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研一第一周:大龄女研究生的新生活 大龄读研,重回学生时代 第一周的记录 独自一人带着行李奈𐤸北上学 入住还不错的宿舍,遇到了非常活泼开朗的室友颀颀碀犥次成为早八人,满满一周的课 吃到了好吃的锅包肉𑊨灥好几只可爱的小松鼠🯸 ️碎碎念时刻: 从职场到学校,从打工族到学生,身份的转变让我一时间难以适应,虽然来报道前已经做了足够的心理准备;第一周完全就是熟悉新环境,适应新身份 有抱怨,生活环境,校园环境都低于预期;有无助,身边同学年龄都比我小4-5岁,好多话题都聊不到一起;有犹豫,反复在问自己这个决定是不是错的,是不是就应该按部就班的上班;有疑问,这么折腾到底是为什么呢 ᦃ想,是不甘心上班时的状态,是不够丰厚的薪水,是拿不出手的学历,是想重新选择赛道的机会... 所以,带有目的性和规划性的来读书,虽然很累,希望最后能有个好结局 隷目标: ✔️顺利完成日常课程考核 ✔️顺利通过英语六级 ✔️学会python,SQL等 ✔️提高数据分析能力,学会数分软件 ✔️找2—3份实习工作 ✔️发表一篇小论文 ✔️完成毕业论文,顺利毕业 ✔️毕业时能够找到一份心仪工作 ▶️其他待补充
考研心得:为什么考研? 从大一开始,我就对自己的未来有了明确的规划:考研。这不是跟风,而是经过深思熟虑后的决定,考虑了自己的职业目标和保研的难度。一旦目标明确,我就开始以积极的态度规划自己的大学生活。 大一:探索兴趣方向 在大一的时候,我发现了自己对语言学特别感兴趣。于是,我在课余时间听了《现代汉语》(沈阳)、《现代汉语语法研究》(陆俭明)等优质网课,还阅读了朱德熙的《语法讲义》等经典著作,拓展了自己的专业知识。 大二:补齐短板,探索论文方向 大二,我参考了顶尖高校相关专业的本科课程设计,意识到自己在数理知识方面的不足。于是,我开始旁听高等数学、概率论与数理统计课程,并通过网课和书籍自学了praat、python、matlab的基础操作。在导师的指导下,我开始探索毕业论文的研究方向。虽然尝试了很多方向,但最终没有选择继续做下去,但也在过程中收获了一些宝贵的经验。 大三:明确目标,进入备考初期 䧤𘉦我明确了目标院校,并参考了往年真题和许多考研经验帖,进入了备考初期。虽然对专业课的学习还远远没有摸到门道,但毕业论文的进展比较可观,这为后面的备考腾出了更多时间。我的论文方向和专业方向课都围绕报考专业进行选择,不错的课程成绩和认真撰写的课程论文应该也为我在复试环节加了点印象分。 大四:二战经历,全力以赴 ꊥ䧥时,我一战失利。在完成毕业论文和实习任务后,我全心投入到二战中。经过一年的努力,我终于成功上岸。 考研不仅是对知识的考验,更是对毅力和耐心的磨练。希望我的经历能给大家一些参考和鼓励。
数学建模必备软件清单,参赛前必看! 论文写作与排版工具:Word和LaTeX。Word满足基本写作和排版需求,而LaTeX则能让版面更美观,节省设计和校对时间,非常适合研究生论文和毕业论文。 恧苨𘎥 𖤻工具:MATLAB、C++、Python、Lingo、SPSS。Lingo用于优化,SPSS用于数据处理和分析结果,上手容易,不需要额外学习。 画图软件:赛事画图要求清晰简洁。MATLAB自带绘图功能,PPT和Excel也能满足基本绘制需求。若想让图片更美观,Visio和Origin是不错的选择。 数学公式识别软件:Mathpix可以轻松识别数学公式,将图片和手写公式转化为LaTeX格式。 젨𑨯作软件:Checker润色软件能指正拼写、用词、语法和时态问题,帮助解决不地道的英语构词造句难题。 堥赛建议:建议三人团队学会同一款软件,便于交流和修改。 关于软件或其他数学建模问题,欢迎随时交流!
