首先说下各高校普遍存在的问题，培训课上的东西真的过于基础了，别说是国赛了，模拟题都难以下手，小白们应该深有体会吧。那么培训有用吗？当然有，那些有用的算法是有一定难度的，先学学基础的知识可以帮助你们更好的理解好的算法。
在国赛中，一些大佬们都喜欢用高大上的算法，一是算法确实能得到比较好的结果，二是很少人会用，在国赛中更有优势。好的算法，肯定是难懂的，但可别怕学什么难得东西，只要掌握了学习方法，学起来自然很轻松。
接下来说下如何高效率得学习数模
首先说说队伍，队内一定得和谐，可别嫌弃谁，尤其是编程的同学，建模过于理想了或者超出的编程同学的能力了，这个时候不应该向其他小伙伴抱怨说自家编程不行，既然是个团队，就应该一起解决问题。
建模方向建议：可以说是队伍得领头人了，做题的进度掌握在建模同学的手里，为什么学校培训大多时候是在讲算法呢，算法是解决模型工具，同时自己掌握的算法多了，自然建模就轻松了许多，那么我们如何去高效率的学习算法呢？学现成的是最好的，公众号上整理了这么多算法都掌握了吗，可没什么人愿意把自己的东西带程序分享出来，一是麻烦，二是把宝贵的东西分享给你了，自己的优势就没了。学数模可别指望别人，学习是自己的事。算法的学习，可以看作是一个算法是很多公式组成的，别去纠结哪一个公式，要知道别人花了几年甚至一辈子研究出来的东西，一两天是无法掌握的，数学建模本身就是运用数学工具解决问题，算法是工具，所以我们懂得怎么运用就可以了，学算法如何高效率的去学，首先，了解下算法的机理是什么，懂这个算法的大致过程是什么，然后再去看算法的步骤。
此外，建立的模型编程同学编不出来是有原因的，接触到陌生的算法怎么可能一下子就理解了呢，所以建模同学在学习算法的时候，拉上编程的同学，一是不懂的步骤可以让编程同学从程序的角度解释下，二是建模和编程的知识同步，这样比赛中能节约很多讨论和互相嫌弃的时间。
建模同学平时有空多和其他建模的同学交流下，如果乐意分享，可以交流自己的经验，讨论的过程中不管别人是对是错，如果是错的，那就心里记得，做题的时候千万别出错。闲暇之余可以向编程的同学学习下编程，这样可以明白一个算法能解决什么样的问题，资料中可不会总结，但程序会告诉你这个算法的局限在哪里，比如要预测五年的数据，但是之后4年的数据，那BP神经网络还能行吗，肯定是误差很大的。
总之，不管是学算法还是看案例模型，首先了解个大概再去看步骤，在学算法的时候的和编程同学讨论，一起学习，这样也具有了编程思维，这样有两个好处的，一是在学其他算法的时候更容易理解某个公式的含义的，表面看一个复杂的公式，有很多参数没有解释，但是要知道程序能运行出结果是有一定逻辑的，所以拥有一些编程思维会提高学算法的效率，因为对于高大上的算法，很多问题是网上查不到的。第二，在做题的时候，建立的模型不会过于理想使得不能通过程序实现，再好的模型，如果不能编程算出结果，那这个模型还有什么用呢。学算法也有个讲究，比如评价类算法，从基础的商权法学起，或者层次分析法也可以；学神经网络从BP学起。层层递进，然后学好的、高端的算法。目前可以先把小哥哥整理的算法理解了再去看其他的都可以。
编程方面建议：刚也说了，和建模的同学一起学习算法，了解队友总是好的，那么平时怎么锻炼自己的编程能力呢，首先就得锻炼下自己的编程逻辑思维了，首先从翻译程序开始，小哥哥翻译了这么多的算法程序，可以把整理的程序拿来一个个看，先别看批注，自己翻译，一步一步来，遇见不懂函数可以到CSDN博客上查找，都有详解的，比如sort函数，功能就是排序，但是sort（x，1）和sort（x，2）是分别是什么意思呢，那么是否可以输入一个矩阵运算下，然后就知道了sort（x，2）是将每行按小到大的顺序进行排列。如果看了解释还不明白的话，可以带数据进去理解下。把小哥哥整理的程序都翻译一遍之后，可以到程序员开发网上搜算法的程序，进行调试，上面的程序大多数都是少程序、加密程序了的，尝试去补充、破译程序，之后的编程能力足以应付国赛了。在学算法程序的时候，尽量和建模的一起学，建模看步骤，你看程序，一步对着一步来，谁不懂就讨论下，这样学习的效率很高，半小时之类掌握一种算法是不在话下的。
论文方向建议：一篇质量好的论文，除了精炼的语言描述外，图和表是很必要的，如果模型的步骤比较多，那么可以做一个流程图出来，然后只对重要的公式描述即可，如果遇到数据题，那么在问题说明或者在符号说明后，可新建个标题，分析下数据，比如统计某指标的分布情况，此外编程求出来的结果，matlab作图其实不是很美观，建议将结果导入origin中作图。这是作图，很多学长学姐都在说写论文的多看优秀论文，看了真的有用吗，网上分享的论文有多少是高质量的，感觉看了所谓的优秀论文并学不了什么哈，那么在选取优秀论文的时候可以看下，论文中的图做得怎么样，尤其是流程图，可以记下：高质量的论文一般都会有visio等软件做的流程图，而且是彩色的，以及数据图，绝不会是matlab的结果图，会通过其他软件制作，以这个标准去筛选论文，一般这样的论文不管是语言描述，还是逻辑感，一定是非常不错的。论文的语言描述，其实靠的是经验，可以找写论文的学长学姐交流下，看看他们写论文是怎样的套路，在写论文的时候可别说自己的模型不好，不过结果怎样，不好就说的委婉，效果好就随意吹牛，理直气壮哈。写论文一定的写出气势，如果问题不能很好的解决，可以少谈模型和结果，多用语言和图描述问题解题步骤。
总之，论文靠的是经验，可以先看看高质量论文，然后再去看比较次的论文，然后在旁批注，怎样写更好，这样锻炼数模论文的写作能力，很快的就会成为一位论文大神了。建议写论文的同学学号visio和origin这两个软件，如果word会作图，那么可以不学visio，word能做出一样的效果的。
论文方向的同学也不是只顾着锻炼自己写作能力，建模和编程在讨论的时候参与进去，做个打杂的，帮帮查下资料，至少要对算法有一定的了解，比赛中也知道怎么描述。
一个队伍中每个人都有自己的重任，但并不代表只负责自己的方面，相互交流才能有效提高队伍整体的水平。