奇果压缩

Ⅰ 照片压缩包怎么弄电脑

图片压缩工具怎么用？现如今随着制图水准越来越高，一张图大小达到1G或2G甚至更多都不足为奇。然而在我们需要将图片发布到一些平台时经常会出现由于图片‘体积’过大而导致上传失败的情况，这时通需要使用图片压缩工具对图片文件进行压缩处理，将图片大小压缩至‘限制范围’内。那我们该怎么对图片大小进行压缩呢？下面教你一个通过电脑快速压缩图片大小的方法。


借助工具：迅捷压缩工具

拿到支持图片压缩的工具后看到主界面有图片压缩、视频压缩、PDF压缩、word压缩和PPT压缩等多种压缩方式，我们根据自身需要选择对应的‘图片压缩’功能，也可以根据自身需要选择别的文件压缩方式。


随后工具会来到图片压缩的‘二级页面’，这时把准备好的单张或多张图片添加到右侧指定位置。添加的方式大致可分为按钮添加和拖拽添加两大类，根据自身习惯选择其一即可添加图片文件。


接着图片文件名称和原文件大小等属性会出现到编辑区域，而我们需要做的就是在通用设置和高效压缩中定义图片压缩的压缩设置和输出格式。如果想在图片压缩过程中尽可能保持图片分辨率则选择对应的清晰优先。


如果不想把图片压缩后的文件存储到默认位置则通过‘保存至’的‘文件夹’按钮自定义调整，而后点击开始压缩按钮把添加好的图片根据参数进行压缩，并将压缩后的图片文件导出到‘保存至’所在位置。

Ⅱ 移动和复制对权限和压缩状态的影响是如何的

前提是你的所有分区的文件系统要一样，（如，都是NTFS），你要所放的文件夹没有其他权限和属性设置。那么，你的文件夹不管放在那个分区，他的权限和属性相同

Ⅲ 能给我rengongshaonv的压缩种子吗

气质，就是一个人为人处世，和待人接物的方法和态度。是通过一个人的言行举止，所表现出来的。是由内而外散发出来的。一个满脑子邪淫的人，会有气质吗？能不猥琐吗？会有底气和气场吗？万恶淫为首，邪淫天者注定贫贱一生，邪yin消耗的是一个人的福报和健康.等你的福报消耗完了，霉运就来了，生活不如意，事事不顺心，健康消耗完了，一系列的生理和心里疾病也会接踵而来，色是刮骨钢刀，摧残的是一个人的意志力，人没了意志力，终将一事无成。

一：由于看SQ片、SQ小说是直官的xing刺激，其间你的YJ一直处于充血勃起状态，决定YJ勃起硬度的是PC肌，位于蛋蛋和EXIT之间，常时间的勃起会使PC肌处于疲惫状态，久而久之就会使YJ疲软，达不到理想的硬度。
二：经常看SQ片会使人对“鱼水之欢”的激情和新鲜感下降，严重者和伴侣“嗨咻”时会产生力不从心或厌恶情绪（SQ片的女主角都很漂亮），所以一定要远离SQ片！
三：SQ片的内容繁多，甚至有违家庭社会伦理的内容。为毒害他国青少年身心健康进行文化渗透，诱使青少年犯罪，就值得警惕！

看H 片的危害？为何有一种想看的心理？
如果你是未成年人，则要坚决远离这些东西。由于青春的发育，对于男女之间的事情都比较好奇，一旦你接触了，处于一种本能，它就会像毒 品一样吸引你，从而影响你的学习和成长，而且往往这些H片都伴随暴 li，更会影响你的世界观和人生观。

成年人看SQ片、SQ小说可能引发四大危害
不少人可能认为看SQ录像可提高xing生活的情趣，但如经常看SQ录像，可能给双方的心理和相互关系造成某种损害，这是因为SQ录像带来的信息骗了他们。

A。SQ
录像会使人沉迷于xing的梦幻。xing梦和xing幻想是人类的正常xing心理活动，不大可能主观和能动地去寻求。而SQ录像所诱发的xing梦幻
则不同，往往最具体、最形象化、最容易使人误以为是一种美。长期迷失于xing梦幻中，会对个人心理和夫妻感情产生深远的不良作用。

