今天网上流传的考研招生人数图,是假的!

近期流传的一张考研数据图引起关注,但其准确性受到质疑。数据来源于2019年研招网硕士招生目录,因推免人数未最终确定,导致考试招生人数估算偏差大。以华东师范大学软件工程专业为例,实际考试招生人数远高于图中所示,提醒考生关注学校官方通知。

今天小编在一些考研群中发现了这样一张图:

(为了防止造成不好的影响,已经加上辟谣的水印)

这张图可真长

看了看这张图的数据,数据大概来源于研招网的2019年硕士招生目录。

做这张图的人看起来非常用心,整理这么多数据也不容易,非常感谢作者的付出。

但是这张图的数据实际上是不准的,这张图的流传,实际上给一部分要考研的同学带来了恐慌。

关于这个研招网的2019年硕士招生目录,小编之前也发文章提到过:

2019年408考试大纲免费下载!研招网公布学校专业目录!

研招网不是国家官方的考研网站么?为什么研招网的2019年硕士招生目录里面的数据是不准的?这难道还有假?

关键问题就在推免人数上。

同学们都清楚,总招生人数=推免人数+考试招生人数。

目前推免流程还没结束,推免人数还是不确定的。因此,考试招生人数也是不确定的。

目前,学校公布的仅仅是拟推免人数。

拟推免人数,指的是学校最多想招收这么多推免生。比如华东师范大学:

软件工程专硕全日制总招生人数为100人。

拟招收推免人数为:65人。

它想招65就能招65个人?当然不是的。它实际能招几个?

实际招收了推免生29人。

也就是说,该学校想招收推免生65人,但是去年实际招收了推免生29人。

剩下的30多人怎么办?名额就分给考试的同学了。

所以实际的考试招生名额应该是100-29=71人。

而此时,研招网的2019年硕士招生目录中的数据是35人。

这个35人,  是总人数100-拟招收推免人数65=35,更不可能是减去实际推免人数后的人数(因为目前推免人数还不确定)。

71人和35人,好像差的有点大呀!

所以,研招网的2019年硕士招生目录中数据的可信度实际上很差。官网的招生数据可信度较高。当然,录取的时候部分学校实际还会有 扩招/优先调剂 等等政策,因此招生人数是在动态变化的。我们要注意学校通知才行。

那张图上的人数,一般少于实际的招生人数。

当然少部分特别优秀的学校,推免基本上年年都能招满。此时研招网的数据就和实际数据差的不多了。只不过,

"985" != "特别优秀"

推免生的录取通知最早在十月下旬就有了。对于大部分学校,官网上的招生人数减去实际推免人数,就是实际的考试招生人数了。

这张图估计会被人多人拿来劝退

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检像,系统将自动执行像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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