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遍历论文最新视觉报道_遍历文件夹(2024年12月全程跟踪)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：热点更新日期：2024-12-04

遍历论文

三步搞定文献综述，写作不再头疼！最近很多小伙伴都在为写文献综述发愁，别担心，学长来分享一下我的多年写作经验，保证你三步搞定！𐟘Ž 𐟌𑠧쬤𘀦�𜚦‰𞦖‡献首先，你得先找到你要的文献。这里有几个小技巧：提炼关键词：先把你的论文关键词提炼出来，这样找文献的时候目标更明确。数据库下载：各大数据库都要遍历一遍，下载你需要的论文。筛选法：用发表年份、引用量、单位等硬指标来筛选论文。顺藤摸瓜法：找到你课题方向近三年来最牛的文章，顺着这些文章找下去。 𐟓š 第二步：读文献找到文献后，接下来就是读文献了。这里有几个小窍门：优先看哪些论文先读本领域两年内的综述型论文，这些论文会给你一个大致的方向。怎么读论文先看标题，再看摘要，最后看结论。这样你能快速把握论文的主要内容。 𐟓 第三步：写综述最后一步就是写综述了。这里有几个关键点：写作思路一般来说，文献综述由大领域--小领域--前人研究--我的创新这四个部分组成。举个例子，比如你要写一篇关于“番茄炒蛋”的文献综述，就要先介绍大领域的背景，然后缩小到小领域，接着梳理前人的研究，最后写出你的创新点。具体撰写注意点影响因子高的文献记得放在开头引用，比如CNS的文章，放在第一段引用，瞬间提升档次。对前人研究的梳理要服务于你的主题，按年份或主题来梳理。小技巧常用词汇转换，营造综述的基调。这样能让你的综述看起来更专业。希望这些小技巧能帮到你们，写作不再头疼！如果有需要的宝宝们，记得收藏哦~ 𐟒ꀀ

上下文预训练：让LLM更擅长处理长文本嘿，大家好！今天我们来聊聊一篇超酷的论文——《In-Context Pretraining: Language Modeling Beyond Document Boundaries》。这篇论文提出了一个超棒的方法，叫做“上下文预训练”，专门用来训练大型语言模型（LLMs）。什么是上下文预训练？现有的预训练方法通常是把一堆随机短文档拼在一起，然后让模型去预测下一个文档。但这种方法有个大问题：这些文档之间没啥联系，模型根本不知道它们之间的上下文关系。而“上下文预训练”则是把模型放在一系列相关的文档上进行预训练，这样模型就能学会如何跨越文档边界进行推理了。怎么实现上下文预训练？其实很简单，只需要改变一下文档的排序，让每个上下文包含相关的文档，然后直接用现有的预训练流程就行了。不过，这里有个大问题：文档排序！数据量巨大，我们希望每个上下文都尽可能相似，但又不能重复任何数据。为了解决这个问题，论文里引入了高效的近邻搜索和图遍历算法来寻找相关文档，并构建一致的输入上下文。实验结果怎么样？实验结果表明，“上下文预训练”能显著提高LLM的性能，特别是在需要复杂上下文推理的任务中。比如，阅读理解、对先前上下文的忠实度、长上下文推理和检索增强等任务中，都有明显的改进（+8%、+15%、+16%、+5%、+9%）。论文的主要目标是什么？这篇论文的主要目标是提出一种新的方法来解决预训练语言模型在处理长文本输入上下文时存在的问题。尤其是在处理复杂任务（如阅读理解、推理和检索）时。该方法基于图论和自然语言处理技术，通过构建一个有效的相似度度量来解决这些问题。

前端日志：循环&数据&论文今天的学习从P103页开始，一直到P112页。完成了三个编程挑战，深入学习了循环相关的数据结构，例如使用for(const item of xxx){}进行遍历，以及一个判断方法。𐟒𛊊由于导师催促提交毕业论文终稿，下午花费了三个多小时修改论文。虽然一开始按照格式要求写作，但仍然发现了很多疏忽之处，真是让人哭笑不得。𐟘… 此外，还学习了JavaScript中的sets和maps数据结构。Set类似于集合，而Map则使用数组作为键时，建议先为其指定一个名称。Sets和Arrays可以相互转换以实现不同功能，Objects可以转换为Maps，Maps则可以解构为Arrays。JavaScript的数据结构解构功能真是强大！𐟒ꀀ