音乐情感分类:毕业论文辅导 毕业论文题目:《基于音频特征提取的音乐情感分类》 려𘓤𘚯媒体技术 袀력E𘈯ጤ𘚥䧤 背景与意义:在数字化时代,音乐不仅是艺术表达的一种形式,也是情感交流与传递的重要媒介。随着人工智能技术的发展,特别是机器学习和深度学习技术的广泛应用,让计算机理解和分析音乐情感成为可能。音乐情感分类作为音乐信息检索、推荐系统、智能音乐创作等领域的核心技术之一,其研究具有重要的理论意义与实际应用价值。 究目的:本课题旨在通过音频特征提取技术,深入分析音乐信号中的关键要素,如旋律、节奏、和声、音色等,进而构建有效的模型来自动识别和分类音乐所表达的情感。目标是设计并实现一个高精度的音乐情感分类系统,该系统能够区分如快乐、悲伤、愤怒、平静等多种基本情感类别,为音乐分析、个性化推荐、情绪调节等应用场景提供技术支持。 研究内容: 音频特征提取:研究并选取适合音乐情感分析的音频特征,包括但不限于频谱特征(如MFCC、Chroma特征)、节奏特征(如节拍、速度),以及高级特征(如音乐结构、调性)。利用Python及相关音频处理库(如Librosa)进行特征提取。 情感模型构建:基于提取的音频特征,探索并比较不同机器学习算法(如SVM、随机森林)和深度学习模型(如CNN、RNN、Transformer)在音乐情感分类任务上的表现。优化模型结构,提高分类准确率。 数据集构建与预处理:收集并整理包含明确情感标签的音乐数据集,进行清洗、标注和划分训练集、验证集、测试集,确保数据的多样性和代表性。 系统实现与评估:设计并实现音乐情感分类系统的原型,包括前端界面、后端处理逻辑及数据库设计。通过交叉验证、混淆矩阵、F1分数等指标评估系统性能,并进行必要的调整优化。 应用展望:探讨音乐情感分类技术在音乐推荐系统、心理健康辅助、影视配乐自动匹配等领域的潜在应用。 젧 究方法: 文献综述:梳理国内外在音乐情感分析领域的研究成果,总结常用方法和技术趋势。 实验研究:通过对比实验,验证不同特征组合、模型架构对分类效果的影响。 数据分析:运用统计学方法对实验结果进行分析,评估模型性能,寻找改进空间。 系统开发:结合软件工程方法,开发可交互的音乐情感分类系统原型。 预期成果: 提交一份详尽的研究报告,系统阐述研究过程、方法、实验结果及结论。 开发一个功能完善的音乐情感分类系统原型,展示其在实际应用中的潜力。 发表相关学术论文或参加学术会议,分享研究成果,促进学术交流。 总结:《基于音频特征提取的音乐情感分类》选题不仅紧跟人工智能技术的发展前沿,而且紧密贴合音乐产业和人们日常生活的需求,对于推动音乐信息处理技术的进步、提升用户体验具有深远的意义。通过本研究,不仅能加深对音乐情感理解机制的认识,还能为相关领域的智能化发展提供技术支持。
电气工程毕业设计全攻略:从零到一 电气工程及其自动化专业的毕业设计指导,涵盖课程设计和毕业设计! 砧设计指导:专注于电路、电力系统、电力电子、电机、高电压技术、发电厂设计以及继电保护等课程的设计。 覌导:掌握Matlab、Simulink以及单片机、PLC、Origin、Visio绘图软件和Python编程语言,进行IGBT功率器件的电热力仿真和寿命预测。 论文写作指导:提供论文格式修改、查重降重以及答辩PPT制作和答辩讲稿设计,助力学生顺利完成毕业答辩。 袀 资源支持:拥有大量硕博资源,涉及各个研究方向,为学生提供全面的学术支持。 专注于电气工程及其自动化专业的毕业设计指导,为即将毕业的学生提供全面的答疑服务。 ️
考研日记:5小时高效学习 现代视频课 上午,我利用大段的时间观看了现代的视频课。习惯性地一口气看完,将不清晰的解题思路留到后面刷题的时间,通过反复做题来巩固,效果还不错。 背单词 利用零散的时间来背单词,第二轮比刚开始记单词时稍微轻松一点。虽然很多意思还是想不起来,但至少看着眼熟了。 一刷英语阅读 下午,我开始一刷英语真题(12年Text1)。错题认真分析,文章中不认识的单词也都标记出来了。 选题与线上会议 下午,我开始论文选题,并参加了线上会议。同时,寻找Python学习资源,看了小破站上爬虫的视频,将近两个小时。虽然找到一个合适的资源不容易,看着一长串复杂的代码有些煎熬,但BS、Scrapy、Selenium、XPath这几个原理大概了解了,还是收获满满的。 ⛽️ 继续努力 今天因为毕业论文的事耽误了一些时间,但每天继续加油吧!
