国外有什么好的网站推荐?

先来一张用百度脑图做的“国外优秀网站”思维导图,让你一目了然。


一,知识类

1、维基百科-自由的百科全书:点击打开链接

2、Coursera-致力于普及全世界最好的教育:点击打开链接

3、IMDB- 互联网电影资料库:点击打开链接

4、Stackoverflow-最牛逼的IT技术问答网站:点击打开链接

5、GitHub-Build software better ,together :点击打开链接

二,论坛社区类

1、Reddit-社交新闻站点,站在互联网热点前沿:点击打开链接

2、Quora-知乎的鼻祖:点击打开链接

3、6park-海外华人的网络家园:点击打开链接

三,社交类

1、Facebook-脸书,超级社交网站:点击打开链接

2、Twitter-推特,新浪老爹:点击打开链接

3、Instagram-逼格最高的图片社交网站:点击打开链接

4、Snapchat-阅后即焚”照片分享功能App鼻祖:点击打开链接

5、Tumblr-汤博乐-轻博客(据说有很多小视频):点击打开链接

6、Pinterest-the world's catalog of ideas,创意图片分享网站:点击打开链接

四,视频类

1、Youtube-世界上最大的视频网站:点击打开链接

2、Vimeo-高清视频播客网站,里面的视频都很棒:点击打开链接

3、Vine-急速六秒视频,类似于秒拍和美拍:点击打开链接

4、Hulu-正版影视作品和电视节目视频网站:点击打开链接

五,新闻媒体类

1、Buzzfeed-媒体行业的颠覆者,史上最奇葩的内容创作者:点击打开链接

2、 The Huffington Post-赫芬顿邮报,全美最有名的政治博客网站:点击打开链接

3、 Business Insider-全美流量最大的商业媒体之一:点击打开链接

4、The Verge-最受欢迎的科技媒体之一:点击打开链接

六,资源工具类

1、Pexels-免费高品质图片网:点击打开链接

2、Canva-在线图形设计平台:点击打开链接

3、海盗湾-世界最大的BT种子服务器:点击打开链接

4、KickassTorrents-全球最大的盗版电影、电视剧和音乐分享网站:点击打开链接


文章知乎原链接:点击打开链接

仅给定的参考引用中未提及观看量最高、好评最多、收藏最多的教授手机射频技术的老师课程相关内容。不过可以通过以下几个途径来获取这类课程及老师推荐: ### 在线教育平台 - **网易云课堂**:上面有很多关于电子技术相关的课程,其中不乏手机射频技术课程。可以通过搜索“手机射频技术”,然后按照学习人数、好评率、收藏数等指标进行筛选。 - **腾讯课堂**:汇聚了众多专业讲师的课程,在该平台搜索相关课程,依据平台提供的课程热度数据来选择热门且优质的课程。 - **Coursera**:这是一个国际化的在线学习平台,可能有一些国外知名教授开设的射频技术课程,课程质量较高且评价体系较为完善。 ### 专业技术论坛 - **射频百花潭论坛**:在射频领域比较知名,论坛里有很多行业内人士交流经验,也会分享一些优质的课程资源以及对不同课程和授课老师的评价。 - **EDA365电子论坛**:涵盖了电子技术的各个方面,其中射频技术板块有关于课程和老师的讨论,可以从中获取有用的信息。 ### 行业展会和研讨会 参加一些电子通信行业的展会和研讨会,在现场可能会了解到一些知名专家开设的手机射频技术课程,并且可以直接与行业人士交流获取课程评价。 以下为你展示一个在在线教育平台筛选课程的简单 Python 示例代码,假设使用网页抓取数据并筛选: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 假设这是在线教育平台的搜索页面 URL url = "https://example.com/search?keyword=手机射频技术" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 假设课程列表的 HTML 元素类名为 'course-item' course_items = soup.find_all(class_='course-item') # 存储课程信息的列表 courses = [] for item in course_items: # 假设课程标题元素类名为 'course-title' title = item.find(class_='course-title').text # 假设观看量元素类名为 'view-count' view_count = int(item.find(class_='view-count').text) # 假设好评率元素类名为 'good-rating' good_rating = float(item.find(class_='good-rating').text.strip('%')) # 假设收藏数元素类名为 'collect-count' collect_count = int(item.find(class_='collect-count').text) courses.append({ 'title': title, 'view_count': view_count, 'good_rating': good_rating, 'collect_count': collect_count }) # 按照观看量、好评率、收藏数排序 sorted_courses = sorted(courses, key=lambda x: (x['view_count'], x['good_rating'], x['collect_count']), reverse=True) # 输出排名靠前的课程 for course in sorted_courses[:5]: print(f"课程标题: {course['title']}, 观看量: {course['view_count']}, 好评率: {course['good_rating']}%, 收藏数: {course['collect_count']}") ```
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