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论文程序复现权威发布_电脑cpu无故占用100%(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：2024-12-01

论文程序复现

论文季来临，如何通过复现论文顺利毕业？又到了论文季，毕业论文的进度是否还在“新建文件夹”阶段？虽然离毕业还有一段时间，但现在不开始准备，明年答辩可能会遇到困难。天临事件后，毕业的要求更加严格了。有些同学选择了奇妙的论文方向，但学术不端的风险很高，而且即使毕业，也有抽检的风险。有时候，你隐约有个想写的内容，但可能在某个环节卡住了，比如数理模型或实证分析。如果这个时候有人能帮你搞清楚这部分内容，那就太好了！毕竟，我们只是想顺利毕业。一篇完整的论文复现，可以满足你的需求！通过深入理解一篇好的论文，你可以学到很多上课时教授们不会讲的知识点。论文带读，是更适合毕业生的论文自救指南！

如何高效筛选深度学习论文？作为一名深度学习领域的资深论文复现者，我在这里分享一些实用的经验，帮助大家在面对海量论文时，快速找到高质量的研究。 𐟔𐟓š 首先，我们需要关注论文所在期刊的质量。期刊的影响因子是一个公认的评判标准，它反映了期刊被引用的情况。影响因子的计算方式是：期刊前N年发表的论文被引次数除以前N年发表的论文数，通常N取2或5。 𐟓ˆ𐟔 除了影响因子，我们还可以通过查看期刊的分区情况来评估其质量。一般来说，一区期刊优于二区，二区优于三区，依此类推。常见的分区方式有两种：JCR（Journal Citation Reports）和中科院的方法。JCR是国际通用的评价方式，而中科院的方法则主要适用于中国境内。 𐟑袀𐟎“𐟑颀𐟎“ 在阅读论文时，除了期刊的质量，论文作者的背景也是一个重要的考量因素。知名学者或专家的研究成果往往具有较高的学术价值。通过了解作者的研究背景、科研经历和学术声誉，我们可以对论文的质量有更准确的判断。 𐟓𐟔 此外，阅读论文的摘要也是必不可少的一步。摘要通常概括了论文的关键信息，包括研究问题、方法、结果和结论等。通过仔细阅读摘要，我们可以初步了解论文的内容和贡献，从而判断是否符合我们的研究需求。 𐟌Ÿ𐟓Š 综上所述，筛选高质量的深度学习论文需要综合考虑期刊的影响因子、分区情况、作者背景以及论文摘要等多个方面。希望这些经验能帮助大家在学术研究中少走弯路，快速找到有价值的论文。

从末九到复旦：我的保研之路 ### 个人背景 𐟓Š 我来自某计算机/软件方面的末九高校，前五学期的成绩在班级和学院中都名列前茅（1.5%）。英语六级考了590分，虽然不高，但也够用了。科研方面，我主要做了一些论文复现的项目。项目经历方面，我独立负责了一个大项目，包括后端2000行代码、前端3000行代码、模型/算法300行代码，数据量每月约5000条。这个项目让我单刷全国大学生信息安全竞赛作品赛，获得了国三（2023.8，浙大紫金港）。此外，我还写过不少CRUD小项目。在竞赛方面，我主要打CTF，也参加过其他各类竞赛。网络安全类竞赛我参加了30余场CTF、线下AWD、护网等，获奖的有三四项国家级（今年CISCN实践赛作品赛双国三、4月份福州铁人三项国三等）、省级十余项。数模类竞赛我参加了妈妈杯、高教社杯、五一杯、电工杯等，主要是大一的时候水了一下。开发类竞赛我参加了花旗杯、计设、软件杯、华为软挑、服创等，涵盖前后端开发、机器人调度开发、深度学习模型开发等。程序设计类竞赛我参加了蓝桥杯和CCF CSP。技术栈方面，我掌握前后端全栈开发、Web安全、用PyTorch设计简单模型和训练/微调，C/C++/PHP/Python/Java/Go也都会一些。组织经历方面，我是Scr1w战队的Web手、网信中心安全团队成员、校开源协会骨干等。个人意愿 𐟌 暂时没有读博的打算，学硕和专硕都可以接受。未来的职业方向是安全研究员，如果做不成，就去做开发。最终去向 𐟏† 我最终选择了复旦计算机系的secsys方向。夏令营经历 𐟌ž 以下是夏令营的报名和参加情况：复旦计算机系（6.26-6.29）：优营北航计算机系（6.30-7.2）：候补第14 上海交通大学网络安全（7.4-7.5）：底边候补拿到复旦cs的优营后，后面的一大堆夏令营基本上都拒掉了，因为感觉都不如复旦cs这个满意（华五安全强组），其次也因为在北京和上海辗转了10天，有点累了复习不动了。总结 𐟓 对结果还是比较满意的，虽然最想去的是清华NISL，但知道自己没科研，实力不够 :(。本来大二的时候挺想找老师做科研的，奈何本校软院没有做传统安全的老师，我也没想过能找外校的老师，现在看来确实是走错咯。唉，唉唉。非常感谢螺丝和Scr1w战队师傅们的支持和帮助，抱上大腿拿了不少成绩，还有公费旅游 :)。欢迎想保研的CTF师傅联系我~

