css class選擇器用法，學科門類專業類和專業之間的關系？

別再研究黑洞啦！搞不清楚這些，你還真就會掉進黑洞！

質量如果足夠大，根據牛頓于1687在《自然哲學的數學原理》上說明的，引力也會足夠大。大到當光線經過太陽附近時，傳播線路都會彎曲。而如果大到以光速飛行都不能逃逸時，黑洞周圍被吸入的物質高速運動、摩擦，導致物質高溫發光，所以我們就間接看到了“黑洞”。幸虧M87星系的黑洞離地球5500多萬光年，所以地球才能繁衍生息至今。我們也就才有機會在現有成熟的觀測波長1.3毫米條件下，用8個天文觀測站搞了個直徑和地球差不多的13000公里的陣列（這可比我國的FAST大多了），還得經過2年的時間分析、修正、匯總數據，才勉強拍了個朦朧照。

怎么就會有引力呢？空間怎么就扭曲呢？黑洞只進不出嗎？光怎么永遠就“光速”傳播，就沒個加速度？打住，再往下說，絕對又是一個黑洞。

太多的疑惑，而正是對未知的不斷探索，才有了科學知識的不斷豐富、全面。隨著科學研究的不斷深入，科學家們漸漸地發現宇宙、宇宙中的物質、物質之間的關系有太多的知識需要人類去發現、理解、傳播。而科學知識的信息量卻漸漸地遠超人類大腦所能承受的極限，而寬領域研究的諸多缺點不斷突出。

一、本科專業

根據《普通高等學校本科專業目錄（2012年）》公布，目前有12個學科門類、92個專業類、506個專業。而實際的專業數量還在不斷變化，研究生、本科生、大專生、中職生的學習方向與專業名字還有不同，想想都可怕，這就是黑洞。

本科專業的建設指導思想是：“適應國家和區域經濟社會發展需要，適應知識創新、科技進步以及學科發展需要，更好地滿足人民群眾接受高質量高等教育需求。”

二、專科專業

根據《普通高等學校高等職業教育專科（專業）目錄（2015年）》，目前專科專業大類19個，專業類99個，專業747個，專業方向749個。

專科的建設指導思想是：堅持以服務發展為宗旨，以促進就業為導向，按照“主動適應、服務發展”。以產業、行業分類為主要依據，兼顧學科分類進行專業劃分和調整，原則上專業大類對應產業，專業類對應行業，專業對應職業崗位群或技術領域。

三、中職專業

根據《中等職業學校專業目錄（征求意見稿）》，目前中職專業類19個，專業353個，專業技能方向920個。

中職的建設指導思想是：突出適應性，主動服務制造強國、“一帶一路建設”、“互聯網+”行動和現代服務業提質擴容等。

專業既有寬度的分類，也有深度的分類

隨著科學、經濟、文化的不斷發展，專業也呈現出寬度和深度的系統發展，普通人已經很難全面掌握了。但至少應該知道以下這些：

1.隨著發展，專業也是在不斷的調整、合并、新增或取消，需及時關注相關院校的最新信息。

2.專業，得由相關部門依據科技、社會、經濟等因素綜合決定專業設置及招收人數。

3.各層次的專業教育有它特定的針對人群、教學定位、教學資源、職業崗位等特點。

4.國家已經完成了中職、專科、本科、研究生良好的職業教育體系，想提升的人隨時有機會。

5.高職、中職教育因注重與行業接軌，調整快，本科及以上因教學全面而相對慢一些。

資料查閱指南

國務院學位委員會辦公室：學位授予和人才培養學科目錄（2018年4月更新）

http://www.moe.gov.cn/s78/A22/xwb_left/moe_833/201804/t20180419_333655.html

教育部：關于印發《普通高等學校本科專業目錄（2012年）》《普通高等學校本科專業設置管理規定》等文件的通知

http://old.moe.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/s3882/201210/143152.html

