学期总结-2018年上

从现在开始,我需要养成一个写作的好习惯,之所以培养这个习惯,是因为:我开始发现我的一个重大缺陷——语言表达能力的欠缺。这种能力,在一般生活中并不会有太大的作用,而且很多时候,大部分人都体会不到其所带来的“破坏”,这种破坏,会让你的交际陷入阻塞,职场陷入瓶颈,生活面临窘境。

我不太会写总结,每次写给导师的月报也都是在最后的几天草草完事。而且有时候,总结总得去找些有趣的、或者有意义的事,来丰富其中的内容,而对于宅男来说,这种事基本上是很难找到的。所幸,今年与往年有所不同,今年父母大丰收,环卫“地球”事业再创记录,而本人事业之“外”也达到了新的高峰,所以,也算值得庆贺。

我是个喜欢做规划的人,也是个喜欢做选择的人,所以,整个学期都是按照之前的规划,多多少少的按部就班完成,但是还是存在大量逾期、欠款。

学期开始,我就给自己制定了“三步走”的发展规划,即研究生语音分离方向只是稍微带一点,并不会倾注太多的“心血”,另一边我会集中力量去为了工作而学习,去学习自己觉得应该学习的东西,或者说是为了自己的前途、兴趣。我是个喜欢思考未来,并且会不断根据时势来进行选择的人,我不想去做未来行业的炮灰,对于我们这些没有深厚根基的人来说,失败对于我们来说只有一次,过后就没有再次尝试的机会。马某曾经说过,“光脚的不怕穿鞋的”,但是对我而言,我可不想在奋斗大半身之后还是个光脚的,而别人不光穿上了鞋,还穿上了阿迪达斯、耐克什么的。

所以,我另外一个目标就是学习大数据、或者数据分析方向,之所以选择这个方向,因为我有java相关的很多基础(数据库-机器学习),我希望在保有javaweb知识的基础上,稍微向着大数据数据分析方向发展,这些也不算是大的转行,而且也至少有一个保底的后台工作,进退都是可行的。所以,目前而言,我的研究生方向大概就是:语音分离、Java后台、大数据分析。而这三个都在这一学期中开始有了点滴前进。

语音分离:这是个很火的方向,相对于人工智能其他的方向,如图像,国内做的人还是“相对”少的,应该不会出现人才供大于求的状况(中国人太多了,一年时间,你还没反应过来,这个行业就已经差不多饱和了,后进来的就只能做一些数据标记的打杂工作)。但是令我真正担心的是这个方向本身的问题。对于方向本身的前景,我持怀疑态度,对于方向难度,研究生是否能够胜任,我也持怀疑态度,即便是对于目前语音方面做得最好的科大讯飞,他们的盈利情况,是否很大,我持大大的怀疑态度(一个靠吹气球膨胀的公司)。相对于图像而言,语音转文本的难度应该算是难很多吧,其中可能不仅仅涉及语音还要设计NLP方面的知识,而这些知识,即便对于一个博士生都是很难在学业期间完成的。另外,其中的市场到底有多大,难道只是个语音输入法?智能家居?也不算是,用处倒也是很广,但是目前的算法效果其实已经达到一定的顶峰。有时候,我也在想,毕业找工作也可以利用在深度学习领域的经验,向着其他AI行业发展,也是个不错的选择,但是,我对此行业太悲观了。这倒不是我根本不了解此行业,只因我看到太多的炮灰研究生博士生,他们利用无比黄金的三年亦或五年,研究的东西都是只停留在论文价值上,没有丝毫的实际价值,最后的工作也大多数与相关领域无关,即便有关,最后这很小的部分,中的大多数也是在其中打着酱油。(相关领域恐怕只有国内的top7能够做点实事)

AI方向确实做出很多成果,但是只限于少数的领域中的少数的场景,而且一定程度上而言,很多都不算是真正意义上的AI,只能算是数据分析或者传统的统计学领域。

后台开发:作为本科找工作的方向,这个方向的“从业”时间应该算是很多了,但是自身的问题也很大,对于自己的知识,最初学习java应该是在14、15年就开始了,但是在这大概三四年的时间里,我却并没有太大的进步,和毕业三年的人相比,我在800里开外。因此这方面还要再穿透点许多其他的知识,以巩固其核心地位。但是我也遇到了一个很大的问题,我总是不能够很仔细的看书,亦或是无法将书本的知识记忆下来,总是在一遍又一遍之后才能达到潜移默化的程度,导致花费了太多的时间做了太多的重复性劳作,而且,有时候感觉并无益处。

大数据分析:我记得我当时选专业时,准备报考经济方面的专业,为此我还买了本《经济学原理》。虽然那时并不是很懂这一行,但是我总是感觉我对金融数据很感兴趣,特别是数学。因此,在上了研之后,偶尔也会处理一些数据问题,开始慢慢发现,数据中的金币价值远大于其他行业的价值,而数据的价值在没有发觉之前是没法显现的。

下学期开始就要正式进入语音合成的领域了,困难倒还是有,但是最大的困难并不在于其理论有多复杂,而在于,我对这方向前景的担忧。有时候,如果你不做你的选择,你就会变成别人的棋子,一旦失败,对别人而言只是浪费了一个棋子,对你而言,可能是今后一生的前景。我需要选择那个方差最小的方向。

多个方向多条路,少个方向,不用走岔路

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