机器学习也感性
张睿卿大一时開始參加ACM。后来成为学校ACM集训队中硕果仅存的妹纸，大二时和学长合办了Can Studio工作室，领导5位骨干成员，完毕校内各院系办学软件与管理站点开发，完毕宁波市公安局外包任务等。眼下在浙江大学读研，參与了机器学习、人脸识别等相关的各种高大上项目。
她在CSDN的博客涉及ACM、机器学习、数据挖掘、编程语言等各个方面，被非常多人转载，也帮助过非常多同道中人解决这个问题。
优秀、理性是张睿卿给笔者的第一印象。採訪时听到张睿卿的声音，才体会到她感性的那一面——爽朗、直率、声音甜美。下面让我们通过採訪实录走近这位90后美女程序媛：
突觉编程好好玩，遂始编……
CSDN：什么时候開始编程？
张睿卿：我接触编程比較晚，是08年上了大学才開始的。大学进来是project技术类（但不是计算机系）。可是还没有明白的方向。
当我開始坐在电脑前写程序的时候，我才找到了自己的方向，这是一件让我能够心无旁骛的事情，就这样開始了我的程序猿之路。
CSDN：你提到參加ACM校队时最后常常训练的仅仅剩下你一个女生，她们为什么没有坚持下来？你有没有遇到什么困难？是怎样克服的？
张睿卿：大多数人看来。编程是枯燥的。所以训练的时候看着题目发呆，然后走神，然后就随心飞翔了。我不专指女生，也不认为这是我们女孩子自己的问题。
IT誉为男孩子的天下，所以女孩子们不敢触及。事实上大家都一样，定位不同而已。想要什么样的自己，就能够打造什么样的自己，所以我认为仅仅要你喜欢敲代码，就去做好啦。
我们这届ACM校队终于仅仅留下我一个女生在训练可能有多米诺骨牌效应。仅仅要有一个女生累了倦了，其它女生也会退却。并且最关键的是，当初不是你由于喜欢而去做这件事情。
困难肯定会遇到。不论是之前刷题。还是之后拿一些项目，或者如今的科研。无一例外会遇到瓶颈期：难度到了一定阶段做不下去了想转别的做做，或者没出成果心情不舒畅了想窝在寝室呆一周。这些是正常现象。我认为不须要刻意克服吧。寂寞了自己就会回来继续干了，还是那句话。仅仅要你喜欢，就不会轻易放弃。
关于生活：爱爬山，爱跑步，单身（你懂的）
CSDN：在关注技术外，生活中有哪些兴趣？
张睿卿：我喜欢爬山，喜欢跑步。
由于浙大后面就有座老和山。爬起来也非常方便。曾经跑过13km的短程杭州马拉松。是个非常考验耐力的过程。和编程一样，当你认为自己要完蛋的时候。和自己说我能行就能够坚持下来。
CSDN：你有没有认为编程会对自己的生活和思维方式有什么影响？比方女生更感性一点，可是编程更须要理性思维。
张睿卿：事实上我认为没差多少。我还是我。或者可能受了影响我不知道，大学開始编程，工作上比較认真，并且常常担任类似leader的工作，可是或许是认真适合静下来编程。而不是编程影响了我的认真。
逻辑方面肯定有提升。思维须要训练，ACM给我非常大帮助。生活方面没有改变吧。生活是生活，程序是程序。
程序活在我的生命里。但我的生命里还有更重要的，比方朋友。老师。
CSDN：想对广大的女程序猿同胞们说些什么？
张睿卿：开心敲代码，快乐过生活。
不要由于程序有bug而痛苦。至少你们相爱过。
CSDN：程序猿是个常常熬夜的职业，有没有护肤秘诀？
张睿卿：这个，我在用郁美净/孩儿面/强生。感觉还不错……
CSDN：有没有男朋友？
张睿卿：囧，还没有……
研究生毕业后会工作（求BAT等HR勾搭）
CSDN：简要介绍下大学时的工作室，对你产生了什么特别的影响？
张睿卿：Can Studio是毕业的学长汪晓丹为了回馈母校找到我们组织的一个工作室，后来团队成长起来由5个backbone组成，承担校内外一些外包项目，5个人从投标到交付任务非常紧凑。团队非常小，项目不大，注定了我们的敏捷开发模式。对我个人而言。从一个人写代码到一个团队coding，学习了非常多东西。改掉了非常多编码恶习。而从整个团队来讲，这次cooperate是一个难得的在校创业经历。体验了非常多编程之外的难题。