教育部：普通高等學校高等職業教育（專科）專業目錄及專業簡介（截至2018年）

http://www.moe.gov.cn/s78/A07/zcs_ztzl/2017_zt06/17zt06_bznr/bznr_ptgxgdzjml/

教育部：關于征求對新版《中等職業學校專業目錄》意見的函

http://www.moe.edu.cn/srcsite/A07/moe_953/201901/t20190103_365857.html

至于怎樣才能在專業的黑洞中，找到自己的專業，請聽后續分解！

希望可以幫到你，望采納！

初學者該怎么去學習呢？

BI分析師

描述：負責分析企業或組織使用的數據，讓數據最大程度地發揮其效用。

要求：

信息系統，計算機科學，數據科學，企業管理，工程，經濟學或技術相關領域的學位

強大的Excel和SQL技能

有數據分析師，業務分析師或數據報告撰寫者的經驗

最好具有Microsoft商業智能認證解決方案專家的證書

需要平均約4年的工作經驗

數據庫設計和數據架構

數據挖掘和分析技術

數據安全和隱私

數據可視化，包括Tableau和Qlik等工具

處理SQL的所有變體

精通ETL（提取，轉換，加載）

了解Hadoop，R和SAS及其各自的用法

云計算和數據存儲技術，包括BigQuery和Redshift

運維工程師

描述：推進業務發展，改善客戶體驗。可以利用云服務快速構建應用。

要求：

計算機科學與技術，工程，軟件工程或相關領域的學士學位或碩士學位。

具有基于Linux的基礎架構，Linux / Unix管理和AWS的豐富經驗。

豐富的SQL，MS SQL，MySQL，NoSQL，Hadoop，Elasticsearch，Redis，Cassandra和/或Mongo數據庫經驗。

具備Java，JavaScript，Perl，Ruby，Python，PHP，Groovy，Bash的知識。

具有項目管理和工作流工具（如敏捷，Jira，WorkFront，Scrum / Kanban / SAFe等）的經驗。

具有開源技術和云服務的經驗。

與Puppet或Chef合作進行自動化和配置方面的經驗。

2年以上DevOps工程師職位的經驗

在軟件開發和基礎架構開發方面的經驗

出色的故障排除技能，能夠在問題變成問題之前發現問題。

項目經理

描述：設計和管理項目開發計劃，項目推進進度。分析，設計，協調和監督軟件系統的開發。

要求：

計算機科學或任何相關/相似領域的學士學位或更高學位

至少5年的Web開發經驗

應具有概要分析，負載模擬，Linux優化和數據庫優化的經驗；以及Subversion，JavaScript，CSS和OO編程經驗。

軟件開發工程師

描述：熟練的軟件開發人員，通過編寫代碼來構建軟件，以及修改軟件以修復錯誤，使其適應新硬件，提高其性能或升級界面。參與指導系統測試和驗證程序，并與客戶或部門就包括軟件系統設計和維護在內的技術問題進行合作。

要求：

了解軟件開發生命周期。

渴望在快節奏的環境中工作。

能夠開發代碼組件或完整應用程序的單元測試。

必須是全職開發人員，并且了解軟件工程的概念。

有從事各種軟件開發項目的經驗。

深刻的編程語言知識。

Web開發人員

描述：負責為公司開發和設計網站。與開發人員團隊一起創建，維護和更新網站。需要精通JavaScript，HTML，CSS，并在編程應用程序方面具有扎實的知識和經驗。

