Week 3, SOC

第三周，北京时间本周一结束了。但是因为 ai site 一大堆乱七八糟的 issues，最后 deadline 又推到了北京时间周三。Unit 6 很多 videos 没有字幕，我不得不去硬听 Professor Sebastian Thrun 带有浓厚德国口音的英语，不过居然把那里面的内容听懂了。而且 Sebastian 连字母和数字的写法好像都是德式的，比如 9 写的像 g 一样，之前两周都是靠字幕认的。现在我居然对这些已经没有障碍了，人的适应能力真的是很强大。

ml 和 db 已经完全无法打开 online videos 。可能是用翻墙软件的原因，谁叫身在天朝，有伟大的 GFW 呢？只能下载后看没有字幕的版本。还好这两位 professors 的英语都很标准。原先本来很在意 online 版才有的课堂 quiz，现在发现其实没有也没什么关系。

ml programming exercises 依旧需求不明，这次还变本加厉，octave 的 matrix 索引从1开始，而 pdf 中 2.3 Cost function and gradient 却要求 theta 从 0 开始，于是无数悲剧从此诞生。而且此小题提供的验证结果数据精度太低，即使代码中犯了很常见的逻辑错误，结果仍然是和 PDF 中一致的。reddit 和官方 qa 上对此题的讨论都如火如荼。最后官方终于出了个 announcement 来专门澄清。不知 week 4 的坑人方式会不会更加新颖？

学到这里，感觉 ai class 偏理论，ml, db classes 偏应用。主要还是教基本功，给出本领域的整体框架。真正要熟练掌握还是得在实践中不断领悟，阅读某一领域的权威专著，与比较强悍的同行们交流，stackoverflow 是个不错的地方。不过基本功是非常重要的前提，基础打不好就只能盖出“楼歪歪”来，像中国这种连能教正确基本功的大学都没有的地方，只抱着学校教的那点垃圾不放的人也活该只能一辈子在黑暗中乱撞了。

附：AI class 官方推荐的 Machine Learning Notes

https://www.evernote.com/shard/s1/sh/333fb301-8d12-4927-87ec-c81cdd42b7d2/240bbab26642f5d49d32c38053e905f6

这位同学真认真。