杰

杰哥好,哈哈!
要有魄力,即使失败,也不要让自己的人生平庸! 如果您觉得看过的文章还不错,请帮我点一个右边广告(没有任何副作用),谢谢!
 
 

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What does pooling mean?
Pooling is used for downsampling(降采样). For example, "max pooling" means using the max element of a n*m matrix such as 3*3 matrix. "Min pooling" and "average pooling" mean using the min and the average element of the matrix, respectively. The aforementioned example is used for a plane and it can also used for a cube. 
A 30*30 matrix can be divided into 9 10*10 matrixes. Is it meaningful to use pooling for the 9 small matrixs? Maybe it is meaningless since pooling is always used for each small block(块与块之间的pooling也许没意义). This is with Haiqing's help.

What does whitening mean? whitening or sphering the data
The third paragraph of Section 2 of "ICA with Reconstruction Cost for Efficient Overcomplete Feature Learning, NIPS 2011" explains this concept very clearly. Whitening involves a PCA step. It is different from the matlab function zscore which normalizes the data with zero mean and unit variance. Why does whitening remove the second-order information, e.g. covariance and variance? The reason is that the variance is unit. In problistic, there is moment estimation(矩估计). Mean value is the first moment(一阶矩) while variance is the second-order moment(二阶矩). This is with Wei Wang's help.


posted @ 2014-10-28 15:41 杰哥 阅读(390) | 评论 (2) | 编辑 收藏
 
[zz]“韩国小姐”的脸到底有多相似?
http://www.guokr.com/article/436974/

编辑的话:2013年“韩国小姐”选美大赛开始之后,最先曝光出的20位佳丽面容之酷似,让人们惊叹不已。我们在黄嘉斌的个人博客上看到了这篇有趣的 分析文章(英文)。在得到翻译授权后,死理性派将本文编译发布,以飨读者。

 

(原作者/黄嘉斌 译/小行踪)前一阵,一张集合了20 位“韩国小姐”选美大赛大邱区选手的GIF图(见下)广为流传,世人纷纷震惊于韩国整容技术的高度一致性。有网友称“韩国整容界的混乱终于在这一张脸上体现出来了”。那么,这20位韩国小姐的脸到底有多相似?让我们用科学的方法来揭开谜底。

首先,放出20位佳丽集合图,并对她们进行编号(第一列从上往下依次为1-4号,第二列为5-8号,以此类推)。
通过简单的计算摄影学方法,可以将20张图片的特征集合到一张图片上,得出这20位佳丽的“平均脸”。结果如下:

然后,通过一个视频来观察一下这20张脸的渐变情况,看看每张图片之间的变化幅度。

 

到目前为止,只能借助上面这些可视化对象进行定性分析,通过主观评价得出结论(结论是像呢还是像呢还是像呢?)。接下来,还需要进行定量分析。

第一步,要构建这些选手面部的“特征空间”。不过,由于选手在拍照时的姿势差异和不同的发型干扰,我们不能用标准的“主成分分析法”(Principle Component Analysis,简称PCA)构建特征空间。因此,需要用一种鲁棒性更强的PCA,来进行脸部图像的低秩部分(low rank part)分解和稀疏误差(sparse errors)分解,如下图中的三个例子所示:

第二步,通过奇异值分解法(singular value decomposition),可以得到这 20 张脸的“特征脸”以及对应的特征值,从下面这张曲线图中可以看到,没有特征脸的特征值大于等于 7,因此这些图像数据的秩为 6。

将 6 张特征脸图像化如下,其中包含了20张脸部图像的主要变化。

第三步,将每张脸投影到特征脸上,分析出这些脸部图像在特征空间中是怎样分布的。下图是 20 张脸的特征系数曲线,可以看到,大部分特征差异都集中在前两个特征值上。

再将每张脸对应前两个特征值的系数绘制成图,就可以看出这 20 位选手的外貌特征有多相似(分布越近的点代表相似程度越高)。

第四步,通过两两对比来比较这些参赛选手互相之间的外貌相似程度。下图中,方块颜色越蓝表示两者越相似,越红表示越不相似。

通过对上图的统计,可以得出下面这张横向对比图,横轴代表选手编号,纵轴代表差异程度高低。

最后,我们可以看到,这20位“韩国小姐”参赛选手之中,与“平均脸”最接近,也就是与其他人长得最像的三位分别是7号、12号和15号选手。

而与其他人外貌相似程度最低的三位分别是 1 号、2 号和 6 号选手。恭喜她们!

