华中科技大学博士研究生，研究方向深度学习与神经网络：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。自动化机器学习与元学习：自动化机器学习、元学习、神经架构搜索等。研究成果发表于（图像信息的计算机分析）（人工智能领域）（人工智能、神经科学相关领域）

C题：就业状态分析与预测 详细解题思路与成品论文

作为过来人，真心觉得参加数学建模比赛是我本科阶段做的最值的事之一。 它锻炼的那种把实际问题转化成模型求解的思维，对做研究、写论文甚至以后工作都帮助很大。我当时就是靠着认真准备比赛，拿了奖，在保研面试时加了分，也实实在在提升了自己的能力。今年**暑假数学建模比赛机会很多**，特别是**9月初的“高教社杯”国赛**和**9月下旬的“华为杯”研赛**，这两个比赛含金量非常高。如果你真的想在保研或者未来的

远程连接服务器ubuntu系统，PyCharm打不开。

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我已经完成了各个题目的解答，现在请你根据我给你上传的已完成的解答帮我撰写摘要部分。要求撰写的语句连贯，不要分点撰写，语序结构不要像是AI写的。针对你给我的“问题分析”，请你帮我撰写相应的“数学模型的建立”的章节。要求撰写的语句连贯，不要分点撰写，语序结构不要像是AI写的。针对这个数学模型，请帮我撰写相应的“数学模型的求解”的章节。接下来帮我撰写问题重述部分，一样要注意撰写的时候要保证语言的连贯性，

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刚开始接触科研的时候，最容易犯的错误是“先学通用理论，再找具体任务”。正确做法是先盘点自己手边能接触的资源：实验室已有的数据集、导师能提供的显卡、师兄师姐跑过的开源项目。然后再结合近三年的顶会论文（CVPR、ICLR、NeurIPS），用关键词搜索匹配资源。比如实验室做的医学图像处理，你就搜“medical image classification”“lesion segmentation”，而不

K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。用于分析和预测时间序列数据，结合自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）来建

复现国奖优秀论文的代码，基于Matalab来实现，可以直接运行出图。之前的文章也有分享【折线图】【柱状图】的绘制，这篇文章主要分享【箱线图、热图、散点图】。