我的2013,这一年,我大三了(没有伞的孩子,更要拼命奔跑)

一名大三学生回顾大学生涯,从ACM集训队退出后,转向Android开发,并在‘中国软件杯’大赛中获得一等奖。经历了一系列挑战与自我提升,作者深入探讨了学习过程中的心态转变与技术成长。

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半年前用博客到现在,没记录过自己平时的生活,下学期就是大三下了,第一次写篇博文用来稍微记录下自己的大学生涯


我是一名来自普通本一院校的大三学生

也许我的大学里更多的是后悔吧?后悔没有看更多的书,后悔没有跟更多的老师交流,也许还后悔退出了ACM集训队。

大一刚来时,也许我们宿舍是全班学习氛围最浓郁的宿舍吧,宿舍3个人之间每天都是很充实地学习,我和其中一个舍友被选进入了ACM集训队,也许性格的原因吧,感觉ACM集训队里太过于沉闷了,进入ACM集训队中一学期多之后我觉得我动摇了,我开始怀疑自己做的这些事最终是否会有意义,我开始询问老师,学长关于“ACM”的看法,因为给我的感觉,有的时候,为了刷一道题,我可能做个2 天 3天也搞不定,挫败感非常强,之后我开始不断地有想要退出ACM集训队的念头,之后,我退出了。但是我知道,即使不走这条路,我也要寻找到另外的路继续走下去。我们大一学了C/C++之后还学了MFC程序设计,由于之前参加ACM,自己把数据结构学完了.

再退出ACM集训队之后,我时常会犹豫,看到原来的队友,他们还在拼命地刷题,我更多的也许是敬佩了,佩服那种坚持,至少是我没有的坚持,之后我便开始了不断地寻找自己想要做的事情,能让自己做得开心,不论做多少年的事情。

之后,我开始找老师做项目,从C#开始做,做了一个学期的C#的东西,我做出了一些小成果,但越是做这种东西,越让我感觉我跟别人的差距越拉越大,大学老师上课拼了命地讲“算法很重要,要学好算法”,但这句话事实上打击了好多的没有参加ACM队伍的同学,因为在平时的学习中,老师是避开算法的,而如果要学习的话,最好是通过实践来学习,这时候ACM刷题便是一条好的学习途径了。

大二,我相继参加了一些院赛和省赛,但是做越多的应用程序,给我的感觉就是东西很容易垮,不够“坚固”,也许是因为我并不懂得很多的“算法”的知识吧,因此我自卑了。我把以前大一学过的数据结构和算法类的知识再一次重新又实践总结了一遍,但是事实上到我现在写博文的时候,我并没有觉得自己记得住的算法有多少,可能不断的实践应用才是最好的记忆或学习的方法吧

大二下学期初,我开始厌烦了C#做出来的东西了,因为我觉得C#太方便了,让我感觉我就像一个傻子,因为它都帮我们做得好好的了,再加上老师在外面接了几次单子,都是一些简单的小系统,然后扔给我叫我帮他做,顺带说是给我一个锻炼的机会,一共帮他做了两个小东东,之后便觉得这个也许不是我喜欢的。再这之后的一个下午,我躺在床上,看着天花板,我想着我自己到底会喜欢什么,由于我的性格相对外向,喜欢跟同学和朋友交流东西,喜欢分享,我觉得电脑上看到的东西对于我来说也许显得太难于满足了,于是看着手机,我就想为什么我不能做手机Android开发呢,心动不如行动,我立马起床查了这方面的资料。看了好多资料之后,我发现Android应该就是我喜欢做的了。

Android一开始的学习是比较困难的,学长和学姐基本上没人做Android开发,老师更是一个都没有了,我拼命地看Android相关的书籍和Android相关的视频还有Android的文档,不断地学习和实践,这时候,我看到了一个国赛的通知“第二届大学生中国软件杯”,于是我在想,自己学得也挺久的,为什么不去试试呢,之后我找到年级的另一个同学,组建了一个两人的小团队,我给这个团队起名为:Spark团队,因为我英语学得不好,又有个英语很屌的书叫“星火英语(Spark English)”,从6月份下旬开始,一直做到8月份,我们做的赛题(比赛题目一:基于安卓的文件浏览与PDF格式转换软件),一路上遇到很多问题,我从一开始的基本功能,到后面的拓展功能,遇到困难,有时候我熬夜连续做几个通宵,一天有的时候只睡2个小时,就又赶紧爬起来写代码,总觉得快要把问题解决了,因为我知道“没有伞的小孩,一定要拼命地奔跑”.

