马冬晗：清华学霸是怎样炼成的？
江山代有才人出”，清华年年有“学霸”，继2008年的清华学霸姐妹花后，在近日再流传了一张超强的履历表让清华大学大三的吴佳俊再次成为清华的男神学霸，看到一个一个学霸都涌现在清华，更让人想知道的是这些学霸究竟是怎样炼成的?
2008年，毕业于大连育明高中的双胞胎姊妹花马冬晗、马冬昕走进清华大学，成为该校有史以来第一对保送进清华大学的孪生姊妹。2011年，姊妹俩又分别以综合评分第一名和第三名的成绩获得清华年度特等奖学金(全校每年只有5名本科生获此殊荣)，一时被传为佳话。最近，姐妹俩去年在特等奖学金公开答辩会上的演讲视频、展示的优秀成绩和一份详尽的学习计划表又被翻出，在网络疯传，被网友们称为“清华学霸”。
一张“最牛学习计划表”，让清华大学的双胞胎姐妹马冬晗、马冬昕红了。
在A4大小的纸上，密密麻麻地写着周一至周日各个时间段的学习生活安排：“复习大物”、“听CNN”、“完成作业”、“预习代数”等。被同学随手拍下并发布在人人网上后，几天的点击量和转发量过万。
有网友不禁发问：排得这么满，她们洗澡的时间在哪里?
一段在网络上疯传的姐妹俩申请清华大学本科生特等奖学金的答辩视频，更使她们被封为“清华学霸”。在视频中，马冬晗的自我介绍让网友纷纷惊呼“太牛了”：三年学分成绩名列专业第一名，单科最低成绩95分，还成为精仪系历史上首任学生会女主席。
面对外界的议论，妹妹马冬昕说：“计划表只是工具而已，它能帮助我合理地安排时间，但并不是绝对有效。”姐姐马冬晗在一旁补充：“其实实施计划才是关键。要认真地学，带着兴趣学，才能享受学懂的过程。”
对于姐妹俩在大学里取得的成绩，马冬晗和马冬昕的父母表示并不诧异。“因为这两个孩子所具有的品格和毅力让她们有能力做到这些。”姐妹俩的母亲说，“她们从小就很有毅力，只要定下了目标，就会坚定不移地去努力。”
马冬晗和马冬昕从小学一年级开始就坚持写日记，从不间断。最开始只写简单的几句话，到初中时，每一篇日记都是一篇独立的文章，就算春节时在前往奶奶家的火车上，也没有落下过。
初三的时候，两人还决定每天背一篇美文，这个习惯也一直坚持下来，即使是第二天要参加竞赛，头天晚上也仍然会背诵。
有人好奇，她们的父母是怎么教育出这么优秀的孩子?
姐妹俩的父母曾经都是大学老师，后来一直在教育系统工作，对她们的教育也很有一套心得。在马冬昕的印象中，“从小到大，爸爸妈妈只让我们跟着老师的节奏走就好，既不要求我们上补习班，也不会给我们施加学习上的压力。”
“补习班会让孩子产生依赖，只有踏踏实实地自己学，所有问题都自己解决，才能培养独立学习的能力。”母亲告诉中国青年报记者。除了学习习惯，父母也很重视孩子品德上的教育。“学习只是一种能力，优秀的品格对孩子来说才是最重要的。”
由于父母不支持她们上补习班，姐妹俩在上课时听得特别认真，不懂就问，生怕遗漏了知识点。久而久之，她们培养了自主学习的良好习惯，一直都是班里的优秀学生。
“2008年，携手圆梦清华园。”这是刚进入高中时姐妹俩的约定，3年后，她们分别在物理竞赛和化学竞赛中取得了优异成绩，双双保送清华，姐姐马冬晗就读精仪系，妹妹马冬昕就读化学系。
作为清华大学有史以来第一对被保送入学的双胞胎姐妹，2011年年底，马冬晗、马冬昕分别以综合评分第1名和并列第2名的成绩获得清华本科生“特等奖学金”——这是清华授予本科生的最高荣誉，每年只有5名本科生能够获此殊荣。
然而，马冬晗坦言，和大多数新生一样，刚进入大学的她也曾经历过学习上的迷茫期，她对自己的评价是“适应能力差”。
大一时的机械制图和微积分课程曾经困扰了她很久，“空间想象力很差，常常望着一黑板的板书不知所云。”马冬晗说：“那时就只好赶紧把笔记都一字不落地抄下来，即使上课听不懂也要紧跟着老师。”
大一上学期，马冬晗在全年级150人中考了第26名，一向“总是希望最好”的她受到了打击，为此感到压力很大，便不断探索好的学习方法。这时，妹妹马冬昕的学习法宝——“周计划表”启发了她。
“周计划表”是马冬昕在《社会工作概论》课上学来的方法，老师建议大家通过计划表来平衡学习与社会工作的关系。
“计划永远赶不上变化，一定要学会调整。”马冬昕说，她至今还记得老师上课时强调的话，“一方面不要被计划牵着鼻子走，另一方面不要让生活中的变化太多。
有了计划表，姐妹俩把一周的时间合理分配下来，每天都要总结“计划完成情况”、“学习情况”、“社会工作”、“体育锻炼”、“生活状态”、“修养品行”等。表上还时常出现“高效、专注”、“积极、平和”、“多思、少言、必行”等自我激励的话语。
重新找到学习方法的马冬晗充满了斗志，“有压力就有动力，既然这学期做不好，那下学期一定要做好。”
每天早晨6点30分，姐妹俩就一起起床学习，晚上自习到10点30分教室关门，才收拾东西回宿舍休息。
这样一天天坚持下来，到了大二时，姐妹俩就完全跟上了老师的节奏，真正把进度把握在了自己手中，成绩跃居专业第一。
“大家都把‘周计划表’说得那么夸张，其实它对于我就像备忘录一样，只是工具而已。关键是一颗想要安排好时间的心。”对于马冬晗而言，计划表帮助自己提高了学习效率，才使得她适应了大学生活的节奏。
每当有学弟学妹请教关于制定计划表的方法时，马冬昕就会说：“制定的计划一定要可行，每天完成一项就是对自己的鼓励，那种看上去就完成不了的.计划只会造成打击。”
时至今日，姐妹俩一直保持着制作“周计划表”的习惯。
一张“超强履历表”，让清华大学的大三学生吴佳俊红了。
让人感叹，在2013年，新一代的清华学霸出现了，三年年级名次第一、世界顶级的计算机视觉会议CVPR审稿人，各种奖学金拿到手软。清华大学一位学计算机的大三男生被网友曝光了超强履历表，让很多学计算机专业的未来“程序猿”感慨自己瞬间变成“学渣”，而不少网友也惊呼“这不是学霸是学神!学神，我想和你做朋友”。
论文数量质量赶超老师，清华新一代学霸男神吴佳俊，2010年从华东师大二附中考入清华大学计算机科学与技术系。三年年级名次第一、世界顶级的计算机视觉会议CVPR审稿人，发表论文数量质量向老师看齐，各种奖学金拿到手软。看到审稿人三个字疯了!学渣默默飘过。”昨天，人人网推荐的一个热门话题引来不少网友的关注。
事件原由是清华大学学生李轻飏上传网络的一张照片，照片显示的是清华大学交叉信息研究院大三学生吴佳俊参选2013年清华大学本科生特等奖学金的个人履历介绍。履历表上各种获奖信息和成绩排名让不少网友感慨，“新学霸出现了!
