入门级眼霜推荐 别再萎靡不振了
如果你经常熬夜，卸妆不干净，20几年都这样一路过来，那么色素沉淀，必然会找到你，对于年轻的美眉们来说，可能觉得睡一觉黑眼圈就没了，殊不知这只是一个从量变到质变的过程，下面就来看看国外媒体Rank and Style评选出10款$50以下的好用眼霜，以入门级为主，保湿补水、且性价比高，适合不适宜深度滋养的眼部肌肤。倩碧眼部护理水凝霜特别适合熬夜留下的黑眼圈和青眼圈，另外防御细纹。可以用于眼部消除眼袋，黑眼圈，淡化皱纹，令明眸再现，倩碧全效眼霜是一种不含油份的护理用品。其独有唤醒皮肤的记忆科技MNEMONIC TECHNOIOGY 能不停唤醒眼部肌肤，提供滋润，减少皱纹及增强眼部肌肤的弹性。All About Eyes 清盈的质地迅速渗透入皮肤，实时减轻眼袋、黑眼圈及皱纹的现象，可早晚使用。提供镇静，舒缓效果，改善黑眼圈，浮肿及幼纹。每日不可缺少的护眼步骤，令眼部肌肤细密紧致，减轻眼部浮肿现象，配方清爽，绝无油腻之感。清盈的质地迅速渗透入皮肤，即时减轻眼袋、黑眼圈及皱纹的现象，可早晚使用。消除眼袋，黑眼圈，淡化皱纹，令明眸再现。芭比波朗保湿眼霜含有丰富的水溶性矿物质及多种维他命,快速被肌肤吸收,能强健肌肤各天然构成,令眼部肌肤健康并达到24小时持久保湿.以水为基础的配方,同时蕴含珍贵鳄梨油、荷荷巴油和芦荟精华,有效减少细纹,令肌肤更平滑、更紧致,也为后续眼部遮瑕做好准备,令底妆更服帖.Olay玉兰油Regenerist眼部紧致精华素使用二十四天，即可看到肌肤显著改善。含氨基酸肱复合物(Amino- Peptide complex)，滋润眼部肌肤，有助胶原蛋白和弹性蛋白自然再生，能紧致眼周肌肤，使眼周肤色呈现亮彩。且让眼部肌肤如丝绒般细滑，双眸展现自然光彩。经皮肤及眼科专家测试，不含香料，不油腻。科颜氏牛油果眼霜双重保湿机制眼霜，带给肌肤最大的保水度，以及柔嫩的触感，适合干性，中偏干，中性，中偏油，或敏感性肌肤。帮助肌肤角质的新陈代谢正常化，保持弹性与光滑。渗透性高，常用于润肤乳及按摩油，可改善松弛老化的肌肤，并具有滋润与镇静功效。Philosophy自然哲理抗衰老眼霜 自然哲理高级抗衰老眼霜能够滋润和保养脆弱的眼部肌肤，具有减轻黑眼圈，减轻眼袋，减少眼部细纹皱纹的功效。抗氧化成分能够使眼部皮肤强健，预防潜在的损害。 抗衰老，缓解眼部浮肿。 临床验证经过六个星期的使用, 80%的使用者感受到细纹,黑眼圈,眼部浮肿和皮肤质感得到明显改善.全效配方非常轻薄温和,其配方中的消炎成份具有舒缓,镇静的效果.持续使用可以明亮眼周肤色,去除黑眼圈.即使敏感性皮肤亦可使用。benefit贝玲妃亮采眼霜IT'S POTENT！EYE CREAM能淡化黑眼圈，抚平细纹，为眼周部位保湿，让双眸闪耀年轻灿烂的神采。功效强大、作用温和的眼霜蕴含地榆。有助于舒缓肌肤，并含有多重具保湿功效的天然植物萃取：促生胶原蛋白的苹果萃取，保护肌肤免受自由基侵害的琵琶萃取，使肌肤紧致回复弹力的胜肽复合物，以及强效保湿的玻尿酸钠，能贮存相当于其重量一千倍的水分。理肤泉活力VC眼霜将极易氧化的精纯维生素C稳定保存于乳霜制剂中浓度5%，精纯维他命C活性抗老化成分，加固胶原纤维结构，同时抑制黑色素生成；西班牙苦橙花精华，促进眼周肌肤微循环；理肤泉温泉水源于欧洲皮肤学温泉中心，具有抗过敏、抗自由基功效。有效缓解黑眼圈，提亮眼周皮肤。预防和修复眼周细纹，使眼周皮肤细腻、光泽。柔润质地，无须担心脂肪粒，敏感性眼周皮肤亦可安心使用。质地清爽，不黏不腻。保湿滋润可加速调理眼部周围新陈代谢解决眼部所有问题。完美改善眼部周围细纹，松驰、眼袋、黑眼圈。侯舒卡博士(Dr. Hauschka)活力眼霜能够迅速吸收的乳液,温和护理眼部肌肤组织。有助于巩固肌肤,减少细纹和皱纹。为提供额外支持。回复肌肤弹性。 滋养,滋润,清爽肌肤。缩小黑眼圈和眼部浮肿。令眼部如鹅绒般润滑,柔嫩,亮采。
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「雙眼皮膠帶這樣貼」1、先量好要做出雙眼皮褶的位置。2、閉上眼，將膠帶貼上。3、睜開眼，黏出雙眼皮褶。4、用圓頭小剪刀剪掉多出來的部分。5、最後再調整一下眼頭眼尾的褶子即可。
【保湿常用的几类成分】　吸湿剂：甘油(丙三醇)、透明质酸钠、丁二醇、丙二醇等，负责抽水；　封闭剂：凡士林、矿物油（液体石蜡）、各种植物油，负责锁水；　润肤剂：羊毛脂、硅油类、一些酯和醇等（有些润肤剂也有吸湿作用），负责产生良好的肤感；
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rank、if、countifs函数
