2020软工热身做业

2020软工热身做业

项目	内容
这个做业属于那个课程	https://edu.cnblogs.com/campus/buaa/BUAA_SE_2020_LJ
这个做业的要求在哪里	https://edu.cnblogs.com/campus/buaa/BUAA_SE_2020_LJ/homework/10410
我在这个课程的目标是	清晰职业发展规划， 学习领先的软件开发方法
这个做业在哪一个具体方面帮我实现目标	让我对于以后的目标更清晰了
做业正文	以下

第一部分 结缘计算机

1. 你为何选择计算机专业？ 你认为你的条件如何？ 和这些博主比呢？

   我选择计算机专业， 一是由于兴趣， 二是由于机缘。

   • 在上大学前， 我对于计算机是颇有兴趣的， 不是对编程， 而是对游戏和剪视频， 记得高中的时候剪一个片子能基本几天晚上不睡， 我以为坐在电脑前面作media相关的事情是很幸福的。 上大学后我对于计算机才有了比较明确的概念， 从算法， 数据结构， 到计算机组成， 编译原理， 了解了计算机系学的东西是背后运行的原理和方法， 和表面的interface没有关系， 尽管如此， 仍是不减我对于计算机的兴趣， 我以为计算方法只是工具，这种工具和思想是能够应用到不一样领域的， 有了最基础的计算机的运行知识对于之后任何一个方向的研究都有很重要的做用， 固然也一直很感谢温江涛老师和大一时遇到的徐迈老师所作的multi media方向的事情让我对于计算机和media可以持续产生兴趣。
   • 除了兴趣， 我以为我选择计算机系很大程度上是由于机缘， 由于其实高中的时候我第一感兴趣的是金融， 第二才是计算机。 高中的时候遇上大学先修第一年， 附中有幸请到北大的周黎安和清华的某凸老师给咱们讲宏观和微观经济学， 让咱们对这个学科有了启蒙的概念， 也产生的兴趣， 因此当时一直想要报考的就是名校的金融专业。 不过也是由于机缘吧， 无奈分数不够， 可选的最好的学校北航的计算机比较强，并且金融行业自己很看圈子， 没有名校背景很难有所发展， 因此最终放弃了学商的想法。

   我认为若是基础上来看， 个人条件不算很好， 高中的时候没有打过竞赛， 大学才开始学习计算机， 算法上确定是没有打竞赛的好， 工程上不如博客I中的技术栈爆炸的大佬， 可是这些都是能够经过大学后的一些学习来弥补的， 毕竟技术的道路还很漫长。

2. 计算机是你喜欢的领域吗？ 是你擅长的领域吗？

   毫无疑问， 计算机是我喜欢的领域， 之前会更喜欢金融一些， 如今计算机是我最喜欢的领域， 可能也是由于投入了太多沉没成本吧， 将来仍是但愿在多媒体和量化领域把计算机继续作下去。

   是不是我擅长的领域， 这个问题我以为很难回答， 由于大学后我才以为， 是否擅长是很相对的事情， 好比某同窗的计算机能力和通常985学校的同窗相比多是很擅长的， 可是和最顶尖的学校学生相比又变成了通常般， 中等水平， 和世界最顶尖的学校的大神比又被秒的连渣都不剩了， 那么这我的是擅长计算机仍是不擅长计算机呢？ 真的很难讲，一我的的视野越广， 遇到的人越多， 越会谦虚和意识到本身的眇小。 我并不认为我如今能够回答我是否擅长计算机， 总之我以为我我的一直都是在不断进步的。

3. 你热爱这一专业吗？ 你对计算机的热爱是怎样的？ 仅仅是口头的吗？

   热爱， 上个问题已经回答了相关热爱的话题。 引用Antoine de Saint-Exupéry的一句话

   It's time you spent on your roses that makes your rose so important

   真正证实一我的对一件事情热爱的是他花在这个事情上的时间， 我天天大部分时间都花在看paper， 写code上面了，把时间花在一个学科上， 就是热爱这个学科最好的体现吧。

第二部分 在计算机系里学习

1. 吐槽大学生生活， 理想的大学教育， 国内外对比

   首先， 第一个问题， 大学生活有什么要吐槽的地方， 我以为槽点有大学课程安排的比较死和数学分析， 线性代数， 几率统计这些课过于简单。 咱们的课程有些死板， 每一年必须按照安排去上课，由于我是转系生，转系那年修不了以后的课， 因此得晚一年毕业， 但实际上彻底是有时间可以修完的， 若是可以实现彻底学分制， 自由上课会更好。 另外咱们的数学分析等基础理论课都太简单了， 计算机很重要的是基础学科的应用， 若是数学根基不扎实， 在作图形图像， 优化理论的时候会四处碰壁， 所以学校颇有必要提升课程难度， 不要让同窗们以为大一的时候再虚度时光。

