十月份的每日总结就放这里了

10/5

参加报告，初步了解了深度学习的相关知识，询问了深度学习相关的数学知识

学习常见的云服务和虚拟化技术

了解云服务器行业发展历史，现状，市场情况

了解以VMware为代表的商业虚拟化技术；以docker为代表的轻量级容器虚拟化技术

阅读《读研指南》

英语阅读：

Ukraine war: Russia warns US of direct military clash risk

10/6

分析原网站结构，结论：框架过于老旧，可维护性太低，选择重构

使用php的docker镜像搭建WordPress开发环境，失败

使用Ubuntu系统docker镜像搭建WordPress开发环境，因Nginx动静资源转换的问题无法解决，失败

使用官方的WordPress镜像，成功。但LAMP架构用着不顺手 (￣_,￣ )

初始化数据库、WordPress。由于服务器的MySQL数据库root账号丢失，使用docker搭建MySQL

与李老师讨论网站相关规划，整理需求

选定模板Bravada

模块划分，迁移原网站少部分数据

阅读《读研指南》

英语阅读：

China’s securities market facilitates financing for sci-tech innovation

10/7

数值分析：最佳平方逼近函数的法方程，误差分析计算，最佳平方逼近多项式。正交函数做最佳平方逼近，曲线拟合的最小二乘法

参加临时组会，阅读分析论文

阅读《读研指南》

英语阅读：

Easter Island: Sacred statues damaged by fire

10/8

Hong Kong detains first teenagers under national security law

英语阅读

Xi’s newly published book outlines Party’s rule-based governance

10/9

Hong Kong detains first teenagers under national security law

10/10

在服务器部署docker开发环境

搭建基于docker的MySQL数据库（避免和旧服务冲突）

搭建基于docker的WordPress服务

将本地服务迁移至服务器，测试通过

在郝师兄帮助重启了旧网站，和新网站实现隔离运行

校园网可访问新网站：http://lab.ri-co.cn:8081

数值分析：写作业

英语阅读：

Iran protests: Germany calls for sanctions over violent crackdown

10/11

收集个人资料和照片

将旧网站的个人简历信息重构至WordPress的新网站完

成当前在读研究生的简历展示

还有待完善和修改的部分

完成 数值分析作业

英语阅读：

Asia chipmaker shares slide after US curbs on China

10/12

深知数学体系庞大，未来的数学之路很漫长

完善网站上的个人简历，目前研一至研三全部完成

英语阅读：

What is a recession?

10/13

迁移网站上的获奖论文等数据

去图书馆借了两本深度学习的书

利用服务器搭建tenserflow的开发环境，搭配visual studio code实现python代码的本地开发远程调试

惊奇地发现服务器的C盘没空间了，后续难以调试

学习计算方法：代数精度

和郝师兄探讨Linux系统的用户权限问题

英语阅读：

French oil workers vote to continue strike

10/14

学习Linux系统的用户知识，包括创建赋权目录删除等；学习Linux权限知识。

学习权限过程中，还学习了在没有编辑器的情况下编辑source.list文件，解决了没有sudo和apt安装https源报错的问题，顺便写了篇博客：

Ubuntu系统 用户相关操作

阅读，学习深度学习相关知识，了解了tenserflow中张量的概念；基于图的实现，将机器学习框架分为了以tenserflow为代表的静态框架和torch 为代表的动态框架，让我想到了学习编程时遇到的强类型和弱类型语言；

