一个悉尼大学数据科学女硕士说：从她过去两个星期在BOSS上疯狂投简历的经历来看，需要传统机器学习的岗位已经卷成麻花了。机器学习死了。985本科加上3年工作经验，根本不起什么作用。最终找到工作的，是拥有几篇高区论文的硕博精英。
卷是真的卷，但死未必真的死。从推荐系统到自动驾驶、医疗诊断，机器学习简直是无所不在。外界对机器学习也有很多期望，把它当作解决一切问题的灵丹妙药。无论是本科er还是硕博生，卷起来，尽力搞几篇高含金量论文，机器学习就不会死！
从推荐系统到自动驾驶、医疗诊断，机器学习简直是无所不在。
作为人工智能的子领域，机器学习的一些热门研究方向都可以作为发paper的创新点，比如结合运筹优化，小样本学习，强化学习优化等等。
但很多算法小白初期接触机器学习越学越迷茫，总在纠结每个细节，缺乏掌握基本理解论文所需的知识……建议多从经典论文入手，了解该领域最有影响力的算法及发展脉络。
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Part 1：小样本学习课程和论文
Part 2：机器人slam课程
Part 3：强化学习理论及应用
Part 4：集成学习classimn
Part 5：无人驾驶视觉定位
Part 6：深入浅出的MAE
Part 7：机器学习-生成式扩散模型
Part 8：神经网络技术全解析
写论文最怕的就是没有创新点，“创新点”是一篇论文的灵魂，而因为这个理由拒稿意味着整篇论文的价值被否定。
很多同学陷入了写论文困境，其实很大原因是因为创新点不足，特别是已经很多创新不足被拒稿的同学，要花费大量的时间来重新立意，然后从头开始去重建自己的论文逻辑。
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