如何制作优秀的文献汇报PPT？𐟓Š 大家好！今天给大家分享一下如何制作一份优秀的文献汇报PPT。无论是研究生组会还是其他学术交流，这份模板都能帮到你哦！𐟘Ž 研究背景 & 目的首先，我们来说说研究背景和目的。这部分可以包括一些期刊的摘要图，比如《总环》之类的，放上去能丰富PPT的内容。不过，文字可以少放一点，主要靠讲解来补充。𐟓– 研究框架与方法接下来是研究框架和方法的部分。这里要详细介绍文章的技术脉络，重点阐述几个主要的研究方法。解释它们是如何实现研究结果的，这样大家可以更好地复现论文结果。𐟔슧 ”究结果到了结果部分，只放关键图哦！现在很多期刊动辄20张图，其实很多图都是在堆砌工作量。大家要注意甄别，避免粘贴大段文字，以口头讲述为主。𐟓Š 研究结论 & 讨论然后是结论和讨论部分。这里要做一个整体的总结，点出文章的不足之处及展望。想象一下自己要去复现这篇论文，说说哪里写得好，哪里还可以再进一步。𐟧 创新思路 & 启发最后是创新思路和启发部分。说明论文为何能发表，它主要有哪些创新之处呢？这部分可以启发大家对论文的进一步思考。𐟒ኊ希望这份模板能帮到大家，祝大家学术交流顺利！𐟎‰

如何礼貌地请求作者提供数据？哎呀，真是不好意思，我又来打扰大家了。最近在搞研究，发现有一篇参考文献里的数据实在是太多了，自己复现起来简直是个大工程。于是我就想着，能不能直接发邮件给原作者，请求他们提供一些数据呢？毕竟，时间就是金钱啊！不过，心里还是有点忐忑。毕竟，直接请求作者提供数据，这算不算是一种“不礼貌”的行为呢？万一作者不高兴，骂我一顿怎么办？我这小心脏可受不了啊！不过，转念一想，科研嘛，大家都是在为一个目标努力。既然我遇到了困难，请求帮助也是理所当然的。于是，我决定勇敢一点，写一封邮件试试运气。邮件内容大概是这样的： --- 尊敬的[作者姓氏]教授/博士：您好！我是[你的姓名]，来自[你的单位/学校]。最近在阅读您发表的论文《[论文题目]》（发表于[期刊名称]，[发表年份]），真是受益匪浅。目前我正在进行一项与您的研究成果高度相关的研究工作。然而，在尝试复现您论文中的某些数据时，我遇到了不小的困难。尽管已经尝试了多种方法，但仍无法准确复现。鉴于此，我想冒昧地询问您是否可以为我提供一些关于该数据的额外信息，或者原始数据。这对我的研究工作将起到极为关键的推动作用。我完全理解您可能由于各种原因无法提供相关数据，如果是这样的话，您是否可以给我一些关于数据获取或复现的建议？比如在实验设计、数据处理技巧等方面的提示。非常感谢您在百忙之中阅读我的邮件。我向您保证，您提供的数据将仅用于学术研究、验证实验等非商业且符合学术道德规范的用途，并且我会在我的研究成果中对您的帮助予以恰当的引用和感谢。再次感谢您的考虑与帮助。期待您的回复。祝好！ [你的姓名] [你的单位/学校] [日期] --- 写完之后，心里还是有点小忐忑。不过，想着只要态度诚恳，作者应该也会理解的吧。毕竟，科研路上谁没个求助的时候呢？希望我的经历能给大家一些参考。如果你们也有类似的困扰，不妨试试发一封类似的邮件吧！加油！𐟒ꀀ