5月3日,“韩国小姐”大邱赛区的大众投票结果出炉。前五名分别是5号、 1号、 15号、20号与19号佳丽。其中位列二三名的1号与15号佳丽分别在“最相似”与“最不相似”三人组中。这似乎与那个著名的观点“大众脸很吸引人,但最吸引人的却不是大众脸”有所巧合。

当我们在前两个特征值系数图中找到前五名佳丽(红点标记),可以发现,大众在投票过程中似乎避开了选择互相之间外貌非常近似的佳丽。

友情提醒:整容结果可能跟你的预期不一样,进行韩式整容需谨慎哦。

posted @ 2014-10-16 09:42 杰哥 阅读(475) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
腾达(Tenda)无线路由器 192.168.0.1 打不开怎么办?

http://www.tenda.com.cn/Support/Details/1064
使用“宽带连接”拨号上网的用户,设置路由器前一定要
断开宽带连接,确保电脑连接了一根短网线到

路由器的1/2/3/4任意接口,然后在不联网的情况下打开IE浏览器输入192.168.0.1

请参考以下方法一步步排查:

方法1:将电脑本地连接设为自动获取ip地址; 请参考:如何把电脑的ip改成自动获取?

方法2:宽带和路由器的线路连接错误;

l 电话线接入的用户:电话线接到猫上面,猫分出来的线接路由器的WAN口(蓝色接口),再找一根短网线,一头接我们路由器的1234任意接口(黄色接口),一头接电脑;

l 直接一根网线接入的用户:直接把您电脑后面接的网线接到我们路由器的WAN口(蓝色接口),再找一根短网线,一头接我们路由器的1234任意接口(黄色接口),一头接电脑;

l 光纤宽带接入的用户:光纤猫之前连接电脑主机的网线接到路由器的WAN口(蓝色接口),再找一根短网线,一头接我们路由器的1234任意接口(黄色接口),一头接电脑;

方法3:更换浏览器重新登录路由器界面,注意默认登录密码为小写admin ;

方法4:在路由器通电的情况下,长按路由器接口旁边Reset小孔(按钮)10秒左右,即可复位;

方法5:手动设置本地连接IP地址为:192.168.0.X(1<X<254); 请参考:如何给电脑指定ip地址?

方法6:如果打开浏览器弹出拨号连接,请点击“设置”-选择“从不进行拨号连接”-“确定”然后重新登录即可;

方法7:如果浏览器中弹出脱机工作,请打开浏览器选择“文件”-取消“脱机工作”前面的勾即可;

posted @ 2014-10-12 18:56 杰哥 阅读(509) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
好论文是如何炼成的

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4caedc7a0100kie4.html

演讲:林宙辰 视觉计算组

整理:孙凌

好论文是如何炼成的

微软亚洲研究院视觉计算组林宙辰研究员在又一个与实习生对话的“星期五讲座”中,从宏观到微观,从写论文的哲学、习惯到技巧,系统地解答了:“为什么要写论文”、“什么样的论文才是好论文”、“好论文是如何写出来的”三个问题。

为什么要写论文——分享与提炼

要写出好论文,技巧只是锦上添花,当你了理解了写论文的必要性,用心写作的意识便会油然而生,所谓正心诚意为先,而后才能齐家治国。我们为什么要写论文?许多学生回答是:老师要求写,或者写论文才能毕业。不幸的是,以上答案很少能催生出优秀的论文。正解是:第一,研究者有优秀的研究成果要分享,并希望在学术圈内制造自己的影响。论文极大地提升了分享的效率,文章在手,重复宣讲的烦恼不再有。以前10个人向你咨询,你要讲10遍,现在只是一篇文章,轻轻点击,发予10人的简单操作。第二,写论文可以极大地帮助自己提炼想法,把粗略的想法精细化。本来思路上也许有盲点,但当你必须考虑如何让他人接受自己的观点时,几行论点的草稿自然是不够的,将所有材料重新进行有机整合是十分必要的。

以下诗句也说明了写作对研究者的意义:

好论文是如何炼成的

何时开始写论文

对这个问题的错误答案是:现在必须写了,不写不能毕业,或会议的截稿日期将近。不幸的是,匆匆赶制的论文往往质量不佳。写文章颇耗时日,好文章不是3-5天赶出来的。正解是:当材料充分、思考清晰、实验结果齐备时,动笔时机才成熟。

什么是好文章——想法好、表达好、语言好

好论文是如何炼成的


首先,文章要内容好、想法好,不能只靠包装。所谓内行看门道,论文最终要给同行看,他们自然会把你的想法和现有的想法进行比较,你的想法要经得起推敲。

其次,想法还要语句通顺、逻辑连贯地表达出来。好论文首先要结构清楚,逻辑性强,前后呼应。例如,文章靠后部分如果引用一些知识,可以先用文献综述在前方铺垫好,给读者一定的知识储备,避免造成理解困难。其次,解释要清晰。论文,尤其是工程类论文,要能够让读者重现自己的算法,就要求必须解释清楚每一个步骤。论证要充分翔实,要充分地向读者展现自己想法的价值。

在向读者展示的过程中,一些辅助手段可以让文章中的解释更加清晰,例如图表、直观的记号。例如我们学习物理学时使用的符号非常直观:用希腊字母来表示角度、小写字母表示矢量、大写字母表示矩阵。记号非常有助于思维过程,阿拉伯数字系统影响巨大,而其它计数法都消亡了,那是因为这种系统对记忆、理解都有很大的帮助。当然,如果一定要用其它符号进行表示,对文章内容没有影响,但读者在阅读时已经对符号所代表意义有所假定,如果改变了现有假定,会造成阅读障碍。

