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论文函数插图权威发布_论文函数插图怎么画(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-12-04

论文函数插图

Origin科研绘图指南：从入门到精通 𐟓Š 科研绘图的必备工具——Origin软件，让你轻松掌握数据可视化！ 𐟓š 第1章：Origin软件概述 1.1 Origin的目录结构 1.2 Origin的中英文版切换 1.3 Origin的文件类型 1.4 Origin的帮助菜单 𐟖寸第2章：Origin基础 2.1 Origin软件界面 2.2 学习中心窗口 2.3 导出Origin绘图 2.4 科技论文插图规范 𐟓Š 第3章：工作簿与工作表 3.1 工作簿与工作表的基本操作 3.2 数据的导入 3.3 工作表的创建与常用操作 3.4 多个数据文件的合并 𐟎蠧쬴章：颜色管理器 4.1 利用项目管理器整理文件 4.2 自定义颜色列表 4.3 自定义调色板 4.4 利用分屏功能整理窗口 𐟓ˆ 第5章：二维绘图 5.1 认识绘图窗口 5.2 利用样条曲线平滑折线图 5.3 曲线粗细、颜色的设置 5.4 箭头轴、刻度线的显示/隐藏 5.5 图文格式、符号的输入与修改 5.6 双色填充误差棒柱状图 5.7 多组分误差棒柱状图、堆积柱状图 5.8 双Y轴、多Y轴柱线图 5.9 误差的求解与误差带图 5.10 Y误差棒点线图 5.11 双X轴Y误差棒点线图 5.12 螺旋条形图 5.13 等高线剖面图 5.14 等高线（Contour)图 5.15 三元等高线相图 5.16 2D核密度等高线叠加图 5.17 余晖Contour图 5.18 2D元素周期表Heatmap图 5.19 原位XRD充放电Contour图 5.20 电机效率边界MAP图 5.21 地图边界Contour图 5.22 臭氧级别分条热图 5.23 等高线剖面图 5.24 带箱体的小提琴图 5.25 粒径分布直方图 5.26 XRD瀑布图 5.27 XPS瀑布图 5.28 电化学阻抗3D点线图 5.29 3D三棱柱介稳相图 5.30 XRD标准卡线图 5.31 分束玫瑰条形图 5.32 分组轮式条形图 5.33 XRD精修曲线图 5.34 FTIR光谱曲线与标峰 5.35 XPS彩色半透明填充图 5.36 三元曲面投影图 5.37 圆柱面Contour等高图 5.38 全球气温Contour图 5.39 3D曲面投影图 5.40 AFM曲面投影图 𐟓ˆ 第6章：拟合与分析 6.1 菜单拟合工具 6.2 App拟合工具 6.3 非线性曲面拟合 6.4 非线性曲线模拟 6.5 Debye-Scheer计算 6.6 批量分峰拟合 6.7 非线性隐函数椭球拟合 6.8 多条曲线的归一化、均值标准差计算 6.9 电容曲线的积分面积计算 6.10 数据平滑、滤波处理 6.11 数据卷积运算、去卷积运算 6.12 数据插值/外推、轨线插值处理 6.13 曲线的交集、并集、积分处理 6.14 从轮廓曲线绘制旋转体处理 6.15 从微分容量计算积分面积处理 6.16 从积分曲线计算微分容量处理 6.17 从旋转体数据绘制三维曲面处理 6.18 从轮廓曲线绘制三维曲面处理 6.19 从三维曲面数据绘制轮廓曲线处理 6.20 从轮廓曲线绘制旋转体处理，获取积分数据处理，计算微分容量处理，绘制积分曲线处理，获取旋转体数据绘制三维曲面处理，从三维曲面数据绘制轮廓曲线处理，从轮廓曲线绘制旋转体处理，获取积分数，获取旋转体数据绘制三维曲面处理，

函数图像绘制工具今天为大家介绍三款非常实用的深度学习框架绘图工具，帮助手残党轻松绘制复杂的神经网络图。 𐟌Ÿ第一款：PPT PPT是我们常用的办公软件之一，使用门槛极低。通过PPT绘制的深度学习组件涵盖了从简单的线性回归到复杂的ResNet、RNN系列、transformer等各种模型，超过100页的模板供用户选择。用户可以根据自己的需求灵活组合，非常方便。 𐟖𜯸第二款：PlotNeuralNet PlotNeuralNet是一个专为绘制神经网络而设计的工具库。用户只需在左侧输入代码，右侧即可实时生成相应的神经网络可视化图，干净整洁，非常适合用于科研论文的插图。绘制完成的图形可以直接下载使用。 𐟓Š第三款：Diagrams Diagrams是一个免费的图表工具，提供了丰富的图形资源。用户无需自行绘制，只需点击即可使用。该工具将图形进行了分类，包括流程图、UML、箭头等8种类别，方便用户快速找到需要的图形。同时，用户还可以创建生成网络、实体关系图，甚至设计数据模式。与常见平台如GitHub、Google Drive等的无缝集成，输出的图片格式多样，如PDF、PNG、SVG等，且支持选择是否透明背景。使用起来省时省力，极具便利性。这三款工具各有特色，可以帮助手残党轻松绘制出专业的深度学习框架图，提升工作效率。

