22554被浏览2224765分享邀请回答/r/bDtcRGzE7jGRrSgn925_ (二维码自动识别)4.1K160 条评论分享收藏感谢收起?i=n3KpfLJrDG/47Pj8J&t=1 (二维码自动识别)reddit——看腻了大量同质化的段子内容，我猜你需要点新鲜的?美国版的贴吧，无需翻墙?充满大量俚语，静悄悄的学习英语，别告诉别人好不容易碰到不如关注下呀???? ??? ????"其他部分回答（新）关注还有好多好看的，不骗你2.6K53 条评论分享收藏感谢收起查看更多回答寒假来啦 说出我的学习计划 然后每天坚持~~ | MOOC学院
寒假来啦 说出我的学习计划 然后每天坚持~~
今年9月，偶然点进了学堂在线的链接，开始接触mooc，一下子就喜欢上她了~这几个月来，自己学习了新竹清华黄能富老师的计算机网络概论，清华大学于歆杰老师的电路原理，中科大罗昭锋老师的文献管理与信息分析，这三门都已经结课，而且自己都坚持了下来，并且取得了很好的成绩，感觉好开心。不过，这些都是全中文授课的课程，随着对mooc喜爱的增加，自己也开始搜罗更多mooc资源，接触到了edX和coursera，想学一些全英文授课的课程来挑战一下自己。国内的mooc按照我们的学期计划走，所以寒假几乎没有课程，所以这个寒假自己选了一些edX的课程，计划如下：(1) 清华大学的电子信息科学与技术导引(1)马上就要考试了，接下来要好好复习，争取好成绩。(2) 现在已经开始，寒假中也要坚持学习的新课程：① [IIT Bombay][EE210.1X][Signals & Systems Part 01]② [MIT][6.00.1x][Introduction to Computer Science and Programming Using Python](3) 马上要开始的：[UC Berkeley][Maggie Sokolik][英语写作指导ⅡI]（I和II错过了*_&）从现在开始，要每天打卡坚持，加油！不刷贴吧，不刷微信，好好学习，提升自己~1. 上周末主要完成了Signals & Systems Part 01第一周内容的学习和作业，第一周内容主要介绍了信号和系统的定义，并且重点介绍了系统的3个重要性质:可加性(additivity)、齐次性(homogeneity）和时间不变性（time-invariance）。其中，同时符合可加性和齐次性的系统为线性系统，是课程研究的重点。而时间不变性反映了系统是否稳定，输出是否与当前状态有关（具有“记忆”功能）。PS：这门课的老师是个印度老师，虽然口音很难懂，但是他对于课程的准备非常细致、认真，不仅课程提供所有视频下载链接+pdf+板书，而且每周专门设有讨论的环节和具有挑战性的延伸题目引发同学思考。老师很注重互动，引入的讨论环节就是例子，而且他在答疑区经常出现，对于大部分同学的问题都会给予非常详细的解答，这种态度真的需要点赞！2. 昨天被老师抓去干苦力，晚上回来完成了电子信息科学与技术导引(1) 第五讲作业，进行了简单的复习后进行期末考试，成绩还不错，最终妥妥的通过了，不过这门课相对来讲还有很多地方可以改进，等拿到证书一并点评，然后过两天有空了会给课程写一个详细的反馈~3. 今天晚上有别的事情，白天就忙里偷闲的开始mooc了，哈哈~今天学习了Introduction to Computer Science and Programming Using Python第5讲的内容，该讲介绍了递归算法（recursion algorithm）及其中包含的大名鼎鼎的“分而治之”（divide-and-conquer）的思想。以前学C时接触过递归，但是当时不注重自己思考，只是看了看例程觉得自己懂了就过了，没多久就忘了，这次学习中我注重了自己思考，对于汉诺塔、裴波纳切数列等例子自己都是先不看老师的讲解，自己分析问题，然后编写程序，最后再听老师的讲解、对比，觉得对于递归基本概念的理解和应用都比以前要强多了，毕竟实践出真知，只是看懂程序和会不会自己编完全是两个概念，同时完成了所有第5讲的讲间练习，把知识要点提纲写了note。4. 明天的计划--完成Introduction to Computer Science and Programming Using Python第6讲的内容和本周作业Problem Set3本来计划用一天完成Introduction to Computer Science and Programming Using Python第6讲的，但是由于题目和作业有点儿小多，所以用了两天。简单总结下这两天。1. 首先是Introduction to Computer Science and Programming Using Python第6讲内容，这一讲介绍了python中的3种compound data type--tuple、list和dictionary。