生活没区别。同样在编程序，编的东西不一样，想不明白的问题不一样。
新手的问题百度就能解决，高手的问题大多只能自己想。
论文效度分析是评价一篇论文研究结论是否可靠、有效的过程。以下是一些常见的论文效度分析方法：
1. 内部效度分析：内部效度指研究的因果关系是否存在以及是否能够解释因果关系的强度。内部效度分析主要是评估研究设计的合理性、可靠性、有效性，包括实验设计、样本选择、数据收集等方面的考量。
2. 外部效度分析：外部效度指研究结果是否可以推广至其他人群或情境中。外部效度分析主要是评估研究结果的推广性和适用性，包括样本的代表性、研究结果的通用性和可比性等方面。
3. 建构效度分析：建构效度指研究的测量工具是否能够准确地反映出研究对象的特征。建构效度分析主要是评估研究所使用的测量工具的合理性、可靠性、有效性，包括问卷设计、试题设计等方面的考量。
4. 可信度分析：可信度指研究的结果是否可以被复现、可靠地得到相同的结论。可信度分析主要是评估研究数据的稳定性和一致性，包括数据收集、数据处理、分析方法等方面的考量。
综上所述，论文效度分析需要从多个角度进行评估，包括内部效度、外部效度、建构效度和可信度等方面进行考虑。在具体的分析过程中，需要根据研究对象和研究方法的不同，采用相应的评估方法，以保证评价结果的准确性和可靠性。
2023年不知不觉已近尾声，大多数企业都会选择在此时召开年度复盘会议。如何开好一个年度复盘会呢？今天，就让我们一起聊聊关于复盘会的那些事——
大体上企业的复盘会可以分为三种情形：一类像“点评会”，董事长360°评点企业与团队的方方面面，总结这一年做得怎么样；第二类像“茶话会”，大家坐在一起宽泛地讨论今年怎么样、明年怎么做；第三类，则是战略复盘会，有组织、有步骤、有逻辑地围绕战略进行今年的回顾和明年的展望。
一般来说，大企业会有专门的部门，花费3-4周完成一个战略项目的复盘。中小企业的战略复盘体系没有那么复杂，依据清晰、简易的底层逻辑进行有序组织，一周左右大概就能完成年度整体复盘。
企业年度复盘是企业、部门和个人三个层级的综合性复盘，可以采用先企业、再部门、最后个人的顺序。企业级复盘讨论的是本年度的战略创新以及重点工作方向，董事长要为此总结并定调；部门复盘以企业级结论为核心，然后总结各自项目以及日常工作，检视部门工作与企业整体战略航向有哪些偏差，最后得出若干部门级评价。个人复盘以这些评价为基础，并纳入个人成长。具体而言——
企业级复盘步骤：
需要董事长与决策层高管共同参与
一、梳理本年度需要复盘的企业级项目。
这一做法的目的是让决策层打开眼界，从而避免紧盯着某一方面或某件事情，最少要找出过去一年里2-3个重要项目，或许也是2024年要持续推进的事情，来作为整个复盘和规划的抓手。
董事长心里可能有一本账，2023年重点做了哪几件事，客户关系管理、产品战略创新等等，这本账要向决策层高管“公开”，以此共创复盘项目清单。大家可以先各自列出三至五个重点项目，然后讨论并合并同类项，如此就能一定程度上避免个人对公司重点项目的认识偏颇。
二、从战略意图、项目本质、指导原则、推进节奏四个维度进行复盘。
梳理、回顾2023年的战略创新意图，基于战略意图深度思考：项目的本质是什么？这个项目是在哪些原则指导下进行的？最后对计划的推进节奏和实际落地情况进行回顾总结。
三、大家对这些项目进行评价和打分。
四、针对每个项目，思考以下四个问题，以此指导2024年战略创新与落地。
1、我们在2023年做对的三件事是什么？
2、我们在2023年做得不足的三件事是什么？
3、2024年，为了更好执行这一项目，我们需要优先解决哪三件事？
4、为做好这三件事，我们要坚持或改进哪些指导原则？
对参会者的答案进行合并同类项，最终形成企业级的统一指导原则和重点要事。
部门级复盘步骤：
以企业级复盘结果为导向
一、共创部门级复盘项目清单。这个清单既要包含公司级项目，也要包含部门的常规基础工作，两者相结合。
二、对部门级项目进行四个纬度的梳理，在此共识上进行细化和落地。
三、对各个项目进行评价和打分。
四、通过四个问题对各个项目进行经验教训总结。
另外，各个部门完成各自的复盘后，董事长要组织跨部门的复盘交流会，提升部门级复盘的协同性和联动性。
企业和部门复盘会议，要注意避免一个或两三个人发言到底，制定一定流程引领团队成员共创，董事长也能就此了解团队对企业各项工作的思考和评价，看清共性和个性等问题。
个人复盘在部门复盘基础上进行，同样以此四步骤展开。个人复盘无需针对某一项目提问，四个问题可以置换为：就成长而言，2023年我做对的三件事是什么？做得不足的三件事是什么？2024年最需要推进的三件事是什么？2024年的健康原则、幸福原则、成长原则又是什么？
年度复盘，是升级团队认知的一次机会，也是对企业战略的一次锤炼。这个过程容不得表面功夫，“诚”是复盘的唯一核心精神。将过去一年团队中的不同态度、意见和各种犹豫、困惑都摆在桌面上，坦诚面对、集中讨论，挤掉战略制定与落地中的水分，同心协力，迈向新的一年。