B。SQ录像传播谬误的xing信息。SQ录像不是科教片，内容是为了赚钱，会夸大或扭曲人类的xing行为，必然会散布种种错误或荒谬的xing信息。

C。SQ录像会使人把对方物体化。SQ录像是通过剥夺语言交流来剥夺人类的情感交流，沉迷于SQ录像的夫妻，会逐渐把对方看做xing工具，忽视或淡忘了双方的感情交流，把对方仅仅视为xing交的对象，是对婚内爱情的最严重破坏。

D。
SQ录像会误导夫妻的xing偏爱。在具体的xing行为和具体xing动作方面，人人都可能具有不同程度的偏爱，夫妻xing生活协调是在互相理解和尊
重的基础上，共同寻找一种双方都觉得合适、满意的具体方式。xing偏爱是一个人的自尊与人格的体现。而SQ录像中的种种技巧是忽略了感情因素的盲目效
仿，只会让对方反感。

看SQ片，上SQ网站的危害比SY更大！原因有：

1，接触H色信息比自己刻意SY更容易发生，前者只要输入网站就可以看到，后者必须是在自己受到强大诱惑的情况下才能发生。

2，接触H色信息更容易上瘾，SY后往往心情非常低落。而上H网后心里不会那么难受，如果过后不破戒，反而觉得自己定力强，于是为下一次上H网提供了心理上的条件。

3，上H网的最终归宿往往是破戒，如果上H上瘾，那么必然导致破戒！

4，戒除H网比戒除SY更难，就如同戒除YY比戒除SY更难一样，YY发展的最后结果就是SY，而H网可以让YY在短时间内无比强大。

5，上H网和导致的YY让生殖系统长期充血，之后再SY往往时间要么比较短，要么SY后很累，比正常情况下的SY累很多。

主要应注意一个问题是男破精不易早，不易多，早则伤精，多则耗元气。西医的不惜精观点是错误的，青少年，看SQ片难免会有xing冲动、射精的现象。这是会消耗青少年的很多能量。多则会，没精神，眼花，耳鸣，腰痛等很多身体能量（元气）不足的证状，元气不足到一定程度时，身体的自保功能就会开始内闲九窍（上七窍，下二窍）导致身体出现一些问题。人体的元气也就象一个工厂的电能，如电量不足时，办法就是把一部份耗电设备停用。当然你的身体不会马上就坏到一点都不用能的程度，（也是因为你的元气不会被耗的一点都没有）但是人体器官工作时会有点吃力的。

人的能量肾精（元气）是有限的，要把这些能量用在长身体，学习，强体魄之上，而少用在大量生产精子，YY之上。只有这样你的身体才 会更健康，头脑更聪明（肾生精，主髓通脑）人生才会更成功。SQ片都是邪乱胡来的，不看SQ片你的人生也不会有什么遗憾！

南无阿弥陀佛！

Ⅳ 2021款东风日产奇骏的发动机的压缩比是多少

日产奇骏的发动机技术是首屈一指的，全新一代奇骏VC- TURBO超变擎300压缩比在8:1 (高性能) ~14:1 (高效能)之间智能切换，动力&油耗皆可最优!
VC- TURBO超变擎300独有多连杆结构，做功冲程瞬间，活塞向下垂直运动，无传统发动机因倾斜角带来的动力损耗!抵消44%传统发动机活塞侧向力，整车NVH提升6%!多连杆结构除了改变活塞运行方式，还可以改变活塞的上止点和下止点，听起来好像很简单，但是实际上这是内燃机的里程碑，目前全世界只有日产有量产技术。一般我们认知中的性能车，压缩比会比较低，可以提供较快的油门相应与加速体验，但要牺牲油耗，我们认知中的经济车，压缩比会比较高，可以提供较好的燃油经济型，但要牺牲驾驶体验。现在不用纠结了，这台发动机压缩比可以在8:1到14:1之间切换，根据驾驶员的需要，动力&油耗皆可最优！全新一代奇骏150kw最大功率，300N*M最大扭矩，5.8L/百公里超低油耗，目前公布的账面数据碾压同级。
发动机输出强劲，发力的顺畅程度高，响应性好，无论在何种情况下给油门，给多少动力就来多少，加速顺畅。