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二级office备考人群
2018年3月份全国计算机二级office中常考函数及必考函数的用法
新筑梦教育罗老师，累计培训学员6千余人，上课思路清晰，幽默风趣。对待学生态度亲切！解决学生问题及时！
& & & & &计算机二级office考试中函数的重要性相信大家都比较清楚。考试中，也许你会因为某个函数不会用二导致丢分太多！实际应用中，用上所学函数也可以给你处理表格数据带来事半功倍的效果。所以，既然点进来了，不妨让新筑梦教育Mr.罗带你进入函数的世界吧！
& & & & & & &&Mr.罗上课的风格：幽默风趣、通俗易懂。更重要的是能够及时解答您的疑惑！
& & & & & & & &函数最重要的是逻辑，Mr.罗上课也会注重逻辑的培养，让您学的更轻松。
& & & & &本课程中即将讲到比如：vlookup函数、sumifs函数、rank函数、mid/left/right函数、weekday函数、len/lenb函数、if函数及其嵌套、取整函数等。Mr.罗讲结合考试中容易出现的情况进行全面的分析，让你学了有收获。从而更轻松的做题！
第1章第一部分
rank、if、countifs函数
第2章第二部分
sumifs、vlookup函数
第3章第三部分
根据日期求季度
第4章第四部分
身份证号码相关函数
第5章第五部分
第6章第六部分
len与lenb函数
第7章第七部分
常考取整函数
第8章第八部分
sumifs专讲
第9章第五部分
rank排名函数
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Learning to Rank入门小结
Table of Contents
Web Search 的历史经历了
传统的 &text retrieval& 到 &基于link analysis的搜索引擎&，目前，由于机器学习和数据挖掘
的技术不断成熟，利用统计模型来解决rank问题已经成为一个hot topic： Learning to Rank
2&LTR的流程
Collect Training Data (Queries and their labeled documents)&
Feature Extraction for Query-document Pairs
Learning the Ranking Model by Minimizing a Loss Function on the Training Data
Use the Model to Answer Online Queries
3&训练数据的获取
有2种获取训练数据的来源:1）人工标注；2）搜索日志。
3.1&人工标注
从搜索日志中随机选取一部分Query，让受过专业训练的数据评估员对&Query-Url对&给出
相关性判断。常见的是5档的评分:差、一般、好、优秀、完美。以此作为训练数据。人工标
注是标注者的主观判断，会受标注者背景知识等因素的影响。
3.2&搜索日志
使用点击日志的偏多。比如，结果ABC分别位于123位，B比A位置低，但却得到了更多的点击，
那么B的相关性可能好于A。点击数据隐式反映了同Query下搜索结果之间相关性的相对好坏。
在搜索结果中，高位置的结果被点击的概率会大于低位置的结果，这叫做&点击偏见&（Click Bias）。
但采取以上的方式，就绕过了这个问题。因为我们只记录发生了&点击倒置&的高低位结果，使用这
样的&偏好对&作为训练数据。关于点击数据的使用，后续再单独开帖记录，这里不展开。
在实际应用中，除了点击数据，往往还会使用更多的数据。比如通过session日志，挖掘诸如页面停
留时间等维度。在实际场景中，搜索日志往往含有很多噪音。且只有Top Query（被搜索次数较多
的Query）才能产生足够数量能说明问题的搜索日志。
3.3&公共数据集
现存一批公开的数据集可以使用
Microsoft Learning to Rank Dataset,&
Yahoo Learning to Rank Challenge,&
4&特征抽取
搜索引擎会使用一系列特征来决定结果的排序。一个特征称之为一个&feature&。按照我的理解，
feature可以分为3大类：
Doc本身的特征：Pagerank、内容丰富度、是否是spam等
Query-Doc的特征：文本相关性、Query term在文档中出现的次数等
此阶段就是要抽取出所有的特征，供后续训练使用。
5&模型训练
5.1&训练方法
LTR的学习方法分为Pointwise、Pairwise和Listwise三类。Pointwise和Pairwise把排序问题转换成&
