微积分小论文权威发布_微积分的发展史(2024年11月精准访谈)
国际教育心得:AP与IB的数学教育对比 ### AP教育心得 AP Calculus AB/BC:准备周期短,学术水平高 AP Calculus AB/BC的考试知识点相对集中,主要涉及各种函数知识。完成Precalculus后,通常可以在一年内完成AB和BC的学习。BC的五分并不遥不可及,最低原始分数在70分左右(总分108分),只要完全掌握所学内容,达到这个分数并不难。 BC的五分不代表大学微积分无忧 虽然BC的五分在中学阶段是较高的学术水平证明,但大学的微积分难度和复杂程度都更高。有学生虽然BC得4分,但第一学期微积分课程却不及格。因此,建议将BC的五分作为申请时的加分项,而不是高枕无忧的保障。 IBDP教育心得 IB课程知识丰富,平时积累很重要 与AP不同,IB课程涵盖了中学数学的大部分领域,微积分只占不到1/3。课程内容丰富多样,包括复数、矢量、矩阵等实用且有趣的章节。IB的成绩更注重平时的积累,从11年级最后的term test开始计入最终的预测分数。即使大考发挥失常,也不会对申请造成太大影响,更适合习惯跟随学校计划学习的同学。 AA/AI HL/SL:选择适合的目标课程 对于目标是STEM专业的同学,建议选择AA HL,这是接近传统数学课程编排且有一定深度的课程。AI的课程架构还在不断探索中。 IA研究性小论文不容小觑 IB中还有占总评分20%的IA研究性小论文需要在第二年完成。进入IBDP学习后,尽早开始准备话题是整个IB课程的一大关键。 IB的学术竞争力 IBDP MATH课程内容本身具有相当的竞争力和吸引力。然而,各个学校之间教学水平参差不齐,有的学校甚至多年没有学生获得7分。对于选择IB课程的同学,做足功课和背景调查相当有必要。
留学生必备:6大专业课逆袭攻略 新学期开始了,留学生们,你们是不是也在为上课跟不上、作业不会写而头疼?别担心,今天我来给大家分享一些必备的专业课攻略,帮你轻松逆袭! 学术写作 学术写作是留学生的必备技能。你需要学会如何写出一篇结构清晰、论证有力、语言正式的论文。课程难点包括: 计划和重点(Planned and focused) 条理(Structured) 论证(Evidenced) 正式的语气和手法(Formal in tone and style) 微积分 微积分是理工科学生的噩梦,但也是理解高等数学的关键。课程难点包括: 向量和几何空间 多元函数 偏导数 二重积分 向量函数 链式法则 极坐标的二重积分 微观/宏观经济学 易究如何在有限资源下创造高效利用率的学科。课程难点包括: 完全竞争市场 垄断市场 供需曲线 市场均衡 企业成本 价格控制 金融 𘊩融是商学院的必修课,货币、股票、债券、利率、外汇市场、信用工具及计算等都是你需要掌握的知识。 数据结构 𛊦 论你是计算机专业还是非计算机专业,数据结构都是一门必修课。课程难点包括: 算法的递归和非递归实现 数据结构选择 算法设计 有向图算法及应用 心理学 心理学近年来越来越受欢迎,但课程难度也不小。你需要掌握大量的概念和理论,课后学习要更加努力。课程难点包括: Schema基模 各类心理障碍 神经科学相关 数据分析 编程 希望这些攻略能帮到你们,祝大家在新学期里都能取得好成绩!如果有任何问题,欢迎留言讨论哦!