CSDN：计划继续读博还是工作呢？有没有创业的打算啊？
张睿卿：想工作吧，只是临时还没有创业的打算。自己还比較弱，得在大公司锻炼下再作打算啦！
关于高大上的技术
CSDN：你从10年開始在CSDN写博客坚持到如今，你认为对你的学习和生活有什么帮助？
张睿卿：在10年的时候。我写的不是博客。是寂寞……仅仅是流水账一样每天记录下自己遇到的ACM难题，projectbug。easy出现的问题etc。后来有人留言从中受益。节省了别人非常多时间。我就认为这个博客要一直写下去。一方面方便他人，也方便自己查阅。就像我在《2013年度总结》中说的。有些东西记录下来不一定能帮到多少人。但仅仅要大家还有共同交流idea的愿望就有写下去的意义。
CSDN：你的博客中对非常多方向都有涉猎，是兴趣还是其它原因？计算机视觉，机器学习，算法研究。博弈，人工智能...怎样看待这些方向之间的联系？
张睿卿：是的，由于有兴趣看这些方面的知识。他们的联系非常紧密，关系比較微妙。计算机视觉是应用，机器学习和算法研究是基础。
而计算机视觉又是为人工智能服务的。
我觉得机器学习分两路：神经网络和字典学习。前者比方deep learning用神经网络模拟人的神经元进行“思考”，后者我也在blog里总结过一些字典学习的算法（如KSVD），也能够用于图像特征提取，我觉得如果字典设计的够好，两种方法的结果是一样的。
博弈呢，属于算法研究的一部分。我个人比較喜欢看一些博弈问题，比方海盗分金币，尽管在博弈中的如果一般不成立（没有人纯理性不受干扰地做选择），可是我们享受的仅仅是博弈思考的过程。
CSDN：你本人最擅长的技术是什么？
张睿卿：计算机视觉，数据挖掘，以及对生活中的问题建模。
CSDN：对于想要学习机器学习和算法的学生，你有什么建议？应该重点学好哪些课程？
对于机器学习的同学，多看书，多看paper。
新手不要急着发paper，看牛paper，无论多老，都要啃牢那些经典的知识。
书籍。建议看《Pattern Recognition》、 《Pattern recognition and machine learning》、《Machine Learning - A Probabilistic Perspective》任选一本,切勿挑来挑去。手头工具书：《matrix cookbook》。对于做研究的同学，挑一个自己喜欢的方向去钻研paper总会有idea。相同。切勿跳来跳去。
对于做project的同学：调研好一个方法对于什么样的数据有效后再下手，切勿有source code就拿来用，这样会浪费非常多时间。重点学好数据结构，算法两门课。
CSDN：你觉得眼下国内在机器学习和算法研究方面的实践水平怎样？哪些学校/企业/科研机构在这些方面有发言权？
张睿卿：近几年国内在机器学习领域已经有所进展，尽管不得不说我们大多数时候还是在follow别人的工作……囧，可是仅仅要跟得快。vision把握得准，中国在科研领域的实力是会稳步上升的。
我没有去大公司实习，所以也不好说企业实力，但就我所知，中科院计算所。自己主动化所在计算机视觉方面还是不错的，清华张长水老师、朱军老师和南大有周志华理论非常扎实。
还有我们浙大也还好啦。嘿嘿~
大牛Google在AI上研究势头非常猛，包含智能车，Google Glass，各种机器人都非常前沿。近期它又收购了游戏天才和神经科学专家创办的公司DeepMind。恩……Google还会继续。
MSRA是工业界的研究院，为中国高等人才培养立下汗马功劳；百度余凯的deep learning组近几年在图像大数据处理方面非常不错。也有不少产品上线。阿里和腾讯，数据非常多。人才也不少，可是貌似没有往研究方向走。他们比較注重应用。
好吧。 期待睿卿能奉献很多其它佳作。