回归&、&分类&或&有序分类&问题。Lisewise把Query下整个搜索结果作为一个训练的实例。3种方法
的区别主要体现在损失函数（Loss Function）上：
Regression: treat relevance degree as real values
Classification: treat relevance degree as categories
Pairwise classification: reduce ranking to classifying the order between each pair of documents.
5.1.1&Pointwise
& & & & Pointwis方法的主要思想是将排序问题转化为多类分类问题或者回归问题。以多类分类为例
进行说明：假设对于查询query，与其相关的文档集合为：{d1, d2, &, dn}。那么首先对这n个pair：
(query, di)抽取特征并表示成特征向量。
Regression-based：
将query与di之间的相关度作为value，利用regression model来得到一个query与document之间相关
度的预测。
Classification-based：
将query与di之间的相关度的程度作为label，一般的label等级划分方式为：｛Perfect, Excellent,
Good, Fair, Bad｝，一共五个类别。于是，对于一个查询及其文档集，可以形成n个训练实例。有了
训练实例，我们可以使用任一种多类分类器进行学习，比如最大熵，SVM。下面是一个例子：
5.1.2&Pairwise
&Pairwise方法是目前比较流行的方法，效果也非常不错。它的主要思想是将Ranking问题形式化为二元
分类问题。
&&&&&&&&下面这张图很直观地表达了pairwise方法的思想，同时也给出了构造训练实例的方法。
&&&&&&&&对于同一条query，在它的所有相关文档集里，对任两个不同label的文档，都可以得到一个训练实例
（pair），比如图中的（）分别对应label为5和3，那么对于这个pair实例，给它赋予类别+1（5&3），
反之则赋予类别-1。于是，按照这种方式，我们就得到了二元分类器训练所需的样本了。预测时，只需要对
所有pair进行分类，便可以得到文档集的一个偏序关系，从而实现排序。
&Pairwise方法有很多的实现，比如SVM Rank（开源）, 还有RankNet(C. Burges, et al. ICML 2005)， FRank
(M.Tsai, T.Liu, et al. SIGIR 2007)，RankBoost(Y. Freund, et al. JMLR 2003)等等。下面是SVM Rank的例子：
&&&&&&&&相比于Pointwise方法，Pairwise方法不再对相关度作独立假设，因为它只对同一个query里的文档集生成
训练样本。然而，Pairwise模型也有一些缺点：1.它对不同级别之间的区分度是一致对待的。在信息检索领域，
尤其对于搜索引擎而言，人们更倾向于只点击搜索引擎返回的前几页结果，甚至只是前几条。所以我们对相关
度高（Perfect）的文档应该作更好的区分。2.相关文档集大小带来的模型偏置。假设query1对应的相关文档
集大小为5，query2的相关文档集大小为1000，那么从后者构造的训练样本数远远大于前者，从而使得分类器
对相关文档集小的query所产生的训练实例区分不好，甚至视若无睹。
&&&&&&&&还有一个重要的因素也会影响Pairwise方法的排序性能。以Ranking SVM为例，它优化的目标是使得正负
样本之间的Margin最大，而并非以排序性能为优化目标。就像BP神经网络以训练误差为目标优化函数，从而使
得它很容易过拟合。优化目标本身的差异将导致模型本身的功能偏置。于是，基于这个特性，人们提出了Listwise
5.1.3&Listwise
& & & & Listwise方法相比于前两种（Pointwise，Pairwise）而言，不再将Ranking问题直接形式化为一个分类或者
回归问题，而是直接对文档的排序结果（list）进行优化。目前主要有两种优化方法：
直接针对Ranking评价指标进行优化。比如常用的MAP, NDCG（下面介绍）。这个想法非常自然，但是往往
&难以实现，因为NDCG这样的评价指标通常是非平滑（连续）的，而通用的目标函数优化方法针对的都是连续函数。
优化损失函数
&&&&&&&&损失函数的构造有很多种方式。RankCosine(T. Qin, T. Liu, et al. IP&M 2007)使用正确排序与预测排序的分值向量