深度学习创新点挖掘的三大法宝 𐟎Ž⧴⦷𑥺業椹的创新点，这里有三个强大的工具推荐给你： 𐟓š 麻省理工的深度学习代码实现：这里包含了经典深度学习论文的代码实现，每个代码都有详细的注释，解释了实现过程和技巧。此外，还提供了一些试验结构供你参考，帮助你更深入地理解这些经典论文。 𐟓 斯坦福CS230课程的DL代码模板：这个模板在许多论文源码中都有应用，至少有一半的代码是基于这个模板。它分为PyTorch和TensorFlow两个版本，包含CV和NLP两个方向的示例项目。掌握这套代码模板，你将能够更好地理解深度学习框架，并在未来编写代码时进行修改，如更改encoder损失函数或添加所需部分。 𐟓栲4篇经典DL论文代码复现资源：每个代码都有详细的注释，解释了实现过程和技巧，方便你深入了解和复现经典的DL论文和算法。

老罗笔记AI文字处理软件功能全解析 𐟓 文本编辑与格式转换编辑TXT、NOTE、MD、XLSX、HTML等格式文件加密、定时存储功能写入硬件信息或日期提取DOCX、PDF、PPTX、XLSX、OFD里的文字选句朗读、邮件发送资源管理器选多文件复制，可粘贴路径文件名图片文字识别插入批量Word/Excel换字合并压缩Word文档 𐟓Š 表格处理表排序、比对列表差异去重表转置、行并拆批量嵌入表首页表数据对比 CSV/XLSX/参数转图表批量求和筛选指定行批量修改多表单元格批量多目录多表提取单元格一列成多列表多行运算批量子透视表颜色统计和压缩表 𐟓⠁I功能 Str或File生成PPT 批量译文（200种语言）图片翻译批量OCR2txt（支持手写字和多语种）语音输入和批量录音转文字-语音翻译诗文纠错-查拼写百度阿里和讯飞AI作文问答-图片解答-概括论文-创作抠图-证照-修复-叠加-去水印底纹摩尔纹-去手写-拼长图和切割切边-比对文档 𐟔砥…𖤻–功能下载网页或zip文件文件内包含词、像素、文件名搜索批量图插入表格日历计划导出解方程和函数图网址收藏批量压缩JPG和改尺寸 AES加密和删除重复文件批量Word里词换图查看剪贴板，文件名分类

一桥大学经营学考试攻略与心得分享 𐟓š 一桥大学的经营学考试有时会出一些难度较高的题目，但只要逻辑清晰，答案正确，通常就能通过笔试。遇到简单的题目时，尽量多写一些内容。考试时间为一个半小时，答题纸大约是A3大小，所以至少要写一张半的内容才更容易合格。很多同学可能只能写一张多两行，即使内容写得很好，但从试卷的饱满程度来看，还是会稍微吃亏。因此，遇到简单的题目也要尽可能多写一些。 𐟓 除了专业知识外，一桥大学还会考察小论文和英译日。英译日的考试内容是波特（Porter）的CSV论文中的几段原文，要求在一个小时内翻译完。虽然同学们普遍反映时间紧张，但即使没翻译完也不影响合格。因此，即使遇到翻译不完的情况，也不要心态崩盘，因为题量确实很大，这不是你的错。 𐟓Š 小论文的考试内容是从经济学角度考察取引コスト理論。给了两张函数图和相关的材料，需要根据这些内容进行阅读理解。整体难度不算很难。由于涉及版权问题，一桥大学不公开小论文考试的具体内容。建议想考一桥的同学在考前去一桥的图书馆查看一下小论文的考题形式，这样考试时就不会感到迷茫了。

