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在PowerPoint中，演示文稿和幻灯片这两个概念还是有些差别的，利用PowerPoint做出来的东西就叫演示文稿，它是一个文件。而演示文稿中的每一页就叫幻灯片，每张幻灯片都是演示文稿中既相互独立又相互联系的内容。利用它可以更生动直观地表达内容，图表和文字都能够清晰，快速地呈现出来。可以插入图画，动画，备注和讲义等丰富的内容。目前常用的电子文档幻灯片的制作软件有微软公司的OFFICE软件和金山公司的WPS软件。
PPT如何做惊艳 北大毕业论文答辩5min完美陈述的秘密 老师必问6大可怕问题超详细答辩流程
模板背景千万不要太花哨 因为是学术论文字数尽可能少一些，自己准备演讲稿展开PPT不是最主要的 弄熟论文才是王道模板题目 答辩人 指导老师论文结构（目录）是否有创新之处论文研究 目的 方法 过程挑重点说出本论文的闪光点（切忌不要放太多，要熟悉内容，否则......）结论 感谢可行性研究类文章 最好字数少一些 配合图表 以及具体实例。最最重要的是熟悉论文 这是最根本的。还有一点是PPT是论文的缩影，重点突出自己会的，到时候就会的多讲点，要是有演示程序什么的就弄到最后边，讲完PPT就跑跑程序。答辩的老师不会细看所有论文的，主要就是听你的PPT，所以一定要扬长避短，还有，最好要突出你论文较新的东西，就算是讲和别人相似的题目有相同的地方也绝不说自己和谁的比较像，最后就是只要是你写在PPT上的就一定弄懂了，PPT前边的会比后边的更受答辩老师关注。我刚参加完答辩 以上是我的建议
答辩PPT怎么做？？
基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。因为基于python网络爬虫的设计与实现论文可以从网络上寻找相关的资料来攥写，比较方便，所以基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。
当然可以，现在有很多的，但是你必须保证爬取的数据的质量啊
研究生论文的“盲审”环节，不是“闭上眼睛审核”，而是“匿名送审”。也就是说，评阅导师不知道论文作者是谁。负责任的老师，肯定会仔细审阅所有毕业生的论文，但也不排除个别老师会着重或忽略审阅部分硕士“毕业生”的论文 。
首先，是“论文开题”，包括开题报告、PPT演讲，然后导师签字确认，接下来是开题答辩和网上开题上传流程。
其次，是“中期答辩”，也要做答辩PPT，演讲，还要有会议记录，然后导师签字，上传文件。
最后， 是“毕业答辩”，包括申请答辩、论文上传，导师确认、评价，然后是网上查重、外审和抽检盲审，接着是答辩PPT、拍照和上传。
所以说，“盲审”是硕士毕业论文在外审之后的“抽检审核”环节；相对而言的是“外审”，指的是高校将论文送到外单位，由审论文专家负责审核。
所有的博士论文和部分硕士论文（一般在30%-50%左右），都需要在毕业论文答辩前送到外单位做“盲审”，而当地省市教委会，也会随机抽取一些论文做“盲审”，这些做法，都是为了抽查和确保高校研究生培养的质量。
我们经常把“单盲审”说成“盲审”，就是评阅老师不知道是哪个学生写的论文。但实际上有些省市和高校，是有“双盲审”的，也就是说审稿人不知道作者，作者不知道审稿人，这样双向屏蔽的审核方式，明显要更加客观公正。
总之，博士和硕士研究生的毕业论文，都必须通过“外审+盲审”的双重审核，才能获得“论文答辩”资格，然后由答辩委员会决定，该学生是否能够通过答辩并获得学位。
对于学生而言，“盲审”实际上相当于第二次毕业机会，因为不管是“外审”还是“盲审”，只要在一个审核流程中有2个专家通过，就能合格并进入答辩流程。
实际上，不管是“外审”还是“盲审”，“单盲审”还是“双盲审”，想要顺利拿到论文答辩资格，毕业论文本身的质量和水平，才是最为关键的因素。
主要是论文的格式和规范。比如不要抄袭搬运，杜绝错别字、病句和误用标点符号。排版精美、分段清晰，页码准确规范，都是毕业论文在盲审流程中的“加分项”。
不要小看这些，经常有评阅老师反馈：每年审阅硕士毕业论文，“形式质量”能够完美无瑕疵地通过审核的并不多。大多数都是错写、漏写，忘记标页码，段首不留空，行距不一致等等。
所以说，如果同学们在提交论文之前，精益求精地做好论文排版质量的核查和修正，就能在很大程度上提高毕业论文的过关率。
