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

一般sci投稿需要上傳latex嗎？

一般不必須上傳成功latex。

具體來說，是對大部分SCI期刊雖然是把latex以及個人推薦排版工具，但word依舊是是可以符合國家規(guī)定排版需要的，都正常來說word排版是遠(yuǎn)超LaTeX排版工具之后的比較好排版寫作工具了，當(dāng)然，對此一篇奇怪的文章來說，可以使用LaTeX確實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，建議別用這個排版，況且這個怎么學(xué)習(xí)下來不需要耗費(fèi)肯定會的時間，如果不是有時間學(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，因為用軟件學(xué)數(shù)學(xué)估計是不靠譜不的。

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)，不過那就誘出你能參加培訓(xùn)班?；A(chǔ)知識課本上都有吧，不過已講的比較比較很清楚，我還是靜下來好好的讀看看課本，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，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，生動有趣，還能夠讓孩子容易理解和接受，是都很國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

沒有大數(shù)據(jù)，我們該如何將機(jī)器學(xué)習(xí)的想法制成原型？

從研究思想的提出到實驗的具體詳細(xì)實現(xiàn)是工程中的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)?？墒沁@一過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——大量的編寫代碼，纂寫說明和論文創(chuàng)作。新的工程項目偶爾會必須全新的代碼庫，但正常情況很難把過去應(yīng)用過的代碼再向外延伸到這些新項目當(dāng)中去。

實現(xiàn)此種情況，哥倫比亞大學(xué)計算機(jī)科學(xué)博士生及OpenAI研究者DustinTran從其個人角度簡要說明了從研究思想到實驗過程的步驟。其中最最關(guān)鍵的步驟是提出來新觀點(diǎn)，這而不不需要大量時間；不過至多對作者來說，實驗環(huán)節(jié)不光是自學(xué)，更是能解決無法預(yù)期的問題的關(guān)鍵所在。同時，作者還內(nèi)容明確說明：這個工作流程僅可以參照于實驗方面的研究，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)合起來點(diǎn)。

找對問題

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

無比比較普遍的是，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)到一個單個體的主文檔（masterdocument），這正常情況不需要很多工作。

必須，它有一個項目列表來排序所有的研究想法、問題和題目。有時它們可以是也很高層面的問題，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)角的與對稱點(diǎn)的Dirichlet先驗的分析」。我經(jīng)常會努力再努力把項目列表寫得十分簡明：子內(nèi)容一些鏈接參與發(fā)起。

后再，依據(jù)接下來的事情要做的工作來對idea清單接受分類。這大多會給我的情報營研究指明方向。我也是可以依據(jù)什么其方向有無和我的研究觀點(diǎn)不對、其必要性和有效性完全改這些項目的優(yōu)先級。更重要的是的是，這個列表清單不單是關(guān)與強(qiáng)盜團(tuán)觀點(diǎn)的，更是跪求接下來我更不愿意研究什么內(nèi)容的。從長遠(yuǎn)考慮角度來判斷，這這對找不到重要問題和做出簡單啊新穎的解決方法是有最重要貢獻(xiàn)的。我經(jīng)常會訪問這個清單，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)我可以具體說明一個idea的時候，它就是可以下一界一篇比較好宣布的論文了。一般來說，我發(fā)現(xiàn)在同一個位置（同一個格式）迭代idea的過程也可以使宣布論文寫作中的銜接和實驗過程都變的十分完美流暢。

