奇果壓縮

Ⅰ 照片壓縮包怎麼弄電腦

圖片壓縮工具怎麼用？現如今隨著制圖水準越來越高，一張圖大小達到1G或2G甚至更多都不足為奇。然而在我們需要將圖片發布到一些平台時經常會出現由於圖片『體積』過大而導致上傳失敗的情況，這時通需要使用圖片壓縮工具對圖片文件進行壓縮處理，將圖片大小壓縮至『限制范圍』內。那我們該怎麼對圖片大小進行壓縮呢？下面教你一個通過電腦快速壓縮圖片大小的方法。


藉助工具：迅捷壓縮工具

拿到支持圖片壓縮的工具後看到主界面有圖片壓縮、視頻壓縮、PDF壓縮、word壓縮和PPT壓縮等多種壓縮方式，我們根據自身需要選擇對應的『圖片壓縮』功能，也可以根據自身需要選擇別的文件壓縮方式。


隨後工具會來到圖片壓縮的『二級頁面』，這時把准備好的單張或多張圖片添加到右側指定位置。添加的方式大致可分為按鈕添加和拖拽添加兩大類，根據自身習慣選擇其一即可添加圖片文件。


接著圖片文件名稱和原文件大小等屬性會出現到編輯區域，而我們需要做的就是在通用設置和高效壓縮中定義圖片壓縮的壓縮設置和輸出格式。如果想在圖片壓縮過程中盡可能保持圖片解析度則選擇對應的清晰優先。


如果不想把圖片壓縮後的文件存儲到默認位置則通過『保存至』的『文件夾』按鈕自定義調整，而後點擊開始壓縮按鈕把添加好的圖片根據參數進行壓縮，並將壓縮後的圖片文件導出到『保存至』所在位置。

Ⅱ 移動和復制對許可權和壓縮狀態的影響是如何的

前提是你的所有分區的文件系統要一樣，（如，都是NTFS），你要所放的文件夾沒有其他許可權和屬性設置。那麼，你的文件夾不管放在那個分區，他的許可權和屬性相同

Ⅲ 能給我rengongshaonv的壓縮種子嗎

氣質，就是一個人為人處世，和待人接物的方法和態度。是通過一個人的言行舉止，所表現出來的。是由內而外散發出來的。一個滿腦子邪淫的人，會有氣質嗎？能不猥瑣嗎？會有底氣和氣場嗎？萬惡淫為首，邪淫天者註定貧賤一生，邪yin消耗的是一個人的福報和健康.等你的福報消耗完了，霉運就來了，生活不如意，事事不順心，健康消耗完了，一系列的生理和心裡疾病也會接踵而來，色是刮骨鋼刀，摧殘的是一個人的意志力，人沒了意志力，終將一事無成。

一：由於看SQ片、SQ小說是直官的xing刺激，其間你的YJ一直處於充血勃起狀態，決定YJ勃起硬度的是PC肌，位於蛋蛋和EXIT之間，常時間的勃起會使PC肌處於疲憊狀態，久而久之就會使YJ疲軟，達不到理想的硬度。
二：經常看SQ片會使人對「魚水之歡」的激情和新鮮感下降，嚴重者和伴侶「嗨咻」時會產生力不從心或厭惡情緒（SQ片的女主角都很漂亮），所以一定要遠離SQ片！
三：SQ片的內容繁多，甚至有違家庭社會倫理的內容。為毒害他國青少年身心健康進行文化滲透，誘使青少年犯罪，就值得警惕！

看H 片的危害？為何有一種想看的心理？
如果你是未成年人，則要堅決遠離這些東西。由於青春的發育，對於男女之間的事情都比較好奇，一旦你接觸了，處於一種本能，它就會像毒 品一樣吸引你，從而影響你的學習和成長，而且往往這些H片都伴隨暴 li，更會影響你的世界觀和人生觀。