第三,从语言上说,参加国际学术会议的论文一般是英文论文,我们用非母语很难做到文采飞扬,但至少可以语言平实而顺畅,杜绝语病和错别字。单词拼写、时态,甚至标点符号也要运用规范,尤其是数学公式里的标点符号。

写论文的几大误区——想法多、吹大牛、太复杂、过多引用自己的文章

有人认为“想法越多,论文越好”,但对于论文,特别是工程类论文,中心思想集中非常重要。一般地说,对于会议论文,由于篇幅和审稿时间的限制,一篇文章以讨论一个方法、解决一个问题为好。对于杂志论文,其篇幅可以很长,因此可以深入讨论一个方法在不同问题上的应用。如果有很多种方法,建议每种方法写一篇论文,而且后续投稿所讨论的方法,要和先前所投的方法进行比较。

有人认为“吹得越牛,论文越好”,实际上要对自己的论文有正确认识,审稿人作为你的同行可以辨识出作者是否过分拔高自己。另一方面,过分的自谦也没有必要,因为审稿人不会比作者更愿意费心去挖掘论文的创新之处和贡献。

有人认为“越复杂,越显得我水平高”,但事实上一眼就能看懂,甚至简单到“愚蠢”的文章反而更好,太复杂的论文很容易被拒掉(后面分析审稿人时,会仔细论述这一点)。

有人认为“引用自己越多,越说明自己是该领域的专家”,但恰恰相反,过多引用自己的文章,说服力比较差。

了解审稿人——志愿服务、工作繁忙、潜在对手

好论文是如何炼成的


知彼知己,百战不殆,我们要了解审稿人,写论文才能有的放矢,因为是审稿人决定我们的论文的接收与否。

首先,他们是志愿者,在学术圈里做志愿服务,并不因审稿而产生任何经济收入。他们不一定与你来自同一领域,或研究相同问题,所以,不要直接进入主题,而是要讲清楚问题的来龙去脉,相当于让他在读你的文章时,也学到了知识。大家愿意做审稿人,是因为审稿是拓展视野的简便途径,而且有机会比其他人更早了解到最新的思想。如果审稿人在读你的文章时感到有收获,你的文章会因此得分。

第二,审稿人工作繁忙,他们用业余时间进行服务,常常服务于多种期刊与学术会议,手头经常会积累很多论文待审,并不是只拜读你的一篇文章。所以,文章一定要简明易读,节省他们的时间与精力。

第三,审稿人经常是会议的领域主席(area chair)或杂志的副主编(associate editor)从你引用的论文的作者里挑出来的。他们一般做相关领域的研究,但是经常不会和你做完全一样的问题。所以,不要在文章中对现有工作进行过于苛刻的批评。写论文相当于和读者面对面地对话,你可以提出意见并进行评论,但一定要有礼貌,否则审稿人可能会相当地恼火。

了解了审稿人,我们来看看他们如何审稿。会议和杂志一般会给审稿人提供评审表,提醒审稿人需要考察哪些事项,比较典型的有:第一,论文是否在本会议或杂志的讨论范围之内,如果风马牛不相及,论文会被立即排除。第二,实验结果是否能被重现。第三,论文是否写得好,一般读者是否能读懂。另外,引用的文献是否太多或太少。当你们的工作和审稿人的工作相关时,审稿人很自然地会关心自己的研究是否被引用,如果不加引用,你的文章将被减分。有些人觉得不引用或少引用会显示出文章的新颖性,但是审稿人能看出是否有未引之处。如果被指出重要的文献有缺失,文章将很难被收录,因此不要故意隐瞒你所知道的文献。另外,这也是一种违反学术道德的行为。

关于审稿人,我们的认识常常存在一些误区。有人认为审稿人会认真拜读所审的论文。其实由于审稿人经常同时审多篇论文,如果审稿人能在一篇文章完整地花上2小时,就算非常负责了。审稿的典型的顺序是:题目→作者→摘要→结论→参考文献→导言。审稿人看参考文献经常是看他/她的论文是否被引用。至此,正文还没看,审稿人就已经有了是否收录的倾向性,后续的阅读只是为了找正面/负面的证据来支持他/她的决定。所以,要把所有重点在前面提到的几个环节中强有力地展示清楚,使得审稿人能够尽快正确理解你的论文的创新之处和贡献。

论文的组成部分

好论文是如何炼成的

以下所列的论文组成部分,要视具体的情况取舍,比如附录,如果没有数学公式可推导,就可以没有。次序也可以视具体情况调整,比如“相关工作”有时会放在最后,因为有时评论前人工作时先需要理解当前论文的工作,如果放在文章的前半部分,审稿人很难读懂,而如果放在后面,审稿人读懂评论和比较就会比较容易。

“题目”就是用一句话来概括自己的文章。好的题目有两个要素。首先,不能有歧义,要能让审稿人正确联想出文章做了什么。其次,要便于记忆,否则读者日后要写论文时,你的论文早已经不知丢在何处,如果有容易记忆的题目,他会优先想到你的文章。要做到这点,题目要短、要有关键的字眼。