当然，哪怕你的论文排版精美得就像是期刊论文一样，如果内容空洞无物，缺乏数据考证和建设性观点，那么想要通过“盲审”，也是不太可能的。不管是论文的选题、内容和论证都需要学生脚踏实地考查、筛选和归纳，以艰苦卓绝的科研精神，尽可能地撰写出专业领域的优质论文。
最好的办法就是提前半年甚至是一年去准备论文，也可以选择将论文的精华部分修改成投稿论文，尝试去投给相关领域的行业期刊，然后根据期刊编辑老师的专业评审意见，反过来修改自己的毕业论文。
毫无疑问，专业的意见和建议，更能帮助硕士毕业生提高论文质量，顺利通过论文审阅流程。
所以对于硕士毕业生来说，你不要管“研究生论文送去盲审，盲审老师会不会看全部论文”，如果你还有时间，那就提前准备，如果你马上毕业，论文已经交上去了，那么多问也无益。
毕竟，想要拿到硕士学位，勤学苦读的功夫要用在平时，到了关键时刻，才不会悔之晚矣。
对于研究生论文送去盲审的问题。大部分老师的话也只是去抽看，不会去所有人都看，因为数量太多，也看不过来。这个是可以理解的，因为老师也是人，他不是机器。
何为聚类分析聚类分析或聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（称为聚类）中的对象（在某种意义上）与其他组（聚类）中的对象更相似（在某种意义上）。它是探索性数据挖掘的主要任务，也是统计 数据分析的常用技术，用于许多领域，包括机器学习，模式识别，图像分析，信息检索，生物信息学，数据压缩和计算机图形学。聚类分析本身不是一个特定的算法，而是要解决的一般任务。它可以通过各种算法来实现，这些算法在理解群集的构成以及如何有效地找到它们方面存在显着差异。流行的群集概念包括群集成员之间距离较小的群体，数据空间的密集区域，间隔或特定的统计分布。因此，聚类可以表述为多目标优化问题。适当的聚类算法和参数设置（包括距离函数等参数）使用，密度阈值或预期聚类的数量）取决于个体数据集和结果的预期用途。这样的聚类分析不是自动任务，而是涉及试验和失败的知识发现或交互式多目标优化的迭代过程。通常需要修改数据预处理和模型参数，直到结果达到所需的属性。常见聚类方法常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计学、模型等类型的算法，典型算法包括K均值（经典的聚类算法）、DBSCAN、两步聚类、BIRCH、谱聚类等。K-means聚类算法中k-means是最常使用的方法之一，但是k-means要注意数据异常：数据异常值。数据中的异常值能明显改变不同点之间的距离相识度，并且这种影响是非常显著的。因此基于距离相似度的判别模式下，异常值的处理必不可少。数据的异常量纲。不同的维度和变量之间，如果存在数值规模或量纲的差异，那么在做距离之前需要先将变量归一化或标准化。例如跳出率的数值分布区间是[0,1]，订单金额可能是[0,10000 000]，而订单数量则是[0,1000]，如果没有归一化或标准化操作，那么相似度将主要受到订单金额的影响。DBSCAN有异常的数据可以使用DBSCAN聚类方法进行处理，DBSCAN的全称是Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，中文含义是“基于密度的带有噪声的空间聚类”。跟K均值相比，它具有以下优点：原始数据分布规律没有明显要求，能适应任意数据集分布形状的空间聚类，因此数据集适用性更广，尤其是对非凸装、圆环形等异性簇分布的识别较好。无需指定聚类数量，对结果的先验要求不高由于DBSCAN可区分核心对象、边界点和噪点，因此对噪声的过滤效果好，能有效应对数据噪点。由于他对整个数据集进行操作且聚类时使用了一个全局性的表征密度的参数，因此也存在比较明显的弱点：对于高纬度问题，基于半径和密度的定义成问题。当簇的密度变化太大时，聚类结果较差。当数据量增大时，要求较大的内存支持，I/O消耗也很大。MiniBatchKMeansK均值在算法稳定性、效率和准确率（相对于真实标签的判别）上表现非常好，并且在应对大量数据时依然如此。它的算法时间复杂度上界为O(nkt)，其中n是样本量、k是划分的聚类数、t是迭代次数。当聚类数和迭代次数不变时，K均值的算法消耗时间只跟样本量有关，因此会呈线性增长趋势。但是当面对海量数据时，k均值算法计算速度慢会产生延时，尤其算法被用于做实时性处理时这种弊端尤为明显。针对K均值的这一问题，很多延伸算法出现了，MiniBatchKMeans就是其中一个典型代表。