预赛的结果出来了,顺利地进入了全国100队之一,我们和指导老师一起去南京进行了决赛的比拼,我跟老师说我不自信,因为我觉得“算法”不是很擅长,感觉做的东西都很不好,去比赛的第一轮,我们这个赛题入围的大概有20个队伍,第一轮是另外的所有19个队伍的老师对我们这个队进行打分,历时1天的时间,早上的时候,老师跟我讲,他去给其他队伍评分的时候发现我们的功能是做得最好的,而且附加功能其他队伍都没做出来只有我们做出来了,我的演示和答辩立马变得自信了,之后的不断地演示给其他老师看和回答他们的一个个问题,最后第一轮我们以小组第一的成绩进入了决赛第二轮,我们这个赛题进入第二轮的只有8个小组。

决赛第二轮的时间是第二天的下午,比赛的形式是在8分钟内给3个教授介绍你的作品,个人感觉自己的个性给自己的增加了不少的优势,因为平时就喜欢跟人交流,性格也比较外向,也比较有亲和力,当然对自己作品的自信和对功能实现的清晰思路才是最重要的原因哈,我就像疯狂英语的“吕阳”一样,一口气把作品讲了下来,但是由于我们是第一组演示,几个评委老师好像也不太清楚时间,我讲了5分钟多,讲出了核心功能之后,就被叫停说时间到了,这显然对我是很大的打击,之后指导老师想再跟他们讲明是有8分钟,他们说已经做得很好了,不用再讲了哈,之后我们回到旅馆,结果是下一天凌晨的4点半贴在旅馆楼下,那天晚上我一直没办法入睡,因为我觉得做了3个月的东西一定要有一个满意的答案,我等到了结果贴出来的时候,跑到楼下看结果,高兴的是这一次8进3,依旧是以小组第一的成绩进入了第三轮

第三轮的比赛显得格外的紧张,下面坐着应该有40多个专家吧,虽然有了前两轮的经验,但是面对这么多专家,而且时间也只有8分钟,显然我还是有些紧张的,我跟第二轮答辩时一样的模式讲了下来,专家问了三个问题,全部回答出来了,而且他们也比较满意,下来之后,指导老师和同赛题其他队伍的老师纷纷竖起了大拇指,那时候,我的感觉像是一个孩子做了一些事情得到了肯定,最后我们获得了 “第二届中国软件杯一等奖”的荣誉

回到学校,准备大三的开学.

大三上学期,老师建议我在这一年里好好学习J2ee的东西,说是出去找JAVA工作,有了J2ee会比较稳,因为android过几年没人知道会发展到什么程度,我听了老师的话,这学期认真在学j2ee和设计模式,还有一些基础知识,还参加了一个省赛,也是做一个android的东西,获得了二等奖

我知道自己跟别人的差距还非常地大,所以我要努力地追赶,但前提是做自己喜欢的事情,做个 快乐de胖虎

以上只是记录一段我的大学生涯,按照学校惯例,大三下学期结束就要出去找实习工作了,希望自己在下学期可以更加努力,争取找份好公司的好工作!!!

