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研一新生必看:三年规划与必备技能指南 各位即将踏入研究生阶段的小伙伴们,9月份开学在即,还有一个月多的时间,大家可以好好规划一下自己未来三年的发展方向。给自己定一些短期和长期的目标,无论是学习上的还是个人兴趣爱好的发展,都可以提前考虑。 研究生必备技能 文献获取能力 刚开始进入一个新的研究领域,可以先从中文的985和211学校的硕博论文开始看,了解一下这个领域的基本术语和未解决的问题。然后再用Web of Science、Pubmed等权威学术网站去找英文文献,这样后面阅读起来会更快。 文献阅读能力 准备两个文件夹:一个用于精读,一个用于泛读。刚开始养成记录阅读笔记的好习惯,可以用Word制作一个文献阅读模板,这样方便整理和记录。 数据处理能力 Stata、SPSS和Python都是比较专业的统计分析软件,大家可以去一些在线平台看一些统计课程,提升自己的数据处理能力。 科研绘图能力 GraphPad和AI是两个非常实用的工具。GraphPad可以用来做各种统计图,比如气泡图、折线图、柱状图、热图等,而AI则可以用来做模式图,以及将多个图表拼成SCI论文里的figure。 编程技能 编程真的是非常强大的工具,能够帮助我们抓取和处理很多重要的数据和信息。很多时候不是我们没有数据和信息,而是缺乏获取这些信息的能力。 个人建议与看法 እ文献综述 写文献综述是一个很好的练习机会,可以整理同一研究领域的research article,写作难度相对较小,先拿它练手。而且在研一阶段发表一篇SCI论文也是不错的选择。 多思考和查资料 进入研究生阶段后,张嘴就问很容易被讨厌。不懂的问题先自己查资料,锻炼自己的信息获取能力。 师兄师姐是同事 不要觉得师出同门,师兄师姐就一定要帮你。除了父母,世上没有人有义务对你好,研究生阶段更是如此。师兄师姐也有自己的事情要做,他们教你要学会感激,不教你也不要抱怨,帮你是情分,不帮是本分。 希望这些建议能帮到大家,祝大家的研究生生活顺利愉快!✨
AI学习指南:四个阶段必读书单! 尟尟堤𗥦𝧚学习之路分为四个阶段,你可以将其视为一份详细的学习路线图。为什么推荐以这种方式来选择书籍呢?很多同学、朋友或导师可能会推荐《西瓜书》、《南瓜书》和《统计学习方法》,但你会发现自己在阅读过程中常常遇到难以理解的知识点。这是因为大家不知道自己处于什么阶段。例如,如果你连基础部分都没有掌握,直接阅读后续书籍,肯定难以理解。这是一个循序渐进的过程。 ✨ 第一阶段:人工智能基础 1️⃣ Python基础:《Python基础教程第三版》 2️⃣ 数学基础:吴军《数学之美第三版》 3️⃣ Python实战:《利用Python进行数据分析》 ✨ 第二阶段:机器学习 1️⃣ 算法理论: 《统计学习方法》 《西瓜书+南瓜书》 2️⃣ 项目实战: 《阿里云天池大赛赛体解析机器学习篇》 ✨ 第三阶段:深度学习 1️⃣ 深度学习原理: 邱西鹏的《神经网络与深度学习》 2️⃣ 深度学习框架: 《动手学深度学习》 3️⃣ 自然语言处理NLP: 《自然语语言处理综述》 4️⃣ 计算机视觉CV: 《计算机视觉算法与应用》 ✨ 第四阶段:阅读论文 对于大多数学习人工智能相关专业的同学来说,特别是研究生,阅读论文是非常重要的。特别是研一或研二的同学,他们通常面临以下三个问题: 应该阅读哪些论文? 如何找到论文代码? 论文代码看不懂怎么办? 这里准备了关于深度学习必备的128篇论文,对于初学深度学习的朋友来说,这些论文是很有必要阅读的。
考研英语二历年阅读难度解析 考研英语二的阅读部分,一直是考生们关注的重点。为了帮助大家更好地了解历年阅读的难度,我们整理了从2000年到2024年的真题难度对照表。 根据我们的统计,每年的阅读题目难度各不相同,但总体来说,有些年份的题目相对较难,而有些年份则相对容易。例如,在2004年,Text4的题目“美国经济不景气,但还行”就相对偏难,需要考生有较深的经济学知识和理解能力。而在2007年,Text3的题目“美国中等产阶级生活已经危险”则属于较难题目,需要考生对美国社会阶级状况有深入的了解。 然,每年的阅读题目也有中等难度的,如2015年的Text3《科学》努力推进论文统计审查的行列,以及2019年的Text1英国反对企业只追求短期快钱等。这些题目既不是特别难,也不是特别容易,需要考生在平时的学习中保持一定的知识储备和理解能力。 呂来说,考研英语二的阅读部分需要考生具备全面的英语知识和理解能力。通过历年真题的难度解析,我们可以更好地了解考试的出题规律和难度分布,从而制定更有效的备考策略。希望这份难度解析能帮助到正在备考的你!
