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论文如何编程权威发布_论文生成器免费(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：2024-12-02

论文如何编程

数学建模团队组建与分工指南 𐟓ˆ 嘿，大家好！今天咱们聊聊数学建模团队的组建和分工。参加数学建模比赛，选对队友和合理分工可是关键中的关键啊！如何组队？首先，一个理想的团队应该有三个人，分别负责建模、编程和论文写作。这样分工明确，效率更高。最好是从不同学院和专业找队友，这样才能发挥各自的优势。其次，团队里最好至少有一名成员有过数学建模的参赛经验，这样大家可以少走很多弯路，熟悉参赛流程和训练策略。最后，了解一下队友的性格也很重要。和谐的团队氛围能让大家互相鼓励，冲劲十足。如果队友有保研或获奖的目标，那更能带动整个团队的氛围。如何分工？虽然三个人分别负责建模、编程和论文写作，但这并不意味着每个人完全独立工作。在实际比赛中，大家需要快速且准确地理解对方的思路，提高效率。所以，分工要互相渗透，比如写作的也要懂建模，建模的也要懂编程，编程的也要懂写作。建模选手：负责模型建立的整体思路。这个人需要深入学习各种数学模型，比如评价类、预测类、优化类、数据处理、聚类分析、相关性分析、图与网络等。熟悉模型能够在实际运用中快速确定解题思路。常用模型参考：评价类：主成分分析、层次分析法、因子分析、模糊综合评价、TOPSIS、神经网络预测类：回归预测、时间序列预测、神经网络预测、马尔科夫预测优化类：线性和非线性优化、整数规划、0-1规划、多目标和智能优化数据处理：插值拟合、归一化、主成分分析聚类分析：k-means聚类、SVM聚类分析、随机森林和决策树等相关性分析：灰色关联分析、皮尔逊系数图与网络：最短路径、旅行商(TSP问题)、最小生成树、网络最大流其他算法：微分方程、元胞自动机、蒙特卡洛算法编程选手：负责为建立的数学模型编程。在比赛中，常用Matlab、Python和SPSS等软件编程。这个人要至少熟练掌握一种编程语言（建议是Matlab或Python），并提前训练常见模型的算法编程。写作选手：负责撰写论文正文。这个人应熟练掌握Word或者LaTeX软件。LaTeX软件专业性更强，能够自动排版。此外，应多读数学建模相关的学术论文，不断用学术性语言润色自己团队的论文。这个人也要熟悉常用模型，能够快速且准确地掌握团队的建模思路，清晰表达。小贴士团队要充分重视各个模拟比赛，在不断地参赛过程中提高自己，锻炼团队。祝大家都能取得出色的成绩！希望这些建议对你们有帮助，祝大家在数学建模的道路上越走越远，越走越强！𐟒ꀀ

ai编程入门教程全套 𐟓šAIGC资料目录 AIGC新手入门教程 AIGC百问百答 AIGC快速上手教程全套资料库 Midjourney快速上手教程 StableDifusion快速上手教程 𐟎褽🧔覊€巧最受欢迎的16个A插件详细介绍品牌营销：70+提问模板解决实际工作场景 Prompt分享：十二条自用的思考Prompt A有效对话技巧和使用指南干货分享：AI使用技巧和指南 AI高质量Frompt技巧：全面指南 AI应用开发小记 AI提问小技巧 AI常用 prompts汇总 4个使用A的小技巧 15个替你每天省3小时的使用技巧 4种方法让你上传任何文件到Al 只有1%的人才知道的A写作技巧用PROMPT法打造完美的AI对话实战应用如何用AI做用户研究如何用AI创作高质量百度笔记如何用AI做高质量PPT 如何用AI做跨境电商推广如何用AI处理Excel问题如何用AI写文章、论文如何用AI绘画(10个案例) 如何使用A|辅助设计工作如何使用A润色指南+最全提示词咒语行业洞察英伟达CEO最新专访：关于竞争中国A平台最新格局出炉跟别人聊A的时候，究竟在聊什么？沸腾251天，访谈近百位从业者当A冲击自动化编程为什么A用强化学习而非监督学习？ AIGC创业者必看的实战心得与槽点总结黄奇帆：未来30年，中国一定要抓住A们带来的大机遇！现场全景图：A的全貌解析碳基人类如何和硅基共存？ 4对人类社会最为根本的改变探讨关于A的五个最核心问题软件更新企业版A申请地址全球最大开源翻译模型SeamlessM4T发布地址微软开源AzureAl发布地址 IBM宣布在watsonx.ai提供700亿参数开源大语言模型发布地址英伟达发布大语言模型，内测地址发布地址百川今天发布53b大模型，申请内测地址发布地址 A再出“王炸”，客服都要下岗了？会员充值攻略大揭秘 A大更新！联网/插件功能无需排队，Plus用户下周即可体验…发布地址发布地址 AIGC精选行业报告库精选报告推荐：TE2023企业AIGC商业落地应用研究报告、增长黑盒2023中国AIGC应用研究报告、清华大学AIGC发展研究报告1.0等300+行业报告等你来拿！实战变现案例精选实战案例推荐：AI富业系列案例，包括剧本、LOGO建筑、宠物定制小夜灯、口播视频等，带你领略AI的商业价值！