“摘要”就是给出论文的概况,吸引读者。在这里要给一些适当的细节,简略描述你的方法是如何实现的、有哪些组成组成部分(components)、实验结果如何、比现有的技术提高了多少。

“导言”部分很重要,首先要讲明做本研究动机,讲明为什么本文所述的研究很重要?为什么该研究是值得做的?如果不能很好地论证,后面写得再好也没有用,因为大家不会浪费时间在“没有用”的东西上。其次,本文的贡献、创新性要明确突出,不要让人误认为你的研究与别人相似。第三,介绍你的方法时要比摘要详细些,但是不要给太多的细节。

“相关工作”是为了证明你的工作的新颖性的。因此对前人的研究的引用要完整,并且一定要尊重相关文献的作者,可以指出其缺点,但一定要礼貌,要以建设性的方式提出。

“正文”用来介绍技术上的细节,终极目的是要让人理解你的方法并能重现实验结果。首先,逻辑要清晰,其次,技术上的细节不能缺失。但是,如果细节可能喧宾夺主,则要适当删减或挪到附录甚至补充材料里,以免干扰正常的阅读节奏。如果文章比较复杂,可以叙述一下方法的组成部分,画出框图,展示方法、内容及其关系。文章的实验结果要证明“我的方法的确比现有最好的方法还要好”。有一个细节需要注意:有些同学在文中用红、绿、蓝色来指示对象,但经常图片打印出来都是灰色的,对象难以区分,所以最好不要用颜色来指示图片里的对象,而要尽量用不同样式的线型、填充模式等,再打印出来确认不同对象的确是可以区分的。另外,对于所有的图、表,要在正文里加以说明,对于反常规的结果尤其要突出地论述其原因。

“结论”部分是给读者留下印象的最后机会,要进一步突出自己的贡献。

你还可以开诚布公地承认自己的缺点,其实这会让审稿人留下好印象,并且给其它读者以提升空间,让他们沿着你的方向继续前行。

有一个很不好的做法,就是将摘要、导言里对方法的介绍和结论用同样的话进行表述,甚至互相拷贝。文章的摘要、介绍、结论,要在不同的细节层次上介绍你的方法、强调你的贡献。

文章末的“参考文献”要完整、相关性要强。当叙述到与本文相关的最新技术或不常用的技术时,一定要频繁地引用相关文献,不然审稿人有可能会误以为你把这些工作声明成你的贡献,最终对你的文章产生负面影响。

“附录”不常有。如果细节特别长,放在正文中影响正常的阅读节奏,导致读者读完细节就已经忘记了前文,则可以放在附录里,当读者希望看细节时再参考这一部分。

如何写论文——日积月累的好习惯

好论文是如何炼成的

写论文这个过程,要经历几个阶段。首先要准备材料,其次,在进行思考和实验的过程中要书写并保存一些草稿,之后再把细节填充进去。等材料收集齐备,就可以进行修改。修改有两种, “大修改”是revise,意思是可以把段落顺序进行调换,可以大篇幅地进行删除、增补,而“小修改”是edit,即“编辑”,例如对于用词和标点符号的修改。修改论文时,最重要一点,就是要从一个做相关工作、但不和你做完全一样的问题的人的角度来审视你的论文,只有这样才能最佳地组织文章结构、确定需要介绍多少相关知识和技术细节。

写作顺序没有固定的模式,可以完全遵从自己的习惯。你可以从头写到尾,可以先写技术细节再写导言,也可以先搭框架,再填充细节。但是,需要格外注意的是,写论文的功夫在平时,要注意积累材料,注意记录平时读文献时的主要想法、作者、文章题目、页码、与其它文章的区别等,另外,实验结果也要及时记录。随时进行记录的好习惯,会把你的写作时间分散到平时,让写作更“轻松”。如果平时只是拼命做实验,最后三天熬夜写文章,结果一般都不尽如人意,因为这样容易丢三落四,且常常会出现问题,例如有时会发现实验参数不对,但此时为时已晚。

在修改过程中,以下是一些值得推荐的技巧。

要注意,一定不要依赖别人,如果你只会做实验,希望让他人代写论文,你的文章永远要挂他人之名,你永远没有独立的作品。平时要多积累,可以多摘抄一些好词好句。要记录下自己的错误,同样的错误尽量避免犯两次。请别人帮你改过的版本最好保留下来,多跟帮你改文章的人交流,了解他们做这些改动的原因。字处理软件提示可能拼写错误的词要重点审查一遍。如果有余力,申请去帮忙审稿,这样就可以通过审稿人的角度来看稿件,从而反思自己的论文。

