今儿算有两件大事，一我们请了smarty和曾经的小导（也是上一届的辅导员）给我们讲了讲实习那点事，二随机过程的第一个project布置下来了。
其实最近一直在筹备实习这个事，写了人生第一个简历，礼拜五也就是21号要参加人生第一场笔试。前几天看见百度实习计划启动了，凭着对互联网的热爱（= =b）就投了，不管最后结果怎么样，至少整个过程是经历了的，对以后也会有帮助吧，如果被拒（估计难免）后面肯定还要继续申其他的公司的，对这个流程也就熟悉了。
这几天投百度的实习也想了一些关于实习关于将来的工作关于规划之类的问题，人生的规划这种大问题肯定不是我一时半会就能想好的，但也有很大的感触，比如很多真正感兴趣的东西却没有花时间精力好好去学，比如将来我想干什么，比如没有早早去为将来想从事的行业做准备，到现在觉得很失策，也觉得有点为时已晚。
不过如果现在开始好好规划的话，也许还有充足的时间。
接下来的一周估计是不能为百度的笔试准备一下了，因为有随机过程的project，这是一门可怕的课程的可怕的大作业。题目是“核方法研究”，Kernel Method，之前听都没有听过的东西，aew老师给了几篇paper，不知道自己能不能顺利地把它们看懂。不过看之前总是要有一个总体的认识的，搜了一下，找到几行相关文字如下。
Support-Vector Machines
SVM可以计算数值数据集应该属于的分类。它在目标平面（空间）里计算出分割线（面）来把数据集划分成属于不同类型的区域，以使表示数据的点到分割线（平面）的距离最大。有时候需要对数据集进行变换使同一类数据相对集中，不同类别相对分的清一点。这叫Kernel Trick或者Kernel Method。
问题的关键是找到分割线（面），这就要靠那些可能靠近分割线（面）的数据点了，这些点我们称为支持向量，这也是这个算法名称的由来，但是如何找这些点和通过这些点来找分割线（面）就比较复杂了。
我比较寒，估计下礼拜势必很tough了。