代码看不懂？4招轻松搞定！嘿，大家好！最近有不少朋友跟我抱怨，说深度学习的论文代码简直看不懂，尤其是CV方向的。别担心，今天我就来给大家分享一些实用的小技巧，希望能帮到你们。从简单的代码开始 𐟓– 首先，如果你是初学者，老师没有特别要求你研究某个特定的算法，那你完全没必要一开始就啃最复杂、最先进的代码。相反，找那些文档详细、结构清晰的代码来学习会更好。比如，mmdetection的代码虽然写得很规范，但确实有点复杂。我建议你可以先从单个算法的代码开始，这样更容易上手。接下来，仔细阅读项目中的README文件，特别是教程和入门指南部分。如果遇到不明白的地方，可以自行搜索相关信息，力求对每一句话都理解透彻。这样能帮助你更好地掌握所学知识。找到入口文件 𐟚ꊊ在源代码中找到入口文件，比如main.cpp、train.py、test.py等。这些文件通常作为程序的起点，包含了整个程序的流程和功能实现。通过阅读这些文件，你可以大致确定哪个部分用于读取配置文件，哪个部分用于读取图像，以及哪个部分是主函数的位置。这样有助于你更好地理解代码结构和功能实现。使用集成开发环境 𐟒𛊊推荐大家使用集成开发环境（IDE），比如PyCharm，并配置好相应的开发环境。这样，当你遇到不熟悉的函数或变量时，可以直接跳转到相关位置查看详细信息，提高代码阅读效率。此外，你还可以绘制代码的流程图或结构图，以帮助自己更清晰地理解代码的执行流程和组织结构。先运行程序 𐟏ƒ‍♂️ 在开始阅读代码之前，建议你先按照说明安装并成功运行程序。如果能够正确输出与README文件中描述的信息相符，那么你就可以开始深入研究了。确保程序正常运行可以让你更好地理解代码的功能和逻辑。推荐工具 𐟛 ️ 麻省理工的深度学习代码实现：包含了经典深度学习论文代码实现，每一个都有详细的代码注释解释了实现过程和技巧，并提供了一些试验结构进行参考。斯坦福CS230课程的DL代码模板：基本上我看的论文源码里，至少有一半都是套用了这个模板。主要分为pytorch和tensorflow两个版本，里面的模板有cv和nlp两个方向的example project。你能读懂这套代码，基本深度学习框架就有了。 24篇经典DL论文代码复现资源：每一个都有详细的代码注释，并且解释了实现过程和技巧，方便大家深入地去了解经典的DL论文和算法，以及代码复现的流程。希望这些建议能帮到你们，祝大家都能顺利搞定深度学习论文代码！𐟒ꀀ

