下图是一段原始的参考文献,可以看出第一行的空格很大: 原因: 当一个词占不下时,自动将单词移动到下一行,但是这一行又有很多字符,因此这时,软件会将空闲的位置用空白字符填满.第一行有两个空白字符,因此将剩余空间平均分配. 解决方法: 首先选中段落,然后单击右键,选择段落 然后选择换行与分页,勾选 允许西文在单词中间换行. 如下图: 结果如图:

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

[清华NLP]图神经网络GNN论文分门别类,16大应用200+篇论文最新推荐 图神经网络研究成为当前深度学习领域的热点.最近,清华大学NLP课题组Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai同学对 GNN 相关的综述论文.模型与应用进行了综述,并发布在 GitHub 上.16大应用包含物理.知识图谱等最新论文整理推荐. GitHub 链接: https://github.com/thunlp/GNNPapers 目录            

最近不务正业的写论文,记录下常见的文献标示 国家期刊出版格式要求在中图分类号的下面应标出文献标识码,规定如下: 作者可从下列A.B.C.D.E中选用一种标识码来揭示文章的性质: A—理论与应用研究学术论文(包括综述报告): B—实用性成果报告(科学技术).理论学习与社会实践总结(科技): C—业务指导与技术管理的文章(包括特约评论): D—一般性通讯.报导.专访等: E—文件.资料.人物.书刊.知识介绍等. 注:英文的文献标识码应与中文对应. [参考文献类型标识码] M——专著 Monograp

写论文经常需要写出参考文献,各种格式实在是麻烦的不行啊,在网上看到一个参考文献自动生成的博客,现在转载下来,以备以后自已能用. 主要是使用Google Scholar. Step 1: 打开Google Scholar,网址:http://scholar.google.com/.如下所示: Step 2:搜索需要写入参考文献的论文.如下所示: Step 3:点击文章下面的“引用”,生成对应文件的参考文献,有几种格式的参考文献列表,如下所示: [转自]http://blog.renren.com/

1 期刊作者.题名［J］.刊名,出版年,卷(期):起止页码 2 专著作者.书名［M］.版本(第一版不著录).出版地:出版者,出版年.起止页码 3 论文集作者.题名［C］.//编者.论文集名.出版地:出版者,出版年. 起止页码 4 学位论文作者.题名［D］.保存地点:保存单位,年份 5 专利文献题名［P］.国别,专利文献种类,专利号.出版日期 6 标准标准编号,标准名称［S］ 7 报纸作者.题名［N］.报纸名,出版日期(版次) 8 报告作者.题名［R］.保存地点:年份 9 电子文献作者.题名［电子

写论文的时候可能会遇到后续要增加文献的情况 在参考文献增加后会发现文章中的交叉引用的序号并没有更新 下面分享两种情况的处理方法 一.更新全部域 首先确认自己的打印️项是选中的 2.  打开word偏好设置 3.  选择打印的偏好设置 4.  打开打印的偏好设置,选中更新域 5.   再到菜单栏点击打印的小图标,选择更新整个目录,就啦! 二.更新单独一个域 鼠标右键你要更新域的地方,点击更新域即可(注:这只能更新选中的单个域,后面的不会自动更新,所以还是推荐第一种方法)

http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825148

1. 引言 一般我们写论文插入参考文献的标号都是手动输入的,这样造成的问题有以下几个: 手动输入标号比较麻烦: 如果参考文献顺序变了,需要一个一个重新更改标号数值,及其麻烦: 标号无法和末尾的参考文献链接起来. 下面介绍正确的操作方法. 2. 步骤 以这篇文章为例: 一般写论文参考文献需要另起一节,把光标放在本文末尾 > 布局 > 分隔符 > 下一页分节符,如图: 输入一个参考文献为例,注意要用项目符号和编号中的编号给参考文献加顺序,不能手动输入,如图: 我们在文中需要插入该参考文献的位

