还有两门考试，两个大作业……我的研究生课程学习阶段就戛然而止了。目前是考试为重心，大作业程序，可以得过且过的。。
这学期选了五门专业课，每门课都有个project，网络挖掘应用的作业是个pilot paper。到目前形式来看，后面的大作业可能要应付了，毕竟要先以考试为主。我没有选修过统计学习基础之类的课程，但是这学期还特意选了统计的提高课，目的就是通过做大作业强迫自己去学习统计知识。寒假前就买了《statistical Inference》可是一寒假就没看过几章，看过的也没有效果，又全忘了。学习没有动力，思维不能集中的原因在于我不知道统计有什么用，可是这学期通过做大作业，翻阅了相关知识，对统计的重要性有了一定的了解，也就有了动力了。而且通过大作业，改变了我以往的学习方式：一本书从头看到尾，但是整个过程就像是熊瞎子掰苞米，掰一穗，丢一穗。在做大作业的时候，则是深究书中一章，然后在通过本章和其他章之间的关系，回溯到其他章节。这样可以对整本书的知识建立一个联系网络。所以目前对这本书只是宏观了解，至于书中的证明，以及其他经典实例，还需要进一步学习。应该达到这种境界吧“好读书，不求甚解，每有会意便欣然忘食”。陶渊明前辈的这句诗词是有一定依据的。因为什么事情都不能一蹴而就，如果对每个知识点都“求甚解”那么估计最后是一事无成。很简单，人的精力和时间也是有限的，合理规划作息时间其实也是一种生存本领。但是也不要什么都蜻蜓点水，然后还觉得自己很了不起，这样的人就是SB！我很讨厌这种装13的人。庆幸的是身边有很多脚踏实地的同学，可以和他们一起讨论问题。
这学期的另一个收获，就是认识到了口才的重要性。应该会有正规语言将自己的工作描述出来，让别人听懂。最主要的是让别人了解你工作的框架，大体思路，和实验结果。就拿上次的计算语言学课程吧，我去讲我的二元词图+viterbi算法分词，但是当时觉得自己太菜了：（很多同学用最大熵模型做的分词，而且结果也要比我好很多，还有很多用正向最大匹配算法的同学叫嚣着二元词图，viterbi算法太简单了，自己只不过没有时间，就没做。。）所以走上讲台后，很不好意思，以非常快的语速讲完了自己的算法。后来发现：用最大熵模型的同学，借助了张乐的开源工具，他们的工作集中在数据预处理，从工作能力上来讲，大家是没有什么差别的，只是有人想到了用开源工具有人没想到而已。等到我讲完自己的算法，很多做二元模型的同学都上去"献丑"了，而且很淡定和从容地讲解自己的算法。。透过这件事也学到了一个道理，就是要镇定，从容，不管别人怎么样，自己首先要沉住气。不要被所谓的“大牛”吓倒，也不要去歧视“小虾米”式的人物，不要再和别人对比的过程中评价自己的工作，要记住：只要这项工作，我认真做了，那么它就有意义。。。
还有一个收获，就是一定要走向前台，要足够的口才表现自己，能够清晰的表述自己的想法，工作和价值，否则做一个幕后人员的代价就是你的工作在给别人的简历添彩。做人要厚道，在小组工作中，比如英语口语对话，不要太过于表现自己，借助别人的不足，来表现自己的优秀，但是也不能做甘为孺子牛的角色，一切以尊重事实，最重他人为准则。
另外，要感谢我的老师。作为工程性较强的部门，不可避免的事情是：老师要求学生翘课，做项目，为他干活。即便是不要求你翘课，也要给你分配若干杂七杂八的事情让你“主动”翘课。对比了其他的一些工程实验室，觉得我们老师算是不错的了，还能够体谅我们目前还处于上课阶段，没有分配过太耗时的任务。
