paper-enjoy

2024-03-21 08:10
文章标签 paper enjoy

本文主要是介绍paper-enjoy,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、我想知道的是什么嘞?(问问自己

  • 看的目的——>想得到什么
  • 看的时间限制——>材料文本的重要性而决定/本论文的价值
  • 看的节奏——>去读论文,重点points-key/get自己想要的
  • 看的收获到什么程度——>反思回顾,实践可用;做笔记之后不再回看重复——>目的是认知体系与思维训练

收获到的是道不是术:研究什么问题,运用什么方法 (思维过程) ,得到什么结果

二、实践:实践最重要

  • 先明确读论文的目的:自己要get的信息
  • 然后开始:
  1. 关键词、标题(兴趣)——>摘要(文章的方法特色和主要贡献)——>结论(看得出的结论是否相关,无关则舍弃/筛选很重要):大概内容/是否值得读,并划分自己的时间
  2. 图表和数据(真实原汁原味的东西)——>引言(介绍研究的背景,背景下论文想解决的问题和重要性);

对课题不太熟悉,先搜集几十篇和自己课题相关的论文,只读摘要和引言,快速了解这个领域以前研究的概况。

  1. 深挖细节:结果和讨论——>核心,值得花费大部分时间来阅读
  2. 读实验部分:最难读的部分
  • 看完其他内容,认为这篇论文有足够价值后再去读这部分
  • 仔细阅读,了解作者究竟做了哪些工作

三、有意识训练的能力:)才是本质

要求的能力:

  1. 自己从几十篇论文中筛选和自己密切相关的片段,然后阅读与吸收,自己组织成一个有系统的知识
  2. 批判的能力/辩证思考:真的找到充分理由去支持的批判——方法是否有效,逻辑是否严谨,分析方法是否有效
系统阅读论文集
  1. 资源数量没有限制:有了目标之后收集资源并整合
  • 得到所有关于这个关键词的资源都要整合
  • 重要的是创建一个有效的,论文、视频、文章的短名单
  1. 将认为有关的资源深入研究
  • 绘制一张表格:对每个资源的理解程度做一个实时跟踪
    最好对收集到的资源都有一个10%~20%的理解程度
  • 5-20:对这个领域及研究进展有了基本的了解
  • 50-100:非常了解这个领域
  1. 可以做一下笔记,用自己的话总结论文中的关键发现、技术和研究
  2. 论文至少要读三遍:上面的步骤

干巴得!稳扎稳打,而不是短时的突击,才能长久的学习

每个月至少阅读四篇论文来达到理解的目的
在这里插入图片描述

四、解决遇到的问题:真实的能力训练细节详述

入门

  • 检索文件:关键词专业性/从权威
  • 文献值不值得:是不是自己想要的+英文能力一般,专业术语不懂/阅读速度慢
  • 精读与泛读分类,一个月/次,至少50篇文献
  • 读论文:
  1. 先综述性论文:领域动态,细读
  2. 带着问题去读(见下)

在这里插入图片描述

  1. 提高阅读速度:做笔记,专门看文献的笔记本

一篇文章一页纸笔记

  1. 上面三个问题的答案
  2. 专业词汇、术语、好的句型和词汇——>每天用半小时复习前一天记下的笔记,是快速掌握专业术语、提速的最好方法/1个月明显提高

高级

  1. 重点抓取去阅读:思维训练
    在这里插入图片描述
所以你看完文献后,明白作者要解决的问题、方法是什么、论证过程是什么,能够回答这三点就可以了
  1. 看完文章要提出想法啊:锻炼辩证思考能力
  1. 每次看完文献尝试在文中找几个问题:不足之处/没有考虑到的点——>获取idea
  2. 带着这样的问题再去搜相关文献,看看有没有人做过研究——>集中式的阅读文献,能够让知识呈爆炸式聚集在脑海里