MiniBatchKMeans使用了一个种名为Mini Batch（分批处理）的方法计算数据点之间的距离。Mini Batch的好处是计算过程中不必使用所有的数据样本，而是从不同类别的样本中抽取一部分样本（而非全部样本）作为代表参与聚类算法过程。由于计算样本量少，所以会相应减少运行时间；但另一方面，由于是抽样方法，抽样样本很难完全代表整体样本的全部特征，因此会带来准确度的小幅度下降，但是并不明显。谱聚类在大数据背景下，有很多高纬度数据场景，如电子商务交易数据、web文本数据日益丰富。高维数据聚类时耗时长、聚类结果准确性和稳定性都不尽如人意。因为，在高维数据，基于距离的相似度计算效率极低；特征值过多在所有维度上存在簇的可能性非常低；由于稀疏性和紧邻特性，基于距离的相似度几乎为0，导致高维空间很难出现数据簇。这时我们可以选着使用子空间聚类，或是降维处理。子空间聚类算法是在高维数据空间中对传统聚类算法的一种扩展，其思想是选取与给定簇密切相关的维，然后在对应的子空间进行聚类。比如谱聚类就是一种子空间聚类方法，由于选择相关维的方法以及评估子空间的方法需要自定义，因此这种方法对操作者的要求较高。使用聚类分析中间预处理图像压缩用较少的数据量来表示原有的像素矩阵的过程，这个过程称为图像编码。数据图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的储存空间，这给图像的存储、计算、传输等带来了不便。因此，现在大多数数字网络下的图像都会经过压缩后再做进一步应用，图像压缩的方法之一便是聚类算法。在使用聚类算法做图像压缩时，我们会定义K个颜色数（例如128种颜色），颜色数就是聚类类别的数量；K均值聚类算法会把类似的颜色分别放在K个簇中，然后每个簇使用一种颜色来代替原始颜色，那么结果就是有多少个簇，就生成了多少种颜色构成的图像，由此实现图像压缩。图像分割图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣的目标技术和过程，这是图像处理和分析的关键步骤。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等领域。例如从图像中分割出前景人脸信息，然后做人脸识别。聚类算法是图像分割方法的一种，其实施的关键是通过不同区域间明显不同的图像色彩特征做聚类，聚类数量就是要分割的区域的数量。图像理解在图像理解中，有一种称为基于区域的提取方法。基于区域的提取方法是在图像分割和对象识别的前提下进行的，利用对象模板、场景分类器等，通过识别对象及对象之间的拓扑关系挖掘语义，生成对应的场景语义信息。例如，先以颜色、形状等特征对分割后的图像区域进行聚类，形成少量BLOB；然后通过CMRM模型计算出BLOB与某些关键词共同出现的概率。异常检测异常检测有多种实施方法，其中常用的方法是基于距离的异常检测方法。即使数据集不满足任何特定分布模型，它仍能有效地发现离群点，特别是当空间维度比较高时，算法的效率比基于密度的方法要高得多。算法具体实现时，首先算出数据样本间的距离（如曼哈顿距离、欧氏距离等），然后对数据做预处理后就可以根据距离的定义来检测异常值。例如，可以使用K-means的聚类可以将离中心店最远的类或者不属于任何一个类的数据点提取出来，然后将其定义为异常值。聚类算法的选择：数据为高维数据，那么选取子空间聚类（如谱聚类）数据量在100万条以内，那么使用k均值较好；如果数据量超过100万条，那么可以考虑使用Mini Batch KMeans如果数据中存在噪点，那么可以使用基于密度的DBSCAN如果最求更高的分类准确度，那么选择谱聚类将比K均值准确度更好
Python使用socket进行网络通信的爬虫可能会遇到以下问题：1. 网络错误：网络连接不稳定或者网络环境差导致连接失败或者数据传输不完整。2. 服务器反爬虫机制：一些网站可能会设置反爬虫机制，如IP封禁、验证码、限制爬取频率等，使得爬虫无法正常工作。3. 数据解析问题：爬取到的数据可能需要进行解析和清洗，如果没有处理好可能会影响后续的数据分析和应用。4. 安全问题：使用socket进行爬虫时需要注意安全问题，如防止网络劫持、防止恶意攻击等。5. 代码可维护性问题：使用socket进行爬虫时，需要处理的细节较多，如果代码不够规范、不够模块化，会影响代码的可维护性和可扩展性。