大学生必备的作业帮替代品推荐! 在信息爆炸的时代,获取信息的能力决定了我们与同龄人的差距。今天为大家整理了一些适合商科生的学习工具,帮助大家打破信息壁垒! 椹 工具类(用好效率翻倍) Desmos:函数绘图工具,特别适合做微积分作业时使用。 X-mind:思维导图、鱼骨图、二维图、逻辑图等,帮助理清思路。 幕布:树形思维导图,可书写成文,方便分享和展示。 番茄ToDo、Forest:时间管理神器,提升效率。 易我数据恢复:支持恢复误删除等原因丢失的数据。 科研类 Nvivo:质性研究&分析文本类数据。 Stata:计量经济学神器,数据分析&绘图。 Spss:小白数据分析软件,特别适合做回归分析。 Google:学术论文检索。 Deepl:巨好用的翻译工具,看英文文献再也不愁了。 Paperdigest:文献综述。 Vision:专业流程图绘制。 课&播客类 小破站:微观经济学-臧日红教授、金融学-李健教授等。 MOOC(大学生慕课)。 网易公开课:提供来自哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学等世界名校的公开课。 小宇宙:《外部性》(强力推荐!)、《硅谷101》、《中金研究院》、《商业就是这样》、《Planet Money》(超好的经管英文播客!)。 用证书类 四六级证书:越早越好!趁还没忘记。 驾照:好好准备早早拿下。 计算机二级:面试加分项。 托福雅思:想留学的宝一定要早早着手准备。 英语专八。 普通话等级证书。 GRE/GMAT。 业证书类 注册会计师考试(CPA 考试):在财务、体制、金融、四大八大有优势。 美国注册管理会计师认证(CMA 考试):全球认可度高! 金融分析师(CFA 考试):被称为 “全球金融第一考”。 ACCA:ACCA持证人在全球500强、外企有优势。 税务师。 希望这些工具能帮助大家更好地学习和科研!
昆士兰大学水课指南:轻松提升GPA的秘诀 在昆士兰大学,除了那些让人熬夜奋战的必修专业课,还有一种提升GPA的巧妙方法——选择一些轻松好过的水课。今天,学姐就为大家整理了一些水课的推荐,快来看看吧! 全是Online Quiz的课程: ECON1050:微积分在经济学的应用,只有5个在线小测验,复习起来轻松;final考试也很基础。 ECON2070:纯在线课程,主要讲博弈论,老师很友好,没有小组作业,也没有final考试。 ECON1310:刷分必备,有6个CML小测验和3个LBRT小测验;唯一的麻烦是tutorial会随机抽题现场解答。 无Final的课程: ECON2200:每周有quiz和3个在线测试(计算/选择/填空);有两个pre,选好队友可以拿高分。 ECON1010:quiz主要是微观经济的概念和简单计算,6选5的最高分,难度不大;reflection是写500字的essay,结合日常生活和经济学理论。 ECON1020:需要写两个经济学的report,按给定的经济学模型分topic;weekly quiz很简单,12选9。 WRIT1001:论文写作基础课,按老师要求和课件来,分数不会低。 WRIT1200:写作基础课,每周写一个250字的journal entry,还有一个essay分proposal、draft和final提交。 TOUR1002:旅游专业基础课,写自己在旅游中的体验,如入驻酒店、体验美食等服务的评价;pre需要用给定的framework来判断服务的优缺点;final report是写一个redesign服务细节的作业。 MUSC1150:吉他入门课,录制弹奏视频和乐理小测验,轻松拿高分。 其他水课: ECON1011:经济学课程,video pre分析一个社交名人的一句经济学言论,录1分钟的video;A2作业在RiPPLE平台上对经济学概念进行编写、审核和回答给定的问题;final是2小时考试。 ECON1200:4个在线小测验,偏概念题;take home exam限时7小时;Final是2小时考试,选择计算题。 CHIN2700:翻译入门课,主要学习media、电影和文学作品翻译。两个考试还是基础内容,要多看sample。 NEUR1020:行为学和心理学基础课,5个小测验课程基础内容;essay评估一个research的完整度和优缺点,还需要在SONA平台参与research;final是以概念为主的选择题。 MATH1040:简单数学基础课,主要学习统计学、数列与级数、函数、微分、积分,难度和国内高中差不多。一个在线作业和两个考试。 ᠩ择这些水课,不仅可以让你的学习生活更轻松,还能在保持GPA的同时,有更多时间和精力去追求其他兴趣和目标。快来试试吧!
