2018年10月26号，觉得该把这段时间做一下总结了， 大概包括心理变化方面、找工作方面吧，csdn为什么没有表情可以用，并且终于在上线新版之后变得没有那么多bug了，快捷键也能用了，界面看起来还可以，为什么把标志性的红色不见了，红色变成了蓝色，蓝色变成了灰色，还是觉得红色最CSDN，要不然写着写着都不知道在哪个软件上。
去年的这个时候师兄师姐在找工作，每天都来去匆忙，然而去年的我还在佛系搞课题，根本没想到自己找工作的时候找什么工作，找专业的还是非专业的，找什么岗位，只是一心看论文，虽然什么东西也研究不出来，什么结果也得不到，整天用MATLAB仿真，其实到现在MATLAB用的也不怎么样。
研究生期间很幸运的拥有一个年轻漂亮能力强的小导梁老师，研一刚开始的时候入门数字信号处理，直接上手看英文原著，还记得当时一个单词一个单词查的时光，现在想想其实可以先查中文的介绍，然后再看英文会比较简单。研一中期开始学图像相关的东西，老师说研究图像的“相位信息”，当时真的是无比懵懵哒，查“相位”，一查全都是物理方面的相位，最后才发现是图像傅里叶变换后系数的相位。傅里叶变换本来就是本科期间的神理论，经常有人说傅里叶变换就是在神的角度看你的问题，是啊，把时域的东西变到频域来看，真的不知道傅里叶是怎么发现这个频域的。傅里叶变换刚理解完开始理解小波变换，解决傅里叶无法将时频域连接起来的问题，可以分析每时每刻对应的频率，对一个标准的母小波进行各种伸缩变换来适应不同频率的信号，对应到图像中就是，边缘、角点、纹理等细节信息就是高频信息，也就是时域的灰度变化快的地方，过度区间就是低频信息，也就是灰度变化很缓慢的地方，小波变换可以适应与不同频率信号的分析。对绝世美女Lena图进行了基本的小波分析之后就到了双树复小波，当时也是理解老难了，保留一个低频图像，六个不同方向的高频信号，然后建模分析，做了很多实验，还自己写了非下采样双树复小波，打算用来做边缘检测结果的融合，反正是前前后后一直在好好学图像，一直在做实验，用实验来验证已知的理论，还挺有意思的，重构啊，边缘检测啊，阈值设定啊什么的，真真切切的被老师看着手推了一篇经典边缘检测论文的公式，对图像信号的提取，边缘信号的形态都有了比较实际的认识，虽然后来也没有再做下去边缘检测了，但是真的很感谢老师带给我的思想和学东西的方式。
转眼就慌慌忙忙过完了研一，来到了研二，研二第一学期末也就是十二月底是要开题的，但也就在十月中旬的时候老师开始让我做图像分类，又是一脸懵啊，还是自己手动搭建多级网络框架，哈哈哈，开始了。读了很多论文，不过老师说的很对，你连一篇真真正正读懂的论文都没有，要不然你早就找到自己的点了，读论文很飘，经常讨论的时候被问到很多没考虑到的点，其实很多东西是不会的，也有查的，但是真的查不到，数学知识（线代、随机过程、概率论等等）和数学思想并没有真正的理解，查到一分，理解一分，还是get不到论文中的思想，其实我也在慢慢钻进去。然后写开题报告，开始的时候写了两部分，分别是边缘检测和图像分类，后来老师说先写一部分吧，把图像分类写好都很不容易了，然后就费劲的重新写了一篇两万多字的开题报告。有时候看论文看好多天，还不如老师一句话来提炼一下我要写的思路，果然老师还是厉害，佩服的不得行，老师的思路很清晰，你要解决的问题是什么，传统的方法有什么缺点，CNN有什么特点，那么你建立的这个轻量级散射多级网络有什么优点，也就是不用海量的样本，不用很长的训练时间而是使用预定义的滤波器作为卷积核来提取信号，还有一个就是能在数学上分析为什么要利用多级结构。嗯，思路无比清晰了，ppt改的比较有条理，开题前把ppt发给负责收集的同学，第二天碰到以前的舍友说她们教研室的人都说我的ppt做的好好看，而且很美，很清晰，各种飞和条条框框，哈哈哈，开题的时候还比较顺利，老师没问很深的问题。
