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论文模型讲解权威发布_写作ai生成器(2024年11月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

论文模型讲解

研一小白如何从零开始深度学习？作为一个准研一的学生，导师让你从零开始学习 PyTorch，但你之前没有接触过机器学习。是直接上手 PyTorch，还是先从机器学习开始呢？让我来给你一些建议吧。第一步：先学吴恩达的机器学习课程 𐟓š 首先，你可以从吴恩达的机器学习课程开始。这个课程在 B 站上就能找到，非常适合初学者。虽然课程讲得比较简略，但你可以通过课后作业来巩固知识。不过要注意，有些作业需要用到 TensorFlow 1.x 版本，如果安装不了就算了，毕竟很多导师都推荐这门课程，省心。第二步：阅读《西瓜书》 𐟍‰ 接下来，你可以看看《西瓜书》（机器学习，清华出版社）。这本书详细讲解了基本的数学原理，配合 B 站上的白板推导系列，可以帮助你更好地理解数学推导。如果你觉得时间太长，可以直接跳过这部分，继续往下看。第三步：动手学深度学习 𐟖️ 然后，你可以看看李沐的《动手学深度学习》。这本书教你如何使用 PyTorch 搭建经典论文模型。建议直接上手写代码，十来个小模型就能让你熟悉 PyTorch。如果你喜欢像 C++ 或 Python 那样先学语法再编程，可能会觉得有点难。第四步：研究方法，看综述文章 𐟓 按照研究方向，看看对应的综述文章。这主要是为了了解这个方向有哪些方法。你需要一一个个看论文，代码就看三个左右就可以了。注意，找时间点比较近的代码，因为太久的代码可能有环境问题。第五步：看最新的顶会文章 𐟓𐊧œ‹完综述后，直接找最新的顶会文章，开始复现。选择能复现的、性能最好的模型作为你的 baseline，然后在上面进行改进。复现结果就行，如果无代码复现，建议作为进阶玩法。第六步：大量阅读论文 𐟓– 最后，看大量的论文。无论什么方向，先看文章的摘要，如果你觉得论文提出的创新能看得懂，那就继续看下去；不然直接 pass。反复看，直到找到你看起来很猛的文章，然后把该篇文章的方法放到 baseline 中，观察性能变化。第七步：确定创新点 𐟌Ÿ 如果性能有提升，那就将这个方法确立为你的创新点；如果没有提升就直接 pass。等你攒够两个创新点后，可以直接找老师，看看能不能发一篇中文期刊。第八步：论文写作与修改 ✍️ 如果同意发论文，那就走一遍论文从写作到终稿到修改到拒稿到修改到中稿的过程；如果不同意，那就再找创新点，重复以上步骤。小贴士 𐟎 我给大家准备了机器学习礼包，包括吴恩达教授的课程视频和笔记、西瓜书视频和笔记等等。希望这些资源能帮到你！希望这些建议能帮你在深度学习的路上走得更顺利！加油！𐟒ꀀ

2024年数学建模美赛暑期集训来啦！嘿，想参加数学建模美赛的小伙伴们看过来！2024年的暑期集训即将开始，感兴趣的小伙伴们赶紧报名吧！ 𐟌ˆ【大学生数学建模大赛国际版-数学模型及MatLab讲解（暑期集训）】 𐟕 开课时间：2024年7月13日 𐟒— 适合人群：对数学、应用数学、计算机科学、统计学、金融建模、管理学、经济学、生物学、物理学、社会科学等领域感兴趣的大学生。如果你正在寻找奖学金、升学加分、留学申请或者科研能力提升的机会，并且已经学习过高数、线代、概率论与数理统计，并且具备MatLab基本数据处理能力，那么这个课程非常适合你！ ❇️ 项目简介：这个MCM数学建模班旨在帮助数学建模初学者快速掌握基本知识。课程内容主要包括基本的数学模型、MatLab和Spss数据处理、论文写作方法，以及TEX和Word比赛模板等各方面的数学建模基础知识。 ❇️ 注意事项：这个课程主要是为了提升大家的数学建模和编程能力，不会为你组织参赛队伍或者征召队友哦。感兴趣的小伙伴们赶紧报名吧，让我们一起在暑期集训中提升自己的数学建模能力！𐟓š𐟒ꀀ

