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概率编程论文权威发布_c#经典编程220例(2024年12月精准访谈)

内容来源：这家有保障所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

概率编程论文

华为杯建模赛，你行吗？嘿，大家注意啦！2024年的华为杯数学建模竞赛马上就要开始了，时间是从9月21日（周六）早上8点一直到9月25日（周三）中午12点。这次的竞赛难度可不小，获奖的概率大概分别是1.5%、13%和20%。所以，大家一定要好好准备，别掉以轻心！为了让大家更好地备战这次竞赛，我特意整理了一些小贴士，特别适合那些刚开始接触数学建模的小伙伴们。无论你是建模手、数模手还是论文手，这里都有你需要掌握的一些关键内容。建模手：基础算法和编程技能作为一名建模手，你需要掌握一些基础的算法和编程技能。比如说，线性规划、动态规划、图论这些经典的算法你都要熟悉。同时，编程方面，Python和C++是必备的技能。数模手：数学模型和仿真数模手的任务就是建立数学模型并进行仿真。你需要熟悉各种数学模型，比如微分方程、差分方程、概率模型等等。仿真方面，MATLAB和Simulink是不错的选择。论文手：写作技巧和逻辑论文手负责的是撰写论文。你需要掌握一些基本的写作技巧，比如如何组织文章结构、如何逻辑清晰地表达你的观点。同时，你也需要熟悉一些论文写作的规范和格式。赛中更新在竞赛期间，我会持续更新一些赛题、代码和论文的资料，大家可以随时关注。如果需要什么帮助，记得联系我哦！总之，这次华为杯数学建模竞赛虽然难度不小，但只要大家认真准备，还是有机会获奖的。加油吧！𐟒ꀀ

如何准备美国大学生数学建模竞赛？还记得我第一次参加美赛时，是大二的时候。那时候对编程和建模一窍不通，只能负责写论文。到了大三，我又一次参加了2023年的美赛，这次选了D题，题目是确定联合国的可持续发展目标的优先次序。虽然紧张地赶完了论文，但结果还不错！如果你对建模感兴趣，强烈推荐你参加美赛。有经验后，还可以试试国赛。很多学校的保研加分名单都认可这两项竞赛。美赛的重要信息 𐟌Ÿ 报名时间：2024年10月15日到2025年1月22日凌晨4:00 比赛时间：2025年1月23日到2025年1月27日早上9:00 注意：截止时间是美东时间哦！美赛的分类 𐟓Š 美赛主要分为数学建模竞赛（MCM）和交叉学科建模竞赛（ICM），一共有六个选题。组队经验 𐟑劧𞎨𕛧š„团队一般由三个人组成，分工要明确：编程：负责编程和论文中程序算法思想的撰写。建模：主要负责模型的建立和论文模型部分的分析与说明。论文写手：前期负责数据收集和清洗，把团队的建模思想有逻辑地表达出来。数学建模前置学习 𐟓š 基础知识：线性代数、概率论与数理统计。编程语言：至少要对Python和MATLAB的底层逻辑有基础认识。数据可视化：非常重要，能让你的论文更直观。论文撰写工具：Word和LaTeX（如果学校有模版可以直接套用，适用于建模类公式比较多的论文）。往年获奖论文：提前搜索往年获得美赛O奖、F奖的论文，了解论文的结构内容。常用数据软件和数据库 𐟌 主要来自几个常用国际组织的数据集，比如世界银行、美国农业部、联合国。最近ESG话题特别热，可以提前准备好全球气体排放的数据。论文撰写要求 ✍️ 全英文撰写，语法要严谨，表达要formal一些。美赛特别关注论文的独创性和学术规范性，需要把使用到的参考文献以标准的格式添加到论文的后面。希望这些信息对你有帮助，祝你参赛顺利！

