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阅读贵在精,在慢。细嚼慢咽,才是正道。现在有不少快餐式的"技巧"和软件的数据挖掘,如果只想略做了解,那么没有问题。但是想要升华理论内功,写出扎实的好文章,那么细细品读是难以被替代的。如果你做不到细嚼慢咽,那么就容易消化不良。消化不良,就会”拉稀“,你写出来的论文自然如烂泥一般,揉不成一块。自己看得欢喜,在行家眼中,却显得残破不堪。

对了补充一点,在我的另一个回答里( 当别人问你的研究有什么实际价值的时候,你是怎么回答的? ),我提到对于科研的价值,科研圈和大众的定义是不一样的。对于“漂亮的插图”也是一样。君不见大众媒体里少有数据图,就算有也是寥寥几笔,fancy 为主,使用符合当前大众审美的风格(比如现在是扁平、极简),测量从来不画 errorbar,甚至极简风格的连坐标轴都不画,一条颜色风骚的曲线牛逼闪闪。对于大众来说,看起来牛逼、fancy 才是漂亮。但是在科研圈里显然不是这样,而且不同的学科之间对图的严谨、清晰程度的要求也不一样。所以单纯地说一个插图“漂亮”其实没什么意义。

不少人写论文怕字数不够,拼命去凑,其实南辕北辙,说明已经走上了错误的道路。一篇好的文字,往往是“实在不能再精简了”。一位社会学的泰斗老师非常自豪地提到自己的一份投稿,一轮就直接通过了。我们问他秘诀的时候,他说:“我原来的文章就还不错,但是我决定把它缩减一半,只留下最浓缩最精华的部分。”

虽然问题问的是怎么写,但其实要解决问题,却需要从“阅读“开始。一个人的写作风格和品味,是阅读塑造的。你每天读地摊文学,那么你就是阴谋论的专家。你每天习读凯恩斯的文章,那么你的写作功底可能会得到他老人家的真传。你每天看福柯的文章,总免不了沾染他晦涩的毛病。

那么,什么样的论文发表网才是好的论文网站,值得选择的学术论文发表网呢?首先,学术论文网的专业程度非常重要,许多网站的页面非常不规范,并且服务非常差,让人感觉无法和客服很好的沟通,这样的学术论文网是不专业的。当我们寻找论文代发服务,我们需要找到专业的、正规的、能够信任的学术论文发表网来为我们提供帮助,这是至关重要的。

在选择发表学术论文的论文代发服务的时候,我们需要仔细浏览论文发表官方网站,关注他们以往所发表的文章的专业程度以及是否被业界承认。有的网站页面做得非常漂亮,但仔细看您有可能会发现这些网站上所陈列的,都是一些并无价值的文章。我们在选择论文代发服务的时候需要避免类似的网站,以免对我们产生不好的影响。

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一段高质量的短评,在未来写论文的时候,是可以直接复制进稿子里,略加修改就可以用的素材。这样一篇论文“聊天”下来,你可以积累不少经过了积极思考的短评了。 这些阅读笔记,是你的专有知识库,决定了你内化这篇论文内容的程度,也影响着你自己论文的高度和深度。

Blender. 这是一个自由的通用 8D 建模/着色/渲染/动画套件,我基本上是看着它一点点从一个土了吧唧的山寨三维软件逐渐进化成现在 Maya 级别的 8D 套件的。你们都在 Nature 杂志上见过那种很漂亮很 Fancy 但其实没什么用的三维渲染图对吧?我只能说…… 他们如果雇我画图的话会更漂亮更 fancy…

     从事科研的老师和同学们在撰写论文时,经常需要将文献中的曲线与自己的结果进行对比,为获取原始数据,最靠谱的方法当然是找原作者要。如果没有要到呢?本文将成为论文党的福利,为你提供你两种解决方案,均是用matlab实现的。
     一种办法是编写一个GUI程序,将待扣取数据的图像绘制到屏幕上,再配合一些放大、拖拽等功能,通过手动描点的方法来得到结果,我们称作描点法。
     另一种方法,根据你待获取数据的曲线中的一些规律,编写一个从图像中扣取数据点的程序。相比手动描点方法带来的随机误差,这种方法得到的结果比较精确,但也许需要你根据实际问题来调整代码或者配置文件。
     第一种方法源于网上比较流行的一个手动描点小程序。第二种方法是我在解决实际问题时编写出来的,本文将只介绍第二种方法如何实现,两种方法的程序均免费提供,获取途径见文末。
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     直接进入主题,我面临到这样一个问题,老师希望我能获取到下面一幅图像中的数据,以便能够和自己得到的结果进行对比。图像如下所示:

Metapost. 脱离菜鸟级以后,我们离开了 API 和程序的地盘,开始撸绘图语言。首先当然要介绍大名鼎鼎的 Metapost. 这货的历史最早要追溯到 Knuth 大神设计的 Metafont, 但是 Metafont 是用来制作字体的,于是一帮人仿照 Metafont 设计了通用绘图语言 Metapost. 写程序画图相对于使用 GUI 工具来说最大的好处就是可以精确地控制,和自动化。这种绘图语言尤其适合画示意图。还是上图吧……

在选择论文代发服务之前,首先我们要了解我们需要提交材料发表论文的时间,比如说每年职称评定的时间等等。这样一来,我们就可以提前做好准备,不至于因为时间问题而耽误职称的评定,不然,就只能等到下一年了。除了职称评定的时间之外,数据库论文检索的截止时间也非常重要,一般来说,出刊后的一至两个月后数据库才能够检索到文章。

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这玩意极其的灵活,比如 Mathematica 有个功能就是画函数曲线的时候自动选择合适的采样率,斜率或者曲率比较大的地方会自动使用高采样率。于是我在 Python 里也实现了一个,这样就可以用 Matplotlib 无脑画函数曲线了,比如这样: