用北大算法算GPA，除了给出的几个分数有对应的绩点，中间的其他分数呢，如84分对应多少绩点？

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本文目录一览：

• 1、用北大算法算GPA，除了给出的几个分数有对应的绩点，中间的其他分数呢，如84分对应多少绩点？
• 2、函授大专可以报考在职研究生吗
• 3、北大青鸟设计培训：程序员为什么要学习算法以及应用领域？

用北大算法算GPA，除了给出的几个分数有对应的绩点，中间的其他分数呢，如84分对应多少绩点？

成绩 绩点 成绩 绩点 成绩 绩点 成绩 绩点 成绩 绩点 成绩 绩点
60 1 61 1.15 62 1.29 63 1.43 64 1.57 65 1.7
66 1.83 67 1.96 68 2.08 69 2.2 70 2.31 71 2.42
72 2.53 73 2.63 74 2.73 75 2.83 76 2.92 77 3.01
78 3.09 79 3.17 80 3.25 81 3.32 82 3.39 83 3.46
84 3.52 85 3.58 86 3.63 87 3.68 88 3.73 89 3.77
90 3.81 91 3.85 92 3.88 93 3.91 94 3.93 95 3.95
96 3.97 97 3.98 98 3.99 99 4 100 4
若以字段计算成绩(优秀,良好,及格和不及格属于同一评定标准; 合格与不合格属于同一评定标准)：
if(成绩="优秀") then 绩点=4
elseif (成绩="良好") then 绩点=3
elseif (成绩=“及格”) then 绩点=1
elseif (成绩="不及格") then 绩点=0
if (成绩="合格") then 绩点=4
elseif (成绩="不合格") then 绩点=0
注：对于07级及之后年级，考察课程（判断标准：除了体育课之外给予“合格”评价的课程）成绩不列入GPA统计。
学分绩点的计算：�
1．一门课程的学分绩点＝绩点×学分数�
2．学年或总评学习绩点＝所学课程学分绩点之和÷所学课程学分之和
例如，两门课学分分别为2和3，绩点分别为3.7和4.0，
那么平均绩点为(3.7*2+3*4.0)/(2+3)。

函授大专可以报考在职研究生吗

报考在职研究生要求的学历必须属于国民教育系列，国家承认的，而函授是成人高考的一种，属于国民教育系列。因此，函授大专毕业生与全日制大专毕业生一样，是可以报考在职研究生的。 【双证研究生全网可查，点击了解详情】

不过，函授大专毕业生与全日制大专毕业生一样，在报考在职研究生时，只能选择一月联考形式。因为，同等学力申硕形式要求申请硕士学位的人员必须是本科以上学历，且获得学士学位满三年。一月联考中的相关在职研究生专业则允许大专学历人员报考。 【适合上班族提升学历，点击了解详情】

函授大专毕业生，如果取得毕业证的时间满两年了，就可以报考工程硕士在职研究生、金融硕士以及法律硕士等专业，最后还可获得双证。毕业时间满五年的函授大专生，可以报考的专业就更多了，有MBA、MEM、MPA等，他们如果被正式录取的话，在达到毕业要求后，都是可以获得在职研究生双证的。

需要指出的是，一月联考的入学考试难度比较大，而且很多院校及专业要求函授大专学历的人员在进入复试阶段后，还需要加试两门专业课。因此，此类考生在进修时，需要做好充分的考前备考，并有一定承受压力的心理准备。

如有报考需求，推荐咨询尚德机构。尚德机构分布各地的咨询中心能够便于学员获得详尽、全新的课程信息。任何关于课程、考试、就业的疑惑，都可以在咨询中心得到详细解答，在尚德机构各地分部的咨询现场，都可以免费了解到各个课程项目的教材、教辅等更为具体的信息。 【院校费用报考条件，点击了解详情】

北大青鸟设计培训：程序员为什么要学习算法以及应用领域？

苍穹网(https://www.cgowl.com)小编还为大家带来北大青鸟设计培训：程序员为什么要学习算法以及应用领域？的相关内容。

对于许多编程开发程序员来说，组织开发架构等技术应该都掌握了不少了，那么大家是否懂得算法相关的技术呢?今天，昌平电脑培训就一起来了解一下，程序员为什么要学习算法以及应用领域的问题。
学习算法的重要性在介绍具体算法之前，我先谈一下个人对学习算法的初心。
我的初心无非有两点：一，BAT等互联网公司招聘面试时要问算法知识，如果想要进入互联网公司，我就必须学好算法;二，通过学习算法提升个人开发的基本功，这样一来，对于不同场景我就可以正确选择对应的数据结构和算法，使得程序更健壮，提高程序的运行效率。
应用领域目前计算机各个细分领域涉及到不同的算法。
比如说搜索引擎，平时我们使用google、百度等浏览器，只要我们输入一个关键字，浏览器就会快速地返回相关的集合，这个集合的背后就隐藏着许多算法。
如果没有这些算法，我们是不可能这么快速地得到想要的结果。
再比如说人工智能，通过计算模型算法实现人体识别、语音识别等各应用场景。
算法分析上文我们已经介绍到算法就是解决问题的方法，而对于同一个问题，可能存在不同的解决方法。
因此，为了衡量一个算法的优劣，提出了时间复杂度与空间复杂度这两个概念。
时间复杂度一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n)，算法的时间度量记为T(n)=O(f(n))，它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度。
空间复杂度空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。
一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。
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