成年人看SQ片、SQ小說可能引發四大危害
不少人可能認為看SQ錄像可提高xing生活的情趣，但如經常看SQ錄像，可能給雙方的心理和相互關系造成某種損害，這是因為SQ錄像帶來的信息騙了他們。

A。SQ
錄像會使人沉迷於xing的夢幻。xing夢和xing幻想是人類的正常xing心理活動，不大可能主觀和能動地去尋求。而SQ錄像所誘發的xing夢幻
則不同，往往最具體、最形象化、最容易使人誤以為是一種美。長期迷失於xing夢幻中，會對個人心理和夫妻感情產生深遠的不良作用。

B。SQ錄像傳播謬誤的xing信息。SQ錄像不是科教片，內容是為了賺錢，會誇大或扭曲人類的xing行為，必然會散布種種錯誤或荒謬的xing信息。

C。SQ錄像會使人把對方物體化。SQ錄像是通過剝奪語言交流來剝奪人類的情感交流，沉迷於SQ錄像的夫妻，會逐漸把對方看做xing工具，忽視或淡忘了雙方的感情交流，把對方僅僅視為xing交的對象，是對婚內愛情的最嚴重破壞。

D。
SQ錄像會誤導夫妻的xing偏愛。在具體的xing行為和具體xing動作方面，人人都可能具有不同程度的偏愛，夫妻xing生活協調是在互相理解和尊
重的基礎上，共同尋找一種雙方都覺得合適、滿意的具體方式。xing偏愛是一個人的自尊與人格的體現。而SQ錄像中的種種技巧是忽略了感情因素的盲目效
仿，只會讓對方反感。

看SQ片，上SQ網站的危害比SY更大！原因有：

1，接觸H色信息比自己刻意SY更容易發生，前者只要輸入網站就可以看到，後者必須是在自己受到強大誘惑的情況下才能發生。

2，接觸H色信息更容易上癮，SY後往往心情非常低落。而上H網後心裡不會那麼難受，如果過後不破戒，反而覺得自己定力強，於是為下一次上H網提供了心理上的條件。

3，上H網的最終歸宿往往是破戒，如果上H上癮，那麼必然導致破戒！

4，戒除H網比戒除SY更難，就如同戒除YY比戒除SY更難一樣，YY發展的最後結果就是SY，而H網可以讓YY在短時間內無比強大。

5，上H網和導致的YY讓生殖系統長期充血，之後再SY往往時間要麼比較短，要麼SY後很累，比正常情況下的SY累很多。

主要應注意一個問題是男破精不易早，不易多，早則傷精，多則耗元氣。西醫的不惜精觀點是錯誤的，青少年，看SQ片難免會有xing沖動、射精的現象。這是會消耗青少年的很多能量。多則會，沒精神，眼花，耳鳴，腰痛等很多身體能量（元氣）不足的證狀，元氣不足到一定程度時，身體的自保功能就會開始內閑九竅（上七竅，下二竅）導致身體出現一些問題。人體的元氣也就象一個工廠的電能，如電量不足時，辦法就是把一部份耗電設備停用。當然你的身體不會馬上就壞到一點都不用能的程度，（也是因為你的元氣不會被耗的一點都沒有）但是人體器官工作時會有點吃力的。

人的能量腎精（元氣）是有限的，要把這些能量用在長身體，學習，強體魄之上，而少用在大量生產精子，YY之上。只有這樣你的身體才 會更健康，頭腦更聰明（腎生精，主髓通腦）人生才會更成功。SQ片都是邪亂胡來的，不看SQ片你的人生也不會有什麼遺憾！

