谷歌学术体系架构新上映_管理体系架构图(2024年11月抢先看)
如何自下而上建立知识体系? 大家好,我是毕索,今天要和大家聊聊如何自下而上地建立自己的知识体系。这个话题其实很有趣,也很重要。毕竟,谁不想成为一个知识渊博的人呢? 第一步:以问题为中心,创造自己的问题树 𓊊首先,我们要从问题开始。古典老师在《跃进:成为高手的技术》这本书里提到了一个方法,特别有意思。 列出问题清单:好奇心和相关性 首先,你需要列出你的问题清单。这些问题可以是自己感兴趣的,也可以是觉得自己回答完会有重大收获的。好奇心是你的动力源泉,而相关性则是你回答完问题后能立刻感受到的收获。 假装写本书:目标明确 如果你想集中研究一个话题,最好的方法就是假装自己要写一本书。列出这个话题下的所有内容,每天记录一部分,不断填充,这本书就会慢慢浮现出来。 提出好问题的技术:准备充分 提出好问题的关键在于准备充分,目标清晰。没看完知乎、百度、谷歌的前三页,就不要轻易提问。好文都是组合拳,把问题问得再深入一些,组织好并输出你的答案。 第二步:站在知识源头,萃取知识晶体 接下来,我们要找到知识的源头,并从中萃取知识晶体。 辨别并找到知识源头 一手研究论文、行业学术期刊、行业最新数据报告等都是很好的知识来源。 二手知识含金量高 名校教科书、慕课推荐的一手材料、维基百科等都是忠实转述,有清晰的论句和出处。 中立第三方的行业调查报告、讲述底层逻辑的书和文章,如《国富论》等,都是很好的参考。 各行各业领军人物推荐的书单、豆列及在自己公主号中的文章也是不错的选择。 跟随站在知识源头的人 如得到APP的专栏作者等,他们分享的经验和知识都非常有价值。 萃取知识晶体:打造稳定架构 最后,我们要把知识点打造成稳定的架构,形成知识晶体。星座就是一个典型的知识晶体。 树状结构:体现事物间的层级和包含关系。 关联结构:体现事物相互关系,如马斯洛需求层次理论、SWOT分析法等。 序列关系:体现先后、因果关系,如工作流程图、说明书等。 数据结构:体现数量差异关系,如柱状图、饼图等。 大量阅读知识晶体:如思维导图等。 尝试模仿知识晶体:看到知识模型后,自己画一个。 自己创造知识晶体:如关于读书的五个技巧等。 希望这些方法能帮到你,让我们一起在阅读的道路上不断前行,成为知识的探险家!我是毕索,期待与你在知识的海洋中相遇!
如何轻松搞定硕士论文?这些方法太实用了! 写硕士毕业论文真的是一场马拉松,从预审到答辩,每个阶段都不能掉以轻心。尤其是外审和答辩,稍有不慎就可能延毕。为了避免这种情况,我总结了一些写论文的经验,希望能帮到你们。 准备工作:参考文献 首先,准备工作是关键。开题之后,你需要收集大量的资料和参考文献。这一步非常重要,因为导师每次指出论文问题时,总会说“参考文献读得太少了”。所以,边找边读,边整理归类,直到你拥有足够的知识储备。这个过程大概需要一个月的时间。 在学校的话,可以通过校园网登录知网等学术资料库。如果在家或者工作,可以在某宝上买知网账号。另外,还有一些免费的学术资源网站: Open Access Library: 这个网站有超过420万篇学术论文,涵盖各个领域,所有文章均可免费下载。 浙江图书馆: 这个网站可以免费下载知网、万方等数据库的文章。只要在支X宝搜索“浙江图书馆”生活号,注册并开通借阅服务,芝麻信用分达到550分就可以免押金开通借阅服务。 大木虫学术导航: 这个网站可以进入谷歌学术和Sci-hub,尤其是Sci-hub,不用担心网址突然无效,还挺好用的。 注意事项: 查找相关文献时,注意参考文献的发表时间,尽量选择5年以内的。 注意期刊的影响力,尽量选择影响因子高的期刊,如中文核心、SCI、EI等。 外文文献看起来很吃力,要运用好题目、关键词、摘要的内容来筛选需要的文献,然后用软件翻译成中文。我用的知云翻译软件,专门翻译文献的,很好用。 下载文献时,将文献名称下载好粘贴到一个Word里,方便参考文献部分的写作。 写初稿时,在文中引用的后面标上参考文献名称,避免修改论文时脚注乱掉。 时间紧迫的话,只看文献的摘要、研究内容、研究方法。 论文提纲 提纲是论文的灵魂,严谨的架构可以为论文奠定一个好的基础。我主要用的是知网来写提纲: 在搜索框里根据关键词、专业、主题来搜索相关文献。 