1 学习
还是絮叨絮叨吧。 今天是2017年的最后一天，还有几分钟就迈进2018年了，但心中却没有起伏，更没有什么波澜，只是平静地感受着那从容流淌过的时光。
如果今年30岁的我可以向20岁的自己说一句，我会说什么呢？
传递信息（房价，股票 ……）最直接，可以快速致富，但也许并不利于人生的发展，除此之外应该再附加些什么。
我想，关键应该不在于内容，而在于其是否可以指导今后的工作，学习，事业，生活……类似的问题：如果你是自己的老师，你会如何教自己呢？ 摘自《十四堂人生创意课》——李欣频
新的一年即将开始了，你准备好了么？
工具
- 学习 Mathematica
- 主要是机器学习方面的函数功能（其它方面也有）
- 为了玩机器学习，还组装了一台不错的电脑（24K+￥）
- 学习 Python
- 主要用来做机器学习与爬虫和自然语言处理（使用方面越来越多了）
- 机器学习方面了解了 TensorFlow
- 爬虫方面使用较多，了解的模块也有几个
- 自然语言处理：jieba（结巴分词）
- Python 的正则表达式与 Mathematica 一样也不支持表达式的递归匹配
- PyCharm 是非常好用的 Python 的 IDE 工具
- 在Windows上，使用 Anaconda 之前，踩了好多坑
- 学习前端技术
- 学习前端打包工具 Grunt，并了解了常用组件的用法
- 学习 Vue.js
- 学习使用 GitBook，于是之前编写笔记程序的计划可能被长期搁置
- 进一步熟悉并使用以下工具：
- ECharts
- Git，GitHub，GitBook，并在 GitHub 上有了第一个 pull request
- Axure
- XMind
- Microsoft Ofiice
- 学习 Gif89a 规范（压缩部分尚未学完）
- 继续使用印象笔记
- 购买了高级帐户（期待的相似笔记推荐功能被阉割了，因此标准用户已然够用）
- 目前拥有343条笔记
知识
- 复习专业基础知识：数学分析，高等代数，解析几何，复变函数，概率论与数理统计，高等统计学……
- 学习机器学习方面的知识：机器学习常用算法，神经网络常用模型与工具
- 学习医学统计学中的一些方法与术语
2 阅读
技术类书籍
- 《TensorFlow XX》，《Python XX》（其中《Python袖珍指南》用起来很方便），《Vue.js权威指南》，《Wolfram 语言入门》
- 《神经网络与机器学习》，《机器学习》，《统计学习方法》，《图解机器学习》，《深度学习》，《图论算法理论、实现及应用》
- 《PPT 设计思维》，《Excel 数据之美》，《配色设计原理》，《版式设计原理》，《版式设计》，《UI设计师的版式设计手册》
- 《数据之美》，《数据可视化》，《用数据讲故事》，《用户网络行为画像》
其它书籍
还范范地看过几本书，就不在此一一列出了。今年买书量（4923.65￥）远大于阅读量 (⋟﹏⋞)，明年要多静下心来阅读了！
3 网站
- 维基百科
- 国家 & 政府 & 相关（政府类网站越来越规范了）
- 豆瓣
- GitHub
- GitBook
- 谷歌(g.cn)
- Google Keep
- ……
- 百度，脸书，领英，网易，新浪，知乎，京东，当当，亚马逊(z.cn) ……
很多单字母的 cn 域名都可以打开，有兴趣的朋友可以看看它们都是些什么网站。
4 娱乐
纪录片
- ★★★★★ 行星地球
- ★★★★★ 圆明园
电视剧
- ★★★★★ 白夜追凶
电影
- ★★★★☆ 摔跤吧！爸爸 Dangal
- ★★★★☆ 新福尔摩斯 S04-E01
- ★★★★★ 无间道123
- ★★★★★ 你丫闭嘴
- ★★★★★ 电锯惊魂12345678
- ★★★★★ 战狼2
- ★★★★☆ 南京！南京！
- ★★★★★ 寻梦环游记 Coco
- ★★★★☆ 追龙
音乐
- On a Slow Boat to China——Luke Thompson
- 处处吻——杨千嬅（网易云音乐上的评论很有意思）
- 刚好遇见你——李玉刚
- ……
未完成的计划
- 完成个人笔记程序（被GitBook替代，无限期推迟）
- 学习 Hadoop （除了 Hive 之外，仅了解一些概念，不过暂时不会再去深入学习 Hadoop 了）
- 购买正版 Mathematica（Industry 的 Standard Desktop 版很贵，但愿2018年可以不心疼的购买）
2018年学习计划
- 进一步学习 Mathematica， Python，TensorFlow 等工具
- 可能会学习 D3.js
- 写 Mathematica 笔记
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