昨天是大四学长学姐们领毕业证的日子。
中午时分，看着毕业的学生在校园各处合影，诉说着四年的感受，我就很不是滋味。
这也不能全怪上午的电机太过变态。一个更重要的原因是，作为一个准大四的学生，混到现在，别说有什么一技之长，就连专业都只能靠考前的一两天草草过掉，很难说有什么出息。
屈指算来，这学期真正有价值，值得我去骄傲的事，也只有模式识别的火灾检测大作业了。
我与火灾的日常
“模式识别好！”在出分之前我就下了这个定论。不知道诸位为什么要选这门课，我的想法是过掉了吴恩达同学的机器学习(ML)，然后再来看看北理的模式识别能讲成什么样子，为斯坦福和北理的课堂做一个对比。至于林大神作为从台湾学成ML归来的高材生，我还真不清楚她为什么要选这门课啊。其他多数学生的想法嘛，我大概是知道的，学什么不重要，轻松愉快分数高才是真重要。还记得有一天老师忽然问我们说：“你们以后有多少学生毕业之后想做工程？”几乎没有人举手。老师又问：“不做工程你们想做什么？”大家不语。这个时候真相帝出现了，“做什么职业不重要，能做土豪就行！”这短短的一分钟，无关紧要的问答，却不幸成为了我对本课最深的记忆。
课程进展的轨迹果真如我所料，那不仅仅是什么简单讲什么，而且是什么没用讲什么。什么线性啊、感知器啊，扯了好长时间，到了贝叶斯这种有用的地方，就按照讲概率与统计的套路，一笔带过了。后来跟着导师做一个视觉相关的课题，要用贝叶斯估计参数，我就没想明白现实中那种复杂的场景是怎么用几个概率描述清楚的。当然这事儿也不能都怪老师，老师要有用吴同学的能力，能把最前沿最实用的理论传授给高中生，也就不必在这里待着了。另外还有一点值得庆幸，就是咱的大作业可一点儿都不水。
这个大作业说来也简单，就是训练一个系统，输入一幅图像，输出一个判断——图像里面有火焰还是没火焰。方法自然是让机器自己学，学多了它就会了（准确率高一些）。不过怎么调教机器，给它指引一条又快又好的道路倒是让我伤透了脑经。芮神提出的了一个很好的想法，就是先人工干预，筛选掉大量离题万里的样本，然后再提取相似样本的特征，集中学习，用支持向量机(SVM)找出一条合理的决策边界。等芮神自称找到了一个最佳阈值，能先行轻松干掉80%的负样本，我这边的特征提取依旧没有太多头绪。
这倒不是因为我没去找文献，反而是因为文献找得太多无从下手。正如阳志平老师说过的，文献不宜多看，看多了就会被限制住，失去创造力了。最气愤的就是从知网上找的文章，今天我吹捧你，明天你吹捧我，我仔细对比了一下，似乎讲得就是一回事啊，所谓“明显的提升”是从哪儿冒出来的？看过了种种常规的方法之后，终于有一篇与众不同的文章映入了我的眼帘。那是一篇上海交大的软件博士发的毕业论文，提出了一种改进的纹理特征提取算法。可能是因为要与别的小组拉开差距就需要与众不同的算法，我就自作主张全盘接受了一篇文章，然后赶快写MATLAB做第一步的验证。
随后惨痛的事实教会了我两件事：
- 不要随意尝试别人没有验证过的算法；
- 不要随便相信中国的学生写的文章，就算名校的博士也不例外。
我就暂且不提MATLAB复杂的数据格式和隐式转换给我带来的不利影响，但以下的事实实在是让我抓狂：文中提出的算法对一张百万像素级别的图像做纹理分析竟然需要40分钟！什么？你说我机器渣？测试用的电脑配备的可是Core-i7-3517处理器，四核2.4GHz的速度对付一张小图绝对不在话下。而且这位博士做的项目可是基于视频的实时火灾检测，你的DSP再牛b也不至于把我的小本拉开这么大的差距啊！真相只有一个：学长你博士答辩的时候做了实物演示么？
这个时候距离交作业大概只剩两三天了，我没有想好要不要换一个算法，不过想来想去这个时候最明智的选择应该是“改造次品，重新上线”。用上了一点儿大二学算法时残留的知识，哪儿循环多就砍哪儿，一刀下去就从40分钟削成2分钟了，压缩图像之后再来一刀，效果拔群：现在处理一张图只要半秒钟了。仅仅注释掉了几段代码，把24维的特征向量降到了16维，就取得了4000倍的性能提升，我以前可从来没经历过这种事儿。当然后果也是显而易见的，算法的精髓都没了，提出来的不是纹理了，可能是马赛克，或者连马赛克都不如。救deadline如救火，不管怎样先交了吧。
于是又如我所料到的，准确率惨不忍睹。这可能有好几方面的原因，首先图像的分割算法是我自创的，很简单很弱智，所以如果不幸漏掉了什么实属正常；其次真的已经不能指望这个面目全非的特征提取算法了；然后咱们也没有调SVM参数的经验。但是直到展示的那天，我看了一下班上两位队友找的样本，一时语塞。终于可以把责任都推掉了，明明就是样本不好惹得祸嘛！硕大的一个灭火器，又红又亮，按阈值一筛就是一团火，然后直接放到负样本里面去了！这逻辑上是没错，但是这会干扰机器的正常学习你造嘛？就好比说别人刚向你介绍了什么是正当防卫，你还将懂不懂的时候，又跟你来一句：“有个同学打了你一拳，你回击一拳，是正当防卫，但是如果你打了两拳，就是防卫过当了。”不就差了一点儿差异有这么大嘛！我相信机器看到灭火器的那张图被放入了负样本，很可能也会说一句：“你tm在逗我！”
由于我们的芮神做了一个很炫目的图形界面，上述错误就被放大了。我们每处理一张图片都会输出一行大字，如果判定有火情好像是显示“救命”之类的话，如果判定没有火情显示就会显示“哈哈！没事儿！”。我们做测试的时候测了一张化工厂爆炸的图片，红彤彤的火焰加上滚滚浓烟，配合的文字不巧正是“哈哈！没事儿！”。看到这一幕我当场就笑哭了，5分钟之内都没缓过来，看来那个由于不敬业放进去的灭火器真是后患无穷啊！
最后黔驴技穷的我们只好在课上一边听别的组展示作业一边狂调，终于拿到了课堂上唯一一个100%的准确率（5/5 判定正确），这样的结果来之不易。
非常感谢网协的两位大神，默默地做了很多coding的工作，让我们的界面很拉风bug很隐蔽！！就算判不对也能修正过来！！还要感谢两位默默找图的队友，不知道那几天你们看的火焰图有没有超过妹子图的数量。模式的大作业几乎是这学期唯一能让我感到热情满满的项目。这门课的质量虽不能和吴同学的ML相比，但是收获不见得会少些。期末写调查问卷，老师问本课程最大的收获是什么，我若有所思写了“精通MATLAB编程”（太不谦虚了！）。至于其他的，我可以不透露嘛？
与火灾分手后的日常
期中一过，选修考完，生活又回归了平静。我在导师每次组会都说“你们不要追求什么短期利益”的情况下，顶风作案，报了一个电子设计竞赛，结果自然是“就当复习模电了”。后来看着之前的英语成绩不好，咬咬牙都去刷了一下，大G只是稍微长了些出息，托福则是再度验证了我二战不如一战的定律。临近期末的时候课程比较少，除了自控就是电机，于是我又开始不务正业了。
看过我前几篇学期总结的同学应该都很清楚我打发时间的方法，无非就是看书刷歌练码率。
这种打发时间的方法我自己都不太赞同。曾经有人给我贴了个“技术宅”的标签，我估摸着这三个字里面也就有一个字反映了客观事实，而且先前所述的方法也无益于改变这个事实。我打算从下个学期开始，连那一个字都不要了。
言归正传。本学期做的很重要的一件事，就是跟随Rice University的足迹，从Interactive Python推到了Principle of Computing. Rice的教授们很擅长自黑，出的视频也很诡异，有时候放了一分钟之后才告诉你，对不起今天不该我讲课，下面有请XXX接着上课。布置的coding难度一般不大，但都很有成就感，例如21点、星际大战、2048、以及Tic-Tac-Toe的AI. 博学多能的教授们开发了一套系统，能把Python翻译成JavaScript，直接在浏览器里面运行结果，效果几乎让人惊叹。当然还要顺便提及一下，为了能够成功提交作业我又不得不自学了一些SSH的技巧，同样也是由于该众所周知的原因大家玩不上我做的网页游戏了，不过有兴趣的童鞋可以尝试自己做一个。
本学期做的另一部分事情和data有关。忘记具体是哪一天了，小猪深夜给我打了一个电话，似乎是问我最大似然的分类用R语言怎么实现。那个时候我刚刚上完模式的课程，老师也提了一嘴最大似然的事情，但是我没能记清楚，再加上对R语言一窍不通，所以咱还是赶快转移话题！聊过了GRE和武大的数理金融学霸集中营，我最后说我知道子叶也在学R呢，你可以去问问她。我并没有想到子叶学了一半就退掉了，所以她也帮不上什么忙，我就只能祝愿小猪不要因为此课掉绩点了。
前面的故事只是个引子。后来不知是中了什么邪，我关注的几家媒体，不论是51CTO还是《码农周刊》，都开始灌输同一个观点：data大法好，学R保平安。大概是因为懂得太少就容易受别人鼓动，我忽然也有一种想要保平安的冲动。于是找来了剑桥的入门教程，从头到尾把例子都试了一遍，终于意识到R真是一门学习曲线极其陡峭的语言。如果真想在data界混，没有三年两载的积累恐怕是干不了什么事情的，相比之下，还是搞开发要简单得多。
以前我在linkedin上加过一些自称是Data Analyst的人，他们的简历有些让我不得其解。首先这帮搞data的人动辄就是某个部门的主管，拥有直接的决策权，凸显了一种浓浓的富帅气息。另外这帮人声称最多的技能是Excel…… 可能有个别几人懂R，会SPSS的几乎是凤毛麟角，用三个字来评述就是“不专业”。刚刚经历了R的初体验，又受了如此一番打击，我终于意识到data显然是被过度吹捧了。就像男生找妹纸一样，首先你得有钱，如果想搞data，首先得有人听你的…… 唔，这一点似乎比学个小语种（R语言）要困难得多了。
考试周的日常
行文至此也该散播一些负能量了。昨天看到了一篇汇总贴，题名曰《千万不要选我们学校》，可能是由于校长终于给装空调了，导致我校没有上榜。然而在我心中我校应该是要上榜的，别的证据不说，选课一事足矣说明这一点。
理论上讲，选课制度是个好制度，既有助于每个人找到喜欢的方向，又能结识新的同学。不过且慢，达到这个效果的前提是，你得有那么多课可以选啊！
我校选课的根本矛盾，是人多课少的矛盾，主要矛盾，是课程不好没啥可选的矛盾。为了进一步阐释这个问题，先放上雷锋学长的经验：
过程控制，现场总线分很低；流体闭卷；伺服系统和运动控制千万别选；系统辨识，机器人，最优化差不多，计算较多，不学就不怎么会，但最后分也不算太低，小作业比较多；软件工程大作业比较恶心，考试没范围。
有没有一种深深地被坑感。
但是课程再坑也是要选的，否则就不能毕业了，于是乎众人群起而动，现场总线这种据称给分很低的课，选课的人数超过了容量的三倍！！如果你不能理解大家的做法，请自行脑补在某些男女比例1:4的师范院校，女生做的某些疯狂举动，比如毕业前夕拉着一个人就要表白……
鉴于我长期不注重攒人品，几乎每个学期的选课都有中不了签的情况，所以每个学期都要经历一次“惊心动魄60秒”，与数百同学一起PK，竞争极其有限的几十个课程名额。
在这件事情上，不得不承认，我完全不是广大淘宝秒杀爱好者和DotA玩家的对手，他们凭借精湛的技艺，总能在选课开放的一瞬间一拥而上，把名额抢个精光，而我每次遇到的情形总是大同小异：第N-1次刷新，显示选课时间未到；第N次刷新，网页卡了；第N+1次刷新，显示人数已满。整个过程耗时不到5秒。最后关头，我利用多窗口作业的优势，抢到了一门“千万别选”的运动控制，又过了5秒，连这门课都满员了。呵呵，管他是什么课，也管他给什么分，有课上即是幸福。
尽管有很多弊端，我校依旧可算是国内出类拔萃的一所大学。其优势集中体现在学风的纯正上，至少考试周是如此。
为了对付自控2和电机这两个大boss，考前的那些天我都会去中教自习到深夜。导员曾说，他以前不知道考研楼（3教）几点钟关门，于是特地耗了一会儿，等到保安找到他的时候，一看时间，凌晨1点半。至于中教，有传闻称凌晨2点钟才关门，我虽没有实地验证过这个说法，但至少可以肯定一点：这里是考前突击的天堂。
在连续两周的时间里，每天逛一次中教，每次都有新体会。为什么这么说呢？因为看到别的同学拿什么书，就能分辨他们是什么专业的，以及他们下一门考什么。有两天一个屋子可以看见几十本《计算机控制技术》，那是我们学院的同学在研究whats the hell，又过了一天这些书全没了，取而代之的是人手一本《通信原理》，我大概知道本学院的同学差不多考完了，现在教室被信息学院的同学占领了。
当然，考试周也不能天天去教室吹空调，活动与放松还是很重要的。6月28号去看了毕业晚会，观摩俊男靓女走红毯，忽然意识到了一个问题：一楼的观众都是一对一对来的，二楼的观众都是一群一群来的(>_<) 这也算是我理特色吧。其实二楼的优势不仅限于视野好，还在于我们能把纸飞机扔到一楼，一楼的观众却扔不回来。还有一位大牛叠了一架滑翔机，飘着飘着就飘到了舞台上，赢得了全场喝彩！那位大牛很有可能是学飞行器动力工程的，能达到这样的境界没有枉费4年的学习，祝愿他在接下来的4年里可以像那架飞机一样一帆风顺（飞动工程是本硕博8年制）。另外，由于我错误地估计了电机考试的形势，把大好的时间拿去看晚会了，结果电机考得真是恶心异常，这当然是后话。