如何写一篇查重率低于10%的硕士论文

其实感觉10%的要求也是不高的,因为按3万字来计算的话,可以重复3000字,差不多算是某些考试的论文字数了。比如说,信息系统项目管理师的考试,论文写个2500字,就差不多了。这里既然可以给10%机会。如何写一遍查重率在10%以内的论文呢?看到有校友搞个35%的查重率,感觉好冤枉。因为做XX设计与实现的话,其实技术上大家可能都相同,所以不懂套路的话,踩坑里是在所难免。
     首先要明白,论文的结构上,哪些地方是可以抄的,可以抄多少。
     依据我的个人感受,论文的绪论,国内外现状,是可以抄的,因为要反应出一个现状,是吧。但是这一部分也不是说都要原文拿过来,可以把国内外现状,总结为几个Point,用自己的话写一下。当然,咱们有3000的活动范围,拿一小段来佐证自己的观点,也是可以的。但是字数要合理啊。最好是,别拿原文,自己总结一下,用自己的感受写一段,引用几句就好。
      依据我准备论文的体会,还有一个地方是可以拿点东西的,就是相关技术与解决方案。 但是这个地方会是一个大坑,因为大家用到的技术相同,要是真把每个技术的介绍堆进来,就掉坑里了。感觉也没有必要。今天看到有哥们这个地方,全是跟别人一样的东西。从技术党的角度来讲,这东西必须是重的啊。但是换个角度来讲,堆1万多字,全用来介绍一些存在的技术,有什么意义呢?凑字数,不是用相关技术来凑的。相关技术与解决方案,个人认为,从自己的系统出发,介绍一下用到的技术特性就可以了。这个地方也不是用来凑字数的。也没有价值,浪费别人看论文的时间。
基本上,论文的结构是,绪论、系统需求分析、相关技术与系统解决方案、系统设计、系统实现 、系统测试、总结。
能合情合理抄的的地方就绪论与
相关技术与系统解决方案,如果想用这两块内容拼字数,那么论文的变味了,这两张基本就是花瓶章节,不是用来凑字数,这两张存在的意义只是简单的告诉看论文的人,哥不是在扯淡,文献引用也大多集中在这两章。这两张的内容相对其他章节来讲,也是偏少的,因为这两张说白了,是别人的东西,别人的内容,前人的研究成果,这里只是引用、介绍、比较、选择。
      论文凑字数的章节在 系统需求分析、系统设计、系统实现 、系统测试、总结,这些章节是写自己的东西,对于设计与实现的论文来讲,真的很好凑字数,一方面,可以画图、画流程,再配上图图的说明,流程的说明,这字数就飞起来了。如果字数不够,还可以加一个功能,加一个功能,就意味着,前面需求也加一个,后面实现也加一个,测试也可以相应的加一个。根本上,可以看关3万的要求,不到3万,就加一个功能凑字数,凑够了,就把其他没有描述到的功能,放在其他功能里,一句话带过去。基本上,字数也有了。但是没有必要把每个功能都这么写出来,够3万就好了,别没事找事。最好,选一些觉得有意思的,有点的功能写。这是我这几天最大的收获,感觉按这个套路来写论文的话,要多少字都可以。一个功能对应一个需求、一个功能设计、一个实现、一个测试,基本上是先说需要做什么,然后怎么怎么做,接着是一步一步的详细步骤,再就是一个测试Case,没有比这更好凑字数的招了。而且在需求章节可以放数据字典,多弄几个表,多弄几个字段,是吧,这字数就是取之不断。再对每个字段煽情的一段描述。别说3万字,想10万,20万都可以啊。
      需求分析章节,可以画E-R图,描述E-R图、罗列数据字典、附加一些字段说明。字段说明也是很主观性的东西,一般不用在表之外再额外加了,但是有的时候,排版会发现有些地方需要额外加几行,让满足排版要求,非章节最后一页,不允许出现3行以上空白,不能让表跨页。这个时候就挑几个字段拿出来说明一下。其实是满足排版要求。可能很生硬,但是就这么干吧。有的时候,这些说明就是满足排版要求的。需求章节也是特别好写,把功能一个一个罗列出来,加上一段描述,就好了。真是凑字数凑的不要不要的。而且一点感觉不出来是在灌水。当然,先把重点要解决的几个问题先描述完,凑字数的需求,看情况加就好了。