南無阿彌陀佛！

Ⅳ 2021款東風日產奇駿的發動機的壓縮比是多少

日產奇駿的發動機技術是首屈一指的，全新一代奇駿VC- TURBO超變擎300壓縮比在8:1 (高性能) ~14:1 (高效能)之間智能切換，動力&油耗皆可最優!
VC- TURBO超變擎300獨有多連桿結構，做功沖程瞬間，活塞向下垂直運動，無傳統發動機因傾斜角帶來的動力損耗!抵消44%傳統發動機活塞側向力，整車NVH提升6%!多連桿結構除了改變活塞運行方式，還可以改變活塞的上止點和下止點，聽起來好像很簡單，但是實際上這是內燃機的里程碑，目前全世界只有日產有量產技術。一般我們認知中的性能車，壓縮比會比較低，可以提供較快的油門相應與加速體驗，但要犧牲油耗，我們認知中的經濟車，壓縮比會比較高，可以提供較好的燃油經濟型，但要犧牲駕駛體驗。現在不用糾結了，這台發動機壓縮比可以在8:1到14:1之間切換，根據駕駛員的需要，動力&油耗皆可最優！全新一代奇駿150kw最大功率，300N*M最大扭矩，5.8L/百公里超低油耗，目前公布的賬面數據碾壓同級。
發動機輸出強勁，發力的順暢程度高，響應性好，無論在何種情況下給油門，給多少動力就來多少，加速順暢。

Ⅳ 獼猴桃和奇異果有什麼區別

個人認為：貓餅、八角星視頻、小影記這三個軟體最好用，而且適合小白們。下面我們具體來看下這

十大手機視頻剪輯軟體排名榜：

一、VUE

VUE是一個短視頻拍攝和剪輯應用程序，首次陳列App Store將被推薦給120多個國家的編輯。 VUE具備電影級濾鏡，操作簡單，一鍵共享，是大多數愛好剪輯的夥伴的理想選擇。

二、樂秀視頻編輯器

這個軟體功能全面，大小約50M，基本上什麼手機都可以使用。 而且這個軟體是零廣告，非常清爽。

此外，強大的材料庫是超級點，內置了各種類型的材料，可以一鍵下載。

九、彩視

彩視是使用起來不停的視頻製作軟體，和小影記類似，簡單地幾分鍾就能製作動態專輯。 是自製音樂電影。 這個軟體有1000多部高清素材電影，用戶可以輕松模仿大咖啡館作品，製作個人特色電影。

十、印象

面向專業攝影師發售的專業水平的高強制手機照片和後期剪輯軟體的形象。 軟體的主層次過濾器讓用戶體驗格調更高的作品。

Ⅵ 請問<=10%壓縮率的極限壓縮如何實現

1.二次壓縮幾乎沒有作用.
2.用7-zip可以實現最大壓縮率

採用極限壓縮,壓縮方法Bzip2 字典大小:900K 單詞大小未:分配 固實數據大小:固實

這樣的壓縮率最大.但是並不是很實用,因為耗費時間太多.

沒那個必要,你那樣耗時耗力.而且你試試看最後結果都差不多.

而且啊,一般就算"極限壓縮"字典大小都不會小於64M.
小於64M之後非常耗費時間.總也要有點效率吧.
這樣耗費一整天的時間壓縮一個軟體還不給人笑死,是不?

Ⅶ y採用哈夫曼編碼思想實現文件的壓縮和恢復功能，並提供壓縮前後的佔用空間之比！

一．模型表示：
計算機使用數字代碼來存儲字元，ASC II碼是最常用的編碼。一個ASC II碼值佔一個位元組(8個二進制位)，其最高位(b7)用作奇偶校驗位，共128個。要對一個文本文件進行壓縮，就是要對文件內的字元重新編碼，使出現次數較多的字元用較短的編碼存儲，而出現次數少的字元則採用相對較長的編碼存儲，最終使壓縮後整個文件的大小小於原文件。
這里採用哈夫曼編碼方式來對每個字元重新編碼，因為哈夫曼樹具有最小帶權路徑長度的性質，能夠生成用於壓縮的二進制前綴碼。程序使用的 「靜態統計模型」，也就是說在編碼前統計要編碼的信息中所有字元的出現頻率，字元的出現頻率即為字元的權，然後根據統計出的信息建立編碼樹，進行編碼。利用所得的編碼生成壓縮文件。由於採用的是「靜態統計模型」，在壓縮文件里必須保存統計出的結果以便解碼時構造相同的編碼樹，或者直接保存編碼樹本身。
在解壓縮時，首先從文件頭讀入保存的編碼信息，從而對後續的編碼解碼，還原成ASCII的形式，生成與原文相同的文件。