深度学习入门指南:从零开始到实战 嘿,想入门深度学习的小伙伴们!这里有一份详细的指南,帮助你从零开始,逐步掌握深度学习的核心知识。准备好了吗?让我们开始吧! 数学基础 首先,数学基础是必不可少的。你需要掌握微积分、线代和概率论。如果你时间有限,可以先看大学的教材,等到需要用到相关概念时再回去复习。相信我,数学基础扎实了,后面的路会好走很多。 机器学习算法 接下来是机器学习算法的部分。推荐大家看看李航的《统计学习方法》。如果你想更深入地理解,可以看看小破站的《机器学习-白板推导》系列。这个系列详细讲解了每一步的数学公式推导,每次看都会有新的收获。 深度学习 深度学习的主要内容是PyTorch和神经网络。PyTorch的教程可以看看小破站UP主小土堆的教程,特别适合从零开始的新手。神经网络部分,推荐李沐老师的《动手学习深度学习》和进阶的《论文精读》。此外,还可以看看百度上一个叫苏坡爱豆的博主,他对RNN、CNN、Transformer的代码手撕与图解精讲非常详细。 环境搭建和动手实操 𛊦𗱥要用到服务器。如果实验室提供,那就太好了。如果没有,自己配一台深度学习服务器大概需要2万元左右。实验室放养且不提供服务器的情况下,推荐使用谷歌的Colab。免费版本可以训练小数据集和简单网络;如果要处理稍大的数据集,建议升级到Colab Pro版本和谷歌云硬盘,费用大约是80元/月。 如何魔改网络 銨🙤𘀩襈是最难的,需要熟悉机器学习理论和网络结构的源代码。你需要对网络进行合适的修改,并且能“自圆其说”。讲出一个完整的故事,这可以作为论文和项目的主体。 好了,这就是我的深度学习入门路线分享。希望对你们有帮助!如果有任何问题,欢迎留言讨论哦!加油!ꀀ
考研不易,读研更累!专业咋选? 考研上岸的学长学姐们常常感叹,读研的辛苦程度竟然超过了考研本身!以下是一些专业的学生们的真实经历,看看他们是怎么说的吧! 化学工程专业 ꊥ学工程专业实践性很强,课程时间安排得非常紧凑。想要成绩优秀,就必须利用课余时间学习。别人在和男朋友/女朋友谈情说爱的时候,你却要在实验室里度过。 网友描述: 在很多老板眼里,工作时间之外不搞科研就是态度不端正。加上很多研究生自愿加班到深夜,实际工作时间远超标准工作时间。 建筑学 ️ 建筑学是一门历史悠久而又现代感十足的学科,结合了科学、人文与艺术。它不仅需要美学素养,还需要科学才华。 同学Q描述: 基本天天熬夜,没有不熬夜的时候。在刚开始接触的时候会花很多时间去学习。这些熬夜的背后都需要你对建筑设计的热爱支撑,否则很多人在本科或者研究生就已经转专业了。 机械专业 ️ 不少同学对机械专业的就业前景存在误解,认为该类专业的对口工作看起来不太“体面”。但其实,机械专业还涉及不少交叉学科,也为跨行业就业提供了保障。 同学E描述: 研一的时候把所有课上完,并且这些课程跟实验的方向基本是没关系的,有些可能还是本科时候的课程。在实验室也基本上是自己读文献,自学科研过程需要的工具,几乎没有人会专门花时间去教你。 数学 ⊦椸直是很多人的痛点,学习难度比较大。不仅要学习分析学、代数学、几何学、概率论,还要学物理学、数学模型等等,听起来就让人头大。 同学C描述: 别的专业的研究生都放假了,我还得监考微积分的期末考试。微积分在本校基本都是最后一两天考的,而数学PhD都要做TA,都有可能被分配去监考微积分,毕竟所有选微积分的本科生有1700多人,人手不够。 计算机 𛊨业相对于其它专业就业压力小,但学习起来也是相当辛苦,熬夜敲代码是常事。很多同学选择计算机考研是为了未来的发展前景,只要可以考研成功,毕业后年薪20万不是难事。 同学A描述: 第一年主要就是上课,偶尔帮导师干活。研二就是天天实验室,只要有空就赶紧出论文,解决毕业问题。就业也要考虑,平时该学的还是得抽空学。研二暑假基本就要找工作了。如果没论文要求,那就专心帮导师干活做项目。
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。