出国留学的三大优势，你了解吗？ 𐟌Ÿ 留学申请季来临，你是否对出国留学充满向往，但又犹豫不决？今天，我们就来探讨一下出国留学的三大优势，帮你做出明智的选择！自我提升𐟓š 培养自主学习能力：出国留学意味着摆脱应试教育，你需要更广泛地获取知识。通过撰写论文，你可以体验到创造的愉悦感。拓宽视野：在国际环境中，你会接触到不同的文化背景，这将帮助你培养辩证思维，从更广阔的视角看待世界。提升外语能力：每天在非母语环境中交流，你的外语能力将得到显著提升，成为你未来职场中的强大竞争力。形成独立三观：与来自世界各地的人交流，你将学会理性看待世界，形成独立的世界观、价值观和人生观。就业优势𐟒𜊥œ觫ž争激烈的就业市场中，出国留学经历将大大提升你的竞争力，使你成为不可替代的人才。成长收获𐟌𑊧𛓤𚤥🗥Œ道合的朋友：在国外生活，你会遇到许多志同道合的留学生，共同度过难忘的留学生活。挑战自我：远离舒适圈，学习新的生活技能，在不断挑战中实现自我蜕变。丰富人生经历：遍历不同风格的文化建筑、美丽风景和独特风土人情，让你的留学生活成为无价之宝。规划人生：出国留学需要提前做好规划，有序地完成备考和申请。咨询专业人士将使整个过程更加高效。 𐟌 出国留学，你心动了吗？趁着年轻，去追求自己的梦想吧！如果你对留学国家选择有疑问，可以咨询专业人士获取一对一指导。

#大模型日报# ai前沿动态【xLSTM-Mixer：通过标量记忆混合进行多元时间序列预测】链接：论文概述：xLSTM-Mixer 是一种创新的多元时间序列预测模型，它通过结合线性预测、按变量维度遍历的xLSTM模块和多视角混合，在长期预测任务中取得了最先进的性能，并挑战了关于通道混合的传统认知，尤其是在MAE指标上表现突出，但其在高维变量场景下的性能仍需进一步研究。

𐟚€保研东南：计算机专业课攻略✅ 𐟎“想要保研东南，计算机专业课怎么准备？看这里！ 𐟓š 复习内容与侧重点： 408、高数、线代、概率论、数据库、编译原理、离散数学，这些都是重点！𐟓– 数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理，这些也是必考科目哦！ 𐟔 考察顺序：进面试教室后，老师会看你的简历，然后可能会问一些关于大创、论文等经历的问题。𐟤” 如果你的经历不够丰富，老师可能会拷打你的专业课哦！所以，专业课一定要准备充分！ 𐟒ᠦ€Ž么复习？ 1️⃣ 不要像准备考试一样刷题，而是去找一些面试经验贴，整理高频问题，用口语化的方式有条理地表达出来。𐟗㯸 2️⃣ 采用总分总的结构，侧重知识框架的提炼。例如，图的遍历有几种方式？你一定要知道！ 3️⃣ 直接找学长学姐买他们整理好的复习文档和高频题，这样可以节省时间哦！𐟒𛊴️⃣ 去看对应院校的经验贴，打破信息差，了解他们的考察重点。例如，北航特别注重对数学的考察。𐟓ˆ 𐟚€ 加油，保研东南的同学们！你们一定可以的！𐟌Ÿ

