一
前言
个人背景：
1）本硕期间没发过论文，专利倒是整了几篇。
2）毕设是中期时才确定方案，开题的时候还有点模糊，只是说了一些自己的idea，汇报时也说了后续根据实际情况会有些变动。
接下来就谈一下当时毕设和论文的一些经历和想法。
二
毕设概述
这里主要从以下几点来说明：
1、个人自选方向
对于研究生而言，这种就是所谓“放养”。对于本科而言，基本上就是自己有想要做的方向，大概想法有了，但是还没去实现或完成。
对于研究生来说，“放养”有利有弊，对个人自律性要求比较高，如果自制力较差的，导师放养，可能就是再玩三年/两年，而相反，对于自制力好的，那就是如鱼得水。本科基本上都是靠自己，或能不能进实验室跟着老师干活了，不存在所谓的“放养”。
自选的好处就在于可以选择自己想做的方向，但是弊端就是毕设从头到尾都是自己一个人“单干”，没有师兄、师姐或导师明确的指导，也没有前人的实验借鉴，每一篇论文，每一个实验，每一行代码，都要自己去看、去做、去写。
这对于大一或研一就有自己目标的同学来说，基本上没啥问题，因为经过两三年的积累，自己心里都有一个大概的方向，到研二或大三时，可能实验都做完了，就差整理、补充数据，完成论文了。但是对于一些到研二/大三大四才想起这件事的，基本上就很难，因为你一切都要从头开始，时间过于紧迫，这种基本上就只能依赖指导老师给意见或题目，然后急急忙忙把论文写好，有的可能还会延期（虽然论文水一水也可，但是就是会有延毕的，害）。
2、团队/导师方向
跟着导师/团队走的，相对于“放养型”选手，基本上论文不用担心，因为都有自己负责的部分，自己的毕设也都是往这方面走了。当然也有些不好的，对于一些跟着比较“坑”的。一个月换个小方向，三个月换个大方向，那就要了老命了，说远了，不说了。
这一类小伙伴，基本上从研一开始，在团队里就会有比较具体且直接带自己的导师，研一会有导师/师兄师姐安排看论文，每周/每几天汇报自己的情况，看一段时间论文后，就会慢慢接手一些工作，也就是后续自己的毕设方向，而且师兄师姐会留下自己前面做的实验数据参考，后续自己的毕设就可以直接跟着走就行，水到渠成。
跟着团队的还有另一种，就是导师比较看好一个新方向，但是没有师兄师姐接触过，自己要单独或几个人一起从零开始，相对于“放养”，这一类，导师会根据你们的需求给予最大的帮助，当时团队就有这样的，实验室老师会在能力之内最大程度提供资源给他/她，当然，这种也要自己能做得下去，做不下去的话，要及时跟导师说。当时实验室做这一方面的一个小伙伴，现在在德国读博，还是很强的，论文好像也是优秀论文。这一类真的就要看自己能力了，毕竟导师指的方向，自己之前可能听都没听过。
三
如何去找到自己要做的东西
这里只针对硕士/本科期间没有发过论文的一些小伙伴，其实论文和上王者差不多，只有零次和无数次，摸清楚套路了，基本上就比较容易了。
01 怎么去选题
在选题时，自己心中要有一个大概的方向，比如是算法方面，还是设计、实现某一个东西等等。比如大数据，你只是知道这一个大范围，而毕设只是一个小方向，然后去完成或突破这个方向。
如果你没有一个具体的点，那就去知网吧，直接搜下大数据方面的论文，看个二三十篇，看看别人做的东西，找一找灵感。
02 怎么去看别人的论文
首先，接着上面的，大数据方面找二三十篇毕业论文，自己看标题就感兴趣的，核心的也可以找一些，然后花一些时间，每天看五六篇，或者先快速都看一遍，然后从中选出自己比较感兴趣的，接着去精读，找到自己想做的东西，但是跟别人做的完全一样的话，可能后面创新点啥的会是个问题，这时候就要自己去衍生一些东西，这就要看个人了。
找到自己想过的方向后，剩下的就是完成毕设，写论文。
四
如何去开始写毕业论文
01 看论文（一）
没有写过论文的，这时候就要开始大量看论文论文，先看做的东西和自己做的类似的论文，看看别人的论文架构是什么样子的，先得出自己论文后续的一个大框架，或者说是一个大的目录。
比如，基本上一篇毕业论文都是六到七章
第一章 绪论
第二章 算法原理介绍
第三章 平台框架及关键技术
第四章 系统整体设计
第五章 系统实现
第六章 系统测试、分析
一般来说，一篇论文有以上六个章节，就可以把自己要做的东西说的很清楚了。
大概框架搭好之后，剩下的就是在框架里面填内容，根据自己的需求，填满一个个章节，初稿大概就完成了。
02 看论文（二）