小贴士 查找相关文献时,注意参考文献的发表时间,尽量选择5年以内的。 注意期刊的影响力,尽量选择影响因子高的期刊,如中文核心、SCI、EI等。 外文文献看起来很吃力,要运用好题目、关键词、摘要的内容来筛选需要的文献,然后用软件翻译成中文。我用的知云翻译软件,专门翻译文献的,很好用。 下载文献时,将文献名称下载好粘贴到一个Word里,方便参考文献部分的写作。 写初稿时,在文中引用的后面标上参考文献名称,避免修改论文时脚注乱掉。 时间紧迫的话,只看文献的摘要、研究内容、研究方法。 希望这些小技巧能帮到你们,写论文真的不是一件容易的事,但只要提前准备充分,按部就班地来,相信你们都能顺利通过!加油!ꀀ
小马智行上市:创始人包装的四大维度 在小马智行即将上市之际,作为公关人员,我们深知包装好创始人的重要性。以下是我们总结的四大维度,帮助投资者更好地了解小马智行的核心团队。 ️ 技术与能力背景维度 丰富的行业经验:提到彭军和楼天城在谷歌和百度美研的经历,尤其是彭军曾担任百度自动驾驶部门首席架构师,负责整体战略规划与技术发展。这些经历彰显了他们在自动驾驶领域的深厚积累和素养。 D级的技术水平:楼天城拥有清华大学的计算机编程学术背景,曾在Google无人车项目中工作,也是百度历史上的T10工程师。在采访中,他侧重拆解技术层面的问题,如《小马智行楼天城:自动驾驶已经没有技术阻碍》,这能够吸引投资者对公司技术实力的关注。 创业历程与成就维度 创业动机与愿景:强调他们对自动驾驶技术的热情和改变行业的决心。例如,他们看到了自动驾驶技术的潜力,希望通过自己的努力推动行业的发展,为人们的出行带来更为安全、便捷的体验。这种出发点能够激发投资者共鸣,增强对公司的认同感。 公司发展成果:如技术突破、测试里程的积累、获得的成就等。例如,公司在自动驾驶算法的优化、传感器融合技术创新等方面成果,以及在不同城市进行的路测和试点项目的成功经验。这些成就可以证明公司的技术实力和商业潜力,提升投资者对公司的信心。 资机构看好与管理能力维度 投资机构看好:提到他们初期接触的机构都愿意投,他们自主选择IDG和红杉资本。这种看好在很大程度佐证了他们的项目,更不要提后面十多家机构阵营以及企业资本加持。 战略规划与决策:突出他们在公司战略规划和商业化的智慧和前瞻性。例如,他们选择沙特新未来城是其推行技术全球化布局的战略要地,并将基于此逐步向更多中东及北非国家拓展自动驾驶技术和产品。 ꠤ𘪤质与价值观维度 创新精神与冒险精神:他们辞职基于“我们对无人车的机遇和发展有着一致看法,也不太满意当时百度无人车发展状况”,彭在采访中提到,大量人才加入,他们愿意加入我们,更多是因为被我们对无人车的投入热情、战略理念、独到之处和现有团队所吸引和打动。物以类聚,人以群分。 社会责任与使命感:突出他们对自动驾驶技术的社会责任和使命感,例如楼表示,中国不能做追随者,这不仅是对科技的热爱,更是对国家和社会的责任感。我坚定选择将人工智能与现实生活相结合。致力让人类出行更加安全舒适便捷。这种社会责任意识能够赢得公众的认可和尊重。 通过这四大维度的包装,我们希望能够让投资者更加全面地了解小马智行的核心团队,增强对公司的信任和认同。
论文写作指南:从选题到参考文献的实用技巧 《教授为什么没告诉我》 ️毕恒达(国立台湾大学城乡研究所教授) 很多老师都推荐过这本书,学生们简直写出了研究生们的心声!从选题到找资料、综述、研究方法、撰写过程到参考文献,事无巨细地分享了很多论文写作的小细节。 如何检索资料 期刊论文:根据参考文献找之前的文献,或者用索引资料库找之后的文献。 书籍:书后的索引、版权页的主题。 搜索引擎:Google的手气不错功能,直接进入搜索结果中排名前列的网页。 图书馆:书籍关键字、书中名词、同一作者的其他书、索引、书架旁的其他书。 文献回顾小贴士 研究开始时,可以先读一些实质内容非相关的学术文献,提高理论敏感度,学习不同的写作风格。实质内容相关的文献,可以等研究过程中理论浮现成熟时再读,以免先入为主。 不要把既有文献当做权威,而是将之视为一些有用而且可能错误的想法,试着提出不同看法。 写作心理 写作并非成竹在胸,把已经在心中想好的、完整的东西如实呈现,相反,写作本身是一种思考和分析。只有真的下笔写出来,才能了解到自己到底懂多少,其间是否有破绽,有没有矛盾之处。 