对吴佳俊的个人简历，网友最称道的是其“CVPR2014审稿人”的身份。“我们多少年才出了几篇CVPR，前两天院长还说CVPR是CV(计算机视觉)领域教授们的梦想呢。那厢清华就出了CVPR学生审稿人，膜拜!”网友表示这个身份很多老师也要奋斗多年才能拿到。南京大学计算机专业毕业的陈先生告诉记者，CVPR是世界顶级的计算机视觉会议，是全球三大顶级会议之一。能当上审稿人，至少此前已经有一两篇论文入选CVPR，而履历表上显示吴佳俊已有五篇入选，“这对于一个大三学生来说，学术能力是很牛了，短时间达到这个级别确实非常难。”陈先生说。
不少计算机相关专业的网友表示，看了该生的履历自己瞬间变身“学渣”。“学霸，你是怎么做到的?学霸为什么我只能看到你的背影?”不少网友感慨，自己和吴佳俊的差距太明显，令人感伤。
星火计划是清华大学的一项学生创新人才培养计划，2012年12月7日，刚上大二的吴佳俊便加入该计划，并撰写了名为《基于敏感性检测和多示例学习的图片聚类方法及其拓展应用》的文章，讨论的是如何对读图时代、网上海量图片进行规划整理的探讨。文章最后有吴佳俊写的总结：“无论我们想在哪一行取得一些成绩，都需要一个漫长的积累过程。在这个过程中，我们可能遇到种种困难与挫折，我们想要放弃或者退缩，但只有克服这些困难，才能迈上新的高度，取得一些与众不同的成就。科研之路漫漫，吾愿上下求索。”
也许从他写在论文最后的体会中能看出一些“学霸”成功的秘诀吧!
议论文写作指导：善用古诗文材料作论据 中学生多读一些课外书,博闻多识,自然可以提高一定的写作水平.但限于学生的实际情况,做不到“读万卷书,行万里路”,高考作文时,常找不到写作的切入点,无从下笔；苦于“囊中羞涩”,没有素材,无话可说.这时,我们不妨思维多变一点,头脑灵活一点,借用课本材料中平常人们引用得少的但又能确切有力地说明观点的材料作例证,有时也能够写出考场佳作.课本的材料包括课文实例、课内名言名句和有关写作的知识短文,可以说积累课本材料是医治作文“硬伤”的良方.下面,就赏试给大家分类整理、介绍、提示一些可用的古诗文论据及运用材料的方法： 一、一个材料几个角度 古诗文有些材料从不同的角度思考可以得出不同的立意.下面我们试以《廉颇蔺相如列传》为例进行分析： 可从不同人物的不同身份、不同际遇进行思考：如蔺相如的角度（从他处理与廉颇的关系角度立论）、廉颇的角度（从他与蔺相如的关系角度立论）、秦王的角度、赵王的角度、宦者令缪贤的角度（从他推荐蔺相如的角度）等. 同一个人也可以从不同的方面立论： （1）从蔺相如处理与廉颇的关系角度立论：从蔺相如处理关系的动机来看,提炼观点：凡事要以大局为重,以国家利益为重；从蔺相如处理关系的结果来看,可提炼观点：多一点宽容. （2）从廉颇与相如的关系角度立论：从廉颇与相如最终和解的结局可提炼观点：要勇于认错、改过；从廉颇起初负气寻衅可能导致的后果来看：廉颇位居高位,自恃功高,贬损相如.如果他遇到的对手不是相如,或是相如听了门客的劝告而与之闹翻,造成龙虎相斗的局面,难免给敌人以可乘之机.可见,身居高位者一言一行干系重大,稍有不慎就会危及国家利益.对他们因计较个人名利地位等原因而犯下的错误,是不能原谅的.因此可得出结论：不能为满足私欲而犯不能姑息的错误. （3）从缪贤推荐蔺相如的角度来立论： 从事件本身来看：在事关赵国国家尊严而君臣又束手无措的情况下,如果推荐的人不能担此重任,那么缪贤难逃罪责；缪贤关键时刻敢于挺身而出,为国分忧.可提炼观点：举荐人才要有胆有识.从缪贤举荐过程来看：缪贤不惜公开“隐私”,不顾及自身利益,不惜贬损自身形象.这个心底无私、襟怀坦白的宦者令确实令人击节赞叹.可提炼观点：祖国的尊严高于一切.从举荐的结果来看：一般说来,高风险应有高回报.可是,缪贤除损失一位足智多谋的门客之外,不曾有廉颇那样的嫉妒之心.应该说,是缪贤玉成了相如,使之脱颖而出.这种成人之美、不思图报的品德及部下出己之右而无嫉妒之心的胸襟,令人感奋,油然而生敬意.可提炼观点：付出不图回报. 二、几个材料一个角度 有些古诗文材料虽然不同,但把它们加以重组、整合,会发现它们还是可以用来说明同一观点的： （一）铺叙美好亲情和友谊 1．亲情友情 （1）羁鸟恋旧林,池鱼思故渊.（《归园田居》） （2）家,是安乐窝,是避风港,那里有天伦之乐,有浓浓亲情.陶渊明摆脱官场的束缚,急往家里奔去,“舟遥遥以轻飏,风飘飘而吹衣.问征夫以前路,恨晨光之熹微”.到了家中,他可以“悦亲戚之情话,乐琴书以消忧”,可以“登东皋以舒啸,临清流而赋诗”.（《归去来兮辞》） （3）“乌鸟私情,愿乞终养.”李密以鸟喻人,回溯至动物的本性,鸟亦如此,人何以堪?其诚挚恳切之情溢于言表,岂能不打动人?（《陈情表》） 2．子女教育 （1）焦母越俎代庖,横加干涉,使得子女变成了父母操纵的机器,导致出现焦仲卿、刘兰芝“自挂东南枝”“举身赴清池”的悲剧.为人父母者,警惕啊!（《孔雀东南飞》） （2）赵太后因不希望儿子长安君为人质,换取齐国救兵,盛怒之下,发出谁再劝说,“老妇必唾其面”的恶毒说话.作为父母不能只考虑子女眼前的安乐,使他们养尊处优无功食禄,而应为子女作长远打算,这才是对子女真正的爱护.（《触龙说赵太后》） 3．团结合作 （1）蔺相如后来“位在廉颇之右”,不一定斗不过廉颇,但是,他深知“两虎共斗,其势不俱生”的道理,于己于国都不利,因而处处忍让,最后得到“将相和”的可喜结局.（《廉颇蔺相如列传》） （2）战国时期的六国虽然强大,但并不团结,甚至彼此隔岸观火,勾心斗角,居然被地处西北的秦国各个击破,这种貌似强大而其实一盘散沙的现象,不值得我们深思吗?