2017年终总结

1 学习

还是絮叨絮叨吧。 今天是2017年的最后一天,还有几分钟就迈进2018年了,但心中却没有起伏,更没有什么波澜,只是平静地感受着那从容流淌过的时光。

 

 

如果今年30岁的我可以向20岁的自己说一句,我会说什么呢?
传递信息(房价,股票 ……)最直接,可以快速致富,但也许并不利于人生的发展,除此之外应该再附加些什么。
我想,关键应该不在于内容,而在于其是否可以指导今后的工作,学习,事业,生活……

 

类似的问题:如果你是自己的老师,你会如何教自己呢? 摘自《十四堂人生创意课》——李欣频

 

新的一年即将开始了,你准备好了么?

工具

  • 学习 Mathematica
    • 主要是机器学习方面的函数功能(其它方面也有)
    • 为了玩机器学习,还组装了一台不错的电脑(24K+¥)
  • 学习 Python
    •  主要用来做机器学习与爬虫和自然语言处理(使用方面越来越多了)
    • 机器学习方面了解了 TensorFlow
    • 爬虫方面使用较多,了解的模块也有几个
    • 自然语言处理:jieba(结巴分词)
    • Python 的正则表达式与 Mathematica 一样也不支持表达式的递归匹配
    • PyCharm 是非常好用的 Python 的 IDE 工具
    • 在Windows上,使用 Anaconda 之前,踩了好多坑
  • 学习前端技术
    • 学习前端打包工具 Grunt,并了解了常用组件的用法
    • 学习 Vue.js
  • 学习使用 GitBook,于是之前编写笔记程序的计划可能被长期搁置
  • 进一步熟悉并使用以下工具:
    • ECharts
    •  Git,GitHub,GitBook,并在 GitHub 上有了第一个 pull request
    •  Axure
    • XMind
    • Microsoft Ofiice
  • 学习 Gif89a 规范(压缩部分尚未学完)
  • 继续使用印象笔记
    • 购买了高级帐户(期待的相似笔记推荐功能被阉割了,因此标准用户已然够用)
    • 目前拥有343条笔记

知识

  • 复习专业基础知识:数学分析,高等代数,解析几何,复变函数,概率论与数理统计,高等统计学……
  • 学习机器学习方面的知识:机器学习常用算法,神经网络常用模型与工具
  • 学习医学统计学中的一些方法与术语

2 阅读

技术类书籍

其它书籍

还范范地看过几本书,就不在此一一列出了。
今年买书量(4923.65¥)远大于阅读量  (⋟﹏⋞),明年要多静下心来阅读了!

3 网站

很多单字母的 cn 域名都可以打开,有兴趣的朋友可以看看它们都是些什么网站。


4 娱乐

纪录片

  • ★★★★★ 行星地球
  • ★★★★★ 圆明园

电视剧

  • ★★★★★ 白夜追凶

电影

  • ★★★★☆ 摔跤吧!爸爸 Dangal
  • ★★★★☆ 新福尔摩斯 S04-E01
  • ★★★★★ 无间道123
  • ★★★★★ 你丫闭嘴
  • ★★★★★ 电锯惊魂12345678
  • ★★★★★ 战狼2
  • ★★★★☆ 南京!南京!
  • ★★★★★ 寻梦环游记 Coco
  • ★★★★☆ 追龙

音乐


未完成的计划

  • 完成个人笔记程序(被GitBook替代,无限期推迟)
  • 学习 Hadoop (除了 Hive 之外,仅了解一些概念,不过暂时不会再去深入学习 Hadoop 了)
  • 购买正版 Mathematica(Industry 的 Standard Desktop 版很贵,但愿2018年可以不心疼的购买)

2018年学习计划

  • 进一步学习 Mathematica, Python,TensorFlow 等工具
  • 可能会学习 D3.js
  • 写 Mathematica 笔记
  • placeholder(先留个位置,以后再填)

About the Author

野鹤

自由学者,爱好广泛,虽无一精通,却常乐在其中...

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