千万不要等到分析架构都很完整才开始写。否则会觉得这样写好像不对,那样写好像不完整,又怕将来分析架构修改了,以前写完的就白写了。 研究过程中,不停记笔记,开始写的时候,尽量一次写得详细,将来删减比增添容易。 写作小贴士 标题与标题中间应该加一些承接、预告、总结的文字。 访谈的引文不必多,一段引文讲一个概念就好。 卡住怎么办 请同学喝下午茶,寻求建议。 持续写作,把写作当做解决问题的方法。 刻意营造文稿的陌生感,如大声朗读;从后往前读;更动排版格式;尝试每一节中删一段、每一段删一句、每一句删一字,让文字更精简;偶尔换个模式空间来阅读写作。 为自己营造舒适的写作环境,包括时间、空间。每天规定自己写几页、或者几千字。 读后感 学会用文献,而不是展示文献,不要等资料收集齐了才写。 带着自己的观点去观察,行动还是不行动,是自己的选择,要对此负责。 写论文很辛苦,但是不要把它变成痛苦,读完本书感觉减少了我准备毕业论文的心理阴影……
尟 PhD论文降重必备工具大揭秘! 翻译神器——Deepl ✅ 支持26种语言,提供实时文本扫描、PDF文档、照片、口语翻译等多种翻译服务。 ✅ 与谷歌、有道翻译相比,Deepl的翻译更贴近口语,逻辑更通顺。 ✅ 操作简便,打开网页即可使用,只需将内容粘贴到文本框,即可自动翻译。 堩重利器——火龙果 ✅ 由清华大学团队开发的写作工具,专为论文降重和写作设计。 ✅ 学术改写:将原文换一种说法,有效降低重复率。 ✅ 续写插入:根据上下文生成新内容,思路卡壳时的好帮手。 ✅ 自动生成:输入关键词,自动生成一篇论文,内容相关度高,不相关的可手动删除。 语法纠错——Grammarly ✅ 在论文写作中,拼写和语法错误难以避免。Grammarly可以上传文章,直接纠正Word中的内容。 ✅ 英文语法检查和识别能力强,提供拼写矫正、标点符号纠正、句式架构纠正等功能。 润色高手——Pro writing Aid ✅ 整篇文章分析,包括语法、重复词、可读性等,适合对语法有高要求的人群。 ✅ 网页版支持文件上传,方便使用。 论文降重小技巧 ✅ 知网查重系统中,连续13字相同即判断抄袭。引用文献时,即使标注也可能计入重合率。建议分散引用。 ✅ 遇到好思路或内容可以借鉴,但不要“硬”抄。使用同义词替代法,如将“研究”改成“调查”,既降重又保留原意。 ✅ 遇到标红文字,能删减合并的内容尽量去掉,降低其在文中的占比。
从及格到优秀:五步教你写高分论文 嘿,大家好!最近收到很多同学的反馈,大家都说效果超棒!有的同学甚至直接拿到了老师的distinction,分数也比第一次提交时提高了20多分!真是太厉害了! 其实,写高分论文并没有大家想象的那么难,只要掌握了一些小技巧,你也可以轻松搞定。下面我就来分享一下我们总结的五步法,帮你轻松写出高分论文! 1️⃣ 审题定位:找到关键词 首先,审题是关键!你需要找到题目中的关键词,比如instruction words、topic words和focus words。这些词会帮你定位论文的主题和方向。 2️⃣ 搜索信息并记录 接下来就是搜索文献了。推荐大家先去学校的图书馆,然后用Google学术和Scopus进行关键词分类检索。标记好备选文献后,用Endnote、Mendeley或Zotero来管理引用。 3️⃣ 组织内容 这一步很重要!你需要对每篇有用的文章写一个简短的review,然后根据笔记的重点内容,将内容通过不同的主题、标题和副标题更加清晰地展现出来。记得灵活运用quoting、paraphrasing和summarising,保证in-text citations和reference lists正确一致。 4️⃣ 写作 写作时,一般按照Intro+Body+Conclusion的大框架进行。每篇论文的具体架构可能不同,有些Report还需要写executive summary。写的时候不仅要注意每段的论点联系,也要符合之前讲的presentation checklist。 5️⃣ 检查校对 最后一步就是检查校对了!写完论文后不要急着提交,一定要仔细校对。可以使用一些网站来帮助检查语法,但要注意不要过度依赖,因为有些网站会把一些原本正确的用法变成错的。所以大家检查校对时一定要慎重! 上面这五步可以直接用在论文写作中哦!