要求：

Web開發或相關領域的學士學位或相關經驗。

具有編程應用程序方面的扎實知識和經驗。

精通JavaScript，HTML，CSS。

精通MySQL

編程語言和技術術語方面的知識。

能夠發展思想和過程并清楚地表達它們。

高度的獨立判斷力。

解決復雜問題的能力。

安全工程師

描述：設計，實施和監視用于保護計算機系統，網絡和信息的安全措施，確保公司盡可能快地了解安全事件，改善公司計算機系統安全。

要求：

具有系統安全工程師或信息安全工程師的工作經驗

具有建立和維護安全系統的經驗

詳細的數據庫和操作系統安全技術知識

在安全系統上的實際經驗，包括防火墻，入侵檢測系統，防病毒軟件，身份驗證系統，日志管理，內容過濾等

具有網絡安全性和網絡技術以及系統，安全性和網絡監視工具的經驗

全面了解最新的安全原理，技術和協議

熟悉與Web相關的技術（Web應用程序，Web服務，面向服務的體系結構）以及與網絡/ Web相關的協議

云工程師

描述：負責所有云計算需求，包括基礎架構設計，維護，支持和規劃以及兩者之間的所有內容。并且對如何最好地使公司變得更加安全和高效有深入的了解。

要求：

五年使用Java，Python，C ++或Ruby等語言開發軟件的經驗。

具有SOA應用程序和基于云的服務（最好是AWS）的經驗。

具有使用OpenStack，Linux / UNIX，Rackspace，Docker和Microsoft Azure的經驗。

三到五年的云工程師職位或相關職位經驗。

了解Web服務，API，REST和RPC。

對網絡和Internet協議（包括TCP / IP，DNS，SMTP，HTTP和分布式網絡）的深刻了解。

數據庫經驗，包括SQL和NoSQL知識，以及相關數據存儲（例如Postgres）。

在開源技術，軟件開發和系統工程方面具有豐富的經驗。

出色的溝通和組織能力，以及能夠專注于在繁忙的工作空間中完成任務和實現目標的能力。

對云工程及其對更大的業務實踐的影響感興趣。

數據科學家

描述：負責幫助公司發現隱藏在大量數據中的信息，并幫助其做出更明智的決策以提供更好的產品。

要求

強大的解決問題能力，尤其注重產品開發。

具有使用統計計算機語言（R，Python，SLQ等）來操縱數據并從大型數據集中獲取見解的經驗。

具有使用和創建數據架構的經驗。

了解各種機器學習技術（聚類，決策樹學習，人工神經網絡等）及其在現實中的優勢/劣勢。

了解高級統計技術和概念（回歸，分布的屬性，統計檢驗和正確使用等）以及應用經驗。

使用多種語言對知識和經驗進行編碼：C，C ++，Java，JavaScript等。

統計和數據挖掘技術方面的知識和經驗：GLM /回歸，隨機森林，Boosting，樹，文本挖掘，社交網絡分析等。

具有查詢數據庫和使用統計計算機語言的經驗：R，Python，SLQ等

使用Web服務的經驗：Redshift，S3，Spark，DigitalOcean等。

具有創建和使用高級機器學習算法和統計數據的經驗：回歸，仿真，場景分析，建模，聚類，決策樹，神經網絡等。

具有分布式數據/計算工具的經驗：Map / Reduce，Hadoop，Hive，Spark，Gurobi，MySQL等。

云架構師

描述：管理公司的云架構和搭建云環境。維護所有云系統（包括前端平臺，服務器，存儲和管理網絡）對云計算和技術系統有深刻的了解，并且具有云傳輸的經驗。

要求：

3-5年以上的設計，執行和支持IT云解決方案的經驗。

對云計算技術和當前計算趨勢的專業知識。

請問報考軍校指揮類專業對視力有什么要求？

考生報考軍隊院校，需要按照《關于軍隊院校招收學員體格檢查標準》中規定綜合評定。一般來說考生每一只裸眼遠視力低于4.5、矯正視力不足4.9，以及色弱、色盲，基本上都是不能報考軍隊院校的，所以視力不好的考生要慎重選擇報考軍隊院校，以免浪費一次志愿投檔錄取機會。

報考軍隊院校的身體基本要求:軍隊院校對于考生的雙眼視力有專門的總體要求，報考軍隊技術類院校，也稱為非指揮類院校，裸眼視力要達到4.6以上；報考軍隊指揮類院校裸眼視力要達到5.0以上。

實際上，大部分報考考生的裸眼視力高于4.5，但并不是情況很好，雖然符合報考軍隊院校的基本要求，但需要考生根據專業類別對于裸眼視力的要求具體選擇相關符合報考的專業。考生的視力標準每一位考生情況各盡不同，也就說在考生視力條件基本達標的情況下，并不是說所有軍校的專業對于視力的要求都非常嚴格，只要考生合理對照選擇，完全可以根據自身視力實際情況選擇相應的軍隊院校相關專業。

報考軍隊院校，具體的專業視力要求:

1.每一只裸眼遠視力低于4.5（0.3），矯正視力不足4.9（0.8），屈光度在+6.00DS等效球鏡以上，不合格。

2.每一只裸眼遠視力4.6（0.4）以上，矯正視力在4.9（0.8），屈光度在+6.00DS等效球鏡以下，考生報考指揮類、水面艦艇、裝甲兵、測繪、雷達專業合格，是符合專業視力報考標準的；其中考生如果做了視力準分子激光手術半年以上無并發癥，除過潛艇和空降專業以外其它專業合格。

3.每一只裸眼遠視力低于4.9（0.8），考生報考指揮類、潛艇、水面潛艇、坦克、測繪、雷達專業學員不合格。

4.考生每一只裸眼遠視力在4.8（0.6）以上；或者一只眼遠視力在4.7（0.5）以上，另一只裸眼遠視力在4.9（0.8）以上；或者每一只裸眼遠視力在4.6（0.4）以上，矯正視力每一只眼在4.9（0.8）以上，考生報考技術專業學員合格。

事實上，考生如果視力不達標，不但不能選擇報考軍隊院校，而且其它一些非軍隊院校的部分專業也受到報考限制。例如裸眼視力任意一眼低于5.0的考生，不可以報考或者被錄取的專業有:飛行技術、航海技術、消防工程、刑事科學技術、偵查學等專業；考生不能報考的專科專業有:海洋船舶駕駛、民航空中交通管制等專業。還有部分醫學類專業也對于考生的視力也有相應要求。

最后，建議報考軍隊院校的考生，提前應該先到縣級以上的醫院進行身體各方面的體檢，做到心中有數，根據自身身體各方面條件，合理選擇報考軍隊院校，才不至于浪費志愿填報與投檔錄取機會。

應該先從哪入手？

設計的門類很多，學科也很多，不同的學科學習方法上會有些差別，但我認為不管學習什么設計，入手點一定是基本概念和基礎理論，我是建筑設計，我們很多同事在帶新人的時候，總是說先學軟件，從軟件入手，我是很不贊成這種方式，軟件只是一個工具，不是設計的本質，對于初說者，重點應該是知道我們所做的是什么，包含些什么內容，構建基礎是什么，打個比方，你口渴了，你不知道那里有水的情況下，你是先找杯子還是先找水，水在那里都不知道，也不知道上那能找到水，拿著喝水的工具有什么用，等找到水了，沒這個工具你也有辦法喝到水，所以我的觀點是掌握設計基本理論，通過經驗的積累，加上自身的悟性，設計大師應該是這樣產生的。

以我的專業為例，對于初學者，應該先學習和了解建筑的組成，觀察建筑形態，了解設計程序，學習建筑理論，我們天天都和建筑打交道，你真的知道建筑的組成嗎，一個建筑你在使用，你真的知道它內部組成是什么嗎，你走進建筑總是要上臺階或者坡道，你真的知道它的理論在那嗎，建筑各色彩、樣式，你清楚它存在的原因嗎，常常會被一些新同事氣得哭笑不得，軟件用得賊溜，能在很短時間整出一大堆東西，一看嚇死人，要么樓梯上不去，要么連表達方式都不對，該加粗的也不加粗，立面看到看不到的都畫上去，和場地也不結合，一問什么都不清楚，這里不是說初學者不好，只是有時候方式方法很重要。

養成觀察的習慣，不管什么設計一般都會有已經完成的，多留心，多看，我覺得這個對初學者很重要，站在巨人的肩膀上你會更高，也是你最直觀看到的才是你構建自己的，萬事多想為什么，你在街上看到建筑很漂亮，你不要覺得他只是漂亮，你多去感受一下它的尺度，線條多寬，色彩怎么搭配，多想一下為什么，慢慢去構建自己的東西。創新的設計都是在學習別人的基礎上形成的，設計師都應該有一個或者幾個能表達自己設計的工具這個是對的，你腦子里有再多東西，表達不出來，都是沒用的，但首先是你腦子里要有東西，所以你的入手點一定是先把你想學習的設計的基礎理論、基本構成給搞清楚。

最后想說，設計，不管是那個門類，都是苦差事，大家說興趣很重要，其實當興趣成了職業，就不再是興趣，我認為重要的是你是否尊重且喜歡這個職業。