记得去年有一次和老师聊天，老师说问我以后想干哪方面的工作，我说想干一个非本专业的工作，不用费脑子，老师说为什么咱们学校很多研究生出去干专业的工作会很吃力会很难跟上公司的节奏，就是因为从本科开始就没有形成学习问题和思考问题的方式，只会被动的接受一些理论或结果，而从来不问为什么，从根本上就没有理解，只是知道一个概念而已，这在以后是很害怕的，因为各行各业发展到现在，很多方面已经很成熟了，而想要创新必定是在细节上的，你们连为什么都不知道，更不用说细节了，所以研究生期间要培养的是你们的思维方式，并不是要发多少论文，得到多少成果，虽然能有这些是更好的，但这不是终极目标，终极目标是让你们知道该怎么学习，该怎么搞研究，该怎么思考，该多问几个为什么。从老师说这些话到今天应该已经过去了一年了吧，但是我还是记得很清楚，虽然能力有限，但是思维要开阔，思维决定了你能到的地方，如果你思维都到不了，那能力更到不了。
开完题了，没压力了，也不想做课题了，虽然啥也没做出来，然后就有闲时间思考找工作的事情了。其实我真的不想思考找什么工作，专业的还是非专业的，本地的还是外地的，互联网还是非互联网的，就想着一心搞好课题，发论文，拿奖学金。但是那个时候S整天跟我探讨这个问题，搞得我整天不高兴，可能就是不想面对压力吧，不想考虑未来，就想过安逸的生活。可是他就和我说，他们以前一个师兄发了SCI，拿了两万块的奖金，后来还是找不到工作，找了个论文翻译的工作，说这个并不是说我没有发论文我厉害什么的，确实是因为没有能力，发不了，还是很佩服发论文的大牛的。后来我想，发不了论文，那总得找工作，既然迟早得面对，那就好吧，好好探讨一下吧。
首先分析要找什么工作，也就是2018年1月份，当时还不太了解这个行业，S是软开方向，但是软开吧对于我来说，不行，觉得自己编程不擅长，到时候肯定开不了；软测吧，虽然学历越高工资越高，但是连大专的也能和你竞争；所以，还是找算法的工作吧，算法又分的很多，机器学习的，深度学习的，图像的，语音的，文本的，大数据的，算了，考虑的太多了，关键还考虑不到点上，那就开始学习吧。经过分析之后，觉得基本的东西找工作肯定是要用的，所以经过讨论之后，觉得就学这些东西吧：python+Tensorflow/caffe等框架+机器学习算法+深度学习模型。所以我的博客也是从2018年1月中旬开始写的。
那段时间每天就两件事，一是在菜鸟教学上面学python，二是学并敲代码《Tensorflow：实战GoogLeNet》。开始真的很难，知道python是一门语言，但是他和matlab不一样，python自己的IDE功能，嗯，好像用的人比较少，然后S就说要用pycharm，好吧，pycharm是一个高级IDE，工业上用的比较多，好不容易理解了pycharm是用来干嘛的，又说要装很多库，幸好发现Anaconda好像比较流行，没有一个个库踩坑安装，装好了，没有不学习的理由了。开始学python，学Tensorflow，每天就在CSDN上看各位高人是怎么学的，收藏了一大堆网页，也看了很多别人的学习路程，看着看着一天就过去了，好像也没实质性的理解某个算法或者模型。1月中旬到一月底，每天就是学python的常用库，Numpy、matplotlib、pandas什么的，其实说实话，单一的学这些太容易忘了，还是得用实际的项目来加深记忆，二月初的时候就是看Tensorflow的书，把书里边的内容整理到博客上，因为的习惯在看书的时候整理出来笔记，要不然总感觉看完了跟没看一样，啥都记不住，敲敲程序，看看内容，就快到过年了，就回家啦。