（《六国论》） （3）韩愈批评“耻学于师”的风气,提倡“不耻相师”.你虚心求教,必有进步；你帮助别人的同时,也能促使自己提高.（《师说》） （二）关注社会现实和生活热点 1．居安思危 （1）人君当神器之重,居域中之大,不念居安思危,戒奢以俭,斯亦伐根以求木茂,塞源而欲流长也.（《谏太宗十思疏》） （2）堡垒最容易从内部攻破,自己立场不稳,就会很容易被别有用心的坏人拖下水,当年孔子就语重心长地说：“吾恐季孙之忧,不在颛臾,而在萧墙之内也”.（《季氏将伐颛臾》） （3）从后唐庄宗李存勖得天下而后失天下的历史教训中,可以看到只有力戒骄奢、防微杜渐、励精图治,才能保住社稷.欧阳修就曾感叹道：“忧劳可以兴国,逸豫可以亡身.”（《伶官传序》） 2．民心向背 （1）求木之长者,必固其根本；欲流之远者,必浚其泉源；思国之安者,必积其德义.（《谏太宗十思疏》） （2）怨不在大,可畏惟人；载舟覆舟,所宜深慎.（《谏太宗十思疏》） （3）民归之,由水之就下.（《孟子见梁襄王》） （4）秦可以灭六国,统一天下,却二世而亡.贾谊分析道：“仁义不施,攻守之势异也.”秦的教训,似老生常谈,但对于今天,仍有借鉴作用,如果我们的政府,我们的领导干部不为人民谋幸福,也一样会遭到人民反对的.（《过秦论》） 3．情与理 （1）街亭失守,“孔明挥泪斩马谡”,精彩感人都在“挥泪”二字,“斩”体现法纪；“挥泪”体现人情,不管人情如何深厚,最终还是“斩”.从一千多年前的这个历史故事,我们不是可以悟到一点什么吗?（《失街亭》） （2）李密是前朝遗臣,拒任当朝的官,是会引起皇帝猜疑的,幸而他的一篇《陈情表》,写得入理入情,如“刘日薄西山,气息奄奄,人命危浅,朝不虑夕.臣无祖母,无以至今日；祖母无臣,无以终余年”,使皇帝也不得不赞叹他的孝心.（《陈情表》） 4．环境保护 （1）孟子曰：“数罟不入洿池,鱼鳖不可胜食也；斧斤以时入山林,材木不可胜用也.”二千多年前的孟子已意识到保护环境与人类的生存息息相关.（《寡人之于国也》） （2）文物,是不可再生的财富,保护文物,是我们当代人义不容辞的职责.今天,象项羽那样一把火将阿房宫烧掉的行为应该没有,但是,漠视、蚕食、占据、破坏文物古迹的现象则经常发生,这些现象,和项羽的所为其实是没有多大区别的.（《阿房宫赋》） （三）省察价值取向和道德情操 1．逆境成材 （1）文王拘而演《周易》；仲尼厄而作《春秋》；屈原放逐,乃赋《离骚》；左丘失明,厥有《国语》；孙子膑脚,《兵法》修列；不韦迁蜀,世传《吕览》；韩非囚秦,《说难》《孤愤》；《诗》三百篇,大抵圣贤发愤之所为也.（《报任安书》） （2）老当益壮,宁移白首之心；穷且益坚,不坠青云之志.（《滕王阁序》） （3）勾践忍辱负重、卧薪尝胆,十年积聚,一朝灭吴,报了家仇国恨.（《勾践灭吴》） 2．骨气品格 （1）安能摧眉折腰事权贵,使我不得开心颜.（《梦游天姥吟留别》） （2）屈原始终保持高洁的品格,不与浊世同流合污,“又安能以皓皓之白,而蒙世之温蠖乎”,“自投汨罗以死”.（《屈原列传》） 3．爱国正直 （1）捐躯赴国难,视死忽如归（《白马篇》） （2）为国为民鞠躬尽瘁的人,总会受到后世景仰的.就如诸葛亮,杜甫感叹他“出师未捷身先死,长使英雄泪满襟”,陆游赞美他“出师一表真名世,千载谁堪伯仲间”.（《近体诗八首》） （3）触龙以满腔的热情和主人翁的态度关心国家的前途和命运,为国家排忧解难,贡献自己的聪明才智.（《触龙说赵太后》） （4）象邹忌那样,即使是普通公民,也应当积极向有关部门和上级领导提出意见和合理化建议,所谓“国家兴亡,匹夫有责”.（《邹忌讽齐王纳谏》） （5）国家有难,文种挺身而出,于责备君王之中隐见其忠贞,不愧为治乱之贤臣.（《勾践灭吴》） 4．价值取向 （1）人固有一死,或重于泰山,或轻于鸿毛,用之所趣异也.（《报任安书》） （2）如果“五人”不是“激于义而死”,以他们“草民”“蚁民”之身,又怎会让张溥写出《五人墓碑记》而流传至今,让我们也记住他们的壮烈行为?（《五人墓碑记》） （四）历练人生观念和思想方法 1．自信自爱 （1）天生我材必有用.（《将进酒》） （2）不要看轻自己,不必自怨自艾,只要你有一技之长,你就可能在这方面胜过别人.“是故无贵无贱,无长无少,道之所存,师之所存也”,“闻道有先后,术业有专攻,如是而已”.（《师说》） （3）项羽坦率粗豪,自大轻敌,寡谋轻信,优柔寡断,有勇少谋,最终让刘邦跑了.（《鸿门宴》） （4）要想不盲从,就得有自信.宋代的王安石与朋友游褒禅山,本来可探得奇景,但由于有人打退堂鼓,结果大家退出.退出之后,才发现,“力尚足以入,火尚足以明”,但已“不得极夫游之乐也”.（《游褒禅山记》） 2．胆识谋略 （1）蔺相如只身入强秦,完成了一项很难完成的任务,没有过人的胆识,怎可成功?(《廉颇蔺相如列传》) （2）烛之武,一位老头子,孤身劝退强大的秦国军队,保存郑国,何故?靠的是超人的胆量.（《烛之武退秦师》） 3.说话艺术 （1）邹忌并未单刀直入向齐威王进谏,而是用自己亲身经历的生活小事来讲道理,现身说法,明白具体,说理深刻,委婉动听,使人易于接受.（《邹忌讽齐王纳谏》） （2）在赵太后盛怒之下,触龙依然敢于去劝说,而又居然劝说成功,何也?无他,动之以情,晓之以理,将心比心而已.（《触龙说赵太后》） （3）烛之武以退为进,柔中有刚,循循善诱,娓娓说理,移花接木,巧用激将,终于劝退秦师.（《烛之武退秦师》） 4．自知之明 （1）面对赞美,邹忌并未得意忘形.“明日,徐公来,孰视之,自以为不如；窥镜而自视,又弗如远甚.