1-关于找工作-科研-算法学习-项目思路整理

整理一下自己最近看到的有关科研方向和未来规划的东西：

先对2022-03一个月，研一下开学至今的学习经历做一个总结。

1/利器系列：刷题与代码能力提升：

• 冗长的试错经历： 尝试了Leetcode，跟着数据结构的专栏边学基础知识，边刷题。可能由于专栏文字比较少比较适合新手看的下去，但是内容很凝练以至于学习不扎实。本人重心主要放在刷题上，虽然很感兴趣但是刷题效率很差，觉得有点本末倒置，期间加入了刷题打卡群，自从加群以后就很少刷题了。但是，对于非科班出身的我，极大的增强了我对代码的热情和兴趣，我不再抵触，开始向往学习算法，解决这些难题。由于笔试重点是有限时间内完成，所以阅读题意的技巧需要增加。面试题或许比较经典，需要我们掌握最经典算法的最优解，会分析时间复杂度和空间复杂度。

• 所以，解决方法和未来规划：

        先开始阅读算法书籍（一两本，先看看），期间每周一题尝试一下。做每一道题以后一定要总结，找到最优的算法，学会其中包含的知识，因为是准备期间，要求比较低。最好是结合算法书籍的进度，多写一些。这个只能当成变成游戏继续推进，所以每日建议用时需要缩短至2小时。后期学会了可以减少时间。

  2. 牛客网的题可能更加正规，因为有leetcode和ACM两个版本，leetcode题目缺少头文件或者输入的类对象等内容（比如链表，听说要自己定义，然而，leetcode都已经定义好了。因为备战时间比较长，可以通过牛客网巩固一下。

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            关于总结，leetcode上有笔记和题解，所以我要认真对待写的题，尽量把每种解法都学会，然后找到最佳的解决方案，并分析最佳答案的原因。
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          关于学习编程语言需要用到的语法书，一类是菜鸟网站比较清晰的语法总结，功能比较详尽，找到该函数以后可以打开二类网站，比如，官方网站，详细学习具体的功能和具体细节。
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  所以我觉得边刷数据结构与算法的题，一边学习编程语言是一件很幸福并且很快乐的事情。可能对我来说是一件比较高效的事情。 关于我学习的编程语言，我目前学习python非常好理解，但是c++也是需要掌握的，所以我打算以后主要学这两个语言。
  2. 关于具体的学习项目，我打算试试牛客网的项目，跟着学习

2/菜鸟成长系列：找项目练手

• 结合上文，我发现结合自己找工作的方向可以去牛客网学习，这是一个比较笼统的项目。对于处于迷茫期的我比较适用。
• 看到了有关hellogithub的网站，可以比较快速的找到github上的开源项目，因此，为了比较好的结合github找到源码，以及团队合作写代码，我需要学习git语言，把自己的代码储存到git上，方便存储，不会丢失，并且也可以和别人分享我的代码。内容主要是刷题代码，和项目经验。
• 关于大数据：由于数据是算法学习的根本，里面的道理很多，阿里天池上的数据竞赛入门还是不错的，最近听说华为也有相关的比赛可以关注一下，如果有时间的话。
• 最后当然是结合自己的研究方向来做的项目最心安理得和充满希望，虽然以我的脾气很可能会畏难继续当缩头乌龟。但是，我会变强大找办法解决的。

3/日积月累始汝成：写技术博客

• 参考某知乎大佬的博客，比较欣赏简书，虽然平常检索经常使用CSDN。我的理想是尽快学会git语言并学会自己的github主页健全。最后个人网站的话，我还是先搁置，内容以后可以作迁移。
• 代码相关：需要尽快掌握技术规范。学习项目经验的代码行为，学会使用typora这种markdown编写技术文档。

