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2025

Semester-4-Week-08

有用的资源

总结

这周来讲是比较充实的,参加了一个研讨班的开班,自己发现了一个有关transfer learning的感兴趣的领域 -- meta learning,然后自己找了一篇比较感兴趣的论文准备在研讨班上讲,感觉还得抽时间做beamer其实挺折磨的了(现场学习beamer我的天),不过确实感觉对于算法的理解不够,希望通过这种研讨的方式倒逼自己去认真的阅读算法和提高代码能力.

还有一个比较欣慰的点应该是发现了Shao Jun这本好书,习题编写的很好,虽然是博士用的高等数理统计但是习题已经能做了,不知道是不是因为某校用的书太超前了还是美国phd水平太低了(doge),还发现了ustc的mbq老师的网课讲的非常好,上数理统计同时复习了数分、高代、概率论、实变函数、简单几何、泛函分析我是没想到的,没想到b站的网课还有这种质量呢.不过数理统计的习题也是写了非常多了,感觉进步还是相当大的.

相对的,这周真的很忙啊,得到了自己高代月考gg的消息(完全意料之外,自以为ak了),有点伤心,但是没想到一个写出来一些的题目被挂了0,一个用引理的题目只有一半的分数.周五抽出时间参加了大创答辩帮了点小忙(team spirit),大致完成了运筹的第二篇笔记吧,肯定还是需要修改的,自以为学的远不如第一篇单纯形好,关于如何修改文章使得网站和Ob同步(那个公式不知道为什么在网站渲染需要与ob不同的格式,所以改起来麻烦,可能到时候会多端分屏改吧).

插曲

周末刮起了大风无疑是给复习增加了压力,出门的成本变高了,但是宿舍效率也很低下,不过还是基本保持都在外面的状态,一想到下周考完数理统计要准备研讨还要准备实变函数的期中就想笑.

焦虑

目前主要焦虑的有以下这些点吧:

  • 高代月考考不好,满绩压力变大了
  • 研讨班可能需要每周占用半天的时间,但是准备时间应该也有大半天了(主讲人不用说,听的话也得看人家论文啊)
  • 有个比赛快要开始了还没有和队友联系
  • 数理统计题目太难了
  • 实变函数还没有复习(远没有到数分如臂使指的感觉)
  • 每周的一堆作业写不完一点
  • 统计软件课老师讲的太难了好奇考核

我将其他压力总结为以下两点

同辈压力

毕竟自己是转专业过来的所以课本来就比别人多两门加上自己还有一些比赛和科研的计划所以压力非常大,换句话说,不仅要把原本的数分高代拉满还需要跟上别人这学期起来的专业课.

环境压力

大环境不好,导致出国留学(尤其是去usa)变得异常困难,且风险很高,国内保研压力可以预见的会变大,然后又是一堆人想转cs或者金融导致环境压力变大.

一些感悟

  • 和周围人交流发现自己简直是个异类,无数的学业科研压力
  • 想做的事太多基本没法完美完成
  • 有时候请个病假去gap一个下午也是可行的
  • 扎实的基础需要大量的练习(数理统计/实变函数)
  • 课后习题质量其实还可以都刷完还是有提高的

Semester-4-Week-07

半周的反思

前三天主要是数学分析的复习阶段兼顾了数理统计和运筹学的学习,数学分析方面大概是二刷和扫尾了NKU书上Ch8、Ch9的所有课后习题和例题,弥补了大一的一些遗憾,还有XHM和PLW的刷题补充,有了一些自己的想法了,预计这个清明假期会修正和加入数学分析的一些Notes内容和答案的\(\LaTeX\)撰写(PS:XHM的例题质量太高了(二刷感慨,一刷光觉得难了),NKU的课后习题基本也是照搬或是改编的XHM/PLW).

然后是想了蛮久的还是决定自己做一个类似ZWP学长那样的资料站,并且一定会做,就算是大四也好一定要做出一些东西来,公众号或是MKDocs都无所谓,作为转专业的人深谙资源的重要性,本人还是想要以个人的微薄之力弥补统院资源匮乏的困境.最终报名了一个概率论和信息论的研讨班也不知道后续,安慰了考研失败的朋友,希冀我们都有美好的未来.

  • 完成了NKU课本的Ch8、Ch9所有习题
  • 也完成了XHM的两个section阅读和两个subsection的所有习题(质量太高了)
  • 预计也会综合PLW的习题写Notes

久违的一个小长假在周四下午的淑芬月考结束后(AK还是比较在意料内的)开始了,但是相应的笔者也要为之前复习月考而放弃或是不听课做出弥补,譬如统计软件这门课已经有三周(也就是恐怖的三个Lecture-numpy不熟;pandas不会;matplotlib主要靠AI),并且清明还和人约好了要学CS61a,那么就必须尽快完成作业了.