大学水课变宝:统计专业必修课替代方案入大学时,很多人和我一样,分不清哪些是水课,哪些是专业课。结果每次课都认真听,但综测成绩总是比不过别人。后来请教了直系的学姐,才发现水课其实可以做很多有意义的事情,它们才是拉开差距的关键! 如何判断水课? 在第一堂课上,老师会介绍期末评分原则。如果是开卷考试,一般是水课。 期末只需要写论文的课。 期末只需要背题库的课。 阅读统计相关书籍: 《女士品茶》 《机会的数学》 《统计学图鉴》 《爱上统计学》 《深入浅出统计学》 《漫画统计学》 《统计陷阱》 《数据科学中的使用统计学》 《An Introduction to Statistical Learning》 ꠥ𑨯 背单词。 刷四六级真题。 看语法网课:英语的平行世界。 无论是否为了过四六级,学好英语在以后进外企或出国都会省事很多。统计专业竞争激烈,多学一门语言总是好的。 完成各种作业: 大学里经常会有各种小组作业、水课作业或专业课作业。如果可以,尽量在水课中完成,课余时间做更多自己的事情。 ᠥ层能力: 刚入大学时,我们都很迷茫,不知道未来想做什么。但现在可以培养一些通用技能,如情绪管理、精力管理、复盘能力、应变力、思考能力、问题拆解能力、可视化呈现能力和沟通能力等。这些能力无论从事什么职业都会很有帮助。 䠧辩论赛提升应变力和思考能力: 优质辩论赛如《钱是不是万恶之源》、《温饱是否是谈道德的必要条件》、《被误解是不是表达者的宿命》、《内卷是个真问题还是假问题》、《理解需不需要共情》和《信息化水平提升还是降低人的认知》。 𘀩覊能: PPT(旁门左道)。 Excel(王佩丰老师)。 PS(敬伟PS)。 把水课换成实践课: 例如城市漫步而不是只看书。 实战教学如何向上沟通。 了解步入社会的第一课(如何租房不被坑,五险一金是什么)。 我是小夏,致力于打破统计信息差。因为淋过雨,所以想为更多的人撑把伞。主页有更多统计学的干货,期待能一起变得更好!
数据科学家如何应对机器学习挑战 经常有人拿《统计学习导论》(ISL)和《统计学习》(ESL)做比较,认为ISL更适合入门,数学门槛低,更容易理解。今天我想分享一下我的看法和一些建议。 ESL的特点 首先,ESL这本书的特色是什么呢?ESL涵盖了100篇开创性论文的知识,如果只是重复这些论文的内容,那显然没意思。作者从概率统计的角度重新解释了这些论文结果,形成了一套统一的教材特色。进一步用概率统计的方法证明了一系列经典方法之间的联系,形成了统计学习的理论思考框架。因为这里面涉及很多证明,高等数学分析用得很多,所以理解起来比较难。如果你阅读过很多统计类论文,阅读ESL会比较习惯,因为你知道轻重缓急。 纠正一些观念 有些人认为,取得数学上的王冠,数学分析证明是最重要的,也是最难的。但对于普通的科技工作者来说,概率统计应用建模可能更难。Feller在《概率论及其应用》卷1和卷2中分析了为什么很多人,包括数学同行,对卷1既感兴趣,又理解困难。 Feller指出,主要是因为在校学生和研究者,一路都是从数学分析走来,对数学应用建模很不习惯,阅读这类书籍反而比数学分析感觉更吃力。 ISL的重要性 回到教材ISL,这本书充满了概率统计应用。作者Gareth James非常有耐心地讲述他的故事,一环套一环,循序渐进。我以前没有细读过ISL,因为它故事性太强,当工具书阅读效率差。我猜到Gareth James教授肯定是统计学出身,无法想象计算机科学专业的教授能写出这本教材来。 对于数据科学家来说,ISL比ESL重要的多得多。ISL实质上试图给读者建立统计学习应用的思维内核!我没有见到其他教材做到过。我肯定希望用它来做教材,也曾用心在整理,但是真的难度很大,概率统计学部分对听众耐心绝对是挑战!