文笔很烂，时间有限，无话可说，总是能够找出很多不去码字的借口，真的太久没有写过东西了，上一次码长文应该还是大学毕业，这次的总结也是迫于班主任妹妹的血腥压迫，不曾想自己也会有这么一天，哎。。。
好了，言归正传，如题，过去的一年，因为某些原因，购买了51CTO的微职位课程，以前的自己，虽说有编程基础，做过一些小的项目，但在python方面就是一个小白，何谈机器学习，深度学习，那是不曾接触过的新领域，相信很多新入坑的战友和我有相似的经历，but这个是问题吗，显然不是，编程语言只是工具，去往罗马的道路何止千万，万变不离其宗，只要拎清楚里面的逻辑，补上python基础即可，所以不用担心，而机器学习，深度学习不会，那是很正常的，会了就不会报班学习了，所以非常感谢51CTO学院和唐老师，带领我们走进这个领域。
任何有价值的技术都不会轻易就掌握其本质，机器学习亦是如此，缘何人工智能就业前景乐观，薪资待遇丰厚，皆因机器学习本身难度较大，该领域人才稀缺，恰逢我们有机会能够加入其中，从基础的算法开始，唐老师一步一步引领我们前进，理论知识的讲解生动全面，实战项目的演练步步详实，课后的答疑解惑也是耐心细致，为我们以后在人工智能领域的前行打下了坚实的基础。
虽然开班没多久，人数不多，但是依然遇到了一群志同道合的战友，我们一起学习课程，探讨问题，参加比赛，着实收获颇丰，在此特别谢谢各位战友，谢谢你们给我机会，让一个小白参与这场logo识别的竞赛，在比赛过程中的悉心指导，项目流程的讲解，远程演示解决bug，都让我有了长足的进步，对课程所学的知识有了更深的理解，就不一一点名了，你们懂的。
再说说课程的收获吧，首先肯定是python数据分析，熟练使用numpy，pandas和matplot等库，从流程上掌握了如何进行数据分析的每一步，其次是机器学习经典算法的原理和应用，比如线性回归，逻辑回归，决策树，随机森林，支持向量机算法等，每个算法后面都会有与之对应的实战演练，泰坦尼克号项目，鸢尾花数据集，验证码识别，手写字体识别，股票预测，文本分析等项目，进阶之后就是神经网络，卷积神经网络的 讲解，深度学习流行框架的使用，例如caffe,tensorflow等，跟着课程跑通人脸识别项目，图片风格转换，关键点定位等项目，最怕突然的回首，原来这几个月我的大脑吸收了这么的知识。
对于即将来临的2018，我将更加努力，努力，不是为了证明自己有多优秀，而是为了脱离自己厌倦的圈子，同时给家人更好的生活，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索，与君共勉。。。
