“顶天立地”踏踏实实

2019-04-22

又是一个星期一，大会收到很多东西，也是更加知道自己现在学习的不足，以及理解东西还是不够全面，目前自己的论文可以改进的点。

“自己总是太容易接受别人说的是什么了”

好好加油一稿要出来！！！

以下附上一些笔记吧~~~

回归论文本身：

1.企业拿到你的论文，能不能解决问题。

2.论文为什么这么写？有依据吗？

2.依据，即论文的理论基础，站不站得住脚：关注于理论基础的发展。

xxx最先提出来，解决XXX的问题。后面aaa进行了完善，适用于xxx场景。bbb和ccc又是在***方面使用了这一理论。我从……角度思考，认为可以在……的方面使用此理论。（即了解理论发展至今的优秀使用、完善者，以及每个人使用的角度，为什么）

同样，推及到算法改进，算法为什么要改进？是为了解决算法缺陷：无法适用于我现在研究的情况，因为原先设定的条件发生了变化。所以一定要了解理论、算法、方法的适用角度、范围、条件等限制。

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学习的过程中：

1.有意识锻炼自己的能力。

独立工作的能力，有且不限于发现问题的能力、解决问题的能力。

读研=工作！摆正自己的认知！

2.回答问题，分析之后再回答；而且思维不要被问法所局限。

例如：这个方法是面向大企业还是中小企业？不一定，什么问题都要想过之后再回答。回答的过程就可以考察你对这个东西的理解。没有绝对的答案，很多东西都是要分情况讨论的。

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一些概念：

1.理解并深知，联盟分类、形式结构。再去看“大数据联盟”的特殊性。

联盟的松散型/紧密型；类集群形式：竞争必要，合作需要；联盟：合作大于竞争，偏向紧密型；“成员多”效果：渐进（人一多了渐进就很明显。当然在合作的情况下）。

大数据联盟：举个例子；某企业需要画人物画像，但是只有部分数据，脚步完整，但是大数据联盟 可以调动淘宝的购物数据、腾讯的社交数据、政府的档案数据等，集中数据资源，建立较为完整的数据服务产品。这个过程中就可以体现大数据联盟的作用。

2.为什么要有数据的生命周期？

“在某服务中，SL师兄数据特征被认为是高。在另一项服务中，SL师兄数据特征被认为是廋。这样下来，在不同的角度提取的特征，不一样，数据资源的迭代作用明显，数据规模就会变大。当然以上设想是没有考虑数据生命周期的情况。所以数据生命周期，保证了数据规模在一定程度的稳定性。”

3.文献的追本溯源很重要，但是也要注重不同文献之间的联系。

（原本不稳的树根，被其他柱子加固，神奇的是，随着时间的过去，柱子也变加固了：1+1>3）

4.乔布斯：“老百姓根本就不知道自己要啥”

直到看到了那个产品。生活在定式生活中的我们，一同成长起来的就是我们的适应性，因为不知道什么是更好的，就不知道自己到底需要什么。（老师提到创新过程中一个优秀的企业家的重要性）

5.创新：封闭型/开放型：区别？政府介入创新过程？合适吗？作为成员？效果？（类比宏观经济……）