一般sci投稿需要上傳latex嗎？一般不必須上傳成功latex。具體來(lái)說(shuō)，是對(duì)大部分SCI期刊雖然是把latex以及個(gè)人推薦排版工具，但word依舊是是可以符合國(guó)家規(guī)定排版需要的，都正常來(lái)說(shuō)word

一般sci投稿需要上傳latex嗎？

一般不必須上傳成功latex。

具體來(lái)說(shuō)，是對(duì)大部分SCI期刊雖然是把latex以及個(gè)人推薦排版工具，但word依舊是是可以符合國(guó)家規(guī)定排版需要的，都正常來(lái)說(shuō)word排版是遠(yuǎn)超LaTeX排版工具之后的比較好排版寫(xiě)作工具了，當(dāng)然，對(duì)此一篇奇怪的文章來(lái)說(shuō)，可以使用LaTeX確實(shí)是是可以全面的勝利更好的排版效果。

普通人學(xué)latex有必要嗎？

有必要，如果急著趕論文又一點(diǎn)不懂latex，建議別用這個(gè)排版，況且這個(gè)怎么學(xué)習(xí)下來(lái)不需要耗費(fèi)肯定會(huì)的時(shí)間，如果不是有時(shí)間學(xué)的話，應(yīng)該我建議你學(xué)一下的，能學(xué)好的話latex排版相比于word排版更方便又快捷，自學(xué)的成本也比精通word成本低

學(xué)數(shù)學(xué)有什么好的軟件？

軟件是程序化的工具，而學(xué)數(shù)學(xué)則是主觀性的思維，因?yàn)橛密浖W(xué)數(shù)學(xué)估計(jì)是不靠譜不的。

用軟件學(xué)數(shù)學(xué)不靠譜點(diǎn)，一些培訓(xùn)機(jī)構(gòu)聲名赫赫可以下載他們的app是可以基礎(chǔ)去學(xué)習(xí)，不過(guò)那就誘出你能參加培訓(xùn)班?；A(chǔ)知識(shí)課本上都有吧，不過(guò)已講的比較比較很清楚，我還是靜下來(lái)好好的讀看看課本，讀到不太懂的就回到懂的地方然后再讀，出現(xiàn)一些不懂的概念也可以不在網(wǎng)上搜索再看看相關(guān)解釋，其實(shí)，如果能認(rèn)真用心肯下功夫，到了最后都能學(xué)懂的。同樣要重視培養(yǎng)自己的自學(xué)能力，對(duì)此很最重要。

不知道你家孩子多大了？處在什么階段？小學(xué)我還是幼兒園？

推薦推薦你可以試試看火花思維，在國(guó)內(nèi)在線數(shù)學(xué)教育領(lǐng)域是也很比較好的專業(yè)的，口碑也也很好！

課程多元化，生動(dòng)有趣，還能夠讓孩子容易理解和接受，是都很國(guó)家公綜合教材的思維能力，運(yùn)算能力，學(xué)習(xí)習(xí)慣的培養(yǎng)課程，適合3-12歲的兒童~

matlab

沒(méi)有大數(shù)據(jù)，我們?cè)撊绾螌C(jī)器學(xué)習(xí)的想法制成原型？

從研究思想的提出到實(shí)驗(yàn)的具體詳細(xì)實(shí)現(xiàn)是工程中的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)?？墒沁@一過(guò)程常常被一些很明顯的小瑕疵所影響。在學(xué)術(shù)界，研究生要受苦的科研——大量的編寫(xiě)代碼，纂寫(xiě)說(shuō)明和論文創(chuàng)作。新的工程項(xiàng)目偶爾會(huì)必須全新的代碼庫(kù)，但正常情況很難把過(guò)去應(yīng)用過(guò)的代碼再向外延伸到這些新項(xiàng)目當(dāng)中去。

實(shí)現(xiàn)此種情況，哥倫比亞大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士生及OpenAI研究者DustinTran從其個(gè)人角度簡(jiǎn)要說(shuō)明了從研究思想到實(shí)驗(yàn)過(guò)程的步驟。其中最最關(guān)鍵的步驟是提出來(lái)新觀點(diǎn)，這而不不需要大量時(shí)間；不過(guò)至多對(duì)作者來(lái)說(shuō)，實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)不光是自學(xué)，更是能解決無(wú)法預(yù)期的問(wèn)題的關(guān)鍵所在。同時(shí)，作者還內(nèi)容明確說(shuō)明：這個(gè)工作流程僅可以參照于實(shí)驗(yàn)方面的研究，理論研究則不需要不違背另外的流程，即便這兩者也有一些聯(lián)合起來(lái)點(diǎn)。