毕业论文问卷设计全攻略𐟓 又到了毕业论文数据收集的季节，大家是不是已经开始忙碌起来了呢？如果你还在为问卷设计发愁，不妨来看看这些建议吧！无论你是要做农科考研动因调查，还是数学模型教学研究，问卷的设计都是关键的一步。别担心，我们一起来聊聊如何搞定它！农科考研动因调查问卷𐟓– 你好！我是沈阳农业大学教育经济与管理专业的学生。为了了解农科学生选择考研的原因，我设计了这个问卷。请你在看完题后，客观、真实地选出符合你情况的一项。如果有任何疑问，欢迎在问卷旁边的空白处补充。结果会保密，请放心作答。报考专业：本科院校级别：全国非重点院校（三本、二本）、全国重点大学、211、985院校本科所学专业：现在所学专业：是否应届毕业生：公费/免学费/自筹：数学模型教学研究问卷𐟓ˆ 你知道什么是数学模型吗？在学习中，你感觉到建立数学模型观念的必要性如何？你是否知道进行数学建模的基本步骤？你的数学老师有没有讲解过数学建模的过程或方法？这些问题都是我们需要了解的。挑战与反馈𐟒슊在学习数学模型的过程中，你遇到的主要困难是什么？你认为哪些因素可以激发你学习数学模型的兴趣？你会如何利用课外时间来提高对数学模型的理解和应用能力？这些问题都能帮助我们更好地了解你的学习状态和需求。建议与意见𐟒ኊ你对数学模型教学有何建议或期望？无论你是学生还是老师，都可以在这里留下你的宝贵意见。我们希望通过这些反馈来不断优化教学和学习过程。教学实践与挑战𐟏늊您觉得在教学中实现培养学生数学模型观念的主要障碍是什么？您通常如何评估学生在数学模型方面的理解和应用？您认为当前数学模型教学的成效如何？这些问题能帮助我们更好地了解教学现状和改进方向。学生反馈与互动𐟌Ÿ 您认为在数学模型教学中，与学生的互动和反馈有多重要？您认为学生对数学模型学习的兴趣程度如何？您通常如何处理学生在数学模型学习中的错误理解？这些问题能帮助我们更好地了解学生的学习动机和需求。建议与意见𐟓 您有什么具体的建议或想法，可以帮助优化数学模型的教学和学习过程？无论您是老师还是学生，都可以在这里留下您的宝贵意见。我们希望通过这些反馈来不断改进教学质量和学习效果。希望这些问卷设计建议能帮到你，祝你毕业论文顺利完成！𐟎“

【[TAI快报]Vol.116 小模型，大智慧——AI语言模型的革命性进展】本期节目，小爱和小T深入解读了五项AI领域的前沿研究，从“小模型助力大模型训练”到“鲁棒性水印保护”，再到“多策略数学推理”。通过生动的类比和通俗的讲解，让你轻松领略AI技术的最新突破与未来潜力。不容错过的AI智慧火花，快来收听《TAI快报》，让我们一起探索AI的无限可能！在线收听：网页链接「人工智能」「播客」「论文」

哲学专业转算法岗｜某手实习三轮面试全攻略 𐟓… 一面：11.11 自我介绍实习/项目经历介绍，重点讲述嵌入模型针对简历提问 RAG框架和数据量嵌入模型结构、Transformer结构，以及嵌入模型与大模型的区别，解释为何选择这种结构详细讲解attention，内部向量计算的具体过程手撕mid代码 𐟓… 二面：11.12 Leader面试自我介绍选择一个实习经历进行详细讲解论文相关内容反问环节：了解组内业务和后续流程 𐟓… 三面：11.20 HR面试（等待时间较长，可能在排序）常规问题，详细了解个人背景和职业规划 𐟓… 入职：11.25 正式入职，即将搬工区，记录一下这个重要时刻𐟎’

韩国硕士博士论文答辩全攻略𐟓š 写论文的时候，开题报告和PPT的制作很重要，尤其是理论背景和模型部分。今天我们来聊聊论文答辩时如何讲解自己的研究。 𐟔 首先，要介绍你的研究背景，包括目前有哪些研究者已经研究过这些内容，以及你的研究和他们有什么不同。 𐟓Š 接下来，要解释每个变量的概念，以及如何构建你的模型。 𐟓ˆ 最后，在论文发表时，重点放在研究结果部分。具体的可以参考上图。 ⏰ 关于发表时间，一般控制在10分钟左右，PPT页数大约20页，初审时可以多一些，大概40页，终审时可以简化为1到2页，根据教授的意见进行修改。 𐟓 我建议单独写出发表文，具体到每一页该说什么话。因为PPT上精简的部分，需要你在讲解时进行解释说明。 𐟓ˆ 养成写发表文的习惯能帮助你理清思路，对韩语也有很大帮助。发表文内容前面的123代表着PPT对应页数。希望这些建议能帮助你在韩国大学院的论文答辩中取得好成绩！

