秋招，我打算从基础、项目和论文三个方面准备。基础暂定《算法导论》+ LeetCode，项目目前只有我实习和毕设的项目，最后是精读三四篇论文。
基础：
首先，要搞算法，经典的基础算法不懂好像有点说不过去。我梦想中自己的样子不管多么不清晰，这些东西总是要会的，我可不想稀里糊涂什么都不懂的就过完这辈子。这些基础呢，就算将来用不到，至少也能训练思维、拓宽思想边界、在解决问题的时候帮助开辟新思路吧。
其次呢，如果上面这些能在一个月内搞完（怕是不可能），就学习一些深度学习图像方面的基础，比如听一听斯坦福的课之类。
然而以我对自己的了解，上面的内容不等学完，就会有新的想法出现，有新的东西想学。。。然后东一榔头西一棒子的循环往复，直到时间被浪费。所以在这里要认真的做一点计划了。
1.看清楚目录再读书or听课。一页一页一节一节低头往后看，不知最终目的为何，会迷失在途中，最终在“这本书没啥用太难了不想看”的感觉中放弃，其过程非常之无聊枯燥。
2.基本有个目标计划。目标是想要把这些东西学为己用，计划是哪一部分比较难，需要花多久看懂把题做会，哪一部分是之前学过但是薄弱的，薄弱点在哪，要怎么烂熟于心。
项目：
项目必将会是面试的重点。
借鉴别人的三个问题：这是个怎样的项目？用到了什么技术（非常详细说的头头是道那种）？遇到了什么问题，怎么解决的？
先列个技术部分：
1.衣服褶皱生成：
- 随机漫步生成曲线+贝塞尔曲线
- 移动正则化最小二乘
- 调整亮度
2.磁材斑点生成：
扫描二维码关注公众号，回复：
6792502 查看本文章
- 同上，区域颜色过渡部分模拟balabala
- 锈迹生成（随机生成单连通区域）
精读
既然是精读，就不必多也不必太新，经典的和职业规划有关的读到烂熟于心。
- GAN
- ResNet
- WGAN
- FasterCNN