小计划

先陈列一下本次假期想要完成的吧:


Day 1

  • 实变函数作业(课后习题)-快要期中了+笔记?---4
  • 完成高等代数作业---1
  • 数理统计作业(课后习题)-快要期中了---3
  • 运筹学作业(编程作业-老师说不难-我感觉我会完蛋)---2
  • 预习/复习统计软件的内容(加一些网课然后做笔记)---5
  • CS61a的入门学习(配环境-制作Timeline)---6

Day 2

  • 正式开始CS61a的学习-Push
  • 看Folland并且阅读补充材料(Anon!)

Day 3

  • 完成数学分析的Notes
  • 随机过程的复习和Notes
  • 加快学习实变函数+习题+ZMQ

注1.第一天以完成作业争取时间为主,后两天除了要完成当天任务外还可以写文章(去看海棠)
注2.记得背单词和阅读英文书/实变函数和数理统计优先级较高
注3.CS61a的资源参考(24spring)如下:
1. ZJU课程评价平台
2. CSDIY
3. Videos/Recordings
4. 参考实现
5. Learn-CS
6. 24fall备份(可fork完成作业)

总结

  • 开始刷CS61A了,质量还是有的,难度目前没看出来,HW和Lab设置看的出来是比较用心的,确实引导的很详细了,目前来看美中不足的可能是video和reading的部分,有些大量重复的东西,然后是书里的一些东西和写法会略微抽象(评价是不如我的数理统计作业抽象),可能是我的英文问题
  • 建立了一个61A的仓库
  • 写完了绝大多数的作业(终于不用被ddl强行push了)
  • 开始深入阅读Folland和王院长的数理统计,还是很难,但是第二遍可能会深刻一些
  • 不知道为什么周末嗜睡,然后图书馆有些脏东西好像,最近不去了
  • 还是没有去写我的数学分析Notes和高等代数Notes,虽然感觉自己的境界还不高,但是难得觉得有如此多的体会还是稍微记录一下为好,希望下周尽快赶上(Goal: 第八章 第九章的习题和笔记/高代的线性映射部分)
  • 运筹学的Optional教材没有看,我还是很好奇那部分的
  • 随机过程的复习和预习也不是很到位,我最想深入学习的就是这门课了,还是要抽时间去做(但是确实忙也没办法,毕竟是旁听的还是该舍弃就舍弃吧)

下周的目标

  1. 继续学61A,看两个Week问题不大感觉
  2. 复习实变函数和数理统计准备期中考试/好难的数理统计/谁再说数院比统院难多了我杀了他,cs大一的xdx过来上了再说
  3. Folland的阅读/wzj数理统计的习题训练/zmq/zxw老师的实变阅读(好像终于快到控制收敛了)
  4. 学英语啊/买了一个单词笔,手机查的太麻烦了
  5. 软件方面继续跟进三个基本库:numpy/pandas/matplotlib

一个小注记:这学期课就是难没办法推进很快,所以原本的策略需要修改了,以习题加固的方法稳定推进,至于某些老师的Lecture嘛,谁爱听谁听吧.

完不成啊完不成,突然要期中了,然后61A搁置了,英语也没法follow,不过课程学习还是有很大进步的

Semester-4-Week-06

本周汇总

  • 主要是复习了高等代数,几乎是把白皮书关于二次型和线性空间的部分都刷完了,美中不足是学校采用的教材是北大五版,那本糟糕的书编排顺序上把相似放在了二次型后面,所以使用白皮书总结复习其实变得不那么容易,所幸考试并不是太难,比较顺利的基本写出来了.
  • 为了解决一个小定理翻了casella这本书,感觉确实经典有经典的好处,准备下个月好好研读一下这本书
  • 随机过程课即使是考试也没有错过比较完整的听了下来讲的确实是比较棒的,能够学习到比较多的知识
  • 实变函数花的功夫可能还是不够多,下个月打算速通了然后看Folland(完成课后习题)
  • 数理统计教程好难,书里写的难,习题也难,定理不证明,内涵特别的丰富老师却讲的没有激情(为什么院长不来上)
  • 代码能力有待提高,写两个简单的算法实现也磕磕绊绊的
  • 实变函数的作业和数理统计作业都很难写了几乎一个周末
  • 小小的写了一下谢惠民和课后习题准备准备数学分析的月考了
  • 报名了一个概率论和信息论的讨论班希望能加入吧

月末总结

本个月总的来看有一些方法论的革新但是还是存在很强的滞后性和不体系化

  • 想写workflow的v3.1现在快迭代到3.2了还没写完,看来发布又得推迟了
  • 想写冰菓和污秽不堪的评价文章迟迟没有动笔因为确实这个想好好打磨一下,等这次考试结束就重温一下冰菓然后写吧
    然后是课程学习上,习题开始大量的写发现这样理解效率变高了不少虽然进度因此变慢了但是感觉变得更加的熟悉相应的语言了
  • 谢惠民和白皮书上面题目确实都很好,但是现在看倒是有点简单了(感觉学完实变看效率明显高了很多)
  • 实变函数的题目真的ex,考虑一下把课后题都做了再把答案的技巧方法融合一下吧
  • 数理统计题目更ex,怎么会有这么难的东西,背景非常的复杂,但是没有提示的存在,换我来编就给点hints了
    额外收获:
  • 找了几个学长吸收了一下经验-包括课程-科研-学习-做题训练(数学大类也没有tlb消息震惊)
  • 报名了一个概率论和信息论的讨论不知道后文了
  • 拿到了CMC的奖状,等美赛奖状