二．概要設計：
由於一棵有n個葉子結點的哈夫曼樹共有2n-1個結點，考慮到程序的執行效率，可以將二叉樹存放在連續空間里（靜態鏈表），空間的每個結點內仍有左子樹、右子樹、雙親等指針，以便解碼和解碼。即存儲在一個大小為2n-1的一維數組中，每個結點的結構為：
struct HNode
{
char elem; //保存結點所表示的字元（主要用於解碼時）
unsigned long weight; //保存結點的權值，對於葉子，即為字元的出現次數
int parent, lchild, rchild; //保存結點的雙親，左右孩子的位置

Ⅷ 怎麼以10:1的比率壓縮,急~~~~~~~

看壓什麼了,總之就是有損壓縮和無損壓縮兩種.
看你的要求好像是有損壓縮,估計是視頻或者圖片.
視頻的無壓縮AVI到壓縮格式是可以達到10倍以上壓縮率的,建議用RMVB格式,容易設置,因為是可變碼率.你實驗一小段,在畫質能接受的最低情況下也就是你必須接受的"最小體積".
zip,RAR,Jar,ACE,TZA,TAR,CAB,7z,Jpg,mpg,Mp3,WMA,WMV,RM,Mkv,Mov,...等等很多還有部分AVI等等都是已經壓縮過的,這種文件在畫質不下降,長寬尺寸不減少的情況下你再壓也沒什麼大變化.
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至於無損壓縮,看是什麼東西,文本類的用PPmd興許獲得不錯速度和尺寸,通常的文件用RAR,ACE或者7Z都有不錯表現,對於已壓縮的視頻類,和對已有壓縮包再打包,建議用WinUDA,不過速度巨慢,通常網路破解組織會用ARC,還有paq,比較慢但是壓縮比很高.這些都不是絕對的,絕對要試驗才知道哪個最好,試驗多了會掌握一些經驗.幾年前我曾對一些文本壓縮,結果出乎意料的是CAB做出比RAR和7z,ACE等更小的包包.
回答者：k4me - 榜眼 十二級 3-31 01:27
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補充.
文檔,電子書,游戲,這些本身必須是無損壓縮.(破解組織對游戲資源拆份重組的情況例外),這種壓縮不可能達到非常高的壓縮比.除非在固實壓縮模式下遇到很多是很小且內容重復的文檔(文件,游戲,電子書).
文檔類可以用7zip壓縮,選用LZMA或者PPMD都腰試一下,另外要開啟"固實壓縮".
電子書(除老式chm之類)絕大多數都是經過高壓縮的,相對來說你只能再壓5%就不錯了,也就是壓壓文件頭而已(本身算程序)
游戲類的打包的話不用想了,直接RAR或者7zip,即使換了ARC之類也不能再提高多少百分點.Winrar和7zip都要設置開啟"最高壓縮",固實壓縮才行.另外有時候WinACE仍會給人驚喜.
圖片類也是如此,Jpg都是經過高壓縮的,如果你的圖圖是未壓縮的Bmp,Tif,Tga,倒是可以考慮轉換為Jpg格式(有損壓縮),體積能小很多,你要測試下能接受的圖片質量最低限,然後確定壓縮比,通常照片用70%-75%質量設置即可,絕美的圖圖用85%以上.
壓縮是個通過用簡要描述數據精確組成的過程.比如你的文檔里寫了"0000000000",那麼程序告訴壓縮包"存10個零",如此就減小了體積,而正常的數據是非常復雜的,就想讓你用語言來描述一幅畫,但是要求是別人聽了你的描述可以100%還原這幅畫,那麼最後可能累死也完不成這個任務,如果寫成書,則這本書要比原畫體積大N百倍.
壓縮不是可以無限減小體積的.

