如何撰写文献评述

文章评论不仅是其他作者文章的总结还包括对文章的评价。老师通常通过布置学生撰写文献评论来引导学生进入专业的研究领域。专家也经常需要对其他专家的工作进行评述。对文章主要论点和论据的理解是进行准确评述的必要条件。合理的评论文章的主题,论据以及理解进一步的研究点是撰写文章评述的重要元素。下面是撰写文献评论的一些参考意见。 撰写前的准备理解文献评述是什么文献评述是面向相关学科的专家而非一般读者的。在撰写文献评述时,应当总结文章的要旨、论据、地位和贡献以及最为重要文章对相关领域的贡献与影响。 文献评述不只是对文献的看法。你会需要通过文字来回应学术作者的思想。你需要综合思想、理论以及你自身的研究来回应。你对文章的评论是基于论据以及你自身的逻辑推理形成的。 文献评述仅仅是针对文献作者的研究,它并不包...

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通往数据科学家之路

经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书?”类似的问题。下面是一份建议书单,同时也是成为数据科学家的指南,当然,这不包括取得合适大学学位的要求。在深入探讨之前,数据科学家似乎需要掌握许多技巧,如:统计学、编程、数据库、演讲技巧、数据清理与变换知识。理想情况下,你需要具备以下技能: 了解统计学与数据预处理知识。 理解统计陷阱。你必须明白在统计分析过程中偏差与常见错误都将影响统计分析人员。 了解几个机器学习与统计技术的工作原理。 时间序列分析。 编程技巧 (R, Java, Python, Scala)。 数据库 (SQL and NoSQL Databases)。 网页爬虫 (Apache Nutch, Scrapy, Jsoup). 文本数据。 了解统计学一本不...

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鲜活的数据

概述鲜活的数据——数据可视化指南是一本数据可视化的入门读物,读完本书能够了解到数据可视化的基本流程,常用工具以及一些数据可视化的基本应用案例。本书作者 Nathan Yau 是数据可视化博客 Flowing Data 的维护者。本书很多案例便是出自本网站。 内容简介本书内容相当简洁易懂,即使没有编程基础也能读懂个 80~90% 。本书作者是统计学出生,实践中在纽约时报担任图形编辑,所以作者更多的论述是从数据可视化的目的角度出发,涉及到的技术相对较少。难能可贵的一点是本书在保持简洁易懂的同时,还勾勒出了数据可视化的基本框架,为进一步学习数据可视化提供了线索。 数据无论是在日常交谈,还是在正式的论述中都是最为雄健的论据之一。数据可视化是让数据变得更有说服力的技术手段之一。回想过往见过的幻灯...

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中文文案排版指北

本文转自 Sparanoid 的 博客, 原文链接 統一中文文案、排版的相關用法,降低團隊成員之間的溝通成本,增強網站氣質。 Table of Contents 空格 中英文之間需要增加空格 中文與數字之間需要增加空格 數字與單位之間需要增加空格 全形標點與其他字符之間不加空格 -ms-text-autospace to the rescue? 標點符號 不重複使用標點符號 全形和半形 使用全形中文標點 數字使用半形字符 遇到完整的英文整句、特殊名詞,其內容使用半形標點 名詞 專有名詞使用正確的大小寫 不要使用不地道的縮寫 爭議 中文鏈接之間增加空格 簡體中文使用直角引號 工具 誰在這樣做? 參考文獻 空格「有研究顯示,打字的時候不喜歡在中文和英文之間加空格的...

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道林格雷画像

王尔德的 道林格雷画像 的主题始终是围绕着美这个主题来进行的,情节以画家霍华德,美少年道林格雷,享乐勋爵亨利三人之间的故事展开。演绎的是从美的诞生到幻灭的过程。 故事的主角道林格雷是伦敦的贵族美少年,拥有惊为天人的美貌,令画家霍尔德深深着迷,并且在一张画作中将他的美貌永远定格。从此道林格雷美貌永存,所有的一切衰老由这张如栩如生的画像承受。在书中最开始时,道林格雷的美是精神与肉体的完美结合,肉体美轮美奂,心地纯洁无暇;然而随着故事的推进,道林格雷的精神逐渐被腐蚀,直至最后跳楼自杀而亡。在整个过程中,亨利勋爵更像是历史旁观的推手。亨利勋爵在小说中的形象有王尔德自身的影子,玩世不恭,言辞犀利,还带着叛逆。在道林格雷变化的过程中,亨利勋爵一直在旁边鼓舞怂恿,从鼓励道林格雷享受青春,享受自己的美...

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女士品茶——统计学外传

统计学作为二十一世纪的最为流行的应用数学分支,在大数据时代中扮演的角色越来越重要。机器学习、模式识别的主流方法大都依赖于数理统计,不论是何种模型,最终都能归结到误差函数最小化,假设检验等统计学结论。统计学的起源可以追溯到上一世纪,那么,在20世纪中,统计学的发展是怎样影响到科学革命的?就让我们来读读这本有趣的统计学科普读物女士品茶 吧! 概述千万别被书名所误导,本书既不谈美女,也不讲品茶,这是本地地道道的统计学科普读物。本书以二十世纪统计学的发展历程为线索,描述了参与这场统计学革命中一些著名统计学家的创造性工作。本书并未涉及到过多的概率统计理论知识,因此阅读本书不会需要过多的数学背景,当然,你也不应该指望从这本书能获得足够的统计学知识,毕竟这不是统计学教材。本书的主要线索是统计学家创造...

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