Ⅳ 猕猴桃和奇异果有什么区别

个人认为：猫饼、八角星视频、小影记这三个软件最好用，而且适合小白们。下面我们具体来看下这

十大手机视频剪辑软件排名榜：

一、VUE

VUE是一个短视频拍摄和剪辑应用程序，首次陈列App Store将被推荐给120多个国家的编辑。 VUE具备电影级滤镜，操作简单，一键共享，是大多数爱好剪辑的伙伴的理想选择。

二、乐秀视频编辑器

这个软件功能全面，大小约50M，基本上什么手机都可以使用。 而且这个软件是零广告，非常清爽。

此外，强大的材料库是超级点，内置了各种类型的材料，可以一键下载。

九、彩视

彩视是使用起来不停的视频制作软件，和小影记类似，简单地几分钟就能制作动态专辑。 是自制音乐电影。 这个软件有1000多部高清素材电影，用户可以轻松模仿大咖啡馆作品，制作个人特色电影。

十、印象

面向专业摄影师发售的专业水平的高强制手机照片和后期剪辑软件的形象。 软件的主层次过滤器让用户体验格调更高的作品。

Ⅵ 请问<=10%压缩率的极限压缩如何实现

1.二次压缩几乎没有作用.
2.用7-zip可以实现最大压缩率

采用极限压缩,压缩方法Bzip2 字典大小:900K 单词大小未:分配 固实数据大小:固实

这样的压缩率最大.但是并不是很实用,因为耗费时间太多.

没那个必要,你那样耗时耗力.而且你试试看最后结果都差不多.

而且啊,一般就算"极限压缩"字典大小都不会小于64M.
小于64M之后非常耗费时间.总也要有点效率吧.
这样耗费一整天的时间压缩一个软件还不给人笑死,是不?

Ⅶ y采用哈夫曼编码思想实现文件的压缩和恢复功能，并提供压缩前后的占用空间之比！

一．模型表示：
计算机使用数字代码来存储字符，ASC II码是最常用的编码。一个ASC II码值占一个字节(8个二进制位)，其最高位(b7)用作奇偶校验位，共128个。要对一个文本文件进行压缩，就是要对文件内的字符重新编码，使出现次数较多的字符用较短的编码存储，而出现次数少的字符则采用相对较长的编码存储，最终使压缩后整个文件的大小小于原文件。
这里采用哈夫曼编码方式来对每个字符重新编码，因为哈夫曼树具有最小带权路径长度的性质，能够生成用于压缩的二进制前缀码。程序使用的 “静态统计模型”，也就是说在编码前统计要编码的信息中所有字符的出现频率，字符的出现频率即为字符的权，然后根据统计出的信息建立编码树，进行编码。利用所得的编码生成压缩文件。由于采用的是“静态统计模型”，在压缩文件里必须保存统计出的结果以便解码时构造相同的编码树，或者直接保存编码树本身。
在解压缩时，首先从文件头读入保存的编码信息，从而对后续的编码解码，还原成ASCII的形式，生成与原文相同的文件。

二．概要设计：
由于一棵有n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点，考虑到程序的执行效率，可以将二叉树存放在连续空间里（静态链表），空间的每个结点内仍有左子树、右子树、双亲等指针，以便译码和解码。即存储在一个大小为2n-1的一维数组中，每个结点的结构为：
struct HNode
{
char elem; //保存结点所表示的字符（主要用于译码时）
unsigned long weight; //保存结点的权值，对于叶子，即为字符的出现次数
int parent, lchild, rchild; //保存结点的双亲，左右孩子的位置

