在新加坡的第一次网购

淘宝网购小米热水壶,邮费比货贵

  • 8 月 4 日 23:47 下单。
  • 8 月 9 日晚上,包裹已空运抵达新加坡。
    配送员通过 WhatsApp 联系我,但我当时没有看到消息。
    对方说我的单元楼号填写不够详细,如果当时及时回复,可能当天晚上就能收到。
  • 空运速度很快,可惜我没注意到消息。第二天配送员再次联系,我依然没有看到。等我回复时,已经没有了反馈。我原以为他们不再配送了,后来才知道,两天联系不上就会更换配送员。
  • 8 月 13 日中午,新的配送员通过 WhatsApp 再次询问详细地址,我下午才回复,对方确认收到了。
  • 8 月 14 日下午,包裹顺利送达。

    整体来说空运速度还是很快的

到货包装

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回顾一下全流程吧:我的出国申请时间线

八月:决定出国

九月初:找中介

九月中旬:开始学雅思

十月初:第一次雅思考试

第一次雅思考试成绩 6.0

十一月初:第二次雅思考试

第二次考试成绩提升到了 6.5

十一月中旬:开始写申请材料

马上投入到申请文书和材料的准备中

十二月底:递交申请

赶在年底前完成了材料的最终定稿和投递

三月底:收到 Offer

三月底终于收到了 Offer

五月底:申请 IPA

办理 IPA

六月中旬:国内体检

在国内完成体检

八月初:入学前迎新体检 + Endorsement + 转换 STP

🐍 Python 列表赋值 & 拷贝总结

1. 赋值(=)

  • 只是创建新名字,指向同一个对象

  • 修改任意一方,另一方都会跟着变

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a = [1, 2, 3]
b = a # 赋值
b[0] = 99

print(a) # [99, 2, 3]
print(b) # [99, 2, 3]
print(a is b) # True

2. 浅拷贝(copy.copy()

  • 新建外层容器,但里面的子对象仍然共享引用

  • 修改子对象内部 → 会影响原对象

  • 替换整个子对象 → 脱钩,不影响原对象

示例 1:修改子元素(会影响)

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import copy

a = [[1, 2, 3], [3, 4, 5]]
b = copy.copy(a)
b[0][0] = 99

print(a) # [[99, 2, 3], [3, 4, 5]]
print(b) # [[99, 2, 3], [3, 4, 5]]

示例 1:替换整个子列表(不会影响)

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a = [[1, 2, 3], [3, 4, 5]]
b = copy.copy(a)
b[0] = [99, 98, 97]

print(a) # [[1, 2, 3], [3, 4, 5]]
print(b) # [[99, 98, 97], [3, 4, 5]]

3. 深拷贝(copy.deepcopy()

  • 递归地复制所有层次对象

  • 完全独立,互不影响

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import copy
a = [[1, 2, 3], [3, 4, 5]]
b = copy.deepcopy(a)
b[0][0] = 99

print(a) # [[1, 2, 3], [3, 4, 5]]
print(b) # [[99, 2, 3], [3, 4, 5]]

这找工作感觉跟考研一样啊!

梁懿稔的碎碎念·Introduction Chapter

2022 年篇

依稀记得 2022 年准备考研的时候,因为压力很大,加上宿舍环境不好,晚上还总是睡不着觉,所以决定搬出学校。那时迅雷不及掩耳地完成了校外租房,价格属实不便宜,好像是 1750 元。于是就开始了自己在校外独自生活的剧本。

2022 年 7 月,在我刚搬出去不久,就开始了实习。8 月放暑假,月底回到学校后基本就全身心地投入到考研准备中。

现在回想起来,那时候的心境,也算是抛开杂念、背水一战了吧。毕竟钱花了,环境也创造了,再不努力,再考不上,总觉得有点对不起自己。那时做了比较明确的计划,时间安排得几乎满满当当,但也没有像高中那样争分夺秒。毕竟时隔多年,我好像已经丧失了那种“努力到无能为力”的学习能力。

本科这几年,似乎都是被推着走:上课、作业、应付作业、考试、突击复习……我并没有真正想把知识掌握透彻。并不是所有都学不好,简单的我还是能掌握的,只是觉得很多内容太难了。当然,归根到底还是自己不够努力吧。高中三年没享受到的娱乐,大学期间总得找回来?还是说,自己目标不够明确,不知道真正想干什么。

所以在大三快结束、即将进入大四的阶段,找工作的压力和考研的压力几乎同时压得我喘不过气。这时不禁在想:前三年为什么不更努力一点呢?哪怕多付出 20% 的努力,哪怕少玩一半的手机、视频或电脑,知识掌握程度应该都不止于此。

不过后悔是无用的,认识到问题,就要马上开始努力。那段时间,我基本全心投入到研究生备考中,每天学习 4–6 小时。相比高中时期每天 12 小时的有效学习,简直天差地别。但请原谅我,我真的没有那么多精力了。

身体方面,我已经不能长时间久坐了,腰疼、腿疼、脖子疼,很难说不是高中时一节节课坐下来的后遗症。晚上失眠更是多年未能缓解。所以晚上八点之后的时间几乎都用来放松心情,如果让我学到十点十一点是可以的,但无法控制的报复性熬夜会摧毁第二天的计划。

