Crafting Your Research Future

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出版者:Morgan & Claypool Publishers
作者:Charles Ling
出品人:
页数:170
译者:
出版时间:2012-5-25
价格:USD 25.00
装帧:Paperback
isbn号码:9781608458103
丛书系列:
图书标签:
  • 学术
  • research
  • Master/PhD
  • 计算机科学
  • 方法论
  • 研究能力
  • 研究
  • 理工科
  • research
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  • academia
  • science
  • planning
  • development
  • mentorship
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具体描述

What is it like to be a researcher or a scientist? For young people, including graduate students and junior faculty members in universities, how can they identify good ideas for research? How do they conduct solid research to verify and realize their new ideas? How can they formulate their ideas and research results into high-quality articles, and publish them in highly competitive journals and conferences? What are effective ways to supervise graduate students so that they can establish themselves quickly in their research careers? In this book, Ling and Yang answer these questions in a step-by-step manner with specific and concrete examples from their first-hand research experience.

探索未知:数字时代的叙事构建与信息解构 导言: 在信息洪流以前所未有的速度奔涌的二十一世纪,我们如何辨识知识的真伪、构建有意义的叙事,并在浩瀚的数据海洋中锚定自我定位?本书并非指导性的手册,而是一次深入的、批判性的思维探险,聚焦于当代知识生产与传播机制的深层结构。它邀请读者超越对“如何做”的表层关注,转而审视“为什么是这样”,以及“还可以怎样”。 本书的核心关切在于信息生态的演变。随着社交媒体平台、算法推荐系统和即时通讯工具成为主要的知识入口,传统的权威机构(如学术界、主流媒体)的影响力正在被稀释与重塑。我们必须理解,信息不再是纯粹的中立载体,而是被编码、被算法塑造、被意图驱动的产物。 第一部分:破碎的叙事与后真相的迷宫 本部分深入剖析了当代信息环境的碎片化特征。我们不再生活在一个共享的、统一的知识体系内,而是栖居于无数个“信息茧房”之中。 第一章:算法的凝视与现实的折射 我们首先探讨推荐算法(Recommendation Algorithms)的运作机制及其对认知偏见(Cognitive Biases)的强化作用。算法并非中立的数学模型,它们基于历史数据和用户行为进行预测,从而形成一种自我实现的预言。这导致了“回音室效应”(Echo Chamber Effect)的加剧,即个体只接触到与其既有观点相一致的信息。我们详细分析了平台如何通过优化“参与度”(Engagement)而非“准确性”来设计信息流,这直接影响了社会共识的形成基础。 本章通过对多个主流社交平台的案例分析,揭示了病毒式传播(Virality)的内在逻辑:情绪化内容、简短的断言和视觉冲击力往往比细致入微的论证更容易获得传播。我们考察了这种机制如何从根本上改变了公共讨论的语境,使得复杂问题的讨论降维为口号式的对立。 第二章:身份政治、知识主权与“叙事战争” 在后真相时代,事实的客观性受到挑战,取而代之的是叙事的有效性。