开学三月份了好像，依然无心做课题，还是学东西比较简单，研究东西太难了。然后就发现了“莫烦python”系列，一个很可爱的湖南小哥哥讲的课，很有意义，深入浅出，跟着敲了代码，在博客也记录了，感觉思路一下子被串联起来了，同时开始看《机器学习实战》这本书，也是和西瓜书齐名的机器学习入门好书，讲的很细很全面，同样在博客做了总结，跑了代码，学起来真的是吃力啊，作为一个自动化专业的，也是很艰难了。把书看完了，也总结完了，也跑代码了，感觉自己好像对机器学习比较懂了，可以应付面试了。
四月份的时候可以开始找实习了，其实本身不是想找实习，只是想看看面试到底是怎么样的，然后在四月中的时候就接到了两三个电话面试，首先会问项目，自己的项目一定要理解，而且要有和应聘的岗位有较大关系的项目，这样会比较有优势，问我最多的项目就是“十字路口交通拥堵监控系统”，简单介绍了后面试官就会问，样本怎么采集的啊，样本量是多少啊什么的，问完项目后回问些基本的参数初始化或者基础算法的问题，其中一个公司是Momenta，面试官问了解机器学习算法吗，我说了解，然后让我介绍几个自己掌握的比较好的，当时一下懵了，就开始说决策树，还没说两句，面试官问随机森林知道吗，不知道，Xgboost知道吗，不知道，那你介绍一下卷积神经网络的经典模型吧，GoogLeNet知道吗，听过，那你能介绍一下他的框架和创新点吗，不好意思我不太了解，blabla，那你还有什么问题想要问的吗，咱们公司招人比较看重什么方面，还是比较看重基础知识吧，然后就没有然后了。
面试之后我意识到其实我只是自以为自己掌握了那些算法，实际上只是停留在能看懂书的层面而已，自己并没有很理解的情况下，是没有办法再面试中很好的表达给面试官的。看了一遍又一遍机器学习实战，但还是觉得很难走进机器学习的世界。每天刷刷七月在线的机器学习题库，现在最后悔的就是那个时候没有好好看数据结构和刷leetcode，导致找工作的时候数据结构是我的软肋。
五月份左右，基本上没学习，发生了很多事情，好的不好的，可控的不可控的，反正是很凌乱，年轻，冷静，幼稚。
六月的时候，思前想后打算报个班，七月在线的机器学习集训营看起来很厉害，不过当时觉得太贵了，然后就四五百报了机器学习第九期的课程，六月二十号左右开的课，真的是一转眼就快七月份了，觉得一切都来不及了，而且前面还耽误了一两个月，然后就开始好好学习了。不过不得不说，七月在线的老师讲的是真的好，尤其是寒老师，声音好听就不说了吧，讲课还特别清楚，很有条理，想听不懂都不行，每周六和周天上课，但是我一般就回家，后面发现听录播的课程更好，因为可以一边听，一边在电子ppt上整理，然后把思路直接贴到博客上，省去了很多功夫，也就有了我的那个系列《机器学习经典算法》博客，而这个系列也是我觉得我写的最有条理的博客，虽然和CSDN上的大牛博客没法比，但是我觉得是我这些里边最好的，哈哈哈，但是阅读量很少。有缘看到我这个博客的入门的朋友可以移步我的那个系列，一起学习学习。