<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[去寻找答案~]]></title><description><![CDATA[Standing on Shoulders of Giants！]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; lau317]]></copyright><item><title><![CDATA[科研感悟1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/139101796</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/139101796</guid><author>lau317</author><pubDate>Tue, 21 May 2024 20:45:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[先用文科大牛的方式博览群书，详加考证，再用理科大牛的方式分析文献和资料，梳理和列大纲(标题、思路)，以此形成目录和纲要。----内心消化吸收(feelings;and techs, soft skills)其实，这个过程中能力、心态和头脑都缺一不可。在我看来，有这一句话就够了。制心一处，则无事不办。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[科研中的“做事思维”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/139077467</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/139077467</guid><author>lau317</author><pubDate>Mon, 20 May 2024 23:11:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果你能够有理有据去说服别人，这就是你的“影响力”，那么通过这件事给别人的印象，以后做事情不用去做工作别人也相信你是合理的，不给你阻力，这就是你更大范围内的“影响力”。（你有什么计划来解决这个问题？做个比喻，好比一个人生病了，会把几种认为都有帮助的疗法一起上，如中药，西药，输液，针灸，食疗，最后只要能够治好病就行，不管到底是哪种发挥了作用。这么多年，没看见过哪个中国人去关心这种事情，包括我自己，习以为常，一方面觉得不是自己职责范围，另外一方面，觉得作业员自己都不关心，只要他喜欢，我还关心那么多干什么。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【转载】怎样写一篇好的RESEARCH PROPOSAL?]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/100666956</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/100666956</guid><author>lau317</author><pubDate>Sat, 18 May 2024 12:25:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文转载：http://ohmymedia.com/2008/02/25/762/
每个学术研究者必须经历的一道关卡，就是Research Proposal的写作。它大致对应中文里的“开题报告”、“选题报告”、“研究报告”，是一项研究开始之前的提纲、规划和陈述；既是为了帮助自己梳理文献、整理思路、廓清方向，也常常是写给相关他人的说明：研究动机和意义何在？可能有何成果？为什么它值得你的资助/认可/支...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[解决pycharm中无法添加conda environment 问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/131588605</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/131588605</guid><author>lau317</author><pubDate>Fri, 07 Jul 2023 05:56:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[step3: 找到anaconda安装路径，选择其下的condabin文件->选择conda.bat (关键步骤)step4：点击conda executable 后面的load environement即可。step2: 点击conda executable 中的“文件包”表示。解决pycharm中无法添加conda environment 问题。step5: 选择已有环境或者创建新环境都是可以的了。step1：点击conda environment。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[信号处理：希尔伯特-黄变换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/86677889</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/86677889</guid><author>lau317</author><pubDate>Mon, 28 Jan 2019 15:15:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载：

备注：大神讲解。。。一目了然。。

 

 

 

在我们正式开始讲解Hilbert-Huang Transform之前，不妨先来了解一下这一伟大算法的两位发明人和这一算法的应用领域

Section I 人物简介

　　希尔伯特：公认的数学界“无冕之王”，1943年去世于瑞士苏黎世。除此之外，自不必过多介绍。

　　黄锷：1937年出生于湖北省；1975年进入NASA（美国国家宇航局...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习中常见分类器的应用场景]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/86515083</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/86515083</guid><author>lau317</author><pubDate>Wed, 16 Jan 2019 21:18:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[正好14年的时候有人做过一个实验[1]，比较在不同数据集上（121个），不同的分类器（179个）的实际效果。

论文题为：Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?

实验时间有点早，我尝试着结合我自己的理解、一些最近的实验，来谈一谈吧。主要针对分类器(Classifier)。

 ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[How to read research papers for fun and profit]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85706176</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85706176</guid><author>lau317</author><pubDate>Thu, 03 Jan 2019 17:18:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[One skill that I’ve learned after a year in grad school is how to effectively read research papers. Previously I had found them impenetrable, but now I find them a great source of information about cu...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何写好文献综述(整理）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85703010</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85703010</guid><author>lau317</author><pubDate>Thu, 03 Jan 2019 16:30:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[文献综述的界定

文献综述是学术论文中关键的内容之一，也可以是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种专门的学术论文，它是科学文献的一种。文献综述是反映当前某一领域中某分支学科或重要专题的最新进展、学术见解和建议的。它往往能反映出有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等。

文献综述的主要目的并不是为了向其他人介绍当前某一领域中某分支学科或重要问题的前沿（当然，在一定程...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何动笔写你的第一篇论文]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85702122</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85702122</guid><author>lau317</author><pubDate>Thu, 03 Jan 2019 16:19:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[又是一天过去了，你今天可能做了新的研究，有了新的数据，或是新的发现，但你迟迟没有开始写你的论文。你或许觉得，只要你手上有了数据，想清楚了，有一天自然能挥笔即就。日子一天天过去，你发现自己还是没有写下一个字，何谈publication。

事实就是，论文并不是想好才能写的。一直不开始写自然永远都不会写完。

耶鲁大学研究生写作中心的Elena D. Kallestinova就如何解决这个问题提出了极...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[牛顿雕像和墓地上镌刻着的两句话]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85699957</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85699957</guid><author>lau317</author><pubDate>Thu, 03 Jan 2019 15:47:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[剑桥大学三一学院（Trinity College）礼拜堂牛顿的大理石塑像基座下刻着两行字：

 



 

NEWTON

 

Qui genus humanum ingenio superavit

 

 

把拉丁文翻译成英文后，意思是:

 

He surpassed the race of man in understanding

 

他超越了人类的理解

 