暮寝而思之,曰：‘吾妻之美我者,私我也；妾之美我者,畏我也；客之美我者,欲有求于我也.’”可见邹忌很有自知之明.（《邹忌讽齐王纳谏》） （2）河伯一开始看到黄河如此壮阔,暗暗高兴,“以天下之美为尽在己”,但见到大海后知错能改,慨叹“吾长见笑于大方之家”.（《秋水》） 5．坚持不懈 （1）锲而舍之,朽木不折；锲而不舍,金石可镂.（《劝学》） （2）亦余心之所善兮,虽九死其犹未悔.（《离骚》） （3）从王安石游褒禅山的经历中,我们可以悟出：治学、处事都必须具有百折不挠的意志和“深思慎取”的精神.（《游褒禅山记》） 6．善于应变 （1）圣人不凝滞于物,而能与世推移.（《屈原列传》） （2）面对“人为刀俎,我为鱼肉”的情势,刘邦在张良的帮助下,善于应对,逃过一劫；而项羽则是个自大而死板的人,结果放虎归山,气得范增大骂“竖子不足与谋”.（《鸿门宴》） 7．善纳雅言 （1）齐威王是一个开明、有作为的君主,能从谏如流,闻过则喜,勇于改革,使齐国大治.（《邹忌讽齐王纳谏》） （2）越王勾践面对臣下的进谏,虚心接纳,求贤若渴,“执其手与之谋”；吴王夫差却刚愎自用,倨傲纵敌,身死国亡.（《勾践灭吴》） 三、运用古诗文材料的几种方法 （一）巧妙借用,故事新解 可根据高考作文命题的主旨要求,借用古诗文教材里的人物和故事,进行创新思维,深入挖掘其中合情合理的意义,推陈出新.例如2001年河北考生的《题乌江亭》文中的项羽就借用到《鸿门宴》(高中语文教材第一册)的一些内容,但项羽不再是一个“有勇无谋”“偏听偏信”“刚愎自用”的“莽汉”,不再是被范曾骂为“竖子不足与谋!”的“蠢才”.作者撇开名家的争论,抛弃名家的点评,独以“诚信”论英雄,独抒己见,塑造了“一个没有舍弃诚信的男人”,“一个顶天立地的”悲剧英雄形象,作者热情地赞颂了项羽的“果敢”、“豪迈”、“无畏”、“直言不讳”.“于是你在乌江,你完成了一个没有舍弃诚信的男人的形象.”“你不朽,你最终战胜了刘邦,以你的诚信,刺刘邦于后人的口碑之下!”作者于旧文中创新解——诚信,既尊重原作,又独辟蹊径,使人感到既熟悉又新奇. （二）巧妙化用,故事新编 借助教材原作,重新创设故事情境,进行故事新编.从名著中寻找“空隙”,扩展为富于想象性的空间,不仅需要有对原作的深入理解,而且需要“大胆假设”、合理虚构的精神. 2004年江苏高考作文《〈孔雀东南飞〉新传》根据作文要求“以‘水的灵动,山的沉稳’为话题”对《孔雀东南飞》进行了大胆改造,把刘兰芝比作水,焦仲卿比作山,“妾为水,君为山；水灵动,湛不变；山沉稳,色不坚”.文章对于相关古典文学资源的“活用”,对于虚拟情境的逼真描述,增添了故事的“说服力”与文学性.这样的“故事新编”,妙在“似是而非”,难在“似非而是”,并且首先应在题意的“前提”下创造.就此而言,本文是成功的. （三）巧妙采用,移花接木 俗话说,“巧妇难为无米之炊.”作文的写作材料有赖于平时的积累,但是考试时将教材内容进行移花接木,拿来“为我所用”,也不失为一个好的办法.2002年湖南考生的作文《英雄爱国无敌》就选用了屈原、荆轲、文天祥等先哲面临人生选择时的壮举来诠释“选择须无愧于天,无愧于心”这一中心论点,论据典型,说服力强.“披发行吟、形容枯槁的三闾大夫一声悲叹‘举世混浊而我独清,众人皆醉而我独醒’后便投身汨罗.那‘鸾鸟凤皇,日以远兮’的无奈,‘燕雀乌鹊,巢堂坛兮’的愤懑,令他只有选择以死亡来树立良知的威严与人性的雍容气度.而‘风萧萧兮易水寒,壮士一去兮不复还’的变徵悲歌,同样唱出了另一位绝命英雄荆轲的深沉选择；‘臣心一片磁针石,不指南方不肯休’的文天祥更是‘永留丹心照古今 ’. 四、避免“堆砌材料”之嫌的几招 在考前备考以及应考构思时,我们的总方针是,尽可能的占有最多的材料.但是,真的要写进文章中,还是必须先进行筛选、协调和组合.通常的做法是： （一）多角度多领域举例 如果选用的材料属于同一领域,材料就显得单一,或给人以堆砌之感,如能从不同角度举例,例子的代表性、典型性就强得多了.2003年高考作文《眼前同一水,笔下情各异》分别从不同的角度、不同的领域诠释了同是H2O的“水”,在不同的人的笔下所呈现出的异样的特色、寄寓的不同情怀.“水——李后主的不尽哀愁”“水——辛弃疾忠愤的希冀”“水——闻一多痛恶的丑恶”“水——朱自清心仪的美神”,而四个分论点,又都能紧紧抓住“感情影响着事物的认知”这一写作重点进行. （二）明引暗引相结合 “‘大江东去,浪淘尽,千古风流人物.’语文从那古人口中娓娓道出；语文被当阳桥头的张飞一声吼出；语文从忧国忧民的范仲淹的笔端流出；语文在浔阳江头的琵琶女琴弦上回荡.语文帮我们到天姥山的仙人洞里体验神奇,到景阳冈的青石上感受惊险；它让我们深味‘逝者如斯’的感概,‘才下眉头,却上心头’的忧愁,‘对洒当歌,人生几何’的无奈,‘秋阳不散霜飞晚,留得残荷听雨声’的萧瑟-----”2000年高考作文《冷香飞上语文》立足课本,对课本的内容随手拈来,或明引,或暗引.其化用、移用课本知识的功夫,显然得益于对课本的认真学习和博闻强记,以及临场的机智运用. （三）例前例后有分析 简单地罗列堆砌材料,很有可能与论点脱节,从而难以起到“据”的作用,因此,我们一定要留意论据与论点的粘合作用,千万不能“以例代证”.2004年广东省高考满分作文《语言是沟通的钥匙》就注意到在例前例后作分析,从而有力地说明了“语言是沟通的钥匙”这一道理：“恰如其分的语言表达,利于友情的沟通.高适的‘莫愁前路无知己,天下谁人不识君’与王勃的‘海内存知己,天涯若比邻’,都用优美的语言送走了友人,达到了友情的沟通.李白《蜀道难》一文中劝说友人归来的语言精辟,达到了友情的沟通.从李白的‘上有六龙回日之高标,下有冲波逆折之回川’可知‘蜀道之难,难于上青天’,友人便从言语中感受到友人的关怀,沟通也便到了心坎.沟通并不像白居易说的‘此时无声胜有声’,它需要语言为它传达彼此的关切.友情的沟通,需要语言的钥匙”. “问渠哪得清如许,为有源头活水来”.积累,是使文章内容充实的重要途径.熟读,熟记,熟用是积累的有效方法.作为老师,我们应引导学生从一向忽视的语文教材中,挖掘、储备30－50个事例,并按不同话题的需要,重新组合现有的论据材料,或者将现有的比较典型的论据材料进行多角度的深入分析,使之满足不同话题的论证需要,从而写出有声有色的好文章