   我理想中的大学教育， 是学生充分接触工业界和学术界， 可以和全世界最优秀的人接触， 同时简化课程教育。 简单来讲是这样的一种方式， 学生没必要要来学校里上课， 能够远程上课， 期末回来考试， 平时的时候学生能够选择去实习， 去实验室作科研， 或者到美国， 欧洲的高校， 企业去作事情， 我以为在学校里获得的东西比较有限， 理想的大学教育能够放松对于学生的限制， 让有能力的学生在完成学校要求的同时在各地普遍地学习。

   第三个问题中国的大学目前是作不到的， 硬件和软件方面都作不到， 计算机系已是和美国大学教学水平很接近的专业了， 可是还有差距。 硬件方面， 服务器数量， 器材的设备和美国有差距， 举一个简单的例子， stanford在上视觉课程的时候， 可以给学生提供lytro, spad, vive, tobii眼动仪等设备去作很是创新性的大做业， ppt里面的不少内容都是国际上最前沿的会议， 期刊结果综述而成的， 让本科生能够理解的简化版本， 而咱们的这类课程每每缺少动手实践， 大可能是很是机械化的答卷。 对比之下， 咱们的数学建模课程（今年6系的同窗们必定对这个课有很深入的体会）， 教学制度和内容都至关落后。 软性方面， 国内高校的图灵奖获奖人数， 诺贝尔奖人数仍是不够， 真正有首创性的科研不多， 综合来看国内高校和美国仍是有很大差距的。

2. 写了多少代码

   迄今为止， 我以为我写了有13万行左右的代码。 我作的最复杂的一个工程是一个计算机mesh simplify的工程， 因为签过保密协议， 项目其余部分不便透露。

   这个程序是须要去简化一个mesh, 让mesh的点和边数量降到较低的水平， 同时保持表面平滑， texture投影正确。

   这个程序难在数学和几何上， 前面我写咱们学的线性代数太简单， 不够深， 也是在作这个项目的时候体会到的。

3. 科班出身和北大青鸟的区别

   科班出身的基础比北大青鸟好， 一个是计算机科学家， 在theory有很好的基础， 一个是码农， 从工程中零敲碎打中学出来的， 确定是不一样的。 科班出身的起点多是北大青鸟的终点， 本科生科班出身后的毕业salary彻底能够到60-80万， 可是60-80这个区间颇有多是北大青鸟的人生终点。 可是北大青鸟，或者培训班出来的人在一些实际工程问题上会有些经验， 前端， app开发这块科班出身会偏薄弱。

4. 为何要学数学

   数学是大部分科学的foundation, 我认为作科学的人都应该终身去学习数学。 数学给计算机提供了最基本的工具， 好比若是没有fft, 那么在视频压缩中就没法对于不显著的高频信号的压缩， 若是没有线性代数， 图形学的计算摄影中投影就没有运算方法， 没有凸优化， 就没法去在条件下求损失函数最小值， 计算机科学和数学始终是相辅相成， 互相促进的。

第三部分 将来规划

1. 职业规划

​ 目前本科毕业摆在面前的有三条路， 工做， 出国， 国内保研， 每一个方向给的offer如今尚未彻底定下来， 因此如今只有一个大概的规划。

​ 若是去工做的话， 我会选择大公司或者国内的量化， 大公司里能够了解到一些很前沿的技术， 并且有充足的计算资源， 虽然开始收入通常， 可是对于开发和我的视野有很好的提高做用， 除此以外， 另外一个可能走的路是量化， 目前国内量化离成熟至少还有10年， 如今私募都处于上规模的阶段， 尚未真正上技术， 随着中国经济的发展和证券行业的放开， 国内颇有可能出现two sigma, bridge water这样体量的公司。 另外， 可能也是我我的比较喜欢量化的工做环境吧， 和大公司不同， 量化公司管理很是扁平， 你们要不是交易员， 要不就是开发人员， 不过工做其实都叫researcher， 可以把计算机和金融结合起来， 没有太多公司的政治斗争， 同时还能活着一份很是decent的收入也不坏。 量化若是作好了， 也能够拿钱去投资其余领域， 好比D.E Shaw大神就是以为作研究开始的时光没意义， 赚够了钱去搞本身喜欢的化学计算机。

​ 若是国内或者国外读博的话， 仍是会继续作多媒体方向， 已经有一些想作的东西了， 以后就继续作下去吧。

2. 实习

​ 博客中都对于公司有很多的描述， 我以为实验室实习和企业实习的经历都须要有， 作的东西太不同了。 实验室偏科研， 人际关系简单， 写的代码可能是为了验证research idea而写的， 不可以商用。 公司的应用场景比较明确， 须要立刻能用的上的东西， 看板管理， 单元测试等流程也比较严格， 有明确的action item和long term, short term goal， 总体氛围会更狼性一些吧。 另外企业实习关乎到了return offer的价格， 因此仍是须要好好表现的。

​ 我以为这两种实习是从学术界和工业界的角度， 去解决一些问题， 都体验一下是比较好的。