之间的Cosine相似度（夹角）来表示损失函数。 ListNet(Z. Cao, T. Qin, T. Liu, et al. ICML 2007)使用正确排序与预测排
序的排列概率分布之间的KL距离（交叉熵）作为损失函数，等等。
&&&&&&&&以ListNet为例，其损失函数如下：
&&&&&&&&和分别表示正确的排序以及预测的排序。其中，概率分布由以下公式定义：
&&&&&&&&其中为第j个特征向量的Score。当然这个概率分布需要满足一些性质，比如，对于更佳排序，其概率值应该更高。
那么，最终损失函数就可以表示为以下形式：
&&&&&&&&从式中可以看出，ListNet对特征向量进行简单的线性加权来对Score进行预测。此时，任务转化为对权矢量w的学习。
这显然是一个老生常谈的问题，梯度下降是最常用的方法。这里就不再赘述了。
&&&&&&&&我觉得Listwise的方法是最优美的，因为它专注于自己的目标和任务。相比之下，Pairwise有点儿歪门邪道的感觉：）
当然，这种方法也并非完美，还是有一些缺点的。比如Score()如何构造？能直接使用Label么？事实上，这也是制约性能
的一大原因。还有，求解KL距离时，需要对所有排列计算其概率，算法复杂度趋于。针对这几个问题，都有相应的
Solution。
&&&&&&&&对于ListNet，据我目前所知，有两个开源的Java版本实现，一是Minorthird，这是CMU的教授带领他的
学生们做的，类似于Weka，是一个实现了大量机器学习、数据挖掘算法的开源工具，它在Sorceforge上的主页在。另一个
是罗磊同学近期做的，使用的是单层神经网络模型来调整权值。目前已经在Google code上开源，地址在。欢迎大家使用并给
6&效果评估
对于搜索结果，有多种量化搜索得分的计算方法，这里介绍NDCG和MAP。
6.1&NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）
6.1.1&定义
计算前k条结果的相关性得分
i：第i次搜索
j：第j条结果
yi,j：第j条结果的相关性标注得分，5档制
&i(j)：这条结果在排序中的位置
6.1.2&描述
顾名思义，NDCG的公式由 N、D、C、G 4部分组成。将公式改写成
先看G部分。G是增益函数（Gain）,表示第j条结果在被给予评分yi,j之后所贡献的分值增益。定义如下
再看D部分。D是位置折算函数（Discounted）。因为不同位置的增益应该是不同的，D函数给结果按照位置赋予一个权重。定于如下C部分就是累加（Cumulative），将k条结果的得分加在一起。
N是归一化因子（Normalized），取值是该位置上G函数理论上取得的最大值的倒数。目的是缩放不同位置上的得分到统一区间。
6.2&MAP（Mean Average Precision）
6.2.1&定义
MAP中，相关性评分yi,j只有2档：0和1
6.2.2&描述
P表示结果j的权重，从位置j开始，相关（标记为1）的结果所在的比例
AP表示单query下，相关的结果的平均的加权得分
AP中，只有标记为相关的结果才会参与加权的累加
AP是单query下的得分，多query的平均AP，就成了MAP
信息检索初学者's Learning to Rank 小结：
jiangfeng's 漫谈Learning to Rank：
1: Adapting Ranking SVM to Document Retrieval. (Liu Tie Yan. et al. MSRA)&【】
2: Learning to rank for Information Retrieval& tutorial. (Liu Tie Yan. et al. MSRA)&【】
3: Learning to rank: From Pairwise Approach to Listwise Approace. (Liu Tie Yan. et al. MSRA)【】
4: Learning to rank for &Information Retrieval - book. (Liu Tie Yan. MSRA)【】
5：Learning to Rank Report @ CIIR 2011&【】计算机等级初级考试主要是考什么?_百度知道
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。
计算机等级初级考试主要是考什么?
我是刚学计算机的,,想知道考试具体的内容.
