how to write

拜读大牛Ulrich Drepper大作之How To Write Shared Libraries 读大牛Ulrich Drepper关于如何写动态库的大作心得。 原文地址: https://www.akkadia.org/drepper/dsohowto.pdf 一些术语 DSO, Dynamic Shared Objects PLT,Procedure Linkage Table 关键点 section 1 回顾a.out的历史,阐述它的优缺点, 引入COFF,... 阅读详情

五、如何写论文

 

 在科学网上有研究者介绍了写论文的系统性经验,可供研究生们参考。此处只当是一些补充。

 

1. 站在审稿员的角度,最重要的是论文中什么是你做出的创新点以及这些创新点有何科学意义。因此,如何把这些要点讲清楚是你写论文时一刻也不能忘记的事。

 

如果你是新手,为了写好你的论文,一个可行办法是认真读几篇文献上类似论题的英文文章。从写作的角度理解一下那些文章的内容安排、陈述方法、用词技巧等等。先不妨在风格上进行模仿(切忌抄袭!),你会逐步掌握写作方法。

2. 虽然论文提要放在文章的开头,但你可以在论文其他部分完成后再来写。因为这时,你对你的工作才达到了最好的把握,可以将提要写得言简意赅。提要的文词必须鲜明、准确。准确性要求至为重要。特别是中国研究者的论文,出现夸大其词的情况比较多。夸大其词的效果是让审稿员心生厌恶。另一方面,该鲜明肯定的新观点或结果不敢肯定,审稿员只能认为你的认知没有达到相应的程度。所以,如何达到鲜明准确,是你需要努力追求的目标。

 

3. 论文的前言部分是审稿员和读者都可能认真读的部分,你必须动用你的文笔将他们带进你的文章中。必须很精简地介绍你的论题的科学意义和在领域中的位置。为此,你需要重点地综述前人的相关工作;说明你选题研究的必要性和重要性;介绍你取得的重要结果;说明你的论文安排。重点、恰当地引用前人的结果是非常必要的,你必须注明这些引用。这既是学术道德所必须,同时也表明你对领域的丰富了解。介绍你的成果时需要与现有成果进行比较,所用的词语应该多加推敲,力求准确。如果你的结果不能一般地优胜于前人工作,要客观地说明各自的优缺点。一个“不同的工作”,其科学意义常常是可以接受的,不需要夸大其词。

 

4. 研究生论文的第一章通常用来进行文献综述。利用文献综述,你需要表达你对领域的全面和深度了解;你对领域研究的归纳、分类和重点把握能力;你的论题在领域中所处的重点位置;你的论题在领域中的发展现状、动态和当前关心的关键问题。阐明这些问题都只是为了一个目标,说明你的研究选题的重要性和你已经作的研究准备。做到这些并不难,因为已经有许多综述文章供你参考。只是你需要将综述的内容引导到你关心的题目上去。

 

5. 期刊论文的第二节通常是全文的理论技术重点或主体内容。你的创新点需要在这一节中作详细介绍。研究生学位论文的创新性技术内容大致从第二章开始。

 

 理论和技术主体内容是描述你所取得成果的实质性部分,当然也是论文的真正重点。工科研究论文大致包括理论推演、实验或算法发展、计算机仿真或数据分析等几个部分。

 

 在理论描述部分,需要注意科技论文有两个常规的要求,一个是可读性;另一个是自闭合性。可读性意味着按层次和逻辑地陈述你的理论和方法。一个符号、术语第一次出现时,必须解释。忌讳不加解释的“自创”语。自闭合性是指你的论文从出发点到结论是完整、闭合的。特别是,要说明和注明所有必要的引用。如果一个引用在领域中比较新,可以作简洁的介绍,使读者不必去查阅资料就能够理解你引用的结果。自闭合也要求从理论到实验或仿真结果的整个过程是完整的。你文章的读者可以重复你的实验或仿真,得出同样的结果。因此,当你说明实验或仿真算法时,步骤是明确的,你的实验中使用的参数条件也是具体的。注意:你认为可作为专利的工作应该是先申请专利,再抽取适当部分作为论文发表。一旦作为发表论文,就应该符合科技论文的要求。

 

科技论文的严谨性是最基本的要求。严谨的基本特征是说理恰当有据、论证和数据可靠。在研究生论文中常常可以见到的不严谨例子:

 

引用其它人的结果而不注明引用;(这是剽窃嫌疑)

 

堆砌地引用的其它人的理论结果(公式)而对含义不加解释;(隐含未理解之意)

 

习惯于用“显然”作为推理依据,以及无来源地宣称“经验表明”;

 

无公平对比的情况下宣称自己的结果比其他人的结果优胜;

 

由于未搞懂而曲解外文文献的理论、结果甚至词语;

 

使用某些过头或绝对化的词语;

 

夸大自己取得的进步;….