这篇关于paper-enjoy的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/832174

相关文章

【TJU】2944 Mussy Paper 最大权闭合子图

传送门:【TJU】2944 Mussy Paper 题目分析:最大权闭合子图模板题。。没啥好说的。。。 PS:置换群的轨道长度的证明迟迟没看懂。。TUT。。十分不开心就来写水题了 代码如下: #include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>using namespace std ;#define R

RAG Paper List - 检索增强生成论文汇总(2)

RAG Paper List - 检索增强生成论文汇总(2) 论文参考:Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey 摘要:模型算法的进步、基础模型的增长以及对高质量数据集的访问推动了人工智能生成内容 (AIGC) 的发展。尽管取得了显著的成功,但 AIGC 仍然面临诸如更新知识、处理长尾数据、减少数据泄漏

Paper Note-MAD-GAN:基于生成对抗网络的时间序列多变量异常检测

原文标题:MAD-GAN: Multivariate Anomaly Detection for Time Series Data with Generative Adversarial Networks 原文作者:Dan Li , Dacheng Chen , Lei Shi , Baihong Jin , Jonathan Goh , and See-Kiong Ng 原文来源:2019I

CV-Paper-增量学习-Large Scale Incremental Learning

目录 0 简介1 什么是偏差2 网络3 loss4 偏差矫正层 0 简介 就简单的说明一下好了,首先是使用蒸馏学习,然后再利用验证集来学习一个简单的线性变换 ax + b 来减少偏差。 这里是把验证集也拿过来训练了,虽然只是学习一个简单的线性变换,因为这个线性变换只有两个参数,所以需要的数据量非常少,虽然这个变换很简单,但是非常有效的提高精度。 文章中说的偏差指的是增量学习

图形编辑器基于Paper.js教程03:认识Paper.js中的所有类

先来认一下Paper的资源对象,小弟有哪些,有个整体的认识。认个脸。 在Paper.js的 官方文档中类大致有如下这些: 基类: ProjectViewItemPointToolSizeSegmentRectangleCurveCurveLocationMatrixColorStyleTweenToolEventGradientGradientStopEvent 二级或三级类 继承Ite

SLAM Paper Reading和代码解析

最近对VINS、LIO-SAM等重新进行了Paper Reading和代码解析。这两篇paper和代码大约在三年前就读过,如今重新读起来,仍觉得十分经典,对SLAM算法研发具有十分重要的借鉴和指导意义。重新来读,对其中的一些关键计算过程也获得了更新清晰的了解,现整理分享出来,供有需要的同学参考。 VINS-MONO算法总结-徐胜攀.pdf资源-CSDN文库 对VINS-MONO的算法框架进

计算机建模| FIT3139 Computational Modelling and Simulation – PAPER 1

本次澳洲写主要为计算机建模相关的限时测试 Question 1 [10 marks = 5 + 5 ] This question is about errors and computer arithmetic. A) Determine an expression that approximates the condition number for the following functi

AIGC-CVPR2024best paper-Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation-论文精读

Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation斩获CVPR2024最佳论文!受大模型中的RLHF技术启发,团队用人类反馈来改进Stable Diffusion等文生图模型。这项研究来自UCSD、谷歌等。 在本文中,作者通过标记不可信或与文本不对齐的图像区域,以及注释文本提示中的哪些单词在图像上被歪曲或丢失来丰富反馈信号。 在 18K 生成图像 (R

【ISAC】paper_NOMA Empowered Integrated Sensing and Communication

NOMA Empowered Integrated Sensing and Communication. 文章目录 ModelCommunication ModelSensing ModelProblem Formulation Solution Model Dual-functional base station (BS) equipped with an N N N-ant

Paper Reading: EfficientAD:毫秒级延迟的准确视觉异常检测

EfficientAD 简介方法高效的patch描述PDN教师pretraining 轻量级的师生模型逻辑异常检测异常图像的标准化 实验局限性 EfficientAD: Accurate Visual Anomaly Detection at Millisecond-Level Latencies EfficientAD:毫秒级延迟的准确视觉异常检测, WACV 2024 pa