主要要搞清楚它们之间的区别和各自的优、缺点。还介绍了函数作为list中元素的应用示例。这一讲视频虽然比第五讲短，但是因为涉及到不同于其他语言的数据类型，所以学起来更花功夫。而且现在越来越觉得这门课的讲间练习十分重要，视频重点介绍思想和算法的基本思路，更多关于python语言的细节老师结合讲间练习的实践启发我们参考相关资料进行自主学习，所以认真学的话用时还是很多的。比如，这一讲的讲间练习就补充了利用“.”符号使用list和dictionary method的内容，还是is的用法也很有趣。这一章作业的第一题很有意思，是实现数值积分的算法，用的是均匀步长的矩形公式，背景是辐射剂量的估算，对于被放射性弄得懵懵懂懂的童鞋我表示毫无压力~ 有很多种实现方法，用循环也可以，不过估计老师是旨在让我们用递归实现，讨论版很有意思，有个兄弟炫耀的说用递归3行代码搞定，结果助教说在有一定风险的情况下可以用一行搞定，小白的我却用了4行··· 看来自己还要再琢磨琢磨~第二题是完成一个hangman的文字小游戏，如果按老师的指导一步步来还是不难的，但是我想自己先试试，结果编了半天，虽然最后也能实现，但是还是有很多代码写在了循环里，没有充分用好定义函数，然后看了老师的思路，觉得确实更简洁，不过虽然花了更多的时间，但是我觉得这样比一上来就按着提示做更有意义，毕竟通过对比才能更直观的感受到定义函数的优点。2. 抽空还学习了signals & systems Part 1的第六讲，这一讲主要讲述了引入单位冲击函数δ(t)的背景，以及其引入的基本过程，后面应该会正式介绍其定义、性质，已经单位冲击响应的求法。再吐槽一下这老师的英语，太难懂了。3. 有一件很开心的事儿，英语写作指导II发证书啦，英语确实太渣，成绩一般，但还是通过了，撒花，证书和点评！ 另外，该课程的第三部分从今天开始也正式上线了，继续学习，这次大作文一定要拿更高分~ 有兴趣的小伙伴一起来吧，4. 周末的计划：(1) 完成signals & systems Part 1第二周内容（6~9讲），并完成作业。(2) 英语写作指导III第一周内容和作业。加油，求继续监督，感谢 督促我打卡~(后面考虑插楼更新了，因为我真是个话唠&_&!) 更新 见 11~12楼 更新 见 15~16楼 更新 见18~20楼 更新 见23+27+28楼（总结过程中被插楼了的说，怪我话太多 %&_&%）
赞，坚持完成计划哦
引用 的话：等打卡希望大家帮忙监督^_^
引用 的话：赞，坚持完成计划哦加油，大家要帮忙督促欧~
又该打卡啦
引用 的话：又该打卡啦一会儿来写，昨晚赶python的作业来着，第二题有点儿难啊~~
同是九月来的mooc~~目前已经完成三门课程~~同期也有好几门在赶~~fighting，我的大学不寒假~~
引用 的话：同是九月来的mooc~~目前已经完成三门课程~~同期也有好几门在赶~~fighting，我的大学不寒假~~缘分呐~ 一起加油 互相监督
引用 的话：同是九月来的mooc~~目前已经完成三门课程~~同期也有好几门在赶~~fighting，我的大学不寒假~~引用 的话：缘分呐~ 一起加油 互相监督可以一起学习~互相监督~~
新的一周，继续打卡哦
打卡--周末小总结 part1叮咚，又来打卡啦~ 对周末学习进行一个小总结吧。1. 首先signals and systems part I 第二周内容完成。本周介绍的是信号与系统第一部分课程的基础——单位冲击信号(unit impulse signal/function)与单位冲激响应（unit impulse response）。（1）对于一个系统，研究其特性最基本的就是要知道在不同输入信号下其响应的形式，但是系统的输入可能是多种多样的，对于不同的输入如何能够用一个通用的方法求得其响应呢，这就要用到单位冲激响应了。通过课上的介绍可以知道：① 任何一个“reasonable”的连续信号（绝对可积，在有限的区间内只有有限个奇点）都可以表示成其与单位冲激信号卷积积分的形式；② 对于一个线性时不变系统（LSI system，不是任何一种系统皆成立），相应的，其响应也可以表示成该信号与单位冲激响应卷积积分的形式。这样，只要研究系统的单位冲激响应，那么就可以知道任意连续信号通过系统获得的响应了。（2） 单位冲激函数的积分是单位阶跃函数（unit step function），其微分是冲激偶函数。由于单位冲激函数是一个广义函数，实际并不存在这种信号，而单位阶跃函数往往有明确的物理意义，可以在现实中实现，所以，在求系统的单位冲激响应时可以先求得单位阶跃响应，然后利用LSI系统激励和响应的微分、积分特性，对单位阶跃响应求导，得到单位冲激响应。