4/超级伯斯：学术论文

代码只是创造一切的工具，最重要的是我们要怎样创造一个世界。 作为研究生，完成自己的一项研究是一件成就感爆棚的事情。

1/同辈研究经历参考：

1. 感受科研氛围请移步微信公众号：labgirls。虽然不是计算机方向，偏向于理科，但是可以学到和老师相处的技巧，写论文时心态文章细节等的经验。学术氛围浓厚。
2. 小红书（适合被放羊而且是机器学习相关方向）：文献综述，科研具体的经历很翔实，科研计划也可以参考。
3. 知乎关注一个浙大的正在找工作的学姐，机器人方向：可以看到她的算法总结以及找工作时间线。有助于我的工作。

2/公众号综述以及学术期刊追踪研究领域的最新技术

1. 计算机视觉life上的综述文章很不错，以及深蓝学院适合机器人。阿里云比较适合机器学习深度学习。泡泡机器人不会是方正老师的公众号吧。。。
2. 计算机科普号：可以多学习其他专业的现状，做一些比较有意思的功能，以及追踪工业发展风向。包括公众号那个比较硬核。

3/硬件以及计算机的发展需要了解

使用计算机，需要知道内存占用以及如何多线程高效率的处理问题。浪潮集团做的计算加速，以及智能车公众号一直在发布车企制造的相关。华为在介绍他的操作系统有利于我们了解操作系统进程之间的事情。但是需要验证才能学。以及廖雪峰的原始博客，发现世界的新奇技术，更加有动力面向未来了哈哈哈。

4/周报具体

目前打算跟着python教程尽快写出一个excel文件，要是能共享就更好了方便我在手机端移动端更新比较方便可以实时回忆。于是我觉得有道云笔记，或者试试腾讯文档，做一个日志类型的。明天就开始着手搞一个哈哈哈。

最关键的是科研

1. 明天就去看毕业论文模板知道毕业需要准备哪些东西，以及毕业论文写什么，可以去东北大学博硕论文搜相关老师的学生发表的论文有个数和计划来完善此模块。
2. 研究方向确定以后，需要先复现论文，然后恶补相关知识，可以报一个深蓝学院的课程。多多学习，此外还有知识星球里面是计算机视觉的技术宅的聚集地。

    其中学习代码的技巧： 根据变量名和函数名字与相关论文对应。计算机相关要开始自己改代码，对于涉及的库要熟悉，可以报班。

     学习数学的技巧：推理论文的所有公式，参考高博的课程，对公式都推理一遍。

      关于创新点： 需要我们先复现论文，在此基础上找到需要添加的模块，找到原来论文的缺点，然后进行改进（这需要技术功底先看理论书，然后学习同行的改进方法。相互学习和融合。

3. 根据老师建议还是先拿一个机器学习项目练手，可以参加天池竞赛这种。
4. 去联系一下控制科学能不能收我。做个论文小编辑。

5/最终目的-找到一份心仪的工作。

招聘信息和技术经验贴;

1. boss直聘，实习僧以及牛客网，（回去试试脉脉，知识星球）会发布信息。以及自己平日关注的企业：华为，大疆，海康威视。会发布岗位信息。（今年大疆三月底就发布了，海康和字节也是已经发布实习岗位了）学校官网也会发布合作的信息。 关注的公众号：比如深蓝学院客服会有相关的内推，如果我要是想学习机器视觉，以后想要做个深蓝的讲师？哈哈。

• 对了，要学会使用这些软件以便找到最新的求职消息。*

2. 关于求职经验贴： 主要是牛客网，脉脉，知识星球，微信等。多学学，可以确定以后还需要补充哪些技能点。
3. 关于自己的简历，可视化成果，这就去看看b站哈哈哈。以及尽可能讲清楚自己的论文和项目，如果项目少的可以找学长学姐合作的项目并学习。尽量充实。！
4. 刷题： 还是先看剑指offer以后学完了在刷题，非科班要更加早才行，因为研三开学秋招在六月份就开始了，所以要在这个时间点之前比较熟练比较好。根据学霸的经验，可以按照频率强化，以及根据类型总结，以及各个公司的经验贴题目。
5. 关于基础算法还要积累，比如opencv,以及数字图像处理。SLAN的常见考题和C++的常见考题。