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说实话这门课有点令人失望

时间:2018-03-11 01:31来源:Miki 作者:酌言 点击:
回想当年高中时,时不时会在QQ空间写点什么,形式虽冲弱,但大师彼此点评也不亦乐乎。之后记取得大二正式分专业之后,这个风俗也就落下了。至于背面在华为任务,累的焦头烂额,
回想当年高中时,时不时会在QQ空间写点什么,形式虽冲弱,但大师彼此点评也不亦乐乎。之后记取得大二正式分专业之后,这个风俗也就落下了。至于背面在华为任务,累的焦头烂额,更没有功夫写东西了。而今想来时常做做总结,思量上去日,也不失为一种好风俗。时隔5年,你看机器学习导论。可能重新劈头。
来NYU的一学期一经夙昔,总的来说还算顺遂。这学期一共3门课,虽说学得算不上受罪,你看机器学习导论。但还算卖力,机器学习导论。末了也都拿了A。想想这学期对自身还是不够狠,课业压力还是小了点。讲讲这三门课吧:1)Internet Architecture seeing thattending well seeing thattending Protocol (IAP)互联网架构和协议主要练习了互联网架构,各个层级的建设和协议。对比一下失望。比教练讲课更紧急的是这门课配套的实验,可以说计划得对比合理。这门课大多半形式可能是在实验的时刻才真正操作把持的吧。机器学习导论。另外检讨下,期中考试考太好了,下半学期没有花太多时间练习,全靠做实验的时刻自学。期末80分都没考到,令人。差点暗沟翻船。不过好在这教练给分还对比好,放在复旦最多B+。这门课要是多计划点project,说实话。写写代码,可能成绩更好。2)Prob . c .aphvacity seeing thattending well seeing thattending Stochseeing thattendingtic Process 概率论与随机历程望文生义,学得是概率论。本科也学过,研究生的深入一点,这门课算是个底子课,不知道有什么现适用途。教练是一个土耳其人,人感到挺圆活,上课思绪很清楚,看着机器学习导论。英语讲得也很好,还略带些诙谐。最前期末考得挺难,当然还是幸运拿了个A,相比看这门。放到复旦猜想也是个B+。这门课恐怕应当换一门MveryineLearning(机器练习)。不过也不好说,要悠长地对付,真相数学底子课。3)Dattendinga Structure seeing thattending well seeing thattending Algorithm 数据组织和算法算是一门很适用的课了,上完算是对一共数据组织和算法都意会了。只是“意会”,还谈不上老成操作把持,并转化为代码。说真话这门课有点令人气馁,对比一下机器学习导论。这门课险些没有什么project!!作业都是挑几道《算法导论》上的标题问题课,让你画画图,最多写写伪代码。我原本以为这门课会占用我很多时间,可能时常会在深夜赶代码。哎,悄悄松松就学了个A。教练的程度也不大行,自身照着PPT讲讲,问他问题也都答不下去。对于有点。当然,形式都笼盖到了,成就还是有的。算是为今后刷leetcode打下底子吧。
总的来说NYU工学院教育质量略低于我预期。对比一下机器学习导论。比赛压力和复旦比起来也小不少。和隔壁哥大比起来,想知道机器学习导论。练习压力偏小,教练程度也不算太高。不过练习主要还是靠自身吧,而且也是有一些高质量课程可供选拔的,下学期无间尽力吧。机器学习导论。再来讲讲来日的计划,事实上说实话这门课有点令人失望。下学期我一经请求转计算机工程(ComputerEngineering)了,导师正在让部门审核,应当没什么问题。真相GPA高是可以肆无忌惮的。听听说实话这门课有点令人失望。哈哈。转了之后可以修更多偏CS方面的课,找任务相比可能也会有必定的上风。最近找实习并不顺遂,硬件岗位多在加州,非牛校长途找任务并无上风。机器学习导论。目前的简历找码农任务也很烦恼,奈何处置惩罚2年的硬件工程师履历呢?也就两条路摆在我眼前,读phd和转cs。前者不好走,后者又不甘愿。
末了订一下2018年计划和暑假短期计划。
短期计划:1)mveryine learning 网课开学前(1.22)完成到week 5。2)学期初找到教授做resemid-foot。
2018方针:1)相持健身,体重增加3kg,方针73kg。2)发1篇paper/请求1个专利。3)脱单!4)获得美国驾照和SSN。
人必需为自身犯下的差池付出代价。之后任务出差的时刻,深夜只身思量很久,也认识到了不少之前犯的差池。Now a tykegets a second chsomece. 我要找回我当年的毅力和决议决定。

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