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--  『 Semantic Web(语义Web)/描述逻辑/本体 』  (http://bbs.xml.org.cn/list.asp?boardid=2)
----  专题讨论——研究方法  (http://bbs.xml.org.cn/dispbbs.asp?boardid=2&rootid=&id=35923)


--  作者:iamwym
--  发布时间:7/22/2006 6:00:00 PM

--  专题讨论——研究方法
这个贴的讨论主要关注于研究方法。国内的院校,研究好坏往往取决于导师是否具有正确的研究方法,这就是为什么有些组容易出成果,有些组里面学生抱怨paper没办法写,被老板压迫等等。请大家就自己认为的正确的研究方法,发表自己的意见。并且提出在现在这个大环境大,提高自己研究水平的策略,互通有无。


[此贴子已经被admin于2010-8-8 21:28:45编辑过]

--  作者:Ambrosia
--  发布时间:7/22/2006 6:13:00 PM

--  
今天人少,是不是都买书去了,呵呵。研究方法我不懂,过来顶一个,顺便听听大家的意见:)
--  作者:mmyytt_2000
--  发布时间:7/24/2006 11:06:00 AM

--  
自编、自导、自演!
--  作者:iamwym
--  发布时间:7/24/2006 6:18:00 PM

--  
三个问题:
1. 大家怎么做阅读的?
2. 大家写多少程序?
3. 大家写paper时候是怎么写的?
--  作者:admin
--  发布时间:7/24/2006 8:32:00 PM

--  
就第一点跟大家交流交流吧,

1)先看文章abstract,在了解作者背景,然后浏览一下References,决定是否读正文。如果是进入(2);不然就在文件名上作一(这里不需要多一“个”,还是北京话简洁^_^)标记(不知道有没有更smart的工具可以实现这一功能?)。
2)进入这一步,说明abstract中一定有令你感兴趣的内容。这时,看一下Introduction尾部关于文章组织的介绍,然后直接转到你感兴趣的那一节,先看看它是否真正touch了你所感兴趣的内容,还是只是大概提到一下,根本没有真正解决问题。那样的话,退出Acrobat。
3)仔细读正文(如果你已经读过不少该作者的文章的话,可以跨越前几个老调重弹的一些介绍性节,大多数情况下可以放心,作者他老人家一般不会在这里面夹杂一些独特看法在里面的,如果不放心,就大致扫一下)
4)读完一篇以后,如果觉得有价值,就必须就此文章写一小结(注意一定要用英文),并准备好引用文字。以后自己写文章的时候,就直接copy&paste就行了。

欢迎交流。


--  作者:Ambrosia
--  发布时间:7/24/2006 10:32:00 PM

--  
以下是引用admin在2006-7-24 20:32:00的发言就第一点跟大家交流交流吧,

1)先看文章abstract,在了解作者背景,然后浏览一下References,决定是否读正文。如果是进入(2);不然就在文件名上作一(这里不需要多一“个”,还是北京话简洁^_^)标记(不知道有没有更smart的工具可以实现这一功能?)。
2)进入这一步,说明abstract中一定有令你感兴趣的内容。这时,看一下Introduction尾部关于文章组织的介绍,然后直接转到你感兴趣的那一节,先看看它是否真正touch了你所感兴趣的内容,还是只是大概提到一下,根本没有真正解决问题。那样的话,退出Acrobat。
3)仔细读正文(如果你已经读过不少该作者的文章的话,可以跨越前几个老调重弹的一些介绍性节,大多数情况下可以放心,作者他老人家一般不会在这里面夹杂一些独特看法在里面的,如果不放心,就大致扫一下)
4)读完一篇以后,如果觉得有价值,就必须就此文章写一小结(注意一定要用英文),并准备好引用文字。以后自己写文章的时候,就直接copy&paste就行了。

欢迎交流。

————————————————我是要读全读,要不读全不读


--  作者:Ambrosia
--  发布时间:7/24/2006 10:34:00 PM

--  
以下是引用iamwym在2006-7-24 18:18:00的发言三个问题:
1. 大家怎么做阅读的?

————————————————找自己感兴趣或是想了解的方向,先读几篇题目相关的文章垫底,根据其后的reference去找那些相关的文章。全面地读,不留死角,不用全懂(第一遍)。确定方向,针对的读,务必全懂(第二遍)。边读边想,发现问题,解决问题,开始鄙视或是敬佩作者,找到或丢掉他的系列(第三遍)


2. 大家写多少程序?

————————————————硕士期间狂写,现在坐着等师弟写完,过来问我,告诉他,这样的代码效率会很低。当然,如果我自己写,效率可能更低:——)


3. 大家写paper时候是怎么写的?

————————————————旁边放上所有看过的英文paper,厚厚的汉英和英汉,然后开始郁闷


--  作者:jiexincao
--  发布时间:7/25/2006 2:42:00 AM

--  
感觉读研以来主要任务就是写程序,有的写的莫名其妙,很多是只顾功能,不管效率。都有点写烦了!
--  作者:leopard
--  发布时间:7/25/2006 8:25:00 AM

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我一般编程都采用2~3遍式,第1遍的时候,主要让程序可以跑起来,效率什么的都不管,只是看看效果,如果不好就放弃了,否则,仔细优化算法,写第2遍程序,而且这个时候对做的东西的主要功能都清楚了,架构起来比较顺利,如果要发paper的话,还要写个第3遍,主要是修改和检查程序的正确性等,不过这个感觉因人而异吧,我感觉我属于渐进式的,哈哈
--  作者:icebuddy
--  发布时间:7/25/2006 8:36:00 AM

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阅读的方式和admin说的差不多,不过程序都很久没有写了,目前都是形式化和规则了,不过很快也要写了。
--  作者:peacesky
--  发布时间:7/25/2006 5:01:00 PM

--  
非常赞同admin的观点,同时,对于觉得有价值的文献,认为通过做两件事可以加深对文章的理解:一是看该文参考文献;还有就是查该文献的作者发表的论文。
--  作者:rosydusk
--  发布时间:7/25/2006 5:40:00 PM

--  
转贴一下别人的科研心得文章吧

迈好科学研究的第一步(转贴)

陈木法(北京师范大学数学系100875)


1 方向与选题
     这当然是每一个研究者所面临的首要问题。许多人因为选错了门而白白辛苦了一生。我在这方面花费的精力差不多是整个研究工作的四分之一到二分之一。好方向的基本要求是根子要正,即背景清楚,有生命力。需具备三要素之一:或   在本学科中有重要地位,或与其它学科有重要联系,或有很多应用,并非热闹的方向   都重要。有不少学科,其热门方向的寿命很短,三年前的热门课题,现在再做可能连发表的地方都没有。八十年代,在我所从事的数学研究领域,在概率论方面,曾有几个很热门的方向。我曾投入几年精力,幸运的是我并未完全投入,因为现在已渐渐冷下来了。回想这段历程,感受和教益极深。

选方向的方法之一是向大师学习。学习他们的著作,并力争加以改进。这样做不仅可以锻炼自己的能力和才干,也能了解他们的选题手法,有诸多益处。能在大师身边学习,更是千载难逢的好机会。许许多多的东西,在书本上是学不到的。这些人极少写如何想问题、如何做数学的文章。能多听听他们的课就更好了,言传身教可获真传。绝大多数人都是在老师的指导下才走上研究道路的。完全的无师自通者极为稀少   。     

多年来。我逐渐形成了选题三原则。一是要别人听了觉得此题重要,值得做。二是适合学生的特点和擅长:有人善于联想,有人善于攻坚。须知给学生的选题可能影响学生的一生。因而我总是慎之又慎。三是有利于我们的集体。为一个学生的选题,我常需要三个月的时间,可见多么艰难。由老师选题,开始时学生往往不能理解为什么要做这种题,

缺乏非做出来不可的积极性,常需较长时间之后才能真正喜欢上老师他们往往不知其价值和深浅。

    2 胆识与信心

“ 识 ” 是指选题的判断力,这需要长期的培养和训练,需要一种数学感觉。古人云:熟读唐诗三百首,不会做诗也会吟。这里一方面是说熟能生巧,此乃基本功 ( 后面再细说 ) 。另一方面,是指见多识广。经验多了,辨别能力会逐步提高。既要识别好课题,又要能看出是否有条件解决。 “ 胆 ” 是指胆量和勇气。我常感到自己在这方面严重不足。表现是从未向世界级   难题发动攻击。大约 1977 年,侯老师曾跟我说过,要成 “ 大家 ” 需作大范围分析 ( 即   整体微分几何 ) 。当年自己觉得是高不可攀,想不到最近还是在这方面做出成果。从   这里,我们看出科学研究中成功的偶然
性,并不是事先可全看清楚的,我们的成功使我感受到一种深深的 “ 美 ” 。我体会胆量可以再大一些,这主要来自经验。差不多所有做出来的东西都简单,这说明 “ 简单 ” 乃是本来的属性,是我们没有真正理解,误认为太复杂了。谚语 “ 艺高人胆大,胆大艺更高 ” ,已表达了胆量与功夫之间的辩证关系,我觉得十分贴切,只是想表达一句:即使是艺不高者,也无妨把胆量放大一些,益处甚多    。我们有一位硕士生来自很小的学校,基础不算好。当初我曾为他能否完成学业捏一   把汗。但到目前为止,他们班 30 名学生中,数他的研究成果最出色。他的可贵之处就在于肯钻研
,坚持不懈。讲到我个人与数学结下的不解之缘,也非一朝一夕之功。开始时是为补救算术之差,接着是为学好为报答父母、兄弟、姐妹的培养之恩,到后来   懂得了为国家为民族的责任,逐步坚定信念。经历了社会变迁的风风雨雨,多少明白一点人生的价值和拼搏的意义。什么荣誉、地位,曾经有所激动,也渐渐失色和淡漠   ,直到完成最近的这批工作,才多少有些解脱之感。觉得毕生的奋斗没有徒劳。真是苍天有眼,予以美好的回报。 “ 努力在我,评价在人 ” 。己尽了心力,别人怎么看怎么说都随人家便了。人们常说现代生活的艰难 ( 当学生时对此不会有多少体会,因为学生的生活极为单纯 ) 。在激烈的竞争中求生存、求发展,第一靠实力,而实力需要逐日逐日的拼搏,如同运动员的训练,其次靠效率。大家拥有的时间一样多,只有高效率才可能超过别人。所有一切都来自心中的理想。心中有颗红太阳,必然活得有朝气。有了远大抱负,自可超常毅力,自可有超脱诸多世俗。实现理想的主要措施之一应当是周密的计划。它既设计未来,又鞭策我们每天的进取,实在是必不可缺。

3 基础与训练

作为初起步者,无论做什么题目,都会觉得难,觉得无从着手。因为都缺乏必要   的准备和积累。分析我们所遇到的各种困难,无非是这两个原因:一是基础不够,二是你不熟悉它、因而怕它。对于前者,老老实实去补基础就是了。

关于后者,人们经常不能自觉地认识和处理。在老师身边做,因为总有后台和退路,顾虑少一些,也没有多少别的选择,自然也就熬过来了。对于缺少老师和好环境的人,要做到不畏艰难就非常不容易了。所说基础,分为专业基础和课题基础两部分。我们常遇到这一问题,因为每开一 个新题目,就得阅读一批文献。只不过越走越快一些,并不是一辈子只打基矗在基础问题上,常有专与博之争论,究竟专一些好还是博一些好。我的看法是以专为主,能博则博之,量力而为。还是要在一个专业、一个课题上搞深、搞透,再转到别的地方。有了点上的成功的经验再向面上推广,叫做由点到面,从点开始。点即是根据地。总要有自己的根据地。社会需要的首先是各种行家而不是杂家,人们的认识只能从个别到一般,这些说明要以专为主的道理。然而真正的专离不开博,而以一定的博为基矗正如人们所说: “ 功夫全在功夫之外 ” 。例如一个人的品德,对于做学问有极大的影响,很难想象一个品德低劣的人可以做好学问。专与博是一对孪生姐妹,能两者兼备,便是博大精深之境界。