Ⅸ 高手，怎麼壓縮大數據，有參照，求分析

針對大數據帶給教育的機遇與挑戰，與讀者深入探討和分享大數據與傳統數據的區別，及其行業落地的進展情況。

一、大數據與傳統數據的區別
與所有新鮮事物一樣，大數據是一個尚未被明確定義的概念。它如此年輕，以至於最時髦的大學還沒來得及趕上開設這門專業，最時髦的專家也還未能讓自己的理論一統江湖。所有對它進行研究的人都還在感悟，大數據究竟與傳統數據有怎樣的區別。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
在google scholar（谷歌學術搜索）中鍵入big data，查詢近5年來的學術著作，共有355,000篇之多；而如果輸入「big data」與「ecation」兩個關鍵詞，模糊匹配下約出現17,600條結果，而精確匹配下則不足10篇。可見，教育領域的大數據挖掘，仍然是一片未開墾，未有先來者制定規則的處女地。而在傳統數據領域，一次PISA考試就能在全世界各地產生300篇以上的博士論文，全世界教育與心理計量方向每年約培養碩士與博士5000人，教育與心理統計分析相關的SSCI核心期刊多達489種，為IES、ETS等機構提供數據分析的專業機構有160餘家，從業者4000多人，而像WWC這樣的行業標准已經形成——傳統的教育數據領域氣象格局已成，很難撼動其已有的方法論與評價體系。
數據量與分析手段也必然走向鳥槍換炮。傳統數據中，一個學生讀完9年制義務教育產生的可供分析的量化數據基本不會超過10kb，包括個人與家庭基本信息，學校與教師相關信息，各門各科的考試成績，身高體重等生理數據，圖書館與體育館的使用記錄，醫療信息與保險信息等，以及其他類別的評估數據。這樣的數據量，一台較高配置的普通家庭電腦，初級的EXCEL或SPSS軟體就能進行5000名以下學生量的統計分析工作；而雙核處理器，ACESS，SurveyCraft等軟體的配置足以完成整個區域的高級統計運算。這樣的工作一般只需要中級水平的教育與心理統計知識，一套可供按部就班進行對照處理的數據分析模版，以及經過兩三個月的操作培訓就能基本勝任。
而大數據的分析則完全是另一種層面的技術。根據美國著名的課堂觀察應用軟體開發商Classroom Observer的研究，在一節40分鍾的普通中學課堂中一個學生所產生的全息數據約有5-6GB，而其中可歸類、標簽、並進行分析的量化數據約有50-60MB，這相當於他在傳統數據領域中積累5000年的數據總和。而要處理這些數據，需要運用雲計算技術，並且需要採用Matlab，Mathematica，Maple等軟體進行處理並進行數據可視化。而能夠處理這些數據的專業人才一般來自數學或計算機工程領域，需要極強的專業知識與培訓，而更為難能可貴的是，大數據挖掘並沒有一定的方法，更多需要依靠挖掘者的天賦與靈感。
大數據與傳統數據最本質的區別體現在採集來源以及應用方向上。傳統數據的整理方式更能夠凸顯的群體水平——學生整體的學業水平，身體發育與體質狀況，社會性情緒及適應性的發展，對學校的滿意度等等。這些數據不可能，也沒有必要進行實時地採集，而是在周期性、階段性的評估中獲得。傳統數據反應的是教育的因變數水平，即學生的學科學習狀況如何，生理健康與心理健康狀態如何，對學校的主觀感受如何等問題。這些數據，完全是在學生知情的情況下獲得的，帶有很強的刻意性和壓迫性——主要會通過考試或量表調查等形式進行——因此也會給學生帶來很大的壓力。
而大數據有能力去關注每一個個體學生的微觀表現——他在什麼時候翻開書，在聽到什麼話的時候微笑點頭，在一道題上逗留了多久，在不同學科課堂上開小差的次數分別為多少，會向多少同班同學發起主動交流？這些數據對其他個體都沒有意義，是高度個性化表現特徵的體現。同時，這些數據的產生完全是過程性的：課堂的過程，作業的過程，師生或生生的互動過程之中……在每時每刻發生的動作與現象中產生。這些數據的整合能夠詮釋教育微觀改革中自變數的水平：課堂應該如何變革才符合學生心理特點？課程是否吸引學生？怎樣的師生互動方式受到歡迎？……而最最有價值的是，這些數據完全是在學生不自知的情況下被觀察、收集的，只需要一定的觀測技術與設備的輔助，而不影響學生任何的日常學習與生活，因此它的採集也非常的自然、真實。
所以，綜合以上的觀點，我們不難發現，在教育領域中，傳統數據與大數據呈現出以下區別：
1、傳統數據詮釋宏觀、整體的教育狀況，用於影響教育政策決策；大數據可以分析微觀、個體的學生與課堂狀況，用於調整教育行為與實現個性化教育。
2、傳統數據挖掘方式，採集方法，內容分類，採信標准等都已存在既有規則，方法論完整；大數據挖掘為新鮮事物，還沒有形成清晰的方法、路徑、以及評判標准。
3、傳統數據來源於階段性的，針對性的評估，其采樣過程可能有系統誤差；大數據來源於過程性的，即時性的行為與現象記錄，第三方、技術型的觀察采樣的方式誤差較小。
4、傳統數據分析所需要的人才、專業技能以及設施設備都較為普通，易獲得；大數據挖掘需要的人才，專業技能以及設施設備要求較高，並且從業者需要有創新意識與挖掘數據的靈感而不是按部就班者，這樣的人才十分稀缺。