如果我放弃这部分不讲,那么我为什么要用这本教材? ISL的阅读建议 提醒大家看这本书时,注意统计学使用的两个方面: 直接使用:比如统计推断(inference)。 概率统计来解释比较各种模型和调优方法:比如ridge,lasso。 再要注意:作者相比较其他教材,统计学更多的引入,不是在墨迹,在炫技。而是让你更加准确、快速使用模型和方法。如果你发现统计学是负担,说明你没有掌握。 总结 对于数据科学家来说,ISL和ESL各有千秋。ISL更注重统计学习应用的思维内核,而ESL则从概率统计的角度重新解释了经典论文结果。无论选择哪本书,都需要有一定的数学基础和耐心。希望这些建议能帮助你在机器学习的道路上走得更远。
如何向优秀的榜样学习?ꊦ近我一直在思考一个问题:如何向那些优秀的榜样学习?于是我做了一些统计和计算,结果发现,优秀的人真的不是一般人能比的。 文献阅读的速度与效率 首先,假设所有的文献都是有效的(不包括普刊)。一篇CSCD(中国科学引文数据库)的最低页数大概在8页左右,而SCI(科学引文索引)的最低页数大约是10页。那么,一篇CSCD大概有8000个字,而一篇SCI大约有5400个词。 假设每个人平均读800篇文献,中文和英文各一半(但实际上英文的SHM比中文多得多)。每个人每秒能读25个汉字,而他们也能流畅地阅读英文论文,不受词汇的影响,甚至可以达到雅思8.5分的水平,每分钟阅读120个词。 时间计算⏰ 那么,每个人读中文文献需要2133分钟,也就是88.89个小时。而读英文文献需要16666.67分钟,也就是694.44个小时。总阅读时间是783.83小时。假设每天阅读8小时,那么有效阅读时间是97.92天。 不包括的时间 这里还不包括综述、笔记、复现代码的时间,也不包括公式推理、数据搜索、文献检索和筛选的时间。每天的8小时都是高强度的有效时间。另外,还不包括实验时间和ABAQUS建模和分析时间,这些都是优秀的人在研究之余通过课余时间完成的。他们还完成了800个数据样本。 结语所以说,优秀的人真的不是一般人能比的。他们不仅阅读速度快,而且阅读效率高。向这些优秀的榜样学习,我们才能真正提升自己。
如何克服写不出研究计划书的困扰? 你是否已经阅读了很多专业书籍,学习了大量知识点,但仍然对如何撰写研究计划书感到困惑?备考已久,取得了双语成绩,却因为无法完成计划书而想要放弃考学,或者只打算报考不需要计划书的大学院? 别担心,大多数学校的计划书要求字数在2000-3500字左右。想想你的毕业论文字数,是不是觉得这并不算多?而且,有些学校的计划书要求甚至更少,比如名大经研只需800字,早大的某些专业只需1000字。 如果你依然没有思路,不妨看看以下几种方法: 克服恐惧,放下执着 不要认为自己不行,不要因为需要阅读大量论文和学习统计学而感到恐惧。写出计划书不仅能增加你考入理想学校的几率,还能让你更深入地了解自己的研究领域。 换个方向 如果你对某个方向非常感兴趣,但无论如何也想不出一个可行的框架,不妨换个关键词或者换个大方向。接触陌生的领域可能会带来更多新的想法。 ᠦ住一闪而过的灵感 你是否在阅读论文时经常会有一些很好的想法,但一细想就觉得逻辑不顺或者没有可行性,然后直接放弃?不要这样做!只要你有一个想法,不管好坏,先记在本子上。然后告诉前辈老师这个想法,以及你否定它的理由,看看对方有什么好建议。持续记录一段时间后,仔细观察各想法间的关系,看看能否结合成为一个论题。 翻阅专业书籍 回想一下有没有你第一次看时觉得奇怪或者不合理的理论。仔细阅读书籍,看看有没有你想了解更多的专业名词。然后用滚雪球式方法不断搜索关键词,说不定能找到思路。 查看历届前辈的修士论文题目 找一些历届前辈的修士论文题目,从中获取灵感。看看他们是如何选题和展开研究的,这可能会给你带来一些启发。 希望这些方法能帮助你克服写不出研究计划书的困扰,祝你顺利备考,考入理想的学校!
