自我介绍

第一次写CSDN的博客，对博客第一个想到的还是徐静蕾。
第一篇主要是想写一些关于自己的求学经历，和自己最近的打算，相当于是一个总结和对未来的打算，也是对自己的一个督促。

本科专业知识

本科学校江苏省某211，专业是测控技术与仪器，这个专业其实说实在的还是挺好的一个专业，想做硬件【芯片设计，电路设计】，做软件开发，做嵌入式都有很好的老师，给我们提供了挺多的选择的。我们大三的下学期分了方向，选的方向是测试，就是稍微偏软件一些的方向，因为大三上学期的工程制图给我的阴影还挺大的（画减速器）。学的专业课个人认为还是两个方面：传感器和电路设计还有信号处理，这两方面的内容其实还是很重要的，但是传感器现在我们国家的工艺水平整体上不来，导致我一直觉得这些专业课还挺尴尬的，每次上课做实验总是会制造一大堆坏了的元器件。原来本科的时候比较喜欢的两门课是数字信号处理，讲的都是中值滤波之类的，所以后面毕业设计也选了一个心电信号处理的课题，但是完成的还算比较好。如果有这个专业的同学，我还是比较推荐软件方向的，当然我们国家最需要的其实是硬件相关的工程师，为他们的辛苦劳动鼓掌了。

研究生相关经历

现在在日本北海道大学修士二年级在读，如有有同学感兴趣日本读研的经历，我也可以稍微分享一些。但是这里就不赘述了，主要还是说说自己的研究经历。上面说的我的毕业设计是和心电图相关的数字信号处理，这个毕设基本上可以分成两个主要的工作

在心电信号中，通过小波分析，去除掉基线漂移，这个基线漂移形成的原因应该是由于呼吸之类的活动造成的，频率比较小，小波分解后将含有基线漂移的部分置零再重塑就可以重新获得一个消除了基线漂移影响的心电信号。
在消除了基线漂移之后，需要对这个心电图进行定位，找到P波，再找到这个心电信号的p前波，由于这个技术是我们老师自己想出来的，我不便在这里多说，效果还挺好的，有兴趣的同学可以再知乎上面搜一下。

再说完毕设之后，就要说一下我研究生的研究工作了，日本这边的研究其实压力没有国内大，说实在一点，就是自己可以更加努力的。因为之前做了小波去噪相关的研究，再申请学校的时候，我也继续做一些信号处理或者其他的一些偏软件的工作，因为软件的话，相比硬件的学习成本【这里仅指资源】还是要少一些的。我最后来到了北海道大学某某研究科的媒体网络专攻。2017年6月毕业，2017年十月来这边读研究生，日本的研究生不同于国内的研究生，其实说白了就是旁听生，因为我还是比较主动的，主动跟教授说我想做一些研究之类的事情，教授就让我用女人的语音数据做为训练集，儿童的语音作为测试集，这样求出来一个准确率，我当时想的是用VTLN(声道长度归一化)的方法，但是这个方法被教授否定了，因为他觉得这个方法不是很好用，然后我的研究就陷入了kb的状态了。后面全部用了小孩的测试集和训练集做的一个识别系统，因为我们实验室之前是有人做了对话机器人的，就是给用户一个list，上面写的就是可以提出的问题，一个机器人会给你回答。这样的话我们实验室的数据就都是孤立语音识别，所以我做的也是孤立语音识别。
然后在clean data的基础上又加上了噪声，经过一些改进可以做到在 5dB的噪声下识别率是90%左右。

时光飞逝，一边上课一边写论文，一边被骂到了2019年我终于修二了，今年的课题是做一个rejection的功能，因为现在还没有做完，就不在上面夸夸其谈了，后面出来了结果再说。

除此之外，我个人还是很想做一些关于NLP方向的工作，从今年5月份开始，一直都在学NLP相关的知识，然后一边学一边刷题，其实还挺辛苦挺充实的，只不过没有多少准备的时间了，希望自己可以用这样的写博客的方式再次督促自己，要有产出了，希望今年能找到差不多的工作吧。

关于这个博客，我现在已经学完了的知识，会陆续总结在上面，主要是以新学的为主。
涉及到的内容：

NLP中的文本分类任务和情感分析任务。
Leetcode刷题的分享
剑指offer的分享
机器学习的笔记
神经网络模型
pytorch
论文的读书笔记
如果可以还会有竞赛的分享

以上的内容很多都和各位大佬博主重复了，不过没关系，主要是自己的学习笔记，更希望有一起学习的同学可以帮我指正，但是如果可以请温柔一点跟我讲，爱与和平是永远的主题，爱各位了。

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