【有奖话题NO.13】 天临四年，肝论文的炼丹师们，大家还好吗？

[你的福气在后头]

一晃两三年，匆匆又夏天。上期有奖话题「炼丹师毕业选择图鉴大赏，你上岸了吗？」中，大家都在朝着自己的光和岸走去，而毕设就是毕业前的最后一道关卡。

配环境，写实验，找数据，调参数，调Bug……炼丹师们一路升级打怪，都是为了战胜终极大Boss——毕业论文。对于炼丹师而言，“论文，不仅费钱，还废学生，废老师”。自己披星戴月读论文，取别人的精华，合成糟粕，忐忑地发给老师，苦苦等待老师翻牌子改论文。

查重更是难以翻越的大山。初稿找免费版查重，却担心论文泄露；付费查重，动辄两三百的价格让人望而却步；降重之路漫漫，智能降重让人哭笑不得。无论你废了多少心神，查重率仍是未知——各个平台数据库不一样，最终查重以学校为准。

全文原创含量最高的可能就是致谢了。一谢导师，若非他，我论文早就写好了，他极少的指导锻炼了我的独立自主能力；二谢室友，总是以我要延毕来督促我，让我学会时间管理；三谢对象，从未出现，使我专心学习……话虽如此，但写致谢的时候，还是在认真地对一些人说谢谢，对一些人说再见。

那本期话题，大家就聊聊论文那些事儿吧，或是有点枯燥的写文过程，或是有点意思的致谢分享。

【话题讨论】

你肝论文时，遇到过困难或者瓶颈吗？你有什么写文技巧或者资料，可以分享一下吗？
关于查重平台，以及查重建议，你有什么经验之谈吗？
论文的致谢部分，你是哪种风格呢？是洋洋洒洒还是一字千金？你看过哪些让人难忘的致谢呢？若你有不敢写在致谢里的吐槽，请在此处畅所欲言吧！

【有奖回复】

— 回复奖励 —

本帖长期有效，我们将从本帖回复的童鞋中，抽选 5条回复，分别奖励 50元代金券！

— 公布结果 —

本次5个名额抽选时间：5.27 下午18:00（周五），届时请留意群通知哦

备注：一个平台账号可参加多期抽选，但中奖次数仅限一次，活动长期有效

【往期话题】

有奖话题NO.12 | 炼丹师毕业选择图鉴大赏，你上岸了吗？
有奖话题NO.11 | 炼丹师们，大家最近在蕉绿什么呢？
有奖话题NO.10 | 对于炼丹萌新，你有什么走心建议吗？

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[176****2395]

非常不好，半夜调参的时候心脏总是不适

[Alice_恒源云]

@158-7776 恭喜您在本期抽选中获奖！记得联系Alice领取50元奖励哈！

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[133****6947]

@你的福气在后头
用TensorFlow和Keras进行深度学习，还不是2.0，每天就像在问题中找一条出路，在问题中寻找希望

[177****2381]

困难很多，写作技巧就是模仿。查重用笔杆。致谢就模仿

[Alice_恒源云]

@133-3677 不是侥幸，是实力

[Alice_恒源云]

@173-7719 希望我的文章产出也能如此

[Alice_恒源云]

@156-0532 回报正在路上

[Alice_恒源云]

@150-1279 快了快了

[Alice_恒源云]

@183-0318 穷人留下了眼泪

[Alice_恒源云]

@188-8950 就冲这一半的兴趣，顶会说，该你中了

[132****3760]

还好啦，方向不是纯AI的，搞论文也还好，重复率从来不是最关键的问题，还是创新点不好想。

[183****0229]

分母你好，我是分子。

[183****1392]

本科生表示不懂【doge】

[156****0532]

我选择算法这条路也是属于机缘巧合加冥冥中的安排吧，去年十二月与自己的一个学姐交流之后，她带着我一点一点的接触机器学习、深度学习和自然语言处理，让我逐渐看到了其中的奥妙和乐趣。这个过程也很艰难，没有那么一帆风顺，因此为了能够进一步认识NLP，我花了更多时间从最基础的文本表示、词向量、语言模型开始学起。后来因为与学校导师的方向冲突，因此选择了何老师商量放弃了老师的研究方向，而是选择与NLP相关的方向，在面临着学校课程学业、毕业、就业等多方面压力的情况下，还是选择坚持下来，也希望有所回报，这些都是自己的成长过程，记录下来仅供以后回忆。

[186****2199]

牛啊牛啊来当分母了