数学建模比赛全攻略：从零开始到夺冠 𐟓š 基础背景：数学建模零经验，数学基础较弱，但会Python编程。 𐟓… 备赛时间：从7月底到9月初，学院统一培训一周。如果时间更充裕，效果会更好。 𐟓† 参赛时间：每年9月举行。 𐟑堥›⩘Ÿ选择：由于我有编程基础，选择了两位数学和写作能力强的队友，每人根据特长分工。我负责编程，同时也是队长。对于建模，我的观点是编程和写作的同学可以不是专家，但基本知识要了解。 𐟓– 课程选择：指导老师采取放养式管理，所以我们主要自学。我购买了清风老师的数学建模课程（约58元），课程内容不仅涵盖建模，还包括如何用代码求解模型。课程配有售后群，有问题可以在群里提问，老师会解答。平时群里也有同学讨论。购买课程还赠送了论文写作资料。 𐟓 真题模拟：由于队友在暑假实习，我们主要通过线上练习。总共进行了三次模拟，每次从星期五到星期天，队友随时在线联系。 𐟔 掌握模型：通过学习，掌握了基本模型求解方法，如回归、评价、聚类和预测等。网上有很多关于模型的资料，具体内容在此不赘述。 𐟒𛠧𜖧苨𝯤𛶯𜚨™𝧄𖦈‘只会Python，但发现论文中用得最多的还是Matlab。因此又学习了Matlab。根据需要，我还学习了SPSS和Stata等软件。 𐟑袀𐟏렦Œ‡导老师：选择指导老师时，主要考虑老师是否负责和老师以往指导获奖的队伍数量。 𐟔„ 团队矛盾：在第二次模拟练习过程中，团队出现了矛盾。写作任务由建模同学完成，导致写作同学没有参与工作。第一次模拟时团队成员各司其职，模拟后我也单独找每个队友了解了情况，所以没有想到第二次会出现这种问题。应对策略是先承认自己安排的不足，再指出对方的问题，强调团队最重要。 𐟓… 九月正式实战：发题当晚确定选题，考虑到理解难度问题，我们选择了与经管相关的问题。第一天到第三天中午完成论文初稿，第三天下午修改论文，晚上正式提交。为避免矛盾，团队约定，当模型选择不一致时，由建模同学决定。 𐟓 一些总结：1、文科院校的队友选择有限，主要参考以往参加数学竞赛的获奖名单。2、数学建模没有想象中难，但若要拿更高奖，需要加倍努力。3、“一次参赛，终身受益”。

在ChatGPT时代，编程新手如何自救？最近，身边不少刚入坑AI的朋友都在用ChatGPT生成代码，给的注释也很详尽，代码格式也很规范。这和我们这些和PyTorch一起成长的程序员真是天壤之别，我们可是靠试错和啃源文档一步步走过来的。不过，有些人过分依赖ChatGPT，不去学底层的语言知识，对一些模型也只知其然。问起训练过程能讲个大概，但看着生成的代码却不知道怎么改。甚至有时候如何给生成的prompt都不知道。这样一来，写代码变成了像写散文一样的工作。写对了，能跑了，下一个任务；写不对，束手就擒。有些idea必须自己手写一下代码才能知道自己会不会的，不是说你看了下论文（或者干脆CSDN）就会了。你真正写过这些东西，会发现对代码、数据和模型的直觉与敏感性是不一样的。再者，也更容易出现对编程的畏难情绪，更不愿意去老老实实地靠自己实现一遍，有错误扔给ChatGPT，实在搞不定就充个会员。我觉得GPT会让一部分本身就略抵触编程的研究生们更加抵触，尽管他们看起来很容易地就度过了新手时期。虽然我非常看好ChatGPT，认为它非常好，我们不要拒绝新工具的使用。以前写个程序还需要手动改寄存器呢，有了高级语言解放了多少生产力。但还是好好打基础，GPT只是让你编程更容易，而不是放弃独立开发。仅代表最近自己的感想和观点。