新南威尔士3778 CS课程探秘 新南威尔士大学的3778课程,专注于计算机科学领域,为学生提供全面的教育。 在第一年,学生们将开始学习C语言,这是编程的基础。同时,也会涉猎微积分和数学等学科,为后续的课程打下坚实的基础。 ꠧ쬤第三年,课程将更加注重实践。学生们将面临大型项目和具有挑战性的作业,通过这些实践项目,可以更深入地理解计算机科学,并编写代码来实现实际应用。 核心课程包括COMP1511、COMP1521、COMP1531、COMP2511、COMP2521和COMP3900等,每一门都充满了挑战与机遇。特别是COMP2511这门课程,它以Java为基础,介绍设计模式和计算机基本框架,对学生未来的工作会有极大的帮助。 作业方面,虽然考试不多,但每周都有小作业,每个学期还有两个大作业。此外,部分课程还会要求撰写论文或Essay。 력襭椹 过程中,团队合作也是不可或缺的一部分。大部分作业都需要小组共同完成,这不仅可以锻炼学生的团队协作能力,还能让他们在项目中学习到更多知识。 ᠦ来说,新南威尔士大学的3778课程是一个全面而深入的学习体验,无论你是初学者还是有一定编程经验的学生,都能在这里找到适合自己的挑战和机遇。
努力去见公主的第15天:日常碎碎念 早上又不知道吃什么了,结果还是吃了手抓饼,真是无奈啊。口译老师真是太可爱了,专业能力超强,人也特别好,关键是她的期末作业截止日期是最晚的,简直是我的救星啊! 中午去芙蓉二楼吃了麻辣拌,之前都不吃辣椒的,这次跟阿姨说放一点点,结果还是辣得不行,真是汗颜啊。微积分课上,我终于搞懂了一节不定积分,虽然上了大学感觉学习能力直线下降,但想象不到复习微积分的我会有多痛苦,真是失望透顶。 点了杯古茗,结果少放了芋圆,这可是我最爱的芋圆啊!今天乐跑了,再跑最后一次就满分了,感觉特别棒!♀️ 晚饭在访客中心吃的超级井饭,芝士牛柳如果不那么咸的话还是挺好吃的,点赞。学校里的动物真多,今天看到两次松鼠、两次大蜗牛,还有一次小蜘蛛,听说学校里有蛇,真的很怕啊,尤其是像我这种戴耳机走夜路的,看不见听不见,但可能就在身边,真的太恐怖了!𑊊昨天是猥琐小老头,今天是帅气大少爷,质疑繁漪,理解繁漪,感觉自己有点分裂。期末压力真的好大,小组作业和期末论文一堆堆的,真希望能有时间看纪录片、电视剧和练习室电影,但时间全都被占用了。英专生就不能玩吗?真是让人抓狂。䊊冯军的微电影还没发,贺岁片也很离谱,真是无语了。
金融硕士申请指南:你需要知道的一切 MFI金融保险硕士 ✅开学时间:每年一次,9月入学 ✅学制:12个月 ✅申请要求: 𘦜짧学位:已完成或正在完成相关领域的认可大学学士学位,如统计学、精算学、经济学、数学或任何具有重要定量成分的学科。研究必须包括对统计学、数学、金融和精算科学的广泛接触,包括高级微积分、计算方法、线性代数、概率和统计学课程。 𘇐A要求:最后一年的学习成绩至少达到GPA3.3 𘦎訍信:三封推荐信,包括两封学术推荐信,其中一封应是定量学科 ✅面试:是 ✅语言要求: 雅思:7.0(6.5) 托福:93(22) ✅学费:CAD$60,465 MFRM金融风险管理硕士 ✅开学时间:每年一次,9月入学 ✅学制:10个月,全职 ✅申请要求: 𘦜짧学位:公认的四年制本科学位或同等学历,优先考虑商业、经济学、数学、工程或精算科学学位。如果有证据表明学生具有较强的定量技能,且微积分、线性代数、统计学或计量经济学的平均成绩至少为B,则将考虑其他四年制本科学位。 𘥮量能力:通常通过在本科学位期间完成微积分、线性代数、统计学和/或计量经济学方面的大学水平课程且平均成绩不低于B来证明。 𘥭榜累考文献:两份学术参考文献。 𘨮:书面论文、视频问题和实时书面回答。 𘨋𑨯能力(如果需要) ✅英语要求: 雅思:7.0(6.5) 托福:100(SW22) ✅学费:70,370加元 小伙伴们如果还有什么不懂的可以随时咨询哦!
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