首先感谢百度提供的免费学习课程，我目前从事nlp的工作，应该学习起来很容易，但是在完成作业的过程中，并没有想到的那么容易完成，有许多平时工作用不到的知识点，对于课程的学习涉及到基础知识，像python这些使用起来和做作业没什么困难点，
作业Day1中有两个作业，其中一是九九乘法表，这个很好容易实现，第二个找出包含某个名字的文件，第二相对有些难度，用到了os.walk这个方法，在我的工作中很少使用这个方法，用到的os.listdir、os.path.join、os.path.isfile等方法居多，这对我来说有很大帮助。
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作业Day2中用到的知识点是爬虫知识，虽然之前了解过，也会一些技巧，但是做的时候压力很大的，平时工作中根本就用不到爬虫的知识，关于作业我提交了两个版本，任务爬取<青春有你2>选手的图片，版本一是直接爬取选手照片，一共109张，看群里好多人也是这样的情况，发现爬取的有问题，因为目标图片是482张，到底是哪出问题啦？继续查找要爬取的网页，需要跳到选手相册网页然后爬取pics=soup.select('.pic-list img ')就能把选手的所有照片获取到，从而实现任务。
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作业Day3《青春有你2》选手数据分析，主要针对pandas的使用以及matplotlib使用，唯一的难点是怎么把选手的体重‘40kg’字符类型转为40.0float类型，然后分组统计，用饼图的方式画出来。grouped=df['name'].groupby(df['weight']) s = grouped.count() 按照姓名和体重进行分组，然后对体重重新统计，用最简单的方式for if 实现，发现对pandas的了解还远远不够，值得深思和学习。
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作业Day4《青春有你2》选手识别，使用paddlehub调用预训练模型对选手的图片进行五分类，中间遇到很多问题，环境问题，模型下载、语料准备，本以为很简单的事情，提交四个版本终于搞定选手识别这个作业。语料准备换环节，使用的图片是作业Day2的图片，对爬虫不是很熟悉，只能用之前爬取的。训练集、测试集、验证集，语料路劲是图片本身的文件夹，例如xujiaqi/1.jpg 1,不用加父级路径，而且文件不能有空行，不然程序读取文件会出错，希望paddlehub的开发人员，改一下这个bug。百度平台功能很强大，模型可以在调用的时候在线下载，而不需要提前下载好，很赞。模型调参，根据文档说明，修改一下，唯一的就是checkpoint的改变，用不同的模型这个checkpoint的路径都要发生变化，或者每次调参的时候也要改，不然还是原来的结果。对于预测需要在文件路劲上加入父目录'dataset/'+filepath[0].split(" ")[0]，不然找不到文件。预测结果不对，使用最简单的方式，把少量的图片和测试的图片加到训练集中去，让模型学到，最终预测结果准确，建议不要这么做，因为我本身对爬虫不熟悉，为了得到很好地结果，才这样做的。
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作业Day5 综合大作业，爬取爱奇艺《青春有你2》中任意一期的评论数据，然后词频统计和词云展示，我对后面的不用担心，之前的工作也涉及到，唯一担心数据的爬取，虽然老师讲过，但是做的时候也出现爬取的链接网址有问题，仔细核对之后，发现网址多一些字段，修正之后可以爬取数据，为了方便调试把原来的主函数拆解为几个部分，第一部分是数据爬取，第二部分是分词、停止词以及词频统计，第三部分词频绘图，第四部分是根据词频生成词云。遇到爬虫之后的问题，一是结巴添加分词，二是停止词，找了一些文件，第二部分花费了32分钟，等待很久。再做第三部分发现绘图不显示中文，下载黑体和宋体，重启环境，均可以显示，做第四部分词云的时候发现使用font_path="/home/aistudio/simhei.ttc"调用哟有问题，网上查到问题之后改变字体为 font_path="/home/aistudio/simsun.ttc",词云生成，完成整个大作业。其中调试花了很多时间
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从整体上看，再次感谢百度提供的这次机会，我也收获颇多，对百度深度学习的框架有了更多深层次的了解，希望百度越做越好，也希望能有更多的免费课程。全民AI，飞桨最棒。
