百度飞桨深度学习7日打卡营心得体会

7天总结

前不久刚参加过由百度飞桨举办的7日CV营，当时的7感觉十分的充实，但由于目前大三的原因，课内作业啥的任务也挺多的，总的来说就是比较吃力。cv结营后就想着，等自己把研究生定下来之后，再专心学这些自己感兴趣的东西。然而飞桨的举办的打卡营实在是太香了，不仅有奖品，群里面的学习氛围又很好，坚持下来就可以学到很多东西。所以自己一个没忍住，就又报名了这次的python与深度学习的入门营。接下来就简单的谈谈这7天学了哪些东西吧。

DAY1

第一天主要是一些python的基本语法，由于自己学过一点python，所以觉得还是挺简单的，作业也只是一些打印乘法表和遍历文件找指定文件，所以第一天还是相对容易的完成了任务，也巩固了python的一些基本语法。

DAY2

第二天感觉难度突然上升了一个档次，是让我们用爬虫来爬取一些信息，由于没有接触过，所以一开始还是比较慌的。后来发现其实就是学一下request模块怎么用的就差不多可以完成作业了。通过这次作业也算小小的接触了一下爬虫，遇到未知的问题不要慌，只要查查资料问问大佬，总有办法解决的。

DAY3

第三天的作业是对一些数据进行分析，其实就是要绘制一个饼图，在这个看似简单的任务中，其实也可以学到不少东西，比如一些pandas对数据处理的操作，以及matplotlib的一些常用的函数。最终也是顺利的完成了作业

DAY4

第四天的作业设计到深度学习的内容，其实主要是迁移学习，利用paddlehub训练好的一个千分类的模型来实现我们的5分类需求，一些模型下载预测方面的代码老师们都已经给我们写好了，我们主要的任务是数据的制作以及对文件进行一些操作，通过这个过程我主要了解了os模块的使用，同时数据准备好之后我发现模型的预测结果不是很好，我尝试使用数据增强来提升我的数据集，但是由于对数据增强的一些模块不是很熟悉，操作了一波便放弃了，后来通过重新寻找一些新的数据放入模型进行训练，最终完成了5分类。

DAY5

第五天老师给我们布置了一个大作业，综合了前面几天学到的内容以及一些新知识，相当于期末考试的样子，大作业主要是要通过爬虫爬取1000条以上的评论，然后用matplotlib绘制相应的图片来统计词频，同时还要绘制一个词云图。最后需要用paddlehub的一些模型对评论进行检测，总体来说是一个综合性非常强的大作业，但是由于老师帮我们帮相关函数都定义好了，我们只要跟着函数写就行了，其中遇到一些不会的问题就去群里面问问大神们，最终也是顺利完成了最后的大作业

DAY6-7

这两天主要是留给我们写大作业和结营的

对未来的展望

相比自己目前学的一些模电、数电，自己还是对编程这些东西更为感兴趣，希望自己可以在研究生阶段转型成功，未来在程序员的道路上越走越走远。