大家好,今天来聊聊论文附录代码怎么降重,希望能给大家提供一点参考。以下是针对论文重复率高的情况,提供一些修改建议和技巧,可以借助此类工具:论文附录代码怎么降重在论文撰写过程中,附录中的代码部分往往容易被忽视,但实际上这部分内容也是论文的重要组成部分。如果附录代码直接复制粘贴,会导致论文的重复率上升。那么,如何对论文附录代码进行降重处理呢?本文将从七个方面进行讨论。一、理解代码逻辑并进行重构首先,需            
                
         
            
            
            
                H老师布置作业,要求写一篇关于神经网络的论文,论文格式以国内有名期刊之一为准。我寻思上学期把计算机三大学报(计算机学报、软件学报、计算机研究与开展)的Word格式都练过了,这学期就学习下主流的排版技巧Latex。百度了一下国内期刊,《自动化学报》高瞻远瞩地采取latex作为投稿论文的加工模版,而且还是EI检索期刊,CAS果然是学术帝和技巧宅的栖息地。   &n            
                
         
            
            
            
            写在前面这里主要是作为补充,想说一下如何在word中插入算法的伪代码。关于word的其他论文排版技巧,可以参见之前的word论文排版和写作01:样式、自动列表、图片、表格、公式、脚注、目录、页眉页脚及各种交叉引用一文。一、使用Aurora插件如果是要插入英文的伪代码,可以使用Aurora插件,直接参考博客:如何在Word中优雅地插入伪代码,里面说得很详细了。Aurora下载的地址为:https:/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-21 15:40:14
                            
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            导读本期的关注焦点是NLP的6篇论文。接下来我们还将精选模型压缩、预训练等热点领域,为大家带来系列论文解读,敬请关注。点击文末“阅读原文”,获取正在接受盲审的论文列表。NLPCoDA: Contrast-enhanced and Diversity-promoting Data Augmentation for Natural Language Understanding本文设计了提出对当前在NL            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-14 12:24:17
                            
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            ReelSteady Go使用教程(视频教程):https://www.macw.com/mac/3636.html?id=MzAyODU5Jl8mMjcuMTg2LjEyNi4xMjE%3D Reelsteady GO是一款独立的软件,专门用来出来gopro视频的,对视频做稳定处理!喜欢的不要错过 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                        GoPro创始人的五条创业经验  http://www.forbeschina.com/review/201303/0024339.shtml            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-07-10 11:19:30
                            
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            # Python论文伪代码:理解与应用
在计算机科学与数学的研究中,伪代码(pseudocode)是一种便于理解算法的表达方式。它不依赖于特定的编程语言,目的是用自然语言描述算法的逻辑和步骤。在本文中,我们将探讨如何用Python编写伪代码,提供实际代码示例,并通过序列图和旅行图帮助进一步理解。
## 伪代码的基本构建
伪代码通常由流程控制结构和数据操作组成。以下是一些基本的伪代码结构示例:            
                
         
            
            
            
            低代码架构论文
在现代软件开发的背景下,低代码平台正逐渐成为了提升开发效率与降低开发门槛的重要工具。低代码架构强调以最小的编码量实现应用程序的开发,旨在帮助业务用户(即非技术人员)快速构建应用程序,促进业务创新。
> 引用:  
> “低代码平台通过可视化的开发方式与强大的集成功能,使得企业能迅速响应市场需求。”  
> — 调研机构《低代码平台市场分析报告》
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            代码及复现 清单 依赖项 硬件条件及软件条件。如果你用的语言是 Python,那么当使用 pip 和 virtualenv 时,你需要提供 requirements.txt 文件;当使用 anaconda 时,你需要提供 environment.yml 文件;当使用的是代码库时,你需要提供setup ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前置DQN            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何实现“论文 Python 伪代码”的流程
作为一名新手开发者,理解如何将论文中的算法和逻辑转化为 Python 伪代码是至关重要的。下面,我将为你提供一个详细的步骤指南,以帮助你更好地理解这一过程。
## 整体流程
我们可以将整个过程分解为以下几个步骤:
| 步骤  | 描述                        |
|-------|-------------------            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Paper:1909.11942.pdfCode:google-research/albert: ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations核心思想:基于 Bert 的改进版本:分解 Embedding 参数、层间参数共享、SOP 替代 NSP。What动机和核心问题大模型有好表现,但因为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-03-28 22:53:07
                            
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            安徽工程大学Python程序设计 实验报告班级:物流191 姓名:徐丹丹 学号:3190505132成绩: 日期:2020年5月4日 指导老师:修宇【实验目的】掌握函数的定义与使用方法;掌握函数的参数传递和变量的作用域;掌握函数的嵌套调用和递归调用的方法;【实验条件】PC机或者远程编程环境【实验内容】1、完成三个编程题。题目一 :计算三维空间某点距离原点的欧式距离题目描述:欧几里得度量(eucli            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            现在越来越多的小伙伴使用GoPro 拍 VLog 或者视频,可能有些伙伴不太了解如何将 GoPro 的视频导入 Mac 电脑,下面整理了一个小教...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置:Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术:django + python+ Vue 等等组成,B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境:最好是python3.7.7,我们在这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            低代码平台是最近被热议的话题,通过自动代码生成和可视化编程,只需要少量代码,即可快速搭建各种应用,满足了很多开发人员和业务人员的需求。本文作者将围绕低代码平台从三个维度展开分析,希望对你有帮助。   近两年来,伴随着企业数字化转型和云计算的发展,低代码平台成为一个热门话题被越来越多的人讨论,互联网行业的从业者应该多少都会有所听闻。最近我刚好查阅了大量资料并体验了相关产品,决定专门写篇总结文章,从低            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置:Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术:django + python+ Vue 等等组成,B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境:最好是python3.7.7,我们在这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作业是属于哪个课程2023软件工程-双学位(广东工业大学-计算机学院)作业要求个人项目作业-论文查重作业的目标使用PSP表格估计程序开发所需时间,使用gitcode管理代码,学会自动测试程序并返回测试结果目录Gitcode链接地址PSP表格计算模块接口的设计与实现过程计算模块接口部分的性能改进计算模块部分单元测试展示总结Gitcode链接地址作业地址PSP表格Personal Software P            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            PyTorch复现ResNet学习笔记一篇简单的学习笔记,实现五类花分类,这里只介绍复现的一些细节如果想了解更多有关网络的细节,请去看论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》简单说明下数据集,下载链接,这里用的数据与AlexNet的那篇是一样的所以不在说明一、环境准备可以去看之前的一篇博客,里面写的很详细了,并且推荐了一篇炮哥的环境搭建环境A            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            人们为什么使用Python?之所以选择Python的主要因素有以下几个方面:软件质量:在很大程度上,Python更注重可读性、一致性和软件质量,从而与脚本语言世界中的其他工具区别开发。此外,Python支持软件开发的高级重用机制。例如面向对象程序设计。提高开发者的效率:相对于C、c++、Java等编译/静态类型语言,Python的开发者效率提高了数倍。Python代码量往往只有C++或者Java代            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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