2023冬春季留学申请总结

Update 2022-09-27 Adelaide 申请系统显示 Referred to Professor; 2022-10-13 McMaster 教授反套, 约面试并且要写一个简短的Survey; 2022-10-18 发邮件问了下SUTD的流程, 那边说结果在11月中旬之前会出来; 2022-10-21 McMaster 面试. 主要的问题: 最近的research做一个简短的P...

发布于 留学

2022年的书籍/影视/游戏/音乐总结

书籍 11本, 电影/电视剧 26部.

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摄于中关村东路2022.10.12
2022年个人OKR核验

雅思备考经验

备考时间大约40天 (最后10天全职备考), 最后出分 6.5 (6.5), 记录一下自己的备考流程和经验.

发布于 英语

2022年2月产品实习面经

一共面了6个部门的产品实习 (字节Pico, 字节飞书, 滴滴地图事业部, Momenta, 小米互部, 小冰算法), 拿到两个offer最后选择了小米.

发布于 产品

博客内容归档和英文博客

从2019年开始尝试搭建自己的博客,到现在已经本科毕业。这三年的时间虽然没有坚持更新博客,但是一直在坚持记录。无论是理论知识的学习、Debug的记录,还是读书健身笔记和感慨万千时的随笔,他们都散落在各种在线笔记软件和手机的备忘录中。 随着时间的推移,我对博客的认识也发生了很多变化。“记录”对我来说仍然具有非常大的意义,但是“博客”最重要的价值不应该是“记录”,而是“分享”——传递有价值的信息。我把平时的日常生活和学习经历记录在各种笔记中,过一段时间再去回顾和整理,选取其中有价值的东西去分享。 过去的一年再次参加了美赛,加入了几个和区块链有关的项目,也完成了不少专利和论文。更多的时间忙于运用知识,以需求为导向迫使自己进行广泛而不深刻的学习。对我来说真正有价值的输入变少了,输出和表达的欲望也降低了很多。 我在原先的博客域名之下又建立了一个英文博客BLOG-EN,旨在整理自己过去一年经历的各种项目。同时也将原博客中的内容进行整理归档,便于自己和访客的查阅。

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《苏东坡传》摘录

今年五月份读完的这本书,暑假开始的时候决定把读书笔记和读后感整理放在博客上。关于《苏东坡传》的文章一共有两篇,这是第一篇,内容为读书时的摘录。第二篇如下: 人生到处知何似, 应似飞鸿踏雪泥, 泥上偶然留指爪, 鸿飞那复计东西。 拿西洋作家为例,李白可以媲美雪莱或拜伦,是一个燃烧自己展现出瞬间壮景的文学彗星。杜甫就象米尔顿,是一个热心的哲学家和老好人,以贴切、渊博的古典比喻写出了丰富的作品。苏东坡永远年轻。他性格比较象萨克莱,政治和诗词的盛名则象雨果,同时又具有约翰生博士那份动人的本质。不知怎么约翰生博士的痛风病直到今天还叫我们感动,米尔顿的瞎眼却不尽然。如果约翰生同时又兼有甘斯伯劳的特色,而且象波普用诗词批评政治,又象史维夫特吃过那么多苦而没有史维夫特的尖酸味儿,我们就能找出一个英国的类比了。苏东坡的道精神由于遭受许多困难而更醇美,却没有变酸。今天我们爱他,只因为他吃苦吃得太多了。 苏东坡在面对痛苦时展现出了超常的淡然,他像是一个已经预知了自己一生的人。我最爱他的地方是他面对所有事情的坦诚。 今年五月份读完的这本书,暑假开始的时候决定把读书笔记和读后感整理放在博客上。关于《苏东坡传》的文章一共有两篇,这是第一篇,内容为读书时的摘录。第二篇如下:

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《祭亡妻程氏文》 苏洵

与子相好,相期百年。不知中道,弃我而先。 东坡刚考中准备做官的时候,他的母亲去世了,她临死还没有听到京师的好消息。《苏东坡传》中林语堂先生引了苏洵的《祭亡妻程氏文》的一段话:“我归旧庐,无不改移。魂兮未泯,不日来归。” 昨晚读到这里的时候有被触动。今天去找来了原文查词典把文章理顺了。 呜呼!与子相好,相期百年,不知中道,弃我而先。 我徂京师,不远当还;嗟子之去,曾不须臾。子去不返,我怀永...

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《极简欧洲史》读书笔记

从2019年年底到2020年年初我一直在读的这本书——《极简欧洲史》,我应该不会向身边的人推荐这本书,因为这是一本比较枯燥的历史课本。唯一能让我对历史提起兴趣的描写性语言少之又少。在我读到大概三分之二的时候就想放弃,然而最后还是因为微职的读书小组坚持读下来了。这本书越往后节奏越快,到后面快要变成了流水账。不过通过这本书我也做了非常多的思考:像我这样对历史毫无兴趣的理科生还需不需要读历史?有没有更舒服的、更有趣地了解历史的方式?

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Price Suggestion Chanllenge

实验题目题目背景考虑到网上销售的产品数量,产品定价在规模上变得更加困难。服装有很强的季节性定价趋势,受品牌影响很大,而电子产品价格根据产品规格波动。如何根据以往信息进行合理定价,有效地帮助商家进行商品的销售是一个有意义的问题。

发布于 数据科学导论
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