揭秘威大麦迪逊四大王牌专业就业前景全解析 提到培养世界级人才的摇篮,威斯康星大学麦迪逊分校(简称威大麦迪逊)无疑是美国中西部的一颗璀璨明珠。这所位于威斯康星州首府麦迪逊市的学府不仅以其优美的校园环境和浓厚的学术氛围著称,更因其卓越的教学质量和广泛的国际认可度受到学生和家长的认可。今天咱们就来聊聊威大麦迪逊的四个王牌专业,以及这些专业的毕业生在职场上的表现如何。 首先说说计算机科学专业。在这个数字化时代,IT行业的热度一直居高不下,对高水平计算机科学家的需求不断增加。威大麦迪逊的计算机科学课程内容丰富多样,从基础编程、数据结构到人工智能、大数据分析等前沿领域都有涉及,并且特别注重实践操作能力和创新能力的培养。通过参与实验室项目和企业合作,学生们能够将所学知识应用于解决实际问题。许多毕业生顺利进入了知名科技公司如谷歌、微软或自主创业,在软件开发、系统架构等领域取得了不错的成绩。一些毕业生还在国际信息技术会议上发表论文,展示了出色的研究能力。 接下来是生物医学工程专业。随着医疗技术的进步和社会对高质量医疗服务需求的增加,对高素质生物医学工程师的需求持续增长。威大麦迪逊的生物医学工程课程不仅教授基础的生物学和工程学知识,还开设了医疗器械设计、组织工程等前沿课程,并且特别强调跨学科研究和实践能力的培养。通过参与校内外的实训项目和医疗机构合作,学生们能够更好地掌握实际工作中的技能。许多毕业生顺利进入了医疗器械公司、制药企业或继续深造,在医疗器械研发、生物材料等领域取得了显著成就。部分毕业生还在国际生物医学工程会议上发表论文,展示了卓越的技术水平。 再来谈谈工商管理专业。随着全球经济的发展和市场竞争的加剧,对高水平企业管理人才的需求日益增加。威大麦迪逊的工商管理课程内容涵盖了市场营销、财务管理、战略管理等多个方面,并且特别注重实践操作能力和领导力的培养。通过参与案例分析、商业竞赛和企业实习,学生们能够更好地理解实际工作中的挑战。许多毕业生顺利进入了世界500强企业、咨询公司或自主创业,在市场分析、财务规划等领域取得了不错的成绩。一些毕业生还在国际商业论坛上发表演讲,展示了出色的商业头脑。 最后一个要介绍的是教育学专业。随着社会对高质量教育需求的增加,对高素质教师和教育管理者的需求持续上升。威大麦迪逊的教育学课程不仅教授基础的教育理论,还开设了课程设计、教育心理学等前沿课程,并且特别强调实践教学能力和创新思维的培养。通过参与校内外的教学实习和教育研究项目,学生们能够更好地掌握实际工作中的技能。许多毕业生顺利进入了各级学校、教育机构或政府部门,从事教师、教育顾问等工作。一些毕业生还在国际教育会议上发表论文,展示了出色的教学理念和研究成果。 可以看出,威大麦迪逊提供的这四个王牌专业各具特色,无论是在学术研究还是职业发展方面都展现出了强劲的生命力。当然,每个人的兴趣和发展方向不同,最重要的是找到适合自己的路。希望这篇分享能够给正在考虑报考或对未来感到迷茫的朋友带来一些启示。毕竟,选对专业就像是找到了一把打开未来大门的钥匙,让梦想不再遥远。 在选择专业时,不妨多了解下每个领域的最新动态和发展趋势,结合个人兴趣和职业规划做出明智的选择。同时,利用好学校的资源,积极参与实习和项目,这样不仅能提升自己的竞争力,还能更好地为未来的职业生涯打下坚实的基础。 #质感创作人#
Transformers指南:全解析 探索Transformers的奥秘,这本指南带你深入了解这个强大的神经网络架构。Transformers已经在自然语言处理、语音识别、时间序列分析和计算机视觉等多个领域大放异彩,是GPT等先进模型的核心。 本书特色: 全面的知识覆盖:深入解析Transformers的每一个关键算法和技术。 多样的架构探索:详细介绍超过60种不同的Transformers架构。 实践应用指南:教你如何在语音、文本、时间序列和计算机视觉中应用Transformers。 实用技巧分享:每个架构的实用技巧,以及如何在现实世界中应用它们。 ᠦሤ𞋧 究与实践: 通过理论和实际案例分析,展示如何使用这些工具和库进行深入分析。 所有代码片段都可以在谷歌Colab中运行,让你能够快速实验并降低进入该领域的门槛。 适合人群: 研究生和学术界人士:深入讨论快速发展的领域,提供一个单一的入口点。 本科生、从业者和专业人士:通过实践动手案例研究和代码,快速实验并降低门槛。 抓紧学习,掌握这个领域的最新动态!