本章关注身份政治(Identity Politics)如何与信息传播交织。当个体对现有知识体系产生不信任时,他们倾向于寻求基于共同身份和情感连接的替代性叙事。 我们探讨了“知识主权”(Epistemic Sovereignty)的概念,即不同群体如何争取定义自身经验和历史的权力。这并非简单的对错之争,而是关于谁有权设立议程和解释框架的权力斗争。通过分析网络上的“身份动员”现象,我们揭示了如何通过建构清晰的“我们”与“他们”,来巩固特定社群的信息边界,从而在信息战中获得优势。 第三部分:数据幽灵与知识的量化陷阱 现代知识生产越来越依赖于大规模数据分析(Big Data Analytics)。然而,数据的“量化”并不等同于“理解”。 第三章:指标的暴政与学术的异化 本章批判性地审视了学术研究和知识生产领域日益增长的量化指标依赖症,例如“引用次数”、“H指数”等。这些指标旨在提供客观的衡量标准,但实际上,它们正在驱使研究人员迎合易于量化的主题,而牺牲了需要长期积累和深度思考的领域。 我们分析了“影响因子”(Impact Factor)如何塑造了科学研究的优先级,以及这种对即时可见性的追求如何导致了研究的浅薄化和重复劳动。这种“指标的暴政”不仅影响了研究者的职业生涯,更在宏观上扭曲了知识积累的方向。我们讨论了如何重建对“慢知识”(Slow Knowledge)的尊重,以及如何评估那些难以被短期量化的、但对文明发展至关重要的知识贡献。 第四章:数字足迹的伦理困境与隐私的幻觉 我们生活的每一个点击、搜索和停留,都在构建一个比我们自身更了解我们的“数字替身”。本章探讨了用户数据收集的隐蔽性及其对认知自由的潜在威胁。 我们区分了可见的隐私泄露(如密码被盗)和结构性的隐私消解(Structural Privacy Erosion)。后者更为隐蔽,它通过持续的、无感知的监控来塑造我们的选择边界。例如,当保险公司或雇主能够通过分析我们的健康App数据来做出决策时,我们的自主性便受到了侵蚀。 本书提出了一个核心伦理问题:在数据驱动的世界中,个体如何维护心智的自主权(Cognitive Autonomy)?我们讨论了加密技术、去中心化网络(Decentralized Networks)以及新型数据治理模式的可能性,作为对抗“数据幽灵”的工具。 第四部分:重建意义:从被动接收到主动构建 面对前述的挑战,本书的最后部分转向了如何培养一种具有批判性的、能动的知识主体身份。 第五章:批判性素养的再定义:超越事实核查 事实核查(Fact-Checking)固然重要,但它只是解决“后真相”问题的第一步。我们认为,真正的批判性素养需要更进一步,达到元认知层面(Metacognitive Level)。这意味着不仅要问“这件事是真的吗?”,更要问“这个‘事实’是如何被建构起来的?它服务于谁的利益?” 本章阐述了如何解构信息源的意识形态基础,理解论证的逻辑谬误(Logical Fallacies),以及识别隐性的修辞策略。我们强调了对“常识”和“普遍接受的真理”进行持续质疑的重要性,鼓励读者进行一种“怀疑的艺术”实践。 第六章:复杂性、谦逊与跨学科的桥梁 在高度专业化和碎片化的时代,我们面临的许多重大问题(气候变化、全球健康危机、技术伦理)都无法被单一学科完全解决。本书主张回归对“复杂性”(Complexity)的理解,并提倡“知识的谦逊”(Epistemic Humility)。 知识的谦逊意味着承认自身知识的局限性,并愿意与持有不同知识体系的人进行真诚的对话。我们探讨了跨学科合作(Interdisciplinarity)的真正含义——它不是简单地将不同领域的知识堆砌在一起,而是要学习不同领域的“语言”和“思维模式”,从而构建更具韧性和包容性的理解框架。本书呼吁读者成为知识的“连接者”和“翻译者”,而非单纯的“消费者”或“专家”。 结论:作为行动者的思想者 本书的最终目标是激发读者的行动力。在一个信息环境不断被设计和操纵的时代,保持清醒的头脑本身就是一种激进的行为。我们不能等待技术或平台来“修复”信息生态;重建有意义的知识交流,需要我们每个人在日常的接收、分享和思考中,持续地进行审慎的、有意识的构建。这不仅关乎个人获取知识的能力,更关乎我们共同构建未来社会形态的潜力。

作者简介

Charles Ling.

凌晓峰教授毕业于上海交通大学电子及计算机科学系(优异生、计算机科学技术和电子工程双学士)。 即留学美国宾西法尼亚大学(常青藤大学)计算机与信息科学系,四年内获得硕士和博士。 之后在加拿大西安大略大学,计算机科学系任教。(西安大略大学在加拿大一类大学中综合排名第三。参见CCTV 世界著名大学(见下))。 现为(终生制正)教授。

凌教授的研究主要在于开发计算机和人的智慧。包括:

机器学习,人工智能,数据挖掘及应用(金融,电子商务,股票市场), 智能系统开发

认知科学,心理学,决策论

儿童教育,素质开发,思维方法

对许多其他科学和教育领域也有深入的了解

凌教授在国际学术会议和期刊上发表论文120多篇(大多可下载)。 现任IEEE TKDE, ACM TIST, Computational Intelligence等期刊副主编,全加华人协进会伦敦分会董事,北京大学国家工程实验室资深技术顾问, 中山大学客座教授,北京邮电大学高级访问科学家,等。曾任加拿大人工智能大会主席,中国微软研究院访问研究员,西安大略大学学生学者及中国教授协会主席,等。

凌教授在儿童教育、素质开发、思维策略等方面做了大量的研究和开发。他曾在国际认知科学大会上做大会特邀报告。他在加拿大出版语言书籍 How to Teach Your Child to Be Gifted (from Birth to 6 Years Old)《如何提高零到六岁儿童的智慧》,ISBN: 0968428908. 他编制出版的Power Thinking《高效思维策略》由 Curriculum Services Canada (加拿大课程服务中心) 推荐使用, 已在安大略省几百所小学采用。

Qiang Yang

Research Interests:

Data Mining: Transfer Learning, Social Media and Web Mining, Mobile Data Mining.

Artificial Intelligence: Automated Planning, Machine Learning, Activity Recognition, and Case-based Reasoning

Positions and Education:

Professor (2007 - ) and Associate Head (PG and Research) at Department of Computer Science and Engineering, HKUST (2011 - )

B.Sc. (1982) Astrophysics at Peking University, Beijing, China (Alumnus of the CUSPEA program in 1982)

M.Sc. (1985) Astrophysics, University of Maryland, USA

M.Sc. (1987) Computer Science, University of Maryland, USA

PhD (1989) Computer Science, University of Maryland, USA

IEEE Fellow (2009 - , for contributions to understanding and application of intelligent planning, learning and data mining).

ACM Distinguished Scientist (2011 - , Link to ACM), AAAI Member, AAAS Member

Professor at Simon Fraser University, Canada (2001)

Associate Professor and NSERC Industry Research Chair at Simon Fraser University, Canada (1995 - 2001)

Assistant/Associate Professor, Computer Science, University of Waterloo, Canada (1989-1995)

Visiting Researcher at Microsoft Research China (1999 to 2000) and University of Washington, USA (2000)

Founding Co-Director of RMBI Program at HKUST (2007-2011)

Postgraduate Director at HKUST (2007-2009 and 2011 Summer)

Laboratory Affiliations: AI and Databases

目录信息

Table of Contents: Acknowledgments / Preface / Basics of Research / Goals of Ph.D. Research / Getting Started: Finding New Ideas and Organizing Your Plans / Conducting Solid Research / Writing and Publishing Papers / Misconceptions and Tips for Paper Writing / Writing and Defending a Ph.D. Thesis / Life After Ph.D. / Summary / References / Author Biographies
· · · · · · (收起)

读后感

评分

上周三的时候凌晓峰教授来我们学校做“如何写好学术论文”的学术报告,汇报完毕后他现场签名售书,虽然我当时没有买一本,不过好在还是有人买的,今天晚上把这本书大致过了一遍,觉得比较浅显,从英文翻译过来的痕迹明显,口语化太严重。不过,还是有一些值得学习的地方,摘...

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上周三的时候凌晓峰教授来我们学校做“如何写好学术论文”的学术报告,汇报完毕后他现场签名售书,虽然我当时没有买一本,不过好在还是有人买的,今天晚上把这本书大致过了一遍,觉得比较浅显,从英文翻译过来的痕迹明显,口语化太严重。不过,还是有一些值得学习的地方,摘...

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上周三的时候凌晓峰教授来我们学校做“如何写好学术论文”的学术报告,汇报完毕后他现场签名售书,虽然我当时没有买一本,不过好在还是有人买的,今天晚上把这本书大致过了一遍,觉得比较浅显,从英文翻译过来的痕迹明显,口语化太严重。不过,还是有一些值得学习的地方,摘...