写作不仅需要结构严谨、内容充实,语言也要顺畅可读。我们可以通过遵循以下写作注意事项,来逐步提高写作能力。

好论文是如何炼成的

如果总是先写中文再译成英文,英语很难提高。直接用英语写作,刚开始可能很困难,可能写完5行字,就已经花了一小时,但是万事开头难,迈出第一步,路会越走越顺。对于我的学生,我一般会认真指导他们完成第一篇,从第二篇开始,就基本上不用太费心。其次,要用自己最熟悉的、确定不会产生歧义的单词。不要用金山词霸等软件直接查词,选择自己没有使用过的词,这样很容易产生歧义。第三,每段只讲一个要点,并且要明确。第四,毕竟是在进行科技文献写作,注意语言要正式,要进行提炼,用语不要过于琐碎家常。第五,要避免“毫无疑问”(no doubt)、“绝对”( absolutely)、“显然”(obviously)这类绝对化的用词。第六,不要使用复杂的语句,要尽量简单明晰,便于读者理解。另外,要注意衔接过过渡,选择正确的过渡词与联接词,还要注意转折,注意连贯性,避免行文跳跃。最后,现在很多字处理软件都提供拼写检查功能,对于软件提示可能出错的字,一定要仔细再检查。

结论

好论文是如何炼成的

今天这场关于论文写作的讲座,围绕写作的意义、好论文的标准、审稿人的情况,和写好论文的注意事项和技巧等几个问题进行了讨论。

首先,写作不是为了应付任务,而是为了让你对问题的理解更加深入和完整。写作的目的不应该是为了赶“deadline”,而是因为有思索、有内容,想要进行分享。其次,一篇好的论文,是好的内容与好的写作的结合。第三,决定论文“生死”的审稿人,工作繁忙,没有时间仔细推敲你的文章,因而一定要让文章重点突出、逻辑清晰、用语简明,从而减轻他们的工作量。第四,要养成经常用文档进行记录的习惯,将写作时间分散到平时,写文章的过程才会顺利。最后,要自己首先修改、修改、再修改,而不要想着依赖他人。所谓的“依赖”,就是在自己还没修改到无法改得更好时,就交给别人。只有对自己的文章负100%的责任,才能最快速地提高。

以上要点,我们唯有以认真负责之心、多次实践之行,才能真正掌握,才能写出好论文。(以上部分内容参考Sing Bing Kang、张亚勤、Ashley Chang等人的讲演稿。)

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作者简介:

林宙辰博士是微软亚洲研究院视觉计算组的主管研究员。2000年获得北京大学数学学院理学博士学位,同年加入微软亚洲研究院。现在是北京交通大学、上海交通大学和东南大学的客座教授、中科院计算所的客座研究员和IEEE的高级会员。他的研究理念遵从Vladimir N. Vapnik的名言“Nothing is more practical than a good theory.”(没有什么比一个好的理论更加实用)

参考文献:
Sing Bing Kang, A Perspective on Doing Effective Research

Ya-Qin Zhang, How to Publish a (Good) Paper?

Ashley Chang, English Writing

posted @ 2014-10-08 20:08 杰哥 阅读(261) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
方差与样本方差
方差定义见“概率论与数理统计(浙大四版)”P109.
样本方差的标准定义见“概率论与数理统计
(浙大四版)”P145,注意是除以1/(n-1)不是1/n,尽管根据方差定义,感觉应该是除以1/n。看std的matlab帮助:There are two common textbook definitions for the standard deviation s of a data vector X.一个是除以n,一个是除以n-1。
通过除以1/(n-1)能证明样本方差是方差的无偏估计,见“概率论与数理统计(浙大四版)”P151公式(3.20),Hanyang Peng曾经给我推过这个证明,很easy。

matlab函数var,matlab2013a帮助说明
var normalizes V by N– 1 if N > 1, where N isthe sample size. This is an unbiased estimator of the variance ofthe population from which X is drawn, as long as X consists of independent, identically distributed samples. For N =1, V is normalized by 1.
V = var(X,1) normalizesby N and produces the second moment of the sample about its mean. var(X,0) is equivalent to var(X).
second moment:二阶矩
posted @ 2014-09-13 18:04 杰哥 阅读(391) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
教育部关于公布第三批“精品视频
     摘要: http://www.moe.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/s6871/201306/153010.html 各省、自治区、直辖市教育厅(教委),新疆生产建设兵团教育局,有关部门(单位)教育司(局),解放军总参谋部军训部,部属各高等学校:   根据《教育部 财政部关于“十二五”期间实施“高等学校本科教学质...  阅读全文
posted @ 2014-09-09 10:15 杰哥 阅读(298) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
如何将视频网站上的视频下载到本地?
1 安装火狐浏览器
2 安装插件
http://mozilla.com.cn/addon/20-netvideohunter-video-downloade/
通过这个下载了Ming Zhu教授的数据挖掘视频
(This is with Lianrui Fu's help)

下载Honglak Lee老师的Deep learning视频方法: 谷歌浏览器,点左侧的“应用”,“Chrom网上应用店”, search "flash video downloader", 有三个,都添加进来。不能用的话,可以移除的。(This is with Zhengxia's help on April 4, 2019.)
posted @ 2014-09-02 15:16 杰哥 阅读(389) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
为什么人前进的路总是被自己挡住
     摘要: https://www.evernote.com/shard/s150/sh/3de79ff0-5778-417c-9bcb-6c0111a26694/29958003bb71992667ce3f42fd4ca875熊辉教授简介: 1995年毕业于中国科大自动化系,1995年至1998年任职于EBM(深圳),1999年进入新加坡国立大学学习,并于2000年获计算机专业硕士学位,之后赴美国明尼苏达大...  阅读全文
posted @ 2014-08-27 13:19 杰哥 阅读(1219) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
降维算法让脑神经大数据处理变简单
http://www.cas.cn/xw/kjsm/gjdt/201408/t20140826_4191953.shtml