每一行当都有自己的真功夫。如何练功 ? 那就要做到 “ 拳不离手,曲不离口 ” 。   勤于思考,勤于动手,乃研究者之美德。不可轻视点滴的积累。在研究中,所遇到的困难往往就在于小问题之中。所谓眼高手低者正是在这种地方摔跤。平时遇到什么问题,听了什么演讲,都要花点时间反复想想,做些解剖工作。许多演讲都是好的,常是研究者多年的心得,要能够抓住精华,为我所用,实在是一本万利的事。如果听完   就完了,就变成浪费时间了。在我们的知识结构中,从演讲中学到的占相当比例。当然,年轻同志听演讲不易跟上,但还是要尽力去听,尽力去搞懂、消化。日积月累,常会有恍然大悟之感。另外,与同行的讨论也是一种学习的极好方式,许多东西经内行人一点,一通百通。自己看,看半死也不得要领。这就是从师的好处。学什么课程的好办法之一是教一次这门课,可惜并不总有这种机会,但从这个意义上讲,教书是件好事。我常说要站着读,而不是趴着读,即是以研究者的角度看数学而不单是以学生的角度学数学。如同是演员们共同探讨如何演好戏,而不是观众在评戏,不难理解两者之间有诸多重大差别。每当开始一个新课题的时候,常常会感到无从下手。依我看,最好的办法是从简单入手,从近乎平凡的具体例子开始,掌握尽可能多的例子,才能有可靠的背景,不至于空洞地泛泛而谈,免于引入胡思乱想的歧途。在简单情形多下些功夫,表面上慢了,太特殊了,但实际上常可产生出 ( 或归纳出 ) 好的、正确的思路,因而加快了研究的步伐。前几天,我还遇到有位同行所做的一个 “ 漂亮定理 ” ,先前曾给我讲过,但我总觉得不对并且也举出了一些反例,见到文稿后,经一、两个小时核查证明,发现完全错掉。可惜他已花费一年多的时间。当然,每一位同志都有做错的时候,人们也可从失败中学到许多东西。问题在于若无可靠背景 ( 例子 ) ,便会走太多的弯路。我从各种具体的例子中所获得的教益实在太多太多而一言难荆有时候实在走投无路了,到其它领域里去走马观花,也可能得到一些启发。如果还是毫无办法,只好放一放,将来有思想闪光的时候再回来。另一做法是:正面攻不行走侧面,扫扫外围。至于更多的方法,还得靠你自己去学习和摸索。

4 写作与演讲

两者都充满艺术。宗旨是要为读者和听众负责。现在,出版业发达 ( 加之有电子通讯的革命性变化 ) ,好文章的比例会越来越校演讲是宣传自己研究成果的主要渠道,对自己的发展有极长远的影响,是每一个人都要认真对待的。想想看我们是怎么读文章的,先看标题是否与自己的兴趣有关,如是,则看看摘要有何新结果。如对新结果有兴趣,再看看引言或找出有关的新结果。多数人也就到此为止了。只有极少数的人再去看看或认真研讨新结果的证明。由此看出,我们所面对的对象的多少是以标题、摘要、引言、证明为序的。这就是为什么我们总把主要结果尽可能写在前面的
道理,也说明哪些部分需多加推敲。这样做,可节省读者大量的精力。写好文章,对个人的事业极为重要。如果一位读者读了你的一篇好文章,下回再见到你的文章也会想再看看,如果人家读了你的一两篇文章均留下不好的印象,怎么可能再去读你的新作呢 ? 假如你的作品没人看,那么未来如何发展 ? 因此,我对待自己的作品,没有一篇文章的修改少于三遍,总是慎之又慎。记得有位伟人曾说过: “ 一个人交给社会的作品,如果不是最好的,便是一种犯罪行为。 ” 我虽然没能达到这一高度,但从未忘却这一警句。作品反映人格。从作品中可看出一个人的思想深度、功底的深
浅以致于性格特征。平时毛躁的人,文章中常有小错。一个思维广阔的人,他的作品常有较大的跨度。一个功底深厚的人,作品中常有深厚的技巧。有思想深度的人,往往三两句话击中要害。阅读优秀的作品,是一种享受。每一个诚实的人,都会充分肯定前人或别人的成   绩和贡献,可惜,弄虚作假、盗用别人成果的事比比皆是,我曾经遇到过 4 、 5 次这种情况,搞得我非常恼火。自然,我不便于写下这些具体的细节。但无论如何,我们必须尽力避免这种错误,更不能盗用别人的成果,不能做这种人 ! 另一方面,也要学会保护自己。通常的作法是:论文被杂志接受之后,再
作交流,或者在本行业中,一次发出几十份,让大家都知道这是你完成的。讲课要看对象。要留心积累经验,逐步掌握讲课的艺术。演讲是类似的,只是更加浓缩。对象可分为 20% 一般性, 60% 中等的, 20% 专门一些的。倘若如此,演讲内容也要适合不同层次的听众的需要,这是指大报告,讨论班专家的比重大得多。论文报告与上述相似,只是侧重于少数结果的介绍。总之,需要严密的组织和精心的安排。

我还是第一次写下这样稍许系统的材料,希望你能够用心去体会并切实加以实践   ,只有通过反复多次的实践,才能多少领悟到做学问的真谛。


--  作者:rosydusk
--  发布时间:7/25/2006 5:50:00 PM

--  
还有一个有趣的文章,最初应该来源于南大学集合论的牛人吧

(转载)一篇对于研究生学习很好的文章

 

【1】

1998年的夏末,我来到了南京。

踏上南京的第一步,就喜欢上了这个城市,
道路两旁郁郁葱葱的树木,淡淡的有些忧郁的没落贵族气质,还有公车上的ppmm.

我几乎已经预料到自己以后的生活肯定与这个城市紧紧联系在一起了。

不过刚见到老板时,还是有些失望。
偶总以为偶的这位老板应该是穿着中山装,把头发梳得一丝不乱,表情严肃的老头子。

可是。。。可是他却完全跟我想像的相反,
松松垮垮的衬衣,乱糟糟的卷曲的黑白相间的头发,
说话时不停地变换姿势,比如一会儿抓抓袜子,一会儿又挠挠头发。

但还是有一些比较令人兴奋的事情,
除了3个师兄外,还有3个师姐,
虽然资色平平,
但偶在同学间师姐是最多的,
老板这倒是给偶赚足了面子。

数学系那时研究生比较少,
偶们年级总共才16个,其中2个女生。
偶宿舍里的5个全是基础专业的,
论年龄偶竟然排行老二,真的很ft。

开学交一大堆表时看到了一个巨pp的mm,
至今难忘。

然后开班会,
辅导员有点婆婆妈妈,但是个不错的人。

没过几天, 系里让我们买教科书,胶印盗版,10元一本,黑得一塌胡涂。

第一学期开了两门课
一门是现代分析,Rudin的书,另一门是近世代数,Jacbson著。
书都是很好的书。
上分析的是刚毕业的博士w,当时系主任的得意弟子,因为有点瘸,背地里有人说他像
her os 3里面的僵尸,
后来我们一玩这个游戏时,就想起了他。此公讲得如何,偶没有什么印象,因为偶基本
就 没有听过。
书里的东西基本都是本科学过的,没有什么兴趣,只是偶尔上习题课时跟此公较量几个
回 合 (偶还因此在系里成了一个小名人,这倒是很意外)。
代数是我们系年轻有为的老师d,此公讲课简直让偶ft到家,从上课到下课,课本从来没
打 开过,口若悬河, 照本宣科,速度奇快,仿佛在放鞭炮。布置作业更绝,他可以不打开书然后说题目在书
上 哪一页哪一行。
此公的课偶更是没听,偶的听力一直很差,一直以为代数乏味得很,d的课更是把这门
课推 向了乏味的极至。

然后偶强烈要求老板给偶开专业课。
于是老板给偶一本Shore & Nerode写的Logic for applications.
两个人是师徒关系,都是大牛,据说Shore比较委屈,Nerode 只给这本书写了一页,而
且 Shore还没有采纳,
但仍然挂了他的名字,谁让人家是师父捏?

这本书是写给CS的学生看的,通俗易懂,而且用CS观点写,比较有意思。
然而更有意思的是书的附录,里面列举了97年以前所有的逻辑读物。
Shore的认真确实让人佩服,他几乎对每本书都做了评论,偶以后看的文献基本上都是
按照 这本书的建议做的。

但这个书是门Introduction性质的,偶花了一个月,匆匆看完,然后要求老板再找一
本。

老板好像有点不耐烦,让偶看Cutland的computability。

这又是一本写给CS的学生看的递归论入门读物。
书确实写得很好,CS味道很浓,而且写得也很严谨,看这本书感觉非常轻松。

因为早就对集合论有了兴趣,因此忙里偷闲,按照Shore的建议找了Kunen的set theory
来 读。
现在想想,有点后怕,当时真的不知道天高地厚。
Kunen的书是极好的,但是对于一个几乎没有什么逻辑背景的来说,看他的书几乎是看
天书 。
里面的绝对性,相对性弄得我晕头转向,看到一半就没了力气。
但是第一章里面的appandix以及穿插在书中的一些remark却深深吸引了我。
作者是很注重集合论的哲学背景,并且将集合论的方法的发展写得非常有条理,行文细
腻 。
这个学期我看了这本书两遍,几乎没有什么大的收获,倒是对Plato的哲学有了些兴
趣,到 处找他的书看。

自己还找了C.C.Chang & Keilser 的 model theory 以及 Takeuti的proof thoery来
读。

前一本是模型论的经典读物,自然是极好的。但是后面几章因为涉及大基数,几乎无法
看 懂
(一个感觉,逻辑只要涉及集合论,就不会那么轻松)。但因为偶对模型论没有很大的
兴 趣,因此也没有花很大的气力去研读它。
后面那本的作者是日本人,借来后,没有细看,匆匆翻了一边,不知道做证明论的为什
么 总是跟cut规则过不去。

学期末的时候,老板让我看Rogers的Recursively enumerable and effective......
(书 名很长),
这是递归论中极为经典的一本书,只是年代太久。
里面的内容是非常丰富的,除了递归论,还有能行描述集合论的内容。
老板说,有些人做了一辈子递归论也没看懂这本书。

就这样,一个学期过去了,考完试的那天,
正好发了这个学期改成人高考试卷的钱,
晚上大家买了酒菜到宿舍吃。

那是非常疯狂的一个晚上,几个光棍一直吃到半夜,对面宿舍也跑过来一起吃,
一直把菜吃玩,还有不少酒,这时候外面已经没有菜卖了,于是大家连花生皮也不放
过, 偶依然记得自己用筷子夹花生皮吃的情形。
一直喝得2个家伙烂醉,还有一个上了医院。
以后再也没有这么疯狂过。

这个学期,l师兄毕业,留校.

过年是高兴的也是无聊的,盼望着开学。

第二个学期,只上一门课:代数拓扑。
上课的老师是c,此公年近60,腿有些跛,拄着拐棍,每天由夫人送着来学校,风雨无
阻。

课讲得倒是认真,只是水平太差。
基本上是照着书念。
于是偶逃课。

开始看Rogers的书,这本书的前面几章现在看来仍然没有过时,
作者把递归论的本质讲的非常透彻。
然而书没看多久,老板让我看Soare的recursively enumerates and degrees.
作者是个大牛,书倒是不怎么样,虽然已经成为标准的教科书。
书中的内容很狭窄,几乎只讲优先方法。

这本书是极难读的,但却是递归论的必读书。
看得很累,0',0''还有0'''.
没有人教,只管自己看,有问题就去问l师兄,然后师兄直骂偶笨。

但总算 怎怎孽 地把0'''看完了,前后2个月的时间,
老板大吃一惊,说我是不是在看小说,哪有这么快的。

期间还看了了Lempp写的关于树方法的一个草稿,非常好,至少比Soare的好一些,但是
一 样的难看。
现在回想,这个稿子不适合初学者看的,里面的一些方法过于tricky,
很多东西只有对递归论有了非常深的理解后才能看懂。

再看Kunen的书,第三遍。
这一次感觉好多了,找到了看书的感觉。对定理的证明,尤其是forcing, 有了直观的
印象 。
但是对于inner model还是不太懂。

这个学期看的书不多,但是花了不少力气。

这个学期也是非常热闹的一个学期,师兄z博士毕业,3个师姐一个师兄硕士毕业,大吃
大 喝, 偶也跟着蹭饭吃。

第一学年的生活是枯燥而充实的,以后再也没有像这个学期那样玩命地看书了(除了在
中 科院的那段时间)。
每天花在看书上的时间至少9个小时。
宿舍里4个半光棍(那半个处于若即若离的分离状态),仅有的娱乐是打牌。
偶的牌技又极臭,所以也不愿意打。
现在回想起来,真的很怀念那段时光,很佩服自己能够耐得住那么大的寂寞,一心看
书。

学期末的时候,斜对面宿舍买了一台机器,平生头一次看了a片,颇值得纪念一番。
后来我们宿舍自己盘算着凑份子买了一台,
偶是2股东。

这台机器彻底改变了偶以后的研究生生活。。。。。

【2】

暑假改高考试卷。
第一次,有些紧张。

组长是Kolmogorov,刚毕业的博士。
改这种卷子很累,开始大家还比较谨慎,改的比较慢,
几天后人就成了机器,目光在一张卷子上的停留时间不超过5秒。
没几天我们组就抓到大错,一个中学老师卷了铺盖滚蛋了。
当年偶们的卷子也是这样改的吧。

在家里住了大概一个月,知道一个本科同学自杀了,吓了一跳。
然后回南京,玩heros 2,还有三国群英传 II。
老板出国了,于是我一直玩到国庆以后。

老板回来了,问我这几天干了些啥?
偶连哄带骗,说找了一个题目来做。
题目是Jockusch的一个几十年的猜测:是否存在一个非平凡的low的c.e.度跟任何一个
low 的c.e.度的join仍然是low的。
看上去很简单,后来才知道无数人做过。
没几天,以为自己做出来了,赶紧告诉老板。
然后当天晚上做了一个梦,梦见自己做错了,
第二天醒来,一想,真的错了。
这件事还被同宿舍的同学告诉偶了师兄,很ft.
然后继续做。
当时自己想到了几个非常有意思的技巧,可是仍然不能攻克这个问题。
偶一直认为这个猜想是错的,但老板和l师兄认为是对的,并且鼓动我从正面考虑。
师兄也隔三差五announce他证明了这个结论。
但所有的努力都白费了,整整一个学期花在这个题目上,一无所获。

看Kunen的书第四遍。

一个研究生同学因病死了,我们这台机器还是托他买的。
至今还记得参加追悼会时看见两个很时髦的小子匆匆赶到会场(看装束他们似乎不在邀
请 之列),
躲到走廊的小角落里掏出两分崭新的计算机杂志,用打火机点燃,然后摸着眼泪哭的情
形 。

这个学期,偶经常去机房了,看到总是有人盯着黑压压的屏幕,聚精会神地看着什么,
觉 得有趣,于是也看。
这是偶第一次接触bbs。
当时什么也不懂,用guest身份登陆,然后写了一大段不知什么东西要发表的时候,
屏幕弹出匆匆过客没有发表文章的权限的字样,当场ft至死。

后来就申请了这个id,只是一直看,没有发过帖子.