二、大數據時代潛藏的教育危機
「不得不承認，對於學生，我們知道得太少」——這是卡耐基·梅隆大學（Carnegie Mellon University）教育學院研究介紹中的一句自白，也同樣是美國十大教育類年會中出鏡率最高的核心議題。這種對於學生認識的匱乏，在21世紀之前長達數百甚至上千年的教育史中並沒有產生什麼消極的效應，但卻在信息技術革命後的近十年來成為教育發展的致命痼疾。
「過去，對於學生來說，到學校上學學習知識具有無可辯駁的重要性，而那是因為當時人們能夠接觸知識的渠道太少，離開學校就無法獲取成體系的知識」斯坦福大學教授Arnetha Ball在AERA（美國教育研究會）大會主旨發言中說道，「但是，互聯網的普及將學校的地位從神壇上拉了下來。」Ball的擔心不無道理。根據Kids Count Census Data Online發布的數據，2012年全美在家上學（Home-Schooling）的5-17歲學生已達到197萬人，相對逐年價下降的出生人口，這一人口比重十分可觀。
與此同時，應運而生的則是內容越來越精緻的網上課堂，而創立於2009年並迅速風靡全球的可汗學院（Khan Academy）正是其中的傑出代表。從知名學府的公開課到可汗學院，這種網路學習模式受到熱捧恰恰證明了：人們對於學習的熱情並沒有過去，但是人們已經極端希望與傳統的學院式授課模式告別。一成不變，甚至「目中無人」的傳統集體教學模式在適應越來越多元化、也越來越追求個性化的學生群體時顯得捉襟見肘。
可汗學院模式不但支持學生自主選擇感興趣的內容，還可以快速跳轉到自己適合的難度，從而提高了學習的效率。學習者沒有學習的壓力，時長、時機、場合、回顧遍數都可以由自己控制。
可以想像，如果可汗學院的模式進一步發展，與計算機自適應（CAT）的評估系統相聯系，讓使用者可以通過自我評估實現對學習進度的掌握以及學習資料的精準獲取，那麼它將形成互聯網產品的「閉環」，其優勢與力量將是顛覆性的。
而如果傳統教育的課程模式不革新，課堂形態不脫胎換骨，教師角色與意識不蛻變，那麼學校的存在就只有對現代化學習資源匱乏的學生才有意義；而對於能夠自主獲得更適宜學習資源的學生來說，去學校可能只是為了完成一項社會角色賦予的義務，甚至談不上必要性，也就更談不上愉快的體驗或興趣的驅使了。
大數據的研究可以幫助教育研究者重新審視學生的需求，通過高新的技術以及細致的分析找到怎樣的課程、課堂、教師是能夠吸引學生的。但問題在於，社會發展給予教育研究者的時間窗口並不寬裕，因為有太多人同樣在試圖通過大數據挖掘設法瓜分學生們有限的精力與注意力。而且從某種程度上，他們做得遠比教育研究者更有動力與誠意。