数字媒体技术毕业设计：我的崩溃之旅最近真的是有点崩溃了……老师给了几篇论文让我们复现并改进，结果电脑不行，只能用云服务器。数据集太大了，我只下载了一部分来训练，结果现在卡在数据集预处理阶段。云服务器储存空间有限，当时降采样后就把原图像删了，结果现在出问题了，一堆乱七八糟的问题接踵而至。其实我也在纠结要不要选系统或者做游戏，但学校的毕设要求比较高，做系统太简单了也不行。老师明确说过，做管理系统之类的套壳系统会被打回去。做游戏的话，我之前做过一个简单的3D枪战小游戏，相对比较简单，但我比较想考研，就算工作了也不打算去游戏公司。而且我做的项目本来就不多，毕设肯定是我简历上比较重要的项目，做游戏对我未来帮助也不大。啊，但是我现在真的很后悔选了这个研究方向，我做的是新视角合成。之前研究过NerF，感觉有点这方面的基础就选了。导师让我搞陆空结合这方面的，但我感觉数据集不好搞啊，不可能让我买个无人机自己弄数据集吧。导师是研究计算机视觉的，给的选题也基本上是围绕这方面的，但我感觉这方面能搞的新东西太少了啊，让我自己找我也搞不出来什么东西，唉，真的好崩溃…… 我现在全靠ChatGPT，这样下去我真的能毕业吗？而且最近搞这个毕设也有点耽搁我考研进度了，啊啊啊啊，真的好崩溃啊。

ChatGPT秘籍：从零到高手 𐟓š 这套资料是一位深度学习领域的在读博士精心整理的，涵盖了从基础到进阶的全方位学习资源。通过筛选互联网上的海量信息，结合个人经验，形成了一套科学的学习路线，帮助新手快速入门并理解这个领域。 𐟌Ÿ 适合谁学习？适合那些希望从原理层面深入学习，并拓展到代码复现和相关项目实践的研究生和程序员。 𐟌𑠥﹤𚎥𐱤𘚨€Œ言，大模型开发是一个充满前景的方向。然而，这个领域的学习难度较大，成本也较高。资料中包含了许多实战项目，如果你的目标是就业，那么需要能够复现大部分项目。深度学习所有领域都需要体系化学习，这需要时间和精力。 𐟓 这套资料包含两个系列的课程： 1️⃣ 《大模型基础&原理》：包括ChatGPT学习路线规划、Transformer基础（含视频讲解、论文、代码、教程）、GPT 1-4（视频讲解、论文）、多个GPT项目资源以及推荐阅读的论文。 2️⃣ 《大模型实践、应用、开发》：内容丰富，详见目录。通过这些课程，你将能够系统地掌握大模型开发的核心知识和技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。

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。

深度学习调参指南：15条实用技巧最近在给几个朋友一对一辅导关于论文复现的课题，发现调参真的是一门学问。以下是我总结的一些调参经验，绝对实用！基础工作：模型选择和数据清洗 𐟧𙊩斥…ˆ，调参只是锦上添花，真正的基础是模型选择和数据清洗。选个好模型，数据干净，调参会事半功倍。模型选择 𐟤– 找已经验证过的模型：避免自己从头开始写代码，找那些已经被验证过的模型，省时省力。小数据集微调：如果数据量不大，用带预训练参数的模型进行微调，效果会更好。数据处理 𐟓Š 大数据量估算时间：先用小样本估算一下训练时间，避免长时间等待。数据增强：视觉问题一定要用数据增强，效果杠杠的。数据预处理：均值0，方差1的数据预处理有助于模型训练。调参小贴士 𐟛 ️ Loss function选择：如MSE、Cross entropy、Focal等，根据具体情况选择。 Learning rate和batch size：先调batch size再调learning rate，避免太大或太小，常设为16的倍数。 Epoch number和early stopping：及时停止训练可以避免浪费资源。 Optimizer优化：Adam收敛快，SGDM精度高，根据需求选择。 Activation function激活：常用ReLu、Sigmoid等。权重初始化：首选预训练参数，其次是Xavier初始化。 Dropout正则化：简单高效，首选0.5。 Batch normalization：好用又稳定。观察模型学习和泛化能力：时刻关注模型的泛化能力。调参笔记：每次只调一个参数，方便记录和调整。模型参数筛选：除了loss函数外，设定一些规则来引导调参方向。总结 𐟓 调参是个细致活儿，需要耐心和经验。希望这些小技巧能帮到你，让你的深度学习项目更加顺利！如果你有任何问题，欢迎随时交流哦！

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