通过报告会学习了深度学习的基本概念，发现内容还是很多的，高度概括了课本大概200页的内容

英语阅读：

January 6 panel votes to issue subpoena for Trump testimony （部分）

10/15

英语阅读：

January 6 panel votes to issue subpoena for Trump testimony

反思 10-16

问题

数学：

落下进度了，原因：没有坚持从例题到原理，效率低；分配给数学的时间变少了

英语：

欠了两篇，原因：时间不足；眼睛问题不能产时间看屏幕

阅读：

读研指南 阅读的效果较差，考虑下调其优先级

生活：

没有购买衣物，难以挤出时间取快递

反思

缺少时间，眼睛情况差。

时间，很大程度上被分割成了碎片时间。有相当多的时间去上课，

能利用的时间，本周由于架设网站，被使用了很多

当然，还有摸鱼… 这个时间没有统计，个人感觉应该不多

计划

阅读

阅读优先

优先读时间管理和社会学，根据实际情况调整

专业类书籍优先级较低，人工智能导论尽量在课堂阅读，需要一个时间评估课堂进度和考试等情况

TF不必阅读，相对于TF，更应该准备自己下周演讲的内容：特征

关于这次的演讲，初步计划不研究太过深入，尽可能插入一些数学内容，例如小波变换。理由：这种讲座对我而言价值较低，且容易打乱原本的学习计划，应在保证总学习进度的情况下，合理安排临时学习计划，甚至可以改变原学习计划（如果发现更优解可以平衡导师和学习）

10/16

英语阅读：

Father of PKU student caters for food festival on campus

10/17

1 阅读社会学 第六章 全部内容，本章主题是爱情和婚姻。除了经典的爱情三角理论，还有好多新的爱情模型。婚姻的内容相对不多，主要介绍不同文化背景下婚姻的模式差异，尤其点到了印度某地和南美洲某地区对妻子观念的巨大差异。当然，我注意到本书的数据主要来源于美国，和中国的社会环境存在很大差异，所以书中的很多结论无法判断在中国的合理性

2 使用vscode搭建tenserflow开发环境，跑了个GPU版helloworld，初步了解tenserflow中图的概念

3 阅读人工智能导论，主要阅读范老师之前讲的自然推理演绎推理等内容

英语阅读：

January 6 panel votes to issue subpoena for Trump testimony （最后一部分）

10/18

将几位毕业师兄姐的信息更新至新网站

数值分析：学习了高斯插值，这是目前所学所有插值方法中最精确的，精确度达到2n+1。并且所需的算力并没有比其他插值法高出太多，因此高斯插值被广泛使用

学习特征。这里的学习走了不少弯路，一开始我将“特征”理解为机器学习中的“特征工程”这个领域，但后来和师兄老师进行了一些沟通，发现跑题了། – _ – ། 正在重新构思特征的学习

阅读《极简问题解决法》。了解理性和直觉两种思考和解决问题的方式，情绪化如何阻挡理性的思考

英语阅读：

Chinese company helping fend off world hunger

10/19

阅读社会学第五章，作者以美国社会调查和相关论文为依据，讲述了一系列的社会问题，涉及家庭学校社会等多个层次

参与研讨会，了解学习了深度学习发展史，从大脑的神经元结构到最基础的感知机，到卷积。还有诸多科学家对机器学习的贡献，中间有很多需要细化的概念，比如激活函数，反向传播，池化，径向基函数等。

和大数据组员初步探讨多租户模式的软件设计方案，有一位同学有着独到的见解和扎实的数据库知识基础

英语阅读：Smaller cities also drive national urbanization

10/20

开始撰写知识产权课程 小论文，论文字数要求有点多啊，没写完

抛弃“特征工程”，学习计算机视觉中“特征”相关知识，整理了一个基础大纲

参加王老师的讨论，王老师观点独到，让我收获颇丰

晚上，又写了小论文，还没写完！

从董博的PPT中获得灵感，开始学习深度学习中的“表征学习”