找對(duì)問(wèn)題

在完全開(kāi)始一個(gè)項(xiàng)目之前，要如何讓你的想法「落地之前」藍(lán)月帝國(guó)更開(kāi)始的議題是非常重要的。老是它很簡(jiǎn)單啊——竟像導(dǎo)師會(huì)給你分配任務(wù)；的或去處理一個(gè)特定的數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H中問(wèn)題；又或者和你的合作者并且談話來(lái)確定工作內(nèi)容。

無(wú)比比較普遍的是，研究當(dāng)然是一系列想法（idea）不斷迭代所再產(chǎn)生的結(jié)果，這些想法通常是日常注意談話、近期工作、閱讀理解專業(yè)內(nèi)和專業(yè)外領(lǐng)域文獻(xiàn)和深入研讀最經(jīng)典論文所才能產(chǎn)生的。

我發(fā)現(xiàn)了一種方法更加用處——即達(dá)到一個(gè)單個(gè)體的主文檔（masterdocument），這正常情況不需要很多工作。

必須，它有一個(gè)項(xiàng)目列表來(lái)排序所有的研究想法、問(wèn)題和題目。有時(shí)它們可以是也很高層面的問(wèn)題，竟像「用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的貝葉斯/生成方法」、「解決的辦法機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的公平性問(wèn)題」；也可以不是一些很具體一點(diǎn)的議題，諸如「一次性處理EP中記憶緊張度的推理網(wǎng)絡(luò)」、「規(guī)模偏轉(zhuǎn)角的與對(duì)稱點(diǎn)的Dirichlet先驗(yàn)的分析」。我經(jīng)常會(huì)努力再努力把項(xiàng)目列表寫(xiě)得十分簡(jiǎn)明：子內(nèi)容一些鏈接參與發(fā)起。

后再，依據(jù)接下來(lái)的事情要做的工作來(lái)對(duì)idea清單接受分類。這大多會(huì)給我的情報(bào)營(yíng)研究指明方向。我也是可以依據(jù)什么其方向有無(wú)和我的研究觀點(diǎn)不對(duì)、其必要性和有效性完全改這些項(xiàng)目的優(yōu)先級(jí)。更重要的是的是，這個(gè)列表清單不單是關(guān)與強(qiáng)盜團(tuán)觀點(diǎn)的，更是跪求接下來(lái)我更不愿意研究什么內(nèi)容的。從長(zhǎng)遠(yuǎn)考慮角度來(lái)判斷，這這對(duì)找不到重要問(wèn)題和做出簡(jiǎn)單啊新穎的解決方法是有最重要貢獻(xiàn)的。我經(jīng)常會(huì)訪問(wèn)這個(gè)清單，新的安排好了事務(wù)，添加新想法，刪除掉不必要的議題。結(jié)果當(dāng)我可以具體說(shuō)明一個(gè)idea的時(shí)候，它就是可以下一界一篇比較好宣布的論文了。一般來(lái)說(shuō)，我發(fā)現(xiàn)在同一個(gè)位置（同一個(gè)格式）迭代idea的過(guò)程也可以使宣布論文寫(xiě)作中的銜接和實(shí)驗(yàn)過(guò)程都變的十分完美流暢。

管理的管理一個(gè)項(xiàng)目

我們?yōu)榻诘腶rXiv預(yù)印本搭建的repository

最近喜歡在GitHub存儲(chǔ)庫(kù)中能維護(hù)研究項(xiàng)目。不管一個(gè)「單元」的研究是多少，我都會(huì)將其定義成一種要比自我暗示真包含的東西；比如，它很可能會(huì)連接到一篇某種特定的論文、一個(gè)已被應(yīng)用形式的數(shù)據(jù)分析或目前一個(gè)某種特定主題。

GitHub存儲(chǔ)庫(kù)不但可主要用于跟蹤代碼，不過(guò)還可用于監(jiān)視跟蹤一般的研究進(jìn)程、論文寫(xiě)作進(jìn)度或一段時(shí)間其它合作項(xiàng)目。但項(xiàng)目的組織這些年來(lái)是一個(gè)痛點(diǎn)。我比較不喜歡以下的結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)依附Dave Blei，可戊戌變法檔案史料：~blei/seminar/2016_discrete_data/notes/week_01.pdf