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上周三的时候凌晓峰教授来我们学校做“如何写好学术论文”的学术报告,汇报完毕后他现场签名售书,虽然我当时没有买一本,不过好在还是有人买的,今天晚上把这本书大致过了一遍,觉得比较浅显,从英文翻译过来的痕迹明显,口语化太严重。不过,还是有一些值得学习的地方,摘...

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上周三的时候凌晓峰教授来我们学校做“如何写好学术论文”的学术报告,汇报完毕后他现场签名售书,虽然我当时没有买一本,不过好在还是有人买的,今天晚上把这本书大致过了一遍,觉得比较浅显,从英文翻译过来的痕迹明显,口语化太严重。不过,还是有一些值得学习的地方,摘...

用户评价

评分

这本书更像是一次心灵的洗礼,它让我重新审视了自己对学术研究的热情和追求。书中关于“如何建立可持续的研究生涯”的探讨,让我看到了学术之路的远景,也让我对未来的规划有了更清晰的方向。它并非简单地告诉我要发表多少论文,而是鼓励我建立自己的学术声誉,与同行建立联系,并持续地进行知识的更新和自我提升。我特别喜欢书中关于“学术合作的重要性”的论述,它阐述了通过与他人合作,可以碰撞出新的思想火花,共享资源和经验,从而加速研究的进程并提升研究的质量。这种对合作精神的强调,让我看到了学术共同体的力量。书中在谈及“研究的创新性”时,提出了“跨领域知识整合”的概念,这对我启发很大。它让我意识到,真正的创新往往来自于不同领域的知识和视角的碰撞,鼓励我去学习和借鉴不同学科的理论和方法。这让我明白,研究的未来,充满着无限的可能性,而我的角色,就是去积极探索和发现。这本书让我对学术研究充满了敬畏和憧憬,它不仅提升了我的学术技能,更激发了我内心深处的学术情怀。

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这本书以一种非常人性化的方式,触及了我作为一名研究者内心深处最关切的问题。我尤其赞赏书中关于“自我驱动力的培养”的论述,它深入分析了研究者在面对挑战和挫折时,如何保持积极心态和内在动力,并提供了一系列切实可行的方法。这让我意识到,学术研究不仅需要智慧和技巧,更需要坚韧不拔的毅力和强大的心理素质。书中在介绍“研究方法的选择”时,并非推崇某种单一的方法,而是强调根据研究问题和目标,灵活运用不同的研究方法,甚至是将不同的方法进行融合,以获得更全面和深刻的理解。这种多元化的视角,让我不再拘泥于固有的思维模式,而是敢于尝试和创新。我印象深刻的是,书中关于“研究结果的解读与呈现”的指导,它不仅教我如何准确地呈现研究数据,更教我如何将复杂的研究发现,以清晰、生动、具有说服力的方式传达给不同的受众。这让我明白,研究的价值,最终体现在其传播和应用上。这本书让我看到了研究过程中的“人性化”一面,它关注研究者的成长和发展,也关注研究的实际价值和意义。

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这本书就像一位经验丰富的导师,用循序渐进的方式,引领我一步步走向更为成熟的研究者之路。书中对于“研究可行性分析”的深入剖析,让我警醒自己,在构思研究项目时,不能仅仅停留在理论层面,更要考虑实际的资源、时间以及技术可行性。它提供了许多实用的工具和框架,帮助我更清晰地评估项目的潜力和风险。我特别欣赏书中关于“研究伦理的考量”的章节,它并非仅仅罗列条条框框,而是深入探讨了研究伦理在研究设计、数据收集、结果呈现等各个环节中的重要性,以及如何在实践中遵循并保障研究伦理。这让我意识到,一个负责任的研究者,不仅要追求学术的严谨,更要肩负起社会责任。书中在探讨“文献综述的深度挖掘”时,提出了“基于理论框架的文献梳理”的观点,这对我启发很大。它让我明白,文献综述并非是简单地列出前人的研究成果,而是要通过对已有文献的批判性分析,构建出支撑自己研究的理论框架,并在此基础上找到自己的研究定位。这种将文献与理论紧密结合的方法,让我的研究思路更加清晰和有力。这本书让我明白了,研究的成功,离不开周密的计划和细致的执行,也离不开对研究过程本身的深刻反思和不断优化。

