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想起去年此时,壮志满满,感觉自己可以一天工作25小时保持高效,做事从不拖拉,然而现在却非常墨迹,寒假开始要完成的事拖到现在,或许明年也不会再写了吧。
去年这个时候,我说我想学算法(刷ACM)和做项目(学MFC)。虽然现在看当时的想法很native,但是也是有一定道理的。
这两个方向可以说是所有计算机类专业学生的共同方向,学术与工程,虽然听说大多数人以后都是走工程道路。这两个方面相辅相成,搞学术需要工程师来实现想法,工程需要学术的产出作为理论基础。
当然不是说学术方向都是算法,也不是说工程方向只是做项目。都有夹杂着的。
学术:
ACM有空可以刷一下,不能太沉迷。
做研究的话主攻方向可以人工智能方向(但是这个还是太宽泛,但是太清晰我也说不出来,比如说像在机器视觉,或者自然语言处理,还是大数据分析等具体领域应用),目前是计划先搞机器学习算法,然后搞几个数据挖掘比赛,学一下如何处理数据。
但是这有个问题,学机器学习算法见效非常慢,然后我又是一个非常功利的人(我想搞机器学习是因为听说薪酬高,而且现在是移动互联网下半场,它的浪潮过去下一个时代就是人工智能时代拉。如果搞web开发的薪酬能高于数据工程师,计算机视觉开发之类职位,我肯定会毫不犹豫地转web的。)学算法可以看吴恩达在斯坦福的公开课我觉得,不过一集相当长,1个多2个小时。
为什么说见效慢了,前段时间学的唯一动力是要写论文,我要努力使我的论文没有逻辑错误因此我要去研究算法的内在理论。而实际应用,我一行API就解决的事好吧。
还有就是数据处理,这个的效果可以在数据挖掘类比赛体现出来,目前就照着《利用python进行数据分析》在学,感觉整本书就是一本工具书。学得很浮躁,翻得极快。
工程:
工程能力在学校是学不到的,努力找实习吧。
现在也没有什么见效快的学习方法,总结一下接下来个人学习计划:
1.数据分析方法。结合《利用python进行数据分析》
2.机器学习算法。斯坦福公开课,周志华《机器学习》
3.有空可以刷一刷ACM题,不可沉迷。
这学期计算机网络,操作系统,数据库就要来了。这种程序员的基础也要好好打。
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