Python爬虫,论文数据秒懂! 毕业论文写作时,你是否感到头疼?快速了解研究领域的热点问题,收集历史数据和参考文献吗?Python爬虫可以帮你实现!通过爬取知网上的文献,你可以直接找到感兴趣且具有研究价值的文献进行深入阅读。 在爬取知网数据时,可能会遇到一些挑战,如验证码、动态加载和登录认证等。但不用担心,这些问题都可以通过Python的Selenium库来解决。 这个库可以模拟用户访问知网,从而获取到文献的详细信息,包括名称、作者、单位、日期、下载量、引用量、文章链接、摘要内容和学科分类等。 要实现这一功能,你需要掌握以下知识: Selenium库的使用 知网网页结构的解析 基本编程知识,如for循环、列表、字典和csv存储 纠错、调试和代码完善技巧 ️ 通过这些技能,你可以轻松获取到论文写作所需的各种数据,让论文写作变得更加高效和准确。
大学专业不满意?暑假逆袭学技能! 很多大学生都会问:“大学选的专业很差,学的也不感兴趣,毕业后能做什么工作?”其实,与其空焦虑,不如利用暑假时间来学习新技能、考证书。那些毕业就有清晰职业规划的同学,他们的每一个暑假都在努力提升自己,不断试错!同一个专业毕业后薪资也会因此天差地别。 如果你对专业不满意,不知道选择什么方向,建议你可以试试考一个BDA数据分析师的证书。这个证书不仅能学到职场通用技能,还能帮你积累实习经验,进入大公司实习。 ❤什么是数据分析师? 数据分析师是专门从事数据采集、清洗、处理、分析,并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。 ❤考下BDA数据分析师证书的好处: ✅ 提前掌握职场必备技能: 数据分析是职场的必备和通用技能,很少有学生能在校掌握,拥有这个证书能在面试中直接比同龄人高一个层级。 ✅ 进入外企/互联网大厂: 这些公司非常看重数据分析能力,拿下BDA证书,能够在后面选择实习的时候,帮你争取到这些好公司的机会,毕业找工作也不用愁啦。 ✅ 学到实用软件技能: 能学到Excel、SQL、Python等计算机工具,不仅对你的毕业论文有帮助,毕业的择业面会更广! ✅ 可从事数据分析师岗位: 毕业不想从事本专业的同学,可以持证入职数据分析师,没有传统程序员累,但是毕业也能有8-9k,越老越吃香,对应届生来说是一个非常香的发展方向! ❤如何报考BDA数据分析师证书? 娀条件:专科及以上学历 娀时间:每年1、3、5、7、9、11月 试形式:线下在家就能考试 试题型:选择题、实操题、报告撰写 试难度:初级难度不高,一个暑假备考足够 멇量:由中国信息协会和中经数研究院联合认证 别抱怨专业差,也别躺在床上焦虑啦,行动是解决所有问题的最佳途径。根据提示获取更多资料,努力提升自己吧!