五分钟掌握实证分析基础，论文写作不再难！ 𐟎ƒ𓨦轻松搞定实证分析？只需五分钟，带你深入了解统计学的底层原理！无论是写论文还是做研究，这些知识都能让你信手拈来，得心应手。 𐟓Š 实证分析的核心包括理论部分和数据检验两部分。理论部分是对所选指标之间关系的系统分析，而数据检验则是为了验证这些关系的存在。 𐟔 最小概率原理、原假设、常用统计量和p值是实证分析的基础概念。p值是数据分析中不可或缺的一环，它可以帮助我们判断是否拒绝原假设。 𐟓š 原假设通常是我们想要拒绝的内容，因此在进行检验前，我们需要清晰地了解原假设。掌握了这些原理，假设检验就能轻松掌握。 𐟔– 如果你对论文中的实证部分有任何疑问，欢迎留言讨论，我会尽力解答。未来，我们还会深入讲解毕业论文常用的模型及检验方法。 𐟓ˆ 详细原理请参考相关图表，让你更直观地理解这些统计学的底层原理。

2024美赛数学建模全攻略：从入门到获奖 𐟎𞎥›𝥤祭槔Ÿ数学建模竞赛（MCM/ICM），简称“美赛”，要求三人在四天时间内完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作。队伍一般由建模位、编程位和论文位构成。 𐟔 建模位：主要任务是建立模型，需要熟悉各种模型和建模技巧。建议在比赛前一个月左右，与队友商议确定一到两个选题（美赛的A/B/C/D等题分别代表不同的类型），然后进行针对性训练。建模位还需要有良好的沟通能力，确保编程位和论文位理解自己的模型。 𐟒𛠧𜖧苤𝍯𜚩œ€要熟练掌握一种编程语言，推荐Python，有能力的同学也可以尝试C系列。编程位需要细心且认真，理解建模位的建模方法，编写代码时尽量避免低级错误，以减少后期代码检查所需的时间。 𐟓 论文位：需要熟练的英语写作能力、沟通表达能力以及作图、排版能力。提前熟悉一些经典的建模模型和建模思想，这样在建模位讲解时才不会一头雾水。建议多阅读一些美赛的优秀论文，总结写法、排版，图片的样式、配色等，最好能够提前形成自己的一套排版，可以为比赛节省不少时间。 𐟓Š MCM/ICM各出3题： MCM（数学建模竞赛）：Problem A, Problem B, Problem C。A题与连续性相关，B题与离散型相关，C题与数据处理相关，大部分会给出大量表格数据进行处理。 ICM（交叉学科竞赛）：Problem D, Problem E, Problem F。D题是运筹学和网络科学等类型，E题近年均是与环境相关的综合题。通过以上准备，你将能够更好地应对2024年的美赛，争取取得好成绩！

如何快速入门GPT并跟上最新进展 𐟓– 如何入门？阅读官方论文：从GPT1到GPT4，OpenAI官方发表的论文是梳理发展脉络的好资料。 GPT1: Improving language understanding by generative Pre-training GPT2: Language models are supervised multitask learners GPT3: Language Models are few-shot Learners RLHF： Augmenting Reinforcement learning with Human Feedback InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback 𐟓– 视频解读：李沐老师和李宏毅老师对chatGPT系列技术的详细讲解。 𐟓– 如何快速跟上大语言模型的进展？跟踪最新论文结果：可以从以下网站获取最新论文： Paper Digest：Recent papers on ChatGPT - Paper Digest Github：查找相关项目和学习资料。关注各大公司AI研究团队进展：重点比较模型的参数和对应产品特性。 𐟓– 专业书籍：《深度强化学习图解》（Deep reinforcement Learning，DRL）：该书分三部分：强化学习、行为与人类似deDRL智能体和在复杂情况下应用DRL。《Dive into deep learning》《deep learning： adaptive computatioin and machine learning series》

OLS模型在性别薪资差距研究中的应用在学术研究中，理论方法的学习通常采用讲座（lecture）-研讨会（seminar）的形式，有些还会加入实验室（lab）进行实操体验。讲座主要讲解理论知识，研讨会则供学生讨论和思考，巩固理论学习。这种方式循序渐进，虽然需要学生花费时间进行预习，但整体效果不错。这次研究的主题是OLS回归模型。在探索过程中，我们发现了一篇非常有趣的OLS应用论文。这篇论文大约有19页，包括参考文献，主要研究了性别、工作声望与薪资差距的关系。论文中特别提到了交互项（interaction term）指标，这对理解研究结果至关重要。在这篇论文中，P值是一个非常重要的指标。助教推荐了ASA关于P值的声明，认为值得仔细阅读。通过这篇论文，我们深入了解了如何应用OLS模型来研究实际问题，这无疑是一次宝贵的学术体验。

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