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！

𐟎“大学生如何巧用AI破茧而出？ 𐟒ᥜ褿ᦁ杻†炸的时代，大学生们需要学会如何运用AI工具来打破信息茧房。以下是一些建议，助你成为AI达人！ 𐟓š首先，掌握AI论文写作工具是关键。试试SEMANTIC SSCHOLAR、PperBetter等，让你的论文写作更加高效。 𐟖Œ️其次，AI绘画也是提升创意的好帮手。Midjourney、触手AI绘画等工具，能激发你的艺术灵感。 𐟒𛥽“然，AI编程也是不可或缺的技能。GitHub Copilot、通义灵码等工具，将助你轻松编程，提升技术实力。 𐟓ˆ最后，别忘了利用AI进行办公自动化。Chat Excel、WPS AI等工具，将让你的工作更加便捷高效。 𐟔姎𐥜诼Œ就让我们一起探索AI的奇妙世界，打破信息茧房，开启全新的大学生活吧！

如何在电工杯数学建模竞赛中脱颖而出？在22年的电工杯数学建模竞赛中，我选择了A题，最终获得了一等奖。作为一个新手，我想和大家分享一些参赛的经验和心得。竞赛内容概述 𐟓š 电工杯数学建模竞赛的题目通常来自电工、近代数学以及经济管理等领域。题目经过简化后，主要是关于信息处理与预测、控制理论及应用、运筹与决策、电路与电磁场理论的相关问题。每年有两个赛题，分为A题和B题。A题通常与电工相关。 22年的题目是： A题：高比例风电电力系统储能运行及配置分析 B题：5G网络环境下应急物资配送问题 21年的题目是： A题：高铁牵引供电系统运行数据分析及等值建模 19年的题目则是： A题：电源规划 B题：露天停车场停车位的优化设计数学建模的核心 𐟧数学建模就是根据实际问题建立数学模型，并对其进行求解。数学模型就是用数学公式（方程等数学函数）来表示输入与输出的转换关系。模型的求解一般通过编程来实现。在电工杯竞赛中，通常需要1-3人组成一个团队，最多可以有一名指导教师。比赛时间为三天三夜（72小时）。 22年的A题有7个小问题，建议解题和论文撰写同步进行，每解完一题就写一题的论文，不要等到所有题目都解完再写论文，时间会非常紧张。团队中至少要有一人会编程（不需要精通，基本的编程能力即可），一般使用MATLAB进行编程。建议提前学习和整理一些常用的算法，到时候可以直接套用。时间管理 ⏰ 时间管理非常重要。前期不要松懈，不建议前两天通宵，会影响思维运转。最后一天可以通宵，一般来说需要通宵。合理安排时间，切记完成比完美更重要。论文格式 𐟓„ 论文的格式官方会给出，可以参照官方格式来写。切记完成比完美更重要。小贴士 𐟒ኊ在建立数学模型时，建议所有人参与，这样后续的编程和论文撰写会更加清晰。前期不要松懈，不建议前两天通宵，会影响思维运转。最后一天可以通宵，一般来说需要通宵。合理安排时间，切记完成比完美更重要。希望这些经验能对你有所帮助，祝你在电工杯数学建模竞赛中取得好成绩！

非全日制研究生如何选择专业方向？最近有不少同学问我，非全日制研究生的专业方向怎么选？今天我就来聊聊这个话题，希望能帮到大家。看学院归属𐟏늩斥…ˆ，你得看看你选的方向属于哪个学院。这很重要，因为你的毕业论文会由这个学院的老师来审。举个例子，我学的是信息工程管理，这个专业属于计算机学院。所以我的毕业论文肯定会有技术要求。再比如供应链方向，它属于经济学院。很多供应链的同学也会做信息方向的研究，但毕业论文主要是从经济角度来写，不一定需要懂信息技术。如果你不确定某个方向的具体信息，可以去查一下这个学院的本科课程和毕业要求。基本上，这些信息能帮你了解到你想要的方向的具体内容。课程表𐟓… 接下来，看看你选的方向的课程表。具体的课程表我之前发过，大家可以回头翻一下。课程表直接决定了你的学习内容，而这些内容肯定和你的毕业论文有关。比如说，如果你选的是信息工程管理方向，课程表里可能会有很多编程和数据分析的课程。个人建议𐟒ኦœ€后，给大家一点个人建议：选择专业方向时，一定要考虑自己的兴趣和职业规划。毕竟，研究生阶段的学习是为了提升自己的能力和竞争力，而不是为了应付考试。找到一个既符合自己兴趣又能帮助你未来职业发展的方向，才是最重要的。希望这些建议能帮到你们，祝大家都能找到适合自己的专业方向！

