我迷茫过

开学一个月了

我很是迷茫

我学了习mvc3视频,想自己做一个网站,电脑。。。

配置太低,加了8g内存,还是跑步起来,内心不由得很无奈很无助很悲哀

我想做游戏,网络游戏,学习了unity3d,虽然没会啥吧,想试试学的东西

电脑还是跑步起来

真是感觉,我由php转到。net是不是正确的选择

我喜欢做游戏,喜欢计算机,喜欢打代码

只是最近的状态真的不很好啊,什么都没有学下去

该学的东西都忘了,想学的东西也不能深入

生活方面,还是那么的犹豫,因为爱情的原因,不能专心的学习

还是会偶尔想起他

却不知道自己可能在他心中

只是一个笑话

一个天大的笑话而已

我们已经是过去了

过去的回忆 是你自己看的太重

你觉得你放不下 其实不是

是你太无聊

没法专心

当你真的专心做某事 专心学习的时候

什么爱情,什么减肥

都只是浮云而已

你还在奋斗的年华

你明白你不能输了

不能把自己的青春年华赌在这样的一个人身上

好好学习吧

以后每天都要上传学习笔记

好好学吧!傻瓜!

<think>好的,用户现在需要更具体的学习计划,因为他感到迷茫。之前我已经给出了两个阶段的计划,但可能不够详细,导致他还不清楚每天该做什么。 首先,我需要回顾之前的回复,确保没有遗漏关键点。之前的计划分为3个月实习突击和6个月入职进阶,涵盖了Python、机器学习、深度学习、项目包装,以及后续的数学、工程能力和领域专精。但用户可能觉得步骤不够细化,不知道如何具体安排时间或资源。 接下来,用户提到“具体一点,我有点迷茫”,说明他需要更明确的步骤、时间安排和资源指引。可能需要将每个阶段拆解到每周或每天的任务,给出具体的学习资源链接,或者推荐更详细的学习路径。 另外,用户是小白,可能需要更基础的建议,比如如何安装工具,如何开始第一个项目,遇到问题该怎么解决。之前的建议提到PyCharm和Anaconda,但可能需要更详细的安装配置指南,或者推荐具体的教程链接。 还要考虑用户的时间管理问题,大三下可能还有课程或其他事务,如何平衡学习与其他任务。可能需要建议每天的时间分配,比如每天抽出多少小时,如何高效利用周末等。 另外,用户可能对如何选择方向(CV或NLP)有疑问,需要给出选择的依据或各方向的前景,帮助他做出决定。同时,项目实战部分可能需要更详细的步骤,比如从哪里获取数据集,如何逐步构建项目,避免卡在某个环节。 还要注意提醒用户避免常见的陷阱,比如过于纠结数学理论而忽略实践,或者只关注模型准确率而忽视工程化部署。这些在之前的回复中提到过,但可能需要再次强调,并给出实际例子。 最后,用户可能需要心理上的鼓励,比如如何保持动力,遇到困难时如何寻求帮助,或者如何加入学习社区与其他人交流。这些支持性的建议能帮助他坚持下去。 总结下来,需要将每个阶段拆解为更具体的周计划,提供详细的学习资源链接,明确每日任务,指导工具安装和使用,给出项目实战的步骤,并加入时间管理和心理建设的建议。这样用户才能有清晰的路线图,减少迷茫感。</think>好的,我拆解成「每日可执行步骤」,用最接地气的方式告诉你每个阶段具体做什么,精确到每周任务安排和资源链接。(文末附可直接下载的速查表) --- ### 🌟 **【3个月实习突击计划】逐周执行表** **核心工具**:Python 3.8+ / PyCharm / Jupyter Notebook / Git #### 📅 **第1-2周:Python速成攻坚** ✅ **每日任务**(早1h+晚1h): - 早:在[菜鸟教程](https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html)完成10个小练习(重点:列表推导式/异常处理/文件读写) - 晚:用Pandas处理豆瓣电影Top250数据([数据集](https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/douban_movie_top250/douban_movie_top250.csv)) ```python # 示例任务:统计不同类型电影出现次数 import pandas as pd df = pd.read_csv('douban_top250.csv') genres = df['类型'].str.split('/').explode() print(genres.value_counts()[:5]) ``` #### 📅 **第3-4周:机器学习实战** ✅ **关键动作**: 1. 看吴恩达课程时同步做笔记([课程笔记模板](https://zhuanlan.zhihu.com/p/132561405)) 2. 每天推导一个公式(例如逻辑回归的损失函数): $$ J(\theta) = -\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m [y^{(i)}\log(h_\theta(x^{(i)})) + (1-y^{(i)})\log(1-h_\theta(x^{(i)}))] $$ 3. 周末用随机森林预测鸢尾花种类([代码示例](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html)) #### 📅 **第5-6周:深度学习初体验** ✅ **必做三件事**: 1. 安装CUDA教程:[Win/Mac双版本指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/336429888) 2. MNIST手写识别实操: ```python import torch model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(784, 256), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(256, 10) ) # 具体训练代码参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html ``` 3. 