教员资历证考试现代汉语的备考有什么好的倡导

本文目录导航：

• 教员资历证考试现代汉语的备考有什么好的倡导？
• 有哪些值得介绍的相似 jQuery UI 或许 Bootstrap 这样的 UI 框架
• 如何经常使用深度学习识别UI界面组件？

教员资历证考试现代汉语的备考有什么好的倡导？

现代汉语的三因素是语音、词汇、语法。

在教员招聘考试中，关于这三点因素的常识点考察频率是相对较低的，但若出到了这类考题却经常让考生捶胸顿足，抓耳挠腮。

其实这类考题只需你了解了常识点，标题就会迎刃而解了，接上去咱们就以语音单位和词汇单位为例，剖析它的答题技巧。

(一)音素音素是最小的语音单位，它是从音色的角度划分进去的，音素的不同取决于音色的不同，例如“t”和“a”的音色就不同，所以它们是两个音素。

那么在这里会触及的考点就是数音素。

而数音素把握以下几点就不会出错。

第一，大少数状况下一个字母示意一个音素。

如“在”这个字它的拼音为“zai”，那么有三个字母，所以这个字有3个音素，区分是“z、a、i”。

第二，有五个音素是由两个字母代表一个音素：zh ch sh er ng。

如“中”这个字的拼音为“zhong”，依据这条规则，它就有3个音素，区分是“zh、o、ng”。

第三，碰到“y”和“w”时，要判别是恢复还是去掉。

方法是当出现这两个字母时，遮住“y”或“w”，看能否还读原来整字的读音，若坚持不变，则须要去掉“y”或“w”;若读音出现变动，则恢复“y”为“i”和“w”为“u”。

这时再来数音素。

如“艳”拼音为“yan”，依照方法，若遮住“y”则读“an”的音，与原来“艳”的读音不分歧，此时须要恢复为“ian”，音素则为3个。

第四，碰到“iu”“ui”“un”组成的字，须要依次恢复为“iou”“uei”“uen”，这时再来数音素。

如“酒”这个字的拼音为“jiu”，须要恢复为“jiou”，音素则为4个。

第五，一个字(即一个音节)中，最多有4个音素。

触及到的儿化音是两个字代表一个音节，它的音素也最多有4个，由于开端的“r”只代表卷舌举措，不算音素。

如“鸟儿”的拼音为“niaor”，音素有4个。

【小试牛刀】Eg：“造(zao)”“英(ying)”“约(yue)”“冤(yuan)”这四个字音的音素个数，依次为( )。

A.3333 B.3223 C.3434 D.3334【答案】B。

解析：依据以上的准则，“造”属于第一条，因此音素区分为“z、a、o”，“英(ing)”“约(üe)”“冤(üan)”都属于第三条准则，去掉“y”后并不影响整字的读音，因此音素区分为“i、ng”“ü、e”“ü、a、n”。

由此选用答案B项。

【应答战略】关于这类题要相熟把握音素的五大规则，依据它的常识点启动选用，留意必定要思考片面，不能挂一漏万，备考时多识记这五大点，做题认真即可。

(二)语素语素是最小的言语单位，是构词单位，是言语中最小的音义联合体。

例如“书”有读音为“shu”，其意义为“装订成册的著述”，因此“书”就是一个语素。

在这里的考点就是数语素。

数音素有两个方法。

第一，代替法(造词法)。

代替法须要遵照三条准则：能够双向代替;代替时位置坚持不变;代替后语义基本坚持分歧。

如“上课”，上——下班、上学，课——下课、听课。

这里“上”与“课”都能组成其余的词，就叫双向代替;且代替时“上”都是在所组的新词的前面，“课”都是在所组新词的前面，合乎“上课”这个词的基本顺序;最后“下班、上学”中的“上”和“上课”的“上”意义分歧，“课”也是同理。

最后则判定“上课”有2个语素。

若出现其中一个字不可在遵照三条准则的基础上造词，那么则判定这个字不可独自导致语素。

例如“蝴蝶”，“蝴”不能造新词，“蝶”可以造新词“彩蝶”，由于不能双向代替，所以“蝴蝶”只要1个语素。

“徘徊”，“徘”与“徊”都不能造新词，因此“徘徊”只要1个语素。

第二，定义法。

语素是言语中最小的音义联合体，这是它的定义，因此在判别有多少个语素时，只须要把这个词离开来看，看它单个的字的意义和读音能否和整字的意义读音一样即可。

若一样，则是语素;若不一样，则说明单个不能导致语素。

如“国度”，“国”的读音和意义就是“国度”中的“国”，“家”的读音和意义就是“国度”中的“家”，因此“国度”有2个语素。

“沙发”，“沙”的意义是“粗大的颗粒”，它不是“沙发”中的“沙”，“发”的意义是“表白、发生”，它也不是“沙发”中的“发”。

因此“沙发”只能两个字合起来导致1个语素。

【小试牛刀】Eg：“芙蓉”“达标”“老虎”“巧克力”这四个词的语素个数区分是( )。

A.1211 B.1223 C.1221 D.2211【答案】C。

解析：驳回定义法判别“芙蓉”和“巧克力”。

很快得出“芙”和“蓉”拆分的意义与整词的意义不一样，“巧克力”中的“巧”“克”“力”也都不能拆分，否则意义就与整词的意义不一样了，可见均为1个语素。

驳回代替法判别“达标”和“老虎”。

“达标”中“达”可组词为“到达、达成”，“标”可组词为“指标”，可见“达标”语素为2个，“老虎”中的“老”可组词为“教员、老乡”，“虎”可组词为“小虎、大虎”，判别为2个语素，由此选用答案C项。

【应答战略】关于这类题要联合定义法和代替法，两者相互补充，就能极速得出答案，备考时可将同类别的放在一块来了解，这样就能起到概念整合的成果。

有哪些值得介绍的相似 jQuery UI 或许 Bootstrap 这样的 UI 框架

1、一个十分轻量级的：purePure 是来自雅虎的 CSS 框架，经常使用 无需任何 JavaScript 代码。

框架基于照应式设计，提供多种样式的组件，包括表格、表单、按钮、表、导航等。

标识经常使用十分便捷，整个框架十分轻量级，紧缩后只要 5.7kb。

地址：yui/pure 路 GitHub2、Flat UI Flat UI是一套精巧的扁平格调 UI 工具包，基于 Twitter Bootstrap 成功。

地址：designmodo/Flat-UI · GitHub3、BootMetro 基于 Twitter Bootstrap 框架构建，用于创立 Windows 8 的 Metro 格调的网站，灵感来自于 Metro UI CSS 。

地址：、Semantic UI—齐全语义化的前端界面开发框架，跟 Bootstrap 和 Foundation 比起来，还是有些不同的，在配置个性上、规划设计上、用户体验上均存在很多差异。

地址：Semantic-Org/Semantic-UI · GitHub5、jQuery UI Bootstrap 提供了在 jQuery UI 集成 Twitter 的 Bootstrap 框架的配置。

地址：jquery-ui-bootstrap/jquery-ui-bootstrap · GitHub6、Foundation 是一个易用、弱小而且灵敏的框架，用于构建基于任何设施上的 Web 运行。

提供多种 Web 上的 UI 组件，如表单、按钮、Tabs 等等。

地址：Foundation | The Most Advanced Responsive Front-end Framework from ZURB7、Fbootstrapp 是一个基于 Bootstrap 提供了跟 Facebook iframe apps 和设计的配置。

蕴含基本的 CSS 和 HTML 用于一切规范组件，包括排版、表单、按钮、表格、网格、导航等等，格调跟 Facebook 相似。

地址：ckrack/fbootstrapp 路 GitHub

如何经常使用深度学习识别UI界面组件？

导读：

智能生成代码平台imgcook以Sketch、PSD、静态图片等方式的视觉稿作为输入，可以一键生成可保养的前端代码，但从设计稿中失掉的都是div、img、span等元件，而前端大多是组件化开发，咱们宿愿能从设计稿间接生成组件化的代码，这就须要能够将设计稿中的组件化元素，例如Searchbar、Button、Tab等识别进去。

