你好呀，十一月！
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完成数值分析第四章小论文，学习数值分析 迭代法解线性方程组。一节课的时间只讲了一小节内容，方法很容易理解，但不理解开头所说“针对大型稀疏矩阵方程组，迭代法利用矩阵中有大量零元素的特点”
制作科普PPT，主要了解了深度学习在NLP领域的应用，优势等
阅读社会学 第六章
英语阅读：Ukraine war: Kyiv locals queue for water after Russian strikes （部分）
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参加组会，简单学习了分类器。印象最为深刻的是曼哈顿距离，因为昨天上课王琳老师刚刚讲了这个距离，为什么叫曼哈顿距离呢？因为曼哈顿的街道横平竖直，特别整齐，像一个个网格。随后简单讲解了朴素贝叶斯，半朴素贝叶斯。中间我对边缘概率为什么相乘表示疑惑，和同学们探讨了一番。另外数据结构这课真的没讲决策树。关于《高质量读研》，主要讲解点评了论文写作技巧，这次的侧重点不再是摘要，而是引言。了解了机器人领域的顶刊顶会
初步了解了图数据库，但是对于图数据的应用所知甚少，过去实际使用的数据库只有关系型和键值型
搭建科普工作室网站，使用了相同的架构。部署时遇到了莫名其妙的端口跳转问题，暂时修复，初步判断为浏览器本地缓存301跳转8080导致。安装PDF播放插件
阅读社会学 第一章 家庭（部分）
英语阅读：North and South Korea fire missiles off each other’s coasts for first time （部分）
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1. 阅读社会学第一章
2. 学习tenserflow 变量相关知识
3. 配置轮胎项目组python部分的开发环境，使用了vscode远程开发+linux远程磁盘挂载+git同步
4. 参与轮胎组会议讨论。了解论文引言和细化问题
英语阅读：The Fed hikes US interest rates to fresh 14-year high（部分）
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1 数值分析：学习高斯插值
2 参加组会：机器人组的汇报让我体会到线性代数的重要性，尤其是和李老师讨论良久的那三条转换公式。陈一博的讲解我个人认为是比较到位的。比瑞的仿真遇到了问题，需要在Linux系统运行，后续和比瑞讨论过系统的问题。
3 阅读社会学
英语阅读：FBI warns of ‘credible threat’ to New Jersey synagogues
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英语阅读：South Korea miners survive nine days underground on coffee
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英语阅读：COP27: Rishi Sunak urges world to move faster on renewable energy （部分）
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1 阅读基于tenserflow的深度学习，学习基础知识。这部分知识很多之前都学过了，包括过拟合欠拟合，准确率等概念。还有些新的概念，比如超参数，不止准确率的度量指标，ROC。其中的混淆矩阵很有意思，我本科学过，应该是在离散数学这门课上，数学真有用hhh
2 使用pytorch和tenserflow跑了Conditional Neural Process 论文的实现代码，python使用了CPU算了半小时，迭代5次得出了结果；TF使用GPU，运算时卡住了，不知道是不是算力不足的问题？
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- 神经网络。重新复习了单层神经网络的感知机，全连接层，激活函数，损失函数，参数初始化。初始化这里很有意思，遇到了曾经开会时讨论的问题：初始化的网络参数能不能为0，书中认为不能为0。在梯度下降法中，整个梯度为0，所以没有更新方向的指示
- 数值分析：学习了雅克比迭代，高斯-赛德尔迭代，以及收敛性判断
- 阅读《极简问题解决法》
英语阅读：Ukraine war: West warned against complacency on air defence support （部分）
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1 参加组会，准备科普网站的下一步建设，但服务器上的docker服务出现了问题，正在修复。“动态水印”方案经过简单评估，几乎不可行。学习YOLO从V1-V3各个版本的特点，想起李老师很早问过我的问题：“我们组吸烟检测的项目为什么使用YOLO V3版本？为什么不用其他版本？”，如今的我，也知道了答案：“当时最新的就是V3啊！”简单了解了3D结构光相机的原理和特点，了解机械臂以及相关配件的信息。了解西瓜项目的基本情况。
2 分别在window和linux上配置基于docker镜像的Neo4J，之前从未接触过图数据库，后续会进行一定程度的学习
3 阅读社会学 第一章
英语阅读：Facebook-owner Meta to cut 13% of its workforce
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1 数值分析 整理第六章笔记，总体来说本章学的还算不错，原因是因为内容相对简单。之前几章并没有整理笔记，从这章开始，希望能取得不错的效果