Ⅷ 怎么以10:1的比率压缩,急~~~~~~~

看压什么了,总之就是有损压缩和无损压缩两种.
看你的要求好像是有损压缩,估计是视频或者图片.
视频的无压缩AVI到压缩格式是可以达到10倍以上压缩率的,建议用RMVB格式,容易设置,因为是可变码率.你实验一小段,在画质能接受的最低情况下也就是你必须接受的"最小体积".
zip,RAR,Jar,ACE,TZA,TAR,CAB,7z,Jpg,mpg,Mp3,WMA,WMV,RM,Mkv,Mov,...等等很多还有部分AVI等等都是已经压缩过的,这种文件在画质不下降,长宽尺寸不减少的情况下你再压也没什么大变化.
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至于无损压缩,看是什么东西,文本类的用PPmd兴许获得不错速度和尺寸,通常的文件用RAR,ACE或者7Z都有不错表现,对于已压缩的视频类,和对已有压缩包再打包,建议用WinUDA,不过速度巨慢,通常网络破解组织会用ARC,还有paq,比较慢但是压缩比很高.这些都不是绝对的,绝对要试验才知道哪个最好,试验多了会掌握一些经验.几年前我曾对一些文本压缩,结果出乎意料的是CAB做出比RAR和7z,ACE等更小的包包.
回答者：k4me - 榜眼 十二级 3-31 01:27
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补充.
文档,电子书,游戏,这些本身必须是无损压缩.(破解组织对游戏资源拆份重组的情况例外),这种压缩不可能达到非常高的压缩比.除非在固实压缩模式下遇到很多是很小且内容重复的文档(文件,游戏,电子书).
文档类可以用7zip压缩,选用LZMA或者PPMD都腰试一下,另外要开启"固实压缩".
电子书(除老式chm之类)绝大多数都是经过高压缩的,相对来说你只能再压5%就不错了,也就是压压文件头而已(本身算程序)
游戏类的打包的话不用想了,直接RAR或者7zip,即使换了ARC之类也不能再提高多少百分点.Winrar和7zip都要设置开启"最高压缩",固实压缩才行.另外有时候WinACE仍会给人惊喜.
图片类也是如此,Jpg都是经过高压缩的,如果你的图图是未压缩的Bmp,Tif,Tga,倒是可以考虑转换为Jpg格式(有损压缩),体积能小很多,你要测试下能接受的图片质量最低限,然后确定压缩比,通常照片用70%-75%质量设置即可,绝美的图图用85%以上.
压缩是个通过用简要描述数据精确组成的过程.比如你的文档里写了"0000000000",那么程序告诉压缩包"存10个零",如此就减小了体积,而正常的数据是非常复杂的,就想让你用语言来描述一幅画,但是要求是别人听了你的描述可以100%还原这幅画,那么最后可能累死也完不成这个任务,如果写成书,则这本书要比原画体积大N百倍.
压缩不是可以无限减小体积的.