pytorch和tensorflow 以下是Python中常用的十大机器学习库,涵盖了从传统机器学习算法到深度学习的各种需求。根据项目需求和个人偏好选择合适的工具吧! Scikit-learn 特点: 简单易用的机器学习库,提供广泛的算法和模型,包括分类、回归、聚类等。 应用场景: 通用机器学习任务,数据挖掘,学术研究,教育。 TensorFlow 特点: 由Google开发的开源机器学习框架,支持多种深度学习模型,具有强大的灵活性和可扩展性。 应用场景: 深度学习研究和应用,大规模数据集训练,复杂的神经网络架构。 Keras 𑊧高层神经网络API,可以运行在TensorFlow、Theano或CNTK之上,以用户友好著称。 应用场景: 快速原型开发,深度学习教育和研究,构建和训练复杂的神经网络。 PyTorch 𛊧由Facebook的AI研究团队开发,动态计算图,便于调试和实现新的模型。 应用场景: 深度学习研究,复杂的模型训练,动态网络结构。 XGBoost 特点: 优化的分布式梯度增强库,提供便携式和高效的机器学习算法实现。 应用场景: 需要高精度模型的分类和回归任务,Kaggle竞赛,金融风控。 LightGBM 𓊧基于梯度提升框架的库,使用基于树的学习算法,速度快,内存效率高。 Theano 特点: Python库,允许定义、优化和评估数学表达式,特别是涉及多维数组的表达式。 NLTK(自然语言工具包) 特点: 用于自然语言处理和文本分析的Python库。 Fast.ai 特点: 建立在PyTorch之上的库,旨在简化训练快速、准确神经网络的过程,特别适合深度学习入门和快速开发。 CatBoost 𑊧由Yandex开发的开源梯度提升库,支持分类、回归、排序等任务,对类别特征友好。 这些库覆盖了从传统机器学习算法到深度学习的各种需求,选择合适的工具可以让你的项目事半功倍!
Databricks:大数据独角兽? Databricks:企业级数据处理的创新平台 Databricks 在创始人 Ali Ghodsi 的带领下,已成为全球领先的企业级数据分析平台。它不仅提升了 Apache Spark 的性能,还通过前沿技术创新,帮助企业更好地利用数据驱动业务发展。 ᠥ始人Ali Ghodsi 的学术背景 Ali Ghodsi 拥有瑞典皇家理工学院 (KTH) 的计算机科学博士学位。在学术界深耕多年后,Ali 转向了大数据领域,并在加州大学伯克利分校的 AMPLab 中与团队共同研发了Apache Spark,一款大数据处理引擎。Spark 的诞生彻底改变了大规模数据处理的效率和方式。Ali 凭借他的学术背景,成功将研究转化为应用,推动了 Spark 的商业化,并奠定了他在技术界的地位。 Databricks 的核心创新: 湖仓一体架构:Databricks 创新性地结合了数据湖和数据仓库的优点,提供统一的数据管理和分析平台,帮助企业从数据中快速获得价值。 优化的 Apache Spark:作为 Spark 的发源地,Databricks 提供了最优化的 Spark 运行环境,极大地提升了数据处理速度和扩展性,特别适合处理大规模的实时数据。 多云兼容性:Databricks 支持在多个云平台(包括 AWS、Azure 和 Google Cloud)上运行,企业能够灵活选择适合自己的云服务,从而打破数据孤岛,实现无缝集成。 机器学习与 AI 支持:Databricks 内置了机器学习工具链,涵盖数据预处理、模型训练到部署,帮助企业在平台上轻松构建 AI 驱动的应用。 ✨ 总结 从学术界到企业界,Ali Ghodsi 凭借深厚的求学背景与对技术的敏锐洞察力,成功创立了 Databricks,一个能够帮助企业最大化数据价值的创新平台。Databricks 的湖仓一体架构和优化的 Apache Spark 环境,已经成为大数据领域不可或缺的技术工具。
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