论文复现不踩坑指南：从零开始到成功 𐟎“ 最近在给几个小伙伴做一对一的论文复现辅导，发现大家在开始之前常常感到无从下手。其实，这主要是因为对代码结构不够熟悉。别担心，今天我就来给大家分享一些实用的技巧，帮你顺利搞定论文复现。 𐟒ᠩ斥…ˆ，千万别尝试复现那些没有源码或者假开源的论文。这是很多人用血泪教训换来的经验。如果代码运行不了，那就别浪费时间了。如果你想借鉴其中的某些模块，可以提取出来使用，但没必要关注整个代码。 𐟛 ️ 接下来，我们来看看如何修改代码。以PyTorch为例，一个典型的PyTorch代码结构包括Dataloader和网络两部分。Dataloader负责读取数据并转换为张量，而网络（继承nn.Module父类）负责对这些张量进行计算得到最终输出。这两部分是相互独立的，因此可以分开调试。 1️⃣ Dataloader部分：修改数据处理主要需要修改Dataloader。按照PyTorch的默认写法，我们需要重写Dataset类。这其实很简单，只需编写好getitem函数来读取数据即可。预处理和数据增强通常也在这一部分进行。对于更复杂的需求，可能需要修改batch_sampler（例如实现正负样本均衡）或collect_fn函数（但如果Dataset是开源库中的，就无法改动），这需要对整个PyTorch Dataloader的流程有一定了解。修改完Dataloader后，你可以尝试单独遍历一下数据，看生成的张量是否符合预期，维度和数据类型是否正确。可以通过可视化图像来检查预处理和数据增强是否正确。 2️⃣ 网络部分：在调试网络部分时，有一个很有用的技巧，就是直接将随机生成的张量tensor.rand([B,C,H,W])输入到debug中，而不必关心原来用于训练的主函数。网络的代码通常很简单，主要由卷积层、线性层等组成。论文通常会详细说明参数设置和构造函数等内容，一旦理解了这些，就能清楚地知道如何修改网络。希望这些小技巧能帮到你们，祝大家论文复现顺利！如果有任何问题，欢迎在置顶笔记下的回复号里留言哦！𐟒쀀

数学建模论文：高温作业服装设计全解析 𐟔堩똦𘩤𝜤𘚤𘓧”覜装设计 𐟔劊在高温环境下工作，设计一款能有效保护工作人员的专用服装至关重要。这款服装通常由多层织物材料构成，包括与外界环境接触的外层、与皮肤之间存在空隙的中层以及内层的空气层。为了设计这款服装，我们需要建立一个数学模型来预测体内温度控制在37Ⰳ的假人在实验室高温环境中的皮肤外侧温度变化情况。问题一分析 𐟧 问题一要求我们建立基于热传导方程的温度分布模型。这个模型需要考虑到不同介质层在不同时刻的温度变化。我们首先利用傅里叶定律和能量守恒定律推导出热传导方程。然后，我们将四个介质层视为两个新的介质层，基于临界处温度与热流量密度相同进行二层耦合。最后，将二层耦合推广到四层耦合，建立基于热传导方程的温度分布模型。模型的求解采用隐式向后有限差分近似对方程进行离散化处理，得到时间与空间维度下的温度分布情况。问题二分析 𐟧ꊊ问题二是一个最优化问题，目标是确定II层介质的最优厚度。我们首先从服装成本与穿着舒适度两个方面讨论“最优”标准的制定，确定优化问题的目标为I层介质厚度最小。然后，结合问题一建立的基于热传导方程的温度分布模型，确定最优化问题的约束条件，从而建立I层最优厚度的单目标优化模型。模型的求解利用循环遍历的变步长枚举法，对层介质的所有可能厚度进行遍历，求出满足约束条件的最小厚度。问题三分析 𐟌᯸ 问题三是一个多目标的优化问题，目标是确定I和IV两层的最优厚度。我们首先从服装成本与穿着舒适度两个方面考虑，分别制定出不同方面下的“最优”厚度标准，确定多目标优化问题的两个不同的目标。然后，利用循环遍历的变步长枚举法，借助matlab对I和IV介质厚度同时进行双重循环遍历，搜寻服装成本最低和穿着舒适度最高这两个目标下的最优厚度。模型评价 𐟌Ÿ 模型的优点 𐟎‰ 根据不同介质的物理性质建立热传导方程，考虑导热临界面上热流量密度与温度相同，提出了多层介质的耦合处理方法，模型创新性好。问题一中的转化系数h的确定和问题二、三中的介质最优厚度的求解均采用变步长多次枚举法遍历求得，模型求解速度快，精度高。利用隐式向后差分格式对连续的模型进行离散化处理从而进行数值求解，离散格式无条件稳定,求解精度较好。模型的缺点 𐟘“ 问题三模型求解时，为获得较高精度，采用极小步长遍历搜寻最优解，容易导致程序运行缓慢。模型的改进方案 𐟒እœ觬줸€问，基于热传导方程的温度分布模型的求解过程中，可以用C-N格式（Crank-Nicolson差分格式）代替隐式向后差分格式，获得截断误差更小的数值解。通过这些分析和建模，我们希望能够为高温作业服装的设计提供有力的数学支持，确保工作人员的安全和舒适。

