步骤3得到的录取概率模型，利用Bayes估计计算录取概率的发生率。本发明不仅对录取概率有所计算，还进一步计算了该录取概率发生的概率，提高录了取预测估计的准确度，解决了现有技术存在的不足和缺陷。

摘要： 本发明涉及教育技术领域，公开了一种基于大数据及人工智能的高考志愿辅助决策系统及方法，其包括大学生数据爬取、专业数据爬取、表结构确定、基础数据爬取、大学排行榜、专业排行榜以及野鸡大学库；所述后端设计以及前端设计均包括用户中心、大学信息服务、专业信息服务、基础数据服务、测评服务、推荐服务、分数以及位次分析、志愿表服务、政策与协议、支付/会员与分享以及消息推送；所述大学数据爬取包含大学基本信息、大学生就业信息、大学生专业信息、大学各年录取分数以及大学专业历年录取分数。本发明可提供多方位信息，从而提高高考志愿决策效率以及效果。

摘要： 本发明公开了一种高考专业推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对高等教育的专业划分核心课程、非核心课程；分别从与核心课程相关的第一语料中提取第一关键词、从与非核心课程相关的第二语料中提取第二关键词；根据第二关键词将专业聚类至第一簇；在第一簇中，根据第一关键词与第二关键词将专业聚类至第二簇中；从与职业相关的第三语料中提取第三关键词；根据第三关键词查询职业归属的第一簇，作为候选簇；在候选簇中，根据第三关键词查询职业归属的第二簇，作为目标簇；在目标簇中，根据第一关键词、第二关键词与第三关键词计算职业与专业之间的相似度；在对用户执行职业的测评时，根据相似度为用户推荐专业。大大提高推荐专业的效率。

摘要： 本发明涉及一种高考志愿填报推荐方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括获取维基百科数据和考生输入的意向信息；利用爬虫技术获取历史招录信息；根据所述维基百科数据和所述历史招录信息训练词向量；根据所述词向量和所述意向信息进行相似度匹配，得到相似度；根据所述相似度确定高考志愿推荐结果。本发明能够提高对高考志愿推荐的准确性。

摘要： 一种基于单参数双边假设检验的高考录取概率验证方法属于概率检验技术领域，解决了录取概率得不到检验的问题。该方法包括如下步骤：步骤一：结合历史数据计算当年分数相当于往年的等同分数，获得等同分数序列；步骤二：根据步骤一求得所述等同分数序列，求其均值和标准差；经过批量处理数据，进一步得到录取概率函数模型；步骤三：对步骤二求得的所述录取概率函数模型做均值处理；步骤四：对步骤三均值处理后的录取概率函数模型做假设检验，验证其合理性，实现了基于单参数双边假设检验的高考录取概率验证方法。本发明通过找到准确的概率区间，再来检验录取概率的合理性，很大程度上减少了录取的风险。

摘要： 本发明公开了一种高考院校录取分数预测与志愿推荐的算法，包括以下步骤：S1：收集各高校录取信息以及不同省份的高考分数与位次信息。S2：将收集到的各所高校信息进行筛选，剔除无用数据。S3：对整理后的高校信息进行归一化处理，减小差异样本对数据产生的影响。S4：利用XGBoost对高校当年在该省的成绩进行回归预测，预测出该高校的录取分数。S5：根据考生提供的分数、意向省份等信息，推荐出适合的高校，并提出稳定、可冲、危险三个推荐范围内的高校。本发明通过分析历史上高校的高考录取成绩，预测当年高校的录取分数，并提供考生填报高考志愿的参考信息。