導火線
晚上跟高中同學說我近來的狀況，無意中他提到：「如果當初沒意外話，今年估計你就是一名老師了吧」。這讓我很是懷念以前的日子，這四年來過的很快，開始想著當初是怎麼過來的 ：
高考
本人英語不佳，高考只能靠理綜和數學撐著，那時候剛好上了2a
線，純屬於2a尾，不過也罷，人嘛，努力了就好。到了開始填志願了，那時候我一心想當一名初中或高中教師，很喜歡在講台上淋漓盡致的感覺，所以在2a檔上全部選教師專業，老爸老媽極力反對，叫我不要一根筋，後面還是選了，可惜天不人願，乙個都不中，後面接到一學校打**來說「我們學校只有小學教育」，我.....心裡有種說不出的滋味，因為不想以後面對的是一群「小叮噹」，所以放棄了這個學校的錄取。
沒錢讀2b，無奈下轉至3a線，老爸老媽開始對我有怨言，說當初就應該聽他們的話，然後，我只能聽他們的報了。起初，老爸說報工程，可是後面怕我這小身闆在工地吃不了苦，就放棄了，後面不知老爸從**聽說計算機以後很賺錢，就說報它了，然後，然後就報了 軟體設計 ，也「如願以償」的進入大學。
大一
雖然帶著不屬於我的專業進了大學，但還是充滿著好奇和憧憬。經過「無比殘酷」的軍訓生活，開始進入了學習專業的步伐。
第乙個接觸語言【c】。本身英語不佳的我當看到mian,int,double,printf,%c,*p這些專業用詞的時候第一反應就覺得選錯了。第二天找班主任談話，問是否能換專業，班主任說換專業要等大二，還必須成績優異才行，頓時心中一陣狂風暴雨，心想：我乙個大專生花一年學習，都成績優異了，還何必換專業呢，畢竟我只有三年的時間（個人想法）。沒辦法，開始接受事實。
大一第一學期結束了，看著第二學期的課程，想去圖書館借幾本書趁寒假看一下，後面在圖書館看到一本叫「c#從入門到精通」的書，剛開始看，以為是c的深入探索，就借了回去看，然後我被它吸引了，不是被c#，而是被vs，是的，這個被稱為「界上最強大的ide，沒有之一」的工具，記得一開始看到是他強大的智慧型感知，可能由於是處於懶惰，所以看了非常感興趣，經過克服安裝vs2008過程中的種種問題，終於開始我的第乙個c#程式設計，或許我應該說我是因為vs才喜歡上了c#吧。就這樣，寒假的時候大部分同學都回家或打工了，而我卻選擇在學校去圖書館吭書，慢慢的，接觸了c#的語法，理解什麼是物件導向，什麼多型，介面，類，委託等東西，但只是學，理解，還不會用。大一第二學期來了，慢慢的學以致用了，那時候是從winfrom開始的，做乙個小的程式出來就多乙份自豪感，後面有學了sql server，跟c#結合起來，頓時覺得高大上了。這時候已經從學，到了用，再到繼續學。
大二
這裡也要吐下槽，我覺得像ajax，mvc，ef這些實用的東西，我就不明白為什麼學校不教，連個基礎都沒有，起碼上一節讓同學們知道有這個東西存在也行呀。可是一直到畢業都沒見老師教過，還一致強調拉控制項多好，多方便。不知道其他學校是不是，還是說大專比較坑。
大三（第乙份工作）
應該先回到大二暑假的時候，那時候聽說大三要實習，所以想趁暑假就開始行動，開始網上找工作，什麼前程，智聯，58等投，投了幾十份，基本都是石沉大海，終於有乙份面試的通知，我那個興奮不已呀，第一次面試沒經驗自己準備了自我介紹和練習的專案，剛開始是筆試，都是概念題，就是那些什麼是物件導向，什麼多型，介面，類，委託，什麼是儲存過程，為什麼要用它等，後面我根據自己的理解寫上去，不知道是表達能力不足還是面試官要求比較官方的答案，顯然面試官不太滿意，然後問了我一些技術的，當聽到我會ajax和jq這些的時候，面試官笑著問我「你還這些麼？」，顯示是看不太起我這個還沒畢業的在校學生。後面就叫我回去等通知。第一次面試就這麼吹了，但是感覺自己變現也沒那麼差呀，不過還是接受現實，畢竟每個公司都有自己的一套招人準則吧。
第一次面試雖然失敗了，不過也學會了一些東西，知道怎麼去準備，怎麼去強化，怎麼去「投其所好」。之後經過師兄的指點，修改了下簡歷，把一些技術點，專案點羅列出來，提高求職的機會，這次，明顯比第一次好多，接到了幾個面試**，去面試的時候也做了充分準備，不過好奇葩的是記得有幾家公司，我明明寫著在校讀書，實習的，通知我過去後聽到我還沒畢業，就說我們不招實習的。這不是坑麼。終於皇天不負有心人，被一家做資料處理系統的公司「買」了。不過人家也是有條件的，還記得當時的鵬哥（就是我當時的老大）說：我們有兩個月的考核期，這兩個月只有500塊補貼，過了考核期可以給你公升到2000左右。那時候的我並不是看著錢過去的，人家肯收我，我已經很滿足了，雖然回到學校有同學說什麼工資太低什麼的，不過心想「人家都肯給你去學了，你還有什麼要求」，所以就答應了。
進入公司，公司大部分是用ext.net來做資料處理系統的，當然也有用esayui，那時候才知道原來還有 ext.net，esayui等這些前端框架。一開始鵬哥給了個專案，叫我看，說給我維護和公升級，專案底層還好，是ado.net呼叫，基本都看得懂，ext.net剛接觸還不懂，幸好官網有大量的例子，看了
