人生
人生分為好多個階段,大學前的18年
,我懵懂無知
,嚮往美好。大學四年
,我雖然不太勤奮
,但是也算好學
,從懵懂無知的少年
,走到三觀已立的青年。
我現在走向了我青年第二站,讀研的歡樂
(kubi)時光,
心中很多感悟
,對未來很多憧憬
;我要記錄下我一次次的計畫
,銘刻下每一步的腳印。未來是深淵還是星辰大海
,多年後在回來
,我相信我會明白的。
以前寫過csdn,那時候在學校計算機學科基礎學科
,後來感覺就像乙個讀書筆記,已棄
.然後自己在github上面布了乙個部落格
,記錄我學習
hadoop
的過程,
但是在上面沒有人交流
,感覺自己活在圍城之後。現在那兩個就留在那裡做個幾年吧
,我要在這裡開始新的學習之旅了。希望能認識到一些好朋友
,一起交流學習。
研究生計畫
2017-3-27 擬錄取後第一次做計畫,試水
3月27日,
杭電研究生複試結束了三天了
,辛苦了
11個月
,沒有白費
,總算考上了
.現在依舊會迷茫,至少找到了方向
.從現在到19年底
,這兩年半多的時間
,我將會在杭電度過
,我相信杭電給我了足夠大的平台
,我會好好珍惜的
.好了,先說下我在擬錄取後這幾年目前的規劃吧
.第乙個階段 3.28-7月初
,這段時間是本科最後乙個階段
,這段時間整理自己思路
,完成畢業
.開始學習機器學習剩餘課程,python程式設計應用
,matlab應用,
英語四級
(渣渣英語
,怎麼救
)機器學習:南大周教授的書 吳恩達公開課
目前對於機器學習的想法:一種工具用於做資料分析的
(目前的看法
)以後準備聯絡kaggle: the home of data science，把
101，
playground
這兩個級別的比賽刷一遍
機器學習應用大神(熟知各類模型演算法的組合和優劣，能依據具體業務設計模型
):多看
ml工具書(比如
、prml
、esl
、fml等)
，多寫**
數學:線性代數（線性空間，矩陣計算，張量） mit公開課
概率論和統計
重中之重
數值數學（數值代數，數值分析，線性規劃，二次規劃，凸優化理論，常見的數值優化演算法）
關於數學,詳細的描述
程式設計技巧: python機器學習
python
資料探勘
python
爬蟲(***)
matlab 最優化
android基礎開發
apache spark
r語言c++
英語:繼續考四六級~~
具體計畫:
1.英語準備四級,不能再不過了!!!!
2.數學 概率論與統計,參考python與matlab做資料分析 ;高階:matlab最優化
3.機器學習入門 南大周志華的書,coursera.org上的公開課.與機器學習實戰-python
4.android入門
4月份 *************
每天一節台大機器學習的課程,雷打不動,不會的話利用當天剩餘時間充分學習,實在不會也要跳過
共32節課,預計5月勞動節假期前結束!
預計4月15日之前結束python基礎學習,包括 python 基礎,python基本庫的使用
英語繼續好好看
摘抄:第一階段:以《數學之美》為代表的科普類讀物。通常作用為開發興趣的。
第二階段:《機器學習實戰》、《推薦系統實踐》、《海量資料探勘》等實踐類書籍。在學中用，在用中學，實踐中摸清套路。順便了解一些基本模型。
第三階段:《統計學習方法》、《資料探勘導論》、《資料探勘（韓家煒）》等介紹類書籍。會對
ml方面涉及到的技術做乙個淺層次的介紹和全方位的了解，有少量數學內容和推導。第四階段:《
prml
》、《esl
》、《》這類高階類書籍。包涵大量理論知識和數學推導（尤其是習題），有助於了解
machine learning
方法背後的本質和思想。
寫在研究生入學之前
明天就是研究生報到的日子了，呼，總感覺日子過得好快！當初決定跨專業考研的時候，並沒有和家裡的人說，老爸以為我考的是本專業，老媽則不在乎那麼多，只要考上了就行。跨校跨專業，我還沒有那麼多的魄力，但再給我選一次的話，一定去浙大這樣的一流學校了。最後的分數還算差強人意，56 62 100 101.我就是按...
保送研究生
大四了，不是找工作就是考研，不過我走的是另外一條路，就是保送研究生。其實如果要找工作，憑我的資歷，在j2me，移動開發這個領域找到合適的工作是比較容易的。但是我還是想學習更多的東西，於是選擇讀研究生了。別人都說，川大的研究生沒啥讀的了，但是我又不想複習考試，我是比較懶的，所以就選擇保送了。我的成績不...
研究生之初
不知為何，想寫點東西記錄下自己的讀研經歷，同時呢也可以把學到的一些東西分享出來，希望有同道之人共勉，一起學習進步。我呢是學計算機的，在九月保研，其中也有著糾結，就不多說了塵埃落定。說一下區別吧，本科就學比較多的數學，工數，線代，離散，概率論 啊，還學了物理 我還是挺喜歡的，不過有化學就更好了，當然，...