如何起草你的第一篇科研论文——应该做&避免做 导语:1.本文是由Angel Borja博士所写.本文的原文链接在这里.感谢励德爱思唯尔科技的转载,和刘成林老师的转发.2.由于我第二次翻译,囿于知识水平有限,错误不当之处在所难免(不当之处以原文为准),还请大家不吝批评指正.3.如果大家发现有趣.有料.有用的文章,可给我留言,我会尽力翻译.谢谢大家. 正文: 按励德爱思唯尔科技的引言: 如何起草一篇科学论文?经验丰富的Angel Borja教授告诉你哪些是必要的而哪些是应该避免的!这是继Angel

如果在文章中出现连续引用多个参考文献的情况,希望显示的格式为 [1-5,9,12],那么可以如下处理: 在文章的导言区加 \usepackage[square, comma, sort&compress, numbers]{natbib} 在文章正文中需要引用参考文献的地方使用: \cite{liu2012wcnc, wen13IEEETV,wang2010VTC,shen2008ICC,Alex2007ICC} http://texblog.org/2007/05/28/mulitple-re

MapReduce MapReduce是什么? MapReduce源自于Google发表于2004年12月的MapReduce论文,是面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台,而Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版. 如果没有MapReduce! 那么在分布式计算上面将很难办,不好编程. 在早期无法处理大数据的离线计算. 编程中不易扩展性 分布式计算任务一旦挂了,没有容错机制进行处理 说明:MapReduce不擅长的方面(慢!) 实时计算:像MySQL一样,在

[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems" 目录 [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems" 1. 原文摘要 2. 编程模型和基本概念 2

前言:本文是我对照原论文逐字逐句翻译而来,英文水平有限,不影响阅读即可.翻译论文的确能很大程度加深我们对文章的理解,但太过耗时,不建议采用.我翻译的另一个目的就是想重拾英文,所以就硬着头皮啃了.本文只作翻译,总结及代码复现详见后续的姊妹篇. Alex原论文链接:https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf 使用深度卷积神经网络进行ImageNet图像分类 作者:A

Zhuoyao Zhong--[aixiv2016]DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 Zhuoyao Zhong, z.zhuoyao@mail.scut.sdu.cnLianwen Jin, lianwen.jin@gm

又到了继春节后的又一个投稿高峰,在Latex中写参考文献时经常会出现这样那样的问题,而且出版社不同比如IEEE与Elaver,需要引入的包也有不同.在search解决方案时,发现一篇有用的博文,转载一下,方便下次使用~~ 如何在paper同一处用\cite命令同时引用多篇文献?1.我用\cite{bibtex1}\cite{bibtex2}\cite{bibtex3},则编译以后的正文引用处显示的是[1][2][3]:而我用\cite{bibtex1,bibtex2,bibtex3},则编译以后

Laxcus是Laxcus大数据实验室历时五年,全体系自主设计研发的国内首套大数据管理系统.能够支撑百万台级计算机节点,提供EB量级存储和计算能力,兼容SQL和关系数据库.最新的2.x版本已经实现对当前大数据主流技术和功能的完整覆盖和集成,并投入到国内多个超算项目中使用.Laxcus同时保持了使用和部署的极简性,这将使所有人都能很容易学习和掌握它.下面演示在一台Linux计算机上部署Laxcus demo系统的过程.根据我们的测试,这个部署过程大约需要三分钟,或者您熟悉Linux系统 ,也许不需

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积

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如果要问最近几年,IT行业哪个技术方向最火?一定属于ABC,即AI + Big Data + Cloud,也就是人工智能.大数据和云计算. 这几年,随着互联网大潮走向低谷,同时传统企业纷纷进行数字化转型,基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值,提高企业的运营效率.在这种趋势下,大数据技术越来越重要.所以,AI时代,还不了解大数据就真的OUT了! 相比较AI和云计算,大数据的技术门槛更低一些,而且跟业务的相关性更大.我个人感觉再过几年,大数据技术将会像当前的分布式技术一样,变成一项基本的技能要

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