Ⅸ 高手，怎么压缩大数据，有参照，求分析

针对大数据带给教育的机遇与挑战，与读者深入探讨和分享大数据与传统数据的区别，及其行业落地的进展情况。

一、大数据与传统数据的区别
与所有新鲜事物一样，大数据是一个尚未被明确定义的概念。它如此年轻，以至于最时髦的大学还没来得及赶上开设这门专业，最时髦的专家也还未能让自己的理论一统江湖。所有对它进行研究的人都还在感悟，大数据究竟与传统数据有怎样的区别。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
在google scholar（谷歌学术搜索）中键入big data，查询近5年来的学术着作，共有355,000篇之多；而如果输入“big data”与“ecation”两个关键词，模糊匹配下约出现17,600条结果，而精确匹配下则不足10篇。可见，教育领域的大数据挖掘，仍然是一片未开垦，未有先来者制定规则的处女地。而在传统数据领域，一次PISA考试就能在全世界各地产生300篇以上的博士论文，全世界教育与心理计量方向每年约培养硕士与博士5000人，教育与心理统计分析相关的SSCI核心期刊多达489种，为IES、ETS等机构提供数据分析的专业机构有160余家，从业者4000多人，而像WWC这样的行业标准已经形成——传统的教育数据领域气象格局已成，很难撼动其已有的方法论与评价体系。
数据量与分析手段也必然走向鸟枪换炮。传统数据中，一个学生读完9年制义务教育产生的可供分析的量化数据基本不会超过10kb，包括个人与家庭基本信息，学校与教师相关信息，各门各科的考试成绩，身高体重等生理数据，图书馆与体育馆的使用记录，医疗信息与保险信息等，以及其他类别的评估数据。这样的数据量，一台较高配置的普通家庭电脑，初级的EXCEL或SPSS软件就能进行5000名以下学生量的统计分析工作；而双核处理器，ACESS，SurveyCraft等软件的配置足以完成整个区域的高级统计运算。这样的工作一般只需要中级水平的教育与心理统计知识，一套可供按部就班进行对照处理的数据分析模版，以及经过两三个月的操作培训就能基本胜任。
而大数据的分析则完全是另一种层面的技术。根据美国着名的课堂观察应用软件开发商Classroom Observer的研究，在一节40分钟的普通中学课堂中一个学生所产生的全息数据约有5-6GB，而其中可归类、标签、并进行分析的量化数据约有50-60MB，这相当于他在传统数据领域中积累5000年的数据总和。而要处理这些数据，需要运用云计算技术，并且需要采用Matlab，Mathematica，Maple等软件进行处理并进行数据可视化。而能够处理这些数据的专业人才一般来自数学或计算机工程领域，需要极强的专业知识与培训，而更为难能可贵的是，大数据挖掘并没有一定的方法，更多需要依靠挖掘者的天赋与灵感。
大数据与传统数据最本质的区别体现在采集来源以及应用方向上。传统数据的整理方式更能够凸显的群体水平——学生整体的学业水平，身体发育与体质状况，社会性情绪及适应性的发展，对学校的满意度等等。这些数据不可能，也没有必要进行实时地采集，而是在周期性、阶段性的评估中获得。传统数据反应的是教育的因变量水平，即学生的学科学习状况如何，生理健康与心理健康状态如何，对学校的主观感受如何等问题。这些数据，完全是在学生知情的情况下获得的，带有很强的刻意性和压迫性——主要会通过考试或量表调查等形式进行——因此也会给学生带来很大的压力。
而大数据有能力去关注每一个个体学生的微观表现——他在什么时候翻开书，在听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留了多久，在不同学科课堂上开小差的次数分别为多少，会向多少同班同学发起主动交流？这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的过程，师生或生生的互动过程之中……在每时每刻发生的动作与现象中产生。这些数据的整合能够诠释教育微观改革中自变量的水平：课堂应该如何变革才符合学生心理特点？课程是否吸引学生？怎样的师生互动方式受到欢迎？……而最最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。
所以，综合以上的观点，我们不难发现，在教育领域中，传统数据与大数据呈现出以下区别：
1、传统数据诠释宏观、整体的教育状况，用于影响教育政策决策；大数据可以分析微观、个体的学生与课堂状况，用于调整教育行为与实现个性化教育。
2、传统数据挖掘方式，采集方法，内容分类，采信标准等都已存在既有规则，方法论完整；大数据挖掘为新鲜事物，还没有形成清晰的方法、路径、以及评判标准。
3、传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，即时性的行为与现象记录，第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。
4、传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者，这样的人才十分稀缺。