2 阅读社会学 第一章。阅读极简问题解决法
3 学习神经网络-梯度下降部分，这本书关于梯度下降讲解的并不深入，可以当做入门教程
4 完善课题组网站部分人员信息
英语阅读：Paul Allen: Record-breaking $1.5bn art sale for late Microsoft co-founder’s collection（部分）
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1 数值分析：学习了第七章内容。这章的逼近法更贴近现实程序，通过不断迭代，逼近真实值，当损失降低至可接受水平时即可视为解
2 参加组会，听取轮胎组和游泳馆组的汇报。针对李老师提出的网站需求，下周会继续充实网站内容。
3 最近时间不太够用，需要深入反思，制定解决方案
英语阅读：Ukraine war: Russians kept in the dark by internet search
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英语阅读：Joni Mitchell says her music upset male artists in the 1970s（部分）
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英语阅读：Remembrance Sunday: King leads nation as UK falls silent to honour war dead （部分）
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1 数值分析，做第六章的笔记，重新复习了收敛性相关的问题。发现这里面牵扯到很多线性代数的知识，比如正定矩阵（考研时明明都好好复习过现在全忘了！） 在这门课的学习过程中，例题真的很重要。《数值分析》课本已经复习完了，但感觉这课本并不好，开始使用《计算方法》课本进行对应内容的学习。
2 获取科普讲座的录屏，上传至服务器。上传时遇到了问题，视频太大超过了WordPress的上传限制，使用docker exec命令行进入容器，修复了这一问题，将视频成功上传，对应的文稿等后续进行完善。当前可在校园网内部访问：http://lab.ri-co.cn:8084/?p=40
英语阅读：Remembrance Sunday: King leads nation as UK falls silent to honour war dead （部分）
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1 数值分析：学习了二分法逼近函数值，二分法通俗易懂，但实际不常用。实际使用的是不动点迭代法，还学习了其收敛性证明（当然证明部分我没学会…）包括局部收敛性和收敛阶，今天比较忙，笔记没有做好，后续争取抽出时间补上（一天天怎么这么忙）
2 深度学习：简单学习了梯度下降法，再次学习了混淆矩阵。
3 制作科普PPT
4 阅读社会学，关于性别角色的部分；发现一本很不错的书《基层女性》，可惜图书馆没有
英语阅读：Cost of living: Japan economy unexpectedly shrinks after yen slide （部分）
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1 参加组会，学习了深度学习的相关知识。包括卷积，池化等相关知识。
2 大数据：学习了HDFS分布式文件系统，HDFS是Google分布式三篇开山之作之一，也是我本科毕业设计的灵感来源之一。但是在今天，HDFS已经有点过时了。
3 阅读：极简问题解决法
英语阅读：Cost of living: Japan economy unexpectedly shrinks after yen slide （部分）
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1 数值分析：整理笔记。学习了不动点迭代法，了解其收敛性。迭代收敛的加速，加速方法中实际最常使用的是牛顿法。
2 制作科普PPT，内容是图像分类，包括模板匹配，特征匹配和深度学习
3 阅读《如何拥抱一只刺猬》
英语阅读：Cost of living: Japan economy unexpectedly shrinks after yen slide （部分）
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1 数值分析：学习牛顿收敛法，还了解了牛顿下山法。这种方法是基于霉霉（Taylor）公式的，将X*值用导数等相关信息逼近表示，下山等优化方式牺牲了部分精度换取更快的收敛速度
2 参加组会，听取了机器人组的报告和优化算法相关论文，编写会议纪要
英语阅读：World Cup 2022: Alcohol sales banned at World Cup stadiums in Qatar （部分）
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英语阅读：World Cup 2022: Alcohol sales banned at World Cup stadiums in Qatar （部分）
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英语阅读：Climate change: Five key takeaways from COP27 （部分）
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1 数值分析：整理第二章笔记，完成。最近做出一个投入很大的决定：从第一章开始，整理整门课笔记，以期末复习为标准。本章节主要内容是插值法，包括线性插值、拉格朗日插值，牛顿插值的商差计算。
