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人大统计与大数据专硕备考全攻略 嘿,准备报考中国人民大学统计与大数据研究院的小伙伴们看过来!这里有一份最新的备考指南,帮你理清思路,顺利上岸! 数学专业课考点 数学专业课主要考察极限、多重积分、特征值、联合概率、幂级数和置信区间等知识点。这些内容在历年真题中都有涉及,所以一定要认真复习。 统计专业课考点 统计专业课则重点考察条件概率、期望方差、极大似然估计、贝叶斯推断和无偏估计等。这些知识点在笔试中占据重要地位,面试时也会涉及到相关内容。 人大统计与大数据专硕的特有考点 对于人大统计与大数据专硕,除了上述统计专业课的内容外,还会考察一致连续、积分证明、最优化方法和渐进理论等。这些内容在专硕的笔试和面试中都有涉及。 笔试和面试的占比 统计学院的笔试占比为50%,而统计与大数据的笔试占比则高达60%。两个营的笔试都非常重要,特别是统计与大数据,面试时还会进行论文pre,论文难度较大。 真题和面经资料 为了帮助大家更好地备考,这里整理了一些真题和面经资料: 人大统计与大数据研究院的夏令营笔试真题(应统和直博方向) 面试真题(数据分析、文献选读等) 夏令营流程介绍(包含面试流程) 考核办法(2022和2023年) 面试论文Topic汇总(重点复习) 面经分享(2021和2022年) 备考小贴士 ኦ椸业课:多做历年真题,掌握解题技巧。 统计专业课:理解基本概念,熟悉公式和方法。 面试准备:多看论文,积累相关知识和经验。 希望这份指南能帮到你们,祝大家备考顺利,早日上岸人大统计与大数据研究院!
TTA风险揭秘,如何防御? 在机器学习的世界里,Test-Time Adaptation(TTA)是一个备受关注的技术,它能够在测试时对模型进行域适应,从而提高测试效果。然而,这项技术也存在着潜在的风险。最近有一篇论文《Uncovering Adversarial Risks of Test-Time Adaptation》揭示了TTA的一个弱点:如果测试批次中混入了恶意样本,那么这些恶意样本可能会影响模型对良性样本的预测,给攻击者提供可乘之机。 这篇论文提出了一种名为DIA的攻击方法,这种攻击方法并不需要训练模型,而是在测试时通过TTA来发挥作用。通过在测试批次中混入恶意样本,DIA能够改变模型参数,进而影响模型对良性样本的预测效果。这种攻击方法的核心是通过数学优化手段生成恶意样本,利用TTA的弱点进行攻击。 DIA攻击算法的步骤如下:首先,将测试样本分为恶意和良性两部分,这两部分的比例是可以调节的。然后,将模型参数分为三部分:BN层的均值和方差、TTA优化步骤会改变的参数以及不会改变的参数。最终,恶意样本的生成问题转化为一个双重的优化问题:优化扰动以改变模型参数,再优化扰动。这种方法虽然计算成本较高,但论文指出,通过固定TTA优化改变的参数,可以减少计算量并提高攻击效果。 实验结果显示,DIA攻击方法在越大的数据集上越容易成功。只需要5%左右的恶意样本,就能完全攻破测试批次。这表明TTA自身确实存在风险。 然而,这种攻击方法也有其局限性,只能攻击那些依赖改变模型参数的TTA方法。有些TTA方法,如AdaNPC,不依赖改变模型参数,因此无法被DIA攻击。 从网络安全的角度来看,DIA攻击效果好,说明TTA存在安全问题。那么,如何防御这种攻击呢?是主动还是被动?是否需要开发一种针对DIA的TTA方法?或者,是否需要对测试批次进行恶意样本的主动检测?此外,对于那些不依赖参数的TTA方法,如何攻击?这些问题都值得进一步探讨。 总的来说,这篇论文为我们提供了一个新的视角,让我们意识到TTA的风险,并激发了对TTA安全性的思考。未来的研究将需要进一步探索如何有效地防御这类攻击,以确保机器学习系统的安全性。
数模爱好者必看!这本救命书你值得拥有 娿本书真的让我对数模着迷! 《Mathematical Modeling》 这本书由Mark M. Meerschaert撰写,深入介绍了数学建模的理论和应用。 它详细讲解了数学建模的基本理论和方法,包括数学分析、微分方程、线性代数和概率论等关键数学知识。书中还介绍了多种数学建模方法,如最优化模型、动态模型和概率模型等,这些方法在HIMCM竞赛中经常被用于解决实际问题。 此外,书中还包含了大量的实例分析,这些实例涵盖了不同领域的问题,如工程、物理、经济和社会科学等。通过分析和解决这些实例问题,学生可以锻炼自己的数学建模能力,同时积累解决实际问题的经验。这些经验对于参加HIMCM竞赛时快速理解和分析问题非常有帮助。 附 P D F #himcm培训 #himcm数学建模 #himcm组队 #himcm获奖论文 #himcm书籍 #himcm报名流程 #数模竞赛