图中右侧大...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[转载]如何写论文：论文的起点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85686652</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85686652</guid><author>lau317</author><pubDate>Thu, 03 Jan 2019 12:10:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[搜索如何书写paper proposal的时候看到的一篇文章，贴出来分享一下，希望像我一样的初学者能够从中受益。本文在原文基础上做了少许简繁转换后的语法错误，不影响阅读。
以下是文章原文，出自：http://mmdays.com/2008/12/29/start_of_thesis/ 
--------------------------------------------------------...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[这41条科研经验，让你少走很多弯路！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85232915</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85232915</guid><author>lau317</author><pubDate>Mon, 24 Dec 2018 14:28:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[





来源|学术志

综合整理报道

这实在是一篇少走许多学习弯路的好文章，大家可以好好吸取一下前人的经验。当然，效果如何，也要因人而异。

1. 先看综述，后看论著

看综述搞清概念，看论著掌握方法。

2. 早动手在师兄师姐离开之前学会关键技术

3. 多数文章看摘要，少数文章看全文

掌握了一点查全文的技巧，往往会以搞到全文为乐，以至于没有时间看文章的内容，更不屑于看摘要。真正有用的全...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络算法学习---DropOut]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85199096</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85199096</guid><author>lau317</author><pubDate>Sat, 22 Dec 2018 11:09:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言

　　训练神经网络模型时，如果训练样本较少，为了防止模型过拟合，Dropout可以作为一种trikc供选择。Dropout是hintion最近2年提出的，源于其文章Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors.中文大意为：通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。本篇博文就是按照这...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【转载】牛人总结的科研经验！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85102406</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85102406</guid><author>lau317</author><pubDate>Wed, 19 Dec 2018 17:28:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、研究生必备四本

俗话说好记性不如烂笔头，所以一定要首先养成做笔记的好习惯！作为研究生下面这几个本子是必不可少的

1，实验记录本（包括试验准备本），这当然首当其冲必不可少，我就不多说了。

2，Idea记录本，每次看文献对自己有用的东西先记下，由此产生的idea更不能放过，这可是做研究的本钱，好记性不如烂笔头，以后翻翻会更有想法的。

3，专业概念以及理论进展记录本，每个人不可能对自己领域的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[浅谈科研经验]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85102350</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85102350</guid><author>lau317</author><pubDate>Wed, 19 Dec 2018 17:27:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文：浅谈科研经验

科研经验之浅谈
      本人是科研界的菜鸟，刚入科研界不久，下面是对自己科研一段时间的一个总结与归纳，也是一些经验和感悟，如果有错误或者夸大之处还请各位批评指正，谢谢！

预热篇
兴趣培养（阅读顺序）
     开始阅读不要从最基础的书籍开始，因为最基础的书籍很多是理论说明，非常多的数学公式的推导以及数学方面的描述和证明（也就是非常多的高深的理论知识点），如果一开始就接触...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[我博士科研经历中的经验和教训]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85102231</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/85102231</guid><author>lau317</author><pubDate>Wed, 19 Dec 2018 17:24:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文：我博士科研经历中的经验和教训 朱亮 中国民用航空上海航空器适航审定中心

一个偶然的触动，引发我反思自己博士期间的经验和教训。我想郑重的声明：写此博文，只是希望和朋友一起分享一下我的经验和体会，而不是想吹嘘自己。因为，我觉得只有自己的切身体会，才最深刻，才最有发言权。

从另外一个侧面，我也想与年轻朋友分享一个我的经验：当我们在向他人，特别是领导、导师汇报时，绝不要打无准备之仗。中国人往往会...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习高质量的论文（玩转机器学习）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/83316516</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/83316516</guid><author>lau317</author><pubDate>Tue, 23 Oct 2018 22:17:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[NIPS人工智能顶级论文：
https://papers.nips.cc/
PMLR人工智能顶级论文：
http://proceedings.mlr.press/index.html
神经网络游乐场：
http://playground.tensorflow.org/
ConvnetJS演示：玩具2D分类与2层神经网络：
http://cs.stanford.edu/people/karpathy...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CVPR2018】论文整理(收藏这一篇就够了)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/82957472</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/82957472</guid><author>lau317</author><pubDate>Sun, 07 Oct 2018 13:04:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[CVPR 2018
CVPR作为CV界最受关注的三大顶会之一，每一个CVer都应该好好关注CVPR的论文。CVPR2018在今年6月18日-22日在美国盐湖城举行。
先介绍一下CVPR2018的一些数据：
今年一共收到3309篇文章，其中979篇被录用。投录比约为29.5%。
收录论文按专家评分，分为三个层次：Poster, Spotlight, Oral。
Spotlight(亮点论文)一共有2...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[史上最全人工智能和机器学习会议大盘点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/82957402</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/82957402</guid><author>lau317</author><pubDate>Sun, 07 Oct 2018 12:55:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习和人工智能是今天最热门的科技研究方向。随着行业的不断升温，越来越多的 AI 主题会议也层出不穷，在这些会议中，我们可以讨论近期技术的发展趋势，并与其他数据科学家、开发者与工业界人士交流意见。不管你是想时刻紧跟潮流，还是仅仅希望稍微了解一下人工智能，全世界每时每刻总有一个大会在等着你（比如后天即将开幕的 NIPS 2017）。本文将向你简要介绍 50 余场著名全球人工智能大会。1. NIPS...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[模式识别、计算机视觉、机器学习领域的顶级期刊和会议（整理）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/82957093</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lau317/article/details/82957093</guid><author>lau317</author><pubDate>Sun, 07 Oct 2018 11:52:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[部分AI刊物影响因子05 SCIIF
2005    2004JMLR    4.027     5.952（机器学习）PAMI    3.810     4.352（模式识别）
IJCV    3.657    2.914（计算机视觉）
TOIS    4.529    4.097
AIJ     2.638    3.570
MLJ     3.108    3.258
ECJ     1.5...]]></description><category></category></item></channel></rss>