ppt在 https://sands.kaust.edu.sa/classes/CS345/S24/schedule.html
课前 24小时, 周六早上10点, 周二早上10点前要提交review.
要学习英语写作, 不能用chatgpt.
要让people足够重视你的paper.
估计听众的Background. 一般来说听众不可能比你expert. 所以一些介绍是必要的. 大概要三分之一的slide 来介绍,然后才能进入你的solution.
就算人非常多, 也尽量用眼睛看观众而不是盯着讲稿.
objective
problem statement
overview
solution main idea
evidence that your solution is good
recap/summary of the main points
一开始, 用一些hook吸引观众, 比如最近的大新闻.
如果可以的话, make a story. build anticipation, 有惊喜.
开头一句话,总结一下你工作的topic是什么, 是数据中心, or 是serverless , 是GNN系统.
结尾, 放一些联系方式, website, 不要在ppt上只写一个大大的thank you.
用声音的大小, 停顿 来突出你的重点.
字越少越好. 用大字体. 尽量用图和动画. 不过你要解释图, 比如我的red line比之前工作的blue line 低.
如果有别人的work, 要引用他们. 引用自己的也可以.
回答问题
你可以提前猜一些问题. 准备好答案.
如果没听懂问题, 你可以重复/summary一遍.
如果不会回答, 可以说不知道, 或者回避问题, 说我们可以talk offline, 或者你可以问我导师他更懂.
第一个paper talk可能要准备两周. job talk要准备一个月.
参考资料 : How to avoid death By PowerPoint | David JP Phillips | TEDxStockholmSalon https://youtu.be/Iwpi1Lm6dFo?si=R_aGJ2_7okJxnn0-
Iaas : VM , disks
PaaS: web, mapreduce, sagemaker
SaaS: email, github, chatgpt.
Faas: webapps, IOT.
- SSD 和NVM取代 HDD
- ethernet growing
- bandwidth to storage, 也就是从ram和ssd读取数据, 是bottleneck.
这些带宽数据不是背诵的,而是应该在实际的内存读取测时间中用到去查去理解的.
保护你的uptime, 高效时间. 不meeting, 不talk, 关闭email, silence phone, leave shared office, 给自己列出todolist在uptime做, 不要在uptime无所事事.
总是记下你的idea, 有机会多记下细节, 以后需要的时候可以节省时间. 因为你以后会学会更多方法.
首先要知道你需要用图支持什么论点.
需要达到高Data-Ink-Ratio, 比如增加标签说明,
paper和slide用的图也不一样, slide时间更有限, 所以细节要更少, paper的图不能太小, 否则打印出来就没法看.
有机会的话图中加入error bars来表示uncertainty. 要在captions解释你用的是标准差还是方差.
chatgpt 来写matplotlib的代码,画图咔咔快, 输入输出prompt一下, 几秒就生成好了.
decouple画图和数据处理, 画图的时候不要做任何费时的事情. raw data-> plot data-> figure.
必备的几个元素: 解释 x y axis, unit.
CDF图怎么画: •https://colab.research.google.com/drive/1OEG16-J2snSk5RQFe07HJ4nE4kKhaZM3?usp=sharing
画图, 可以在baseline 画一条虚线.
你在哪里有啥资源, 就应该利用好你独特的资源来发论文来工作.
不应该相信任何作者任何big name的conclusion, 总是要质疑.