注意，“当激励b=激励a的积分或微分时，相应的响应H(b)也是H(a)的积分或微分”是LSI系统的必要条件，如果一个系统不满足这一条性质，它一定不是LSI系统，也不能用单位冲激响应与激励的卷积求相应激励的响应（当初这道讲间练习就掉坑里了*_*！）。(3) 最后，老师用线性RC电路的例子讲述了单位冲激响应对应的物理图景，即假想瞬间给一个电容中放入1/R（库伦）的电荷，其后电路中的瞬态过程就是该系统单位冲激响应描述的物理过程。这一点在以前电路原理课程中简要介绍过，但是当时是纯数学描述，这次老师用纯电路的语言讲述了，终于弄明白了~(4) 在讨论课中，再次强调了单位冲激函数和单位冲激响应的物理意义，介绍了几种常见的连续信号（指数与时谐函数）以及一位仿射变换（尺度与平移），这些在高中数学就学过了，不得不说天朝的数学果然难啊~ ：P要提醒自己记住以下两点：（1） 这种利用单位冲激响应求任意信号响应的方法只适用于LSI系统，因为在证明过程中用到了LSI系统的3个特性——可加性、齐次性与时不变特性。（2） 本周讲述的方法是针对激励为连续信号时的情况，对于离散信号需要有更特殊的处理，据说下周的课程会讲述~最后，再次赞一下这个老师的细致，还有助教的英语都好棒，我好惭愧啊 *_*
打卡--周末小总结 part22. 接下来是 英语写作指导III 第一周内容完成~（1）课程的第三阶段这对学术性专业写作。所以上来第一周老师就要让我们明确不同专业的写作往往具有本专业的特色和不同于其他专业写作的特点。比如历史、文学等学科，它们的论文中往往包含很多的引用（旁征博引嘛~），很多评论与理解要具有作者主观的特色。而对于理工科则完全不同，它们的文章往往是阐述理论，描述实验······强调客观。文章中往往充斥着大量的专业词汇与说明性的语句，句子几乎不会出现第一人称的描述，多用被动语态等。所以，在动手写作之前要通过阅读本学科的文献来了解本学科写作的特点。（2）既然上面提到了想要动手写之前要先阅读，那么怎么阅读才是有效的，才是更有帮助的呢。在本周的第二部分老师主要给了我们两点提示：① 阅读不是单纯的读，在阅读时要带着问题，及时总结思路，与文章“交流”。比如在阅读之前，问问自己对于文章的背景和作者以前自己有没有了解？ 文章开始是否有摘要或者导读，它们有什么作用，强调了哪些内容。进入文章之后，每读一段要进行总结，看看这段主要说明了什么，与前后文有哪些联系，这些结论或联系合理吗，充分吗，我认同吗？读完文章可以列提纲，做总结进行回顾，甚至与以前读过的类似文章进行对比等。听过这些手段加强自己在阅读时与作者的“交流”，从而收获更多。② 阅读时可以借助旁注（marginalia）来随时记录自己的心得，而不是单纯的在通篇阅读之后进行概述性的总结。这里有一篇文章What I Really Want Is Someone Rolling Around in the Text 给出了一个例子，突出了旁注对于阅读的重要意义。（3）夸夸自己~在本周的学习中，第二讲的作业就是阅读(2)中提到的文章，然后总结并与大家讨论。这篇文章还是比较长的，一共5页，我不认识的生词很多，读的过程中要不停的查词，生词多了由于多义性，很多语句不能第一时间明白其意思，所以读起来很慢，这篇文章读了得有好几个小时，其间好几次想拖延，想干脆先歇会儿过几天再读吧，反正距离截止日期还很远。但是当时都坚持了下来，终于一口气读完了，虽然是件小事儿，但是对于前一段很爱拖延和遇到困难爱放弃的自己这一个个小小的进步都很开心，通过mooc，自己感觉对于坚持越来越有自信了，好开心~3. 最后，再记录一件开心的事情。上上周参与学堂在线微博的爆米花活动，竟然被选为获奖者了，好开心，得到了学堂在线和edX的小纪念品，虽然东西很小，但是很开心，也很喜欢，对于书签我特别喜欢，我收集了好多各式各样的书签，美美哒~ 还有明信片上的字很漂亮，会不会是个萌妹纸写的呢~ 哈哈希望后面有更多的机会参与mooc相关的各种活动，真的很喜欢mooc，不仅自己学到了很多自己想学的东西，更重要的是加强了自己很多内在的东西，比如交流，比如坚持。。。继续加油啦！4. 接下来几天的计划：（1） 利用1~2天完成计算机科学与python编程导论的第4周内容（哇，不知不觉已经快过半了呢）。（2） 每天花一点儿时间把已经结课的几门课中没整理好的笔记和内容整理了。（3） 既然选了英语课，每天总得记几个单词，读几篇文章不是^_^
引用 的话：新的一周，继续打卡哦周末总结已完成， 哇咔咔~~
引用 的话：周末总结已完成， 哇咔咔~~棒棒哒
打卡--最近学习总结1
最近三天全都投在Introduction to Computer Science and Programming Using Python上啦，因为本周的作业的量实在有些巨大，惨~