学期结束了,又回家过年。

过完年回到学校,打算继续上个学期的题目。
发了一个email给Jockusch,问他这个猜想是否解决了,然后他告诉我Cholak, Slaman
他们 已经否定地解决了。
找了他们的paper来看,大ft.
很多思路几乎跟偶一样,一个关键的把link改为connection的0'''技巧竟然跟偶不谋而
合 ,
但是他们成功地把一直困扰偶的对于outcome的猜测的问题攻克了,
因为这个偶曾经一度认为用现在的0'''方法无法解决这个问题。
但从此以后,偶对老板的直观再也不相信了。

heros 3出来了,疯狂地玩。

然后重新找题目,找到了一个Downey83年提的一个问题,关于wtt的问题。
这个问题是比较无聊的,但因为自己要直博,想先把南大的指标完成然后干其他事情,
于 是开始做这个问题。
Downey是个思路极快的人,如果能用他的老办法解决这个问题,他肯定早已解决。
现在回想,我那时还不知道怎么写论文。仍然想用pinball machine的方法去解决这个
问题 。
当然是一无所获,只得到一个半路子结果。
戏剧性的是,发现以前l师兄的一篇被数学学报接受的但没有发表的论文的主要结果竟
然可 以用3句话推出来。
写完后,老板让我投Acta Math Sinica,那是这个杂志已经被Springer收购,档次已经
提 升了。
偶觉得中标的希望很渺茫,或者很有可能被打到中文版发表,但仍然投了。

这时候我跟老板说了想去中科院学集合论的希望,老板答应了,并且开始跟中科院的冯
琦 联系,那边答应让我下个学期过去。

这个学期偶直博了。

5月份,来了一个做模型论的华人,跟偶们讲了现代模型论发展的一些方向,偶的任务
就是 陪他玩。

这个学期颇为值得纪念的一件事情是:偶第一次在bbs发帖子。

【3】

7月下旬在南大开了一次全国数理逻辑会议,
见到了冯琦。
会议的档次比较低,
宣称证明了连续统假设的人没来参加会议,
有个南开的老头在大会上宣布他的最新研究成果:当一个人的年龄是素数时最容易出成
果 ,
一个盐城师范的老师证明了一个众所周知的定理。

这次大会上, 老板当选为数理逻辑学会理事长。

在家里住了一个月,回到学校。

疯狂地玩heros 3,一直到八月底。

带着一大箱行礼来到北京。

住在中科大研究生院旁边的88楼,
发现很多行礼没必要带,
托运行礼被人狠宰400大洋。

住进宿舍的第一天,
就想着赶紧回南京。

在北京的日子是寂寞的,
经常一整天除了跟打饭的大婶说一句话外,
基本上把自己做哑巴。

冯琦是个大忙人,
数学所副所长,不是办公就是出国,很难见到。

他让我看Devlin的constructibility,inner model的入门读物。
十天后偶告诉他偶看完了连续统假设。
他不相信,
让偶证明给他看。
结果他吃惊不小,说我怎么看得这么快,
偶没有告诉他Kunen的书偶已经看了四遍了。

然后继续往下看。

这时候从中山大学来了一个人,
哲学系的,也跟冯琦做集合论。
冯琦也招了一个博士生。

两个人的基础基本上是没有,
冯让我开讨论班给他们上Jech的set theory。

开了两次,中山的那个就没来了,然后偶自做主张cancel了这门课。

中山的那位跟偶一个宿舍,很有意思,昼伏夜出,跟偶相反,
这样互不干扰,倒也不错。

然后偶花了2个月时间看了Devlin的书的大部分,
其中Covering lemma已经可以自己证明,
Jensen分层及其应用也知道了,
但morases以及Silver machine我想听冯琦讲,
却找不到他。

在中科院的那段时间恐怕是偶研究生阶段最用功的时间,
刚开始每天除了看书几乎没有其他任何事情可以做,
数学所图书室的管理员都认识我了,
偶几乎每天都是来的最早的。

有些烦人的是数学所的研究生们喜欢在图书馆开party。

然后偶又看了Jensen & Dodd的core model,
不是很明白,
急切地想让冯琦讲,
但他出国了。

后来自己还试图看Shelah的proper and improper forcing,
看到第五章就没办法往下看了,作罢。

冯琦回来后已经是十二月了,
偶已经无法忍受数学所的寂寞,
找个借口说要参加英语考试,回到南京。
结果这次考试失败了。

这个学期开始迷恋上bbs,
数学所的极度无聊的生活迫使我从网上打发时间。
开始上西祠的聊天室,然后是bbs。
那时的bbs在线一般200人左右,最多时也就400。

那时刚看完连续统假设,
于是在bbs上发连载证明,
权当检验自己学的如何。

开始是不灌水的,
甚至不屑于去D_maths。

然后一个偶然的机会在D_maths跟一个数学系的mm吵架,
然后就无可救药的灌水了。

灌得很厉害,
曾经一度被封过ip,
幸好那是web方式不完善,仍然可以上。

因为这个id曾经被封过很长的一段时间,
于是申请了那个臭名昭著的马甲。

回到南京后更加疯狂地灌水,
英语考试的前一天还在看碟,打游戏,
把在数学所瘀积的寂寞统统发泄出来。

这个学期偶和冯琦的关系不是很好,
我给人的感觉总是不是很尊敬的。
后来才知道冯一度曾想让我回南京,
但是老板还是把我留在了北京。

中山的那个回去后就没有再来北京了。

回家过年,然后直接去北京。

到北京的那天下很大的雪。

冯是个理想主义者,
我却是个现实主义者。
冯让我在所里跟他读博士,说南大的文凭不要算了。
我却盘算这如何在这个学期把论文写出来给南大交差。

冯很不高兴,但还是依着我。
我自己找了个题目,关于用game研究Boolean代数的,
冯给了我一篇明尼苏达大学的一篇paper,
我很快解决了里面的一个open problem,
但冯说没意思,让我做另外一个题目,
那个题目他早年做过,但没有结果。
后来偶上网去查,
发现Shelah & Jech已经解决了。

然后偶就想回南京。

偶告诉了冯琦,
冯很不高兴,
但也没有挽留。

于是我像出笼的鸟儿一样回到了南京。

到了南京,疯狂地灌水,
并且本年级的同学在偶的带动下也都开始玩bbs.
一个同学在机房指指点点地告诉我那个是谁,那一个又是谁。

但是也不敢怠慢论文的事情。
在Slaman的主页上找到他和李昂生,杨跃合作的一篇论文,
里面的一个open problem吸引了我。

于是去做。

像以前一样,
一段时间以后,
以为自己解决了,
后来发现错了,
于是反过来看他们的论文,
发现好像也有同样的问题。

于是发email给singapore的杨跃,
杨开始没看懂,
于是偶更加坚信他们的证明是错的。
回信。
终于杨跃看懂了,
承认了这个错误,
但是认为可以改过来。

我却很悲观,
认为很难改。

但最终杨跃以几乎是rape的方法把错误修正了,
他的方法破坏了整个树的结构,强行从左边跳到右边。

偶没有找到错误,但不敢相信他的证明是正确的。

他们的审稿人也许跟我有同样的想法,这篇论文投至math journal of Isreal,至今没

消息。

我自己的论文也有了一个结果,
证明了一个高的度下面必然有noncuppable的高度,
老板想投JSL,
JSL的主编Downey说这个结果Harrington已经证明了。
于是偶又修改,发现偶的结果远比Harrionton的强,
强得偶老板几乎不太相信。

后来我们把稿子投到了中国科学,
并且推荐了几个审稿人,都是老外,
因为我们信不过国内的人审稿。

这个学年显得有些疯狂,也有些凄凉。
因为硕士时的同学要毕业了。
这个学年我们疯狂地玩星际争霸,
人人对战显得那么刺激。

学校还有了ftp,
每天盘算着看什么片子,
快乐得一塌胡涂,
以至于都不想毕业。

但终归都做鸟兽散了。
很多同学要么出国,要么工作,
剩下几个没出息的都在国内读博士。
还有一个比煤球还霉的家伙四签不能过,
留在国内待业。

我也搬到了博士生公寓,
这才感觉到自己已经是个博士生了,
不能像以前那样肆无忌惮地在同学间胡乱开玩笑了,
开始伪装自己,
也是为了保护自己。

因为跟杨跃的交流,
老板趁热打铁,向NUS的副校长C.T.Chong推荐偶去他们那里访问一段时间,
Chong很快答应了。

【4】

01年暑假,
我无可救药的网恋了。

一个数学系的mm,还是老乡
刚毕业,
毕业前远远地只见过几次。

开学后,
忙着办签证,
本来计划在Singapore一个月的,
因为上海搞什么大型活动,
签证办的很不顺利,
拿到签证时只能在Singapore住18天了。

去Singapore之前,
偶跟杨跃已经定下了要做的题目:给出第四个可定义的理想。
几十年来递归论中所知道的只有两个可定义理想:cappable 和 noncuppable。
Shore问是否有无穷多个可定义的理想。
Nies证明了可定义集合生成的理想必然是可定义的,但这并不能解决Shore的猜想,
因为我们不知道这些集合生成的理想是否相同。
作为一个具体的例子,
Nies证明了nonbounding是新的可定义理想。
但是他遗留了一个问题,是否cappable跟noncuppable的交是非平凡的。
如果不是,那么就有第四个可定义理想。

Slaman,李昂生,杨跃的论文中有个构造noncuppable度的强有力的技巧。

我们打算用他们的技巧攻克这个问题。

开始杨跃列了一个大纲,
他想用他那个极为丑陋的jump技巧,
我觉得不行,
建议改成link,
果然使难度降了很多。
但中间有个小问题绊住了我们,
杨跃想到一个办法,
但我认为行不通。

所有这些都是在去Singapore之前做的。

启程,去Singapore,
因为我报错了航班,
害得杨跃在机场从下午等到晚上。

杨跃果然疯狂,
我们坐在出租车里就开始讨论那个问题,
一直到我的住处,
讨论到半夜,
终于有了一个结果,
那个问题克服了。

剩下的事情就是仔细地检验证明,
证明是庞大的。

在Singapore玩的地方不多,
只去了Orchard road和bird park,
Orchard road是偶这样的穷人不应该去的,
bird park倒是不错,看到了以前从没有看过的动物。

Chong请偶吃了一顿豪华的晚饭。

突然gf(敲下这个字时手有些颤抖)要跟我分手,
不知所措,
后面什么也干不了了。

突然伊又说等我回南京的时候她要去南京看我。
女人的心,天上的云。

我回到了南京,
论文写了一个草稿,
我们觉得结果太单薄了,
想投个好一些的杂志,
但是JSL正在严打local理论,
估计很难中,
于是我们announce了一下这个结果,
按住没发。

伊来南京过生日,
我把在Singapore挣的一点钱都花了进去。

但像所有网友见面的情况一样,
失望。

伊觉得偶没有网上那么坏,
我也觉得自己在伊面前有些萎缩。

不欢而散。

后面的日子好好坏坏。

这时候,
杨跃提出了一个更大胆的问题,
是否noncuppable 和 nonbounding生成的理想严格地小于cappable的理想。

题目看上去很难,
因为有些Global的味道,
优先方法处理这类问题是非常困难的。

杨跃好像也没有把握,
只是问了一下。

但我却开始着手证明。

那是一个月朗星稀的晚上,
我在北大楼门前徘徊,
考虑着这个问题。

现在偶都惊讶于我的直观如此强,
感觉这个东西一定跟构造同时具有cuppable 和 cappable 性质的度有关。

找了Shore当年的论文来看,
发现那个技巧果然可以用。

大喜,
告诉杨跃,
杨跃对这个技巧不熟,
但也很高兴知道可以解决。

他回到了北京的家,
在北京他仔细推敲了我的建议,
认为是正确的。

很高兴,
毫不犹豫地投了JSL,
Downey收下了稿子,
转给了审稿人。

这个学期有个同学结婚了,
娶了一个安徽的女孩儿。
大家跑到合肥去喝喜酒。

当我在Singapore的时候,
Nies来到南京访问。

他带来了一个崭新的方向,
算法信息论。

我在Singapore从师弟那里知道Nies讲的内容,
问杨跃这个方向如何?
他告诉我有很多人在做。

回到南京时Nies早已经走了,
老板把他留下的手稿给我。

我被Slaman和Kucera的结果深深吸引,
随机性竟然这么奇妙,
而且还有Komogorov,Solovay这样的一代宗师从事过随机性的研究,
引发了我的好奇。

