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《毕业设计》

存放毕业设计的相关资料，论文写的很水，就不放出来了，仅提供一些参考资料和个人建议。

  • 我做的毕设是交通流量预测方向的，属于时序预测的范畴，骨干网络(Backbone)是Transformer，具体实现基于PyTorch。

使用环境

服务器配置

  • Intel Xeon Platinum 8352V
  • NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
  • Ubuntu 22.04.3 LTS
  • Python 3.10.8
    • PyTorch 2.1.2+cu121

PC配置

个人建议

  • 论文撰写工具：写论文时LaTeX和Word是最主要的两种选择，虽然学校提供的写作模板、格式要求都是基于Word的，但我更推荐使用LaTeX。LaTeX在参考文献管理、版式控制、定制化程度上都更高，况且现在还有一份学长制作的LaTeX模板，使用起来已经很方便了。唯一不便的可能就是公式和表格的撰写，但是....现在写论文一般都会用点GPT的吧，这种工作交给AI就好了。
  • 论文插图：首先最重要的一点是，配图一定要足够清晰！
    • 绘图工具：
      • 首推draw.io，开源、轻量、导出格式多、元素丰富，并且默认配色(软件右侧“样式”中的一些颜色)就已经足够好看(《Attention is All You Need》的传世经典图同款配色)，稍微调一调线宽就能画出很有高级感的图。
      • 其次推荐Visio，同样称得上功能强大，但相比于draw.io就逊色不少了：源文件是私有格式、导出格式少、软件体积大，以及最重要的：收费。
      • 根据“智能科学与技术”的实际情况来看，最常用的编程语言是Python，其次是MATLAB。Python中毫无疑问地推荐matplotlib，而MATLAB使用自带的绘图功能就完全足够了。
      • 除了以上几个直接绘图的方式，还有一些间接绘图的方式，比如TensorBoard，但由于这种方式不太常用，就不再多说了。
    • 文件格式：首先是毫无疑问的，矢量图 > 位图
      • 矢量图比较推荐的格式是pdf和eps。pdf格式的图片在Word和LaTeX的兼容性都很好，比较推荐。Word已不支持eps格式了，但LaTeX中目前仍能较好地兼容，因此仅当使用LaTeX时推荐使用eps格式，而且导出eps文件会比pdf要小。而svg是不推荐的，因为在Word中元素位置有可能会出现偏差，而LaTeX对其兼容性不好。
      • 位图就是常见的png和jp(e)g了，只要足够清晰也是不错的，值得说道的不多。由于png可以存储透明像素而jpeg不行，所以通常来说推荐使用png格式。
  • 引文格式：通常来说，论文的引文格式都要求采用GB/T 7714-2015标准。
    • 如果是在Word中写作，只要复制论文网站中这一类型的参考文献内容即可。
    • 在LaTeX中，需要使用bibtex格式的引文内容，大多数论文网站也支持导出该格式的引文，只需要将其复制到.bib文件中即可。
  • 论文学习：
    • 计算机相关领域，较新较好的论文都是英文的(嗯，事实就是如此)，但是在看论文时，本身英文就是个障碍，再加上论文中的专业术语，很多时候会让人望而生畏。
    • 这时候你可以试试以下几个途径中有无相关的文献解读：知乎、博客园、CSDN、微信公众号、B站。
    • 如果都没有的话，再去试试翻译一下原文。这里不推荐直接翻译pdf，而是使用各网站提供的在线预览功能，结合沉浸式翻译插件，这样可以最大程度保留原文的格式，也能更好地理解原文的内容。

一些自己的经验总结

参考资料

  • LaTeX
    • Overleaf : 在线LaTeX编辑器，云大本科生论文模板也有！
    • Overleaf : Overleaf国内版
    • LaTeX模板 : 非常不错的本科生毕业设计LaTeX模板，亲测可用于毕业设计，效果很好。
  • 论文资源
    • 中国知网 : “XXX：‘知网是什么东西？’”
    • Google Scholar : 永远的神！
    • arXiv : 一个著名的预印本网站，很多计算机方面的优秀论文都会率先在这里发表。
    • Papers With Code : 宝藏网站，可以根据研究方向查找相关论文，很多论文还都附带了开源代码。
    • IEEE Xplore : IEEE的论文数据库，质量很高。
  • 绘图工具
    • draw.io : 开源、轻量、导出格式多、元素丰富。
    • Visio : 功能强大，但收费。
    • matplotlib : Python中最常用的绘图库。
  • 算力：租用服务器
    • AutoDL(算力云) : 按量计费是好文明，硬件配置也很不错，并且在算力云上创建实例时可以直接配好相关环境(PyTorch、Tensorflow等)，服务很好。
    • SSH : ssh是一种远程连接协议，我个人非常喜欢使用VS Code通过ssh连接服务器，大多数云服务器也支持ssh连接。