评分

这本书如同一张铺展开的星图,指引着我在学术探索的浩瀚宇宙中找到属于自己的航道。它并非提供现成的答案,而是巧妙地引导读者去构建属于自己的问题。我常常在深夜里,伴着台灯微黄的光晕,翻阅着这本书,每每读到关于“如何识别研究空白”的章节,心中总会涌起一股难以言喻的激动。作者并非简单地罗列方法,而是通过一系列引人入胜的案例,揭示了如何从看似零散的知识点中,抽丝剥茧地发现那些未被触及的角落。例如,在论述“文献回顾的艺术”时,它鼓励我们不仅仅是梳理已有研究,更要深入理解研究的驱动力、局限性以及未来的发展趋势。这种“超越”式的阅读体验,让我意识到,撰写一篇优秀的研究论文,并非仅仅是信息的堆砌,而是一场深度的对话,与前人的智慧,与未来的可能性。我尤其欣赏书中关于“批判性思维的培养”的篇章,它提供了一套系统性的训练方法,让我学会如何质疑、如何辨别、如何在海量信息中保持清醒的头脑。这不仅仅是学术研究的利器,更是我在信息爆炸时代保持独立思考能力的关键。这本书让我明白了,研究的未来,从来不是被赋予的,而是需要我们亲手去“Crafting”(塑造)。它是一本值得反复品读、反复实践的指南,每一次翻阅,都会有新的启发,新的感悟,如同在知识的海洋中不断航行,收获的不仅仅是学术的成果,更是心智的成长。

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这本书犹如一位循循善诱的老师,用通俗易懂的语言,将深奥的研究理论化为可操作的步骤,让我受益匪浅。我特别欣赏书中关于“如何有效管理研究项目”的指导,它提供了一系列实用的时间管理、任务分解以及资源协调的技巧,让我能够更高效地推进我的研究计划。这让我意识到,严谨的研究需要系统的管理和周密的计划。书中在介绍“数据分析的策略”时,并非仅仅列举统计软件的使用方法,而是深入分析了不同数据分析方法的适用条件、优缺点以及如何根据研究问题来选择最合适的方法。这种对方法论的深入理解,让我能够更自信地进行数据分析。我印象深刻的是,书中关于“如何撰写引人入胜的研究摘要”的建议,它强调了摘要作为研究的“名片”,需要简洁、准确、吸引人,并包含了研究的核心内容和主要发现。这让我认识到,高效的沟通是研究成功的重要一环。这本书让我明白了,研究的过程,是一个系统工程,需要技术、方法、管理和沟通等多方面的协作。

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这本书为我的学术生涯打开了一扇新的大门,让我看到了研究的无限可能,并激发了我探索未知的热情。书中关于“如何建立清晰的研究目标”的论述,让我认识到,明确的目标是研究成功的基石,并提供了一系列 SMART 原则的运用方法,帮助我设定具体、可衡量、可实现、相关性强和有时限的研究目标。这让我能够更有效地规划我的研究。我特别喜欢书中关于“研究结果的讨论与阐释”的指导,它强调了如何将研究发现置于更广阔的学术背景中,并探讨其理论意义和实践价值。这让我看到了研究成果的深层含义。书中在谈及“研究的未来展望”时,鼓励我不仅要关注当前的研究,也要思考未来的发展趋势和潜在的研究方向。这让我看到了学术研究的持续性和前瞻性。这本书让我对研究充满了敬畏和热爱,它不仅提升了我的研究能力,更让我看到了研究的深远影响。

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这本书为我打开了一个全新的视角,让我看到了研究的无限可能性,并激发了我探索未知领域的勇气。书中对于“如何识别研究的潜在影响”的讨论,让我开始思考我的研究成果将对社会产生怎样的影响,以及如何有效地将研究成果传播给更广泛的受众。这让我意识到,研究的价值,不仅仅在于学术的贡献,更在于其对社会的积极作用。我特别欣赏书中关于“研究的迭代与优化”的阐述,它鼓励研究者在研究过程中不断反思和调整,将研究视为一个持续演进的过程,而非一成不变的计划。这种对灵活性和适应性的强调,让我能够更好地应对研究中的不确定性。书中在谈及“研究的可重复性”时,强调了清晰的记录和详细的步骤描述的重要性,这让我认识到,一个严谨的研究,应该允许他人对其进行验证和复制。这让我对研究的科学性有了更深刻的理解。这本书让我对研究充满了敬畏和热爱,它不仅提升了我的研究能力,更让我看到了研究的深远意义。