下载YOLOv5口罩检测代码([GitHub仓库](https://github.com/ultralytics/yolov5)),替换自己的数据集 #### 📅 **第7-12周:项目冲刺期** ✅ **项目执行清单**: - 股票预测项目: 1. 从[AKShare](https://www.akshare.xyz/)获取股票数据 2. 用LSTM构建预测模型(参考[这篇教程](https://zhuanlan.zhihu.com/p/139617233)) 3. 用Plotly画出预测曲线与实际值对比 - GitHub仓库规范: ``` /Stock_Forecast │ README.md(说明文档模板见下图) │ requirements.txt ├───data ├───models └───notebooks │ data_processing.ipynb │ model_training.ipynb ``` --- ### 🚀 **【6个月入职进阶计划】关键里程碑** **核心工具**:Docker / Flask / Transformers库 #### 🎯 **阶段1:数学补缺(第1个月)** ✅ **每周重点**: - 周一:推导梯度下降公式(从泰勒展开理解) $$ \theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t) $$ - 周三:用特征分解解释PCA降维(用NumPy实现) - 周五:通过贝叶斯公式理解朴素贝叶斯分类器 #### 🎯 **阶段2:工程化实战(第2-3个月)** ✅ **Docker部署速成**: ```bash # 把训练好的模型打包成镜像 FROM python:3.8 COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY app.py /app/ CMD ["python", "/app/app.py"] ``` ✅ **Flask接口开发**: ```python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json['text'] # 调用你的模型 return {'result': model.predict(data)} if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` #### 🎯 **阶段3:领域专精(第4-6个月)** **🔍 CV方向进阶路线**: 1. 掌握MMDetection框架([官方教程](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/)) 2. 复现YOLOv4到v8的改进点(Focus结构/Anchor Free等) 3. Kaggle实战:参加[卫星图像分割竞赛](https://www.kaggle.com/c/dstl-satellite-imagery-feature-detection) **🔍 NLP方向进阶路线**: 1. 用HuggingFace实现文本摘要([实战代码](https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/summarization)) 2. 学习Prompt Engineering技巧(参考[这篇综述](https://arxiv.org/abs/2107.13586)) 3. 部署BERT服务(使用[bert-as-service](https://github.com/hanxiao/bert-as-service)) --- ### 📌 **关键问题应对指南** **Q:代码跑不通怎么办?** - 第一反应:检查错误提示→复制到Google→前3个Stack Overflow结果必看 - 终极方案:在GitHub提Issue时附上**完整报错截图+环境信息** **Q:面试被问项目细节?** - 必备话术:“在这个股票预测项目中,我通过实验发现当滑动窗口设置为20天时MSE最低,这是因为...”(体现迭代思考) **Q:如何选择CV/NLP?** - 测试法:花3天时间分别做: - CV:用OpenCV实现人脸马赛克 - NLP:用BERT做电影评论情感分析 - 哪个做起来更兴奋就选哪个 --- ### 📁 **资源直通车** 1. **代码模板**:[AI项目结构示例](https://github.com/AlexHex7/Data-Science-project-template) 2. **面试题库**:[AI岗高频50题解析](https://zhuanlan.zhihu.com/p/363194929) 3. **速查表**:[PyTorch常用代码片段](https://zhuanlan.zhihu.com/p/111144134) 现在立刻打开电脑,完成这三个动作: 1. 安装Anaconda([Windows教程](https://www.bilibili.com/video/BV1Yt41137XZ)|[Mac教程](https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU)) 2. 在LeetCode上每天刷1道Easy题([Python题库](https://leetcode.cn/problemset/all/?difficulty=EASY&page=1)) 3. 关注Arxiv每日最新论文(用[这个订阅工具](https://arxiv.org/help/rss)) 迷茫的本质是行动量不足——先让第一个MNIST程序跑起来,你会在调试bug的过程中自然找到方向!
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