第一次组会汇报?这些小技巧你值得拥有! 今天终于鼓起勇气完成了我的第一次组会汇报,真的是紧张到不行!不过,汇报完之后感觉还是有点收获的,想跟大家分享一些小心得,希望对你们有帮助。 先看摘要、引言和结论 拿到一篇论文,千万别急着从头看到尾。先快速浏览一下摘要、引言和结论,搞清楚这篇文章的大致结构和观点。这样你在阅读正文的时候会更有方向感。 做好阅读笔记 阅读论文的时候,一定要做好笔记。把自己的疑问、心得都记下来。不要走马观花,看完之后啥都不记得,那样汇报的时候会很尴尬。 不懂就问 如果你在阅读论文的时候遇到不懂的地方,先自己思考一下,查阅相关资料。如果还是搞不懂,不妨去问问师姐和同门。实在不行,可以在组会中提出来,大家一起讨论。 PPT要简洁明了 PPT上字太多可不行!把重点内容放上去,实验流程图或者统计分析流程也要有。实验部分可以在论文里截流程图,统计部分可以自己做个流程图。总之,PPT要干净简洁,别让台下的人看得眼花缭乱。 逻辑清晰很重要 做PPT的时候,一定要按照自己的汇报逻辑来。不要不分part,不然别人不知道你在讲些什么。可以在各个part间放个转场页,表明你接下来要讲的内容。 模拟汇报很重要 䊧署𞥅的,但你的紧张其实来源于准备不充分。在汇报前一定要模拟一下,能脱稿就脱稿。把语言组织好,可以在每页PPT下方备注一些提示。 控制语速 ⊦𑇦妗𖨦注意控制语速,不要太快。台下的同学可能没看过这篇文章,讲太快他们会听不懂。汇报就是多交流嘛,听不懂咋交流呢?要分清楚重点和非重点,哪里需要细致讲,哪里可以一笔带过。 要有总结 汇报的最后一定要有总结,单独弄一页PPT来写。告诉大家你的结论是什么,这样大家才能明白你的汇报重点。 学会互动 汇报不仅仅是你在讲,老师也会提问你。你也可以在讲完PPT后提出自己对论文的疑问。当然,如果你有新思路那就更棒了!互动起来吧! 这些就是我的一些小心得啦!今天汇报虽然紧张,但导师还是很温柔的,答不好也不会凶人。反而鼓励我们说做得不错。哈哈,今天还斗胆想报销羽毛球拍呢! 深圳大学研究生日常 | 组会 | 文献汇报建议
如何高效阅读医学论文:实用技巧指南 探索医学领域的深邃海洋,阅读医学论文是每个科研工作者的必修课。但如何在这片汪洋中找到自己的航道?以下是一些实用的方法和技巧,助你一臂之力。 选择合适的数据库:医学研究领域有许多数据库,如PubMed、Embase等。根据你的研究主题,选择最合适的数据库进行搜索。使用关键词进行检索,并根据相关性和时间进行排序,让你的搜索更加精准。 筛选论文:面对浩瀚的医学文献,不可能篇篇精读。因此,你需要根据标题和摘要等信息进行初步筛选,只选择与你研究主题最相关的论文。 仔细阅读论文:在阅读论文时,要注意以下几点: 摘要:快速浏览,了解研究的目的、方法和主要结果。 引言:仔细阅读,了解该研究的背景和研究问题。 方法:深入探究,了解研究的设计、样本选择、数据收集和分析方法等。 结果:详细阅读,了解研究的主要发现和数据分析。 讨论:认真阅读,了解作者对研究结果的解释和讨论。 论文质量:在阅读医学论文时,要注意论文的质量。关注研究的样本大小、方法的可靠性、统计分析的合理性等。如果可能,可以查看该期刊的影响因子和同行评审的情况,以评估论文的可靠性和权威性。 젤讨论:阅读医学论文是一个持续学习的过程。在阅读论文后,你可以与同行或专家进行交流和讨论,分享你的观点和理解,进一步加深对研究的理解。 总之,阅读医学论文需要有系统性和批判性思维。通过合理筛选和仔细阅读,你可以更好地理解和应用医学研究的成果。
如何找到研究空白,写出高分文献综述? 在撰写论文的文献综述部分时,确定研究空白可能是最具挑战性的任务之一。研究空白是指现有研究尚未涵盖或解决的问题。它有多种类型,如知识空白、实践知识空白、理论空白、证据空白、方法论空白、实证空白和人口统计空白。以下是几种找出这些空白的方法: 1⃣️ 仔细阅读相关文献:从论文、报告到其他资源,列出你对研究主题的问题,并检查这些问题是否得到解答。未被满足的问题可能就是研究空白。 2⃣️ 关注未来研究建议:留意文献中关于未来研究方向或存在的研究空白的部分,作者通常会提出需要深入探讨的领域。 3⃣️ 跟踪开创性著作:使用类似Web of Science这样的数据库来查找并阅读开创性著作,并追踪引用这些内容的其他文章,从中发现研究线索。 4⃣️ 使用专业工具:借助像SAGE Navigator这样的工具,快速审查社会科学文献,寻找新的研究方向。 5⃣️ 寻求导师意见:与导师交流,他们可能能提供新的视角,帮助你找到研究方向,解决研究空白。 这些方法可以帮助你更清晰地定位和解决研究中的空白,使你的文献综述更具深度和价值。
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