18年年终总结

  18 年年终总结虽然会迟到，但永远不会缺席

回顾 2018 年

• 考研 （是不是该算到 2017 呀）2333
• 考研复试
• 本科毕业
• 毕业设计&答辩
• 读研
• 助教
• 实验室项目
• 学习前端基础
• 搭建博客（姑且现在算是搭了个雏形出来了）
• 补 java 基础（算了买了书 还没看完的感觉）
• 算法（算是准备开始补基础吧）
• spring boot & spring cloud（了解下现在较“新”的微服务架构吧）

考研

初试

  从 17 年上半年开始准备到 17 年 12 月 22 号考试,整个 17 年都在复习中度过。本来开始的准备如下：

• 17 年上半年过完数二的两门数学的第一遍 & 英语的单词
• 暑假  过第二遍强化 & 复习政治
• 9 月份开始过数学的第三遍 & 各科的往年试题（包括数一）& 专业课

  结果最后变成了：

• 上半年半摸鱼状态，结果最后只把高数的上半册给复习完做完题；英语的单词也大概背了一半
• 暑期学校还规定必须自主实习，自己找实习。于是乎整个暑假大部分是咕咕咕状态。毕竟找了老师实验室，接了一个活儿，从零开始入门 java web。幸而在室友的帮助下还是顺顺利利的交差走人。
• 虽说暑假还去报了个数学的复习班，花费了 2K 大洋复习两周，感觉还非常一般，大部分自己看书做题的时候都能总结  出来，只有一道题和一个极限四则运算的条件印象深刻。总之就是  着实不太值，如若真需要补习，还不如报全程班（甚至线代是边上课边复习的）
  （每天上课都是坐最后面两排，然而不是因为去得晚，只是因为前面的是留给VIP和全程班的，每个位置上还有编号，真是太真实了）
• 从 9 月份中下旬开始着手第二遍数学复习 + 政治复习。
  每天上午 10 点起床（反正也不去图书馆抢位置）背两个小时单词，吃完饭去自习，晚上 10 点回来，12 点睡觉
• 期间找了一位 dalao 去  一起复习，不得不说没开暖气之前的主楼和主南 10 月份和 11 月份是真的冷
• 11 月开题直接被否，1 月重开
• 最后不得不说肖秀荣老师 🐂🍺，甚至还记得考试前几天在主楼走道背肖四的感觉，不得不说最后还是挺稳的
• emmm，因为我们系的专业课考试是 C 语言和数据结构，花了一周时间做了做往年的题目，最后结果也颇为满意

  考研的  初试还是全凭实力的，大家都在同一个起点上，做同一个卷子，颇有一种高考的感觉，可是却也回不到高考的状态了（虽说高考也不想再经历了）。最后总结初试的经历，感觉还是有几点可以说一下：

1. 每年的考试范围都会在研招网上公布，要考研首先去了解自己考啥，具体都是啥
2. 如果你对自己的初试有  安排，那么你一定要了解一下学校在大三和大四的安排，因为你永远不知道学校会在什么时候给你扔一堆莫名其妙的事儿来
3. 政治早点开始好，9 月后开始的我，那两个月痛不欲生，每天复习得第一件事儿就是背政治，背不下去了，各种数学题泡着。重复着政治=>数学=>政治的无限循环
4. 因为时间的关系，我是不可能有大量的时间练习英语写作啥的，于是英二就靠着考研单词和最后两个月的突击写作练习撑起来，最后结果也算满意，本来也没打算拿高分，事实证明单词也确实重要
5. 专业课，看自己的  学校的情况吧

复试

  18 年 3 月初就是准备复试，各类专业课准备呀啥的，反正咱也没上机啥的。其他也没啥好说的，只是当时毕设老师人招满了，另外联系了一位导师，也就是我现在的导师。
  PS：如果你初试高，又联系了老师……

本科毕设

  说实话，当我从毕设老师手里面第一次拿到这个题目的时候，觉得不难嘛。可各种技术都不太会，外加还要去针对当前项目提出一种可行的解决方案。当时的我确实做不到 现在好像也不一定。毕竟咱们软件工程，引用百度百科如下

软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。

百度百科baike.baidu.com/item/软件工程/25279

简言之就是需要针对用户需求做出用户满意软件制品。

  虽说整个毕设过程中，开题、二次开题、中期和最终答辩都被怼出 shit 了，不过最终还是在学长的帮助下还是写了个 Demo 出来。 打心底里是十分感谢当时的那位学长的

1. 从毕设来说。当时的第一版 Demo 是学长写出来的，也是学长给我讲了  他对着这个东西的设计思路和想法。然后在此基础上慢慢完善了这个 Demo（虽然感觉没啥大用）。
2. 从技术来说。当时用的是 Spring boot + Spring Security + Oauth2.0 完成的 Demo，因为整个项目是基于 Spring cloud 的微服务架构，所以使用了能够这些能够方便集成的框架。可以说从 Java Web 以及微服务架构的角度来说，学长给我开了一扇窗。