美赛参赛指南：从报名到获奖的完整流程今天，我想和大家分享一下我参加美赛的经验，主要分为两个部分：美赛的流程和一些实用的建议。希望这些信息对你们有帮助，记得认真阅读哦！美赛流程比赛前：报名：首先，美赛的报名可以通过数模乐园辅助报名平台来完成。这个平台非常专业，服务和售后都很到位，安全性也很高。国内很多团队都是通过这个平台报名的。具体的报名细节可以参考之前的推文。准备：美赛一般需要三人一组，我的建议是：一人负责论文写作，两人负责编程和建模。美赛的编程要求相对较低，所以编程和建模的两个人可以提前了解美赛的题目类型。数学专业的同学可以选择MCM（Mathematical Contest In Modeling），其他专业的同学可以选择ICM（Interdisciplinary Contest In Modeling）。比赛准备： MCM：分为连续型、离散型和大数据三种类型。 ICM：分为运筹学/网络科学、环境科学和政策三种类型。赛前心态：参加美赛的同学应该了解美赛的难度和获奖比例。美赛设有五个奖项：Outstanding Winner、Finalist、Meritorious Winner、Honorable Mentions和Successfully Participation。在国内，这五个奖项通常对应为特等奖、特等奖候选奖、一等奖、二等奖和成功参与奖。获奖比例分别为0.5%、1%、13%、30%和55%。相比国赛，美赛的获奖概率更高，难度也稍低。所以，不要胆怯，只要认真完成了，一定会有收获。比赛中：在比赛中，团队成员需要密切合作，按照之前分工的任务进行。论文写作的人要确保论文的质量，编程和建模的人要确保模型的准确性和可行性。比赛后：比赛结束后，团队成员需要对论文进行最后的修改和完善，确保没有遗漏和错误。然后，按照数模乐园的要求提交论文。美赛经验分享编程和建模：提前了解美赛的题目类型，选择适合自己的类型。数学专业的同学可以选择MCM，其他专业的同学可以选择ICM。论文写作：提升英语写作能力，阅读学术报告，掌握专业术语的表达。参考往年的优秀论文，确定论文框架和格式。团队合作：团队成员需要密切合作，按照分工完成任务。在比赛中，团队成员要互相支持，共同解决问题。希望这些经验和建议对你们有帮助，祝大家在美赛中取得好成绩！

数模三剑客：如何高效组队拿国奖？在数模竞赛中，团队分工至关重要。一个高效的三人团队应该如何分工呢？让我们来详细探讨一下。 𐟔砥𛺦衦‰‹：负责解题和建立数学模型。赛前准备：熟悉各种数学模型，掌握其数学原理，并能够进行改进和创新。可以参考前几年的优秀论文，学习获奖团队是如何使用和优化模型的。进行数据处理和画图。建模手需要撰写建模思路和步骤，可能还需要帮助编程手处理数据，因此需要掌握基础的画图和数据处理工具。 𐟒𛠧𜖧苦‰‹：负责模型代码的复现。赛前准备：熟练掌握编程工具，如MATLAB或Python，并能够熟练使用这些软件进行数据处理。提前准备好可能用到的模型的代码，并进行调试，确保在比赛时能够顺利使用和修改。熟悉近年来的流行算法，通过学习优秀论文，了解这些算法的应用，以便对模型进行改进，提高获奖概率。 𐟓 论文手：负责数据处理和论文撰写。赛前准备：准备写作模板，使用Latex或Word，选择自己熟悉的软件即可。通过学习优秀论文，写出论文框架并形成模板。制作图表和三线表，使论文更加美观。常见的数据分析图可以使用Excel、Tableau，物理模型图可以使用AxGlyph，流程图可以使用Visio或亿图。学会写摘要，摘要是评委一定会详读的部分，需要在摘要中完整表达团队的工作和模型数据。可以借鉴优秀论文的写作方式。 ⚡️ 注意事项：团队中三人的分工只是表明各自的工作侧重点不同，但并不意味着完全分开。拿到题目后，大家都需要参与解题，提供思路和模型。并不是说论文手只写论文，建模手只建模，三个人需要互相配合，哪个部分缺的多大家就一起多做。比如模型比较复杂，光是建模手自己完成会耗费时间更多，那么大家一起建模的话，过程就会轻松很多，也会留出更多时间在后面对论文进行检查和美化。 ‼️ 完成比完美更重要！在竞赛中，时间紧迫，重要的是能够按时完成，而不是追求完美。只有完成了，才有机会获得好的成绩。

