一些科研的奇技淫巧

2020 年 5 月 4 日 极市平台

加入极市专业CV交流群，与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企视觉开发者互动交流！

同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流。关注 极市平台 公众号，回复 加群，立刻申请入群~

本文授权转自知乎作者巧克威龙，https://zhuanlan.zhihu.com/p/133324884。未经作者许可，不得二次转载。

那些科研中帮你偷懒的奇技淫巧

疫情的原因在家学习工作的效率实在是不高，而且文章也改不动，确实焦虑，所以按照我的习惯焦虑的时候就会搞一些花里胡哨的东西。小伙伴们希望可以有一篇推送来总结平时科研时经常用到的一些有用的工具、方法，以后方便查阅。有一些应该是各个专业通用的，有一些电子和计算机专业的人或许更有共鸣。

LaTeX & Markdown

不知道大家有没有这种感受，有时候用Word编辑文字的时候调整格式真是让人绝望（不过可能是Word使用不熟练），再加上平时数学公式比较多，所以很多senior 更喜欢直接用LaTeX或者Markdown编辑文章。LaTeX的优点就是只要找好文章模板，剩下只要填充内容就可以了，不用再担心是空了一行还是两行或者是单倍行距还是1.5倍行距，而且学术论文投稿的时候省去了从Word再转化到LaTeX这一步，LaTeX可以注释，暂时不用的内容注释掉不用删除。缺点是并非所见即所得，对于刚接触的人来说数学符号很多记不下来。反正其实LaTeX真的很简单粗暴，半个小时上手。

windows 用户和Mac OS用户有不同的适合的LaTeX编辑器。windows用户推荐比较经典的 winedt（https://www.winedt.com/download.html），用的人多了反正网上的教程就越多。光有winedt编辑器不行，还得有tex的编译器，就相当于开车的时候光有方向盘不行，必须得有引擎才行。winedt 官网上推荐地是 MiKTeX（ https://miktex.org/download）和 TeX Live （http://www.tug.org/texlive/），这些文件都很小，下载起来还是很快。而对于Mac os 用户推荐一种最简单粗暴漂亮的软件：texpad。专门为苹果系列设计的软件，界面漂亮，它的slogan：research is hard，writing should be easy. 可以试用一段时间，激活需要钱，这倒是符合苹果生态一贯的尿性。不过在中国，啥都有破解版。

使用LaTeX公式的编辑还是相当耗费时间的，特别是公式相当复杂的时候。这里有一个软件真的是神器—Mathpix，是一款OCR识别软件，可以将论文中或者自己手写的公式以截屏或者拍照的方式转换成LaTeX源码，这样对于绝大多数公式来说只要在识别出来的源码上修改即可，不用再一个个敲了。如果你要是在配上个学术性pad和 pencil那就绝了，良心推荐！！！还有一个我不太常用的东西--Detexify。这是个省事的小网站，当你不记得数学符号的时候就可以在这上面手写出来，它会自动给你识别出来。

除了下载texpad和winedt，其实LaTeX也可以在线编辑—overleaf，打开https://www.overleaf.com即可。

LaTeX其实和Word之间有一个折中，那就是Markdown。Markdown的话推荐一个编辑器 Typora（https://typora.io/）。Markdown就可以像LaTeX那样输入数学公式，也可以像Word那样及时编译所见即所得。这样用起来就会舒服很多。typora不想Word那样有那么多复杂的功能，界面非常简单，让人专注在需要撰写的内容上，非常地优雅，每次打开typora我的心情都不错，而我每次打开Word我都想立刻把它关了。Markdown用来写博客、公众号文章、总结笔记、知乎专栏都很好。下面就是一个页面的例子

很好的课程

有时候在网上淘宝能淘一些很好的课程，B站和YouTube上真的有一些非常棒的视频。

第一个推荐的是：3B1B。On my gold ！！！amazing！！！我的妈呀！！！梅子酱的紫色调，看起来就超级优雅，看了你就是贵妇。

3B1B是斯坦福数学系的一个帅气小哥制作的视频，每个视频都不长（https://space.bilibili.com/88461692?spm_id_from=333.788.b_765f7570696e666f.2）。里面有一个系列：《线性代数的本质》讲的真的是绝了，看了之后有一种感觉就是：本科怕是上了个假的线性代数，用动画的方式来讲矩阵的意义：线性变换。看了这个视频研究生的时候在学矩阵论都有很大的帮助。

第二个推荐的是视频课程的网红和鼻祖：MIT 18.06：线性代数 （http://www-math.mit.edu/~gs/）。主讲人是 Gilbert Strang。哈哈我真的是他的迷弟，个人魅力实在是太大了，现在已经很苍老了，把复杂的东西讲非常地简单和具象。而有些国内的老师喜欢扯概念，故意把学生讲晕来显示自己的学识和能力，我个人是超级鄙视这种老师的，就会装13.