绝大部分感觉、认知和运动发起功能都依赖脑中大量神经元相互作用。随着神经元记录技术的发展,科学家能同时监视、记录脑中数百个神经元的活动,并有望将这一数字成倍提高。但关键问题不是为了超越单个神经元,而是从这些神经元集群的记录中,能得到什么科学解释。

  对神经元活动的简单记录不会自动产生明确的表达,让科学家理解大脑是怎样工作的。据物理学家组织网8月25日(北京时间)报道,美国卡内基·梅隆大学(CMU)和哥伦比亚大学(CU)的两位科学家在最近一期的《自然·神经科学》杂志上联合发表了一篇评论文章,谈到为何要研究大量神经元的共同活动,并提出一种名为降维算法的机器学习算法,可以有效处理大量记录数据,帮助解释大量神经元的活动。

  “神经科学中的一个核心原则就是,大量神经元一起工作才能产生脑功能。但大部分的标准分析法却一次只能分析一两个神经元,要想理解大量神经元是怎样互相合作的,必须用一种先进的统计方法,如降维计算,才能解释这种大尺度的神经记录。”CMU电学与计算机工程和生物医学工程副教授拜伦·余说。

  降维算法是将数据由高维减到低维,用来揭示数据的本质低维结构。在神经科学中,是用少数潜在或隐藏的变量来概括大量神经元的活动。比如在我们反复思考时,或在头脑中解决数学问题时,所有活动都是在脑内进行而不在外部世界,通过这些潜在变量可以跟踪一个人的思路。它提供了一种深入的工具,让人们能理解大脑是如何区分不同的气味,在不确定的情况下做出决策,在没有真实动作时考虑要移动哪个肢体。两位作者认为,把降维算法作为一种标准分析方法,在人们比较研究健康大脑和异常大脑的活动方式时将会更容易,最终为脑损伤和脑功能紊乱带来更好的治疗方法。

  哥伦比亚大学统计学副教授约翰·康宁汉姆说:“科学研究的一个主要目标就是用简单的术语解释复杂的现象。传统的神经科学家一直在寻找简化单个神经元的方法,但他们发现,神经元的活动模式具有变化的特征,一次只检查一个神经元是很难理解这些活动的。降维算法为我们提供了一种涵盖单个神经元的变化的方法,为神经元之间的彼此互动找到简单的解释。”

  研究人员还指出,虽然在神经科学中降维算法还相对较新,但已显出光明前景。随着神经记录技术的发展和美国脑计划的展开,大数据会变得更大,降维算法可能成为一种必不可少的数据处理方法。

http://www.nature.com/neuro/journal/vaop/ncurrent/full/nn.3776.html   这个是原文的链接

阅读记录:read twice

posted @ 2014-08-26 16:40 杰哥 阅读(229) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
How to Do Great Research

http://greatresearch.org/2013/08/14/managing-your-advisor/

With the new academic term almost upon us, several of my students started to put together a list of practical advice for incoming students—including various niceties such as how to gain access to the lab, how to get accounts, how to submit reimbursements, and so forth. I wanted to contribute to the list of advice, and I figured I could offer some value by giving advice to new students about how to gain traction on their research as quickly as possible. This post is the first in a series of a few posts on that topic; in this post, I will cover the topic of managing your advisor.

The notion of an advisor is an interesting concept for many new Ph.D. students. Incoming graduate students typically have one of two backgrounds: some come straight from undergraduate studies (and, hence, may have never had a manager or a boss overseeing their career); others have spent some time in the workforce and have decided to return to the university and begin a career in research (and, hence, have some notion of what it is like to have a manager). An advisor-student relationship is unique, though, and will be a new experience for both types of incoming students. The relationship is similar to a manager relationship, but has several differentiating features. First, your advisor is often a collaborator on equal footing. Although an incoming Ph.D. student is not (yet) a peer of his or her advisor, the goal is that by the end of the Ph.D. process, the student and advisor will be peers. In this sense, the Ph.D. is a true apprenticeship. My students don’t work for me; they work with me. Second, your advisor is not a manager in the strict sense, but is literally an advisor: You are in control of shaping your own graduate career, from what you choose to work on to who you work with. Your advisor should be a catalyst and facilitator for your success and should not be treating you as an employee or “hired labor”. Although some research contracts have deliverables, you should be suspicious of any advisor who wants to constantly hold you to tight deliverables, as it will constrain your autonomy and creativity; that type of advisor will ultimately be more like a manager, and you can find plenty of managers in industry who will pay you a much higher salary. If you find that your advisor is bossing you around or restricting your autonomy or creativity, change advisors as soon as possible.

