一、写在前面

从大一下学期树立保研目标到现在,一眨眼已过去两年半了,这两年半的时间里获得了不少前辈们的帮助,如今也想将自己的保研经历记录下来,于是整理了这篇一万多字的计算机保研经验贴,希望能帮助更多有需要的学弟学妹们~

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前言

暑假在家,忽然想起上学期有一门课还有几百块的华为云代金券没用,算了一下,代金券剩下的额度还可以买大半年的云服务器玩一玩,于是就行动起来了。刚买完一天,按着自己之前留下的总结在 Windows Terminal 中配置好了 Oh-My-Zsh 后,结果第二天起床就收到华为云发来的短信,说服务器遭到了暴力破解,但没有成功。

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前言

今天又是一年一度的蓝桥(baoli)杯大赛,小 J 同学经过了两年的参赛,对于前三题秉承着能 baoli 就不要思考的出发点来做题,结果他今天在第三题填空题用暴力法踩坑了,比赛中卡了一小时居然还没做出来。睡了一觉下午清醒之后,用三分钟想到了一个简单的做法,写下了这篇博文。

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Paper Information


Title: Modeling Global and Local Node Contexts for Text Generation from Knowledge Graphs
Links: https://arxiv.org/abs/2001.11003
Date: 2020.06.22
Comments: Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL)
Subjects: KG、AI
Index Terms: Knowledge Graphs, Text Generation
Authors: Leonardo F. R. Ribeiro, Yue Zhang, Claire Gardent, Iryna Gurevych

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最近在 GitHub 上游玩,发现各种终端中 git 操作都变得奇慢无比,于是今天一并记录一下各类终端走代理的方法。

假设代理的端口号为1080,以下的一切命令均通过 curl www.google.com 命令验证成功。

PowerShell

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# 永久设置代理
$env:http_proxy="http://127.0.0.1:1080"
$env:https_proxy="http://127.0.0.1:1080"

# 取消代理
$env:http_proxy=""
$env:https_proxy=""

全局代理下 PowerShell 不需设置也可以走代理。

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SCNU-CS-2018-DataMining

这一次整理的是数据挖掘课程项目,分为平时项目与期末项目。以小组为单位,课程要求使用数据挖掘方法进行数据分析和建模,最终需要提交代码、论文,期末项目还需要进行小组汇报,具体的内容请参见 Github

项目结构

Project-1为平时项目,Project-2为期末项目,项目结构与具体的使用方法请参照下面的内容。
项目结构图

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SCNU-CS-2018-DatabaseProject

最近打算整理一下上学期的项目作业到 Github 上,同时 post 到博客上以作记录与归档。这一次分享的是数据库课程项目,为了能够快速实现需求,我选用了微后端框架 Flask+web 的形式进行开发。

在与同学的合作下,两个子项目的开发与撰写文档分别花了将近一周的时间,完成了课程的基本和额外要求,具体的内容请参见 GitHub

课程一共有两阶段的任务,要求分别选取一款传统型数据库和 NoSQL 数据库,在 Linux 环境下部署服务端,以 C/S 架构实现数据库的各项基本功能和部分特色操作。

本项目选用的是 MySQL 和 Redis ,由于课程不对性能作要求,因此为了能够快速实现要求的功能,项目选用了 Flask 作为服务端,并以 web 的方式开发客户端,具体的项目框架请参照下图。

MySQL架构图

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前言

在编译原理的复习过程中,参考了许多前辈总结的考题,获益匪浅,在此向他们表示感谢。趁现在对考题仍有几分记忆,做下记录,希望帮助到学弟学妹们。

考试题型

考试题型近几年都较为固定,分为以下几种:

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Paper Information


Title: Representation Learning from Limited Educational Data with Crowdsourced Labels
Links: https://arxiv.org/abs/2009.11222
Date: 2020.09.23
Comments: IEEE Transacitons on Knowledge and Data Engineering (TKDE\CCF-A)
Subjects: ML、AI
Index Terms: Representation learning, crowdsourcing, hard example mining, educational data.
Authors: Wentao Wang, Guowei Xu, Wenbiao Ding, Gale Yan Huang, Guoliang Li, Jiliang Tang, Zitao Liu

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