2018.2.13建模over，在泉州度假了七天。
队伍换了一人，由原来的阿奔换成了可爱的亦隽。去年啊，阿奔给我讲了四天四夜的笑话，可惜其今年工作便没有一起玩比赛了。今年，我倒是代替了阿奔的角色，让两个学弟这七天成为他们这学期最为开心的一段经历，可爱的亦隽嚷着要和我一起旅行<-，嗯，祝他能成功追上他暗恋两三年的女生。
声明：我是有女票的！？
今年其实是比去年有更大的期待的，毕竟去年只是ctr+c ctr+v就拿了个二等奖的。而如今，乾坤经历了美赛国赛的洗礼，对于建模也很熟悉，而我在折腾数据分析 机器学习这些，加上亦隽这个要出国的，成天啃英语，还有翻译证书的大佬。
那个F或者O奖应该会是不难的吧。
然而结果却是感觉比去年还糟糕，因为论文写的一塌糊涂。5个task只正儿八经的搞了1个，剩余四个task连瞎掰都懒得瞎掰，随便凑了两页（参赛论文共20页）。最后还是用恶心的word排版，（我已经两年多不用word了的啊，要么markdown要么LaTeX）。之所以不用LaTeX是因为有半年多没用，之前语法又不熟，搞完模型就剩几个小时了，回想起去年参赛用Ctex出的幺蛾子就害怕，毕竟去年差点论文都交不成了，临时装的Texlive 和Texstudio 编译了几下又是乱码。
本次比赛从两位学弟身上学到很多东西，我是性格很随意的，对于比赛题目的解决都是按感觉走，想到啥就说啥，无法解决就靠瞎掰，一梭哈的搞完就好了。然而两个学弟对于问题的解决却是很较真，气的我都想骂他们是榆木脑袋。 每次我提出一个自以为还可以的解决方向，就丢给他们，认为可以轻松解决，然而他们却会考量各个因素，数据的可靠性、逻辑的严谨性等等。凭借着去年的经验，我只想一梭哈把问题给解决了，然后花一天时间改（凑）论文，所以跟他们不在一条线上。最后造成了如上所述的景象，光顾着建模却并未考虑task的展开。
亦隽比赛期间很认真了，认真研读了很多英文的文献，还有多篇往年O奖论文。然后对他所写的的每一句话都要认真推敲。反观我，英文的文献和论文都不想看，瞄一眼就算跳过，写的英语句子自己都不想看，搞得我两三个句子他要搞半个小时才能捋顺。
乾坤做事一如既往的靠谱，兜底的绝佳队友。今年如此，去年也是如此！模型学的快，去年搞汽车仿真模拟，学元胞自动机，搞得有模有样。可惜碰上我这么随意的队友，加上我那随意的解决方向，真对不住乾坤了。今年他更是火力全开，搞BP nerual network模型，然后优化BP模型，最后几个小时，一个人撸完我和亦隽已经放弃的task3 和task5。然后他研究了好久的风险模型、干预能力模型都因为时间原因加上我嫌麻烦，给弄泡汤了。
两个实力队友，今年比去年还多熬夜了一个晚上呢，感觉结果却会比去年更糟糕。锅自然在我这个leader上。
但结果貌似不重要了。
我学东西，以及对于问题的看法一向浅尝辄止，这个毛病贯穿了我涉猎的各个领域，因而学了很多东西，却无一有结果，或者坚持下来。比如LaTeX，正因为只学了皮毛，一旦半年没用便沦为彻底的小白。
从两位学弟身上，我看到了潜心研究一个问题的那种光芒，而这正是自己所期待的和缺乏的。比如乾坤的算法、模型底子并没有我那么好，然而真正要搞算法、模型时却学的比我快多了也深入多了，因为他能够静下心来去研究文献，然后跑代码，耐心调参。
虽然老是笑亦隽经常钻牛角尖，但他提出的问题也确实是合理的，他那种牛犊子性格在做事时也是不可或缺的。
当然了，比起去年也有很大的进步。
去年对着参考文献抄公式抄数据，才凑了15页，最后只好用Google翻译插入了一个中文模型，数据图片都是截屏的。
今年却是实打实的找数据，然后跑模型，考虑到变量间因果关系，用交互项优化模型。以及前期的数据清洗 数据填充 数据可视化，都是用代码弄出来的。也正是因为建模太high了，Task1的model完成后就有可怕的25页之多了！！！
并且，在比赛快结束的时候，发现randomForest处理这个问题有奇效，最后忍不住在动车上跑了一圈代码⊙⊙。
measure climate change
比赛总的经验和教训，其一作为总舵手如何去把握总体的方向，每人都有自己的角度与看法，如何去协调三人处理问题的节奏，使三人在同一条线上解决问题；其二则是当自身对这个问题只是很浅的看法时，提出的方向会使得团队一团糟，因而应该慎重的去提出一个方向，不能随意；其三处理问题很随意，参考文献随缘插入；对于方案的提出也是基于感觉；模型瞎JB乱套。而一旦比赛换成一个实际产品的建模，每一个细节都应该考虑到，不能模糊的去解决。
一个实际产品的建模，其复杂程度比起比赛只高不低。
与往常一样，附上队友照片。
本次赛题是建立一个与climate change有关的国家脆弱性模型，并附上前天熬夜所写的粗糙Model。hmmn，英语惨不忍睹。
以及去年的参赛经历与介绍，搬砖大赛。
网友评论