本周是课程的第7讲和第8讲，这周结束后课程就正式过半啦，撒花~ 不过接下来的几天就是Quiz1了，感觉压力大大的啊~ 本周的内容是调试（test and debug）与异常处理（exception）的简介。1. lecture 07-debugging首先是调试，程序的调试就是要通过各种测试来验证程序是否能正常的工作，如果不能正常工作就要一一排除这些“故障”，使其最终能够按我们的设想愉快的运行起来。根据这一基本描述，也很容易发现调试分为两部分：(1) 设计测试； (2) 根据测试结果找到故障位置，然后排除故障。对于设计测试，主要介绍了黑盒测试（black-box testing）和白盒测试（white-box testing/ glass-box testing）。黑盒测试时不看代码，只是根据说明书对于设计不同情况测试程序是否能按照预想工作。所以这种测试可以测试不同的实现，同一种功能，不同代码的实现都可以用同样的测试模板。它更多的是要测试在不同工作条件下程序是否正常工作，所以测试要尽可能的覆盖所有典型的工作区域，而且要额外注意一些“边界”的区域。而白盒测试是根据代码进行测试，设计的测试要涵盖程序的所有分支，这更多的是一种逻辑和流程上的测试，看看是否程序的哪条通路存在问题。结合黑盒确定的工作区域+白盒测试的工作路径，就应该能对于程序在哪些区域不能正常工作和问题出在哪有一个大致的判断了。同时，一个大型程序都是模块化的，程序有好多模块，测试时要首先测试每一个模块都能正常工作，而有些模块需要调用其他模块的结果，有些程序返回结果给上一级程序，为了能分离测试这些模块，就需要设计驱动(driver)和桩(stub)。当这些模块都经调试能正常工作了，在将它们组合在一起测试。测试只能发现问题，不能解决问题，测试后要根据测试结果找到有问题的程序块，然后确定这些程序块里究竟是哪个语句出错了，然后改正。为了能找准错误发生的具体位置，需要一些辅助的手段，最常用的就是在程序中添加输出语句，输出关键变量，观察数据流与预期不符的位置就是故障发生的位置，而添加语句的位置可以使用二分法，逐步确定到究竟是哪条或哪几条语句有问题。另外，在编写程序时注意编写清晰的辅助说明，给出清晰的流程图等都会给调试带来方便。调试是程序设计中非常重要的步骤， 也是一门艺术，非常有技巧，我们课上写的那些几行，几十行的小程序要是运行错误了随便找找也许就能找到，但是对于实际应用的程序，代码千千万万，要在海量的代码中准确找到故障的位置，想想就很不容易。对于我们的课程，老师当然只能是抛砖引玉的给出概述性的介绍，更多的调试经验与方法还要我们今后在编写每一条程序时去随时总结与修正。
打卡--最近学习总结22. lecture 08 - exception第7讲中讲到的是处理程序设计本身的问题，而程序功能的实现没有问题之后也不代表程序在实际运行时就一定没有问题。因为程序设计时我们考虑程序工作在理想的工作状态，我们给它符合要求的工作条件，比如输入参数等，它干正确的事儿，给出符合我们预期的成果。但是，程序在工作时也许会遇到某些“意外”使得它的工作状态不像我们设计的那么理想，比如用户没按规章操作输入了不符合要求的参数，或者某些条件不合适使得计算中除了0啦，又例如本来需要一个额外的文档结果被其他人误删了等等。这些“意外”导致程序不能正常工作的情况就叫做“异常”（exception）。为了应对这些意外情况，就像我们生活中对某些突发事件做的预案一样，在程序设计中我们也可以提前的设计好一些预案，来告诉程序如果遇到某些异常情况应该怎么处理。在python中我们可以用try:except XXerror:except XXerror:except:final:处理异常。另外，我们也可以采取一些防御性编程的措施（defensive programming），比如断言（assertion），来保证出现一些会导致程序不能正常运行的条件时来抛出异常，这常用于检测函数输入是否符合要求。而除了将assertion用作“先验”（pre-condition）的检测，也可以将其用于“后验”（post-condition），来检测运行的结果或输出是否符合我们的要求。3. 关于英语学习:
最近看了知乎上几篇关于英语学习的帖子，感觉很受启发，也感觉自己充满斗志。以前总是零零散散的背单词，背了不少词，但是连不成句还是没用。最近看到了不少文章，除了知乎上的，还有mooc学院前两天推送的那篇，学堂在线推送的那篇，都提到了读英语原著的重要性。所以，从今天起要尝试坚持读完一本英语书，最为第一本，我选了《小王子》，原因主要有以下两点：(1) 长度较短，难度适中，作为上手不容易让自己放弃；(2) 我非常喜欢，也很想再重围一遍，因为喜欢更容易坚持。加油，后面我会把这个也加入打卡滴~~4. 接下来几天的计划：(1) 第一要务，完成 Introduction to Computer Science and Programming Using Python quiz 1。(2) IIT Bombay的信号与系统1第三周内容完成，据说介绍离散系统，好期待~(3) 英语写作指导III第二周内容上线，抓紧完成。PS：最近加入了python和英语写作指导的课程qq群，和大家交流讨论感觉好开心，也看到了很多别人身上优秀的地方，了解了很多自己不知道的资源，比如有人提到的 sublime编辑器，就比老师推荐的conpany editor好用的多。还有也促使自己更深入的学习，比如通过和大家的讨论，自主学习了python idle里对于汉字的处理，如何正确的显示汉字，对汉字进行比较得到正确的结果。还有关于如何在函数里修改全局变量。交流对于学习真的很重要，拒绝闭门造车，多多交流，多向他人学习，加油~
交流对于学习真的很重要赞同！
打卡--周末学习总结
刚才明明发了，莫名丢掉了，本来就很困了，还要重新写 哭 %&_&%
从上次打卡以来这几天过的真是太充实了~今天终于把各种任务都完成了，困得不行了 =_=ZZZ但是这周的事情不要拖到周一早上，所以过来把这几天总结一下吧~1. Systems and Systems Part 1 Week 3 完成~(1) 第三周主要介绍了离散系统（discrete system 就是处理离散变量的系统咯~）的基本概念。离散系统处理的是离散信号（序列）。类似于连续信号系统，也可以类似的定义离散系统的可加性(additivity)+齐次性(homogeneity)=线性(linearity)和移不变性(shift-invariance)，同时具备这三种性质的系统为LSI系统，是最基本、也是最重要的系统。(2) 类似于连续LSI系统的时域方法，我们定义单位冲激序列，离散LSI对于某一输入序列的响应为其单位冲激响应与该输入序列的卷积和。(3) 在此基础上，进一步介绍了系统的另外两种属性——因果性(causality)和稳定性(stability)。具有因果性的系统在某一“时刻”（加引号是因为自变量不一定是时间）的响应至于该“时刻”和该“时刻”之前的输入有关，而不会与“未来”的输入有关。怎么可能与“未来”有关呢？别忘了系统可能用存储器先将输入信号存储起来，比如系统的输出是输入序列的向前差分y[n]=x[n+1]-x[n]就不是因果系统，因为响应序列的第n个值与输入序列的第n+1个值有关。(4) 具有稳定性的系统，当输入信号有界时，响应也一定有界。这也很容易理解，为什么成为“稳定性”——输入有限，却给出无限大的信号，肯定是有什么”不稳定“的现象发生。(5) 由于LSI系统对任意信号的响应都可以由单位冲激响应求得，那么容易理解，对于因果系统或稳定系统，其单位冲激响应一定具有某种特点与之相对应。可知，具有因果性的LSI系统其单位冲激响应在t&0(离散系统n&0)的部分恒为0。而具有稳定性的系统其单位冲激响应在整个定义域内绝对可积(离散系统，绝对可加)。对于以上结论，老师并没有给出全部证明，全部证明自己完成了，还有笔记，见和。
打卡--周末学习总结22. Machine Learning Week 1完成~
在Python学习群里，听到大家说Coursera上Andrew Ng老师的Machine Learning很赞，虽然最近已经有不少课了，python作业本身就很多*_*，但是看到大家讨论的那么热烈，我还是冲动的选了，来当我认真学的第一门coursera课程吧~ 选了之后感觉真的很庆幸自己选了，老师很赞自不必说，据说是机器学习领域的大神~ 第一段视频的简介就让我热血沸腾了，迫不及待的想学后面的课程。选的时候第一周作业马上就截止了，要通过需要80分以上，所以一次作业也不能轻易错过啊，立刻拼命开始学习~
第一周首先简介了机器学习的基本概念——那个绕口令、被老师称为完全认为是提出者出于押韵而给出的定义我就不赘述了，笑~，机器学习的分类——监督学习(supervisor learning)和非监督学习(unsupervisor learning)、他们的区别(是否基于训练集进行学习)，以及几种不同的监督学习和非监督学习举例。
接下来就是第一个机器学习算法了，一维线性回归（监督学习）的梯度下降法。重点概念：训练集，假设函数（hypothesis），代价函数（cost function），局部最优，全局最优，梯度下降，学习速率。
梯度下降法的基本概念是利用当前位置代价函数的导数为指导（导数反映了该点附近函数的变化趋势），因为函数极值点的梯度为0（注意不是最值，连续函数在一闭区域只能有一个最值——全局最优解，但可能有多个极值——局部最优解），故对于光滑函数，在极值点附近，沿着导数绝对值的下降方向，最终可以收敛到极值点。