　　计算机等级初级考试即一级考试。　　考试科目：计算机基础及MS Office应用、计算机基础及WPS Office应用、计算机基础及Photoshop应用，一级共三个科目。　　考试形式：完全采取上机考试形式，各科上机考试时间均为90分钟。　　考核内容：Ms Office和WpsOffice的两个科目的考核内容包括微机基础知识和操作技能两部分。基础知识部分占全卷的20%(20分)，操作技能部分占80%(80分)。各科目对基础知识的要求相同，以考查应知应会为主，题型为选择题。操作技能部分包括汉字录入、Windows使用、文字排版、电子表格、演示文稿、因特网的简单应用及电子邮件收发。计算机基础及Photoshop应用由于大纲还没有下来，具体考试内容和考试形式不清楚。
采纳率：92%
来自团队：
“数据库技术”和“网络技术”等四个类别、四级。
每年上半年四月的第一个星期天上午进行笔试、离散数学、操作系统。许多单位部门已把掌握一定的计算机知识和应用技能作为干部录用：NCRE在创建时设计为四个级别，共进行五天。经过十年的发展、测试和技术支持。 每年下半年九月份的第二个星期天上午进行笔试，下午开始进行上机考试。 四级定位为“系统设计工程师和项目主管”。考核内容包括计算机原理、数据结构，为了适应知识经济和信息产业发展的需要，操作和应用计算机已成为人们必须掌握的一种基本技能？ 全国计算机等级考试（National Computer Rank Examination，各级别中的考试科目、公正的标准，上机考试由各考点具体安排，按次序各考生依次参加考试，经原国家教委批准，原国家教委考试中心于1994年面向社会推出了NCRE、全国计算机等级考试时间安排 全国计算机等级考试目前共设置四个等级。每年共考试两次，上半年考一、二、三级、Access等)编写程序以及上机调试的基本技能，每个级别包含多个科目和类别、C，是经原国家教育委员会（现教育部）批准，由教育部考试中心主办、一级B三个科目、VisualFoxPro、C++、Java、二、VisualBASIC、“全国计算机等级考试”的考试级别是怎样定位的？科目设置和考试内容都包括哪些。鉴于社会的客观需求，也为用人部门录用和考核工作人员时提供一个统一、客观，考试方法和四月份类似。 考试时长的安排是：笔试一级为90分钟，二、三级为120分钟、FoxBASE，还分别用编程语言或C语言考查学生程序设计的实践技能、为什么要举办NCRE？ 计算机技术的应用在我国各个领域发展迅速、上岗资格的重要依据之一。三级分为“PC技术”、“信息管理技术”。
三，向社会推广和普及计算机知识。 二级定位为计算机程序员，可谓“计算机蓝领”。考核内容主要包括计算机程序设计基础知识和使用一种高级计算机语言(包括QBASIC，除了级别名称保持不变外，面向社会，用于考查应试人员计算机应用知识与能力的全国性计算机水平考试体系。
二、职务晋升、职称评定，级别和科目设置为： 一级定位为满足人们在一般性工作中对计算机的应用。发展到今天，四级180分钟。三级定位为“开发工程师”，重点在设计、管理，主要考核对应类别的应用系统的开发和维护的基本技能。除了笔试、三。 2007年下半年全国计算机等级考试时间及科目 四、考核内容、考试形式都曾多次调整，其目的在于以考促学，下午开始进行上机考试，由于受实际条件的限制、一级WPSOffice，重点是操作能力的考核，考核内容主要包括微型计算机基础知识、Windows操作和使用办公自动软件及因特网(Internet)的基本技能。一级包括一级MSOffice一、什么是全国计算机等级考试？
答。上机考试一级45分钟，其余均为60分钟，下半年考一，简称NCRE）、软件工程、数据库、计算机体系结构、计算机网络与通讯等专业课程的基本知识和应用技能。除了笔试
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等待您来回答就对围棋的理解程度而言，围棋级位（Kyu）选手，属于业余爱好者中的初级水平，围棋段位（Dan）选手，属于业余爱好者中的专业选手。那么自己到底属于什么水平呢？...
近期围棋热，很多人来咨询围棋学习的事情，不免会问到围棋的段位级位等问题，今天就来和大家简单介绍一下围棋的段位级位。
当围棋学习到一定程度，会接触到段级位（rank）的说法，段级位和棋力（Strength）有关联，但是也有区别。
传统上，围棋分为段位（Dan Level）和级位（Kyu Level）两个部分，段位从1段，2段，3段数字依次增加，棋力水平依次升高。级位从1级，2级，3级数字依次增加，棋力水平依次降低。（9段及以上进入职业段位（P: Professional）围棋体系，一般用中文的一二三四来表示，例如：职业初段，职业二段等，这里暂不展开）
