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如果想考动画、动画（游戏艺术方向）、漫画、新媒体艺术、数字媒体艺术、艺术与科技这几个专业方向，是需要参加艺术类专业考试的。（22级招生人数、学费如图所示↓）艺术类专业考试，包括省统考和中传校考。统考的报考时间、考试科目、考纲等信息，可以到生源省的考试院等相关网站查询。
面试；专业作品展示；包括素描、色彩、速写等基础作品5张以上，当然如果画得好，多带一些更好，30几张才比较有诚意吧？口头交流；包括擅长科目（专业），文化分数段，以及你对漫画、动画的认识和看法、有时还会问你一些动画大师的作品，以及让你复述命题创作的构思与借鉴的画师风格等。。
下面以22级最新招生简章为例看一下中传动画校考的流程和考试内容：初试考文史哲 初试通过进入复试，复试考试要求见截图：复试通过进入三试，三试具体要求22级简章中未公布（具体方案见学校后续通知），往年的话是有面试和笔试（手绘，可能会有素描、速写、命题创作等），有可能线上，也有可能线下考试。
中国传媒大学动画学院有分4个方向，分别是动画系、数字艺术系、游戏设计系和艺术基础部.。招生一是比较重数学，面试的时候问题天南地北；二是要一定的基本功类。
首先我们来看一下中传播音三试的考试内容1）自我介绍。内容包括：准考证号、姓名、身高、特长、报考本专业的原因、个人的优缺点以及在专业能力方面的优势与不足等。考察的是学生的整体状态和心理素质，如果连说介绍自己的情况兴趣爱好特长都磕磕巴巴，那就更别提介绍别人的事儿了。
文过专排”的录取规则进行录取。中国传媒大学动画专业校考分为三试。初试考文史哲 初试通过进入复试，复试考试要求见截图：复试通过进入三试，三试具体要求22级暂时还未公布，往年的话是有面试和笔试（手绘，可能会有素描、速写、命题创作等），有可能线上，也有可能线下考试。
1、XGBoost（Extreme Gradient Boosting）算法原理是基于梯度提升决策树的一种高效实现，它通过集成多个弱学习器来构建一个强学习器，从而完成复杂的分类或回归任务。首先，XGBoost的核心思想在于&ldquo；提升&rdquo；。它采用加法模型，通过不断添加新的决策树来修正之前模型的错误。
2、要理解XGBoost算法的原理，首先需要了解Boosting算法。Boosting算法是一种将个体学习器组合为更复杂学习器的机器学习方法，强调个体学习器间的强依赖关系，是串行集成学习方法的代表。相比之下，Bagging算法属于并行集成学习方法。
3、Xgboost算法概述 Xgboost是一个提升算法，基于GBDT改进，其决策树采用回归树模型。与一般的并行计算提升算法不同，如随机森林，Xgboost采用串行计算策略。它首先构建第一棵树，根据该树的损失效果构建第二棵树，以此类推。关键在于如何选择后续每棵树以构成整体并优化性能。
4、构建目标函数多棵树预测时，预测值通过累加得到。目标函数包含损失函数和正则项，损失函数衡量预测与真实值的差异，正则项控制模型复杂度。具体公式如下：[公式]目标函数的构建是为了优化求解，XGBoost将复杂的函数转换为易于处理的形式。
5、XGBoost模型是大规模并行boosting tree的工具，是目前较好的开源boosting tree工具包。在了解XGBoost算法原理前，需先了解Boosting Tree算法原理。Boosting方法是一种应用广泛、有效的统计学习方法，其核心思想是将多个专家判断综合，优于单个专家判断。
6、XGBoost是基于梯度提升树的机器学习算法，以其大规模处理、高效性和准确性而著称。该算法通过迭代训练一系列弱分类器，每一次迭代都致力于拟合前一次迭代的残差，从而构建一个强大模型。XGBoost引入了正则化项来控制模型复杂度，包括L1和L2正则化，以防止过拟合。
陈天奇，上海交大ACM班06级学生，APEX实验室13届硕士毕业生，现为美国华盛顿大学博士生。其研发的XGBoost、MXNet和TVM三项机器学习系统，因其卓越的性能和广泛的应用而受到学术界和工业界的高度评价。陈天奇博士将在一年后加入卡耐基梅隆大学担任助理教授。
陈天奇在华盛顿大学完成了三个机器学习系统的研发，分别是XGBoost、MXNet和TVM。首先，我们来看一下XGBoost的强大。在kaggle上，凭借XGBoost实现过的model拿过冠军的人不胜枚举。
陈天奇在学术和工业界取得了显著成就，他研发的XGBoost、MXNet和TVM等机器学习系统，被业界认为是新一代机器学习系统领域最具有影响力的华人学者之一。他的故事将激励更多学弟学妹。陈天奇的学术之路始于2006年，加入ACM班的那一刻。
机器学习领域的顶尖：caffe作者贾扬清，xgboost作者，mxnet主要贡献者之一陈天奇。像老赵说的，感觉到总有一天R大会让全世界的程序员知道这个名字。
1、决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点）。xgboost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。其能够实现在特征粒度的并行。
2、本文将深入解析xgboost算法的核心原理，主要涉及损失函数正则化、切分点查找算法及其优化，以及叶子结点取值确定。由于稀疏感知和并行化设计部分还未全面掌握，建议对xgboost感兴趣的读者参考原始论文以获得更全面的理解。作为提升策略，xgboost基于CART回归树，通过累加预测结果构建加法模型。
3、梯度提升树在垃圾邮件识别、异常检测和广告点击率预估等领域表现出色，这主要归功于树模型本身对数据关系的挖掘和在大规模数据集上的工程学习能力。
4、Xgboost是一个提升算法，基于GBDT改进，其决策树采用回归树模型。与一般的并行计算提升算法不同，如随机森林，Xgboost采用串行计算策略。它首先构建第一棵树，根据该树的损失效果构建第二棵树，以此类推。关键在于如何选择后续每棵树以构成整体并优化性能。
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