全国大学生数学建模竞赛赛前准备与选题攻略 ### 赛前准备 𐟓š 加强训练：写作队员可以阅读往年获奖的优秀论文，重点学习论文的思路、文字表达和排版。建模队员需要了解各种模型的特点和应用场景。编程队员可以多做一些算法编程和数据爬虫的练习。资料准备：准备各类书籍和软件，如Matlab和优秀论文集。准备好论文写作模板，以便在比赛中快速套用，节省时间。确保所有需要的软件都已安装好，如Matlab和Origin。国赛选题指南 𐟌 问题分类：优化&规划：0-1规划、线性规划、多目标规划预测：时间序列、灰色预测、模糊预测、神经网络分类：简单分类、聚类、神经网络评价：层次分析、综合评分、综合指数数据处理：插值、拟合、回归、标准化、降维（主成分分析）题型分析： A题：偏向物理/工程类，专业性较强，有标准答案。需要根据物理定理使用微分方程和偏微分方程模型，采用模拟软件求解。非本专业不建议选择。 B题：题型不定，范围较广，可能涉及物理类、运筹优化类或多目标规划类。 C题：偏向经营/统筹/统计/数据分析类，赛题较开放易读懂。如为运筹优化类问题，一般没有严格的最优解，结果合理即可。选题建议： A题专业性较强，涉及较为深入的理工科知识。如果团队没有该专业的队员或者专业知识储备不足，不建议选择。拿到赛题后可以先查找资料或者遍历手边的资料库，选择支撑资料比较多的题目。有些大体能读懂、具体名词不明白的，可先搜索查明关键词意义再考虑。排除题目都看不懂的题和背景都看不懂的题。若问题背景描述的语句都读不懂，则优先排除。有些大体能读懂、具体名词不明白的，可先搜索查明关键词意义再考虑。定题策略：少数服从多数。先查资料文献，优先考虑资料较多的题目，包括书籍、知网、百度、谷歌等。啥都不会，尽量选C题，起码题目较易读懂。尽量开赛后当晚定题，不要轻易换题。万一做到一半发现做不出来，即使瞎编也要完成一整篇论文交上去。希望这些建议能帮助你在全国大学生数学建模竞赛中取得好成绩！𐟓ˆ

深度学习小白也能改代码？没问题！想要修改深度学习代码？其实没那么难！只要你对整个程序结构有个基本的理解，特别是以Pytorch为例。整个程序大概分为两个部分：Dataloader负责把数据读出来变成tensor，而网络部分则负责把这些tensor算成最后的输出。这两部分是解耦的，所以你可以分开调试。 Dataloader的修改 𐟓 首先，如果你需要修改数据，那就得改Dataloader。按照Pytorch的默认写法，你需要重写Dataset类。这个类里的getitem函数负责从硬盘读数据，只要把这个函数写好就行了。预处理和数据增强通常也是在这里进行的。如果你有更复杂的需求，比如实现正负样本均衡，可能需要修改batch_sampler；或者如果想自定义一些函数，比如Dataset是开源库里写好的，没法改，那就需要理解一下整个Pytorch Dataloader的流程。其实，搞清楚了也不复杂。改完Dataloader后，你可以单独试试遍历一下，看看生成的tensor是否符合预期，维度和dtype是否正确。如果是图像数据，还可以可视化一下，看看预处理和数据增强是否正确。网络部分的修改 𐟌 网络部分和网络Dataloader是完全解耦的，所以调试网络有个小技巧：用tensor.rand([B,C,H,W])丢进去debug，不需要管原本训练用的主函数。网络的代码其实很简单，一般就是卷积层、线性层、某个激活函数、某种归一化层，还有一些矩阵计算比如torch.matmul和torch.reshape。不过，为了调参方便，开源代码不会直接复制粘贴一堆nn.Conv，而是写个make_layer之类的函数，这样网络的规模就可以通过参数设置。但是，这样网络结构从代码上看就不那么直观。想要直观地看到网络结构，你可以直接打印网络，再遍历网络的named_parameters()，看看网络都有哪些参数，参数的大小是多少。然后再单步调试代码，查看网络类的构造函数，找一找每个层是由哪个类管的，或者是由哪个函数生成的。这些一般也会在论文里有详细说明。知道这些之后，你应该就清楚怎么修改网络了。大胆尝试，不怕报错 𐟒ꊊ最后，记住一点：大胆上手尝试，不要怕报错。遇到问题就解决问题，多试几次，你就能找到解决办法了。加油！

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