<think>好的,用户现在问的是在大学学习运筹与优化需要注意什么。首先,我需要回顾之前的对话历史,确保回答连贯。之前用户已经了解了运筹与优化的基本介绍,现在他们可能已经决定要学习这门学科,想了解学习时的注意事项。 接下来,我需要分析用户的需求。用户可能是一名即将进入大学的学生,或者刚接触这个领域的新生。他们的主要需求是获取学习这门学科的有效方法和建议,避免常见的学习误区。可能的深层需求包括如何平衡理论与实践,需要掌握哪些数学基础,以及未来的职业发展方向。 然后,我要考虑回答的结构。应该分点列出注意事项,涵盖数学基础、编程能力、实践应用、跨学科知识、学习资源、常见误区等方面。同时,要结合具体例子,比如推荐教材、软件工具、项目类型,让建议具操作性。 还要注意用户可能的痛点,比如数学难度大、编程要求高,或者不知道如何应用理论到实际中。需要针对这些痛点给出建议,比如提前复习数学知识,分阶段学习编程,参与实际项目等。 此外,需要确保回答的语言通俗易懂,避免使用过于专业的术语,但又要准确。比如在提到优化算法时,可以简要说明梯度下降和遗传算法的区别,帮助用户理解不同算法的应用场景。 最后,检查是否有遗漏的重要点,比如学习社区、学术资源的重要性,或者如何处理学习中的挫败感。这些都能帮助用户全面地准备学习过程,增强他们的学习信心。</think>在大学学习运筹与优化(OR)这门交叉学科,需要特别注意以下六大核心要点,结合真实教学案例与行业需求给出建议: --- ### 一、数学基础要打牢(但不必完美主义) - **关键领域**: - 线性代数(矩阵运算、特征值)→ 理解单纯形法的几何意义 - 概率统计(正态分布、假设检验)→ 库存模型中的需求预测 - 微积分(偏导数、拉格朗日乘数)→ 非线性优化必要条件 - **学习技巧**: - 遇到证明推导时,重点理解**经济/物理意义**而非纯数学细节 - 例如:对偶理论中的影子价格(shadow price)反映资源边际价值 --- ### 二、编程能力分层突破 | 阶段 | 建议工具 | 典型应用场景 | |------|-----------------------|------------------------| | 入门 | Excel规划求解 | 小型运输问题(<100变量) | | 进阶 | Python (PuLP, Pyomo) | 机器学习结合优化(如XGBoost参数调优) | | 专业 | Gurobi/CPLEX | 航空机组排班(含百万级变量) | | 拓展 | MATLAB(控制类问题) | 电力系统动态优化 | **注意**:从调用现成求解器开始,逐步理解算法底层实现(如手写单纯形法) --- ### 三、实践比理论重要 - **推荐项目类型**: - 物流:用VRP(车辆路径问题)优化校园快递配送 - 生产:用Job Shop Scheduling模拟手机组装线 - 金融:用马科维茨模型构建10万元虚拟投资组合 - **数据获取渠道**: - Kaggle(TSPLIB标准测试库) - 企业开放案例(如菜鸟网络算法大赛) - 自行采集(超市货架补货时间观测) --- ### 四、警惕"模型万能论" 常见误区与应对: 1. **过度追求模型复杂度** → 优先尝试线性模型(80%实际问题可用线性规划近似) 2. **忽略实施成本** → 车间调度中,简单启发式算法+人工微调往往比精确解实用 3. **数据质量陷阱** → 集装箱码头调度需考虑司机实际操作误差(±15分钟) --- ### 五、跨学科知识储备 | 领域 | 关联知识点 | 应用案例 | |----------|------------------------|--------------------| | 经济学 | 边际成本分析 | 定价策略优化 | | 工业工程 | 生产线平衡(Line Balancing) | 富士康手机装配线优化 | | 计算机科学 | 时间/空间复杂度 | 大规模问题求解算法选择 | | 心理学 | 行为决策偏差 | 共享出行用户选择模型修正 | --- ### 六、学习资源选择 - **教材优先级**: 1. 《运筹学》(清华版)→ 国内教学体系适配 2. 《Introduction to Operations Research》Hillier → 经典案例库 3. 《Linear and Nonlinear Programming》Luenberger → 理论深化 - **MOOC推荐**: - MITx 15.053(侧重算法实现) - 上海交大《最优化方法》(中文授课) --- ### 特别提醒:职业发展路径 ```mermaid graph LR A[技能树] --> B[制造业: 生产计划工程师] A --> C[互联网: 算法工程师-路径规划] A --> D[金融: 量化研究员] A --> E[咨询: 供应链优化顾问] style A fill:#f9f,stroke:#333 ``` 建议从大二开始通过**数学建模竞赛**(如"华为杯")积累实战经验,大三参与**企业OR部门实习**(顺丰科技、京东物流等),逐步明确发展方向。记住:OR的本质是**用数学提升决策质量**,而非追求绝对最优解。
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