做爬虫,特别是python写说容易挺容易,说难也挺难的,举个栗子 简单的:将上面的所有代码爬下来写个for循环,调用urllib2的几个函数就成了,基本10行到20行以内的代码难度0情景:1.网站服务器很卡,有些页面打不开,urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(以后urlopen有了timeout)2.爬下来的网站出现乱码,你得分析网页的编码3.网页用了gzip压缩,你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压4.你的爬虫太快了,被服务器要求停下来喝口茶5.服务器不喜欢被爬虫爬,会对对header头部浏览器信息进行分析,如何伪造6.爬虫整体的设计,用bfs爬还是dfs爬7.如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到8.比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容,如何获取cookies以上问题都是写爬虫很常见的,由于python强大的库,略微加了一些代码而已难度1情景:1.还是cookies问题,网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效2.如果有验证码才能爬到的地方,如何绕开或者识别验证码3.嫌速度太慢,开50个线程一起爬网站数据难度2情景:1.对于复杂的页面,如何有效的提取它的链接,需要对正则表达式非常熟练2.有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一点是jsfuck,如何爬到这些难度3总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为,具体程序有多复杂,由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定爬虫写得不多,暂时能想到的就这么多，欢迎补充
数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等发展前景很好，毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，是很有潜力的，这一行偏商科，技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，需要日积月累坚持沉淀下去，相信你总有一天也能达到这个层次。
论文答辩一般会问的问题如下：
1、自己为什么选择这个课题？
2、研究这个课题的意义和目的是什么？
3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的？
4、全文的各部分之间逻辑关系如何？
5、在研究本课题的过程中，发现了那些不同见解?对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的?又是如何处理的？
6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些？
7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻？
8、写作论文时立论的主要依据是什么？
答辩技巧
学生首先要介绍一下论文的概要，这就是所谓“自述报告”，须强调一点的是“自述”而不是“自读”。这里重要的技巧是必须注意不能照本宣读，把报告变成了“读书”。“照本宣读”是第一大忌。这一部分的内容可包括写作动机、缘由、研究方向、选题比较、研究范围、围绕这一论题的最新研究成果、自己在论文中的新见解、新的理解或新的突破。做到概括简要，言简意赅。
不能占用过多时间，一般以十分钟为限。所谓“削繁去冗留清被，画到无时是熟时”，就是说，尽量做到词约旨丰，一语中的。要突出重点，把自己的最大收获、最深体会、最精华与最富特色的部分表述出来。在答辩时，学生要注意仪态与风度，这是进入人们感受渠道的第一信号。如果答辩者能在最初的两分种内以良好的仪态和风度体现出良好的形象，就有了一个良好的开端。
通常提问会依据先浅后深、先易后难的顺序，答辩人的答题时间会限制在一定的时间内，除非答辩教师特别强调要求展开论述，都不必要展开过细，直接回答主要内容和中心思想，去掉旁枝细节，简单干脆，切中要害。
常见问题
1、自己为什么选择这个课题。
2、研究这个课题的意义和目的是什么。