学术论文关键词标引技巧全解析 在学术论文写作中,关键词的标引是对论文主题进行提炼、评价和概括的过程,与论文的命题、摘要和写作水平紧密相关。关键词分为两类:一类是叙词,也称主题词,专门用于文献的标引或检索;另一类是从论文的题名、摘要、层次标题或其他内容中抽取出来的词或词组,称为非正式主题词或自由词。 主题分析:将自然语言转换为规范化的主题词 在进行关键词标引时,首先需要将主题分析选定的待标引概念转换为规范化的主题词。这个过程可以通过参考相关主题词表来实现,词表可以限定词量、规定用词规则和统一用词方法。转换方式有两种:直接转换和分解转换。分解转换的结果应与被分解的概念涵义完全吻合。选词时,应根据词表的参照项和注释,判断所选用的关键词是否确切。 词表的参照系统:控制同义词和反映词间关系 词表的参照系统是一个控制同义词和反映词间关系的系统,通过“用(Y)”、“代(D)”、“属(S)”、“分(F)”、“族(Z)”和“参(C)”等表达形式,将各个分散的、独立的主题词划分为等同、属分和相互三种关系,在语义逻辑上构成了一个有机的整体。例如,“优化”一词标有“代(D)”,而“最佳化”一词标有“用(Y)”,因此在标引时,“优化”一词应转换为“最佳化”。 选择最专指的词:避免歧义和长短语 在选择主题词时,应选择与论文主题概念相对应的最专指的词进行标引,但要避免将论文中一些比较偏僻、难于理解或易混淆词义的词选为关键词,也要避免将长长的短语作为关键词。 近义词的选择:没有专指词时的替代方案 当词表中没有相应的专指词时,可选用含义相近、关系最密切的主题词进行标引。这样可以确保关键词能够准确反映论文的主题内容。 复合词组的处理:避免歧义和理解误差 由整体与布局或概念交叉的两个关键词构成的复合词组,标引时可切分为两个词。为了更好地表达论文的主题内容,避免产生词义上的理解误差,对于固定搭配具有特定含义的词组和科技术语,应以词组和科技术语作为关键词。在专业词典中列出的科技术语和固定搭配的词组均可选作关键词。 通过以上技巧,可以有效提高学术论文关键词标引的准确性和有效性,从而提升论文的整体质量。
复旦信科院夏令营面试全攻略及真题分享 大家好,今天继续分享我在复旦信科院夏令营的经历,特别是面试部分的一些心得和感悟。希望对大家有所帮助! 面试准备 首先,记得在面试前把自己的PPT拷到电脑上,然后耐心等待自己的面试时间。等到叫到名字时,进去面试室。 进入面试室后,先把5份简历递给老师,然后鞠个躬,说声“老师好!”老师会告诉你面试正式开始。 英语面试 英语面试部分大概2分钟,主要是一些基本问题: 你能介绍一下你的研究吗? 你来自哪里? 你更喜欢上海还是你的家乡? 建议大家提前准备一些常见的英文问答稿子,心里有个底。 PPT介绍 接下来是PPT介绍,大概5分钟。我主要介绍了我参加全国大学生数学建模竞赛获得国家一等奖的经历。不过,很多人介绍的是自己的科创项目。 综合提问 最后是综合提问部分,大概13分钟,包括以下内容: 研究项目情况 这部分会问项目的开展情况、你在项目中扮演的角色、发挥的作用以及项目的技术细节和最终科研成果。我被问到的问题有: 在全国大学生数学建模竞赛中你扮演的角色是什么? 竞赛中使用的时频域分析用了什么最优化方法? 有没有进行答辩,有没有论文产出? 专业问题 这部分主要是一些通信相关的课程问题: 我看你成绩单上有学过信号与系统,你讲一下抽样定理吧。 你还学过通信原理,那你讲一下奈奎斯特抽样定理。 奈奎斯特抽样定理和抽样定理的联系和区别是什么? 需要仔细复习通信原理、无线通信、信息论与编码、信号与系统、随机信号、数字信号处理、电磁场与电磁波、线性代数这些专业课。 学校意向늨师会问你有收到哪些offer,然后问你如果给你offer,你一定会来复旦吗? 面试结束 完成以上步骤后,老师说:“你的面试到此结束,你现在可以离开了。”复旦通信系面试就此结束。 面试结果 最后,我被复旦养鱼进入候补队列,并于9月5日被告知候补不通过,彻底与复旦无缘。虽然没能拿到复旦的offer,但这一路的经历和过程也让我受益良多。这些成功或失败的宝贵经验都将成为我们后续保研路上的明灯,指引着我们前行。祝愿各位保研er在保研之路的末端时都拥有一个光明的未来!