总的来说,进步还是比较明显的,毕竟资源获取能力现在确实比较高了,找到资料只是时间问题,也找到了不少好的野生讲义和Notes,然后就是行动力可能不足,如果是大一的话我现在可能已经看完实变函数和数理统计课本了吧,不过不敢保证能比现在掌握的牢固,只能说学习方法和思维上确实发生了比较大的转变。

关于作业和代码实现:
1. 作业真的难,zyd简直不是人,那些题又不给hint,只能是硬着头皮想然后去看答案,有的时候答案自己也写的不清楚,或许是写答案的人自己都学会了所以写的很随意.
2. 代码能力确实应该加强一下,numpy和pandas应该好好学一下,毕竟后面还有机器学习要上,然后为什么高性能的科学计算可以达到那样的计算力也可以研究一下
3. 尽量多用ai而非少用,如果你是自律的人的话,你问代码去问ai明显要快的多了,而且解释的往往比你问到的其他人的回答更像一个人!但是需要自己有一些基础以确保你获取的信息都是正确的.
4. 熟悉numpy和pandas,把课件上的内容基本先记下来然后去看相应的网课(这项工作应当在考试结束后立刻开始)

Deeplearning Preliminary

以下来自于一位ustc学长的推荐
1. Ian Goodfellow
2. Murphy:Probabilistic Machine Learning
3. Christopher M. Bishop:Pattern Recognition and Machine Learning
4. Deep learning foundations and concepts

个人可能还想加入的参考资料:
1. 动手学深度学习 李沐老师
2. 统计学习方法

下个月阅读清单

  1. 实变函数(全部)+Folland+不包含习题
  2. 数理统计(全部)+Casella+不包含习题
  3. 运筹学额外的一本英文教材看完,补充线性规划的笔记
  4. 完成谢惠民上册数分二的内容(也就是争取一天能写完一章?怀疑)
  5. 写NKU数分答案,基本都扫一遍(ex的题目不要跳过去,额外标清楚)
  6. 学习画图技术
  7. 应用随机过程Ross+陈大岳

支线附录

  • 和一位朋友聊了聊有点收获
  • 向一位学长那里获取了一些建议
    • 暑假去找一位老师做机器学习的科研
    • 问了一下一些课程的评价和给分情况
  • 和另一位学长聊天无意收获学习资料

祝语:如果能写完那本书上的习题,你一定能做好研究。(这是在wzy学长的书中wzj院长说过的话)

Semester-4-Week-05

Dirty work

  • 完成部分实变函数课后题(Ch1 Ch2)
  • 数理统计学到了Ch4
  • 复习了高等代数(复旦)
  • 准备高代月考
  • 修正Semester-4的工作报告

总结

恋语轻唱还有污秽不堪的你最可爱了好看!(唯一美中不足是恋语轻唱那个动画画崩了还崩的连我都看得出来,污秽不堪那个结尾不是很满意收束过快了但是整体我觉得可以算神作了),理论学习上主要时间用在了学习数理统计还有运筹与优化,总的来说进步还是有的,但是还是存在了许多不足要加强,主要还是训练量不够,主要时间还是花在了学习知识上,没有做到大量的练习,而且课确实比较多时间不足,还要花时间准备数分高代月考。实现了一个比较弱智的project(经典打飞机游戏),网站也更换了域名而且实现了一些圆角化设计感觉确实变得柔和了。

改进

总的来说作息还是有点混乱,但是想到漫画看的不少也是释怀的笑了,有些课又喜欢点名死活翘不掉啊,争取下周还是尽快调整一下作息然后早点起来学习,起码高等代数还是要突击一下,好久没学数分高代了还要月考。

应该要加紧实变函数和数理统计的学习,这两玩意甚至还要期中,虽然听说考的简单吧,但是实变函数我觉得还是要加深一点,比如TA推荐的Folland和Stein还有杨力华老师的书可以都看一遍,习题就先写完课本上的习题,该说不说的你内裤大自己写的书习题质量倒是都挺在线的。

但是还是有不少收获,比如看了数理统计之后发现自己确实感兴趣,充满了很多算法知识感觉可以用代码实现试试,然后运筹与优化也找了两本国外的书还有网课对着看感觉会比较充实,美中不足就是运筹与优化的灵敏度分析部分还没有总结,也就无法收尾线性规划部分的笔记了,争取还是这周尽快完成吧(在月考之后)