备考的那几个月是痛苦的,也是轻松的,更是目标清晰的。我人生中第一次学会自己做饭、生活、买菜,这是一种全新的体验,感觉挺好。后来有幸在九月底赶上了最后一波保研,最终没有经历真正的考研折磨,也有幸进入掌门的组里直博。

2025 年篇

回到现实,现在是 2025 年,可以说是物是人非了。现在的我,已经离开备考研究生的小房间两年了。类似的是,我又在一个月租 1850 新币的新加坡小房间里,准备找工作。

此情此景,感受着新加坡雨季凉爽的温度,吹着像西安九月一样的风,我有些恍惚,仿佛回到了三年前那个夏天,看着本科阶段一事无成的自己,感到感慨与无奈——是触景生情的感伤。

如今虽然不用考研,但面对找工作,自己几乎忘光了 CS 基础知识,那些学了两年的 Python 和 AI 也没留下多少印象。看着琳琅满目的秋招信息,多少有点无力感。时间只剩最多三个月,只能临时抱佛脚。

三年下来,我到底有什么进步呢?其实还是有的。这里放个钩子🪝读博的两年,我到底收获了什么

只是这些进步,对找工作到底能有多少帮助呢?感慨和悲伤没用,唯一能做的就是努力。不管找工作的过程会经历多少拷打,都得自己去面对。

在秋招信息里,我看到很多大厂实习生同学发的内推信息。我是不想去大厂吗?我是没自信,是没能力。博士两年让我成长,但也让我失去了一些东西。作为一个国内 master,我现在才明白怎样更好地安排自己。再放一个钩子🪝都是自己想写的怎么样才是一个硕士的最好安排呢

博士期间几乎没有多余时间。周内必须工作,每周一到三次的组会必不可少,要看的论文数不胜数,目标上限是无穷大,永远无法完全满意自己。周末虽说是休息日,我真的不想再工作了。组会和交流的内耗,逐渐磨灭了我的动力,让我不再追求新的技术、代码能力或有趣的项目,剩下的只有论文和代码。

这也意味着——我不会 Java,与开发岗位几乎绝缘;我不会 JS + HTML,与前端无缘;虽然搞算法,但没有论文,算法岗也悬;LeetCode 还没破三位数。

不过一年博士生活,确实提升了我的思考方式,也让我更有自信去面对算法题。时间的沉淀,有时是有用的。所以我决定开始写博客(虽然本科刚学计算机时就该写了哈哈)。也想写一些其他主题,比如 娃从小到大完美的上学规划是什么样的,看看如果能回溯人生,我理想的轨迹会是怎样。

回到现实,我现在几乎是“零大厂能力”。要想拥有开发能力,可能至少需要三个月以上的专项学习——包括语言、算法、技术栈,最好再加一个中厂实习,再凭中厂经验去冲大厂实习。问题是,我没有项目,而项目通常从实习中开始,或者通过开源贡献积累。而我什么都没有。

有时夜里会感慨:学了这么多年计算机,成绩不算低,到底干了什么?会了什么?为什么学了计算机却进不了互联网相关行业?所以,我要开始写博客,反思自己这几年的行为,并记录接下来的努力。接下来的方向可能是国企、外企,以及一些中厂的开发、数据分析、算法岗位。只是我真的担心,到时候一去,啥都不会啊!不管如何,让自己先通过这几个月的努力,至少达到刚完成所有必修课的CS本科生水平,先达到一个熟练的python民工水平,达到一个搞算法的硕士生水平吧!

📐 向量运算复习

$$
\mathbf{a} = [1,,2,,3], \quad \mathbf{b} = [4,,5,,6]
$$


1) 点积(Dot Product / 内积)

定义

$$
\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=a_xb_x+a_yb_y+a_zb_z
$$

几何意义

$$
\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=|\mathbf{a}|,|\mathbf{b}|\cos\theta
$$

  • 反映两个向量的方向关系
  • 同向时取最大值,垂直时为 0

例子

$$
\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=1\times4+2\times5+3\times6=4+10+18=32
$$


2) 叉乘(Cross Product / 向量积)

定义(仅三维)

$$
\mathbf{a}\times\mathbf{b}=
\begin{bmatrix}
a_y b_z - a_z b_y \
a_z b_x - a_x b_z \
a_x b_y - a_y b_x
\end{bmatrix}
$$

几何意义

  • 结果是一个 垂直于 $\mathbf{a}, \mathbf{b}$ 的向量
  • 长度为

$$
|\mathbf{a}\times\mathbf{b}|=|\mathbf{a}|,|\mathbf{b}|\sin\theta
$$

  • 大小等于以 $\mathbf{a}, \mathbf{b}$ 为邻边的平行四边形面积

例子

$$
\mathbf{a}\times\mathbf{b}=
\begin{bmatrix}
(2\times6) - (3\times5) \
(3\times4) - (1\times6) \
(1\times5) - (2\times4)
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
-3 \
6 \
-3
\end{bmatrix}
$$

3) 逐元素乘积(Hadamard Product)

在许多编程环境中,a * b 表示逐元素相乘(非矩阵乘法):

$$
\mathbf{a}*\mathbf{b}=[1\times4,;2\times5,;3\times6]=[4,,10,,18]
$$

前言

这里写文章的简介或背景。


一、安装 Hexo

安装 Node.js 和 npm 后,执行以下命令:

npm install -g hexo-cli
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