月度归档: 2022 年 7 月

12 篇文章

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【论文修改|审稿意见回复】问卷调查中的量表如何做信效度检验?SPSS探索性因素分析|Mplus验证性因素分析|信度检验
本文是笔者这两天修改论文数据过程中的思路记录,行文没有太多结构以及写作规范性,更多是笔者对于数据处理的一个思路备份。 问题描述 前天关于Climate Change的文章刚被送回来修改,今天笔者又收到了另一篇文章的退修,而且时间也比较紧张…督促自己赶紧完成修改后,继续「英语大业」… 在这篇文章中,笔…
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【Python爬虫——批量爬取北大法宝网(pkulaw)的法律判决书】看似简单的任务为何如此麻烦?Selenium破解滑块验证|Xpath解析HTML|Re正则表达式文本分析
需求 本项目是法律相关的科研项目,需要通过深圳市律师协会官方网站 (szlawyers.com)进入北大法宝的案例库下载商标法相关的判决书,并提取相关的结构化数据,以供进一步学术研究。 所以,主要包括两个数据需求: 一、判决书文本:2019年和2013年商标法 1、搜索最新版本的商标法的相关判决书,…
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【关于“人生发展”和“心智成长”的一切_Part1】 活在当下|挑战困难|深刻思考|创作创造,这些千古玄难如何获得深刻的自洽?
你是否也思考过下面这些问题? 如何活在当下 如何完成一件困难的事情 如何深刻地思考与创作 如何获得创造力 如何更高效地学习 如何更有效地整顿内心秩序 我们对时间有什么误解 如何活出生命的意义 上面每一个问题都是千古玄难,似乎都很难得到相对透彻的回答,但这些底层问题又很重要,决定着你如何做“事”。笔者…
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【关于说话的一切_Part3】从「内容侧」说明一句话到底是如何说进心坎里的?—— 拿起「问题之锤」以攀登「抽象之梯」
本系列是笔者观看「汤质私房课之关于说话的一切」时所做的总结,这门课带给了我很多启发,也希望对大家有所帮助。 在Part2,我们从三角关系的「关系侧」入手,探究了交往活动中的发自内心的相互尊重是如何被创造出来的。 这部分我们来到了三角关系中的「内容侧」,来探讨:一句话是如何说到点子上的。 我们从一个生…
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【关于说话的一切_Part2】从「关系侧」说明一句话到底是如何说进心坎里的?—— 技巧失效,符号学给出的答案竟然是「互为主体」
本系列是笔者观看「汤质私房课之关于说话的一切」时所做的总结,这门课带给了我很多启发,也希望对大家有所帮助。 在Part1,我们花了这么长的篇幅只回答了一个问题:为什么好好说话是一件很困难很复杂的事。而我们真正关心的问题是:情况这么复杂,任务这么困难,我们应该如何应对? 把一件事向另一个人说清楚,似乎…
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【关于说话的一切_Part1】好好说话为何如此之难?– 最终竟取决于Power?
本系列是笔者观看「汤质私房课之关于说话的一切」时所做的总结,这门课带给了我很多启发,也希望对大家有所帮助。 你肯定会说「说话的主题有啥难的?」,市面上一堆教人说话的书,谁还没买过两本?没学过几招? 问题是,你买了,看了吗?你学了,有用吗? 大多数人的回答可能都是:买了,看了,学了,没用。「不会说话」…
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【Strategies for Writing a World-class Paper】Title|Abstract| Introduction|Methods|Results|Discussion |Conclusions
本文是笔者在学习论文写作时同步整理的SCI/SSCI写作思路,使用了LaTeX的beamer格式进行制作。 目录 高水平论文的典型特征 SCI 论文写作结构与思路 让 Title 发光 以小窥大的 Abstract 像故事一样的 Introduction 让 Methods 成为加分项 展示 Res…
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豆瓣9.0评分科学著作《世界观》:万字思维导图总结
本文是笔者阅读《世界观:现代人必须要懂的科学哲学和科学史》这本时总结的思维导图。这是一本人文通识读本,是一本能让人大开脑洞、训练思维、自我成长的科学哲学书。 书中介绍了科学哲学和科学史的根本问题,如什么是真理、哲学性/概念性事实等,涵盖了科学史上对世界观产生冲击的历史事件和哲学主题。科学带给我们的不…
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【MetaRegtech:基于元宇宙和虚拟经济人的金融科技监管】如何利用监管沙盒实现既推动金融创新,又保持金融稳定的双赢目标?
本项目是笔者金融科技前沿课程的结课项目,虽获得了评委老师们的较高好评,但仍是一个概念产品,也有很多待完善的地方,在此进行分享。 随着社会发展,不断涌现的金融科技创新产品为社会提供了巨大价值,同时也存在诸多隐患。这要求监管者必须善于识别金融科技创造的新产品或价值的"改变";敏锐捕捉具有高度指示效应的"…
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【基于FATE框架的联邦学习实战】如何在不同系统上配置联邦学习的FATE框架并实现横向逻辑回归任务的训练及预测?
本次项目笔者在应用上使用了联邦学习的框架,FATE机器学习部分已经有18个模块,集成了联邦机器学习横向/纵向场景的各种功能,涵盖了数据读取、特征预处理、建模(逻辑/线性回归、boosting、神经网络等常用模型)、评估等各个过程。我们以逻辑回归为例,从环境搭建到建模,再到模型评估都进行了实验。 在这…