首當其沖的是游戲的設計者——青少年是其主要消費群體。撇開馳名世界的暴雪公司（Blizzard Entertainment），美國藝電公司（Electronic Arts Inc.），日本任天堂公司（Nintendo）等國際巨鱷不談；即使是國內的盛大網路，第九城市，巨人科技，淘米網路等游戲公司，亦都早已組建了專業實力強勁的「用戶體驗」研究團隊。他們會通過眼動跟蹤，心律跟蹤，血壓跟蹤，鍵盤與滑鼠微操作速率等各種微觀行為來研究如何讓玩家在游戲中投入更多的時間，更加願意花真實世界的錢來購買虛擬世界的物品。什麼時候應該安排敵人出現，敵人應當是什麼級別，主人公需要耗費多少精力才能夠將其擊敗，這些變數都得到了嚴格的設計與控制，原因只有一個——大數據告訴游戲創作者，這樣的設計是最能夠吸引玩家持續游戲的。
其次是電影視頻、青春小說等鏈式文化產業。為什麼在網站上看視頻會一個接一個，無法停止，因為它會根據該賬號的歷史瀏覽記錄推算出其喜歡看什麼樣的視頻，喜歡聽什麼類型風格的歌，並投其所好；而暢銷網路小說看似並沒有「營養」，但裡面的遣詞造句、語段字數，故事起伏設定，甚至主人公性格的類型都是有相關研究進行支持——讀者往往並不喜歡結構嚴密、精心設計的劇情——這就是為什麼情節千篇一律的韓劇受人追捧的原因，他們通過收視率的反復研究，挖掘到了觀眾最需要的那些元素，並且屢試不爽。
此外還有許多更強大的研究者，比如電子商務，總能通過數據找到你可能願意購買的商品——他們甚至知道買尿片的父親更願意買啤酒。
這些領域看似與我們教育者並無特別關聯，但是他們與我們最關心的對象——學生卻有著千絲萬縷的聯系。數百年甚至數十年前，學生並不會面對如此多的誘惑，學校在其生活中占據極大比重，對其影響也最為顯著，因此教育者對於學生的控制總是有著充分的自信。但是，當不同的社會機構與產品開始爭奪學生的注意力時，教育者的自信就只能被認為是一種無法認清形勢的傲慢了——因為在這場「學生爭奪戰」中，傳統學校看上去實在缺乏競爭力。
即使教育研究者願意放下身段，通過大數據的幫助來悉心研究學生的需求與個性。但是人才的匱乏也是非常不利的一點因素——相比於商業環境下對研究實效的追逐，教育研究的緩慢與空洞顯得相形見絀。在互聯網企業紛紛拋出「首席數據官」的頭銜，向各種數據科學狂人拋出橄欖枝，並且在風險投資的鼓舞下，動輒以百萬年薪進行延聘時，大數據研究的前沿陣地必然仍是在互聯網行業中最轟轟烈烈地開戰。
分析形勢後的姿態，以及投入的力度與強度，或許是教育領域在進入大數據研究時最先需要充分考慮的兩個先決條件。
三、誰在為大數據歡呼：一場關於「人性」研究的啟蒙
孜孜不倦地觀測、記錄、挖掘海量的數據，有朝一日終會推導出或簡約或繁復的方程，以此得以在自然科學的歷史豐碑上留名——數百年來，這種對數據的崇拜早已成為了物理學家、化學家、生物學家、天文地理學家們的信念。而牛頓，貝葉斯，薛定諤等一代代巨匠的偉業也揭示了數據對於科學發現的無限重要價值。