这个时候我还在七月在线网站的题库刷机器学习的题，不得不说July老师真的是一个很厉害的人，在CSDN上是博客红人，博客写的真的是非常全面，很细心，很有分享精神，现在的七月在线辅导班的体制也很厉害，老师都是大牛。我在刷题的时候也用博客记下来了，帮助自己记忆，也可以分享给大家，信息共享，于是就有了我的这个系列博客。真的发现学习的过程有大牛引导对自己的进步有很大的作用啊，我的那个班基本上就是每节课两个小时，学一个机器学习的经典算法，老师讲的很好，有很多小迷妹和小迷弟，自身来讲，对机器学习所要解决的问题，一般的思考方法，都有了很串联的理解，串联就是其实机器学习要解决的东西是一样的，只是你构建不同的损失函数，利用不同的优化方法，选择适应你项目的算法，来实现对未知东西的预测。一步步理解了线性回归和逻辑回归的关系，从逻辑回归到决策树，决策树真的是一个大树啊，包含的知识点太多了，决策树和boosting、bagging的结合，回归树和分类树的不同，集成学习的不同方法，Adaboost、Random forest、Xgboost，不同的学习基，参数更新的方法，等等等太多了。还有一大经典手推算法，当然是SVM了，这个算法说实话是真的难懂，在之前我看过五六遍吧，但真的还是完全理不通思路，可能真的是脑子不行，后来上课之后，我又查了些写的比较好的博客，这才理清，然后试着手推，其实也就是那几个关键点，不过是理解起来比较费劲而已。之后寒老师还讲了特征工程及模型融合与调优，真的很经典，老师会用通俗的话来讲出来那些比较复杂的知识点，会在脑子里形成一个概念，为什么会有过拟合，学习曲线为什么是这个样子，总之就是使得自己对那些概念的理解更清楚了，不像以前真的就是只知道概念，知道过拟合是什么，但并没有对这个概念形成自己的理解。我觉得学习的过程还是要多问自己为什么，为什么这个曲线是这个样子，为什么用交叉熵损失，为什么交叉熵可以衡量两个分布的距离，等等等。
七八月份应该是这么过来的，复习总结的题库，复习总结的博客，还在跟课，系统的整理了一下CNN的经典模型，真的是我最长的一个博客。八月中应该开始投简历了，投一个沉一个，八月初的时候去医啄科技面试了，没想到就把我要了，那个时候就觉得找工作还挺简单的，虽然我没去那个公司，不过还是很感谢给了我自信。恍恍惚惚的就到了九月份了。
开学了，开始正式找工作了，什么百度啊腾讯啊阿里啊都投了，哈哈哈，都没有然后了。其实投递的时候岗位非常多，虽然说都是算法，但是会有图像的，语音的，NLP的，机器学习的，深度学习的，强化学习的，python的，所以要给自己找一个明确的细分点，以我对自己的了解，我一般就会投“机器学习算法”。面过掌阅、vipkid、当当、贝贝、APUS、宏电、移动研究院、纵目还有什么也记不清了。不得不说，今年的算法真的是难找的不得行，自身太水，学校和专业也不占优势，全靠自己瞎找，身边的同学都改投软开和软测了，不过我还是坚持找到算法，因为毕竟准备了这么久，找不到算法的话我自己都会嘲笑自己。其实那段时间真的挺受打击的，有时候和教研室小姐姐一块跑宣讲会，但是都没有啥收货，而且还总能听到谁谁谁又拿了几个offer，谁谁谁又多少钱签到哪了，然而我啥都没有，WY问了我一句，我觉得你肯定觉得很委屈，她不说我还没啥感觉，她真正说出来之后我就真的觉得自己很委屈了，会的东西不被问到，问到的什么NLP啥了的，都是不会的，委屈完了还是得找工作。有时候很重要的是你知道自己缺什么，也就是蠢而自知，或者弱而自知，怕就怕啥都不会还觉得自己啥都会，虽然我确实有不会的，但是我知道自己不会，怕就怕你真的差的太多了，等你弱而自知的时候，就差的太远了。