数学与统计学专业留学生辅导服务 我是一名985高校的博士研究生,专注于数学和统计学专业的辅导。我的服务包括tutoring、考试辅导、作业帮助、论文指导、工作坊、小测验等。 我主要用英文进行辅导,留学经验丰富,能够提供高质量的辅导服务。我的专业领域包括: 线性代数 数值分析 高等数学 商务统计 应用统计 数值计算 Python计算方法 有限元 代数拓扑 多元微积分 多元函数 优化算法 高阶偏微分方程 交换代数 同调代数 近世代数 数论 欧拉拉格朗日方程 解析几何 泛函分析 抽象代数 微分几何 微分方程 偏微分方程 解方程 数学分析 高等代数 复分析 抽样调查 应用回归 实分析 泛函分析 偏微分方程 常微分方程 调和分析 动力系统 高等概率论数理统计 随机过程/随机微分方程 抽象代数 微分几何 数值分析 ode/pde数值解 数值代数 最优化方法 lie群 黎曼几何 双曲几何 微分流形 基础拓扑 lie代数 群论 图论 基础数论 代数数论 代数几何 解析几何 c++ c++计算方法(可能是笔误,应为C++)
数学教师的三大必备能力:深入浅出教学 这篇论文展示了作者对数学及其教学的高水平理解,值得反复阅读,收获颇丰! 深入浅出的教学艺术 一个优秀的数学教师,不仅能够深入浅出地传授数学知识,还能激发学生的学习兴趣。教师的数学水平体现在对数学知识的透彻理解上,而教学水平则体现在对教学理念和方法的合理运用上。此外,对学生的数学学习规律和情感规律的认知也是至关重要的。 理解数学的本质 理解数学有助于我们把握事物的本质,优化教学设计。这是实现深入浅出教学的基础。 袀렧解学生的学习需求 理解学生可以让我们的教学更贴近学生的需求,做到以学定教,因材施教。 렧解教学的核心 理解教学可以使我们的课堂更加高效,在传授知识、培养能力的同时,促进学生的情感态度和价值观的发展,真正实现既教书又育人的目标。 通过这三方面的理解,数学教师能够更好地传授数学知识,培养学生的数学素养,同时关注学生的全面发展。
墨尔本大学商业分析课程全攻略 商业分析课程是墨尔本大学商业与经济学院的热门课程,专注于量化方法及数据在决策中的作用。该课程培养学生不仅具备数学和信息系统方面的知识,还能从商业战略角度进行数据分析。学生将学习统计、建模、预测及基于事实的管理方法,熟练掌握SAS、R、Python和Tableau等工具。 可辅导课程: BUSA90539 BUSA90537 BUSA90538 BUSA90536 BUSA90542 BUSA90540 BUSA90541 BUSA90543 BUSA90544 BUSA90545 BUSA90546 长内容: 数值最优化 统计分析 商业经济学编程(Python) 数据库(SQL) 决策分析 企业战略 运筹学 形式逻辑 分析哲学 比较政治学 运营管理 宏观经济学 微观经济学 计量经济学 ꠦ 长Python,能运用numpy、pandas、matplotlib对各类数据进行清洗、预处理与可视化,能使用statsmodels和scipy进行数学建模和科学计算。 累计辅导课时1500+小时,提供预习、课程、论文、毕业论文、项目、作业、报告等全方位辅导服务。个人团队,绕过中介,直接沟通,1对1定制化课程辅导。
小学教育本科毕业论文选题指南 小学教育专业的同学们,毕业论文选题是不是让你头疼?别担心,这里有一份选题指南,帮你轻松搞定论文选题! 