英语阅读

Indonesia bans all syrup medicines after death of 99 children

10/21

和郝师兄讨论“特征”PPT的大纲和侧重点

查阅资料，将机器学习 的“表示学习”内容加入大纲。但相关的资料并不多

完成知识产权课程的小论文，但还有些细节待完善

开始制作PPT，完成数字图像处理中“特征”的部分内容，此部分内容相对简单浅显，未来会投入更多时间到“表示学习”的学习中

英语阅读：

Google: India fines tech giant $161m for unfair practices

10/22

英语阅读：

Forbidden City eyes stronger ties with Taipei peer

10/23

英语阅读：

Hurricane Roslyn: Mexico braces for powerful storm

10/24

继续学深度学习，重点学习卷积。我认为深度学习即使用卷积提取特征，制作PPT

“为什么卷积可以提取特征？”这个问题，我今天发现了一篇非常好的文章，很好的讲解了不同的卷积核如何提取图像中对应的特征，将这篇教程整合进了PPT

明天最后完善PPT，主要集中在池化全连接对特征提取的作用

数值分析：学习了几种高斯约分方式（这不就是线代行列式消元吗？）

英语阅读：

In Changchun, a golden avenue beckons

10/25

学习卷积提取特征的过程，制作PPT。

简单学习了一下归一化、池化和全连接映射。本来想将此部分内容整合进PPT，但内容的深度不够，有些过于肤浅；如果详细展开的话内容太过庞大；同时和后续的内容冲突。最后决定放弃此部分内容

与陈艺博、董博和郝师兄谈论深度学习和PPT的内容，各位都为PPT提出了很多宝贵的建议，感谢~

阅读社会学第六章

英语阅读：

China’s medal tally grows at WorldSkills contests

10/26

参加会议，聆听二位师姐讲解论文。李老师提出了很多写摘要的建议，我做了如下的归纳：

首先是标题，标题很重要。应该能通过标题明白文章的大致研究方向和技术，标题可能会经过多次的修改，后续可以将标题逐渐凝练。摘要的第一句应该说明大背景，随后引出小背景和意义。再提出创新点，简要的介绍，最后总结实验结果，用数据进行对比等等。最重要的通过不断的阅读学会超前思考。当然，一定要保证论文的真材实料。

分享“特征”和深度学习的相关知识点，感谢大家的支持和鼓励！

大数据：和组员设计多租户系统的架构

英语阅读：

Google and Microsoft hit by slowing economy

10/27

数值分析：学习直接三角分解法。这个方法不同的教材有不同的名称，比如LU分解法和Doolittle分解法。这个学习过程使用了从理论推导到例题的形式，明显效率不大行。大致思路是将矩阵A分解为一个上三角矩阵和一个下三角矩阵。通过繁琐的推导大致明白了，推着推着眼睛看不清了，唉这眼睛啊….

开始数值分析第四章小论文的编写，发现第四章部分内容有遗漏，还需要学习

阅读社会学。（想读的书太多，而时间又太少）

英语阅读：

Experts: Nation key in driving global economic recovery

10/28

学习数值分析 向量范数、矩阵的三角分解（平方根法、追赶法）。这部分内容和前面的结合很紧密，需要有推导的经验，追赶法容易发生病态，一点误差就会导致结果出现指数级误差

开组会，参与轮胎组和游泳馆组汇报。学到了很多东西，尤其是涉及到计算机组成原理的那个小bug

英语阅读：Gujarat: Tata to make military aircraft with Airbus in India

10/29

英语阅读：Philippines storm Nalgae kills dozens in floods and mudslides

10/30

英语阅读：German leader’s visit signals ties on upswing

10/31

数值分析：写作业，作业好多，一个题就能写一页纸。当然或者说是上俩周欠的多？感觉题能做完，但是做的很不熟练，对公式和步骤的理解不够到位，考虑要不要重新推导那堆公式。重新推导会花费巨量的时间，同时无法保证效率。考虑只推导第四章，不要求步步都会， 主要目的是熟悉思路，知道一个结果是怎么出来的。

下午：写完了数值分析作业，感觉对整体知识掌握的更好了

晚上：尝试详细学习第四章，发现学得很快。主要原因是出在“误差分析”的部分

英语阅读：Musk Twitter takeover: Billionaire denies report he plans to fire workers to avoid payouts