大一前的暑假：刷完了 Andrew Ng 的机器学习课程，理解了一些机器学习的原理，但缺乏代码实战。除此之外，在 AizuOJ 上大概刷了 300 道左右的题，对 cpp 的数据结构和算法有了一些了解。
九月主要学了 Flask，Bootstrap 和前端三剑客。写了一个论坛网站，包括用户验证系统，图片上传与存储系统和搜索系统。同时，进了学校天文实验室，主要负责 web 的开发。
十月开始学 React，写了一些简单的前端应用。比如康威的生命游戏。并在实验室里开始做一些图片处理的任务，因此学了 openCV。并开发了一个图像处理软件。
十一月我发现数据的重要性，因为所有的应用都需要数据支持。因此如何采集数据整理数据分析数据变得尤为关键。我首先学了 bs4，并爬了一些网站（NASA，PH 等）。爬虫的学习比较简单，但是对数据大量爬取还需要更高性能的程式。然后数据处理和分析主要用 pandas，numpy 和 matplotlib。这个库的学习还是比较简单的，就不多说了。当时还看了一些 devpost 上的 project，发现很多都用了 nlp，因此初步学了下 langchain 的使用，并用 langchain 和 streamlit 做了一个 写邮件的程序。web 方面，学了 socketio。跟这教程磕磕绊绊写了个 chatroom，其实觉得自己没学懂可能之后还要学。
十二月主要聚焦于机器学习和深度学习。毕竟我觉得我在实验室做的没啥智力挑战，因此想搞点逼格高的。同实验室的大一已经能用 tf 手撕管线了我还啥都不会。因此开始学习 sklearn 和 pytorch。前者主要看书，大概五天就过完了。后者现在还在学，已经刷完刘二大人的教程，能做些 DNN，但 CNN 和 RNN 还在学习的过程中。与此同时，实验室在 NASA GCN 发了一篇观测报告，也算是人生中第一个“publication”吧。
课业上难度不高，被 sb 亚洲电影课坑了没拿满绩只有 3.93。专业课只有离散数学和数据结构，都以 99% 通过（离散数学四次考试全部满分）。明大的非 Honor 课程还是蛮简单的。
寒假主要是继续学 openCV，pytorch 以及 web。现在想给图像处理软件写个网页界面，以及根据在 ph 爬来的数据写个数据可视化网站用 D3。下学期想换个实验室做多媒体方向的研究，教授正在联系中……
这个学期最大的收获就是对技术的恐惧没了，毕竟接触多了发现很多技术的底层逻辑都是相通的。以前会因为学新技术而感到恐慌而现在这种感觉基本不存在了。同时也开发了自己的一套学习方法论，这点我觉得还是蛮好的。
下个学期想开始一些更 serious 的研究工作，如果能出篇正经的 paper 就更好了。除此以外，下学期也会更多玩玩 hackathon，提高工程能力。
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