我觉得肯能会让人类变得跟超级英雄那般厉害的。
对于这种事情来说的话，能够促进人类的巨大发展的。
他是个狂热的足球爱好者，“足王杯”是全校一年一度的足球盛会，作为班级的主力队员他和伙伴们一同订购球衣，一同拼命训练。在高二时，他和队员们成功赢得了“足王杯”冠军。 他叫乔明达，毕业于南京外国语学校。 外公是清华56级机械制造系学生，很小就对水木清华充满了向往 2014年被顺利保送清华姚班，立志要做“有中国灵魂、世界胸怀的现代人”。 希望他能在清华这个更大的平台上明确新的目标，继续自己前进的脚步。优秀是习惯，梦想是力量。——乔明达父母 在南外期间，他先后获得 2011年亚太地区信息学奥林匹克竞赛金牌 2012年全国高中数学联赛一等奖 2012年全国信息学奥林匹克竞赛金牌 2013年国际信息学竞赛金牌（全球第二名） 2013年“百度之星”程序设计大赛总决赛第一名 南京外国语学校“周恩来特等奖学金” 他从小学五年级就开启了计算机竞赛之路。 看见同学用计算机编程来画图和制作动画出于好奇就报名参加了信息学的培训班。 一年后在全省小学生编程竞赛中获得第一名， 从此，他对信息学竞赛兴趣大增。 他的竞赛之路并非一帆风顺，在初二和初三时，他两次止步省队选拔的最后一轮，未能代表江苏省参加全国比赛，这留下了遗憾，更激发了他的斗志。 进入高中之后，每天完成课内学业后，他都刻苦训练，他几乎放弃了所有节假日，全力投入 ，大年三十，他都独自在书房调试程序。为了参加国外网站的在线编程比赛，他经常半夜爬起来用冷水洗脸，独自鏖战。终于，努力有了回报， 他进省队，拿全国金牌，又进国集，被保送清华，再进国队，拿国际金牌。 乔明达从小将清华视为自己的目标，并为之奋斗了十多年。在通往清华园的路上，有成功，有失败，有收获国际奥赛金牌的喜悦，也有止步于江苏省队选拔的酸楚。但是，唯一不曾改变的是他心中的梦想、信念，没有停止的是他对目标的追求。——清华大学 在清华期间，他先后获得“清华大学新生奖学金”，“清华学堂奖学金”，“国家奖学金”，“唐立新奖学金”，“高通奖学金”，“百度奖学金”。 2015年获国际大学生程序设计全球总决赛金牌， 2017年获“清华大学本科生特等奖学金”15000元”。 他曾被公派赴牛津大学、悉尼 科技 大学、卡内基梅隆大学、斯坦福大学参与机器学习理论的研究。 卡内基梅隆大学教授，斯隆奖得主Ariel Procaccia，曾这样评价乔明达 “Mingda is absolutely phenomenal, I believe he will be one of the top5 CS PhD applicants worldwide this year . ” 作为主要完成人，他曾在在国际会议上发表学术论文五篇，有两篇发表于国际机器学习顶级会议COLT17，他的研究给出了接近最优的上下界，中国科学院院士，清华大学交叉信息研究院院长姚期智院士表示， 中国在2030年实现世界人工智能创新中心目标，首先需要解决人工智能发展缺少理论的问题，乔明达正是姚班研究人工智能理论的翘楚。 这段经历让我发现，人工智能等方向上仍然存在着大量亟待解决的理论难题。这让我更加坚定了自己的理想：用自己的研究，增进人类对人工智能等重要领域的理解，并在未来推动世界的改变。——乔明达 从一名优秀的信息学竞赛选手，到一位优秀的理论计算机科学研究者。乔明达在这一路上取得了优异成就， 立足于自己扎实的竞赛基础，也得益于自己从竞赛经历中获得的宝贵品格， 他遇到挫折时不屈不挠，砥砺前行。 信息学竞赛不同于课内学习，也与其它学科竞赛有所不同，缺少全面、权威的教材，竞赛所需知识也是日新月异，需要借助网络查阅论文和资料，需要请教全国各地的竞赛高手。 通过参加竞赛，可锻炼受益终身的学习能力，可结识志同道合的各地朋友，通过解决问题，可养成科学理性的思维习惯，可发现面向未来的专业兴趣。 乔明达认为，这些都是竞赛带给自己的宝贵财富，让自己受用终生。
汤羽扬老师不错。汤羽扬，女，教授，建筑与城市规划学院院长，国家一级注册建筑师，中国建筑学会理事，中国建筑学会咨询委员会委员，全国高等学校建筑学专业委员会委员、国家文物局专家咨询组成员。 毕业于湖南大学建筑系，建筑学硕士学位，曾担任湖南大学建筑系教师，1992调入北京建筑工程学院建筑系。为北京建筑工程学院建筑学一级学科带头人， “国家特色专业”建筑学专业建设负责人。 主要研究方向为历史城市与遗产保护规划、历史城市与建筑保护设计、乡土建筑研究、公共建筑设计、城市设计。 曾出版有《三峡文物珍存》、《行走于历史与未来之间》等著作及学术论文几十篇。 主要科研成果有：三峡工程淹没区地面文物保护实施阶段规划及保护工程（如大昌古城整体搬迁、屈原祠异地复建等）、北京市25片历史文化保护区保护规划、北京市发改委的“十一五”期间北京历史文化名城保护研究、北京旧城胡同系统分类与保护研究、中国历史文化名镇重庆西沱古镇保护规划、湖南上甘棠古建筑群保护规划等几十项规划设计。目前在研的科研项目有：国家支撑计划“城市旧区土地改造利用关键技术研究”的子课题“城中村改造关键技术”研究、北京地区长城保护总体规划、新疆丝绸之路（和田地区）古遗址保护规划等。