九月15号早上，大雨倾盆，APUS的HR打电话让我去西电面试，我没有参加笔试，然后就直接面试了，面试官真的是很Nice，一个很可爱的小哥哥，粉红色的短袖，聊了很多，是我开始面试以来聊得最多的，深入浅出引导着问问题，答不出来的问题也会给我讲，还问我西安有什么特色小吃可以带回北京，哈哈哈，也是很可爱了，聊完项目，让我写一个Kmeans的程序，我就拿到后面写了，他开始面试下一个人，其实我是用手机搜的答案，写完了之后又聊了一会，他找了个面试官二面了一下，然后就等HR面，很高冷的一个小姐姐，等的好久，面试官小哥哥说可以先吃饭然后他给我打电话我再过来，我说我手机没电了，他说我怎么不早告诉他，然后就去包里拿了充电器给我，简直把我都感动了，后来面完HR面之后，小哥哥加了微信，过了两天我问他结果，他说offer没问题，然后就是薪资的问题，还说最近可以再找找，货比三家，哈哈哈，很可爱了，后来给我推荐了HR小姐姐的微信，还让我别害怕，自我介绍一下，也是很暖了，后面也是发了offer。
另外一个印象很深刻也是比较感动的面试是移动研究院的面试，当时是在南洋大酒店，早上醒来看见半夜发的面试短信，九点到面试现场，去了之后人很多，面试场地也很正式，得了一个很精致的小本本，原来觉得得个小本本就够了，没想到碰到了这么懂我的面试官。我是去无线网络组面试机器学习的，给到简历之后，那位面试官说这是今天拿到了最厚的一份简历。然后就开始聊，聊项目，基本上每个项目都过了一遍，我一共写了六个项目，还问了很多基本算法的问题，好像有快排、学习曲线、池化过程怎么反向传播，有的回答的比较好，有的没有回答上来，后来面试官说你有博客啊，顺手在电脑上打开了博客，当时好像八九十篇原创的博客吧，他就在那看了挺久，然后我和另一个面试官在随便聊天，后来技术面试官就说，好了明天来复试吧，我一下子没反应过来，然后面试官又说就是说你进复试了，我直接给你过了，后面会有工作人员通知你，我就很开心的走了。当天晚上快十二点的时候接到了第二天面试的短信，第二天中午两点去面试了，签到的时候一看，清一色交大和西电的，没有之外的学校，心里就大概有底了，就是来炮灰的，哈哈哈。等了大概有半个小时，然后居然是视频面试，北京的三位面试官在视频那边，然后我在这边带个耳机，回答问题，问的东西到不多，但是也挺精准的，大概不到二十分钟吧，然后就结束了，说是等通知。其实我真的已经不抱希望了，因为单纯从学校来讲，我毫无竞争力，然后面试完了之后就告一段落了。没想到大概半个月之后，发邮件说我被预录取了，但是10月21号还得走一场校招笔试，然后才发offer。然后我在这之间还有几个公司的offer，就想着应该是等不到笔试了，然后21号那天还是笔试了，不过就真的是随便答了答，因为跟别的公司签三方也等不到他们的成绩出来了。没想到的是第二天中午，上次一面的那位Y面试官居然给我打电话了，声音很好听，问我签没签三方什么的，还问我笔试答得怎么样，我不好意思说没好好答，就说还可以，然后他说在西安站的面试对我印象挺深刻的，也是唯一一个当时现场直接通知让我进复试的，二面之后公司的面试官觉得可能我的学校有点达不到标准，然后他也是极力争取的一个录取机会，他觉得我一个自动化专业的居然自己学了这么多机器学习的东西，这点把他感动了，所以挺想让我去的，打完电话我是有点不知所措。有时候真的不知道别人为你做了什么努力，真的是很感动，很不好意思，很受宠若惊吧，很感谢Y面试官给我的肯定，聊了很多，至少有人肯定你了，嗯，那种感觉很好。那段时间找工作备受打击，一方面是学校，一方面是个人能力，双重压力，能有人看到你的努力或者肯定一句，对那个时候的我真的是很大的动力，或者说很感动吧，要努力哦！
