求新颖的毕业论文题目,不要太复杂,能简单实现,可深入挖掘

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如何入门参与数学建模?

数学建模感想 纪念逝去的大学数学建模:两次校赛,两次国赛,两次美赛,一次电工杯。从大一下学期组队到现在,大三下学期,时间飞逝,我的大学建模生涯也告一段落。感谢建模路上帮助过我的学长和学姐们,滴水之恩当...

照做的话,发不了SCI论文你来找我

照做的话,发不了SCI论文你来找我 转:http://emuch.net/bbs/viewthread.php?tid=6931925&fpage=1 这是我多年前在网上搜集并整理的SCI论文写作经验,有些都是学习别人的经验,但是我就是...

机器学习,数据挖掘在研究生阶段大概要学些什么?

机器学习,数据挖掘在研究生阶段大概要学些什么? 2016-05-30 要学习更多点这→ 数据挖掘DW 作者:豆豆叶 中国科学技术大学数学系 机器学习,数据挖掘在研究生阶段大概要学些什么?给一个梗概或者...

一个应届计算机毕业生的2012求职之路

毕业答辩搞定,总算可以闲一段时间,把这段求职经历写出来,也作为之前三个半月的求职的回顾。 首先说说我拿到的offer情况: 微软,3面->终面,搞定 百度,3面->终面,口头offer 搜狗,2面,悲剧 腾讯,1面,...

面试及总结3

在经历了半个多月的漫长等待、翘首以盼的期待以后,今天终于有幸再次去百度大厦总部二面。此乃谓真应了百度的那句名言:众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处——为了信念,执著追求、永不言弃!...

【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An ...

研究生阶段如何学习、做研究(超棒)

一、如何学习做研究 1. 如何选导师 在选导师的时候,个人都有自己的追求和目的。就我从做学生以及现在做导师的角度,感觉有两点非常重要: 1)那个研究课题你真的有兴趣,并且你知道你要研究什么;...

9个offer,12家公司,35场面试,从微软到谷歌

1, 简介毕业答辩搞定,总算可以闲一段时间,把这段求职经历写出来,也作为之前三个半月的求职的回顾。 首先说说我拿到的offer情况:1) 微软,3面->终面,搞定(+1)2) 百度,3面->终面,口头offer(+1)3) ...

一个面试大牛的经历

毕业答辩搞定,总算可以闲一段时间,把这段求职经历写出来,也作为之前三个半月的求职的回顾。 首先说说我拿到的offer情况: 微软,3面->终面,搞定 百度,3面->终面,口头offer 搜狗,2面,悲剧 腾讯,1面,...

读完这100篇论文成大数据高手

http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825148开源(Open ...另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统。每一天,都有一大堆“新”框架、“新”类库或“新”工具,犹如雨后春笋般涌出,乱花渐

[转帖]怎样做研究(刘挺)

查看文章 ...几年前,我写了一套胶片,题目是《怎样做研究》,多次在实验室内部给学生们做报告,也曾对外讲过一次,听众反应良好。也有网友读过这套胶片,给我来信称有所收获。然而,胶片中的文字

面对一个很不严厉的研究生导师,怎么做才能学到东西?

------先介绍背景吧,希望各位不嫌啰嗦------ 导师是大牛,一个学术水平很高的教授,但是项目好像不是很多。暑假本打算和他干,但是他好像没那意思,说我要是实在没事可以去实验室。于是去了…

机器学习干货贴

1.Kaggle Ensembling Guide 摘要:Creating ensembles from submission files Voting ensembles. Averaging Ra... 2.[导读]Machine Learning Theory 摘要:机器学习相关理论,Machine Learning Theory - Part 1: ...

机器学习部分书籍推荐

先说一下我看过的和正在看的一些书吧! 《数学之美》;作者吴军大家都很熟悉。这本书主要的作用是引起了我对机器学习和自然语言处理的兴趣。里面以极为通俗的语言讲述了数学在这两个领域的应用。...

机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An ...

再见北理工:忆北京研究生的编程时光

两年前,我本科毕业写了这样一篇文章:《回忆自己的大学四年得与失》,感慨了自己在北理软院四年的所得所失;两年后,我离开了帝都,回到了贵州家乡,准备开启一段新的教师生涯,在此也写一篇文章纪念下吧! 还是那...

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续...

从Java小白到收获BAT等offer,分享我这两年的经验和感悟

写在最前 我写过很多篇秋招总结,这篇文章应该是最后一篇总结,当然也是最完整,最详细的一篇总结。秋招是我人生中一段宝贵的经历,不仅是我研究生生涯交出的一份答卷,也是未来职业生涯的开端。...

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習、深度學習方面不錯的資料,轉載。 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md  ...

【程序员面试】我的求职之路:9个offer,12家公司,35场面试,最终谷歌

 毕业答辩搞定,总算可以闲一段时间,把这段求职经历写出来,也作为之前三个半月的求职的回顾。  首先说说我拿到的offer情况:  微软,3面->终面,搞定  百度,3面->终面,口头offer  搜狗,2面,悲剧

计算机顶级会议Rankings && 英文投稿的一点经验

另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们的要求把论文写好,免得浪费时间,前些时候,我的一个同事向一个著名的英文杂志投稿,由于格式问题,人家过两个星期就退回来了,而且说了

大量机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An ...

深度学习如何入门?

作者:jacky yang ...来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。 关于深度学习,网上的资料很多,不过貌似大部分都不适合初学者。...如果不用深入浅出地方法讲,有些读者就会有畏难的情绪,因而容易过

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料集合

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 原文链接:...

paper的经验和会议排名

另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们的要求把论文写好,免得浪费时间,前些时候,我的一个同事向一个著名的英文杂志投稿,由于格式问题,人家过两个星期就退回来了,而且说了

2012年CS毕业

毕业答辩搞定,总算可以闲一段时间,把这段求职经历写出来,也作为之前三个半月的求职的回顾。  首先说说我拿到的offer情况: 微软,3面->终面,搞定 百度,3面->终面,口头offer 搜狗,2面,悲剧 ...

9个offer,12家公司,35场面试,从微软到谷歌,应届计算机毕业生的2012求职之路[对书籍加了注释]

9个offer,12家公司,35场面试,从微软到谷歌,应届计算机毕业生的2012求职之路[对书籍加了注释] 引言:同样是求职,和前面一篇blog一样,看出了很大的差距,多花了些时间,把作者列举的书籍通过豆瓣、亚马逊详细查...

重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

转载:... 《Brief History of Machine Learning》 ...介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. ...《Deep Learnin

AMiner背后的技术细节与挑战

最近准备研究如何自动挖掘研究者的兴趣,读到这篇文章,与大家分享,共同学习。 摘要:AMiner利用数据挖掘和社会网络分析与挖掘技术,提供研究者语义信息抽取、面向话题的专家搜索、权威机构搜索、话题发现和趋势...

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