《泰晤士高等教育》公布了世界大学排名，中国众多大学的排名都获了提升，从而体现了我国教育事业的发展势头强劲，其中清华大学，北京大学，复旦大学，上海交通大学，浙江大学等高校都榜上有名。
国内大学排名。随着近几年我国教育事业的蓬勃发展和良好的发展环境。我国大学科研实力都得到了很高的提升。本次排行中以清华大学的排行最高，位居世界第十六位，紧随其后的就是北京大学。复旦大学排名第五十一，上海交通大学排名第五十二，浙江大学排名第六十七，中国科技大学排名第七十四，南京大学排名第九十五。总共有七所大学排名前一百位，这些大学也都在意料之中。
国外大学排名。全球排名前十的大学除了英国牛津大学排名第一，剑桥大学排名第二和帝国理工学院排名第十外，其它的大学全部都来自于美国。美国哈佛大学位列第二，美国斯坦福大学并列第三，随后是麻省理工学院，加州理工学院，普林斯顿大学，加州大学伯克利分校和耶鲁大学。我国的清华大学和北京大学虽然排名比较接近，但是同顶级大学之间依旧存在较大的差距。
排名提升的原因。随着我国经济的崛起，我国开始吸引全球顶尖的学者和专家来到中国交流合作，无疑对于提升我国的科研水平具有非常重要的作用。美国的高等教育和研究领域的地位受到了中国的强有力的挑战。此外中国的各所大学在世界重要期刊和杂志上发表论文的数量和质量都呈现了明显的增长势头。申请的专利权数量也显著的增加。中国科技大学，浙江大学，复旦大学和清华大学的论文发表数量已经超过十万以上，北京大学接近十万篇。
清华大学公布了2020至2021学年度第9次校务会议修订的《攻读硕士学位研究生培养工作规定》，明确提出不把发表学术论文作为申请学位论文答辩或申请学位的前置条件。《规定》破除了硕士生学位评定中的“唯论文”倾向，取消“非专业学位硕士生应至少完成一篇与学位论文内容相关且达到发表要求的论文”的要求，不把发表学术论文作为申请学位论文答辩或申请学位的前置条件。《规定》坚持，“学位论文是进行学位评定的主要依据”，要求硕士生“在指导教师指导下独立完成学位论文研究工作，相应形成的创新成果应当以学位论文的形式完整呈现”；“硕士生完成个人培养计划、达到所在学科或专业学位类别培养方案相关要求、完成学位论文工作并达到相关要求后，方可申请学位论文答辩”。
看不说研究生需要发表论文这一事情，许多的本科生基本上都需要写一篇毕业论文，很多的学生把这当作是一件非常痛苦的事情，其实有许多的学者提出，本科生写的论文真的能对我们、对社会现象起到什么作用吗？答案不言而喻，其实很多的学生为了毕业会水论文凑字数，甚至之前还有一条完整的产业链帮代写论文，这一切其实都可以看出论文是需要很多的基础知识和社会实践才能过写出的东西，而不是我们学生随便一挥手就能勾出现的东西。
其实许多的搞笑综艺把发表论文作为一个评判的标准，这样子可以快速高效的认定这个学生在大学期间或者研究生期间是否真的把自己的时间投入到学习中去，但是这样的批判标准实在是太片面，清华作为我国的高等学府，孕育出了无数科学家人才，他们要做第一个吃螃蟹的人，打破常规对学生的禁锢，这样说不定学生会更加愿意的投入到实践和创作中去。
我觉得还好，在清华大学读博士，说明这个学生的学术能力很强，他们应该有这个能力，清华老师提出这个要求也是为了鞭策学生，让学生能力变得更强。
1、第一档次中国名校：清华大学、北京大学。清华和北大连年都为抢生源交战，排名一个第1、一个第二，可谓是不分雌雄，这两所牛校是很多高材生的必争之地，清华北大各有优势，在中国可谓是如雷贯耳，无人不知无人不晓。2、第二档次中国名校：（1）复旦大学、上海交通大学。复旦、上海交大、清华、北大四所大学放在一起又可统称为中国四大名校，是名副其实不可撼动的十大名校之首。（2）浙江大学、中国科学技术大学、南京大学。
《泰晤士高等教育》公布了世界大学排名，中国众多大学的排名都获了提升，从而体现了我国教育事业的发展势头强劲，其中清华大学，北京大学，复旦大学，上海交通大学，浙江大学等高校都榜上有名。
国内大学排名。随着近几年我国教育事业的蓬勃发展和良好的发展环境。我国大学科研实力都得到了很高的提升。本次排行中以清华大学的排行最高，位居世界第十六位，紧随其后的就是北京大学。复旦大学排名第五十一，上海交通大学排名第五十二，浙江大学排名第六十七，中国科技大学排名第七十四，南京大学排名第九十五。总共有七所大学排名前一百位，这些大学也都在意料之中。
国外大学排名。全球排名前十的大学除了英国牛津大学排名第一，剑桥大学排名第二和帝国理工学院排名第十外，其它的大学全部都来自于美国。美国哈佛大学位列第二，美国斯坦福大学并列第三，随后是麻省理工学院，加州理工学院，普林斯顿大学，加州大学伯克利分校和耶鲁大学。我国的清华大学和北京大学虽然排名比较接近，但是同顶级大学之间依旧存在较大的差距。
排名提升的原因。随着我国经济的崛起，我国开始吸引全球顶尖的学者和专家来到中国交流合作，无疑对于提升我国的科研水平具有非常重要的作用。美国的高等教育和研究领域的地位受到了中国的强有力的挑战。此外中国的各所大学在世界重要期刊和杂志上发表论文的数量和质量都呈现了明显的增长势头。申请的专利权数量也显著的增加。中国科技大学，浙江大学，复旦大学和清华大学的论文发表数量已经超过十万以上，北京大学接近十万篇。
