从现在开始，我需要养成一个写作的好习惯，之所以培养这个习惯，是因为：我开始发现我的一个重大缺陷——语言表达能力的欠缺。这种能力，在一般生活中并不会有太大的作用，而且很多时候，大部分人都体会不到其所带来的“破坏”，这种破坏，会让你的交际陷入阻塞，职场陷入瓶颈，生活面临窘境。
我不太会写总结，每次写给导师的月报也都是在最后的几天草草完事。而且有时候，总结总得去找些有趣的、或者有意义的事，来丰富其中的内容，而对于宅男来说，这种事基本上是很难找到的。所幸，今年与往年有所不同，今年父母大丰收，环卫“地球”事业再创记录，而本人事业之“外”也达到了新的高峰，所以，也算值得庆贺。
我是个喜欢做规划的人，也是个喜欢做选择的人，所以，整个学期都是按照之前的规划，多多少少的按部就班完成，但是还是存在大量逾期、欠款。
学期开始，我就给自己制定了“三步走”的发展规划，即研究生语音分离方向只是稍微带一点，并不会倾注太多的“心血”，另一边我会集中力量去为了工作而学习，去学习自己觉得应该学习的东西，或者说是为了自己的前途、兴趣。我是个喜欢思考未来，并且会不断根据时势来进行选择的人，我不想去做未来行业的炮灰，对于我们这些没有深厚根基的人来说，失败对于我们来说只有一次，过后就没有再次尝试的机会。马某曾经说过，“光脚的不怕穿鞋的”，但是对我而言，我可不想在奋斗大半身之后还是个光脚的，而别人不光穿上了鞋，还穿上了阿迪达斯、耐克什么的。
所以，我另外一个目标就是学习大数据、或者数据分析方向，之所以选择这个方向，因为我有java相关的很多基础（数据库-机器学习），我希望在保有javaweb知识的基础上，稍微向着大数据数据分析方向发展，这些也不算是大的转行，而且也至少有一个保底的后台工作，进退都是可行的。所以，目前而言，我的研究生方向大概就是：语音分离、Java后台、大数据分析。而这三个都在这一学期中开始有了点滴前进。
语音分离：这是个很火的方向，相对于人工智能其他的方向，如图像，国内做的人还是“相对”少的，应该不会出现人才供大于求的状况（中国人太多了，一年时间，你还没反应过来，这个行业就已经差不多饱和了，后进来的就只能做一些数据标记的打杂工作）。但是令我真正担心的是这个方向本身的问题。对于方向本身的前景，我持怀疑态度，对于方向难度，研究生是否能够胜任，我也持怀疑态度，即便是对于目前语音方面做得最好的科大讯飞，他们的盈利情况，是否很大，我持大大的怀疑态度（一个靠吹气球膨胀的公司）。相对于图像而言，语音转文本的难度应该算是难很多吧，其中可能不仅仅涉及语音还要设计NLP方面的知识，而这些知识，即便对于一个博士生都是很难在学业期间完成的。另外，其中的市场到底有多大，难道只是个语音输入法？智能家居？也不算是，用处倒也是很广，但是目前的算法效果其实已经达到一定的顶峰。有时候，我也在想，毕业找工作也可以利用在深度学习领域的经验，向着其他AI行业发展，也是个不错的选择，但是，我对此行业太悲观了。这倒不是我根本不了解此行业，只因我看到太多的炮灰研究生博士生，他们利用无比黄金的三年亦或五年，研究的东西都是只停留在论文价值上，没有丝毫的实际价值，最后的工作也大多数与相关领域无关，即便有关，最后这很小的部分，中的大多数也是在其中打着酱油。（相关领域恐怕只有国内的top7能够做点实事）
AI方向确实做出很多成果，但是只限于少数的领域中的少数的场景，而且一定程度上而言，很多都不算是真正意义上的AI，只能算是数据分析或者传统的统计学领域。
后台开发：作为本科找工作的方向，这个方向的“从业”时间应该算是很多了，但是自身的问题也很大，对于自己的知识，最初学习java应该是在14、15年就开始了，但是在这大概三四年的时间里，我却并没有太大的进步，和毕业三年的人相比，我在800里开外。因此这方面还要再穿透点许多其他的知识，以巩固其核心地位。但是我也遇到了一个很大的问题，我总是不能够很仔细的看书，亦或是无法将书本的知识记忆下来，总是在一遍又一遍之后才能达到潜移默化的程度，导致花费了太多的时间做了太多的重复性劳作，而且，有时候感觉并无益处。
大数据分析：我记得我当时选专业时，准备报考经济方面的专业，为此我还买了本《经济学原理》。虽然那时并不是很懂这一行，但是我总是感觉我对金融数据很感兴趣，特别是数学。因此，在上了研之后，偶尔也会处理一些数据问题，开始慢慢发现，数据中的金币价值远大于其他行业的价值，而数据的价值在没有发觉之前是没法显现的。
下学期开始就要正式进入语音合成的领域了，困难倒还是有，但是最大的困难并不在于其理论有多复杂，而在于，我对这方向前景的担忧。有时候，如果你不做你的选择，你就会变成别人的棋子，一旦失败，对别人而言只是浪费了一个棋子，对你而言，可能是今后一生的前景。我需要选择那个方差最小的方向。
多个方向多条路，少个方向，不用走岔路