二、大数据时代潜藏的教育危机
“不得不承认，对于学生，我们知道得太少”——这是卡耐基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）教育学院研究介绍中的一句自白，也同样是美国十大教育类年会中出镜率最高的核心议题。这种对于学生认识的匮乏，在21世纪之前长达数百甚至上千年的教育史中并没有产生什么消极的效应，但却在信息技术革命后的近十年来成为教育发展的致命痼疾。
“过去，对于学生来说，到学校上学学习知识具有无可辩驳的重要性，而那是因为当时人们能够接触知识的渠道太少，离开学校就无法获取成体系的知识”斯坦福大学教授Arnetha Ball在AERA（美国教育研究会）大会主旨发言中说道，“但是，互联网的普及将学校的地位从神坛上拉了下来。”Ball的担心不无道理。根据Kids Count Census Data Online发布的数据，2012年全美在家上学（Home-Schooling）的5-17岁学生已达到197万人，相对逐年价下降的出生人口，这一人口比重十分可观。
与此同时，应运而生的则是内容越来越精致的网上课堂，而创立于2009年并迅速风靡全球的可汗学院（Khan Academy）正是其中的杰出代表。从知名学府的公开课到可汗学院，这种网络学习模式受到热捧恰恰证明了：人们对于学习的热情并没有过去，但是人们已经极端希望与传统的学院式授课模式告别。一成不变，甚至“目中无人”的传统集体教学模式在适应越来越多元化、也越来越追求个性化的学生群体时显得捉襟见肘。
可汗学院模式不但支持学生自主选择感兴趣的内容，还可以快速跳转到自己适合的难度，从而提高了学习的效率。学习者没有学习的压力，时长、时机、场合、回顾遍数都可以由自己控制。
可以想象，如果可汗学院的模式进一步发展，与计算机自适应（CAT）的评估系统相联系，让使用者可以通过自我评估实现对学习进度的掌握以及学习资料的精准获取，那么它将形成互联网产品的“闭环”，其优势与力量将是颠覆性的。
而如果传统教育的课程模式不革新，课堂形态不脱胎换骨，教师角色与意识不蜕变，那么学校的存在就只有对现代化学习资源匮乏的学生才有意义；而对于能够自主获得更适宜学习资源的学生来说，去学校可能只是为了完成一项社会角色赋予的义务，甚至谈不上必要性，也就更谈不上愉快的体验或兴趣的驱使了。
大数据的研究可以帮助教育研究者重新审视学生的需求，通过高新的技术以及细致的分析找到怎样的课程、课堂、教师是能够吸引学生的。但问题在于，社会发展给予教育研究者的时间窗口并不宽裕，因为有太多人同样在试图通过大数据挖掘设法瓜分学生们有限的精力与注意力。而且从某种程度上，他们做得远比教育研究者更有动力与诚意。
首当其冲的是游戏的设计者——青少年是其主要消费群体。撇开驰名世界的暴雪公司（Blizzard Entertainment），美国艺电公司（Electronic Arts Inc.），日本任天堂公司（Nintendo）等国际巨鳄不谈；即使是国内的盛大网络，第九城市，巨人科技，淘米网络等游戏公司，亦都早已组建了专业实力强劲的“用户体验”研究团队。他们会通过眼动跟踪，心律跟踪，血压跟踪，键盘与鼠标微操作速率等各种微观行为来研究如何让玩家在游戏中投入更多的时间，更加愿意花真实世界的钱来购买虚拟世界的物品。什么时候应该安排敌人出现，敌人应当是什么级别，主人公需要耗费多少精力才能够将其击败，这些变量都得到了严格的设计与控制，原因只有一个——大数据告诉游戏创作者，这样的设计是最能够吸引玩家持续游戏的。
其次是电影视频、青春小说等链式文化产业。为什么在网站上看视频会一个接一个，无法停止，因为它会根据该账号的历史浏览记录推算出其喜欢看什么样的视频，喜欢听什么类型风格的歌，并投其所好；而畅销网络小说看似并没有“营养”，但里面的遣词造句、语段字数，故事起伏设定，甚至主人公性格的类型都是有相关研究进行支持——读者往往并不喜欢结构严密、精心设计的剧情——这就是为什么情节千篇一律的韩剧受人追捧的原因，他们通过收视率的反复研究，挖掘到了观众最需要的那些元素，并且屡试不爽。
此外还有许多更强大的研究者，比如电子商务，总能通过数据找到你可能愿意购买的商品——他们甚至知道买尿片的父亲更愿意买啤酒。
