好累喔

 上週漸漸開始申請更多的實習   寒假(只有三週)會進行一些基礎知識磨練的讀書計畫 包含三個面向: 1. Machine Learning   2. 計量經濟學  3. 演算法 說實在現在真得不太知道自己在幹嘛   只用最基本的心力做研究  卻沒有方向感來安排剩下的時間心力該往哪裡努力 尤其到現在還是不知道自己距離一般職場到底缺乏什麼     好多事情要做  卻突然有種burn out的感覺 依序把要做的是條列出來吧 1. UBS 面試  (done) 2. CTIO 2020 data 分析:  (1) flux calibration (2) data selection   (Mostly done ) 3. BEAGLE 4. 非洲王的project:  1) 看模擬跟semi analytical 計算差多少 (factor好像差滿多的)  2) 固定redshift 的symbolic regression   ===================================================== 星期一： 1. 今天突然拿到了一個interview   是UBS的 quantitative analysis 的summer program.  這是這兩年來申請的職缺中第一次的正面回應，讓人一掃之前毫無方向感的感覺。但interview依然會有許多關卡，現在一時間有點錯愕。 2. 必須好好把python設置module的方法學起來 找個時間看一下這篇: https://python-packaging-tutorial.readthedocs.io/en/latest/setup_py.html    星期二： 1. 把該做的CTIO2020 Data分析都做完了  應該可以放心地準備面試了  星期三: 1. 看一下非洲王的code    做一些基本比對  -Aion, Dion 的數值似乎對不上 -C_gal 很大的時候， model接近 non r...

    星期一:  有點廢的過完一天。  看了nested sampling的影片，瀏覽了一下Kaggle project，想了一下接下來的可能性。 ML project心得： (1) Practice another image classification,  (2) style transfer,  (https://towardsdatascience.com/implementing-neural-style-transfer-using-pytorch-fd8d43fb7bfa) (3) Object detection, looks pretty complicate, (4) Time series forecasting tutorial BCD proejct心得： (1) BEAGLE code not available. (2) 可以開始做2021 data分析了  星期二: 讀了一下Object Detection會有的結構:  (1)把原圖片切割 region of propose，再對個圖片做分析。結構的特色是(1) region of propose大小不同  (2)分類用的會用SVM,    之後的變化有把加快切割、使用完全的NN、節省重疊計算的空間... BCD project:  看看能不能把Hα dot 的paper看完      星期三：meeting和耍廢  試著多寫一點paper的內容  但還是有點卡卡的    星期四： 跟非洲王meeting  :--> 要做的事: 看看semi analytical method 跟simulation差多少  然後用symbolic regression再跑一次  for single redshift value的   Daniel's green pea project:  等他的spectrum 出來之後教他怎麼做dust extinction   <-- 寫一個dust ext...

 感恩節在加州一周半的時間  雖然感受到充分的休息  一回到明州立刻覺得overwhelming  我的壓力來源或許不是工作本身而是工作環境 再過三週  就會進入年尾耍廢期  然後就要來經典的回顧今年到底做了些什麼 不過現在先專心在這週要做什麼     Things I want to learn:   不曉得是過了感恩節東西都忘光了，連想要學的東西都不記得 還是時間過了就發現不是那麼需要。  現在突然發現好像沒有什麼學習的急迫性 多半跟不會有實習面試有關 BCD project:  1. 目前其實沒有什麼完全沒概念的知識。但腦海中的資訊相當零碎，會需要在寫paper的過程中把他們組織起來   ML project:   1. 莫名其妙的到了一個瓶頸  ============================================ To do list : BCD project: (1) 寫paper。現在再把之前分析的東西寫進manuscript裡。現在一自己的喜好寫的偏詳細，發journal要刪，寫thesis要加篇幅。 (2) Selection method的部分不是我做的，可能要看過code比較清楚他們到底在幹嘛 (3) 安裝神秘的軟體 BEAGLE  聽說會一陣混亂又花很多時間 ML project (1) 把現在寫的東西整理完就準備棄坑了 (2) 要想想接下來可以做什麼:  想的同時可以看一下不同的network和方法 (3)不知道怎麼辦的話可以學點Statistical Learning 的基礎知識 大概就這樣吧  先無壓力地把這週末過完吧