也没想到这么快, 竟然又是一个checkpoint了, 在家上班真是不觉得时间过得快, 有时感觉上午真的没做什么事, 就到了吃午饭的时间了, 然后下午也就上个两个多小时的班, 就到四点了, 一到四点就感觉离下班不远了, 于是一天就这么过去了.
确实, 稍微整理一下每天的日程安排就会发现, 时间真的是过得飞快, 哪怕是自己已经完全100%运转了, 时间也就这样在不知不觉间过去了.
每次的Checkpoint都会以这样的形式开头, 都会感叹一下时间过的很快. 最近也常常翻开过去的相片集, 那时仿佛时间都过得很慢, 每天都会有很多故事, 也充满了回忆.
其实时间没有变, 变的是自己. 一直都觉得自己从去年开始, 没事的时候就不出去了, 不知道是不是刷题的副作用, 每天的安排都非常”咸鱼”, 好像动不动就给自己找借口, 觉得自己今天很累, 决定给自己放一天假. 可是, 每每这个时候, 往往还强迫自己去刷一两道题, 每次一刷题, 节奏就被破坏了, 然后一天就又感觉什么事情都没做成.
自己给自己定下一个目标, 要是状态不好, 决定放弃今天, 那就好好享受, 什么都别想, 放空大脑.
有的时候觉得这个可能是从小留下来的后遗症, 觉得时间宝贵, 每一分每一秒都要充分利用起来. 这么些年来看了很多视频, 也知道了很多时候, 大脑需要休息, 只有完全放空大脑, 才会更加激发创造力.
从今天开始, 一定要践行, 上面的原则. 要是不行的话, 再换回来, 就先坚持这5个星期.
已经在家办公两个多月了, 工作上面, 除了完成了 Gratis部分的报表, 还重新建了GRC的View, 也终于用上了group by grouping sets, 除此之外, 好像就没有什么了, 毕竟, 工作很多时候都是在重复劳动, 找到窍门后, 很多工作一下子就能完成了.
自我提升方面, 一直都在学习 Tensorflow的东西, 网上买了个教程, 所有的视频都是跟着做, 然后做笔记, 渐渐的也觉得自己上手了, 入门了, 也参加了Kaggle的竞赛. 这方面是有进步的.
参加Kaggle的竞赛其实是今年年初给自己立下的目标之一, 原本就是逼着自己学习一点Machine Learning方面的知识.
现在知道了, 机器学习的东西, 光会搭建模型是远远不够的, 还要学会模型背后的理论知识, 尤其是那些参数. 现在的我的问题是完全不知道那些参数是干什么的, 很多时候连基本的Pandas的命令也很不熟悉.
所以, 要学的东西还是很多, 到现在为止, 机器学习可以说只是入了一个门, 要想自己独立完成一个项目, 还差的很远.
总结了一下, 目前欠缺的东西有以下这些 –
数据处理方面:
- Numpy和Pandas的基本操作, 它们之间的联系, Pandas的DataFrame之间的 Join, Union, 之类的类SQL的操作.
- Tensorflow, Keras 的模块基本关系.
- 模型为什么要这么建立? Keras里面那些方法的参数, 到底是干什么的?
- 感觉自己还是很欠缺基本的统计学的东西, 比如Confusion Matrix, 比如f-score
总之, 感觉自己还是很欠缺, 感觉自己的底子很不牢, 就像大学时候的编程一样, 都是东一块西一块的拼凑起来的, 直到上班的时候学习了C, 慢慢感悟了编程的过程, 项目架构, 才感觉自己编程有信心了.
我想, 既然自己想涉足机器学习, 自己也应该会经历编程一样的过程, 这个过程会更加痛苦, 不过只要开始学就好.
这个阶段, 还逐步开始了Apache Hadoop 的学习, 只是刚刚开始, 但有了Hortonworks prebuild的Sandbox环境, 让自己起步的门槛降低了不少.
既然起步的这个拦路虎已经被扫除了, 那就学下去咯.
下个阶段还是在家上班, Tensorflow的视频学习很快就会结束, 自己要不断找项目做, 这样才能提高.
要把Apache Hadoop的学习材料看完, 这么些年了, 就算是拖延, 现在也应该开始做了.
对了, 还准备学习一个NoSQL数据库, 无论简单或者复杂, 都先学起来再说.
Redis的架构看起来很简单, 也有Raspberry Pi的安装版本, 甚至有Docker的镜像, 觉得完全可以把一些简单的项目迁移到Redis上去.
应用方面, 现在看起来, Couchbase很有潜力, 而且还支持N1QL这样的类SQL操作, 不妨是自己学习NoSQL数据库的敲门砖.
自己也应该要开始为将来做打算了, 昨天在下面散步的时候突然意识到这个夏天竟然已经是自己在美国度过的第八个夏天了.
人总不能回忆过去, 总有一天是要创造未来的, 那这个夏天, 从今天开始, 是不是可以走出自己的comfort zone, 为将来的自己创造点回忆呢?
这个阶段的任务 –
- Make a Timetable for study and work
- Finish TensorFlow tutorial
- N-Queen problems
- Docker + Microservice personal website
- Contribute 2 Leetcode problems
- Breadth-First Search / Dijkstra’s Algorithm
- Python Regular Expression
- SQL Server / MySQL Windows Functions
- Amazon Behavioral Questions
下个阶段的任务 –
- Redis database
- Finish Apache tutorial
- Python Regular Expression
- Pandas and NumPy fundamentals
- Kaggle Competition * 3
- N-Queen problems
- Breadth-First Search / Dijkstra’s Algorithm
- SQL Server / MySQL Windows Functions