第一部分:👨‍🔬论文阅读

该部分主要是对一些个人认为比较好的论文做个快速阅读和简略的总结。

第一章:📃图神经网络

该章主要用于归类图神经网络方面论文的阅读记录。

第二章:📋图嵌入模型

该章主要用于归类图嵌入模型方面论文的阅读记录。

第二部分:📚科研资源

该部分主要是科研上一些资源,比如经典书籍、好用的网站等。

第一章:📗优秀资料参考

该部分主要是记录一些优秀的书籍、资料等

第二章:📰期刊会议推荐

推荐一些会议、期刊,主要着重于性价比,而且自己没投过的,虽然知道好,但是也不敢推荐。

第三章:📖好用网站推荐

推荐一些科研过程中好用的网站。

  • 查找论文代码的好网站: Paper with Code
推荐网站网站介绍
Paper with Code查找论文代码的网站:Paper with Code

第四章:📠论文投稿相关

记录遇到的投稿过程中一些注意事项。

第三部分:🍩研究基础

万丈高楼平地起,好基础才能起高楼。

第一章:📡机器学习基础

记录学习机器学习相关知识。

第二章:🛰️深度学习基础

记录学习深度学习的相关知识。

第三章:🚀图神经网络基础

记录学习图神经网络的相关知识。

第四章:🔭计算机视觉基础

记录学习计算机视觉的相关知识。

第五章:📝论文写作基础

记录学习论文写作的相关知识。

第六章:🔧论文工具基础

记录学习论文工具的相关知识。

第七章:📐论文制图基础

记录学习论文制图的相关知识。

第四部分:🌞基础学习

该部分主要是记录一些基础的基础学习知识,在搞论文的过程中,发现这些基础知道太重要了,现在重新补充。

第一章:⚖️数学基础

分享数学基础学习内容,搞科研就是搞数学。

第二章:🖥️计算机基础

分享学习计算机基础的内容。

第三章:📶通信基础

分享学习通信基础的内容。

第四章:🎨英语基础

记录学习英语基础的内容。

第五部分:🚧技术开发

该部分主要是记录学习一些技术,如经常实现论文的Python,还有一些比如算法实现,报错记录等内容。

第一章:🌌编程语言

分享学习编程语言过程的相关记录。

第二章:🎢机器学习库

分享学习机器学习库的内容。

第三章:📺算法实现

分享算法实现的内容。

第四章:📷开源软件

分享自己的开源软件或者论文的代码实现。

第五章:📨报错记录

分享做开发过程中的报错记录和解决方案。

5.1 论文实现过程中报错记录

论文编号问题描述
P0033机器学习模型A和模型B串联,注意随机种子的问题
论文编号问题描述
P0033同一个正样本和多个负样本构建了多个数据集,使用训练好的模型在数据集进行预测,
第一个样本集表现良好,后面的几个样本集直接糊了
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