相形之下，社會科學領域的研究就要慘淡地多——他們同樣看重數據，同樣追求統計與分析的「程序正義」，同樣勤勤懇懇地設計實驗與調研，去尋找成千上萬的被試，同樣像模像樣地去嵌套方程……但是幾乎很少有研究結果能夠得到普遍的承認，不管是社會學、心理學、經濟學、管理學還是教育學。
當然，社會科學領域的研究者們遇到的困難是顯而易見的：「人性」與「物性」是不同的，物質世界比較穩定，容易尋找規律；而由人組成的社會極其善變，難以總結。從數據的角度來說，人的數據不如物的數據那麼可靠：
首先是人不會像物那樣忠實地進行回應：誰知道一個人填寫的問卷有多少是注意力不集中填錯的、語文水平不高理解錯的、還是壓根沒打算講真話？此外，人與人本身的差距也大於物與物的差距：兩個化學組成相同的物質表現出各種性質幾乎是完全一樣的，但即使是兩個基因完全相同的雙胞胎也會因為不同的人生經驗，而表現出大相徑庭的行為特徵。
但這些都還並不關鍵，最最重要的是：人無法被反復研究。人不是牛頓的木塊，不是伽利略的鉛球，不是巴普洛夫的狼狗，人不會配合一次次從斜坡上被滑下來，一次次從比薩塔頂被扔下來，一次次流著口水乾等著送肉來的鈴聲。而我們知道，在「科學」的三個標准中，首當其沖的就是「可重復驗證」。
換句話說，我們可以獲得的關於「人性」的數據不夠大，不夠多，不夠隨時隨地，因此我們無法從數據中窺見人性。2002年諾貝爾經濟學獎授予心理學家丹尼爾?卡尼曼（Daniel Kahneman）時，似乎標示著社會科學領域已經接受了這樣一種事實：人類的行為是無法尋找規律、無法預測、難以進行科學度量的。社會科學開始懷疑用純粹理性的方法是否可以解答關於「人性」的種種現象。與此相映成趣的是2012年的美國大選，奧巴馬的團隊依靠對網路數據的精準篩選捕捉到了大量的「草根」選民，而對於其喜好與需求的分析與把握更是贏得其信任，從而在不被傳統民調與歷史數據規律看好的情況下一舉勝出。這跨越十年的兩個標志性事件讓人們對於「數據揭示人性」可能性的認識經歷了戲劇性的轉變。
如今，迅速普及的互聯網與移動互聯網悄然為記錄人的行為數據提供了最為便利、持久的載體。手機，iPad等貼近人的終端無時不刻不在記錄關於人的點點滴滴思考、決策與行為。最最重要的是，在這些強大的數據收集終端面前，人們沒有掩飾的意圖，人們完整地呈現著自己的各種經歷，人們不厭其煩一遍又一遍重復著他們不願在實驗情境下表現出來的行為，從而創造著海量的數據——傳統數據研究無法做到的事，傳統研究範式苦苦糾結的許多難點，都在大數據到來的那一剎那遁於無形。
大數據的到來，讓所有社會科學領域能夠藉由前沿技術的發展從宏觀群體走向微觀個體，讓跟蹤每一個人的數據成為了可能，從而讓研究「人性」成為了可能。而對於教育研究者來說，我們比任何時候都更接近發現真正的學生。