如何用Python生成简单词云 最近很多同学都在忙着毕业论文,真是让人头疼啊!不过,我有个小妙招,可以给论文加点料——生成一个词云!这样不仅能让你的论文看起来更酷炫,还能直观地展示关键词。下面我就分享一下用Python生成词云的小代码,绝对简单易懂,赶紧拿走不谢! 准备工作 首先,你需要准备好一段文本。比如,你可以从论文的某个部分提取关键词,或者干脆写一段总结性的文字。然后,把这个文本保存到一个txt文件中。 代码实现 𛊦夸来,我们来看看具体的代码吧: 导入需要的库 首先,你需要导入几个库:jieba(用于分词)、Wordcloud(用于生成词云)和matplotlib(用于显示词云)。 读取文本 打开你刚才保存的txt文件,读取里面的内容。这里我们用open函数,指定路径和编码方式。 分词 用jieba库对文本进行分词,然后把分词结果用空格连接起来。这样我们就能得到一个没有空格的文本串。 设置停用词 停用词就是那些对我们分析没有帮助的词,比如“的”、“在”之类的。你可以从网上找一个停用词列表,或者自己定义一些。把这些停用词保存到一个txt文件中,然后读取这个文件。 生成词云 最后一步就是生成词云啦!用Wordcloud库创建一个Wordcloud对象,设置一些基本参数,比如字体、最大词汇量、宽度和高度等。然后调用generate方法生成词云。 显示和保存 用matplotlib库显示生成的词云,并保存为一个图片文件。这里我们指定保存路径和分辨率(dpi),这样生成的图片会更清晰。 小结 就这么简单!几步操作就能生成一个酷炫的词云,是不是很方便?赶紧试试吧,让你的毕业论文在众多论文中脱颖而出! 希望这个小技巧能帮到你们,祝大家毕业顺利!如果需要更多帮助,欢迎留言哦!
考研复试准备全攻略:寒假篇(一) 嘿嘿,考研结束已经半个月了,大家是不是又开始为复试发愁了呢?别急,今天我们就来聊聊在考试成绩出来之前,准研究生们可以做些什么准备工作吧。 了解导师,准备简历 首先,得好好了解一下你心仪的导师。包括他们的研究方向、今年是否招生以及为人如何。你可以去学校官网看看导师的研究方向,如果感兴趣的话,还可以找找他们最近发表的文章。至于招生情况,可以参考一下往年的信息,等成绩出来后再打电话问问研招办。 还有一点很重要,就是导师的为人。我个人觉得,选导师时,为人>科研能力。建议大家多了解一下老师的性格和为人,毕竟碰到一个很会折磨学生的导师真的会很难受。 接下来就是制作简历啦。简历要简洁大方,如果你的绩点比较高,可以放一下自己的绩点。各种证书和获奖情况也是加分项。一般来说,老师会比较喜欢英语好、电脑操作熟练的学生,专业相关的证书最好还是要有。任职情况可以提一下,但不建议太多。 掌握一门专业相关的技能 𛊊比如说,如果你是学心理学的,可以提前学一下E-prime、Python等软件,SPSS也要熟练掌握。老师会比较青睐技能比较强的学生。 准备毕业论文 成绩出来后,记得联系导师,导师会询问你的毕业论文情况。一篇好的毕业论文能给你加分不少,至少不要让老师觉得你只有一个简单的方向。早点准备毕业论文可以腾出后面的时间全身心准备复试,说不定还能拿到优秀毕业论文呢。 联系导师的小贴士 犊成绩出来后最好立刻联系导师,好的导师是要抢的。所以寒假期间就要准备好简历,瞄准导师。一次只能联系一个老师,千万不要群发邮件,老师们消息是互通的。只有老师拒绝你了才可以找下家! 碎碎念一下 튊建议大家先买好复试的参考用书,万一今年快递艰难,而且大家都挤在出成绩的时候购买,你懂的哈。我去年就是买不到书,惨兮兮튊总之,考研复试的准备工作从现在就要开始了,大家加油吧!
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