2023年世界大学排名出来，中国有北京大学，清华大学。这些大学都榜上有名。
我觉得还好，在清华大学读博士，说明这个学生的学术能力很强，他们应该有这个能力，清华老师提出这个要求也是为了鞭策学生，让学生能力变得更强。
这样子挺好，可以减少很多不必要的文字形式，一个硕士学位不单单是看论文写的好坏，更多的应该考虑一个学生的整体素质和学习能力
论文: EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
目前目标检测领域，高精度的模型通常需要很大的参数量和计算量，而轻量级的网络则一般都会牺牲精度。因此，论文希望建立一个可伸缩的高精度且高性能的检测框架。论文基于one-stage的检测网络范式，进行了多种主干网络、特征融合和class/box预测的结构尝试，主要面临两个挑战:
FPN是目前最广泛的多尺度融合方法，最近也有PANet和NAS-FPN一类跨尺度特征融合方法。对于融合不同的特征，最初的方法都只是简单地直接相加，然而由于不同的特征是不同的分辨率，对融合输出特征的共享应该是不相等的。为了解决这一问题，论文提出简单但高效加权的bi-directional feature pyramid network(BiFPN)，该方法使用可学习的权重来学习不同特征的重要性，同时反复地进行top-down和bottom-up的多尺度融合
论文认为除了缩放主干网络和输入图片的分辨率，特征网络(feature network)和box/class预测网络的缩放对准确率和性能也是很重要的。作者借鉴EfficientNet，提出针对检测网络的混合缩放方法(compound scaling method)，同时对主干网络，特征网络和box/class预测网络的分辨率/深度/宽度进行缩放
最后，论文将EfficientNet作为主干，结合BiFPN和混合缩放，提出新的检测系列EfficientDet，精度高且轻量，COCO上的结果如图1，论文的贡献有以下3点：
定义多尺寸特征 ，论文的目标是找到变化函数 来高效融合不同的特征，输出新特征 。具体地，图2a展示了top-down FPN网络结构，一般FPN只有一层，这里应该为了对比写了repeat形式。FPN获取3-7层的输入 ， 代表一个分辨率为 的特征层
top-down FPN操作如上所示， 为上采用或下采样来对齐分辨率， 通常是特征处理的卷积操作
top-down FPN受限于单向的信息流，为了解决这一问题，PANet(图2b)增加了额外的bottom-up路径的融合网络，NAS_FPN(图2c)使用神经架构搜索来获取更好的跨尺度特征网络的拓扑结构，但需要大量资源进行搜索。其中准确率最高的是PANet，但是其需要太多的参数和计算量，为了提高性能，论文对跨尺寸连接做了几点改进：
大多的特征融合方法都将输入特征平等对待，而论文观察到不同分辨率的输入对融合输出的特征的贡献应该是不同的。为了解决这一问题，论文提出在融合时对输入特征添加额外的权重预测，主要有以下方法：
， 是可学习的权重，可以是标量(per-feature)，也可以是向量(per-channel)，或者是多维tensor(per-pixel)。论文发现标量形式已经足够提高准确率，且不增加计算量，但是由于标量是无限制的，容易造成训练不稳定，因此，要对其进行归一化限制
，利用softmax来归一化所有的权重，但softmax操作会导致GPU性能的下降，后面会详细说明
，Relu保证 ， 保证数值稳定。这样，归一化的权重也落在 ，由于没有softmax操作，效率更高，大约加速30%
BiFPN集合了双向跨尺寸的连接和快速归一化融合，level 6的融合操作如上， 为top-down路径的中间特征， 是bottom-up路径的输出特征，其它层的特征也是类似的构造方法。为了进一步提高效率，论文特征融合时采用depthwise spearable convolution，并在每个卷积后面添加batch normalization和activation
EfficientDet的结构如图3所示，基于one-stage检测器的范式，将ImageNet-pretrained的EfficientNet作为主干，BiFPN将主干的3-7层特征作为输入，然后重复进行top-down和bottom-up的双向特征融合，所有层共享class和box网络
之前检测算法的缩放都是针对单一维度的，从EfficientNet得到启发，论文提出检测网络的新混合缩放方法，该方法使用混合因子 来同时缩放主干网络的宽度和深度、BiFPN网络、class/box网络和分辨率。由于缩放的维度过多，EfficientNet使用的网格搜索效率太慢，论文改用heuristic-based的缩放方法来同时缩放网络的所有维度
EfficientDet重复使用EfficientNet的宽度和深度因子，EfficinetNet-B0至EfficientNet-B6
论文以指数形式来缩放BiFPN宽度 (#channels)，而以线性形式增加深度 (#layers)，因为深度需要限制在较小的数字
box/class预测网络的宽度固定与BiFPN的宽度一致，而用公式2线性增加深度(#layers)
因为BiFPN使用3-7层的特征，因此输入图片的分辨率必需能被 整除，所以使用公式3线性增加分辨率