      系统设计,跟需求分析章节,差不多是对应的关系。基本上是一一对应的。还可以介绍系统的整体构架、层次划分,针对自己的系统,把这些讲讲,可以凑上不少字数了。跟需求分析的写法一样,先把自己想讲的几个重点功能讲一下,就是把难点讲了。然后再来使用花瓶凑字数。
       系统实现、系统测试也是一样的,跟需求分析、系统设计基本上也是对应上。也就是说,写论文的过程,实现上是把一个事情分成4个部分来讲,需要做什么、打算应该怎么做,具体是怎么做的,怎么验证做的效果。是不是有点不习惯?所以,说,论文其实是分4个不同的角度对同一个事情进行描述,所以写的时候,要用4种不同的描述角度来写,用到的工具也不一样。需求分析,可能用的是用例图、每个需求的描述,系统设计,则可能设计一下功能流程图,而实现章节,画的是代码逻辑图,测试章节写的是测试用例。简单的说,就是站在软件开发的不同阶段,进同一个事情进行描述。是不是有点怪异。实现上班的时候,可能直接就是码代码啊。
       总的来讲,写论文担心字数问题,是没有必要的。因为设计与实现类论文,本身有良好的凑字数机制。只是写的时候,千万别把绪论、相关技术与解决方案当成解决字数问题的地方,要知道,哪些是你自己的东西,哪些是别人的东西。
     上面是从论文的整体结构上,分享解决论文字数要求而不出查重问题的经验。下面再分享一些局部的拼字数经验:
     一、每个章节的开头,可以加一段,本章将要介绍哪些东西…结尾的时候,再来一个本章小节,再来一段,本章介绍了哪些东西,一个将来时,一个完成时,哎,这文字凑的不要不要的。忌讳的是,开头拿一段标准的定义来,比如需求分析,帖一段标准的需求分析定义,这个只能给自己的论文增加查重坏处。可以用自己的话,讲一下。适当的凑点数字就好了,一句话也好。但是自己的话啊,这个完全是自己可以控制的内容。可多可少。
     二、绪论可以介绍论文的整体结构,这里也是可以变相的凑字啊,觉得不够,可以多介绍几句,是吧,字数说来就来。
     三、流程描述可简单可繁杂,完全在于自己;实现章节,想写的复杂一点,也可以啊,想凑字数,也可以具体一点,把代码一步一步怎么执行的,展开来写,一下字,字数就飞起来了。
    最后,感觉每年这么多毕业生,不可能每个论文都有“点”,点也是相对的,自己当成一个点,找3个点出来,串起整个论文吧。导师明确要求有点。我的个人解读是,这3个所谓的重点难点,其实是【用难点的视角描述三个点】,不管是不是难点,用这种视角来描述就好了,没有人会挖个坑,解决不了的问题丢在自己弄,我们只是需要把自己觉得有点工作量,或者自己觉得有意思的东西拿出来讲讲。因为现实情况是,是不是难点,很主观的东西,论文只是需要有“灵魂”串起来。这个选择完全在个人,你说是基本上就是了。当然,别太离谱就好。
     如果写论文的时候,按我的套路来,基本上字数不成功能,查重也不会出问题。如果还有同学搞不明白,可以电话沟通,正好这阵子搞论文,积累了丰富的经验。
还没有开题的小伙伴,5月份赶紧开吧,12月还能有次答辩机会,错过了5月份开题,你们就彻底没有机会了。游戏规则就是这么残酷。需要1对1指导的可以电话联系,可以指导到通过,哈哈~~
不会写论文,查重率高于10%,赶紧联系我,手把手教会论文的套路。

大数据恶补感受

最近恶补了一些大数据知识,看了一个系列的视频教程再加上这几年的一些了解,外加上【非大数据】下的一些感受。首先要吐槽一下JAVA体系下的视频录制人员,是专业的人士,请不要将C#读成C井,这真的不是这么读的,跟我大声的读一下,C Sharp !