当时最先考虑的一个问题是Downey的sw的完备性问题,
开始Downey宣称他证明了sw有和Solovay度一样的性质,
即Kucera-Slaman定理,
我觉得很奇怪,
就发email问他。
然后他说证明是错的,
并且甚至不知道是否存在最大的sw度。

开始考虑这个问题。

在去老板家的车站上等车时,
想到了一个方法,
结果应该相反的,
没有最大的sw度,
而且甚至应该有更奇怪的性质。

我发email把想法告诉了杨跃,
杨跃对这个方向丝毫不懂,
并且告诉我这个方向的容易做的东西基本上做完了。

于是我决定一个人做。

但是突然重感冒,
回家,
过寒假。

开学,
回到学校,
继续做。

这时候我已经陷入了困境,
发现我的最初的想法很困难。

于是又想从正面证明,
一无所获,
几乎要放弃。

我感觉可能要用到一些组合优化的结果,
于是找了一些组合学的书来看。

半个月以后,
我重新回到了这个题目上来。

我先用计算机验证我的想法,
发现了一些很奇怪的现象,
比我预计的要好的多。

于是坚定地认为我最初的想法是正确的。

半个月以后,
我把证明写出来了。

告诉老板。

老板开始也很难相信。

为了讲我的结果,
老板和师兄每周2次讨论班,
花了一个月时间,
终于相信我的证明是正确的。

很高兴,
毫不犹豫地投了JSL。

这是我当时最得意的一个结果,
以前的东西基本上都在整合别人的技巧,
这一次却是原创的。

Downey后来评价说我的证明是original的,
但却unreadable的,
很难看懂,
审稿人一年后才告诉Downey说他相信证明是正确的。

这个学期,
一个师兄,一个师弟毕业。

师兄x是个有趣的人,
做过副县长,
有村干部的风度。

但是很用功,
佩服得很。

他的同龄人中很少见到这么用功的。

师弟去了美利坚。

已经在bbs成为老油条,
几乎到了人见人恨的地步。

最后终于决定跟伊分手。

8月底在重庆开亚洲逻辑会议,
着手准备。

【5】

02年的夏天改了最后一次高考试卷,
竟然还做了副组长。

这个暑假看了李昂生给我带来的两本书
Moschovakis 的 Descriptive set theory
Kechris 的 Classical Descriptive Set Theory
都是descriptive set theory的经典教科书。

8月底,
参加重庆的亚洲逻辑会议,
这是ICM的一个卫星会议,
档次比较高。

可惜的是Jensen和Slaman取消了旅行计划,
没有来。
Woodin在北京匆匆做了一个报告后回了Berkeley.

但还好有Gonchanov, Downey撑场面。

在重庆见到了C.T.Chong,冯琦,杨跃,李昂生,
还有从未谋过面的师兄s,
相言甚欢。

杨跃一见到我立即告诉我Downey去了一次NUS,把他生生拽入了算法信息论领域。
我们围着西师的校园边走边聊,他还是那么疯狂。

要感谢杨跃和李昂生,
他们在报告对我的结果的引用引起了Downey对我的兴趣。
在重庆之前,
我和老板有打算让他为我写做博士后的推荐信,
因此很高兴他注意到我的工作。

我自己也做了一个十五分钟的报告,
非常失败。
做完后Downey问了一个问题,
我的糟糕的听力导致我根本没听懂他说的,
杨跃赶紧出来救场,
向他做了解释.

然后是玩,
Downey像个小孩儿,
最后一天,大家看重庆的夜景,
Downey突然拉肚子,
可能是重庆的火锅起反应了,
开始强忍着,
最终还是跑回旅馆了。

第二天见到他,
他赶紧问我去哪里玩了,
晚上几点回来的,
好不好玩。

我故意逗他,
说很好玩,
很晚回来。

他不停地摇着他根本没有几根头发的头颅,做叹息状。

离开重庆前,
冯琦问我愿不愿意跟他做inner model,
我高兴地说当然愿意,
但是这个学期不行,
我要申请博后,
他很失望。

Downey在重庆给我出了一个题目:有多少个随机的H-度?
他只要求我构造出两个。

这个问题最早可以追溯到Solovay的75年手稿,
他构造了2个,
但是方法非常tricky,
不可能改进。

后来Kucera-Slaman说c.e. 实数中只有一个随机的H-度。

不难证明Chaitin的随机数下面有连续统多个H-度,
因此有多少个随机的H-度很不明朗。

当时,
算法信息论中H-度的结果都是围绕着c.e.实数展开的,
因为我们不知道一般的实数中有多少个H-度,
使得这一领域的研究陷于停滞。

当时已经没有了论文的压力,
数学学报和中国科学的论文都已经收到接受函。
写论文已经变成一种娱乐,
而且对游戏也不再感兴趣(老龄化的结果)。

现在回想,
也许只有在这种心态下才能作出这个结果来。

偶坚定地认为有不可数多个这样的H-度。

开始想用优先方法构造,
可以证明任何随机数H-复杂性都会在某一段掉下来,
也可以证明任何随机数的h-复杂性都会在某一段升上去。

一个自然的想法是对于任何一个随机实数,
砍掉掉下来的部分,用升上去的部分补充以得到一个更复杂的实数。

然而失败了,
有限方法对此无效。

放弃了一段时间,
看了一些算法信息论方面的论文。

国庆以后,
再次回到这个题目上来。

突然想到,
随机性是不可把握的,
而递归论中的优先方法具有很强的构造性,
根本不可能用这个方法得到想要的结果。

于是采用测度论和集合论的办法,
每个实数可以看成一个自然数集合,
对它们赋予一种度量,
就有了测度。

现在问题的焦点在于在H(n)和Log(n)之间找到一条缝隙。

如果有了第一个这样的实数,
那么用测度论的办法可以攻克这个问题。

如何找到一个这样的实数?
测度论的办法太粗了,
根本无法找到。

最终又回到优先方法上来,
用优先方法,
发现Chaitin的随机数就有这样的性质,
搞定!

然后偶直接送给了Downey,
刚开始他没有看懂,
说有几个引理好像不对,
dazed。

我再检验,
发现表述有问题,
修改后再给他看。

很快,
Downey回信对这个结果大加赞赏,
在我的博士论文评语中,
他称这个证明是genuine的。

我告诉他我准备投SIAM J on Comput.

他怕我因文害意,
帮我重新写了一遍,
充实了一些内容,
把自己放在第三作者。

这是我研究生阶段最好的结果,
不知道以后还能不能作出这样的东西来。

但是有多少个H-度仍然没有解决,
我只证明了存在不可数多了,
但是否有连续统多个,
仍然不清楚,
Downey猜测极可能是连续统多个,
但是我却希望有个独立性的结果出来。

此后的生活有些堕落,
疯狂地见网友,
听了无数报告,
自己也做了不少报告。

但这个学期也有很多事情要做。

最终要的是神情博士后,
当时考虑的有:Berkeley,Wisconsin, UIUC。

需要推荐信,
Slaman说对我的工作不是很了解,但是答应写一个recommendation给Berkeley的委员
会,

Wisconsin的Lempp和UIUC的Jockusch对我的工作兴趣较大,答应帮我申请。

但是他们告诉我竞争非常激烈,美国现在就业形式不好,做博后的越来越多,
Wisconsin已经连续2年招了递归论的博士后,UIUC的模型论势力非常大,递归论在那里

是一个小方向。

形式有些严峻。

需要几分强有力的推荐信。

于是自然找到了Downey,
要求他给我写推荐信。

Downey回信说: you are in lucky now.
NZ正好有一个面向全球的博士后位置,薪金非常高,问我有没有兴趣。
只字不提推荐信的事情。

觉得不好办,
问老板,
老板建议我答应下来。

此前Lempp和Jockusch也建议我考虑一下Downey那里,
并且考虑到美国签证形势的严峻,
我最终答应了去NZ那里。

然后Downey要求我尽快拿到学位。

于是着手准备毕业论文。

论文的评审分为2部分,
一部分给研究生院看的,老板随便发给国内几个人,其实根本没人能看懂。
一部分自己留着有用,老板想让Nies, Lempp, Jockusch, Downey写评语。
Nies没有回信(正常的很),
Jockusch写了简短的几句好话,然后说自己很忙,没有充足的时间看。
Lempp写得有些过誉了,我自己看得都不好意思。
Downey写得比较中肯,说我的毕业论文中的语言糟糕成度是appalling的,
应该找一个英语为母语的家伙帮我重写(如果找他,不知道会不会答应)。
并且早期的在数学学报中的一个结果被他近期的一个结果涵盖了。

然后开始忙着毕业,
正好碰上Chong来南大谈NUS跟南大学术交流的事情,
邀请他做答辩主席。

很遗憾的是答辩时没有带相机。

答辩结束后,
Chong私底下跟我说了三个字“很不错”。
感动至死。

老板请Chong和系里的头头在古南都吃了一顿豪华的晚宴,
那是我吃的最高档的一次。

到这个学期为止,
我的研究生阶段就算结束了。

然后开始准备签证。

突然系主任问我是否留校,
开始答应下来,
后来发现如果留校,签证,薪金都有问题,
于是连哄带骗,
让系主任签字给欧放行,
逃离南大。

这个学期的生活是非常堕落的,
还曾经试图追过一个mm,
失败得很。

回家过年,
因为以后很难有机会在家里过年了,
这次在家的时间特别长。

返校后,
开始忙签证,
手续很多,
但总算比较顺利。

这个学期的生活是悠闲的,
有机会把递归论各个方向都看了一边,
还看了Kanamori的The Higher Infinite。

期间还给师弟们上过讨论班,
现在的学生很让我ft。

老板还让我带一个师妹做论文,
累得偶吐血。

Chong和冯琦都安排了计划来南京,
该死的SARS使得所有的计划都cancel掉了。

一个偶然的机会,
发现自己上个学期的那篇论文中的一个推论可以彻底解决随机数中H-度的问题,
只花了一天时间就写好了。

再一次Downey帮我修改了稿子。

投至Proceedings of AMS,
一个月以后收到了录用函。

疯狂地见网友,
听报告,
偶敲榨报告的水平在这个学期大有长进。

学期快要结束时,
有个快要读研的小兄弟问我研究生生活是怎样的。

这才想起要写点什么。

5年的生活比看上去要短得多,
日子不经意地在自己的手中溜过。

来南京的第一天的情景仿佛就发生在昨天,
车窗外道路两旁的郁郁葱葱的树木,
高低不齐地透出一丝没落贵族般的建筑,
还有公车内的ppmm.....

【跋】

事情闹大了,
看来这个跋很有必要。

五年研究生期间,
得到了不少人的指点,
从国内到国外,
l师兄,老板,冯琦,杨跃,李昂生,R. Downey, T. Slaman, S. Lempp.....

我一直以为老板对于一个研究生来说是至关重要的。

譬如有的老板对研究生管得很严,要求学生必须在他的领域内做东西;
有的老板却不闻不问,让研究生自生自灭。

偶很幸运,
老板给了我一个宽松而优越的研究环境。

他给我做的具体指导不多,但是给我定了一个大体的方向。
但即使在这个大方向上,我还是走了出去。

我不是很听老板的话,
喜欢自己找些书来看。

老板原谅了我对于集合论的痴迷,
让我去中科院跟冯琦学了8个月,
这在于某些老板来说可能是大逆不道的。

然后老板又抓住机会让我去了Singapore,
使得我的整个研究出现了转机。

老板促成的Nies的访华是我的整个学术的转折点,
然后是重庆会议上的推荐,申请博士后时的大力推举。

在国内整体研究水平不高的情况下,
老板能提供的学术条件和环境是非常重要的,

可惜这样优越的条件不是每个老板能提供的,
我是非常幸运的一个。

冯琦的水平恐怕国内没有几个人比得上的,
只要看他最近在J of AMS的文章就能说明问题。

他是个外冷内热的人,
具有强烈的理想主义色彩,有些不顾实际。

譬如他劝我放弃对于学位的追求,
“死”掉几年,潜心修炼。
他说曾经有人对他说学集合论要花至少十年的时间打基础,有些恐怖。

如果我遵从他的建议,也许能有更好的成绩。

但我是个功利主义者,我想要的是学位。
这恐怕也是国内研究人员的通病,也是国内研究水平低下的原因。

在重庆,他再一次建议我做inner model时,
我非常高兴。

我一直以为这个领域只有超高智商的人才敢踏入,
活跃在这个领域内的人物都是大名鼎鼎的集合论学家:Jensen, Neeman, Woodin....