梯度下降法几个注意点：(1) 对于初值敏感，不同的初值可能收敛到不同的局部最优点。(2) 要设置合适的步长，如果步长太小，收敛较慢；若步长太大，可能”错过“极值点、在极值点附近”震荡“而影响收敛速度甚至不收敛。(3) 因为(1)梯度下降法只适合于找代价函数为"弓形"(凸函数convex function)的问题的全局最优解（因为它们只有一个极值点，也就是最值点）。
打卡--周末学习总结33. Introduction to Computer Science and
Programming using Python Quiz 1 完成~计算机科学和python编程导论第一次考试来啦~对于我这个编程小菜鸡，考试题还是有一定难度的啊，花了半天的时间才搞定。题目涉及概念和编程，概念题值得注意的是：(1) dictionary对象的key值不能是可修改类型，所以元组可以作为key而list不能作为key。(2) 虽然python是解释性语言，但是也并不代表对于首先同一功能的程序，代码越短，执行时的时间越短。因为有可能有循环、递归的存在啊~(3) 编程题里最后两题都有一定难度，循环、递归的理解和应用还要更熟练才行。还有对于函数调用时参数的传递，尤其是函数名作为参数传递，以及不同frame下程序执行的具体过程都要进一步加深理解。4. 这周还在讨论和解决的问题:(1) 卷积和交换律、结合律的严格数学证明。(2) 梯度下降法如果初值距离极值点较远，而代价函数导数不是单调时收敛性的讨论（讨论区还在和大家交流~）5. 接下来两天的计划：(1) 这两天上面那些内容实在有些多，实在没空弄英语写作指导了，幸亏课程时间比较充裕，接下来python新的一周内容还没上线，机器学习和信号距离下周验收还远，先把英语写作指导搞定~不过这几天每天都有背单词啊，”百词斩“真的很好用啊~ 每天25个，坚持了3天了，以后每天都要坚持~(2) 机器学习编程题用的工具先看看，别到了deadline附近再抓瞎 *_*~(3) 每天别忘了关注信号、python和ML的讨论版，自己发的讨论帖还在进行中呢~总之，下周本身实验室还有事情，每天只有晚上能学习了，但是这种充实的感觉真的让自己很兴奋。对于MOOC、对于学习自己感兴趣的知识根本停不下来啊。记得《水星领航员》里有一集灯里去向被称为“祖母”的领航员界的传奇请教称为优秀领航员的秘籍，祖母只对灯里她们说"划凤尾舟时你们快乐吗？如果快乐的话我就没什么可以教你们的了。" 越来越觉得这句话真的是特别特别精髓。我们真正做好一件事的前提就是我热爱她，面对她能充满热情、全身心的投入，即使别人看来很枯燥，自己身在其中也能找到各种乐趣，充满干劲，充满渴望。说实话，这种感觉自己已经很久没有了，但是随着去年9月开始接触MOOC，第一门我就选了持续14周的电路原理，并且最终取得了99分的成绩(刚刚发了，太开心~)。通过这14周的坚持，我觉得最宝贵的不是学到了多少知识，而是找回了自己丢失很久的坚持、主动学习的感觉。通过一个平台可以学习自己感兴趣的知识，更重要的是能和大家一起学习，一起交流，不再是孤单一人，不再担心遇到困难求助无门。。。这一切一切都让自己对于求知的渴望增长，让自己能更加的相信自己也可以做到坚持和坚强！习惯的改变带来的是生活态度的改变，生活态度的积极使得一切都变得有乐趣。现在回想起昨天在听ML课老师介绍机器学习课程后面要讲的内容时自己莫名的兴奋和燃起的迫不及待的想要赶紧学习的渴望，我真的心里有种暖暖又酸酸的感觉，因为这种感觉离开我真的太久太久了。学习MOOC将近半年了，我觉的MOOC带给我最多的就是心态和生活态度的改变，曾经甚至对于自己能不能坚持都产生了怀疑的我，现在每天都会很开心、很积极的迎接新的一天，因为我相信只要我还有自信、坚持的心，那就没有什么好担心的。就像学习MOOC一样，用自己全部的热情，做好自己要做的每一件事，既然做了，就要从中找到乐趣，然后坚持到底，遇到什么困难都不能放弃，不要对自己说我不行而是要去勇敢的面对挑战然后努力的去面对，就像面对很多不熟悉的课程自己都勇敢地去学并最终通过努力顺利通过一样。啊，啊，啊~ 有絮絮叨叨的说了这么多，完全拿这打卡贴当日记本了 ( ⊙ o ⊙ )Fighting，明天又是新的一天，白天好好努力干活，晚上回家好好MOOC，谁说学习不是一种快乐！
恭喜收获电路原理证书！继续加油！