In any advisor or managerial context, it is important to recognize the importance of “managing up”. While there may be strategic reasons to do this in any context, the most important reason to learn how to manage your advisor is to make the most of your graduate career. Many things compete for your advisor’s attention—papers, grants, proposals, teaching, committees, other students, outside opportunities, etc. At the same time, everyone’s Ph.D. experience is unique, and it is incumbent on you to work with your advisor to help you define your own trajectory and also to create a working relationship that works for both of you.

In my seven years as an advisor, I have learned a few things about my working style. Here is some of the advice I have offered my students about how to manage me. Many of these tips may be useful in general for other Ph.D. students who want to help build a better relationship with their advisor and help get the most out of their graduate careers:

  • Ask your advisor for what you need. Want to attend a conference, get an introduction to a senior colleague in the field, buy a book or other equipment, find an internship, get a travel grant, or something else? Be proactive. The answer will be “yes” more often than you think .
  • Scheduling meetings. I have a Google calendar that I share with all of my students. If a meeting or event is not on my calendar, the student should assume that the meeting is not happening, even if the meeting has been discussed (and agreed on!) in the hallway. There is no way to keep track of hallway discussions for scheduling and they are quickly forgotten. Though it’s not strictly necessary, I advise my students to consider sending a reminder/minutes/confirmation before the meeting; this relates to the point below on making meetings count. Scheduling meetings sometimes can generate an explosion of email—this is a recipe for disaster and ensuring that you never get to meet your advisor (see below on email); if scheduling is proceeding slowly, limit the email thread to 1-2 emails before suggesting a meeting invitation by Google calendar. If all else fails, send a meeting invitation during an open slot; in the worst case, your advisor will react by moving it to a time that works (it is on the calendar and thus can no longer be deferred indefinitely).

  • Try to meet your advisor once a week, even if you think you have nothing to talk about. Make an effort to schedule a meeting once a week, even if the meeting is short; in my experience, I have found that sometimes even a ten-minute meeting with a student can make a huge difference for working around a mental block or changing an approach to a problem. Do not assume that a meeting cannot happen simply because your advisor is not in town. Short meetings by Google hangout are often very handy. In fact, throughout the summer of 2013, I was rarely at Georgia Tech; many of my students actually found it easier to meet me when I was traveling because I wasn’t being constantly bombarded by things related to the daily drumbeat at the university (e.g., committee meetings, interruptions from admins, teaching, etc.). Consider having a meeting even if you think there’s nothing to report. You may find you are stuck in a rathole, and you may not even realize it. You should be particularly worried if you have spent 2-3 weeks “debugging” or on some “implementation” without getting any feedback. Chances are, you are ratholing on something that probably isn’t getting you any closer to a publication. Seek help immediately!

  • Attend every single group meeting. Do not miss group meetings. These are one of the most important structural elements of your graduate career that actually relates to your research. Group meetings are important for several reasons: (1) You learn about what others in the group are doing, which may be a useful resource (or, you may find out you can be a resource to someone else). This all helps with collaborating across the group. (2) You find out what your advisor has been up to and why he or she has not been replying to your emails immediately. (3) You can quickly identify if you need to have a longer meeting with your advisor, with other students in the group, etc. This can be a huge timesaver. (4) Group meetings mark the passage of time. It is useful to hold yourself accountable and make sure that weeks and months don’t slip away without progress. I have group meetings with my students three times a week; initially, I thought that this might be excessive, but it turns out to work pretty well. Three short group meetings can often be a lot better than one extended group meeting. I will expand on this more in a later post.

  • If you need more of your advisor’s time, ask for it. Students are often confused or concerned that an advisor spends more time with some students than with others and may even (wrongly) think that the advisor is either less excited about a particular project or (worse) doesn’t like some students as much as others. (I remember comparing notes with my fellow Ph.D. students in grad school about how much time our advisor was spending with each of us.) Yet, it is important to remember that good advisors don’t play favorites. The time that an advisor spends with a student (or on a project) is typically determined by the advisor’s perception of how much time is needed; the required time can vary dramatically according to both the stage of the project and the stage of the student’s development. Students who are early in their careers typically need (and should be asking for) a lot of guidance and “closed loop” feedback. Students who are close to graduating also tend to need more attention of a different sort—help with building their professional network, seeking out job prospects, practicing job talks, and generally landing on their feet. Similarly, nascent research projects or projects with substantial coordination components (e.g., large systems-building efforts) often need a lot of advisor attention, since they have lots of moving parts and can involve coordination between multiple sub-projects and students. Do not be overly concerned about strict time accounting. If you feel you need more time, simply ask for it—or, better yet, just try to take more time (walk into your advisor’s office, approach him or her on IM, send regular email updates…whatever it takes). Advisors tend to spend more time with students who demand more of their time.
  • Keep your emails short and to the point. Here is a simple rule of thumb: If the email is longer than one paragraph, it probably won’t get read right away, particularly if there is no summary at the beginning of it. It almost certainly won’t get an immediate response. Additionally, consider whether email is the fastest way to resolve something, or whether it’s quicker to have a 5-10 minute meeting, hangout, IM chat, phone call, or whatever. Use the right communication mode for the job.