 

研究生首先应该学会最真实和客观地描述研究结果。在论文中所有结论性的话都有依据。如果你有所发现,但还没有找到一个合理和肯定的科学解释,容许用“猜测(guess)”,“或许是(might be)”,“看似合理的(plausible)”这些表达方式,用来表明你想法的不成熟性,供继续研究者参考。

 

6. 论文的理论陈述后通常是详细描述实验方法和结果或计算机仿真算法的结果。如果方法本身是论文的一个重要组成部分,则必须将方法按步骤详细描述,有时还需要添加处理过程图表。表达论文数值结果的图表应该尽力做好。这些图表制作是否精美、有表现力是论文作者一种重要能力和风格的体现。

 

7. 论文的最后部分是结论。结论与论文提要不同之处在于,在结论中可以包含你对相关发展的看法,用稍为多一点的语言(但不能太多)表达你工作的意义和进一步工作。

 

8. 参考文献的列写须符合规范,这些规范在某些地方可以查到。其实最简单方法的是看看刊物中其他人论文后参考文献的列写格式。期刊论文中参考文献的选择很重要,不是你查过的都要列入,那样会太多。列入的参考文献应该是最重要的,与你的论文直接相关。应该避免“列而不引”的现象,所有列入的文献在你的论文中都应该有引用的位置。否则,审稿员会提出问题(主要是指国外期刊的审稿员)。学位论文的参考文献应该比较全面、比较多,但也应该是有选择的。

 

9. 每篇期刊论文应该只有一个中心思想,围绕中心思想在理论、方法和验证上做深入研究。不可以在一篇文章中罗列一堆“新思想”。研究生学位论文也应该大致遵循这个原则。国内研究生论文的一个常见问题是,提出若干个不同的研究议题和结果,使论文篇幅加长,但没有一个议题的研究是深入的。这类论文通常没有任何学术价值。

 

10. 在写你的学位论文的时候,建议你带着对科学道路上的前行者和后来者敬畏的观念来写。你的工作一定是在许多前行者工作的基础上发展起来的。承认他们的工作是一种基本道德。你的论文就是“白纸黑字”。作为期刊论文,有审稿员可以把把关。国内对学位论文的审查普遍不认真。不要以为这对你有利。你的同行、你以后的学生和子孙都可能读你的论文。如果因现在的不小心而损你的“一世英名”,那是最可叹的事。

 

11. 关于论文的署名

 

关于论文署名出现一些争议的问题。问题的凸现常常发生在学术和道德水平不健康的环境下。署名是有原则的。基本原则是将最重要的贡献人放在第一。问题是谁对论文的贡献最重要?科学研究者都承认一个事实:论文中最核心的思想最重要。这可以说是世界通行的认识,是从人类科技发展历史总结出来的。不过需要明确的是,什么是最核心的思想?它和通常所说的“想法”是不是一回事?对此问题,必须正本清源。把“想法”和“思想”混为一谈,是认知上的一大误区,会妨碍科学思想的产生和发展。在中国学界这种情况相当严重。

 

一个事实是,谁都可以提出各种想法(Notions),但不能称为思想(Idea / Thought)。科幻作家凡尔纳在“海底两万里”中描写的潜水艇可以说是提出了一个“想法”。以后有人从科学意义上提出了潜水艇如何具体实施,这才是发明人。在数学领域有各种“猜想”,也属于“想法”。解决这些“猜想”的人,他们的理论和方法才属于“思想”。可见,思想意味着一套符合逻辑、有深度和系统的思维汇集。在中国常常出现这种情况,有的导师提出一个或一些想法,这些想法可能因工程任务需要而产生,但没有如何研究这种想法的思路和具体方法,这就完全不能认为提出了核心思想,因而不应该占署名第一的位置。在另外的情况下,如果导师不仅提出了想法,而且提出了研究这种想法的思路和具体方法,学生在此基础上做了大量的计算机仿真或实验,得出的结果主要是验证了原想法的合理性,这种情况下就必须承认导师的核心贡献,导师署第一就完全正当。如果学生在实验或仿真中有新的发现,由此得出了重要不同的结果,包括原来理论的修改,如果这些不同的结果和理论修改是学生独立得到的而不是由导师提出的,自然应该由学生署第一。然而,如果重要的解释和修改是导师给的,仍然应该由导师署第一。其实在正常的环境下,谁的贡献最重要,应该容易判断和达成默契。有的导师把科普型的想法夸大成思想;也有的学生做实验或仿真工作,误认为自己工作辛苦最重要,这需要纠正。对研究生来说最重要的是提高独立研究能力,能够在理论和技术创新上有属于自己的贡献,而不是依赖导师来回答你的问题。不然的话,你的实验、编程、仿真劳动,无论劳动量有多大,都和智力型打工并无本质区别。想明白了这些问题,你在什么情况下该署名在什么位置,就应该是清楚的。在一般情况下,只要你做了实质性工作,导师会支持你署第一。如果不是这种情况,建议你们将眼光看远一点。重要的是,要潜心提升自己的独立研究能力。在如何看待导师上需要有理性。任何时候不可以忘记领你进入研究、为你提供改变命运机会的那个人。

 

六、给研究生的几点建议

 

    研究生面临许多抉择。如果你打算继续走研究的道路,下面的建议供你参考。

 