一、兩天，大概能上手，後面從維護開始到了開發。期間認識了一些人，也開始第一次接觸到了。確實，是開發者乙個談論，交流，學習的好地方，現在已經習慣了每天都要逛一下，時不時關注一些大師看是否有新的作品出來。也是在上開始了我正式的mvc學習，因為那時候很多人都在說mvc，自己就去學習，去**，後面發現mvc確實是一種很好的設計模式，到現在都愛不釋手。
大三下班學期有課，教一些專案的開發，不過那時候的我已經心不在學校，再加上自己都出來實習了，所以都是逃課，好在那時候自己學得比較多，跟一些老師還談得來，期間還幫主課老師做過專案，所以老師也就沒怎麼說。後面是受到了老師發出的通緝後，就請了幾次假回去「應酬」下。
畢業
在第一家公司一直做到5月份，那時候要回去學校做答辯等之類的東西。後面就請了幾天假，在學校的時候晚上沒事都會逛逛，後面開始想著在公司學到的東西，那時候畢竟是資料處理公司，在資料庫上學的東西就真的很多，包括一些複雜的儲存過程，sql**，遠端服務呼叫，監控，報表，資料庫快照等，還學到了一些調優的方法和資料的日常維護行為。但是在.net層面來講，太過於侷限了，基本都是以前端ext.net為主，後端要麼是ado.net，要麼就用linq，之前提議鵬哥用mvc，可是在公司的專案上確認用不上，所以前思後想，最後還是決定辭職去外面在闖一下。回到公司後跟鵬哥說了我的想法，雖然他很想挽留我，一度也幫我跟公司提薪，但最後還是抱著「君子不強人所求」的心態成全了我，走的時候還對我說：如果你找不到合適的，可以考慮再回來，我可以幫你跟公司說下。
這裡真的很感謝鵬哥，教會了我很多東西，無論是做人，工作，還是技術，都可以說是我出社會的第乙個老師。
就這樣，對人，對事，雖有不捨，但我還是離開了第一家公司。
第二份工作
在離開了第一家公司了，我開始重新寫簡歷，投簡歷，可能有了之前的工作經驗，這次很快就能收到面試通知，不過作為那時候即將畢業的我，已不在像當初一樣只抱著「只學不賺」的心態了，考慮到後面畢業了，各方面生活壓力還有女朋友等，覺得這次找得工作不僅是要學，還要邊賺邊學，所以選擇公司的時候還是蠻謹慎的。最後，在三家錄取的公司裡面，綜合考慮後，選擇了現在的這家公司。
公司是在做產品軟體開發的，主要是以mvc開發模式為主，這個也是我當初想進來的原因之一。在公司主要是做一些新專案的開發和舊專案的重構，維護，公升級。只是公司流動性太大，可能也是跟福利不好的原因吧。有時候專案需要經常加班，不過我蠻喜歡那種氛圍的，大家是乙個團隊，不是單純的個人賽，做累了開會小玩笑，有不同的想法交流來交流去，就算加班比較累，看到不是只有乙個在奮鬥，心裡就踏實很多，也很願意一起做下去。
儘管在公司學到了很多東西，認識了很多高手，但公司的人員流動性確實異常的大，領導和同事可謂一批又一批，專案做到一半辭職走的也有，剛來不久就走的也有，連我覺得幾個很要好的同事和老大也都相繼離開了。之前看透了公司沒有福利，開年回來有打算是否要換的念頭，不過在老大的開導下，最終還是留了下來。我以為我可以堅持，最起碼到明年公司搬的時候才重新考慮是否要走，但是近幾個月來公司經營狀況越發低下，五險一金也沒交了，工資也不按時發了。公司內部人心散亂，辭職的辭職，請假的請假，我也似乎意識到了危機，在跟老大交涉後還是選擇了辭職，雖然老大跟我談了幾次，不過我還是想堅持自己的想法和決定，即使接下來的路充滿著未知，也想去闖一下吧。只是多乙份不捨和感激。
現在
目前已經跟提出了辭職，可能再過段時間就要離開公司了。現在想想這一年多收穫的東西真的很多，也非常感謝在這一年多來教我，幫助我一起學習的同事。
這兩天有跟乙個親戚說已經辭職的事，他問我是否要放棄開發，去他公司開發。我，可能太年輕了，不會把握機會，一心還想去接觸一些新的技術，所以就拒絕了他。其實辭職後蠻擔心後面找不到合適的工作的，現在又是高峰階段，不過也罷，只要有一門技術在，肯花功夫相信還是餓不死的。
後面要開始準備簡歷，準備好去迎接面試了。今天女朋友叫我說，辭職了就休息一段時間，不要把自己累壞了。心中無數個喜悅的種子在開花，突然覺得如果萬一我找不到合適的工作該怎麼辦，我問她我後面找不到工作怎麼辦，頓時女朋友對我翻了個白眼，然後說「我養你」，接著我就對她無數個「麼麼噠」~~~哈哈~~~
想想這幾年來從乙個毛頭小子都進入社會，融入工作中，真的成長了不少。
我也是從乙個普通的大學生走來，一路上跌跌宕宕，什麼都沒有，只是保持乙個良好的學習心態吧。希望有跟我一樣的朋友能引起共鳴。
未來，還要繼續走，不是不能停，只是停不住。
什麼是過擬合問題,怎麼樣避免
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為了得到一致假設而使假設變得過度複雜稱為過擬合 overfitting 過擬合表現在訓練好的模型在訓練集上效果很好，但是在測試集上效果差。訓練集的數量級和模型的複雜度不匹配。訓練集的數量要小於模型的複雜度 訓練集和測試集特徵分布不一致 樣本裡的噪音資料干擾過大，大到模型過分記住了噪音特徵，反而忽略了...
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