打卡--最近学习总结　1　　啊啊啊~ 转眼之间又到周五了，一周又要过去了有木有！打卡打卡啦~ 这周事情很多，但是一想到好久没打卡了，就咕碌碌的爬起来打卡了，其实现在还是蒙蒙的（不是萌萌滴。。。）1. Signals and systems part 1 Week 4 完成：　　本周介绍的主要内容是：(1) 离散信号(序列)卷积和的计算方法：　　卷积和是在“时域”计算任意序列通过LSI系统响应的重要手段，所以学会如何计算卷积和是十分有必要的。在课上，老师讲述了一种很形象的方法，“train-platform analogy”，我姑且叫它火车过站台模型吧。① 把参与卷积的两个序列中较长的一个看成站台，其中的每个元素是站台上的一个客人，而另一个序列看成将要进站的火车，其中的每个元素对应火车上一个乘客。② 当计算卷积和序列不同位置的元素值时，火车位于站台不同的位置。③ 火车与站台相对位置的乘客相互握手(相乘)，并将所有能握上手的乘客结合成一个团体（求和），就得到了该位置卷积和序列元素的值。④ 而根据该模型也可以清楚的知道，两个序列做卷积得到的结果序列非零项个数为两个参与卷积序列的非零项个数和-1（这就解答了上一讲老师留的一道思考题）。而根据此模型，也容易得到计算卷积和的“对应相乘求和法”（类似于乘法的竖式计算）。　　详细的解释见我自己总结的笔记：(2) 介绍了卷积与卷积和的性质——交换律、结合律与分配律及证明过程。这部分比较数学，重要的是记住卷积和卷积和具有以上三种性质就好了，数学证明主要是帮助我们记忆和加深理解。其实还是很好记的，就像乘法一样嘛，正好卷积的符号是*，就像编程语言中的乘号，算是个帮助记忆的小trick吧~(3) LSI系统的数学模型：LCCDE（线性常系数微分方程/线性常系数差分方程）。(4) 对于前四讲进行了整体回顾，并将知识进行了串联。　　本周内容结束后，课程的module 1就正式结束了，撒花~ 所以将所学的知识进行回顾、总结和串联是十分必要的。　　首先，学习信号与系统就要明确我们的研究对象——即”信号“与”系统“，这其中要注意①"抽象"的理念（系统就是从具有类似性质的处理单元抽象出的数学模型）；② 系统可以理解成一种映射关系，但是它不像函数是从"数值-&数值"的映射，而是"函数-&函数"的映射。所以，总结一下："数值-&数值"是函数；"函数-&数值"是泛函；"函数-&函数"是系统。　　然后，系统有成千上万种，哪些方便研究，哪些不方便研究，哪些是基础，哪些是进阶？我们通过总结系统的属性对于系统进行分类。主要涉及：线性（可加性+齐次性），移不变特性，因果性和稳定性。经过研究，人们已经得到结论线性移不变特性的系统（LSI system）研究起来是最简便的，也是最基础、最核心的。本课程主要针对LSI系统。
　接下来，明确了LSI系统是我们的研究对象，那么如何研究呢？系统最本质的属性就是信号处理，我们要知道一个输入信号进去出来什么信号。可是信号的形式无穷无尽，不可能一一研究，那么就需要一种普适的方法。幸运的是，对于LSI系统，我们发现任何信号的响应都可以通过其与系统的单位冲激响应进行卷积/卷积和计算得到（既然提到卷积，研究了卷积的计算方法——火车过站台/对应相乘求和；卷积的性质——交换、结合、分配律等）。所以，LSI系统的单位冲激响应反映了系统的特性。　　那么如何计算系统的单位冲激响应？在"时域"（信号自变量本身的"域"，相对的是"变换域"），连续系统来讲，单位冲激函数在现实中并不存在，那么如何计算呢？注意，LSI系统具有“输入信号的任意阶导数(积分)作为输入其响应为原信号响应相应阶导数(积分)”的性质，而单位冲激函数的积分是单位阶跃函数，单位阶跃信号是存在的，所以可以求出单位阶跃响应然后再求导得到单位冲激响应。而对于离散系统，由于单位样值序列（单位冲激序列）的幅度是1不是+∞，故可以直接求出单位冲激响应。
　最后，既然说单位冲激响应反映了系统的特性，那么系统的因果性和稳定性也应该可以用单位冲激响应判断。对于LSI系统，因果系统&=&单位冲激响应h(t)或h[n]在t/n&0时恒为0；稳定系统&=&单位冲激响应绝对可积/绝对可加。　　总的来说，课程的module 1是对于课程研究的对象进行了介绍，然后讲述了“时域”求解的基本思路。接下来的module 2中，对于系统的研究将从自变量本身的"域"进入到"变换域"，介绍Fourier 变换和离散的Fourier变换。
学霸笔记…………可以去使用笔记功能哦~
引用 的话：该打卡啦~谢谢提醒 么么的~，早上起来打卡啦~~~
引用 的话：学霸笔记…………可以去使用笔记功能哦~也有笔记，但是我更多的在打卡时把最近学的东西做个整体的回顾，总结和思考，所以就不由自主的说多了，这个地方写的重点是我的理解，尽量不放公式、推导和细节，如果能找出因果，建立联系，我觉得比较容易记得住~还有，你插了我一楼！！！