為自己和合作者保持了一個(gè)必須去做的事的列表，這讓遭遇的問(wèn)題和前進(jìn)的方向變的比較明確。

doc/包涵所有的記錄事項(xiàng)，每個(gè)子目錄都包涵一個(gè)會(huì)議紀(jì)要又或者是文獻(xiàn)遞交，main.tex是要注意文檔，每一章節(jié)全是差別文件，如introduction.tex，讓每個(gè)章節(jié)在一起是可以讓多人同樣的如何處理有所不同的章節(jié)，盡量減少合并。有些人喜歡在要注意實(shí)驗(yàn)結(jié)束后兩次描寫(xiě)完整論文，但我更不喜歡把論文才是目前想法的記錄，但是讓它和想法本身一樣，緊接著實(shí)驗(yàn)的進(jìn)展不斷地推進(jìn)。

etc/是其他與前面的目錄任何關(guān)系的內(nèi)容。我常見(jiàn)用它來(lái)存儲(chǔ)項(xiàng)目中商討他留的白板內(nèi)容的圖片。有時(shí)侯，我在日常工作中獲得了一些靈感，我會(huì)將它們都留下記錄在Markdown文檔中，它都是一個(gè)應(yīng)用于處置對(duì)此工作的各種評(píng)論的目錄，如合作者相對(duì)于論文內(nèi)容的反饋。

src/是編寫(xiě)所有代碼的位置?？蓡?dòng)的腳本大都然后寫(xiě)在src/上的，類和實(shí)用點(diǎn)程序?qū)懺诹薱odebase/上。下面我將具體說(shuō)明一下（也有三個(gè)是腳本輸出目錄）。

編寫(xiě)代碼

我現(xiàn)在寫(xiě)所有代碼的工具也是Edward，我才發(fā)現(xiàn)它是飛快實(shí)驗(yàn)現(xiàn)代概率模型和算法的適宜框架。

Edward鏈接：

在概念層面上，Edward的吸引力只在于語(yǔ)言遵循數(shù)學(xué)：模型的生成過(guò)程被被轉(zhuǎn)化為每行Edward代碼；接著期望描寫(xiě)的算法被轉(zhuǎn)化為下一行……這種至純至凈的轉(zhuǎn)換過(guò)程免去了在未來(lái)企圖將代碼拓展資源為自然研究問(wèn)題時(shí)的麻煩：或者，在之前在用了相同的方法，或則調(diào)整了梯度估值，或接觸了有所不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如果沒(méi)有在大數(shù)據(jù)聚集應(yīng)用形式了其他方法等等。

在實(shí)踐層面上，我總是從Edward的保證模型示例（在edward/examples或edward/notebooks）中從中受益，我將快速設(shè)置算法源代碼（在edward/inferences）以及一個(gè)新文件粘帖到我的項(xiàng)目中的codebase/目錄中，后再進(jìn)行調(diào)整。這樣零開(kāi)始就變地的很簡(jiǎn)單的了，我們也也可以以免很多高等級(jí)細(xì)節(jié)上的缺失。

在編寫(xiě)代碼時(shí)，我一直不違背PEP8（我尤其不喜歡pep8軟件包：），緊接著一段時(shí)間從腳本互相訪問(wèn)的類和函數(shù)定義中分離的過(guò)程每個(gè)腳本；前者被裝在codebase/中以備導(dǎo)入。從準(zhǔn)備開(kāi)始維護(hù)代碼質(zhì)量總是會(huì)最好的選擇，這個(gè)過(guò)程非常重要，只不過(guò)項(xiàng)目會(huì)不斷時(shí)間不斷地膨脹起來(lái)，同樣其他人也會(huì)漸漸組建。

Jupyter記事本。許多人在在用Jupyter記事本（鏈接：）除用可交互式代碼開(kāi)發(fā)的方法，它都是導(dǎo)進(jìn)可視化和LaTeX的簡(jiǎn)單點(diǎn)方法。對(duì)于我來(lái)說(shuō)，我根本不會(huì)將它整合到自己的工作流中。最近喜歡將自己所有的代碼寫(xiě)入到Python腳本中，然后再運(yùn)行腳本。但Jupyter等工具的交互性值得去愛(ài)稱贊。

實(shí)驗(yàn)管理

在好的工作站或云服務(wù)商做投資是必要的事。GPU這樣的的特性基本是普遍后用，而我們應(yīng)該是有權(quán)限左行不運(yùn)行許多工作。

我在本地計(jì)算機(jī)能夠完成腳本匯編語(yǔ)言之后，我要注意的工作流是：

1.運(yùn)行rsync不同步的我本地計(jì)算機(jī)的GithubRepository（中有未合法授權(quán)文檔）到服務(wù)器的directory。

到服務(wù)器。

3.就開(kāi)始tmux并運(yùn)行腳本。眾事駁雜，tmux能讓你超脫世俗此進(jìn)程，進(jìn)而不要再等待它的結(jié)束才與服務(wù)器再度用戶交互。

在腳本看似可行之后，我開(kāi)始用多個(gè)超參數(shù)配置努力專研實(shí)驗(yàn)。這里有個(gè)有幫助的工具tf.flags，它使用命令行論證增強(qiáng)一個(gè)Python腳本，那像下面這樣為自己的腳本增強(qiáng)一些東西：

