本人是科研界的菜鳥，剛入科研界不久，下面是對自己科研一段時間的乙個總結與歸納，也是一些經驗和感悟，如果有錯誤或者誇大之處還請各位批評指正，謝謝！
預熱篇興趣培養（閱讀順序）
開始閱讀不要從最基礎的書籍開始，因為最基礎的書籍很多是理論說明，非常多的數學公式的推導以及數學方面的描述和證明（也就是非常多的高深的理論知識點），如果一開始就接觸會非常的枯燥，容易失去興趣。建議從乙個相對比較容易的開始，對各位比較有好處。
如果不想要從文獻開始閱讀，建議從幾個基礎的演算法開始做起（或者其他領域的基礎部分開始），比如主成分分析演算法（principal component analysis，pca）或者邏輯斯特回歸（logisticregression，lr）。
我認為以這樣的方式作為閱讀**或者科研的第一步有乙個很大的好處，那就是有利於興趣的培養，不會那麼容易失去對某領域的興趣！！！！！！！！！！！！！！！反正你的第一步可以選擇你想要進入領域的比較容易理解的部分作為切入點哦！
入門階段之前傳（理解某演算法或者文章）
科研的第一步做起了比較容易，下面以第一次從pca演算法開始為例子說明如何進行科研的第一步，以其他的演算法開始也是相同的哈
6. 這部分就是想要進入某一科研領域的第一步，也就是理解某個演算法或者文章的詳細過程。
正式篇（通過資料找創新點）
通過上面的訓練，預計應該對演算法或者自己感興趣的那一領域有乙個最基本的了解，也加深了對演算法的理論部分和應用部分的理解，為進入某領域做好了基本的準備。
當你準備進入某一領域的時候應該做到以下幾點，下面以演算法為例：
終極篇通過上面對演算法的理解，相信你們的演算法能力已經具備一定的基礎，上面的採用通過資料對演算法進行創新的思路，相對來說稍微簡單一點點，下面就是如何直接對演算法本身進行創新、如何讀文獻以及如何在文獻中找到創新點。
1. 這部分與理解文獻的有點區別，如果你理解了相同領域的一些**，那麼在此基礎上再次精度讀同一領域的**只需要關注這幾點就好了，如果沒有理解過相同領域的文章，就採用理解文獻的那種讀法吧。
如果你精度了某個領域的部分優秀的**，你持續在這個領域發展或者你對演算法已經有很深的造詣那就可以採用泛讀文獻的方式，以演算法為例的步驟如下：
1. 讀摘要部分的創新點，也就是作者的意圖和目的。
2. 看作者如何做的，也就是如何創新的，思考為什麼這麼做可以達到作者的效果，思考同時可能引入什麼新的問題。
創新點的尋找（從模型本身出發）
切記！這些創新點都是建立在你理解模型的基礎上哈，在做這些創新的時候對國內外的研究現狀要搞清楚，也就是別人在此模型的基礎上做的怎麼樣，已經有了什麼創新，防止你的創新點已經有別人做出來了。
1. **的假設可以作為創新點，因為作者的假設都是為了防止某些情況的發生而做的，比如稀疏，假設高斯分布（正太分布），可能是為了公式推導，如果你假設為拉普拉斯分布，要是也可以推出公式，那就可以得到更好的結果。
2. 模型的引數和超引數，模型的超引數一般都是人為選擇，如果你可以通過模型學習，那就創新了，模型的引數選擇一般是通過演算法去估計，如果你可以改變估計引數的方式，得到更好的結果。
3. **的conclusions部分會存在作者沒有解決的問題，可以作為你要攻克的創新點。
4. 模型本身考慮不全面，比如模型只是考慮某種情況，其他情況沒有考慮，你可以對此加入另外的情況。比如a模型沒有考慮雜訊，你可以考慮，這樣也是創新，模型本身的侷限性就可以作為創新點。
5. 執行別人的**，通過**測試同種資料不同的樣本或者不同的資料發現演算法本身的問題，比如深度學習做目標檢測，對有重合的比較難辦，也有一些框靠的非常近，而我只需要乙個，你看看別人的演算法是否可以做到，如果不行，那就分析是演算法本身的問題，還是代價函式問題，**有問題就對**就行修改，這樣也是可以找到創新點的。
6. 還有其他的方式尋找創新點，這就不一一枚舉。
總結上面每一部分的建議時間可以隨著自己的水平隨時調整。每個模型都有自己的優勢和侷限性，關鍵是在於你如何運用模型的優勢，並且盡最大可能避免模型的劣勢，達到乙個平衡，這樣可以得到非常好的演算法處理的效果。切記！！！！！！！！！這一切的一切（包括創新點）都是建立你對模型或者資料理解的比較深度的基礎之上。最後，祝各位美滿幸福一生！！！！
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1.每天有效工作時間3 4.5h 還有課程任務 一周六天 早上9 30 11 00,工作時間 下午混混欲睡，基本不會安排正事，15 30 17 00工作時間 晚上19 00 21 00，工作 一上午看懂兩篇左右 3.看 考慮三個問題 1 實驗方法 做了什麼 2 實驗動機 為什麼這樣做 3 深層次想法...
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