这些领域看似与我们教育者并无特别关联，但是他们与我们最关心的对象——学生却有着千丝万缕的联系。数百年甚至数十年前，学生并不会面对如此多的诱惑，学校在其生活中占据极大比重，对其影响也最为显着，因此教育者对于学生的控制总是有着充分的自信。但是，当不同的社会机构与产品开始争夺学生的注意力时，教育者的自信就只能被认为是一种无法认清形势的傲慢了——因为在这场“学生争夺战”中，传统学校看上去实在缺乏竞争力。
即使教育研究者愿意放下身段，通过大数据的帮助来悉心研究学生的需求与个性。但是人才的匮乏也是非常不利的一点因素——相比于商业环境下对研究实效的追逐，教育研究的缓慢与空洞显得相形见绌。在互联网企业纷纷抛出“首席数据官”的头衔，向各种数据科学狂人抛出橄榄枝，并且在风险投资的鼓舞下，动辄以百万年薪进行延聘时，大数据研究的前沿阵地必然仍是在互联网行业中最轰轰烈烈地开战。
分析形势后的姿态，以及投入的力度与强度，或许是教育领域在进入大数据研究时最先需要充分考虑的两个先决条件。
三、谁在为大数据欢呼：一场关于“人性”研究的启蒙
孜孜不倦地观测、记录、挖掘海量的数据，有朝一日终会推导出或简约或繁复的方程，以此得以在自然科学的历史丰碑上留名——数百年来，这种对数据的崇拜早已成为了物理学家、化学家、生物学家、天文地理学家们的信念。而牛顿，贝叶斯，薛定谔等一代代巨匠的伟业也揭示了数据对于科学发现的无限重要价值。
相形之下，社会科学领域的研究就要惨淡地多——他们同样看重数据，同样追求统计与分析的“程序正义”，同样勤勤恳恳地设计实验与调研，去寻找成千上万的被试，同样像模像样地去嵌套方程……但是几乎很少有研究结果能够得到普遍的承认，不管是社会学、心理学、经济学、管理学还是教育学。
当然，社会科学领域的研究者们遇到的困难是显而易见的：“人性”与“物性”是不同的，物质世界比较稳定，容易寻找规律；而由人组成的社会极其善变，难以总结。从数据的角度来说，人的数据不如物的数据那么可靠：
首先是人不会像物那样忠实地进行回应：谁知道一个人填写的问卷有多少是注意力不集中填错的、语文水平不高理解错的、还是压根没打算讲真话？此外，人与人本身的差距也大于物与物的差距：两个化学组成相同的物质表现出各种性质几乎是完全一样的，但即使是两个基因完全相同的双胞胎也会因为不同的人生经验，而表现出大相径庭的行为特征。
但这些都还并不关键，最最重要的是：人无法被反复研究。人不是牛顿的木块，不是伽利略的铅球，不是巴普洛夫的狼狗，人不会配合一次次从斜坡上被滑下来，一次次从比萨塔顶被扔下来，一次次流着口水干等着送肉来的铃声。而我们知道，在“科学”的三个标准中，首当其冲的就是“可重复验证”。
换句话说，我们可以获得的关于“人性”的数据不够大，不够多，不够随时随地，因此我们无法从数据中窥见人性。2002年诺贝尔经济学奖授予心理学家丹尼尔?卡尼曼（Daniel Kahneman）时，似乎标示着社会科学领域已经接受了这样一种事实：人类的行为是无法寻找规律、无法预测、难以进行科学度量的。社会科学开始怀疑用纯粹理性的方法是否可以解答关于“人性”的种种现象。与此相映成趣的是2012年的美国大选，奥巴马的团队依靠对网络数据的精准筛选捕捉到了大量的“草根”选民，而对于其喜好与需求的分析与把握更是赢得其信任，从而在不被传统民调与历史数据规律看好的情况下一举胜出。这跨越十年的两个标志性事件让人们对于“数据揭示人性”可能性的认识经历了戏剧性的转变。
如今，迅速普及的互联网与移动互联网悄然为记录人的行为数据提供了最为便利、持久的载体。手机，iPad等贴近人的终端无时不刻不在记录关于人的点点滴滴思考、决策与行为。最最重要的是，在这些强大的数据收集终端面前，人们没有掩饰的意图，人们完整地呈现着自己的各种经历，人们不厌其烦一遍又一遍重复着他们不愿在实验情境下表现出来的行为，从而创造着海量的数据——传统数据研究无法做到的事，传统研究范式苦苦纠结的许多难点，都在大数据到来的那一刹那遁于无形。
大数据的到来，让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体，让跟踪每一个人的数据成为了可能，从而让研究“人性”成为了可能。而对于教育研究者来说，我们比任何时候都更接近发现真正的学生。