贴吧用户_0eyJ256 klw倒着看
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装备升级求建议 之前用的是zodias 68 ML+vanford 3000MHG玩路亚,几个月淡水从来钓不起鱼。昨天晚上去海边码头开夜灯,用海鲜碎片当鱼饵,一晚上爆拉20条海鲈鱼,比目鱼等。总算钓上鱼了,来兴趣了想升级装备。不玩淡水,主玩海水。 lz在罗德岛州,开车15分钟就可以去海边,20分钟可以去防波堤,60分钟可以去我昨天爆拉的钓鱼圣地(海湾里小岛有码头也有石头山,什么都有)。 想玩海水远抛,想知道stella 4000还是5000,泛用型号和sw有很大差距吗?以及saltiga怎么样。以及对应推荐的鱼竿。 如果是岸边远投是不是就还得玩路亚,不能用真海鲜做鱼饵。 我在美国,买装备基本从asian portal或者bass tokyo买,比美国自己的网站便宜30%。现在stella 4000XG,2022打折560刀就有点心动。5000的话只有sw的型号,要700,800多刀了。就贵不少。 目前我看下来以及chatgpt推荐,感觉stella 4000XG+lunamis s96mh,配个2号线玩岸边远抛投是可以了。 但是我也经常坐船出海钓鱼。我们新英格兰往北面开可以去钓鳕鱼,如果是我们自己近海,钓十来斤的鱼也很正常。感觉如果想钓鳕鱼,就得要5000以上的轮子配pe3号线才可以。不过出海钓鱼毕竟次数少,可以用渔船上的鱼竿。自己买鱼竿肯定还是日常自己玩,自己玩就去海边码头或者防波堤之类的地方。那是不是4000就足够岸边远抛了。
上海普通批专业组分数线与排名分析 由于,每个学校专业组划分和代表学科不同,实用最低分投档线,表现不了学校的整体生源。我认为选取>565以上的专业组投档线,可以较好地展示所有学校的较高分生源(Q组志愿和其他志愿的录取批次是一样的) 复旦01 02 03 Q4 580+ 上交01 Q2 580+ 同济01 580+ 北航02 580+ 复医01 580+ 交医01 580+ 人大01 02 03 580+ 南大01 02 03 580+ 浙大01 02 580+ 中科大01 580+ 川大06 580+ 浙医01 580+ ----------------------------- 共21个专业组580+,以上为上海前2300名。 注:我当年高考大概就是上海2000-2200名左右,中九+川大南开里所有专业中,除了武大法学和数理金融上不了,其他专业任选。北航,同济,上财,复旦医学均够一批投档线。距离交大密西根学院是7分的差距。 ------------------------------ 川大04 579 武大01 05 579 北航Q3 579 ---------------------------- 以上为上海前2300-2450名,可以说是在上海仅次于华五之后的生源。位于这个分数段的专业组,也可以收到不少华五分数段的生源。 哈工大01 578,2600名 ---------------------------- 575-577,位于2600-3000名中间,这里出现了一个比较明显的分数线断层。没有学校专业组出现在此处。 ----------------------------575分,位于上海3000名。 华科02 574 北理01 574 同济02 573 华师01 03 573 华师04 572 华科01 572 东南01 572 ----------------------572分,3400名分界线。华科生源,在上海基本是位于3000-3400名分数区间内,与华师大主体生源和东南,北理头部生源重合。 华师02 571 南开01 02 571 哈工02 571 武大02 04 570 中南01 02 570 西交01 570 人苏01 02 569 东南02 569 北师01 569 武大03 569 中山01 569 中山04 568 --------------------------568分是上海前4000名分界线。3400-4000名生源,基本是中九头部高校头部生源所在区间。包括华师大后半段,南开,中南头部,武大摆尾,北师大,东南,中山头部,人大苏州,哈工主流生源位于此处。 北理Q2 567 交医Q2 566 中山02 566 天大03 566 天大Q5 565 -------------------------------565分为上海4410名 往后的生源,都比较拉了,我就不计算了。
专业选择建议——21世纪专业的核心是data science 今年我们几个朋友组了个队伍,去打kaggle的题目,用机器学习算法搞医学图像分割的。 队员配置如下: 我 武大生物基地班 —— Emory 生物统计 MS —— 走向 Biostatistics phd 组员 某校生物本科 —— CMU 计算生物学 MS——走向 Biomedical Informatics phd 组员 武大数学基地班 —— UMich 金融数学 MS——走向 HYPSM DS 二硕 组员 中科大少年班 —— UMich 金融数学 MS——quant 就业 组员 UCL数学本 —— Uchigago 计算数学 MS——biostatistics phd 其实到硕士之后,发现大家的核心课程非常的接近。线性模型,机器学习是工具学科。核心知识 概率论,统计推断,(高等概率论),随机过程。其他的各个小方向的学科知识,其实都是附带的。 条条大路通 DS。但是实事求是地讲,在美国最大的业界需求(统计 DS等泛数据类专业),其实就是生物医药领域,金融领域和互联网领域。 其中,金融领域太卷,没有数学物理phd背景,或者HYPSM的硕士以上学历,很难混进去。 生物医药领域,硕士,博士皆可。博士的发展前景远强于硕士,所以大家也会去读博。 互联网领域,基本都是硕士进去工作。门槛不高,DS或者统计类的硕士,都可以去。为了去互联网选择读博的比较少。但是读了统计类phd之后,选择去互联网大厂工作的非常多。
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