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新年札记:自学系统补完计划

  转眼就快新春了,收到拒信已经整整一个周,给我发信的是面试我的王工,他的话我让我开始重新思考下一个三年,以及我应该如何深入,如何理解计算机科学。机器让我踏实,懂得谦虚,信念给我热情,让我勤奋。
  这就是我的零八年风云际会————从失败开始。我一直在慢慢筹划自己的人生,且行且记,且行且惜。放弃理想,未必能成就现实。
  在夯实基础的同时,我开始制定自己的学习计划——这正是我自己的自学系统,对于一门课程或者技术的学习,如果能够遇到该领域的经典之作往往事半功倍;否则事倍功半,甚至彻底葬送掉一个人对某门学科的信心。一方面我读书评(主要是在豆瓣,结合一些网络书店的书评),选择优秀的图书;另外和该领域的同道泡在一起,请教师长;看Paper,建立参考文献网络图;图书馆,计算机协会,互联网,尤其是互联网,应该充分利用互联网上的优秀教育资源,在此之前,我们应该学会怎么样正确地使用互联网。
  提到教育资源,不能不提麻省理工开放课程计划,虽然其上的课程落下陈旧的骂名(表明上确实如此),但是仍旧不能抹杀他们的经典,奇幻基金会的朱学恒主持的OOPS延续了他翻译龙枪编年史的佳话,开始了开放课程的翻译工作,截至今日又有约翰霍普金斯大学,犹他州立大学,塔夫斯大学,哈佛进修学院远程教育等加入。关于朱学恒的“开放课程计划”请参看此:OOPS。
 
  这里我选择电气工程与计算机科学的课程,目前上线的课程包括大学部和研究所的课程:
http://www.myoops.org/cocw/mit/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/index.htm

另外一个来自于core的进度稍有不同,对比之下要快一点:
http://www.core.org.cn/OcwWeb/Global/all-courses.htm#ElectricalEngineeringandComputerScience

  MIT最为著名的人工智能自然是不容错过,此外,计算机科学数学(关于此项,我想学习《离散数学及其应用》同样是一个不错的选择,书已入手),算法导论 (目前本书中文第二版已入手),信息与熵同样可以列入选择。关于实践,可以选择他的实验课程,比如自主活动月的实验,计算机语言工程(这个的前提是你要熟悉Java,当然我本人是反对把java作为主要编程教学语言的,但对于现在的我来说,恰到好处)。 在课程的教学大纲中,介绍了许多优秀的书籍
 
  另外,如果你对他们的翻译工作感兴趣,请即刻登录他们的主页,加入他们的志工吧!

  最后我录入自己之前浓缩出来的“研究方法”(MIT人工智能实验室《如何做研究》)

阅读
阅读论文是需要练习的技能。不可能完整地阅读所有的论文。阅读论文可分为三个阶段:第一阶段是看论文中是否有感兴趣的东西。论文含有摘要,其中可能有内容的介绍,但是也有可能没有或者总结得不好,因此需要你跳读,这看一点那看一点,了解作者究竟做了些什么。内容目录(the table of contents)、结论部分(conclusion)和简介(introduction)是三个重点。如果觉得该论文确实有价值,返回去通篇精读。
读论文时要牢记一个问题,“我应该如何利用该论文?”“真的像作者宣称的那样么?”“如果……会发生什么?”。
 
笔记
在笔记本上记录下自己的想法。只有你自己才会去读它,因此可以记得比较随意。记录下自己的思索,当前工作中遇到的问题,可能的解决方案。对将来可能用到的参考文献作小结。定期翻阅你自己的笔记本。有些人会做月度总结,方便将来的引用。
 
讲演
与同行交流的另外一种方式就是讲演,上面提到的有关论文写作的问题,同样适用于讲演。站在听众面前从容讲演而不会使听众恹恹欲睡的  能力,对于你成功地获得别人的承认、尊敬乃至最终的求职都是很关键的。讲演的能力不是天生的需要多加学习和练习
如果你的导师有定期的研究讨论会(这正是我们现在需要做的),自愿去作演讲。
 
程序设计
多读读别人写的,自己也要动手写,然后统一给别人看看,让他们给你一些评价;应该写一些自己的有用的标准模块
 
交流
建立讨论组:
当你读到某份让你感到很兴奋的论文,复印五份送交给对之感兴趣的其他五个人。他们可能会反馈回来很好的建议。
开展很多针对不同子领域的非正式(持续发展的)论文讨论组,每星期或每两星期聚会一次,对大家阅读完的论文进行讨论。
 只要自己写下了些东西,将草稿的拷贝分发给那些可能感兴趣的人。(对于一些你认为重要的,你可以在第一页写上“请不要影印或者引用”的字样以做部分防范。)
 
参考文献网图:
维护一份自己感兴趣参考文献的日志。到图书馆去看看能不能找到这些论文。如果要了解某个主题的发展轨迹,可以有意地去
做一张引用的“参考文献”图。所谓的参考文献图,是指引用组成的网:论文A引用B和C,B引用C和D,C引用D,等等。注意那些被经常引用的论文,这通常是值得阅读的


 

posted on 2008-02-05 19:31  Uneeda  阅读(381)  评论(0编辑  收藏  举报

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