识别网页中的UI元素在人工智能畛域是一个典型的的指标检测疑问，咱们可以尝试经常使用深度学习指标检测手腕来智能化处置。

本文引见了经常使用机器学习的方式来识别UI界面元素的完整流程，包括：现状疑问剖析、算法选型、样本预备、模型训练、模型评价、模型服务开发与部署、模型运行等。

运行背景

imgcook以Sketch、PSD、静态图片等方式的视觉稿作为输入，经过智能化技术一键生成可保养的前端代码，Sketch/Photoshop设计稿的代码生成须要装置插件，在设计稿中经过imgcook插件导出视觉稿的JSON形容消息（D2CSchema）粘贴到imgcook可视化编辑器，在编辑器中可以启动视图编辑、逻辑编辑等来扭转JSON形容消息。

咱们可以选用DSL规范来生成对应的代码。

例如生成React规范的代码，须要成功从JSON树转换成React代码（自定义DSL）。

如下图，左侧为Sketch中的视觉稿，右侧为经常使用React开发规范生成的按钮局部的代码。

从Sketch视觉稿「导出数据」生成「React开发规范」的代码，图为按钮局部代码片段。生成的代码都是由div、img、span这些标签组成，但实践运行开发有这样的疑问：

web页面开发为优化可复用性，页面组件化，例如：Searchbar、Button、Tab、Switch、Stepper

一些原生组件不须要生成代码，例如形态栏Statusbar、Navbar、Keyboard

咱们的需求是，假构想要经常使用组件库，例如AntDesign，咱们宿愿生成的代码能像这样：

//AntdMobileReact规范import{Button}fromantd-mobile;<divstyle={}><Buttonstyle={1}>进店抢红包</Button><Buttonstyle={2}>加购物车</Button></div>smart:{layerProtocol:{component:{type:Button}}}

为此咱们在JSON形容中减少了smart字段,用来形容节点的类型。

咱们须要做的，就是找到视觉稿中须要组件化的元素，用这样的JSON消息来形容它，以便在DSL转换代码时，经差错掉JSON消息中的smart字段来生成组件化代码。

如今疑问转化为：如何找到视觉稿中须要组件化的元素，它是什么组件，它在DOM树中的位置或许在设计稿中的位置。

处置打算

?商定生成规则

经过指定设计稿规范来干预生成的JSON形容，从而管理生成的代码结构。

例如在咱们的设计稿初级干预规范中关于组件的图层命名规范：将图层中的组件、组件属性等显性标志进去。

#component:组件名?属性=值##component:Button?id=btn#

在经常使用imgcook的插件导出JSON形容数据时就经过规范解析拿到图层中的商定消息。

?学习识别组件

人工商定规则的方式须要依照咱们制订的协定规范来修正设计稿，一个页面上的组件或许会有很多，这种人工商定方式让开发者多了很多额外任务，不合乎经常使用imgcook提高开发效率的宗旨，咱们希冀经过智能化手腕智能识别视觉稿中的可组件化元素，识别的结果最终会转换并填充在smart字段中，与手动商定组件协定所生成的json中的smart字段内容相反。

这里须要成功两件事件：

找到组件消息：类别、位置、尺寸等消息。

找到组件中的属性，例如button中的文字为“提交”

第二个事件咱们可以依据json树来解析组件的子元素。

第一个事件咱们可以经过智能化来智能化的成功，这是一个在人工智能畛域典型的的指标检测疑问，咱们可以尝试经常使用深度学习指标检测手腕来智能化处置这个手动商定的流程。

学习识别UI组件

?业界现状

目前业界也有一些经常使用深度学习来识别网页中的UI元素的钻研和运行，对此有一些探讨：

UseR-CNNtodetectUIelementsinawebpage?

Ismachinelearningsuitablefordetectingscreenelements?

AnythoughtsonagoodwaytodetectUIelementsinawebpage?

HowcanIdetectelementsofGUIusingopencv?

HowtorecognizeUIelementsinimage?