如何高效复现论文算法：实用技巧分享 𐟌Ÿ 在计算机科学领域，复现论文的算法代码是一项非常重要的工作。为了最大化复现的准确性和效率，以下是一些实用的技巧和方法： 1️⃣ 整理数据结构和常用参数在开始复现之前，首先要梳理清楚程序常用的数据结构和参数。合理定义数据结构对后续操作和结果有很大影响。建议用清晰的文字记录，方便后续调试。 2️⃣ 编写流程框架并整理数据输入整理好数据结构和参数后，按照整体的流程框架来编写代码，并确保数据输入格式正确。这样可以避免很多不必要的麻烦。 3️⃣ 详细测试每个子函数在编写每个子函数或完成一个程序段后，都要进行详细的测试。这样可以确保程序的运行不会出现问题。同时，也要考虑可能出现的意外情况，并在注释或文档中进行记录。 4️⃣ 单独测试脚本在使用Matlab实现程序时，可以单独建一个测试脚本。在测试脚本中，可以对程序的每个函数进行单独测试，并且测试结果便于管理和维护。测试脚本也可以作为文档和注释的补充信息。复现一篇论文的算法代码需要谨慎处理，细节决定成败。

#大模型日报# ai前沿动态【Softmax引发的“注意力分散”问题研究】链接：论文概述：本文论证了softmax函数，尽管广泛应用于注意力机制，但从根本上限制了神经网络在输入项数量增加（分布外泛化）时保持清晰、准确决策的能力。这与softmax在许多应用中的成功形成反直觉的对比，揭示了softmax函数在处理大规模输入时固有的“注意力分散”问题，并提出了一种自适应温度机制来缓解该问题，最终呼吁研究更有效的替代注意力机制。

#大模型日报# ai前沿动态【Cliqueformer：基于模型的结构化Transformer优化】链接；论文概述：本文提出了一种名为Cliqueformer的可扩展神经网络模型，用于解决基于模型的离线优化（MBO）问题，该模型通过学习黑盒目标函数的结构来提高MBO的效率和鲁棒性，克服了传统方法中存在的分布漂移问题。文章巧妙地将函数图模型(FGM)的结构作为超参数预先定义，然后学习与之匹配的数据表示，而不是直接从数据中学习FGM结构。这种方法结合了Transformer架构的可扩展性和变分瓶颈技术，有效地解决了分布漂移问题，并提高了MBO的性能。

𐟓š R语言科研绘图与学术图表绘制全攻略 𐟌Ÿ 想要深入学习R语言科研绘图和学术图表绘制吗？这里有一本从入门到精通的自学书籍等你探索！ 𐟓– 本书名为《R语言科研绘图与学术图表绘制》，由关东升编著，内容丰富，适合科研人员使用。 𐟔 首先，书中介绍了R语言的入门知识、程序流程控制和数据结构，为初学者打下坚实基础。 𐟓Š 接着，详细讲解了科技领域数据分析的方法，以及如何绘制各种图形，包括单变量、双变量、多变量和3D图形。 𐟓 最后，书中还讨论了如何制作学术报告、论文和出版物，并提供实战训练。 𐟎蠦�䖯𜌤𙦤𘭨😥Œ…含了常用包和函数的快速参考，以及科研论文配图绘制和配色技巧。 𐟓š 附录中提供了案例源代码和相关软件工具等资源，方便读者参考和学习。 𐟌 通过这本书，你将能够掌握R语言科研绘图和学术图表绘制的所有关键技能，助力你的科研工作。

代码没有注释？别慌，这里有解决办法！𐟒𛊥†™代码不写注释？这真是个让人头疼的问题！𐟘𕢀𐟒려𝆥ˆ릋…心，我来给你支几招，或许能帮你解决这个烦恼。没有注释的代码怎么办？𐟤” 代码量少且没有说明的情况：代码量不多但没注释，这种情况相对容易解决。你可以直接逐行查看代码，了解每行代码的功能。如果代码调用了很多库包，可以查阅相关文档来理解代码的具体作用。代码量多且没有说明的情况：代码量多且没有注释，那就得先找到程序的入口点——主函数。然后根据代码的指向去匹配论文的内容。找到代码块的功能后，进行标注，说明实现了什么功能、输入是什么、输出是什么。最后，再根据论文中的公式一步步研究代码的具体操作内容和方式。代码量多且有说明的情况：如果代码量多但有说明，那就先找到主函数，然后根据代码指向去匹配论文的内容。匹配完成后，将代码块功能进行标注。最后，根据论文中给出的公式一步步研究代码块的具体操作内容和方式。总结𐟓 写代码不写注释确实让人头疼，但也不是无解的。希望这些方法能帮到你，让你在面对没有注释的代码时不再那么迷茫。祝大家都能找到有注释的好代码！𐟒ꀀ

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