还有一个比较印象深刻的是深圳宏电的HR小姐姐，那个时候大概是国庆放假的前两天，去高新那边面试的，和那位技术总监聊了大概有二十来分钟，然后就和HR小姐姐聊天，聊到我说话都说不动了的那种，有时候迷茫的时候和别人聊天是很有效的一种整理自己思路的方式，那位小姐姐很漂亮，南方普通话，聊高考，聊大学，聊研究生，她问我对去外地排斥吗，我说不排斥，只有有好的机会好的平台都是愿意的，不挑地方，她说不对，你要出去的话，首先要选的就是地方，北上广深，和你在西安呆着能学到的东西都是不一样的，我说其实我刚开始的时候觉得就呆到西安吧，找个安稳的，后来找着找着我发现，外面的机会更多，平台更大，就想着出去，但是我的老师和同学甚至都觉得很奇怪，都25岁了出去干嘛，以后还是得回来，结婚生子，按规划走完一生，那位小姐姐说，她十年前从武汉到深圳，到现在结婚生子反而过的更好，她说目前你身边的人所能看到的只能给到你这个建议，而你真正去北上广看看，看看那里的生活，看看那里的工作，你以后再回来，你的眼界都是不一样的，并不会说因为出去的三年回来就跟不上别人了，三年时间对一辈子来说，真的不长，完全可以出去看看，还聊了很多，吴军的书，得到app，推荐了很多她觉得好的东西，受益匪浅。十一之后来给我发了offer，是做无人售货方面的，虽然再三考虑之后没有签，不过感谢当时小姐姐和我聊得那么多，还主动让我加微信，说有什么问题可以交流，一个很开朗，很正能量的人。
后面还有几个面试，记得没那么清楚了，很感谢S，在我最没有目标的时候推了我一把，很感谢第一个肯定我的APUS粉红短袖小哥哥，很感谢懂我并且在我不知道的情况下为我做了很多努力的移动研究院的Y面试官，也很感谢聊了一个小时人生的宏电HR小姐姐，还有纵目的一面东北口音可爱的面试官，三面和我讨论深度学习的HR小姐姐，还有很多交流过的人儿，不管最后去了哪个公司，秋招的这段经历真的是很难忘，和教研室小可爱去西电领的很多小礼品，借卡吃大馅儿馄饨，西电门口的过桥米线，坐了很多次的二环线，理解我的梁老师，最开始让我开始准备找工作且不怕我生气的S，手推过的SVM，好多好多，单纯的记下来而已。
最后还是象征性的总结一下吧，秋招找算法岗位，掌握，真的是掌握机器学习算法，深度学习模型，找一个比较细的方向下手，不要图像、语言、文本、强化什么的都想懂，那除非是大牛，一般的，比如说我，反正是肯定达不到的，所以要确定目标，其次是项目，一定要有相关的项目，哪怕你现在没有，那也要在网上或者找人拿到比较好的项目，一般情况下面试官会让你介绍一个你觉得你做的比较好的的项目，那这个时候你有没有一个出彩的项目就很重要了，哦还有，一般还会让你选择一个掌握的比较好的算法，用自己的话介绍一遍，所以不管哪个方面，总要有拿的出嘴的算法，然后比较重要的一个方面也是我跌的最惨的一个方面就是数据结构，找算法也一定会问数据结构的。珍惜每一次笔试和面试的机会，后面会越来越皮，但是你真的不知道哪一次真的可能就成功了，所以要好好珍惜，好好准备，好好学习，感谢遇到的所有人。
最后，附一些比较好的网站吧，之后再添加，还有就是我的博客也可以看看，哈哈哈。