探讨中的诉求关键有两种：

希冀经过识别UI界面元历来做Web页面智能化测试的运行场景。

希冀经过识别UI界面元历来智能生成代码。

既然是经常使用深度学习来处置UI界面元素识别的疑问，带有元素消息的UI界面数据集则是必定的。

目前业界开明且经常使用较多的数据集有Rico和ReDraw。

一组Android屏幕截图，GUI元数据和标注了GUI组件图像，蕴含RadioButton、ProgressBar、Switch、Button、CheckBox等15个分类，14,382个UI界面图片和191,300个带有标签的GUI组件，该数据集经过处置之后使每个组件的数量到达5000个。

关于该数据集的详细引见可检查TheReDrawDataset。

这是用于训练和评价ReDraw论文中提到的CNN和KNN机器学习技术的数据集，该论文于2018年在IEEETransactionsonSoftwareEngineering上颁布。该论文提出了一种经过三个步骤来成功从UI转换为代码智能化成功的方法：

1、检测Detection

先从设计稿中提取或经常使用CV技术提取UI界面元消息，例如边界框（位置、尺寸）。

2、分类Classification

再经常使用大型软件仓库开掘、智能灵活剖析失掉UI界面中出现的组件，并用此数据作为CNN技术的数据集学习将提取出的元素分类为特定类型，例如Radio、ProgressBar、Button等。

3、组装Assembly

最后经常使用KNN推导UI档次结构，例如纵向列表、横向Slider。

在ReDraw系统中经常使用这种方法生成了Android代码。

评价标明，ReDraw的GUI组件分类平均精度到达91％，并组装了原型运行程序，这些运行程序在视觉亲和力上严密地反映了指标模型，同时展现了正当的代码结构。

迄今为止最大的移动UI数据集，创立目的是允许五类数据驱动的运行程序：设计搜查，UI规划生成，UI代码生成，用户交互建模和用户感知预测。

Rico数据集蕴含27个类别、1万多个运行程序和大概7万个屏幕截图。

该数据集在2017年第30届ACM年度用户界面软件和技术研讨会上对外开明（RICO:AMobileAppDatasetforBuildingData-DrivenDesignApplications）。

尔后有一些基于Rico数据集的钻研和运行。

例如：LearningDesignSemanticsforMobileApps，该论文引见了一种基于代码和视觉的方法给移动UI元素减少语义注释。

依据UI屏幕截图和视图档次结构可智能识别出25UI组件类别，197个文本按钮概念和99个图标类。

?运行场景

这里罗列一些基于以上数据集的钻研和运行场景。

智能生成代码

MachineLearning-BasedPrototypingofGraphicalUserInterfacesforMobileApps|ReDrawDataset

智能生成规划

NeuralDesignNetwork:GraphicLayoutGenerationwithConstraints|RicoDataset

用户感知预测

ModelingMobileInterfaceTappabilityUsingCrowdsourcingandDeepLearning|RicoDataset

UI智能化测试

ADeepLearningbasedApproachtoAutomatedAndroidAppTesting|RicoDataset

?疑问定义

在上述引见的基于Redraw数据集生成Android代码的运行中，咱们了解了它的成功打算，关于第2步须要经常使用大型软件仓库开掘和智能灵活剖析技术来失掉少量组件样本作为CNN算法的训练样本，以此来失掉UI界面中存在的特定类型组件，例如ProgressBar、Switch等。

关于咱们imgcook的运行场景，其实质疑问也是须要找到UI界面中这种特定类型的组件消息：类别和边界框，咱们可以把这个疑问定义为一个指标检测的疑问，经常使用深度学习对UI界面启动指标检测。那么咱们的指标是什么？

检测指标就是ProgressBar、Switch、TabBar这些可在代码中组件化的页面元素。

UI界面指标检测

?基础常识

机器学习

人类是怎样学习的？经过给大脑输入必定的资料，经过学习总结失掉常识和阅历，有当相似的义务时可以依据已有的阅历做出选择或执行。

机器学习(MachineLearning)的环节与人类学习的环节是很相似的。

机器学习算法实质上就是取得一个f(x)函数示意的模型，假设输入一个样本x给f(x)失掉的结果是一个类别，处置的就是一个分类疑问，假设失掉的是一个详细的数值那么处置的就是回归疑问。

机器学习与人类学习的全体机制是分歧的，有一点区别是人类的大脑只须要十分少的一些资料就可以演绎总结出实用性十分强的常识或许阅历，例如咱们只需见过几只猫或几只狗就能正确的分辨出猫和狗，但关于机器来说咱们须要少量的学习资料，但机器能做到的是智能化不须要人类介入。

