2020 3月美赛C题NLP的一点思路
tensorflow官方教程《Python深度学习》是否文本评论内容(text-based reviews)和评级(rating levels)有强关联?
如何评价国赛和美赛的获奖难度?
数学建模竞赛(国赛和美赛)经验分享第一次参赛是在大一的暑假参加的国赛,当时和两个同学刚刚组队,我们也没有什么基础,结果可想而知:无奖。在经历了这一次国赛之后,大一时的两位队友也无心再参加,所以又重新找了两位队友。从此我们队伍成员便确认了下来。这两位分别是一名女生负责排版,一名男生负责建模;而我负责写程序。我们一起准备第二年的国赛,在这期间,我们学校决定自己组织一次建模比赛为国赛做铺垫。我们为了检验自己的学习成果,便参加了。凭借着很好的运气,我们拿了二等奖的好成绩。时间不久,便到了国赛。在国赛期间,我们每天熬夜熬到很晚,有了一点想法之后就开始讨论,然后发现行不通,又开始讨论,再进行完善……就这么一直反反复复着。直到提交了论文的最后#在找队友的时候,一定要找靠谱的,自己熟悉的,千万不要临时组队。在准备竞赛这段时间,要经常沟通,彼此磨合,培养默契。在参加竞赛的时候,不免会讨论得过于激烈,千万不要烦彼此,因为只有交流彼此得思想才会进行碰撞,才有可能找到适合本队得解题办法。在分工方面,建议有一个人主要负责建模,一个主要负责编程,一个主要负责写论文和排版。三个人对建模、编程、排版都要了解,因为不知竞赛得的时候会有谁的工作量大一些,另外的人还可以去帮忙。三样都懂一些也可以更好的交流,更好的完成作品。在准备建模比赛期间,要先了解常见的模型,比如:,微分方程模型,线性规划、和整数规划等。如果感觉自己不能完全吃透,可以先进行了解,在实际竞赛的过程中会查阅大量的资料,在短时间内去了解一个未知的领域,借鉴经典模型并进行完善,做出适合本问题的模型。下面推荐几本书:第一本是《数学模型》这本书很经典,讲了很多的经典模型。第二本是《matlab在数学建模中的应用》;《数学建模算法与应用》负责编程的人至少要有一门自己擅长的,如MATLAB,Python等。建模过程中大部分人都是用MATLAB,但是也有不少人使用Python。MATLAB的工具包比较多,使用的人比较多。Python的话是库比较多。我个人是比较喜欢使用python的,但是Matlab也会一些。在平常的学习中要找到适合本队的题目,是题,还是优化的题目等。如果选择数据分析的话,就要对数据分析比较了解,需要掌握数据如何可视化,选什么图,才能更能够刻画数据的特点。如果不知道选择什么种类的图,可以参照下面的图:还要熟悉数据处理的一些软件,如Excel,SPSS,python的某些库等。当然算法是少不了的,如果时间紧,可以了解大概,明白算法的框架,常用算法有:常用的聚类算法、、元胞自动机等。排版是很重要的,能够给人第一印象,好的排版能给人带来美的享受。 有人使用Word来进行排版,那么就要学会Mathtype公式编辑器的使用;如果使用Latex进行排版,要好好学习语法,可以找找模板。论文中的建议使用Visio来画。在学习排版的过程中,可以先大体看一下往年优秀论文的排版,学习学习。比如西文和数字使用Times New Roman字体会比较好看,又如自己去 探索 正文的行距是多少会感觉比较美观,的磅数是多少会自己会感觉比较美观等。不知道,你所说的赛是什么比赛,我比较熟悉的是大学生数学建模竞赛。在本科期间国赛和美赛都参加了两次,且获得了不错的成绩,特别在有了丰富经验以后,在最后一次美赛中,获得了最高奖(O奖)。相比而言,美赛更难,原因如下:其实这两个比赛的最大不同就是语言,还有不同就是在于背景不同。国赛是以国内的实际问题为背景,关于其资料查询方便,阅读起来轻松快捷,但是问题都是一些新颖问题,没有现成答案,所以还是有难度。而美赛背景是美国文化,你得先搞清楚背景,然而国外资料也不易找到,并且文献全是英文,查阅起来不方便,速度迟缓。另一方面语言不同,对于国赛,只要你弄出来,很快能写好。但是美赛,你把问题弄明白,还得转化为地道的英语,这是有技术含量的,这需要能力加时间。另外,美赛有很多国家参加,而国赛参赛人数比较少,并且很多厉害的大学基本不参加国赛而是参加美赛,所以美赛是参赛人数多,质量高。美赛是四天三夜而国赛是三天两夜。综上,美赛更难!
python编程。 一个N位的十进制正整数,如果它的每个位上的数字的N次方的和等于这个数本身,则称
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