上面的部分是把论文整体框架大概定下来，接着继续看论文就是参考别人的细节、内容。
先将自己的论文框架大概拆分成几个部分，比如绪论一部分，算法一部分，整体架构一部分，实验测试、数据分析一部分，然后再每一部分各找几篇论文，这时候可以找一些英文文献，后续写论文时可以走走“捷径”。
这时候就要抠细节了，看这些论文的时候，就要慢慢构思自己的论文该怎么写，同样的思路，自己可以怎么变一变，变成自己论文上的内容。
这一步走完，下一步就是整理好构思，正式开始写论文了。
五
开始写毕业论文
经过以上几步，论文框架和细节就整理好大半了，接下来就是正式开始论文初稿。
一个个章节来写，如果有些实验数据还没得到，就先把其它章节写好，剩下数据的那一部分后续再补上。
每个章节根据情况自行安排好时间，我当时花了大概二十天，写完了第一版初稿。因为之前没有写过论文，所以还是思考的比较多，如果是写过的，一星期就差不多定稿了，当时我有个师姐就是五天写完，又花了两天修改，就完事了。
除了用到数据的那一章，其余的章节都可以参考别人的论文概述模式，有些地方可以把英文文献多用几个翻译软件翻译，然后再整理成自己的话术，这样就算是前面所说的“捷径”，三到五天一个章节，一个月，初稿就基本完成了。
六
修改论文
第一版初稿完成后，还是有很多地方需要修改，把论文多看几遍，有语句不通畅的地方，修改好，图片、公式、格式这些都要慢慢修补好，自己觉得整理的可以了，格式没问题了（格式很重要，一定要排好版），就可以发给导师看了，看看还有没有什么要修改的部分，没有的话，就可以准备查重，做PPT，准备答辩。
七
总结
对于一篇毕业论文来说，最重要的就是要确定自己毕设做什么。当只知道一个大概方向的时候，就要去知网上多看别人在这个领域的论文，看看别人是怎么设计方案、实现系统，看看别人的创新点是什么，找到自己要做的东西，再去实现它，记住，一定要有一些自己的创新点，如果创新点不够，那就要看你整篇论文的工作量了，也就是看你这篇论文做了多少事，比如你的是算法，你可以跟一个算法作比对，也可以跟三个、五个算法作比对，这样就可以体现出你的工作量，说明这篇论文还是比较充足，可以作为一篇毕业论文。
最后
谈谈我当年是怎么写论文的
01 开题
开题的时候我只有一个大概的想法，所以当时跟导师说了下，然后师兄师姐帮忙找了一些应用场景，这就算开题了。
02 中期
中期汇报的时候，经过一段时间的。。。算是积累吧，基本上就确定了自己要做什么，不过论文所需的数据还没得出来。这时候跟着团队/导师项目走的好处就来了，基本上数据都有了，论文可以参考之前师兄师姐的，剩下的工作就会相对轻松很多。
03 做毕设
开始搭建集群，做毕设，开启熬夜之路，代码敲起来。
04 写论文
其实这时候我有部分实验还没做完，但是也差不多了，所以就开始看论文了。
和上面说的差不多，最开始为了找应用支撑算法，看了三十来篇论文，然后算法优化部分，看了四十多篇论文，系统方案设计相关的看了二十来篇，Hadoop、HBase等看了三十来篇，论文整体框架看了十几篇，这些看过的论文里面，有中文，也有英文，有别人的毕业论文，也有杂志类的，基本上是跟自己做的相关的，都会去看下，为后续写论文打基础。
寒假回家之后就开始写论文了，基本上每天上午写三个小时左右，下午休息，晚上看情况，三到五天一个章节，寒假期间就把第一版初稿写完了。
之前需要的数据有些没做完，然后又花了半个月左右，做完实验，准备好数据，把论文最后一部分补上去。
后续就是修修补补了，修改公式、图片、格式等，然后给导师看初稿，老师说有一个模块少了一些内容，建议补上，不然论文会有一点缺失感，然后因为快查重了，所以那两天每天gang到凌晨，改好了论文，给老师看了，没问题就去淘宝买了知网查重。
当时修改过的论文版本
当时淘宝买的知网查重的查重率是3.3%，学校后面又查了一次，貌似2.几，学校的低一些
主要是第一章 绪论占得重复率比重大一些，其它的基本上没什么。
总结：
每个人的一生都会遇到很多边界，有些边界可以突破，有些则不能。那些无法突破的边界就是你的极限，而划分边界的标准就是“阈值”。每次突破阈值之后，人生轨迹就会发生剧烈变化，其间需要你做出很多思考和判断，直到最后找到自己的极限 。转眼间又到了金三银四，也有很多小伙伴加我咨询毕业设计的问题，今天为大家推荐一位大数据领域前辈的毕设论文经验，希望对正在选题或已经开始写毕设的你带来帮助！