第三个是国立台湾大学李宏毅老师的机器学习和深度学习课程（http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html），台湾的课程可能需要科学上网。这个课程对于入门来说真的很棒，他用宝可梦做例子来分析机器学习背后的思想，号称宝可梦精灵大师。最棒的是李宏毅每个学期开课的时候都会加入最新的AI方面的科研进展，可以看出来真的厉害的大学对待教学的态度都是非常认真和严肃的，一般都不会出现PPTer。

第四个课程是台湾国立交通大学陈伯宁老师的信息论（https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail.php?bgid=8&gid=0&nid=612&page=1）。信息论这个课程要讲的好真的需要很强的学术和数学功底，这样才能讲清楚信息论背后的思想和哲学。陈伯宁老师这个课程就可以帮助学生理解信息论背后的思想，信息论有一个好老师可能真的比自己强行啃书要效率高很多。

第五个课程是北大肖臻老师的区块链课程（https://www.bilibili.com/read/cv3915518?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.89）。这个课程我只看了一部分来了解区块链的基本原理，觉得讲的很清楚。实验室有两个专门研究区块链的小伙伴也觉得讲的不错。

这些课程都是很general的课程，不仅仅计算机和电子专业的同学用得上，其他专业或许也用的上（这是不负责任的），因为上面这些课程都是一些特别好的方法论，背后真的有哲学。无线通信和信息论的大牛David Tse 就在用信息论来研究生物基因序列（ACGT），或许有时候能有一些很有趣的观点出来。反正在当前各个研究领域都在拥抱数据驱动，这些课程都能发挥作用。

MATLAB和mathematics

MATLAB这个软件反正搞工程基本都会用那么几下，功能还是蛮强大的，做一些简单的优化、数据拟合、数值仿真，好像现在还可以做神经网络了，涉及的领域非常广。网上关于MATLAB的书和教程有很多，我们就不介绍这个基本的语法了。其实MATLAB里面有一个非常厉害的骚操作：yalmip 扩展（https://yalmip.github.io/)，这个网站也需要科学上网）。

就我知道的，不光是无线通信，包括人工智能，电气、自动化、金融等工程领域都有很多需要优化的问题。优化问题的基本套路就是列一个或者多个目标函数，根据实际场景设计几个约束条件，然后找到最优（optimal）或者次优（near-optimal）决策变量。就是求解的这个过程花样特别多！！！MATLAB只能解决非常简单的一些问题，比如线性规划，二次规划等等或者采用启发式算法或穷举搜索的方法找到满意解。而一些大型的优化商业软件cplex、gurobi等等都比MATLAB更强大、侧重点也各不相同。而yalmip就把大量的优化引擎融合起来，创造了一个新的语法可以直接调用各大优化引擎。相当于你有了yalmip驾照既可以开汽车又可以开邮轮，而且这个驾照还特别好考，这真的是降维打击。

举一个简单的例子，求下面这个

   
   
     
    
    
      
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
    
    
      
    
    
      % 清除工作区clear;clc;close all;% 创建决策变量x = sdpvar(1,2);% 添加约束条件C = [    x(1) + x(2)  >= 2    x(2)-x(1) <=1    x(1)<=1    ];% 配置ops = sdpsettings('verbose',0,'solver','lpsolve');% 目标函数z = -(x(1)+2*x(2))/(2*x(1)+x(2)); % 注意这是求解最大值% 求解reuslt = optimize(C,z);if reuslt.problem == 0 % problem =0 代表求解成功    value(x)    -value(z)   % 反转else    disp('求解出错');end

上面这一段代码是很符合人直觉的，比MATLAB自带的优化包要好用很多。

MATLAB有一个缺点是其符号计算功能有时候不太好用，所以mathematics这个软件有时候在公式推导的时候能起很大的作用，毕竟有时候很多公式都忘了。https://www.wolfram.com/language/fast-introduction-for-programmers/zh/这是基本的使用教程。不过mathematics一般学校里面不提供免费的下载，正版需要80美元，https://tiebamma.github.io/InstallTutorial/这个网站上有激活的方法。

举一个mathematics 举一个简单的例子：