如何快速写小论文
如何写好散文?
如何写好散文?
初学散文的学习许多老师都会说一句:形散而神不散。这句话讲散文的形式简单概括出来。形散是指散文的形式比较宽松,可以一二句一段,可以一层意思一段。
可以通过排比,白描等修辞或文法表现形式。神不散指内容的中心思想是统一的。不能前一段的内容和后一段的内容毫无关联。
可以通过连续的比喻,反问,排比等等一系列的方式将同一思想的不同方面写出来。以上是答题的够架。其次,散文的作用是表现自己对与感情,事情的发展的感慨。
作者要通过字里行间的用词来表现自己的内心写照。如:最普通的表现心情不好我们描述天气会写残阳如血,心情好的时候会写夕照如辉。
通过一系列的细节处理完成整篇的心绪的抒发。散文其实并不好写,不想许多人说的只要堆叠形容词就可以。
需要很长时间对词句的磨练才能写出好的散文作品。应试中的散文一般不容易得高分的原因就在于此。
考场很多人不能在紧张的气氛里将自己融入自己想表达的氛围中。
所以在中高考中散文得高分的多是作文的好手。这需要不断的写,不断地练习。除此之外,多看别人的好散文会让自己在句子的运用上有很大的飞跃,我们会想到:为什么这个词这么用感觉这么好?
这样很多的积累下来你就也会用了。随笔对照散文的唯一区别就是叙事性比散文要强,散文的抒情更浓一些。加油吧,这写都是我的感受。大家共勉~!哟[碰拳][碰拳][碰拳]
深度学习怎么找idea发论文?
你好。谢邀。
深度学习属于人工智能的连接学派。如果你仔细看看或许觉得神经网络和集成电路比较相似。这里面暗含了一个基本思想:模块化。所以深度学习通俗一点就是“积木游戏”。所以深度学习创新可以类比积木游戏创新就主要来源于三个方面:(1)创造新的积木类型。(2)创造新的堆积木的方式,堆出不同形状。(3)堆积方法用于不同的游戏场景。
以下从这三个方面展开来讲:
创造新的积木类型拿激活函数举例:relu、leakly relu、parameter relu... sigmoid、tanh。按网络基础构成算子举例:全连接fc,卷积conv,循环算子lstm,gru。
尝试着从数学库里面找一个理论,将它算子化,也许这就是一篇不错的论文。以前专家总是手工来寻找这样的算子,现在google的大神们借助算力使用automl,autodl来自动寻找算子,如果你也有功能强大的算力你也可以尝试着用算力自动寻找新的“积木算子”,如果这个算子恰好又是神奇的提高了神经网络的性能,那么人工智能深度学习领域又将多一个大神一样的人,而这个人恰好就是你。
创造新的堆积木方式resnet很大程度受益于highway network的启发,将X直连到下一层这个概念在论文发出来之后其实看看觉得蛮直观的,但为什么其他人都想不到呢?这个问题我也在问自己,O(∩_∩)O哈哈~。再举个例子:Conv层如何堆,是同型Conv堆积还是不同kernel size的conv进行堆积,也许这就是alexnet,googlenet等不同卷积网络的区别。
目前google也借助遗传算法等自动找到新的堆积木的方式,发了很多高水平的论文,如果我告诉大拿科学家他们这仅仅是堆积木的方法不同“无他但手熟尔“,他们会不会生气打我。
堆出的积木形状用于不同的场景Attention注意力机制最先出现在NLP领域,后来进入了语音识别和合成领域还有CV计算机视觉领域。仅仅是相同的积木用在了不同的场景罢了,最先发现新的应用场景的人成了他所在领域的大神,如果我说大神仅仅是搬运工相信大神也会打我的。
以上三种方式不一定概括全面,但我认为能做到上述任意一条的都是一个不错的想法。当然积木游戏要玩的好,一定需要“多玩”,所谓多玩意味着多看论文看看人家怎么玩,玩的好的人怎么玩,学着按别人的套路玩,最后自己找到一种新玩法,反复训练自己的新玩法达到纯熟,干翻一堆老玩家,你就是终极玩家了。
综上所述:深度学习不简单,但也不必想的过于复杂。灵活的应用上述提到的三条,随意创新、大胆实践做实验,相信很快你就能发出很多高水平的论文了。
两句话总结:
1. 实践是检验真理的唯一标准。
2. 无他但手熟尔。