1️⃣ 学科类选题 小学体育教学中的德育渗透方法研究 小学语文课堂评价的现实困境与应对策略 多元文化交融下的小学音乐教育模式研究 𝓨教学与综合实践活动的整合 ♂️ 乐游戏在小学音乐课堂教学中的应用 쨞入小学美术单元整体课堂教学的路径 芨꧄𖦋在小学英语教学中的应用研究 小学美术欣赏课中“容量过载"现象的应对策略探究 基于核心素养背景下的小学英语课堂教学改革探索 新课程标准下小学数学课堂素养教学的有效策略 化赋能小学体育教育的实践价值、现实障碍与优化策略 𛊥ﭦ跨界教学的实践与思考 小学语文教学“学习任务群"实践路径分析 学语文教学中融入传统文化的具体策略 合下的小学语文综合实践活动教学 𑊥𝓨中教与“玩"的巧妙结合 环境下小学英语学习质量动态评价指标体系构建 小学音乐教学中节奏感的培养策略 学科核心素养的小学英语教学优化策略 小学体育教学与中考体育项目有效衔接的研究 基于五育融合视角小学体育项目化学习的构建与实施 ♀️ 教学法在小学体育教学中的运用探讨 ️♂️ 减"背景下小学数学户外课堂教学调查与建议 儿童观与小学英语教育专业课程的融合路径探析 义务教育阶段教师职业懈怠现状--以小学英语 教师为例 颀능𑨯㨯𖦢良训练内容的实用性 㯸 学美术教学中创意性写生教学的思考 芦椸其他学科融合的策略 𘥿素养背景下的小学音乐创新性教学模式 ﭦ阅读与写作教学融合策略 目标背景下小学数学问题链教学策略 技术发展下的小学美术教学实践研究 混合学习在小学数学教学中的应用研究 𛊥时代小学英语课后作业标准化设计研究 联网+时代小学语文智慧阅读教学策略探究 核心素养视角下小学英语课堂增值评价研究 𐊤𗥦𝨧域下的小学数学教学分析与模式设计 核心素养背景下小学美术评价体系的构建与应用 芤网在小学数学教学中的运用策略研究 化背景下小学数学教师课程体系建构策略 教学法在小学音乐欣赏课中的教学探析 网+背景下小学英语混合式教学的策略研究 趣配音APP用于小学英语口语教学的研究分析 䊥𑨯元整组作业深度重构的实施方法 浅谈互联网背景下小学语文教学的有效开展 论小学英语教学中中华优秀传统文化的弘扬路径 谟𓊢互联网+背景下小学美术教学选材时效性策略研 究 芤小学思想政治理论课的现实境遇及对策探析 ኤ小学思政课教师专业化发展透析 颀늦𖦀维下小学语文教学方法和策略 希望这份指南能帮你找到一个既有趣又有挑战性的论文选题,祝你的毕业论文顺利完成!
如何从零开始学习PyTorch深度学习? 导师让我开始学习PyTorch,但我之前从未接触过深度学习,基础理论和实践经验都很薄弱。这种情况下,我应该如何入手呢? 首先,是直接开始学习PyTorch,还是先打好深度学习的基础呢?对于深度学习来说,无论是研究还是应用,代码都是不可或缺的一部分。无论是在工程应用上还是科学研究中验证你的想法,代码都至关重要。如果你的代码水平较差,但能够看懂论文内容,可以在Kaggle上找一些项目实战进行练习,或者直接复现论文代码。 如果你对深度学习的掌握不好,或者完全没有基础,那就需要先学习基础知识。我们都知道,基础不牢,地动山摇。深度学习最难的地方不在于项目的落地,而在于提出新的思想。 那么,刚刚入门或者想要学习深度学习的小伙伴应该如何入门呢?有没有一条完整的学习路径呢? 经过反复修改,我整理出了一份AI学习路径,涵盖了AI工具及软件基础、数学基础、机器学习、深度学习、NLP和计算机视觉。无论你是专科、本科、研究生,还是AI+方向的学生,这份路线图都适用。它清晰地标注了所要学习的知识点和相应的书籍。 学习路径的第一部分是学习工具Python、数据分析和PyTorch。熟悉工具之后,再学习数学基础,主要包括微积分、线性代数、概率论、最优化方法和统计学。有本科数学基础就可以开始下一步。 有了基础知识和对工具的熟悉之后,就可以开始真正的AI之旅了。学习机器学习可以推荐吴恩达老师或者李宏毅老师的课程。机器学习更多的是为后续的学习打基础、做铺垫,这部分的重点在于算法。 深度学习推荐复旦大学的《神经网络与深度学习》。这部分主要学习各种神经网络,如CNN、RNN等,以及各种主流变体。 最后,可以根据自己的兴趣选择计算机视觉(CV)或自然语言处理(NLP)。CV方向推荐李飞飞老师的课程,NLP推荐斯坦福的自然语言处理课程。
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