UCL心理本科，为何学编程？嘿，大家好！今天咱们来聊聊UCL心理学本科课程中为什么要学编程和R语言。最近有不少留学生问我这个问题，所以决定写篇文章给大家解答一下。首先，UCL心理学专业在2023年全球QS大学科排名中位列第5，可见其含金量之高。课程设置也非常全面，包括心理学基础课程、专业方向课程和实践性课程等。不过，想在这个热门专业中取得好成绩可不容易哦！ 𐟌Ÿ一些常见问题解答： Q：学心理学需要接触编程吗？心理学是一门以实验为基础的学科，而一篇文献的产出不仅仅只是背景调查的支撑，还需要分析数据的能力。 Q：能用到什么软件？主要用到R语言和SPSS等软件来分析数据。特别要注意，UCL心理学本科数据分析的重点是围绕R语言来学习的。 Q：学习R编程难不难？本科教学会比较基础，但有些内容会涉及到A level高等数学的知识，比如正态概率分布等。最重要的是根据实验选择合适的模型来分析数据。 𐟑€学长心得：根据我辅导过的UCL心理学留学生的经验，第一学期上了一半的课都是论文结课，所以时间规划一定要做好，不然final的时候好几篇论文堆在一起根本写不完。 𐟛‘心理学考试形式：考试形式包括essay论文、MCQ选择题、Poster海报和团队合作以及Coding考试。Coding考试可是个大头！ Ps: 刚入门心理学时可以选择先学习一些编程基础，这样接触R语言就会很容易上手！在日常学习中遇到困难，不妨试着去找老师辅导，千万别拖延哦！希望这篇文章能帮到大家，祝大家在UCL心理学的学习中取得好成绩！𐟒ꀀ

美赛必看！国赛大佬的实战技巧分享 𐟓㰟“㰟“㧾Ž赛报名已经开始啦！赶紧在比赛开始前给大家分享一些注意事项，需要的同学们赶紧收藏起来吧！找队友和选题：别糊弄，也别语文建模首先，糊弄和语文建模是不可取的。即使是很简单的步骤和算式也不能省略。如果只是照搬了某项研究的结果，把某个变量忽略掉或者给它一个很小的权重，一定要做好文献引用。写论文的同时降重在写论文的时候就要做好降重工作。到了后期，时间非常宝贵，三个人都在连夜改自己的部分。如果等到全部写完再降重，几乎是不可能的。所以在写论文的时候，就应该做好引用文献的重述。及时沟通和队友沟通不及时也是大忌。在开赛第一天，群内消息少于100条基本上就预定了陪跑。或者队内分工过于明确，导致写论文、建模、编程完全割裂开了。理想状态下应该是同步进行的。做好问题之间的连缀和递进每一问之间是有内在逻辑关系的，为同学们提供了一条比较清晰的思路。如果发现几个小问之间没什么关系，陪跑的可能性也很大，大概率是思路不对。论文字数要够美赛的论文应该看起来就让人觉得参赛选手下了很大的功夫，几位同学都三天三夜都没合眼，每一句话都是精雕细琢出来的。找靠谱的队友第一年参加建议跟着大二的学长（学长这个称呼可以指女也可以指男）做，因为大三的虽然经验丰富，但是愿意带萌新的又寥寥无几。大二/大三参加的话尽量找同一届的，会更熟络一些，沟通起来也没那么拘束。怎么选队友？可以通过对方在大一/大二的比赛中有没有得过奖来筛选靠谱的队友。得过奖的要让对方从头到尾地给另外两个人讲一下论文，讲不明白的多半是抱大腿蹭的奖。希望这些技巧能帮到大家，祝大家在美赛中取得好成绩！𐟓ˆ