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这本书对我来说,就像是在茫茫的学术海洋中找到了一张详尽的藏宝图,指引我一步步走向宝藏。书中关于“如何进行有效的学术交流”的建议,让我认识到,除了发表论文,参加学术会议、与同行建立联系、积极参与学术讨论,同样是提升研究影响力的重要途径。这让我看到了学术研究的社交属性。我特别喜欢书中关于“研究问题的创新性”的探讨,它鼓励我跳出传统思维的框架,从不同的角度去审视和定义研究问题,并提出了一些启发性的问题,帮助我发掘新的研究方向。这种对创新的强调,让我看到了学术研究的活力。书中在介绍“研究伦理的实践”时,提供了许多具体的案例和指导,让我能够更清楚地了解如何在研究中避免潜在的伦理风险,并确保研究的公正性和可靠性。这让我对研究的道德责任有了更深刻的认识。这本书让我明白,研究的成功,需要技术、智慧、沟通和责任等多方面的结合。

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阅读这本书的过程,更像是一次与智者的对话,它没有空洞的说教,而是用充满智慧的语言,引导我深入思考研究的本质和方法。我特别喜欢书中关于“研究问题的定义”的探讨,作者并非给出了一个固定的模式,而是通过阐述不同学科领域研究问题的多样性,以及如何在跨学科的视角下发现新的研究切入点,来激发我的想象力。书中对“研究设计的多样性”的介绍,也让我大开眼界。我一直以为研究设计是相对固定的套路,但这本书却向我展示了如何根据研究目标、资源条件以及研究伦理等因素,灵活运用定性、定量、混合方法等多种研究范式,甚至是在实践中不断创新研究设计。这种开放性的思维方式,极大地拓展了我对研究的理解。我印象深刻的是,书中在介绍“数据收集的策略”时,提到了“情境化数据收集”的重要性,即在理解研究对象所处的具体环境和文化背景下进行数据收集,这让我意识到,真实的研究需要深入到生活的肌理之中。它提醒我,研究不仅仅是实验室里的实验,更是对现实世界的细致观察和深刻理解。这本书让我体会到了研究的“艺术性”和“创造性”,它鼓励我打破思维的定势,勇敢地去探索那些未知领域。我感觉自己不再是被动地学习研究方法,而是主动地去构建属于自己的研究路径,为自己的学术未来奠定坚实的基础。

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这本书为我提供了一个全方位的视角,让我看到了研究从构思到实践的每一个环节,并为我提供了宝贵的指导。书中关于“如何选择合适的研究方法”的讨论,让我认识到,没有放之四海而皆准的研究方法,只有最适合特定研究问题的研究方法,并提供了如何评估和选择这些方法的框架。这让我能够更理性地对待研究方法的选择。我特别欣赏书中关于“如何撰写具有说服力的研究报告”的指导,它强调了报告的结构、语言以及图表的运用,并提供了如何让研究成果更易于理解和接受的技巧。这让我看到了研究成果传播的重要性。书中在谈及“研究的批判性评估”时,鼓励我不仅要评估自己的研究,也要学会评估他人的研究,并从中学习和借鉴。这让我看到了学术研究的自我发展机制。这本书让我对研究充满了信心,它不仅提升了我的研究技能,更让我看到了研究的广阔前景。

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计算机学科少有的关于如何做研究的书籍,介绍了很多实用方法,并举了很多实际学生的例子。

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每天阅读一点东西

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a completed research career manual for phd Some practical methods will help and guide me.

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主要还是偏向于搞机器学习的小戳人,其他学科的人看了估计也整不明白啊。以后谁问我搞研究是什么,我就推荐这本书给他看。

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很不错的书。感谢@wacowwa 推荐。

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