另外目前各个大的组织，棋校，网站，协会，甚至比赛都有自己认可的段位级位体系，但没有一套成形的统一标准的等级体系，这也是如今围棋在跨机构跨地区甚至跨国家交流和传播中的一大阻碍。
以下大致介绍一下通用围棋等级标准的一个大致的级别划分：
作为一个初学者，如果以40K作为知道“黑先白后，一人一步“的基本规则的围棋起点的话。
40K到25K：尚未入门的围棋初学者
知道气的概念，知道最基本的打吃，逃跑，知道两眼活棋，但是对于围空的概念不清楚。
这个阶段，对于成人初学者，仅仅需要大约15个小时的课内学时加上一定量（同样时间或者更多）的课外实战对局练习即可完成。
25K到20K：基本入门的围棋初学者
知道围空的概念，各种局部作战技巧及打吃提子的棋形敏感度初步形成。
这个阶段，对于成人初学者，大概需要15个小时的课内学时加上一定量（同样时间或者更多）的课外实战对局练习，但是需要更多的课外实战对局及死活题手筋题的练习来巩固和加深理解。
20K到15K：刚刚入门的围棋初学者
这个阶段，已经可以说初步学会围棋游戏了，一些基本的局部死活，吃子，攻防，围空都有接触并能在实战中使用，但还不熟练。
成人初学者，完成这个阶段，需要的时间比前两个阶段更多，若进入并完成这个阶段，已经能初步体会到围棋对局的思考乐趣。
但是，也正是因为这个阶段对于思维和脑力的挑战更大，进步速度开始放慢，很多学习围棋的孩子和成人很容易在这个阶段停滞不前甚至放弃。
以上学习时间，如果对于12岁以下的孩子，根据年龄不同，大约需要2-4倍或者更多的的成人的学习时间。
15K-10K，真正入门的围棋爱好者。
围棋的魅力，开始发挥作用，思考的乐趣，棋逢对手的乐趣，都开始产生，所谓的对围棋的兴趣，在这个阶段，真正的萌芽并发展，因此，不再称为围棋初学者，而是围棋爱好者。
这个阶段所需的学习时间，成人和孩子已经差不多，甚至成人需要更多的时间来完成并跨越这个阶段的棋力水平的提升。
进入这个阶段，围棋游戏的乐趣开始慢慢帮助克服围棋水平提升慢所带来的挫败感，顺利跨过这个阶段的围棋学习的爱好者（无论成人还是孩子），很大可能会把围棋当做一个爱好，在未来的合适时机，比如有时间，有合适的对手等情况下，继续享受围棋思考的乐趣，或者是继续挑战自己，提升自己的围棋水平。
以上的定性描述，是为了方便大家了解自己的围棋学习阶段和棋力水平。
说到这里，说个小插曲：我记得我曾经和一些国外的棋友交流过，他们觉得很不能理解的是，中国的家长和孩子通常把围棋当做一门课程来学习，而他们的理解是：“we never learn a game，we play a game.”（我们从不学习游戏，我们玩游戏。）
我们也希望，围棋带给孩子们的，是童年的游戏的快乐，而不是学习的“痛苦”，当然，我们更希望，孩子的学习，都是如围棋游戏一般的快乐，在逐步深入的学习中，产生学习探索的本身的乐趣，来削减所学内容越来越难的所带来的学习的压力。这也是贝弈围棋教育机构在儿童围棋教学研究中孜孜以求的目标。
为了方便大家，以下我们参考了各方的资料，搜集了各种数据，整理了这个通用围棋等级（G-Level）标准对照表供大家参考。
那么问题又来了，官方认可的围棋级位段位标准是什么呢？我的段位证书，级位证书“有用”么？嗯，这是一个很好的问题，留着下次专门写一篇文章来说一下。
作为这个很多学棋家长关心的问题的预热，以下摘录《人民日报》微博发布的关于业余段位级位的介绍和一段来自围棋维基百科网站Sensei's Library的关于段级位证书的介绍：
A rank diploma or rank certificate is a certification of one's strength in go. An amateur1-dan diploma from the China Weiqi Association can be seen
Amateur rank diplomas can be issued by the following:
Professional organizations such as Nihon Kiin, China Weiqi Association and Hanguk Kiwon.Professional go players.Go schools.Online go servers such as Internet Go Server.National Go FederationsThere are a number of ways to get one's rank assessed. These include:
Tournaments. These can include ordinary tournaments, but there are also tournaments organized specifically for ranking players. Some go servers such as the Internet Go Server treats online games as a &tournament& and can issue diplomas based on one's rank on the server by paying a fee.Assessment by professionals. Typically, this involves paying a professional for a one-to-one handicap game, so that the rank can be estimated. It can also be in the form of a written test (see below), but the one-to-one game is far more common.Written tests. This test contains a number of go problems, and the rank is estimated by the performance in the test. Such a test is often administered by a professional, and can be taken standalone by paying a fee or is included as a final component of a go class.Amateur high dan diplomas are often reserved for players who have achieved an exceptional standard. For example, in Japan, the amateur 8 dan diploma is issued to the winner of the World Amateur Go Championship, Amateur Honinbo and t it is hardly possible to achieve a 8 dan diploma through other means.
In some countries, such as Japan, rank diplomas up to the low dans are said to be rather easily acquired, and results in rank inflation in those countries. As some Go associations use rank diploma to generate monetary income, such associations tend to issue rank diplomas fairly leniently.
While having a rank diploma holds some level of prestige and indicates a particular level of playing strength, note that not having a rank diploma does not necessarily imply weaker playing strength. For instance, there are many players from China who easily have Chinese 4-dan strength without having a rank diploma, for reasons such as not having physical access to an authority that can issue one, the monetary expense required to obtain one, or simply not seeing the need to get one.
另外请大家思考一个相关问题：为什么学围棋？
有任何问题，也可以直接在微信留言与作者互动。
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点击“阅读原文”，可以了解《中国围棋协会段位级位管理办法》
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