国赛经验分享：如何拿到省一奖？参赛经历𐟌Ÿ 今年我们选了C题，结果发现题目难度爆表，最终没能拿到国奖，有点遗憾。不过，省一奖也算是个不错的成绩了。团队合作𐟑劤𘀤𘪥彧š„团队非常重要。建模、编程和论文写作三个部分缺一不可，任何一个环节掉链子都会影响整体成绩。最重要的是要配合默契，别各自为政，交流时要确保对方理解你的意思。建议平时多打打小比赛，了解熟悉队友的情况。我们三个人分别在三个校区，全程线上交流。上学期我们也拿了校级O奖，可见未必需要线下交流。找队友时可以放宽眼界，不一定非要找同校的。编程与建模𐟒𛊦ˆ‘和一个队友负责编程和建模，另一个队友负责论文写作。建模手最好是学过概率论与数理统计和线性代数的人。偏建模的人可以不会编程，但至少要会用SPSS之类的软件。偏编程的人一定要会Python或MATLAB。推荐先看清风的视频，然后自己学一些机器学习算法和现代优化算法的应用（注意，只是应用，原理到时查文献即可）。最后可以看看优秀论文。编程建模手自己要先写一个粗略的论文稿，包括问题分析、编程求解结果和结论分析，再交给论文手。不要想着让论文手自己写，首先说不明白，而且你自己建模编程的，对过程最清晰！比赛要点⭐️ 摘要最重要！摘要写不好后面都不想看了。时间分配要把握好，第一晚确定选题，第二天基本搞定一二题，第三天基本搞定三四题，第四天搞搞之前没搞定的和论文的各种调整。国赛更注重问题求解，比美赛更硬核些，关键是把问题做好，而不是套花里胡哨的模型。创新点和亮点。你要从千篇一律的论文中脱颖而出，就必然要有一些亮点，甚至是创新点。可以是可视化做得好、图表做得好、问题分析考虑得深刻、算法模型的小创新。希望这些经验能帮到大家，祝大家在数模比赛中取得好成绩！

大模型时代，NLP如何入门？在大模型时代，NLP初学者该如何入门呢？以下是一些实用的建议： 𐟓š 基础知识：虽然传统的分词和词性标注算法在大模型时代被替代得非常厉害，但在入门阶段还是需要掌握一些基础知识。数学方面，高数、线数和概率统计是必备的，但不必过于深入，大学水平即可。编程方面，Python是绕不过去的，掌握基本语法、数据类型、控制结构（如循环和条件语句）以及函数即可。 𐟏ƒ‍♂️ 快速进入Transformer：直接学习Transformer模型的基本架构和原理，包括自注意力机制、位置编码和多头注意力等。推荐一些经典课程：吴恩达的deeplearning系列课程、斯坦福CS224-深度学习自然语言处理以及李沐老师的《动手学深度学习》。选自己能听得下去的课程，完成作业，构建完整的知识体系。 𐟒𜠩ṧ›ž践：除了参加学校实验室的项目，还可以通过做开源项目、参加实习以及参加竞赛来积累项目经验。竞赛项目一般会提供基本的数据集和要解决的问题，同时也会给出一些baseline代码作为参考，非常有助于入门学习。推荐一些竞赛社区：Kaggle、阿里云的天池大赛以及和鲸、华为云、datafountain等国内的竞赛。 𐟓– 阅读经典论文：大量阅读经典论文是积累知识和理解最新进展的重要途径。关注细分领域的经典论文和前沿方案，针对论文中提到的陌生知识点进行有意识地学习。还可以通过关注论文的引用和参考文献来扩展阅读范围。总之，在大模型时代，选择私有化部署一套自己的百亿量级的大模型的情况非常多，因此项目实践中不仅要锻炼编码能力，还要锻炼工程能力。积累的过程中要持续消化，对于前沿方案，要在可能性、局限性、应用前景和潜在风险等方面有自己的思考。