可惜我的再一次功利导致我放弃了这个机会。

离开重庆的前一天,
看着冯琦欲言又止的样子,
一种说不出的味道。

也许中国不适合他这样具有强烈理想主义色彩的人,
他现在的环境有些尴尬。

杨跃是个热情而聪明的人,
当年北大的高材生,
师从大家Shore,
对人热情有加,
初期受了他不少帮助。

李昂生是个类似于陈景润的人物,
恐怕没有人认为他很聪明,
然而他的工作绝对是一流的,
可惜他来南京访问的时间太短,
没有机会得到他的太多帮助。

Downey对我的研究生涯起了关键的作用,
很多的工作都跟他联系在一起。
他是个精力充沛的家伙,反应极快,五十岁以后还能开辟新的研究方向。

Slaman是当今递归论的毫无争议的第一高手,他的触角遍及递归论的所有领域,
所到之处,尽是original的结果。

Lempp的热心是有口皆碑的,事无巨细,他都会很仔细的去办。

研究生阶段,正是受到他们的热情帮助,才有了Chong的那三个字——“很不错”。

今天早上,
老板突然找我谈话,告诉我系里对我有意见,
因为我的帖子涉及到太多的人。

如果我对某些人有些不恭敬的语气,
我很抱歉。

我并不是想出什么风头。

我觉得我的五年研究生生活有很多收获,也有很多遗憾。

我的一些师弟读到博士了还不知道怎么写论文,
我看到很多人整天闭门造车,连email也不会发,
论文的题目等着老板给,不知道怎么对外交流,
不知道新的研究方向。。。。
我想我的这些经验会有用。

还有,
我本来想更多地写一些学术以外的事情,
但不自觉地还是把学术的写得很多,

然而今天早上的谈话,
看来我又走运了。

(完)


--  作者:Ambrosia
--  发布时间:7/25/2006 6:46:00 PM

--  
12感觉不错,13感觉一般。这种感想误人子弟。我有个很牛的师兄在做销售,天天陪人喝酒,再多名师又能怎样,以前研究做的再好又能怎样?你想好要干什么了吗,要怎样生活吗?
--  作者:qiqiuflying
--  发布时间:7/25/2006 7:03:00 PM

--  
关于研究方法,我想补充两点与大家共享:
(1)关注个人主页:
现在个人主页很流行,如果你对某个领域感兴趣,必然可以找到一些这方面的专家及研究这,然后搜索他们的个人主页,保存到收藏夹,不断地关注最新成果的出炉:)其中有不少作者,在文章刚一投出(还不知是否被录用时)就已经把该文章上传到网上。所以,如果你不断check的话,可以得到一些最新资料,当然,如果这种情况,一定要尊重人家的版权呀。
(2)留意每年相关领域的会议:
多多留意同自己领域相关的会议也很重要。虽然大部分是否无法从会议主页上下载这些被录用的文章,但是最起码,你可以了解会议的动态,了解什么样的文章被录,还可以跟作者联系索取文章,一般作者都不会吝啬提供自己的文章的。
--  作者:windancer2003
--  发布时间:7/26/2006 3:17:00 AM

--  
很惭愧
--  作者:iamwym
--  发布时间:7/26/2006 6:07:00 AM

--  
我写程序有点像leopard,慢慢完善。然后我写paper也和程序差不多,一鼓作气,拿出个烂paper,然后慢慢改。
我目前的主要方前做过的也就是没几个人,成果也很牵强,和没做过差不多,感觉他们的paper也是为了写而写的,不求出彩,只求没错。
其他阅读的话,基本看一些老板们的paper,掌握一下研究的风向,写paper时候故事线能够上位就行了。
--  作者:icebuddy
--  发布时间:7/26/2006 9:54:00 AM

--  
sign,还是努力读书吧,一直都想没有压力的好好读几本书,现在看来,事情要做,书也是要读的~~~
--  作者:iamwym
--  发布时间:7/26/2006 3:57:00 PM

--  
做sw的话,读书不如读technical report,不过打基础还是要看些经典教材的
--  作者:rosydusk
--  发布时间:7/26/2006 4:30:00 PM

--  
有哪些sw相关的经典教材值得读好几遍的?
--  作者:iamwym
--  发布时间:7/27/2006 8:27:00 PM

--  
读AI,knowledge representation, DL的一些书吧
--  作者:mmyytt_2000
--  发布时间:7/28/2006 11:34:00 AM

--  
如果你知道要做什么,写论文收集资料时应参考:(1)该领域牛人的主页;(2)著名实验室的技术报告;(3);顶级期刊或者会议近期发表的论文;(4)DBLP、CiteSeer、CCSB和CEUR Proceedings(SW方向的推荐看看)。四者应该是相互关联的,比较容易查找。
--  作者:mmyytt_2000
--  发布时间:7/28/2006 12:08:00 PM

--  
如果你不知道干什么,首先读国内三大学报的一些综述性论文,找出一些你感兴趣的中文引文读读。然后查找这些中文引文参考的e文论文,主要看related work和future work部分,总结出别人做过但还有不足的工作和领域的前沿工作。关键是要与导师的项目和课题结合起来,这样出文容易、毕业也容易。国内学生做研究基于实际问题的少,从论文来到论文去的空谈多。
--  作者:iamwym
--  发布时间:7/28/2006 3:18:00 PM

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楼上的方法不推荐,国内paper的reference普遍存在不小的问题,比如过时和不合适的引文很多。我觉得从一开始就不能看任何中文的资料,否则在一些重要概念上会有很大的偏差。
--  作者:rosydusk
--  发布时间:7/28/2006 5:30:00 PM

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发现置顶的[RED][提问前必读,含本版FTP绿色通道][/RED] (01-20更新)本 版 相 关 资 源 (入门指南,资料软件,网址列表,会议期刊)!   真的是很不错

很多发现好的资料其实都在里边,
有还有两个语义网的课程主页,不知算不算做补充:

LSDIS实验室语义网课程主页:
http://lsdis.cs.uga.edu/courses/SemWebFall2005/index.php?page=2

加拿大Concordia University语义网课程主页:
http://www.cse.concordia.ca/%7Ehaarslev/teaching/semweb/



--  作者:iamwym
--  发布时间:7/28/2006 11:34:00 PM

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曼大alan rector和ian horrocks的sw课绝对是sw界的头号课程。
--  作者:leopard
--  发布时间:7/29/2006 6:51:00 AM

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支持,horrocks真是大牛啊
--  作者:superc_7
--  发布时间:7/29/2006 10:28:00 AM

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我读文献一般会写一份阅读笔记,里面包括文章的内容摘要,重要的新知识,以及一些问题。读完了之后会看看参考文献,看看有没有自己感兴趣的。
编程……唉,生来对这东西有抵触情绪,现在正在硬着头皮学……马上就要上研究僧了,感觉有点来不及了,大四一年荒废的时间多了些……
写paper我是一鼓作气型的,一定要把内容大致都写出来,至少要把通篇框架理出来之后才会考虑细节,这样好处是思路比较连贯,坏处是容易写跑题……
--  作者:rosydusk
--  发布时间:8/1/2006 10:17:00 PM

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http://www.sce.carleton.ca/faculty/chinneck/thesis/ThesisChinese.html

如何组织论文

加拿大渥太华市卡尔顿大学

系统与计算机工程系

John W. Chinneck教授

email: chinneck @ sce . carleton . ca

最新修订:1999年9月29日

最早写于1988年,后经定期细微修改

文章的主页是:

    http://www.sce.carleton.ca/faculty/chinneck/thesis.html

本文已被翻译成多种语言。

简介

本文这篇文章描述了作为研究生阶段的中心任务—书面论文的组织方法。要知道如何组织论文,首先需要了解研究生阶段的研究任务,论文是其中之一。换句话说,这篇文章对你当你刚刚开始研究生初期阶段的学习以及后期的论文写作,这篇文章对你是有帮助的。

研究生阶段的研究内容

研究生阶段的研究最重要的特点是作出对知识具有独创性的贡献。论文唯一的目的也就是证明这一点。如果你无法证明作出的贡献,那么你的论文可能无法通过将会导致失败。

简言之综上所述读完这篇文章,你的论文需要体现以下两个要点:

l       确定一个值得研究的,并且还没有获得解答的难题或问题;

l       你已经解决了该难题或回答了该问题。

你对知识的贡献主要在于对难题的解决或对问题的回答上面。

研究生论文的内容

由于研究生论文的目的是证明对知识作出的具有独创性的或具有裨益的贡献,那么阅读论文的考官要能够在论文中找到如下问题的答案:

l       研究生研究的问题是什么;

l       该问题是不是一个好问题(是否被回答过?是否有用处?);

l       研究生是否能够使考官相信该问题被充分地回答了;

l       研究生是否对知识作出了足够的贡献;

在证明你对知识作出独创性的贡献之前,你需要清晰地阐述问题对证明你对知识作出的独创性贡献是必要的。为了证明你的贡献的独创性和价值性,你必须详细地对论题及与论题相关的已有文献进行评论。然后你必须在文章里通过进行直接引用,通过引用必须能够证明你提出的问题还没有被解决被回答过,是值得你去研究的回答的。描述你如何对问题进行回答自己的解决方案通常是比较容易的,因为经过研究生阶段课程的研究过程,学习你已经对自己的研究成果耳熟能了解了详了(该领域的)详细内容。

如果论文不能够对上述几个为数不多的问题不能做出够充分的回答地说明,你就有可能要重写修论文主修科目了,否则你可能会在答辩中彻底失败。为此,下面给出了论文的一般框架,突出了如何以合适的段落标题和论文的组织来回答上述问题。有些教授可能喜欢不同的组织方式,但论文的必需要素是一样的。进一步的说明在框架后面进行阐述。

牢记一点:论文是正式文章,论文要素措辞必须放在恰当的位置确切,内容材料不能重复。

论文通常的框架

1.简介部分

简介部分概括地介绍论文的主要内容----不是对每个部分进行(详细)描述。简洁地概述问题,说明比如为什么该问题是值得研究的,也可以能概括一下取得的成果(在论文的后续部分再详细阐述)。这是对论文中主要问题的综合全面概括。

2.背景情况(可选部分)

简短地概括一下背景知识是必要的,尤其当你的研究涉及两个或多个领域的时候。这意味着论文读者可能对论文的部份材料不熟悉,你有必要在这一部分进行阐述。定义一个与简介部分上面给出的论文上一部分不同的标题可能会更好一些,例如:“Fammis代数学简述”。

3.技术发展水平的回顾

在这一部分,你可以回顾一下与论文相关(领域)的发展现状水平。再定义一个与前面有所不同的合适标题,例如:“Zylon算法的现状发展水平”。目的是展示目前该领域的主要观点发展水平(关键性的分析在后续部分展开),但不要包括你个人的独特见解。

可以根据不同的观点来组织这一部分,而不是根据作者或发表的论文刊物。例如:如果到目前为止已经有三个主要的关于Zylon问题已经有三个主要的算法的,如果有必要你可以把这些算法组织成三个小部分:

3.1 Zylons的迭代近似;

3.2 Zylons的统计权重;

3.3 Zylon操作的图论法;

4.研究的问题或问题陈述

工程(学科)论文偏向于使用“要解决的‘问题’”这一字眼,而别的学科则偏向使用“要回答的‘问题’”这一词语。无论使用哪个,这一部分主要有三个内容:

1. 对论文要解决问题的简洁描述;

2. 通过对在第三部分的直接引用证明你研究的问题没有被回答过的进行正面的阐述;

3. 讨论为什么该问题值得回答该问题;

上面的第二条是对在第三部分给出的信息的问题进行分析。例如:你的问题可能是“开发一个在有限时间里能处理大规模Zylon问题的算法”(你需要进一步描述该问题中“大规模”和“有限时间”的含义)。在你对(该领域)发展现状的分析过程中,需要说明目前的各种方法是如何失败的(即:只能够处理小规模的难题,或者需要花费大量的时间)。在这一部分的末尾你需要阐述为什么大规模快速的Zylon算法是有用的,即阐述它可以应用的场合。

由于这一部分是读者肯定要关注的,所以在标题中用“难题”或“问题”这些字眼。例如:“要研究的问题探究”或“问难题陈述解释”,或者也可以是更具体的,如:“大规模的Zylon算法的规模化问难题”。

5.描述你是如何解决难题或回答问题的

论文的这一部分结构更为自由。可以有一个或几个部分和子部分。但目的只有一个:是使考官相信你已经回答了或解决了你在第四部分提出的问题。只解释给出你是如何与解决难题或回答你所设定的问题相关的内容。不要包含可能把你所犯的错误或走过的引入死胡同的内容,除非这些内容是与回答问题确实相关的论证。

6.结论

在结论部分你一般可以包含三点,每一点可以用一段内容进行单独阐述:

1. 结论

2. 贡献概要

3. 需要进一步研究的部分

结论不是对论文进行随便地总结:结论是你所作出推论的简短短而精的描述。,它有助于把这一部分组织成简短的几个段落,按重要性高低进行排列有助于组织好结论部分。所有的结论应该与第四部分研究的问题直接相关。例如:

1. 第五部分阐述的解决方案成功地解决了第四部分设定的阐述的问题。已经被解决了,从哪一部分到哪一部分这是一种适合于在有限的合适的时间内处理大规模的Zylon难题的新算法开发出来了;

2. 在改善的Zylon算法中主要的机理是Grooty原理;