管理的管理一個項目

我們?yōu)榻诘腶rXiv預(yù)印本搭建的repository

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

GitHub存儲庫不但可主要用于跟蹤代碼，不過還可用于監(jiān)視跟蹤一般的研究進(jìn)程、論文寫作進(jìn)度或一段時間其它合作項目。但項目的組織這些年來是一個痛點(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必須去做的事的列表，這讓遭遇的問題和前進(jìn)的方向變的比較明確。

doc/包涵所有的記錄事項，每個子目錄都包涵一個會議紀(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驗結(jié)束后兩次描寫完整論文，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，緊接著實驗的進(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。我常見用它來存儲項目中商討他留的白板內(nèi)容的圖片。有時侯，我在日常工作中獲得了一些靈感，我會將它們都留下記錄在Markdown文檔中，它都是一個應(yīng)用于處置對此工作的各種評論的目錄，如合作者相對于論文內(nèi)容的反饋。

src/是編寫所有代碼的位置。可啟動的腳本大都然后寫在src/上的，類和實用點(diǎn)程序?qū)懺诹薱odebase/上。下面我將具體說明一下（也有三個是腳本輸出目錄）。

編寫代碼

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

Edward鏈接：

在概念層面上，Edward的吸引力只在于語言遵循數(shù)學(xué)：模型的生成過程被被轉(zhuǎn)化為每行Edward代碼；接著期望描寫的算法被轉(zhuǎn)化為下一行……這種至純至凈的轉(zhuǎn)換過程免去了在未來企圖將代碼拓展資源為自然研究問題時的麻煩：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)，如果沒有在大數(shù)據(jù)聚集應(yīng)用形式了其他方法等等。

在實踐層面上，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）以及一個新文件粘帖到我的項目中的codebase/目錄中，后再進(jìn)行調(diào)整。這樣零開始就變地的很簡單的了，我們也也可以以免很多高等級細(xì)節(jié)上的缺失。

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

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發(fā)的方法，它都是導(dǎo)進(jìn)可視化和LaTeX的簡單點(diǎn)方法。對于我來說，我根本不會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稱贊。

實驗管理

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。

我在本地計算機(jī)能夠完成腳本匯編語言之后，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，我開始用多個超參數(shù)配置努力專研實驗。這里有個有幫助的工具tf.flags，它使用命令行論證增強(qiáng)一個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，說到管理實驗時輸出的任務(wù)，回想起看看前文中src/目錄的結(jié)構(gòu)：

我們請看了每個腳本和codebase/。其他三個目錄被用于組織實驗輸出：

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，使用來存放參數(shù)。這有助能維護(hù)長時間的實驗——你可能會已取消一些任務(wù)，再后來還要復(fù)原參數(shù)。每個實驗的輸出都會存儲位置在checkpoints/中的一個子目錄下，如20170524_192314_batch_size_25_lr_1e-4/。最后一個數(shù)字是日期（YYYYMMDD），第二個是時間（HMS），其余的是超參數(shù)。

log/存儲位置主要用于可視化學(xué)習(xí)的記錄。每次來實驗都是屬于自己的和checkpoints/中按的子目錄。建議使用Edward的一個好處只在于，對于日志，你是可以簡單啊地傳達(dá)一個參數(shù)(logdirlog/subdir)。被探測的默認(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，每個實驗應(yīng)該有自己的和checkpoints/中填寫的子目錄。

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。如果沒有你要更強(qiáng)橫無比的工具，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)來打聽一下訓(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)由時間的比較好，也為利用修飾的TensorFlow代碼庫提供給了很好的計算圖。這對沒能只用TensorBoard參與明確診斷的令人頭痛問題，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)不打印語句并消去過程來去尋找錯誤。這種方法非常各種。可是還就沒數(shù)次過，但我聽說過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)過程會對你對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。要是方法對準(zhǔn)成功了，我們也可以從簡單的配置慢慢的擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，根本無法解決的辦法高維度的問題。

從更高層級上看，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。在實驗過程中的每當(dāng)?shù)铮z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。

在這個過程中，實驗并也不是被孤立的。合作、與其他領(lǐng)域的專家溝通、寫作論文、實現(xiàn)短期有效這些長期性角度判斷問題、參加學(xué)術(shù)會議都有助擴(kuò)寬你平等的眼光問題的思路并能好處能夠解決問題。