毕业

   天之涯海之角来形容毕业的情况感觉十分贴切。本科的几位室友，一位已经远在美国求学，一位  在同一学校读研。
  回沙河拍照那天，站在原来的寝室门口， 又想起本科刚入学的时候初入北京。独自一人来到学校，到最后毕业的时候，普航 julao、小强、九哥、男神、托儿、儿子……大学也已是给了我太多太多。

读研

  战战兢兢地度过了初试、复试、毕设后，最终还是顺利本科毕业读研了。研究生的整体生活给我的感觉是较忙的，老师的项目、学校的课程和考试等等，到寒假最开始的时候（就是现在）还在忙助教期末  成绩的事儿。

项目

  第一次接到老师给的项目  应该是在 4 月中旬（ 巧了，那时候毕设还正开始做）。整体的内容大概是做 NLP（怎么大家都是机器学习，臣妾不会呀），对爬取到的文本的语义实体进行识别，如时间、人等。

  毕竟是老师给的第一个项目，还是颇为重视，花了一个月从零入门机器学习。吴恩达的 coursera 上的和斯坦福大学的公开课程都强行看了一遍，最后得出的结论是 ———— 臣妾看不懂（数学实在是难，特别是概率论）。

  于是转头直接寻找今年的 NLP 实体识别实现。还真找到了,16 年的论文，Bidirectional LSTM-CRF实现。于是想通过 python 实现这个  思路，再一看 keras、tensorflow 等一堆东西，emmm，还是直接去找别人实现的吧。

  就这样直到七月中旬，终于在把别人的  实现扒下来改改的情况下，通过一个开源的 Word2Vec 的预训练向量集和一个小量的训练集，这东西终于能跑起来并且能识别一定量的  实体了。

  最终这个方案还是失败了。为什么呢？做了这多，到最后一步才发现————没有数据！！爬取的数据没人去手动清洗（工作量太大），而且数据量太小，也不能保证训练出来的正确性。但是项目总得继续，于是乎硬着头皮直接人工清理了爬取的数据，然后做个可视化。本来还想清洗完扔进去训练看看，可当清洗工作快结束时，才发现最开始的清洗方法错了，导致清洗的数据完全无法扔进去训练。于是我的工作就变成了可视化前端+后端。

  对于这个项目，只能用心情复杂来形容了。

暑假

  暑假留下来参与了实验室的其他项目（可怜那时候还要去看机器学习），从学姐手里分到了一个还算  不那么困难的部分（感谢下学姐的怜悯）。

  暑假的项目在我的理解上感觉像一个 proxy，各类请求的转发和存储。Koa2 实现，于是边学 nodejs、es6、koa2 边写。不得不说 js 写起来就是比 java 感觉简单···毕设的 Demo 写得实在是太难受了。

助教

  这学期的另一个大事儿就是当了一门本科课的助教。其实读研之前曾经幻想过当助教（主要是当时也想复习点啥，比如算法？数据结构？）。可真正要去当助教的时候，才觉得十分蛋疼———因为研一又要上课、还有实验室的各种活儿。跟我搭档的另一位助教，经常自嘲为实验室最忙的人，大概是就是因为这些事儿吧。

  当助教，每周都要批改、统计 180 份各位同学的作业。对我来说一个晚上才能勉强改完作业，再花一个晚上才能统计完成。然而助教最难受的地方是  同学们的问题（虽然平时来问的同学不多，期末陡增）。毕竟是两年前的  科目，好多细节都记不太清楚了，可研一的课程、实验室的活儿一做完，根本没啥时间和精力去复习这门课，我只能说对同学们说这门课的助教我尽力了。

  当然，最后统计期末成绩的  时候还出了一点小纰漏 ，几位  同学的最后一次签到给计算掉了，只能真诚的给各位同学说一声对不起了（虽然他们也看不到就是了）。

学习

  整个 18 年可以说是被各种事情 drive 着去学习的一年

• 考研的时候被自主实习 drive 学了一波 Java Web
• 被毕设 drive 了解了一波 Spring Security、Oauth、Spring Cloud
• 被项目 drive 学了一波机器学习，虽然最后无疾而终，也让我明白我确实搞不懂机器学习
• 被项目 drive 学了一波前端，虽然到现在 css 依然是一块痛处

  以上 18 年的学习也让我对自己 19 年的有了一定想法，主要分为面向工程扩充自己吧

• 工程
  • 设计模式
  • 算法、数据结构
• 框架
  • vue
  • spring
  • node
• 刷题
  • leetcode? (面向工作学习 23333)