3. ……

考官对于贡献的总结看得更为仔细。这部分你要列出对新知识的几点贡献,当然,论文本身必须能够证实这些贡献。结论贡献经常和论文其它部分重复结论交织在一起,但没有关系。列出按重要性排列的若干段落也是比较好的办法。例如:

1. 开发了一个解决大规模Zylon难题的更快的算法;

2. 论证了第一次使用Grooty原理进行Zylon计算;

3. ……

这部分也应包含论文进一步的研究的内容,以便将来研究该问题的人能够从你当初解决问题时的想法中获益。通常最好用简短的段落描述一下。

7.参考书目

参考书目要跟第三部分描述的技术发展现状密切相关。大多数考官主要看其中是否包含相应领域的重要巨作,所以这些文献一定要列出来并在第三部分进行引用。当然,如果考官发表了与你论文研究领域相关的文章作品的话,他们也会看看自己的文章是否也在里面,所以最好列出来。而且,考官可能会问你类似的问题,阅读考官的作品通常会使你有一些线索。

所有列出的引用参考书目必须在论文主体中进行实际引用。要注意参考书目区别于引用书目在对于它包含那些可能没有直接在论文中引用的书目,要注意它们的区别。根据作者的姓氏组织参考书目的先后顺序(推荐),或者根据其在论文中引用的先后排列。

8.附录

附录中该写些什么呢?可以写一些在论文进展过程中遇到的有一定难度困难,但是却能够帮助确认证明你的结论果的内容。通常是过于详细而不必置于论文主体中的内容详细的本质内容,写出来让考官能够细读并充分地相信你的结论。例如可以包含程序清单、大量的数据表格、冗长的数学据证明或推导等等。

几点关于论文框架的参考意见评价

再次重申,论文是向考官证明两大主要问题的正式文章。第三、四两个部分介绍你选择了一个值得研究的问题,第五部分介绍你的解决方法,第一、二两个部分引导读者进入问题,第六部分突出整个论文的重要结论。

要注意仔细区分哪那些是别人做的,哪那些是你做的。使考官知道这一点是很重要的。对问题进行描述的第四部分是明显的分界线,这也是把它放在文章中间的主要原因。

着手开始

着手准备论文最好的方法就是列出一个可扩展的大纲。列出预计在论文中包含的每个章节形成目录。每一章每一节写简短的几点描述其内容,整个大纲可能只有两到五三页。然后应该和导师仔细地评价一下大纲:是否存在不必要的内容(即跟阐述的问题不直接相关),如果有就删除它;是否少了一些材料,如果是就加上。在拟定提纲阶段要早作决定,这总比等到你写了一大堆又不得不丢掉更省时间。

需要花多长时间写论文?

这要比你想象的长很多,即使研究工作已经做完了,模型建立起来了,计算也完成了,留上一个学期来写论文是明智的。不是因为打字要花这么长时间,而是因为论文的写作是对论证和结论的完整组织。是在从最初的结果形成到最后的经得起完美地组织起来,使之能够经受专家级考官详细审查的完美论文过程中,你会不断地发现缺陷,改正这些缺陷是比较耗时的。

也可能是先前你和导师只有非正式的交流未正式核准的,你的论文是你的在导师第一次正式看到你的完整思路发现标准概念后。,这也是最容易发现你的就应该去察看先前存在错误误解或缺陷的时候。你需要时间去改正错误或弥补缺陷。母语非英语的学生把观点阐述清楚可能有一些困难,所以就需要多次的修改。当然,导师有时并不会不立即审阅并返回你的论文草稿。

底线是留给自己充足的时间。草草了事在答辩时不会有好结果的。

提示

牢记论文读者的背景。谁是论文的读者观众?在他们阅读你的论文之前,你应合理地预测他们对该主题知道多少。通常他们对一般问题是相当的了解,但他们并未像你一样对近若干年该领域的发展进行密切关注:这就要求你把新概念说明清楚。有时在心里描绘一个具有相当知识背景的人,并想象你在给他直接解释,是很有帮助的。

不要给让读者制造麻烦难办,这是相当重要的。你该明白考官感兴趣的问题没有几个,要在明显的章节里面给他们答案。如果他们需要化费时间找到把你要解决的阐述的问题、答辩的问题、你的解决方案对问题的回答、你以及论文的结论和主要贡献。找出这些来越困难困难,他们的心情就会越差。,最后很可能你的论文就需要退回重修改了。

以上意思就是:论文要尽可能地清楚!把问题仔细的解释明白,用合适的标题等方法突出重要的内容。论文包含的信息量是巨大的,要保证能够把读者(的注意力)引导到重要的问题上。

记住论文不是小说,通常不是按照年代顺序叙述问题,而是一篇对重要问题的解答进行阐述的正式文章。

避免使用诸如“显然,这是……”或“很明显,由于……”这样的字句,因为这些语句暗示着:如果读者没有看懂,会被认为是愚蠢的。他们可能是由于论文解释得太差而没有领会。

避免用一些使人反感的语句,提出一些仅仅是你个人的观点(诸如:软件是计算机系统最重要的促成部分),而没有在你引用的文章或解决方案里得到实证。考官喜欢挑这样的语句来问:你能不能论证一下(为什么)软件是计算机系统最重要的组成部分?

关于计算机程序及模型的注意事项

论文的目的是要给出你对知识所作出的贡献。可能你开发了计算机程序、建立了模型或是用别的工具来证明你的观点,但要记住:论文是阐述你对知识的贡献,不是这些工具。当然类似计算机程序的工具是好的而且是有用的,但仅仅是这些工具你还不能够取得高层次的学位。你必须能够通过工具的使用或者工具所能加强包含的观点来证实你对知识的贡献和你的创意。

硕士论文和博士论文

对硕士论文和博士论文的要求是不同的。区别不是在于论文的格式,而是在于问题的重要性、对要解决问题的探索层次以及贡献。博士论文当然要求解决更难的问题、作出更具原创实质性的贡献。

硕士论文对知识的贡献可以是类似于,达到对某一知识领域的改进提高,或者是已有技术在新领域中的应用这样的性质即可。博士论文必须作出对知识作出具有实质性和、有创新性的贡献。

Translated from English to Chinese by Qian Hong (qianhong@icss.com.cn)


--  作者:chris
--  发布时间:8/2/2006 6:35:00 PM

--  
楼上的真是好文
个主题对我们刚读研的人真是太有帮助了
呵呵
我现在写论文感觉就是在翻译,主要还是因为读的太少了,而且资料收集的也不全
也静不下来
继续学习中
--  作者:dongtg
--  发布时间:8/4/2006 8:45:00 PM

--  
谢谢,大家。
--  作者:cindygirl_zhou
--  发布时间:8/5/2006 3:14:00 PM

--  
学习到一点,要做paper的阅读笔记。
--  作者:hzh_nc
--  发布时间:8/16/2006 9:33:00 AM

--  
不够详细
--  作者:yyy718
--  发布时间:8/16/2006 2:37:00 PM

--  
长长见识
--  作者:evejoy
--  发布时间:9/11/2006 12:09:00 AM

--  
都是大牛
--  作者:cyshooter
--  发布时间:9/11/2006 5:04:00 PM

--  
坐下来,慢慢学习.......
谢谢各位大侠分享自己的经验
--  作者:cyshooter
--  发布时间:9/11/2006 5:05:00 PM

--  
坐下来,慢慢学习.......
谢谢各位大侠分享自己的经验
--  作者:ontology
--  发布时间:9/11/2006 9:08:00 PM

--  
这些方法还是挺有借鉴价值的,尤其对green hand而言,可以少走弯路。
--  作者:yahu911
--  发布时间:9/27/2006 3:58:00 PM

--  
晕哦,最近学得很烦躁
--  作者:pansy
--  发布时间:12/5/2006 7:50:00 PM

--  
29楼好文,翻译的也不错.
--  作者:zzypangpang
--  发布时间:12/6/2006 5:01:00 PM

--  
我总觉得读英文的文章,看的时候好象什么都看懂了,可是合上文章自己回头想想,大脑一片空白!请问各位楼主,有什么好的建议吗?
--  作者:flyingFang
--  发布时间:12/6/2006 6:32:00 PM

--  
我是新手,就楼上的说说我的感受。

我曾经也发现读英文资料,尤其是经典的教科书,通俗易懂(和中文教科书相比)。但是读后确实没觉得记住了什么。

后来听取了论坛的建议,读的时候稍微做一些笔记。读过后,静静的对着笔记,能够回忆起很多东西。我的经验是,只要读后的当天或者次日,能对着笔记想起来的东西,以后基本上不会忘。如果读完,就扔在一边,我往往会想不起来到底学到了什么。应为,相对多的时间其实是花在了英文的翻译上了。翻译通了,看懂了,我就沾沾自喜了,没有真正把内容印在头脑中。


--  作者:boshu717
--  发布时间:12/7/2006 12:49:00 PM

--  
http://sculibin.bokee.com/3137411.html
贴的麻省理工学院人工智能实验室如何做研究,我觉得挺有帮助
--  作者:flyingFang
--  发布时间:12/7/2006 5:37:00 PM

--  
楼上贴的这个真不错,开眼界了。谢谢!
--  作者:hnsdwht
--  发布时间:12/7/2006 5:47:00 PM

--  
平时上课时,用过好多英文教材,老师总是让我们每个人分担一章,轮着讲。发现这些英文教材的确很好懂。可是看英文写的论文就不行了,总觉得迷迷糊糊的,即使一句一句翻译,翻译完后再回来看时还是不清楚。关键是论文大多都是关于某个方面的论述,谁能不能推荐几本关于sw的一些书籍呀?

--  作者:iamwym
--  发布时间:12/8/2006 9:28:00 PM

--  
还是要多读,同一类文章度上百篇肯定会写了。
主要还是要靠时间积淀,一般sw做2年能出一些成果就很幸运了,亲身经验,呵呵
--  作者:rongfw
--  发布时间:12/9/2006 5:46:00 PM

--  
学到了好多,谢谢
--  作者:tayoka
--  发布时间:12/11/2006 2:33:00 PM

--  
感觉提出一个课题的时候,好像有很多内容要研究,越做越陷入死胡同,导师总想用偷换概念的方法提高论文层次,结果越做越痛苦。
--  作者:iamwym
--  发布时间:12/12/2006 8:44:00 PM

--  
恩,其实这个问题哪里都存在。研究就是不断从死胡同中走出的过程。不过正确的方向是需要的。这个需要通过很多reading去解决的,没有其他什么捷径。
--  作者:zzypangpang
--  发布时间:12/14/2006 11:55:00 AM

--  
谢谢各位啊,感觉收获非常大!
--  作者:zhoujing
--  发布时间:12/14/2006 2:17:00 PM

--  
做sw两年能出成果算幸运的,那硕士做这个不是自讨苦吃
--  作者:flyingFang
--  发布时间:12/15/2006 4:42:00 PM

--  那请问你读了多少呢?
以下是引用iamwym在2006-12-8 21:28:00的发言:
还是要多读,同一类文章度上百篇肯定会写了。
主要还是要靠时间积淀,一般sw做2年能出一些成果就很幸运了,亲身经验,呵呵

读百篇,听着有点恐怖。你在各个阶段读了多少呢?能给个感性认识么? 谢谢


--  作者:iamwym
--  发布时间:12/15/2006 5:38:00 PM

--  
基本上读到500篇,你绝对可以发顶级paper了,就是这么简单,你光related work别人就没办法反驳你。

一般你做到1周1篇好paper,2年下来就不错了。1周1篇不多吧。

要发最好的conference,可能是每天1篇的量吧,2年上大概出成果。

当然,以上数据绝对因人而已,这个世界上我们必须承认有天才和愚钝者。很不幸我相信天才只是少数。


--  作者:leson
--  发布时间:12/17/2006 11:42:00 AM

--  
怎么去寻找一个好的方向,研究题目,或者说写论文的出发突破点大家有什么好的建议吗?对于新手万事开头难!
--  作者:sdpyyu
--  发布时间:12/19/2006 9:16:00 PM

--  


--  作者:yoga01
--  发布时间:1/11/2007 12:21:00 AM

--  
好的话题,也有很多好的回答
--  作者:shalehaha
--  发布时间:1/16/2007 11:01:00 AM

--  
学到好多,以后要努力了,HOHO
--  作者:holimouse
--  发布时间:1/30/2007 1:00:00 AM

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方法不仅是阅读的问题吧?是否跟思路,实践,习惯和心态有关呢?
--  作者:iamwym
--  发布时间:1/30/2007 5:53:00 PM

--  
思路上,我觉得只要智力正常就行,实践顺其自然的事情。心态,习惯都决定一个人是否能静下心来阅读,呵呵。
--  作者:asazhu
--  发布时间:2/1/2007 2:37:00 AM

--  
1. 读文章,有人喜欢Google scholar, 找Impact factor高的文章,citation高的文章,以寻求读最少的文章,懂最多的东西。我一般不那么玩,其实文章很多种,review, position, research. 我一般先读review,知道大家在玩什么,然后看一个方法学,怎么玩?就完事了。

后面是设计自己的计划,做到什么地方,碰到什么问题,就读什么解决方案。Problem-oriented. 如何保证方向正确,那你需要和别人communication,保证你科研中,没有知识死角,技术死角。不然,你冒风险干吗?想进敢死队的,开题,唔唔,勇敢阿。

