一些思考与总结

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2022-12-29 12:54 161阅读 0赞

首先很开心我顺利来到了北京读研究生，进入了一个地球物理的项目组，一个涉及物理、通信、机器学习的基金课题，对于这样一个交叉学科的项目，我觉得在做项目的过程中更多的是一个从0到1的过程，学到的更多的也是解决问题的这样一个过程。

因为我是保研的，所以我在大四就进入了课题组，跟着项目组这边做毕业设计。对于一个从未了解过的课题，如何从0开始，万事开头难，这个毫无疑问在我身上也发生了，最开始会很焦虑，大学自己荒废了，所以真的等同于零基础读研究生，焦虑过后，我开始慢慢去尝试了解一些新的内容，首先我从项目基础出发，打算了解一下项目背景，最开始读一些论文的时候，会发现有好多公式，讲的是啥也不是很明白，挺难顶的。现在回过头来看，觉得最开始是因为自己怕遇到问题，封闭了自己不去理解那些问题。我觉得在开始的时候一定不要怕，不懂很正常，一定要摆正心态。后面我调整好心态后，开始接受这些存在的问题，我慢慢的去将不懂的勾勾画画，自信的去接受。慢慢的自己对项目背景有所了解，但是此时仍然是存在很多没有解决的问题的，记下来，后面在学习的过程中寻找解决的方案。

第一个阶段过去了后，进入了第二个阶段，要解决的问题，会用到哪些工具或者技术，这部分其实带我的师兄很明确的告诉了我，主要技术是BP神经网络的回归，所以我最先学的是python编程，由于自己对python没系统学习过，我就找了下廖雪峰的python教程，简单学习了一下基础，然后就停止了。我个人觉得在做项目的时候对于一些工具，最初学的时候没有必要花太多的时间学的很深，有了一个基础后，后面遇到问题，再去深入学。有了python基础后，我就开始考虑如何学习BP神经网络，对于自己是个小白，那就先看看别人怎么入门的，翻了翻知乎，百度，csdn等，最后决定：先看吴恩达的机器学习，从线性回归开始，因为没有这些基础，直接处理复杂的问题是很困难的，所以在解决某个问题的时候，一定要先把它分成一个一个的基础问题，把基础问题解决后，再来解决这个大问题。关于是视频学习还是直接看书，视情况而定，如果视频学习更能使你有个高效率，那就看视频。总之要寻找一个你最舒适、效率最高的学习方式。我选择了吴恩达的视频，我在b站找了一下他的视频，此时先不要着急直接就学习，看看这门课程有没有一些大佬提供的笔记，有没有代码资料等等，这些内容可以在评论区找到。所以视频学习前尽量看评论区，我当时找到了读书笔记资料、作业及答案资料以及一些相关的群，这些对于后面的学习很重要，小白学习某个东西的时候，最开始一定摆正自己的位置，那就是模仿，而不是闷头干。我在看视频的过程中，会看之前找到读书笔记，然后会把作业做完，参考着别人的。由于我有了别人的读书笔记，我就先看看BP神经网络那需要了解哪些基础知识，然后将基础知识看完，就看神经网络，避免花费过多时间在一些目前用不到的地方。

就这样我可以把课程中涉及的神经网络，参考别人的代码用python实现了，接下来我开始去看神经网络那更多其他的内容，这部分内容作为研究的核心，要深入去了解，我就又看了花书和西瓜书中涉及这部分的内容。然后去github转转，博客转转，这样我就寻找了一些深入的内容。当我对BP神经网络有了更多的了解后，此时我需要数据去跑我的程序。这时候就需要我去接着处理项目背景那部分的内容，由于我们没有数据，所以需要自己仿真去生成，这部分实验室有些积累，这样自己又学习了一下matlab程序，可以看懂那部分的内容了，然后改进生成自己所需要的数据，这个过程中前面一些不理解的问题解决了。有了数据我就开始去跑自己的程序，这个时候会有新的问题，如何调优，结果为什么是这样的，此时需要去针对新遇到的问题，针对性的解决。

这样一轮下来，我的毕业设计完成了，自己在这个过程中有所收获。来到这边读研究生后，进入了新的一个过程，等研一结束，再把研一这一学年总结下。

在这个过程中，会发现自己存在一些问题，自己的基础不扎实，一些东西学了就忘，所以寻找了一些方法去改进，比如重新学一遍数据结构，刷力扣，记博客，做读书笔记、用一些好用的工具等等，这部分如果有想要了解的我再补充。