  • Do not assume that if your email doesn’t get a reply, it hasn’t been read. I read everything in my inbox, almost always on the same day that it arrives. Unfortunately, I also receive 300-500 emails per day in my inbox (not mailing lists), many of which are actionable. Suppose that half of those emails required action, and that each one required one minute to process and respond to—that’s already six or seven hours a day just to process email. That is insane and can kill anyone’s productivity. I am convinced that it is possible for a professor to do nothing else in life except reply to email. To control this insanity, I often process emails “in batch mode”—leaving email to (mostly) pile up for a few days and then responding to a bunch at once. I tell my students that if they do not receive a reply right away, “retransmission” after a few days is fine. I do not consider this to be rude, nagging, or pestering behavior; most likely I have simply just forgotten (I have found that it’s surprisingly difficult to even keep a to do list for all of these things that students ask professors to do, as doing so becomes a monster mega-task in and of itself). Before sending a retransmission (or initial email), however, consider whether you have chosen the best medium for your message. Sometimes an in-person meeting or IM follow up to a an email will get the response you want/need.

  • Make the meetings count. Many meetings are wasted by not asking yourself simple “does this make sense?” questions before presenting a plot/result. I ask my students to read Jon Bentley’s “Programming Pearls”, particularly the chapter on back of the envelope calculations. Also, I advise my students to read Vern Paxson’s “Strategies for Sound Internet Measurement”. Your advisor has almost certainly seen a ton of plots/experiments/data and is pretty good at quickly determining whether a graph that you spent two days producing makes any sense at all. You can have a more productive meeting if you do some simple debugging of plots before hand. On this note, bringing specific, concrete things that your advisor can react to is helpful. “I ran some experiments and things seem to look OK.” is a report I have heard many times from students. Such a report is utterly useless. Even if it were true (often things may not be OK), it is impossible to give feedback on or brainstorm based on vague statements. You are likely to get a “sounds good!” in response, which is equally useless for you. Bring something concrete to discuss. You can present anything: A performance number, a paragraph of writing, a plot, … something to react to and figure out next steps. Even a plot that appears buggy or inexplicable is sometimes a good topic for a meeting, too, presuming you’ve recognized the discrepancies and can’t figure out the problem. Sometimes what appears to be a bug might in fact be an interesting artifact, or even the spark for a new paper or discovery.

  • Take notes and organize them. The students who make the best use of meetings tend to have: (1) an agenda beforehand; (2) minutes afterwards; (3) something focused and concrete to discuss/think about/talk about; (4) a consolidated place to keep minutes. Your advisor can read these minutes to prepare for the upcoming meeting, think about problems offline, review/think about the problem outside of meetings, and guide progress. Sometimes your advisor may take notes, sometimes not. Don’t count on it. Even if your advisor is taking notes, your notes will complement and fill in gaps. Different people remember different things. Taking notes is also an important opportunity to practice writing—and students need to practice writing at every opportunity (more on that in a later post).

  • Do not wait until the last minute to write your paper. Most graduate students are working on one or at most two papers or projects at any given time. It can thus be easy to overlook the fact that your advisor is involved in many more things (albeit at a higher level) and, from a purely practical standpoint, might be submitting two or three papers to the same conference deadline. Thus, waiting until the last minute to write a paper draft (or complete a project) is an invitation for scattered, distracted, and superficial feedback (and severely diminished chances of a strong paper submission). Can you write a good paper or think clearly while doing four things at once? If not, consider your poor advisor, whose aging brain is no longer as agile as yours. Write early, write often. Writing is not a task that happens after the research is done; rather, it is part of the research and thinking process, not something that is done when the research is done. Writing is part of the research. I ask my students to have a complete paper draft at least one week before the deadline. Nobody ever follows this advice, and I think that we can recognize that it is idealistic. I’ve periodically threatened to ban paper submissions if there is no draft a week before; I don’t have the will to do that, although I know at least one of my collaborators who enforces this rule. Still, the point remains: early attention == focused attention == good attention.

  • Do not ask for a recommendation letter with less than one week’s notice. A letter takes at least an hour to write—longer if there is no earlier draft from another instance. Short notice makes for letters that will probably not be as strong as they could be, because a good letter takes time to polish. Consider writing the first draft yourself, or at least putting some points into bullet form or providing an up-to-date CV, for quick reference. All of this stuff makes the letter stronger and easier to write.

This list is mostly based on tips and tricks that I have found work for me. I refined this list of advice after a discussion with Professor Jennifer Rexford, who is also full of useful advice. Jen’s advice for new graduate students is particularly useful; I am in strong agreement with her thoughts on the benefits of regularly coming to the lab and integrating with a research group. I’m interested to hear what other tips and tricks people have for managing their advisor(s), or thoughts from other faculty members about tips they find that work well. In the coming weeks and months, I will follow up with specific posts on advice for writing, preparing talks, and managing time.

posted @ 2014-08-19 20:09 杰哥 阅读(249) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
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