2. 寻找团队。现在已经脱离了单兵作战,当英雄的年代,不要一个人做科研,如果自己适合做狙击手,那么找找机枪手和半自动步枪手,甚至是通讯兵。
原则一:共享资源。把自己的资源,心得共享给团队,也吸收别人的知识。记得有一次开会,发下来一本proceeding.一个人怎么看得完呢?那么,团队里面每个人读一个section,十多篇,总结一下,互相email一下。
原则二:相信团队,如果队友说,这个不值得读,我一般是不会浪费时间的,比如,黄金甲是烂片,兄弟就不要看了。
原则三:互相帮助。每个人的视野都有限,纯作CS,往往有技术深度,但是缺乏行业的广度,比如不了解电信,银行,医药。常常的问题是,我有技术,但是该干啥?学交叉行业的,往往有一点广度,但是缺乏知识深度,比如我是学medical informatics的,我有一堆的应用,但是不知道技术上怎么具体实现。那么,合作。

3.写文章:呵呵,好久不写了。我和楼主有点类似。我一般写三遍,第一遍是写小说,想写点啥,那您老人家就天马行空把,不要约束自己的创意。当然,也留下一堆错误。第二遍,是写记叙文,把method好好详写一下。最后,是写草稿,把citation都糊上去。然后慢慢小修把。

我个人觉得,最难的是规划和项目管理。如何切割,shape a project like your gloves fit your hand,能把你扬长避短, 第二,毕业总是有deadline的,你如何meet?如何管理一切。。。

你可以读读 ontology engineering这本书,建一个task ontology模型,把你的task建个模,每次有新东西,都装进去,然后inference engine 跑一下,看看结果。

AI的书,推荐一本:Artificial Intelligence-A Modern Approach, Norvig P, Russell S - 2Ed (2002), emule有的下载。


--  作者:huxinhuwei
--  发布时间:3/20/2007 11:56:00 AM

--  
不识庐山真面目,只因身在此山中!~

我是学微电子专业的.但从小就对学习方法感兴趣(希望比别人更职明).实际上,在中华儒,释,道三家为主的传统文化道德教育中,都只是提倡一步一脚印,不提倡捷径,并将其视为"个人小聪明"(最起码从小到大众多老师在反驳不过我的时候,都是这样批评我的).(经过长期反思,主要是中国地大物博,统治者充分结合国家的国情,所采取的一种最便宜的管理方式(中央集权结构,以德治国方式,并不希望基层民众太聪明的一种结果,并持续了近5000年,可能还会持续下去,直到成为一个发达国家).

学习方法实质上,属于心理学下的一个分支:教育心理学(心理学在不同领域的应用,便有不同的分支.如认知XXX,女性XXX等).学习的硬件结构,便是生物的大脑(与人类本身的认识能力有关,现阶段仅限于地球生物).灵长类生物(以人为例说明).大脑包含七个智力中心(听觉,语言学,视觉,逻辑.动觉,社会学,心理学.

人们所谈论的学习方法,最终,就是这七个智力中心的使用,并且由于不同的人生观,价值观,以及外界环境对人的影响,经历人从小到大的成长,而产生了不同的结果...主要区别,就是单一中心的使用,以及多智力中心的交替.从而导致出对不同人不同的评论:谁显得比谁更聪明.

具体的学习方法(可以超越不同的学科界限,并且适用于所有的学科).就是多种"传感器"的并行使用.(人类的传感器有五种:视,听,味,嗅,触)..外界信息经过五种传感器传到了大脑,由大脑首先进行信息分类,抽象(具体)的加工,并存储...这三个环节的区别,最终导致学习效率....

再具体一点,学习效率的主要因素,有两类:外界,内界(自身).
一,外界环境.主要靠人(最佳的学习环境,因该有三类人.老中青)...数量多了,形成了社会.(已经是社会学的研究内容了)
二,内界自身.主要是多智力中心的交替使用.五种感观里面,视觉信息最容易传播(占到了92%,听觉占7%,其它的占1%).触觉信息最容易记忆(人的基本YU望,打架,XX等).

简单一点,将整个学习内容,视觉化(平面&空间,形状和色彩)和触觉化(学习对象互相"勾引"(喜怒AI乐,跑跑跳跳等)既可...

这是我自已的归纳(看了很多年学习方法的书),希望对各位热爱学习者有帮助,并渴望与各位交流!~(详情看个人资料,QQ12974855)


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学习已经不是为了生活,而成为了一种生活和审美方式.它从你理解的那一刻开始,已经成为你追ZHU的目标,并引导你更早的进入未来!~
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--  作者:yahu911
--  发布时间:3/20/2007 10:40:00 PM

--  
以下是引用huxinhuwei在2007-3-20 11:56:00的发言:
不识庐山真面目,只因身在此山中!~

我是学微电子专业的.但从小就对学习方法感兴趣(希望比别人更职明).实际上,在中华儒,释,道三家为主的传统文化道德教育中,都只是提倡一步一脚印,不提倡捷径,并将其视为"个人小聪明"(最起码从小到大众多老师在反驳不过我的时候,都是这样批评我的).(经过长期反思,主要是中国地大物博,统治者充分结合国家的国情,所采取的一种最便宜的管理方式(中央集权结构,以德治国方式,并不希望基层民众太聪明的一种结果,并持续了近5000年,可能还会持续下去,直到成为一个发达国家).

学习方法实质上,属于心理学下的一个分支:教育心理学(心理学在不同领域的应用,便有不同的分支.如认知XXX,女性XXX等).学习的硬件结构,便是生物的大脑(与人类本身的认识能力有关,现阶段仅限于地球生物).灵长类生物(以人为例说明).大脑包含七个智力中心(听觉,语言学,视觉,逻辑.动觉,社会学,心理学.

人们所谈论的学习方法,最终,就是这七个智力中心的使用,并且由于不同的人生观,价值观,以及外界环境对人的影响,经历人从小到大的成长,而产生了不同的结果...主要区别,就是单一中心的使用,以及多智力中心的交替.从而导致出对不同人不同的评论:谁显得比谁更聪明.

具体的学习方法(可以超越不同的学科界限,并且适用于所有的学科).就是多种"传感器"的并行使用.(人类的传感器有五种:视,听,味,嗅,触)..外界信息经过五种传感器传到了大脑,由大脑首先进行信息分类,抽象(具体)的加工,并存储...这三个环节的区别,最终导致学习效率....

再具体一点,学习效率的主要因素,有两类:外界,内界(自身).
一,外界环境.主要靠人(最佳的学习环境,因该有三类人.老中青)...数量多了,形成了社会.(已经是社会学的研究内容了)
二,内界自身.主要是多智力中心的交替使用.五种感观里面,视觉信息最容易传播(占到了92%,听觉占7%,其它的占1%).触觉信息最容易记忆(人的基本YU望,打架,XX等).

简单一点,将整个学习内容,视觉化(平面&空间,形状和色彩)和触觉化(学习对象互相"勾引"(喜怒AI乐,跑跑跳跳等)既可...

这是我自已的归纳(看了很多年学习方法的书),希望对各位热爱学习者有帮助,并渴望与各位交流!~(详情看个人资料,QQ12974855)


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学习已经不是为了生活,而成为了一种生活和审美方式.它从你理解的那一刻开始,已经成为你追ZHU的目标,并引导你更早的进入未来!~
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楼上这位仁兄貌似NUDT的。。。


--  作者:huxinhuwei
--  发布时间:3/24/2007 10:56:00 AM

--  
你这也看的出来?难道我们见过面?
(我资料上也写了啦!~)
--  作者:timothy
--  发布时间:3/24/2007 3:58:00 PM

--  
吸取
--  作者:pig-can
--  发布时间:3/24/2007 8:50:00 PM

--  
nod。。。 ^_^

感觉最后还要加一条:论文及其笔记的分类整理~ 为了以后找起来方便~ ^_^

以下是引用admin在2006-7-24 20:32:00的发言:
就第一点跟大家交流交流吧,

1)先看文章abstract,在了解作者背景,然后浏览一下References,决定是否读正文。如果是进入(2);不然就在文件名上作一(这里不需要多一“个”,还是北京话简洁^_^)标记(不知道有没有更smart的工具可以实现这一功能?)。
2)进入这一步,说明abstract中一定有令你感兴趣的内容。这时,看一下Introduction尾部关于文章组织的介绍,然后直接转到你感兴趣的那一节,先看看它是否真正touch了你所感兴趣的内容,还是只是大概提到一下,根本没有真正解决问题。那样的话,退出Acrobat。
3)仔细读正文(如果你已经读过不少该作者的文章的话,可以跨越前几个老调重弹的一些介绍性节,大多数情况下可以放心,作者他老人家一般不会在这里面夹杂一些独特看法在里面的,如果不放心,就大致扫一下)
4)读完一篇以后,如果觉得有价值,就必须就此文章写一小结(注意一定要用英文),并准备好引用文字。以后自己写文章的时候,就直接copy&paste就行了。

欢迎交流。



--  作者:yahu911
--  发布时间:3/25/2007 10:43:00 PM

--  
以下是引用huxinhuwei在2007-3-24 10:56:00的发言:
你这也看的出来?难道我们见过面?
(我资料上也写了啦!~)


哈哈,那确实.......
--  作者:gruijie
--  发布时间:4/4/2007 3:45:00 PM

--  
是个很值得好好讨论的问题,我觉得导师之间也得好好讨论一下
--  作者:wjwenoch
--  发布时间:4/5/2007 9:42:00 AM

--  
。。。。现在的感觉是。。。
老板不强,那你就要强; 如果老板强,那么他一定要人好,不然你纵有才华,paper估计也难得出世。。。
--  作者:csphd
--  发布时间:4/18/2007 10:10:00 AM

--  
正确的研究方法就是,让想写程序的人写程序,让想搞算法的人搞算法,让想做理论的人做理论,自由研究!
--  作者:csphd
--  发布时间:4/18/2007 10:12:00 AM

--  
以下是引用wjwenoch在2007-4-5 9:42:00的发言:
。。。。现在的感觉是。。。
老板不强,那你就要强; 如果老板强,那么他一定要人好,不然你纵有才华,paper估计也难得出世。。。

对!


--  作者:yrlong
--  发布时间:4/18/2007 5:06:00 PM

--  有什么网站列出了计算机的国际会议
有没有什么网站列出了所有的计算机国际会议
--  作者:iamwym
--  发布时间:4/18/2007 7:50:00 PM

--  
那是不可能的……
--  作者:teng_t1986
--  发布时间:4/22/2007 11:22:00 AM

--  
以下是引用jiexincao在2006-7-25 2:42:00的发言:
感觉读研以来主要任务就是写程序,有的写的莫名其妙,很多是只顾功能,不管效率。都有点写烦了!

不是吧……我今年9月去上研,难道天天就是当程序员???@.@


--  作者:admin
--  发布时间:4/22/2007 10:11:00 PM

--  
以下是引用teng_t1986在2007-4-22 11:22:00的发言:
[quote]以下是引用jiexincao在2006-7-25 2:42:00的发言:
感觉读研以来主要任务就是写程序,有的写的莫名其妙,很多是只顾功能,不管效率。都有点写烦了!
[/quote]

不是吧……我今年9月去上研,难道天天就是当程序员???@.@


因老板,因实验室情况而异。


--  作者:visualxiao
--  发布时间:5/7/2007 4:36:00 PM

--  
嗯,说得好啊。
--  作者:iamwym
--  发布时间:5/10/2007 2:51:00 AM

--  
计算机大部分的研究生还是coding + testing + evaluation吧
--  作者:ftai08
--  发布时间:5/12/2007 4:07:00 PM

--  照抄
一、方案
二、目标
三、内容
四、关键之处
五、创新
六、方法
七、技术路线
八、实践
九、可行性

选题:实践性;继承性;创造性;整体性;可行性;动态性;客观性。


--  作者:七杀
--  发布时间:5/12/2007 6:41:00 PM

--  
果然博士啊........
--  作者:xiaoguiliang
--  发布时间:5/15/2007 10:04:00 AM

--  
很有收获,谢谢
--  作者:yangwangdong
--  发布时间:5/21/2007 9:36:00 AM

--  
确定方向很重要,平时给老板仅作些商业上的项目,在实际中根本找不到可研究的方向,老板又不给指导,老板只关心他公司的业务和项目,自己觉得SOA很热,在做过的一个项目中也用到过BPEL,也钻研下,现在不知道搞哪个方面,急!!!,请哪位仁兄指点。
--  作者:yoyo12
--  发布时间:5/22/2007 9:46:00 AM

--  
羡慕编程高手,虽然不是计算机专业,但是还是要写点程序,不让自己的论文仿真不出来,向大家学习了(*^__^*) 嘻嘻……
--  作者:binaryluo
--  发布时间:5/22/2007 9:50:00 PM

--  
一口气看完了9页贴,看了大家说的,感触颇多……自己读研也快一年了,但感觉浪费了太多时间,没有专注到一个方向上。

还得加油啊~~


--  作者:hunterdong
--  发布时间:8/19/2007 12:55:00 AM

--  
请问关于task ontology这个建议是什么意思?是说用本体来管理个人的知识进步吗?
>
我个人觉得,最难的是规划和项目管理。如何切割,shape a project like your gloves fit your hand,能把你扬长避短, 第二,毕业总是有deadline的,你如何meet?如何管理一切。。。