结合公式1-3和不同的 ，论文提出EfficientDet-D0到EfficientDet-D6，具体参数如Table 1，EfficientDet-D7没有使用 ，而是在D6的基础上增大输入分辨率
模型训练使用momentum=0.9和weight decay=4e-5的SGD优化器，在初始的5%warm up阶段，学习率线性从0增加到0.008，之后使用余弦衰减规律(cosine decay rule)下降，每个卷积后面都添加Batch normalization，batch norm decay=0.997，epsilon=1e-4，梯度使用指数滑动平均，decay=0.9998，采用 和 的focal loss，bbox的长宽比为 ，32块GPU，batch size=128，D0-D4采用RetinaNet的预处理方法，D5-D7采用NAS-FPN的增强方法
Table 2展示了EfficientDet与其它算法的对比结果，EfficientDet准确率更高且性能更好。在低准确率区域，Efficient-D0跟YOLOv3的相同准确率但是只用了1/28的计算量。而与RetianaNet和Mask-RCNN对比，相同的准确率只使用了1/8参数和1/25的计算量。在高准确率区域，EfficientDet-D7达到了51.0mAP，比NAS-FPN少使用4x参数量和9.3x计算量，而anchor也仅使用3x3，非9x9
论文在实际的机器上对模型的推理速度进行了对比，结果如图4所示，EfficientDet在GPU和CPU上分别有3.2x和8.1x加速
论文对主干网络和BiFPN的具体贡献进行了实验对比，结果表明主干网络和BiFPN都是很重要的。这里要注意的是，第一个模型应该是RetinaNet-R50(640)，第二和第三个模型应该是896输入，所以准确率的提升有一部分是这个原因。另外使用BiFPN后模型精简了很多，主要得益于channel的降低，FPN的channel都是256和512的，而BiFPN只使用160维，这里应该没有repeat
Table 4展示了Figure 2中同一网络使用不同跨尺寸连接的准确率和复杂度，BiFPN在准确率和复杂度上都是相当不错的
Table 5展示了不同model size下两种加权方法的对比，在精度损失不大的情况下，论文提出的fast normalized fusion能提升26%-31%的速度
figure 5展示了两种方法在训练时的权重变化过程，fast normalizaed fusion的变化过程与softmax方法十分相似。另外，可以看到权重的变化十分快速，这证明不同的特征的确贡献是不同的，
论文对比了混合缩放方法与其它方法，尽管开始的时候相差不多，但是随着模型的增大，混合精度的作用越来越明显
论文提出BiFPN这一轻量级的跨尺寸FPN以及定制的检测版混合缩放方法，基于这些优化，推出了EfficientDet系列算法，既保持高精度也保持了高性能，EfficientDet-D7达到了SOTA。整体而言，论文的idea基于之前的EfficientNet，创新点可能没有之前那么惊艳，但是从实验来看，论文推出的新检测框架十分实用，期待作者的开源
本篇文章来自CVPR2020，名字是Bringing Old Photos Back to Life，主要做对老照片的恢复工作。
老照片中往往包含多种瑕疵，且不同年代的照片由于摄影技术的不同，其畸变类型有着显著的差异。这使得在合成数据集上训练得到的模型难以适应于实际老照片的修复。与常见图片修复依赖配对监督信号不同，作者将老照片修复问题定义为在 三个图片域之间的转换问题 ：实际待修复的老照片X、合成图像R以及无瑕疵高质量目标域图片Y分别视为三个图片域，我们希望学习得到X-Z的映射，如下图1，中合成图片与目标域图片形成配对关系。
采用如图2所示的网络结构实现三元域图像转换。 具体来说，作者提出用两个变分自编码器（VAE）来分别得到两个隐空间 Z_X（≈Z_R）和Z_Y。第一个自编码器（VAE1）学习重建真实老图片与合成图片，并在中间用一个对抗学习的判别网络将两种输入的隐空间对齐到同一空间。 这里我们采用变分编码器而不是普通的自编码器，这是因为变分编码器假设隐空间满足高斯先验（Gaussian prior），因而图片的隐空间编码更为紧凑，两种输入域的分布更容易被拉近。
类似的，我们用第二个自编码器 VAE2 得到高质量目标图片的隐空间编码。之后，我们固定两个 VAE 的编解码器，利用合成图片与目标图片的显式配对关系（标识为红色框），学习一个额外的隐空间映射（蓝色虚线），以实现对图片的修复。
此外，我们注意到老照片的瑕疵可以归类为 局部损伤以及广泛性损伤 。局部损伤有照片破损、污渍、划痕、褶皱等等，往往照片含有内容上的损坏，需要网络利用全局语义信息来实现修复；广泛性损伤指图片模糊、胶片噪声、颜色泛黄等整张照片均匀程度受到影响，修复仅需图片局部信息。 因而，我们的隐空间修复网络采用局部-全局视野融合，其中全局支路采用 nonlocal 模块大大增强处理视野。我们对局部破损图片建立了数据集，训练网络预测破损区域，该破损区域显式的送入 nonlocal 模块，并设置模块感受野为非破损区域（论文中称为 partial nonlocal 模块 ）。
至此，网络可以像修复合成图片一样，高质量的复原实际老照片。在此方法中，我们另外抠出照片中人脸部分，在人脸数据集上训练网络进一步优化人脸的细节。
我们将该方法和先前方法在实际照片上进行了对比。如图3所示，我们的方法达到了最真实、自然、清晰的修复结果。