𐟒᤿ᦁ裏‘技论文选题宝典𐟓š 𐟑€探索信息科技论文的选题奥秘，为你揭示十大热门方向！𐟔 1️⃣ 𐟒᥈›新思维点燃计划：揭示如何通过信息技术课程激发孩子们的创新潜能，为未来的创新领袖铺路。 2️⃣ 𐟓š数字化教学资源变革：剖析数字化教学资源如何让信息科技学习更加生动有趣，提升学习效果。 3️⃣ 𐟖姼–程小达人的养成记：深入探究小学编程教育的实践与挑战，让编程成为孩子们的乐趣源泉。 4️⃣ 𐟑𗢀♂️职业发展，从小启航：研究信息科技教育如何助力孩子们的未来职业发展，成为社会的栋梁。 5️⃣ 𐟔—PBL模式的信息科技应用：探索项目式学习如何让孩子们更深入地理解信息科技知识，培养实践能力。 6️⃣ 𐟤–AI时代，儿童先行：讨论如何在小学阶段有效传授AI知识，开启孩子们的智能未来。 7️⃣ 𐟓ˆ教师专业成长之路：研究小学信息科技教师的专业发展，为教师的持续进步提供支持。 8️⃣ 𐟌ˆ跨学科，信息科技更精彩：分析信息科技与其他学科的融合教学，促进孩子们的全面发展。 9️⃣ 𐟑릀祈륷‚，信息科技无界限：探讨性别差异在小学信息科技教育中的表现，推动性别平等教育进程。 𐟔Ÿ 𐟏 家庭，IT学习的第一站：研究家庭环境对孩子们信息科技学习兴趣的影响，以及如何通过家庭教育提升学习效果。

研零进组必看：快速入门机器学习的方法研零阶段是一个特殊的时期，利用得好可以弯道超车，利用不好就及时享受生活吧。最近很多研究生上岸了，毕业论文也写完了，开始考虑如何准备研究生的学习。很多人本科时没学过编程和机器学习，但以后科研肯定要用到，怎么办呢？以下是一些建议，帮助你快速入门机器学习，找到论文的创新点：本科没学过编程的同学 𐟒𛊩€‰择编程语言：如果你本科没学过编程语言，说明你平时用的不多。这部分同学通常不是搞开发之类的，只是想用编程语言来解决问题。Python是比较推荐的选择，自学Python很简单，看半个月的视频，写半个月的代码就能入门。千万别死看书，每天看几页，你一年都看不完。这个阶段讲究快速入门，就算多看一个月也不见得效果更好。基础Python：有了Python语言基础（会用list、numpy、dataframe、循环等结构），就可以开始看机器学习算法了，包括支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树等。大部分人只需要调用这些算法，知道每个算法适合解决什么问题，以及什么情况下使用就够了。原理看一看，不理解也无所谓。深度学习：下一阶段可以学习深度学习，从小土堆、王二大的视频开始看，了解PyTorch框架和Tensor数据类型。深度学习与机器学习不同，数据有严格的输入形式和格式，这一块要有耐心，不然很容易劝退。各种网络框架：最后就是学习各种网络框架，如时间序列的LSTM、TCN、卷积神经网络CNN、GNN、GAN等。本科已经学过机器学习的同学 𐟎“ 研究方向：本科很多人出于兴趣或课程要求，接触过一些基础的机器学习算法。对于这部分同学，需要考虑自己的研究方向，采用深度学习还是强化学习等。深度学习要看懂原理，了解网络层，后面堆叠网络层、残差结构等都是必会的技巧。这部分需要针对每个模型去看论文原文，然后在GitHub上找代码自己跑通，调整模型，清楚各个模块的作用，深刻体会其奇妙伟大之处。躺平的研0选手 𐟎悦žœ不想学习，那就好好玩吧。每天一睁眼就是中午，吃个饭，下午打游戏，晚上逛街，一天又一天地过去。学习不想学，完全静不下心，那就好好享受生活吧。以上就是本次分享的全部内容，更多内容请看往期的帖子。

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