3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的。
4、全文的各部分之间逻辑关系如何。
5、在研究本课题的过程中，发现了哪些不同见解。对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的？又是如何处理的。
6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些。
7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻。
8、写作论文时立论的主要依据是什么。
扩展资料
作为将要参加论文答辩同学，首先而且必须对自己所著的毕业论文内容有比较深刻理解和比较全面的熟悉。这是为回答毕业论文答辩委员会成员就有关毕业论文的深度及相关知识面而可能提出的论文答辩问题所做的准备。所谓“深刻的理解”是对毕业论文有横向的把握。
例如题为《创建名牌产品发展民族产业》的论文，毕业论文答辩委员会可能会问“民族品牌”与“名牌”有何关系。尽管毕业论文中未必涉及“民族品牌”，但参加论文答辩的学生必须对自己的毕业论文有“比较全面的熟悉”和“比较深刻的理解”，否则，就会出现尴尬局面。
论文答辩的时候问的问题都比较专业，而且肯定是围绕你的论文的内容和主题进行提问。所以在答辩之前一定要非常熟悉自己的论文内容。主要问题有以下这些：
1、论文中的核心概念是什么
在答辩的时候，导师最常问的一个问题就是：论文中的核心概念是什么。当老师问到这个问题的时候，同学们千万不要慌，要有条不紊地将论文中的核心概念说出来。
2、论文采用的研究方法
论文采用的研究方法什么？这也是导师常问的问题之一。主要考查学生对自己的论文熟不熟悉，对自己论文中所用的研究方法了不了解。
3、其他问题
此外，以下这些问题也是导师比较常问的：
（1）为什么选择这个题目？这个选题有什么意义？
（2）论文的基本框架、结构都是怎么安排的？
（3）论文的核心概念主要体现在哪里？
（4）论文的理论基础是什么？
（5）论文中的结论是否具有可行性
（6）论文各部分的逻辑关系是怎么样的？
（7）在研究本课题时，有没有发现不同的见解？
论文答辩一般会问的问题如下：
1、你为什么选择这个题目？
A：选题问题可能涉及到你的研究兴趣以及以后的研究方向，如果你已经有了明确的研究方向，之前已经认真瞭解过，可以大胆的告诉导师，如果还没有确定研究方向，可以和老师说说你的选题来源以及之前搜集过的资料。
2、你的论文价值是什么?
A：论文价值问题一般考察你对于现实的关注以及思考问题的能力，这一部分可以回答一些论文的现实意义，包括对目前研究的领域有什么帮助、提出了什么问题、有什么解决方法等等。
3、你的论文理论基础是什么?
A：理论基础考查的是专业能力以及基础知识的掌握程度，回答时要逻辑清晰，突出知识性和专业性，用专业的理论知识来阐述你的论文框架和论文内容，切不可用口语化语言。
4、你的文献综述是如何形成的？
A：文献综述可以看出你的研究能力以及搜集资料的能力，这个问题可以说是最简单的，阐明获取资料的管道，如知网、学术网站、图书馆等。
5、你的毕业论文进行的研究方法是什么？
A：一些专业在初试中可能不会重点考察研究方法问题，但是在研究实践中研究方法却是基础，所以基础研究方法还没掌握的同学可要好好补补课了，不然没有研究方法怎么做毕业论文的研究啊。
论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。署名(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。
爬虫可以爬知网取穴规律。在中国知网通过高级检索，输入关键词后抓取相关文章的标题、作者、摘要、关键词等信息。中国知网在输入关键词搜索后网址并不会发生变化，在抓取的时候，爬虫自动输入目标关键词搜索后，开始抓取数据。
为了做到更优雅，这次抛弃了urllib库的引用，使用requests和beautifulsoup搭配的方式进行 首先构建一个请求并且响应它然后呢到上找一篇文章试试手，看一下网页源码找到文章的div以及找到文章内容，仔细看看内容还挺不错哈哈可以发现所有的内容都在p标签里面，那么接下来就简单多了只需要f5运行一下 最后使用codecs库来进行文件操作将文章保存到本地没错使用上requests和bs4之后爬取文章的工作是那么的轻松呢效果图