数模国赛攻略：组队备赛全过程又到了一年一度的数模国赛时间，突然想到自己之前也有过类似的经历，于是决定分享一些经验，希望能帮到大家。组队：最重要的一步！𐟑劊首先，组队是关键中的关键！我们当时是2男1女的组合，感觉这样的搭配沟通起来特别顺畅。队友的选择上，建议跨专业组队，当然，如果你有编程大神在身边那就更好了。其实，一些大杂烩专业的同学也不错，因为数模题目涉及的范围很广，指不定什么时候就需要用到一些比较偏的技能，比如arcgis。组队这件事要慎重，最好提前参加比赛练手，提前磨合。如果发现不合适或者队友拖后腿，赶紧跑！通过比赛确定大致分工，让每个人的优势发挥到最大化。备赛：提前准备，分工明确𐟓š 备赛期间，强烈推荐多读官网论文！我们小组一开始就确定只做C题，因为C题一般以数据为基础，专业要求也不高。暑假的时候，每周开两次会，最开始是每人读一篇同一题目的得奖论文，但发现任务量太大，而且刚入门的时候很难读懂。后来改成三个人同时读一篇论文，把几道小问分工，开会时分别讲那一问的思路和涉及的算法和模型。大家不要怕看不懂，最开始大概率是一头雾水的，不过时间长了慢慢也就能理解了。数模备赛的过程其实是尽量多了解模型，在实际比赛过程中知道有这么一个模型可以去用就可以了。比赛过程：坚持到底，不放弃✊ 比赛过程中一定要坚持下来，不要放弃！我们小组从一开始就确定要做C题，但在刚开始看题的时候三个人毫无头绪，甚至想过换其他题目做。但AB题都过于专业，于是还是决定做C题。选题过程中可能会有博弈的想法，比如选C的人太多就去试试其他题，但实际上我更推荐大家做擅长的题目，这样更容易出彩，而且题目做完才是正道。有些小问是有递进关系的，所以模型可能也是在前面结果的基础上再去建立或者改进。去知网检索题目相关文献，把专业知识运用到论文里会很加分。交论文的时候一定不要在文件题目等地方涉及个人信息（我差点就闯祸了）。 3天时间很紧，但不一定要通宵（具体看个人精力情况），我大概最晚就是最后一天2点多睡的，早上6点多起，整个眼睛起来都是红血丝。比赛过程遇到问题或者没有思路非常正常，但一定通过和队友沟通或者再多去查阅资料解决，不要闹矛盾或者掺杂负面情绪。希望这些经验能帮到大家，祝大家在数模国赛中取得好成绩！𐟓ˆ

24Fall北美研究生：数据类选校攻略申请方向：商业分析/信息管理/信息系统/分析学（总之就是数据类𐟓Š）具体背景如下：中流985信管专业 GPA：3.87/4.0，均分90.32 雅思：7.5（听力8.5，阅读8.0，口语6.5，写作6.5），需再考，申请加拿大不够 GRE：未出分数学：微积分、线性代数、概率论与数理统计编程语言：Python、R、SQL、C（只会皮毛）软背景： 1个夏校项目 1个水科研，1篇EI论文录用美赛：1个M奖，1个S奖某藤校交换一学期（进行中） 2段实习若干奖学金/优秀学生称号首要诉求：优先考虑在北美工作，有移民意向不想从事软件开发工程师（SDE）次要诉求：家长看重排名有些既想又要的纠结𐟥𒊊希望这些信息能帮助你在申请过程中做出更好的选择！

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