你可以读读 ontology engineering这本书,建一个task ontology模型,把你的task建个模,每次有新东西,都装进去,然后inference engine 跑一下,看看结果。


--  作者:little_deer
--  发布时间:8/19/2007 3:58:00 PM

--  
我觉得应该先了解一些基础知识,比如说数理逻辑,dl等
然后看论文才方便
--  作者:nalfs
--  发布时间:9/16/2007 8:27:00 AM

--  
这个主题不错,能学到不少东西。
--  作者:jordan.z
--  发布时间:9/18/2007 3:00:00 PM

--  
现在正在愁毕业论文
--  作者:Haydon
--  发布时间:9/19/2007 9:15:00 AM

--  
先abstract/conclusion. 如果不是垃圾那么
算法类看算法阐述那节
工程类看工程框架那节
--  作者:jingliulswww
--  发布时间:11/9/2007 3:45:00 PM

--  
受益颇多!感谢各位!
--  作者:asdfg7777
--  发布时间:12/28/2007 4:23:00 PM

--  
国内的教育文化是这样,谁也没有办法改变,ms
--  作者:hedgehog
--  发布时间:1/3/2008 11:39:00 AM

--  
还有一点
paper中对问题的思路角度,研究方面通常是打动我的地方
--  作者:changleqy
--  发布时间:1/3/2008 11:22:00 PM

--  
分两个晚上看完了9页。
笔记:此处牛多,要常来!
--  作者:Humphrey
--  发布时间:12/26/2008 10:51:00 AM

--  
我刚入行,6个月前老师对我说,做语义方面的东西吧。
于是四处查考,在搜索结果里兜圈子。查会议论文等数百篇,平时一半时间在网上寻找适合的内容,了解相关知识;一半时间翻论文。
对语义网领域有了大概了解之后,考虑把所学专业和语义结合,选取适合的角度。结果是选题一次通过。
不过仿真程序部分现在成了我的麻烦,正在疯狂查找相关文献资料,解决问题中……
--  作者:baopaopao
--  发布时间:12/29/2008 1:17:00 PM

--  
我觉得最重要的就是兴趣 还有百折不挠的 毅力 。

有句话和大家共勉!

生活对于任何一个男女都非易事。我们必须要有坚韧不拔的精神,最要紧的,还是我们自己要有信心。我们必须相信,我们对一件事情具有天赋的才能,并且无论付出任何代价,都要把这件事情完成。当事情结束的时候,你要能够问心无愧地说已经尽我所能了。一个人只要有自信,那么他就能成为他所希望成为的人

                                                         ----------------------------------居里夫人


除此之外,发挥自己的长处,不要让自己成为别人!天之生人,千差万别,但比较而言,人是各有所长,各有所短。你在做事的时候,一定要注意发挥自己的长处,避免自己的短处。如果你总是做不适应你的事情,老拿你的短处与别人的长处比,那你很容易产生自卑感,挫伤自己的信心。


--  作者:liuytliuyt
--  发布时间:12/31/2008 11:37:00 AM

--  
我怎么觉得牛人怎么都不强调思考的重要性呢?看论文当然重要,但假如陷入浩如烟海的文献资料中不也是事倍功半吗?当然可以看从经典基础理论看起,然后看国际、国内牛人的文章,但我想极为重要的是实践,假如看了100篇论文也许还不如自己动手编写一下程序,我就有深刻体会。比实践更重要的是要善于思考、深入思考、抛弃功利目的、还有不畏艰难、持之以恒的精神,不唯上、不唯权威、不唯外国人的看法为金科玉律。
总之,我认为:思考第一,刻苦勤奋坚持精神第二,实践第三,广泛深入阅读各种文献第四;这些主次关系不能颠倒。
我非常鄙视那些自卑、自大的人,比如留学的瞧不起国内的,国内的盲目崇拜国外的。须知三人行、必有吾师,但是具体师什么,要自己思考后再效法。
不知各位学友以为然否?
--  作者:iamwym
--  发布时间:1/4/2009 11:56:00 AM

--  
以下是引用liuytliuyt在2008-12-31 11:37:00的发言:
我怎么觉得牛人怎么都不强调思考的重要性呢?看论文当然重要,但假如陷入浩如烟海的文献资料中不也是事倍功半吗?当然可以看从经典基础理论看起,然后看国际、国内牛人的文章,但我想极为重要的是实践,假如看了100篇论文也许还不如自己动手编写一下程序,我就有深刻体会。比实践更重要的是要善于思考、深入思考、抛弃功利目的、还有不畏艰难、持之以恒的精神,不唯上、不唯权威、不唯外国人的看法为金科玉律。
总之,我认为:思考第一,刻苦勤奋坚持精神第二,实践第三,广泛深入阅读各种文献第四;这些主次关系不能颠倒。
我非常鄙视那些自卑、自大的人,比如留学的瞧不起国内的,国内的盲目崇拜国外的。须知三人行、必有吾师,但是具体师什么,要自己思考后再效法。
不知各位学友以为然否?


思考是无处不在的,在读文章,写程序的过程中,人类都在思考的,这是一个自然的过程,是不可能独立存在的。
看了100篇文章和动手写程序是不同的东西,理论和实践肯定是要结合的,100篇文章给人提供了思想的火花,而写程序则是验证理论。我相信绝对没有人可以只写程序然后做出很好的科研成果。不过我倒是知道很多人只看文章不写程序就能发表论文,当然,可能实践起来就不行了。
我不大同意你的主次关系。也许这点你觉得合适你,但显然是不具有普适性的,你也不能把自己的观点强加在别人身上。
--  作者:zhenzixiong
--  发布时间:1/4/2009 4:30:00 PM

--  
我自己倒是挺喜欢编程的。但是现在主要搞理论研究,总是找不到理论的突破点,很郁闷啊
--  作者:zhenzixiong
--  发布时间:1/4/2009 4:31:00 PM

--  
我自己倒是挺喜欢编程的。但是现在主要搞理论研究,总是找不到理论的突破点,很郁闷啊
--  作者:Avansky
--  发布时间:1/11/2009 10:04:00 PM

--  
ding...........
--  作者:Avansky
--  发布时间:1/11/2009 10:05:00 PM

--  
有同感啊

--  作者:wendyneil
--  发布时间:1/14/2009 8:00:00 PM

--  
拜读一下,以后也走这路了~
--  作者:mbxian
--  发布时间:1/14/2009 11:39:00 PM

--  
选准题目,坚持做下去
--  作者:rayren
--  发布时间:2/13/2009 12:46:00 PM

--  
领教了
--  作者:jyj407
--  发布时间:2/15/2009 5:42:00 PM

--  
我一口气读完了,十一页,感觉写的挺好啊!
--  作者:MrYang
--  发布时间:2/22/2009 9:26:00 PM

--  受益匪浅
一直想了解一下这方面的内容,今天终于看到了,一口气读完,受益匪浅!
--  作者:hust512
--  发布时间:3/1/2009 2:56:00 PM

--  
哈哈,学习来的, 感谢大家畅所欲言!
--  作者:cdmazte2009
--  发布时间:3/3/2009 9:54:00 PM

--  
总是一头扎在资料堆,却苦苦抓不到领域新的动向
--  作者:xmuyong
--  发布时间:3/24/2009 3:39:00 PM

--  
为论文头疼,不发不让毕业....
--  作者:rayren
--  发布时间:4/3/2009 9:51:00 AM

--  
MS很效率的做法
--  作者:andrew97
--  发布时间:4/4/2009 3:05:00 PM

--  
学到了好多,谢谢
--  作者:springbird
--  发布时间:5/24/2009 8:17:00 PM

--  
一口气看完,学了很多,受益匪浅
--  作者:chhaox
--  发布时间:7/16/2009 8:33:00 PM

--  
写程序比较赞同 楼上的德那种“渐进式”的

--  作者:wanggang3275
--  发布时间:10/12/2009 7:23:00 PM

--  
看了一些语义网本体论文,但却不知道到底写什么? 发昏了好几天,冒出一个想写关于如何构建本体的框架文章,还不知道可行不行?

--  作者:ww20809029
--  发布时间:10/28/2009 3:19:00 PM

--  
接触本体有一年了,但感觉没学到什么东西似的,说起来还是一头雾水。上半年构建了一个本体,现在都不知道怎么应用到具体的工程中,很郁闷啊。看的论文也不少,但具体怎么把应用和本体联系起来的仍是不懂,它们是通过软件联系起来还是怎么结合的?希望高手赐教
--  作者:向北
--  发布时间:11/15/2009 12:20:00 PM

--  
愿意向大家学习!
--  作者:向北
--  发布时间:11/15/2009 12:21:00 PM

--  
愿意向大家学习!
--  作者:jackie831018
--  发布时间:11/27/2009 12:12:00 AM

--  
有偿求解以下算法程序~有意加QQ:133776771
第一组
明码:029949548b47ffff0d06b580005c0052464f4331323231305a5435


KEY值: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


第二组
明码:028949541c47ffff0707fee000e30052464f43313232313131585a

KEY值: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


第三组
明码:029d49d80b47ffff171b2720000d0052464f4331323231305a365a


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第四组
明码:02a24933d747ffff081bb7a0005a0052464f433132323034544b36


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第五组
明码:028d48b78947ffff1d10d8c000d00052464f433132323230395251


KEY值: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


--  作者:lzm525
--  发布时间:12/1/2009 11:12:00 PM

--  
关注此贴!
刚看SW几天,不知道这条路值不值得走?这方面的论文好发么?望大牛给于指点

--  作者:原随风
--  发布时间:1/14/2010 10:24:00 AM

--  
多谢大侠们
--  作者:轻舞飞扬Alisha
--  发布时间:2/24/2010 2:24:00 PM

--  
受益匪浅,谢谢各位大侠!
--  作者:bclht888
--  发布时间:4/22/2010 3:22:00 PM

--  
关注此贴!谢谢各位大侠!
刚看SW几天,不知道这条路值不值得走?这方面的论文好发么?望大侠给于指点!
--  作者:zhenzixiong
--  发布时间:6/23/2010 3:41:00 PM

--  
以下是引用jiexincao在2006-7-25 2:42:00的发言:
感觉读研以来主要任务就是写程序,有的写的莫名其妙,很多是只顾功能,不管效率。都有点写烦了!


我也是为实现功能而写,都没有考虑效率
--  作者:Jiae
--  发布时间:8/23/2010 2:14:00 PM

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正在找方向,大方向是本体,具体的还没确定,各位请多交流。
theliue@126.com
--  作者:lanbinger2001
--  发布时间:9/13/2010 12:39:00 PM

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说来惭愧 很长时间没看论文了。
今年刚上博士,不得不重新战斗啦!
希望早早毕业哈!
--  作者:admin
--  发布时间:9/14/2010 3:57:00 PM

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以下是引用lanbinger2001在2010-9-13 12:39:00的发言:
说来惭愧 很长时间没看论文了。
今年刚上博士,不得不重新战斗啦!
希望早早毕业哈!

注册:2004-11-17。元老阿


--  作者:QQ4060
--  发布时间:10/21/2010 6:07:00 PM

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大家都是用什么软件写程序啊???
--  作者:92960
--  发布时间:10/26/2010 5:56:00 PM

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经济、网络等方面的EI检索论文转让
http://www.17winner.com/News/Show.asp?id=174

1.遗传SVR在人民币汇率预测中的应用
2.基于粒子群与支持向量机的水质预测
6.基于支持向量机的网络可靠性预测


--  作者:ddskyfuyu518
--  发布时间:11/19/2010 11:07:00 AM

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学习一下
--  作者:ugamesell
--  发布时间:3/29/2011 10:22:00 PM

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--  作者:我的家乡
--  发布时间:8/24/2011 2:57:00 PM

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深有同感!!!

--  作者:卟好卟徊
--  发布时间:1/6/2012 4:51:00 PM

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工作么,是有点枯燥的,我们要坚持住,
马云说过,今天很困难,明天很困难,后天很精彩。
--  作者:卟好卟徊
--  发布时间:1/6/2012 4:52:00 PM

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--  作者:flyingtohigh
--  发布时间:11/10/2012 10:39:00 PM

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希望能和你交流!
--  作者:flyingtohigh
--  发布时间:11/10/2012 11:39:00 PM

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自己接触本体已经有半年了,看了些相关的论文什么的。但因为自己是外专业的,课题是boss给选的,自己又没有计算机专业的理论基础,所以到现在为止都感觉本体是个很虚的东西,自己也初步建立了个本体,但不知道怎么和具体的应用联系起来,整天做的都是些文本、文字工作。想恶补一下相关的基础知识,还请大神推荐一些基础性的教材!希望能和大家交流,本人qq790393118
--  作者:dcllj
--  发布时间:11/29/2012 6:20:00 AM

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呵呵,06年的贴子我也能翻出来,哈哈
--  作者:whlxiangyu
--  发布时间:2/25/2013 11:14:00 PM

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ai......
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