1. 先生存,后发展。

 

  研究生们将要面临求职竞争提出的严峻问题。少数研究生可以找到幸运的安排,多数研究生会面临抉择。有意愿继续研究的学生不一定能立即找到一个满意的去处。这种情况下,先考虑生存,后考虑发展是一个基本建议。首先是争取一个较好的生存环境。如果你和你的家庭能够从经济上达到一定的解脱,你在发展中受到的干扰就会减少。由于社会环境非常复杂,你可能不得不考虑一个暂时的环境。只要你是一个有理想和追求的人,任何暂时的环境都不会改变你对科学探索的决心,也不可能决定你的命运。

 

如果你对自己将来在科学技术上的发展有高度的信心和期望,有下列几点可供考虑:

 

l     珍视国内的发展条件,如果能支持你的研究,常常不比国外差;

 

l     国内科技管理部门更看重在国外取得成果的研究者(以百人计划、千人计划为例。“裸奔”者不在此列);

 

l     国外研究环境和管理模式有利于你在短期内高效率地做出创新性研究成果。

 

l     国内的研究工作会使你感悟到人生的真正意义。

 

2. 积累知识和扩展领域

 

  积累知识和勤于思考是科技人员的基本功。如果你想在一个研究领域中达到自由,就必须加强基本功。

 

  扩展领域是产生创新性成果的有效途经。研究领域的相对单一,会限制人们的思想。特别是中国的学术界,研究领域狭窄的现象非常普遍。这应该是限制我们创新性的一个重要原因。例如在电子信息领域,软件对硬件,微波、电磁场对电路,系统对微电子、工艺,… 等等都成了划分专业的鸿沟。不少从事电子工程、通讯和电子系统、信号处理、自动控制等等专业的专家、教授不了解现代电子制造,不了解制造工艺,当然也不会理解“科技竞争的核心是工艺竞争”。电子信息学科本身是一个大领域,它的应用面十分宽广,涉及到通讯、雷达、工业、交通、环境、能源等等各个领域。随着应用需求,会提出各种各样的新问题,有的需要寻求全新的观念、理论、方法和技术。如果你不进入到那些领域就无从提出问题。另一方面,电子信息学科是一个直接面向应用的学科,应用性强。如果只关注应用,又可能使你与基础学科的距离越来越远。而最重要的创新都是基础性的创新。典型地,物理、化学、生物医学、生命科学等等领域是富含基础性问题的领域,与这些领域结合有希望为创造重要成果找到机会。

 

 3. 从基础做起,不断凝聚产业化目标

 

  工科研究者如果缺乏产业化概念和目标,他的研究方向就仍然是不成熟的或盲目的。你们既然选择了研究这条道路,将来如何走,就不得不考虑。我国科学界流行着推崇理论研究、低视应用研究、轻视工程实践以及主张研究和工程分离(“各司其职”)的观念。普遍存在的现象是:搞工程的作不了研究;搞研究的作不了工程、进不了产业。如果不克服这种现象,重要的科技创新就难以产生。你们如果想站在科技创新的前沿,就必须训练自己,既能作研究,又能作工程。在研究中不断积累基础,不断凝聚产业化目标。

 

  工科研究必须以产业化为目标,这已经成了世界范围内科技界的共识。这个认识隐含了科学和技术的统一性,它摈弃了将理论研究神秘化和与实践割离的观念。CT发明、晶体管发明、光纤技术发明被承认有重大意义,在于这些技术能影响人类的生存条件,并因此能够造就出大产业。这些成功的例子值得我们深入思考。

 

研究生们具有年龄优势和智力优势。你们又处在比从前宽松得多的环境条件下。只要有兴趣和决心,任何一门全新的学科领域都能学会,你们需要的只是毅力和时间。对电子信息领域本身保持兴趣的同学,应考虑扩充自己的专业方向。需要克服只愿意敲键盘以及只是从论文到论文的惰性心理。放开视界,发现和积累新的兴趣。学习任何一门学科知识,最紧要的是要学到会用才行。从理论、工程实践、制造工艺、测量技术各个方面不断积累知识,用不了几年时间就能够取得自由。

 

    有跨领域研究愿望的同学可以制定一个个人发展计划,这需要逐步实施。因为你们的任何计划必须建立在你能够正常生存的前提下。周全地考虑你的发展计划才能持续长久。

  建议研究生们参考这样的人生经验:决定你将来的不是当前的选择(对或是错),也不是当前的环境(好或是差),而是你是否能够坚持不懈的努力。

  希望你们始终保持乐观和进取的心态,始终保持对自己、对家庭、对社会的责任感。人世间有许多乐趣,其中有的短暂,有的可持久。你们会发现,当你在科学探索中有所收获的时候,那种乐趣一定是可持久的。

How to Write a Research Proposal 最近要写 Research Proposal,发现网上的资料不是很多。How to Write a Research Proposal, Paul T. P. Wong, Ph.D., C.Psych. Research Director, Graduate Program in Counselling Psychology, Trinity Western University Langley, 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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