打卡--最近学习总结　22. Machine learning Week 2 完成：　　接着上周的内容，本周主要介绍了多变量线性回归的梯度下降法和正则方程法(nominal equation)。(1) 上一周已经介绍了单变量线性回归的梯度下降法，这周扩展多多变量，其实思路都是完全一样的。核心是，对于线性回归问题，无论是几维的，我们要极小化的代价函数(cost function)都是假设函数线性系数的二次函数，而二次曲面是凸的，即二次函数是凸函数(convex function)，它在有界闭区域上只有唯一的极小值，也就是最小值，所以我们一定可以利用梯度下降法找到该最优解。(2) 而对于多项式拟合，也可以变成线性回归问题。y1=a0+a1*x1+a2*x2+...+an*xn 和y2=a0+a1*x+a2*x^2+...+an*x^n，如果把y2中的x^i看成y1中的xi，那么这就是个线性回归问题~(3) 线性回归的"梯度下降法"实际操作中需要注意的问题：① 当所涉及的若干因素x1,x2,...xn的取值范围相差过大时，为了加快收敛，需要各变量进行feature scale或mean normalization, 即将所有变量的范围”归一化“到大约[-1, 1]之中去（这只是个大概的范围，不是精确的）。这个问题的理解我想可以做如下比喻：我们利用梯度下降法寻找最优的过程就好像在半个鸡蛋壳的边缘有一个水滴，该水滴逐渐滑落到蛋壳底部的过程。如果这个鸡蛋长得比较"规矩"——即蛋壳的形状像我们吃饭的碗（碗口是一个圆形），那么无论水滴从蛋壳边缘的任何地方向下滑落，其滑落到底部的时间都是差不多的，这就好比各变量取值范围差不多同一量级的情况。而如果各变量取值范围相差很大，这个蛋壳就像一艘"凤尾舟" (阿拉阿拉~果然是《水星领航员》看多了么~)，水滴从船头或船尾向下滑直到低端的速度会远远慢于其从船中央边缘部分向下滑落的速度。而我们在计算时初值究竟取在哪往往是不知道的，所以这样的取值范围很可能造成计算收敛很慢。② 要注意，进行feature scale或mean normalization时要将减的平均值和除的范围记下来，得到结果后为了得到针对原变量的假设函数需要利用这些值将其变换回来！③ 注意学习速率的选择，选择的太大有可能无法收敛，太小则可能收敛较慢，计算时最好显示每步迭代过后的代价函数J值，以方便观察收敛情况、及对计算是否正确和学习速率是否设置合适进行判断。④ 计算时采用"向量化"方法代替迭代。对于Octave和Matlab来说，利用矩阵或相量操作比利用循环等结构快速的多，比如for i=1:n {res=xi*yi+res}, 对于很大的n来说，如果写成[x1, x2,...,xn]'*[y1,y2,...,yn]会快得多。(4) 线性回归问题的正则方程法：　　线性回归问题的核心是求代价函数的极小值。而根据连续可微函数在极值位置处梯度为0，可以计算出线性回归问题中各待求系数所满足的方程组。线性回归问题优化的代价函数是一个二次函数，二次函数的导数是线性函数，也就是说得到的方程组是线性代数方程组。所以线性回归问题（包括多项式拟合问题）都可以变成一个求解线性代数方程组的问题，而求解线性代数方程组是有很多算法的，比如LU分解法，CG法等等，也可以利用求解线性方程组的问题来求解多元线性回归问题。其优点在于得到精确解，不用费心设计学习速率等。但是对于具有超多变量的大规模问题，求解大规模线性方程组是比较慢的，而此时利用梯度下降法就会快得多。(5) 简要介绍了matlab/octave的使用。
打卡--说说计划和其他~1. 前面说了这么多，突然发现似乎忘记了些什么，说好的英语写作指导呢？！^(*￣(oo)￣)^好吧，既然本周其他课程都搞定了，剩下的三天英语写作指导一定要完成了~2. introduction to computer science and programming with python第5周昨天上线了，为了能安安心心过年、避免吃着饺子想着快要due的作业（想想就恐怖啊~），那么还是早些把第5周完成吧！3. 最近加入了”每日一ted“活动~ 上了这么多门MOOC，都是纯知识类型的。而有时候除了学习知识，我们还需要看看世界发生了什么，科技有哪些动向，其他人有哪些学习的、工作的、处理各种事务的经验，好的思考问题的角度和方法等，通过学习这些具有启发性的内容有时候能帮助我们改进方法，使我们的学习效率更高，事半功倍。所以这个活动确实很有意义，自己也果断加入了，这门高大上的活动怎么能没有sakura呢 哪？ ^_^第一部分我选择了关于如何败中求胜这个专题（网易推荐的）。毕竟我们的人生都只有一次，谁都会犯错误，谁都会走弯路，面对挫折和曾经的失误如何总结经验，如何重整旗鼓是很重要的。所以，看看牛人们的见解，希望自己能得到启发~
PS： 开心的事，《文献管理与信息分析》发证书了，点评。
好棒！（单门课程的学习总结是可以放到笔记区的哦～说不定可以启发更多人呢～计划和其他或者吐糟啊什么的就放这个帖子吧，哈哈～）}