虽然我今年审了不少兄弟院校学生的研究生毕业论文，但是今年我审的这些论文整体质量也都不错，并没有被毙的情况，所以我先从外审论文的角度来说一下我的看法，然后再说一下如何面对外审被毙的情况。
首先，理工科专业的论文如果在本院初审时被评为优秀论文，那么外审基本上不会出现被毙的情况，毕竟理工科专业论文的评审标准是比较统一的，而且也有比较明确的数据支撑，导师评审的尺度也不会有很大的差异。
按照历史经验来看，初审优秀的论文在外审时也大概率会拿到75分以上的成绩，按照大部分学校的规则，这是可以直接答辩的，但是如果初审优秀但是外审被毙，可能会出现一些重大的分歧，这个最好认真看一下外审老师的评语。
以我个人的原则，如果论文中的数据有造假的情况，而且这些数据是支撑自己创新点的重要数据，那么就大概率会被毙掉，那也就意味着自己的研究方法并不足以支撑自己提出的创新点，这样的论文也就必须要重新写了。
如果论文被毙，通常外审老师会明确给出被毙的原因，而且绝大部分情况下也会给出自己的数据和支撑原因。
外审老师毙论文是非常谨慎的，即使在做复现的时候，得出的数据跟论文中给出的数据有出入，也不会马上毙掉论文，而是会反复验证这些数据，同时会考虑到实验场景不同所导致的数据差异。
论文被毙之后，一方面要积极了解论文被毙的原因，另一方面还需要尽快了解学校相关的政策，通常不同学校的政策是有区别的，也并不是完全没有机会，有的同学延毕的时间也并不长，也不会对后续的就业产生较大的影响。
最后，如果有论文相关的问题，可以跟我交流。
深度学习在做什么?为什么可以学习很多东西?这些问题极为重要。但是直到现在，仍然众说纷纭
先从最简单也是最基本的说起，那就是IPU，即信息处理单元(Information Processing Unit)。其实这个概念真的是信息处理中最基本的。一个信息进来，即是一个N维的布尔向量进来，经过处理，一个信息出去，即一个M维的布尔向量出去，这就形成了一个IPU。也就是说，我们有了一个从N维布尔空间到M维布尔空间的映射(函数，变换，或者其他术语)。可以很容易想到，IPU是很宽泛的，有太多的东西都是IPU。当然，我们最关心的是机器学习。一个机器学习的模型，如果我们停止它的学习，它也是一个IPU。
仅仅是IPU，就没有什么重要性。机器学习的模型，最重要的特征是可以学习。讲得更精确一些，就是可以在输入数据的驱动下，改变自己处理信息的能力。因此我们定义这样一个概念：即在输入数据的驱动下，可以改变自己处理信息能力的IPU，我们称为学习机。而这个学习过程，就是机械式学习。之所以强调机械式学习，是想把人为因素排除，使得学习仅是通过输入数据，而没有人工干预。在排除了各种人工干预的因素后，我们可以仔细考虑各种情况，进而梳理清楚这里面的问题。
无论IPU内部的处理是通过什么实现的，都必须遵循一定的数学原则，因此原则上讲，这个处理必然等价于一组逻辑门的组合。我们因此定义一个数学对象，它是用与或非三个逻辑门反复组合形成的，称之为X-形式。之所以叫X-形式，是因为它的确是一个数学形式，而我们目前对这个形式还相当未知，所以冠以X。这样，我们就进一步有了学习机的概念：学习机是一个IPU。任何一个处理，都可以用一个X-形式表达。这样，我们就知道IPU中间其实就是一个X-形式。而学习就是改变IPU的X-形式。
现在我们从机械式学习的角度来看深度学习。首先说明，深度学习经过这几年的大发展，已经发展成了一个非常庞大的集合体，已经有了很多模型很多方法。为了清楚和容易入手起见，我们选取Hinton的原初的深度学习模型来展开讨论，Hinton的原初模型，非常具有代表性，可以使得我们的讨论相对容易一些。
这样，我们就清楚了深度学习模型究竟在干什么：
1. 当模型在形成时，就相当于把参数空间切成了若干区域。
2. 在任何一个这样的区域中，虽然参数可以很不同，但是，其实都代表同一个X-形式，而相应的处理也是相同的。仅有在参数跨过边界，进入不同区域时，才会发生不同的X-形式，才会有不同的处理。
3. 深度学习就是在数据的驱动下，从一个X-形式变到另一个X-形式。
为什么深度学习很有效?
1. 一个深度学习模型建立之时，其实就决定了这个模型是否有效，因为在这时，这个模型能够触及的全部X-形式已经到位，不可能再有新的X-形式来参与了。如果我们期望的X-形式已经在里面，我们就有可能找到它。如果期望的X-形式不在里面，那么无论我们付出多大的努力和具备多大的数据，都不可能学习到期望的东西。因此，深度学习模型的建立是决定性的。
2. 已经发展出了一套比较有效的方法来寻找期望的X-形式(当然如果这个X-形式不在，那么这些方法也就无效)。需要指出，这套方法基本上建立在线性代数运算的基础上，可以做到高度平行化。高度平行化是在现有计算结构下充分利用计算能力的必需。但是如果要加入动态调整(如最新的“胶囊”方法)，这种高度平行化，就可能失去。
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