深度学习

深度学习（DeepLearning）是机器学习的分支，是一种试图经常使用蕴含复杂结构或由多重非线性变换导致的多个处置层对数据启动上层形象的算法。

深度学习与传统机器学习的区别可以看这篇，有数据依赖性、配件依赖、特色处置、疑问处置方式、执行期间和可解释性这几个方面。

深度学习对数据量和配件的要求很高且执行期间很长，深度学习与传统机器学习算法的关键不同在于对特色处置的方式。

在传统机器学习用于事实义务时，形容样本的特色理论须要由人类专家来设计，这称为“特色工程”（FeatureEngineering）,而特色的好坏对泛化性能有至关关键的影响，要设计出好特色并非易事。

深度学习可以经过特色学习技术剖析数据智能发生好特色。

指标检测

机器学习有很多运行，例如：

计算机视觉（ComputerVision，CV）用于车牌识别和面部识别等的运行。

消息检索用于诸如搜查引擎的运行-包括文本搜查和图像搜查。

市场营销针对智能电子邮件营销和指标个体识别等的运行

医疗诊断诸如癌症识别和意外检测等的运行。

人造言语处置（NaturalLanguageProcessing，NLP）如心情剖析和照片标志等的运行。

指标检测（ObjectDetection）就是一种与计算机视觉和图像处置无关的计算机技术，用于检测数字图像和视频中特定类别的语义对象（例如人，生物物或汽车）。

而咱们在UI界面上的指标是一些设计元素，可以是原子粒度的Icon、Image、Text、或是可组件化的Searchbar、Tabbar等。

?算法选型

用于指标检测的方法理论分为基于机器学习的方法（传统指标检测方法）或基于深度学习的方法（深度学习指标检测方法），指标检测方法阅历了从传统指标检测方法到深度学习指标检测方法的变迁：

传统指标检测方法

关于基于机器学习的方法，须要先经常使用以下方法之一来定义特色，而后经常使用诸如允许向量机（SVM）的技术启动分类。

基于Haar配置的Viola–Jones指标检测框架

尺度不变特色变换（SIFT）

定向梯度直方图（HOG）特色

深度学习指标检测方法

关于基于深度学习的方法，无需定义特色即可启动端到端指标检测，理论基于卷积神经网络（CNN）。

基于深度学习的指标检测方法可分为One-stage和Two-stage两类，还有承袭这两种类方法好处的RefineDet算法。

?One-stage

基于One-stage的指标检测算法间接经过骨干网络给出类别和位置消息，没有经常使用RPN网路。

这样的算法速度更快，然而精度相对Two-stage指标检测网络了略低。

典型算法有：

SSD（SingleShotMultiBoxDetector）系列

YOLO(YouOnlyLookOnce)系列（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3）

?Two-stage

基于Two-stage的指标检测算法关键经过一个卷积神经网络来成功指标检测环节，其提取的是CNN卷积特色，在训练网络时，其关键训练两个局部，第一步是训练RPN网络，第二步是训练指标区域检测的网络。

即先由算法生成一系列作为样本的候选框，再经过卷积神经网络启动样本分类。

网络的准确度高、速度相对One-stage慢。

典型算法有：

R-CNN，FastR-CNN，FasterR-CNN

?其余（RefineDet）

RefineDet(Single-ShotRefinementNeuralNetworkforObjectDetection)是基于SSD算法的改良。

承袭了两种方法（例如，繁多阶段设计方法，两阶段设计方法）的好处，并克制了它们的缺陷。

指标检测方法对比

?传统方法VS深度学习

基于机器学习的方法和基于深度学习的方法的算法流程如图所示，传统指标检测方法须要手动设计特色，经过滑动窗口失掉候选框，再经常使用传统分类器启动指标区域判定，整个训练环节分红多个步骤。

而深度学习指标检测办规律经过机器学习特色，经过更高效的Proposal或间接回归的方式失掉候选指标，它的准确度和实时性更好。

关于指标检测算法的钻研如今基本都是基于深度学习的，传统的指标检测算法曾经很少用到了，深度学习指标检测方法更适宜工程化，详细对比如下：

?One-stageVSTwo-stage

?算法优缺陷

这里就不写各个算法的原理了，间接看下优缺陷。

总结

由于对UI界面元素检测的精度要求比拟高，所以最终选用FasterRCNN算法。

阿里淘系技术出品。