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一晃就一年过去了..这一年发生的事情真多，应该算是我人生中最重要的一年之一了吧。
去年这个时候还在家里安心开始复习编程知识，那个时候用python写个爬虫就可以高兴一整天，觉得这个活儿太高端了，到现在开始做deep learning相关的东西，也不过就一年而已。去年暑假做的最正确的决定应该就是在家刷了两个月的书，这两个月的经历使得我在进入软院以后如鱼得水...毫无跨专业的那种隔阂。
在软院的十个月确实让我学到了很多东西，虽然选了很多课，也只有CSAPP和图像真正的学到了东西，其他的都划划水，但最关键的是我有了很好的自学习惯，走上machine learning和computer vision这条路可以说巧合，记得选工程实践的题目的时候，我当时候想，选个图像的题目说不定以后能去英伟达当个图像工程师，要知道，当时我给自己的规划就是BSP...当时和赵老师交流的时候，什么都不懂，刚好前两天看了点东西，就问他，我们这个识别圆的项目，要用adaboost么..想想挺尴尬的...后来开始接触opencv，一个人默默的搜blog，写代码，调参数，那个时候，我发现，这个挺有意思的。
接触到machine learning就比较巧合了，当时我以为学会了opencv以后一定要会机器学习啊，所以就去知乎上各种搜，发现大家都在推荐吴恩达的课，那个时候还在期末复习，不过课程都没啥意思，于是我就每天看一节课，当时最大的问题是，推导能明白一点，但完全不知道在干什么...要感谢的是林轩田老师的两门课程《机器学习基石》和《机器学习技术》，我无意中知道这两门口碑超好的课，点进去看了以后，就决定，斯坦福的课先停,先把这个看完..林的课很难，但他讲的很细，并且是真正告诉你他在干什么的，再结合李航的《统计学习方法》，可以帮你把machine learning的基础理论很好的建立起来，强烈推荐~
再后来第二学期开始找实习了，那个时候林的课刚刚看完基石吧..投了阿里的算法，那时候我猜稍微弄明白SVM，就和面试官聊了一大堆机器学习的东西..不过可能因为方向不是太match，或者自己确实比较菜的原因，一面没有过，简历被放进简历池里面，后来被一个部门拿到让我转工程，我没同意，也就没下文了..再后来学长内推我到ILC面试，因为正好面试官问的我都挺熟悉的，二面也都回答的不错，就过来北京搬砖了...
现在呢，刚从学校考完回来..今天没啥心思看书了，就准备写个随笔记录记录，顺便给将来定个计划。
首先手头上的任务：1.CS231n课程继续看完，课后作业必须做完。（弄完以后准备把台大的课程再看一遍）
2.caffe准备搭起来跑，那本极其羞耻的21天精通caffe也要看完（第一次买这种书，发现，用肯定能用，但书写的真不行）
3.一周至少要看两篇论文，并且写笔记
4.PRML和MIT的deep learning要开始看了
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原文地址：http://www.cnblogs.com/daihengchen/p/5686378.html