      为了方便亲,查看本文,特对大数据做一个广义的定义,大数据即从特定目标收集特定数据,从中分析出一些有价值的结果。这里并没有使用海量,因为我觉得,海量会让很多觉得【大数据】离自己很遥远,其实【大数据】可以离我们很近,甚至我们已经被【大数据】所覆盖了。
     举个很简单的例子,虚构的。北京地铁、道路不是有很多摄像头么,这些视频数据都可以实时落地到【大数据】存储中,经过机器视觉分析,谁谁谁什么时候在哪个地方出现过,是不是很容易挖出来。如果要像电影里快速定位一个人的位置,是不是这么很快的找出来了。还能预测出这个人最近几个小时的行动轨迹【假设这个人是有规律的】,没有规律的话,也没有关系,有实时的探头啊,然后就可以去逮人了。如果有人做为证,说XX时间在哪些地方出现过,可以用这个大数据资料进行印证。所以说,【大数据】就在身边。
     我一直想做的一个应用是,拍拍搜,不管你看到什么,你拍一下,就什么都知道了。
      大数据的实事标准是Hadoop,这个生态圈有一系列的成员,从1.0到2.0,很多互联网公司都为这个生态圈贡献了开源组件。在视频教程的收尾,看到有商用业、开源的一些性能比较,开源的真的是比商业的差了50%以上的性能。
说到大数据,最常见的2个应用是日志分析、推荐系统。一般小公司,基本上就不用谈大数据?其实小公司也是可以使用大数据的,数据的收集与使用,是结合实际的业务运营需求的,能用好就有价值。大公司,也不一定需要大数据,如果公司只是大,没有数据概念与数据价值的理念,大数据就只是跟风。
Hadoop生态圈中的MR,这种设计思路挺有意思的。将一个大的作业拆成N个小的作业,再合并。原来在XX银行分析报文的时候是自己写的分析工具,因为数据量较少,没有做任何拆分,几分钟可以分析一次。产生出MR这种设计方式,也是基于实际的生产问题。如果我当时需要分析的报文数量再多几个数量级,我估计我也是会选择拆分再合并。
异构系统间的数据传输,hadoop生态圈中的日志数据收集,一般是在宿主机器上安装一个Agent,将数据回发到Collector,再由Collector将数据再加工一下上传到HDFS或HBase中。以往的工作经验中,好像很少这么认真的对待日志数据,嘻嘻。Agent<=>Collector<=>HDFS/HBase,,Agent很多,不直接Link到后端存储,防止冲垮后端存储,同时也减少小文件数量?这个设计的使用过程是需要保证不能有单点故障的,有多种模式可以选择,可以保证无单点故障。
大数据的前景,因为大数据需要配置的东西比较多,真正要将大数据技术让更多的企业享益的活,应该是一个更为通用的平台,减少使用者的复杂度。互联网广告公司就是一个非常显著的案例。某同事有个垃圾站,日IP过万,挂Google广告的话,Google要从依据来访者的属性,显示合适的广告。说到头,当前大数据的核心理念都是来自Google啊。
大数据的前景,将流量变现。互联网广告公司、电商平台相当不错的应用之地。有数据的地方就有用武之地,数据的价值,在于发现数据的价值。 任何系统、任何地方、任何行业随时随地都在产生数据,从这些数据中发现价值,由人发现,到机器自动发现,将是大数据一个方向。
基于大数据的百变APP,每个人打开APP都是不一样的,无时无刻悄悄的改变。基于大数据的操作系统,每次打开系统,都有惊喜。基于大数据的.. .. ..
说到底,大数据是对现有流程、业务、设计,甚至是公司运营方向、市场方向、产品研发等的一个辅助决策的工具,是一个优先的过程。所以,公司并不一定要有大数据,大数据的前提是,有了,来优化,有了,来选择方向。如果公司连最基本的业务都没有跑起来,优化什么?当然,如果公司比较豪,是可以在最开始就将大数据的思想与理念置入到每个环节。
基于大数据的BOSS看板,见过有公司做这种应用的,就是,专门一个界面显示Boss要查看的指标。如果将大数据置入到公司运营运作的每个环节,那可以监控到公司的运营走势,比如人事的、财务的、技术的等等。
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话说回来,开头所定义的【大数据】,其实还需要加上使用IT技术手段, 
即使用IT技术手段从特定目标收集特定数据,从中分析出一些有价值的结果。因为现在讲的【大数据】都是基于IT技术的,感觉大数据可能会成为任何行业任何软件任何系统的底层标准,也是今后企业竞争力的一个重要维度。
     【大数据】的Agent\Collector,数据采集手段将日新月异,操作系统、免费软件、浏览器、免费杀毒软件、聊天工具、手机终端,服务器,探头、温度计,任何东东都有可能成为大数据的数据源头,人们的行为、偏好,都将被【大数据】悄悄的监测到。基于监测与优化的需要,可能会人为的在一些设备上安装【大数据】Agent\Collector,从而… …