2 学习conda的使用，安装了TensorFlow2.0的环境。并使用GPU跑了几个demo
3 英语阅读：Indonesia: Java quake kills 56 and injures hundreds （部分）
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1 数值分析：学习第九章。了解常微分方程初值问题的数值解法，包括单步法和多步法。具体的实现使用了欧拉公式。另外，我咋感觉听网课效率这么低呢，这两节学的很不好，需要后续再投入时间学习记笔记。
2 学习支持向量机，其实很早就通过网课简单了解过相关概念，但看到那一堆密密麻麻的推导过程时人还是傻了，看不懂啊！
3 完成辩证法网课的课后题
4 和朋友讨论AD课程论文的相关事宜
英语阅读：US tech layoffs: India workers face painful exit from the US （部分）
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1 学习TensorFlow的eager execution动态图模式，抛弃了之前在1.x版本的学习方式。TF2的版本在形式上更像pytorch了，我计划通过TF2的学习，再学习实际使用的pytorch，运行了demo。将numpy的学习安排上
2 参加科普讲座。个人鄙见：张长水教授讲的过于基础了。山大教授的图文识别很有趣，让我想起来google translate的AR拍照翻译功能，能够实时将画面中的内容替换成翻译后的结果
英语阅读：US tech layoffs: India workers face painful exit from the US （部分）
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1 数值分析：整理第九章笔记。使用了《计算方法》课本进行学习，了解利普希茨条件，学会了欧拉公式和改进欧拉公式和两步欧拉。这里被一个例题卡了好久，下午重新做，一下就做出来了:)
2 阅读 如何拥抱一只刺猬
3 制作科普PPT，谈到了AI是否会有自我意识。以前我认为不会，但今天看到两句醍醐灌顶的话，改变了我的想法。
4 完成网课考试
英语阅读：US tech layoffs: India workers face painful exit from the US （部分）
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1 深度学习：学习了TensorFlow的序贯模型和函数式API，学习使用函数式API层层搭建神经网络；学习了神经网络的训练步骤。
2 数值分析：学习单步法的局部阶段误差和方法的阶
3 阅读《如何拥抱一只刺猬》
4 参加组会，学习了深度学习中的损失函数（尤其是关于熵），其实熵和我印象中的概念是相反的。听取了游泳馆组的汇报
英语阅读：Kris Wu: Chinese-Canadian singer jailed to 13 years for sex crimes （部分）
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英语阅读：Cruise passenger rescued after 15 hours in the sea
11/27
英语阅读：Climate change: Could centuries-old wheat help feed the planet?（部分）
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1 数值分析：整理第三章笔记。这次的整理以例题为导，通过例题进行相关定理的学习，跳过了大多数推导过程，总体上取得了不错的学习效果，为后续期末复习做准备。完成67两章的作业并提交
2 阅读《如何拥抱一只刺猬》
3 机器学习：学习神经网络，支持向量机
英语阅读：Climate change: Could centuries-old wheat help feed the planet?（部分）
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1 数值分析：学习了单步法的收敛性和稳定性，这节内容基于几节，包括龙格-库塔方法。三阶四阶的K-P算法。截断误差部分没有进行推导，明天继续。
2 人工智能：简单学习了激活函数（其实这个很早就学过了，只是一直没有进行数学推导）；神经网络相关内容（也是老熟人了）；重点讲解了反向传播算法
3 阅读 《极简问题解决法》和 浙江省的文章：“人民至上而不是防疫至上”
英语阅读：A quintessentially Irish way to travel （部分）
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1 数值分析：整理第9章笔记，重新学习了四阶龙格-库塔法；对单步法的收敛性进行了推导；学习了单步法的稳定性。完成了数值分析第九章的课后作业
2 大数据：学习了MapReduce。（这个概念我怨念很深：本科毕设答辩时被某老师一顿讽刺：你实现了分布式？你懂MapReduce？）MapReduce那一套个人感觉有一点过时，该体系的通用性较强，同时对集群的规模没有硬性要求，可以很好的适应中小规模的分布式。
3 读论文CNP引言部分（为啥不先读摘要呢？因为摘要忒难了，读不懂）
4 读完《如何拥抱一只刺猬》
英语阅读：Conditional Neural Process – introduction
后记
这个月 又这么过去了，没想到明天就是12月了，这个学期也要结束了
这个月，感觉自己也在努力学习，但也感觉在碌碌无为没有成果；感觉自己学到了很多（无论是学习还是生活），但也感觉很空虚无意义；很迷茫有时痛苦，但也在磕磕绊绊中摸索着前进的路
11月，再见ヾ(￣▽￣)Bye~Bye~