然后把，你這個(gè)可以運(yùn)行下面這樣的終端命令：

這使得遞交超參數(shù)更改的服務(wù)器任務(wù)變的太容易。

之后，說(shuō)到管理實(shí)驗(yàn)時(shí)輸出的任務(wù)，回想起看看前文中src/目錄的結(jié)構(gòu)：

我們請(qǐng)看了每個(gè)腳本和codebase/。其他三個(gè)目錄被用于組織實(shí)驗(yàn)輸出：

checkpoints/有記錄在訓(xùn)練中存放的模型參數(shù)。當(dāng)算法每且固定次數(shù)迭代時(shí)，使用來(lái)存放參數(shù)。這有助能維護(hù)長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)驗(yàn)——你可能會(huì)已取消一些任務(wù)，再后來(lái)還要復(fù)原參數(shù)。每個(gè)實(shí)驗(yàn)的輸出都會(huì)存儲(chǔ)位置在checkpoints/中的一個(gè)子目錄下，如20170524_192314_batch_size_25_lr_1e-4/。最后一個(gè)數(shù)字是日期（YYYYMMDD），第二個(gè)是時(shí)間（HMS），其余的是超參數(shù)。

log/存儲(chǔ)位置主要用于可視化學(xué)習(xí)的記錄。每次來(lái)實(shí)驗(yàn)都是屬于自己的和checkpoints/中按的子目錄。建議使用Edward的一個(gè)好處只在于，對(duì)于日志，你是可以簡(jiǎn)單啊地傳達(dá)一個(gè)參數(shù)(logdirlog/subdir)。被探測(cè)的默認(rèn)TensorFlow摘要和關(guān)鍵詞可以不用TensorBoard可視化。

out/記錄訓(xùn)練都結(jié)束了后的探索性輸出；例如生成的圖片或matplotlib圖，每個(gè)實(shí)驗(yàn)應(yīng)該有自己的和checkpoints/中填寫(xiě)的子目錄。

軟件容器。virtualenv是管理Python按裝環(huán)境的必備軟件，可以不下降安裝Python的困難程度。如果沒(méi)有你要更強(qiáng)橫無(wú)比的工具，Dockercontainers可以不滿足的條件你的需要。

Virtualenv鏈接：

Dockercontainers鏈接：

TensorBoard是可視化和探索它模型訓(xùn)練的一種極優(yōu)秀工具。而且TensorBoard本身良好的訓(xùn)練的交互性，然后你就會(huì)發(fā)現(xiàn)它太使，而且這意味著不需要配置大量matplotlib函數(shù)來(lái)打聽(tīng)一下訓(xùn)練。我們只需要在代碼的tensor上加入到。

Edward設(shè)置為留下記錄了大量摘要，以備萬(wàn)一可視化訓(xùn)練迭代中損失的函數(shù)值、漸變和參數(shù)的變化。TensorBoard還和經(jīng)由時(shí)間的比較好，也為利用修飾的TensorFlow代碼庫(kù)提供給了很好的計(jì)算圖。這對(duì)沒(méi)能只用TensorBoard參與明確診斷的令人頭痛問(wèn)題，我們可以在out/目錄中輸出內(nèi)容并檢查一下這些結(jié)果。

調(diào)試出現(xiàn)了錯(cuò)誤信息。我的調(diào)試工作流非常倒霉。這一點(diǎn)，我在代碼中導(dǎo)進(jìn)不打印語(yǔ)句并消去過(guò)程來(lái)去尋找錯(cuò)誤。這種方法非常各種。可是還就沒(méi)數(shù)次過(guò)，但我聽(tīng)說(shuō)過(guò)TensorFlow的debugger功能更加強(qiáng)橫。

提升研究再理解

不?？佳心愕哪Ｐ团c算法，大多，學(xué)習(xí)過(guò)程會(huì)對(duì)你對(duì)自己的研究和模型有更好的了解。這可以不讓你又回到制圖板上，重新理解自己站的位置，尋求進(jìn)一步提升的方法。要是方法對(duì)準(zhǔn)成功了，我們也可以從簡(jiǎn)單的配置慢慢的擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，根本無(wú)法解決的辦法高維度的問(wèn)題。

從更高層級(jí)上看，工作流在本質(zhì)上那就是讓科學(xué)方法應(yīng)用形式到都是假的世界中。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的每當(dāng)?shù)?，遺棄通常想法都是不必要的。但再者，這一切的理論基礎(chǔ)必須穩(wěn)固。

在這個(gè)過(guò)程中，實(shí)驗(yàn)并也不是被孤立的。合作、與其他領(lǐng)域的專家溝通、寫(xiě)作論文、實(shí)現(xiàn)短期有效這些長(zhǎng)期性角度判斷問(wèn)題、參加學(xué)術(shù)會(huì)議都有助擴(kuò)寬你平等的眼光問(wèn)題的思路并能好處能夠解決問(wèn)題。