2016 年最大的感受就是时间过得太快了。之前在给自己制定目标的时候，总是通过大脑「想」的方式进行，这种通过「想」的方式一来目标不够具体，容易导致混乱、难以执行，二来执行结果难以衡量。现在对 2017 年度拟定一个较为量化的计划，基础目标以工作（实习+工作）和学业为主，核心目标是提升自身的专业能力，希望自己能够不负初心。
工作与学业目标
1. 学业目标。2016 年后半年基本在做论文相关的事情，但总体来说并不顺畅，与自己预期的目标相去甚远。思来想去，觉得原因有三：其一是自己给自己挖的坑有点大，想一口吃成个大胖子，导致贪多嚼不烂，「深度」与「广度」相比，应以「深度」原则优先；其二是组里面学术氛围不强，组里的指导几乎为零，而且个人的想法其实与组里的想法较为冲突，一是自己事先调研不够，沟通也不及时，二是以后在面临选择的时候，切记平台的重要性；其三还是自己基础比较薄弱，而且自身心浮气躁的缺点比较明显，还是要多思考，多清楚背后的原理。2017 年 7 月份之前毕业论文先做到「基本完成」的阶段，其中 1 月份完成小论文的投稿工作。论文中的技术点（主题模型、短语抽取、摘要生成）尚需深入研究。此外，最好能够每周形成自己的工作报告。
2. 工作目标。2 - 3 月份要找实习，1月份完成简历的制作。6 - 7 月份准备校园招聘。找工作要多团结小伙伴，要借助同学和校友的力量。关于工作，自身之前一直处于摇摆不定的状态，目标不够坚定，信念不够坚定。多了解各个职位、各个行业并不是坏事，但也要坚定自身的信念。
专业技能
专业能力不突出是现在最大的弱势，要力争弥补这一弱势。要有制定一个目标实现一个目标的勇气和魄力。专业技能主要围绕与自己论文相关的自然语言处理这块内容，以及比较感兴趣的数据挖掘相关的东西。二者的基础都离不开数学。最难懂的不是代码部分，二是数学部分。此外，知识的学习要注重交流。
1. 自然语言处理。有两个基本目标，一是深化、系统化与自己研究相关的内容（主题模型、短语抽取、摘要生成），完成三个系列的梳理工作；二是跟踪研究前沿，尝试、掌握深度学习方法的具体应用。此外，完善自然语言处理的系统基础知识，阅读经典书籍：《信息检索》，《宗成庆》，《统计自然语言处理》，《自然语言处理综论》，《统计自然语言处理》，《NLTK》等。
2. 数据挖掘 / 机器学习。愈发感觉到这块基础的薄弱，因此计划从基础开始，系统的、深入的学习相关知识，并完成一些实践项目。基础知识方面，李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》必须系统学习，此外还要学习 PMRL 、概率图模型（Eric Xing）、《Deep learning》 等。实战经验非常重要。要完成 3 - 5 个实战项目的学习，并参与 2- 3 个项目。
3. 数学。普林斯顿数学三卷，陈希孺《概率论与数理统计》等。
软技能
1. 阅读、写作与表达。还应该多读一些专业以外的书籍。比如产品 / 设计相关，心理相关等。还要多写，要养成写博客的习惯，写是表达的最好方法。也要加强英语能力。
2. 审美能力。先从电影开始。学习一些电影知识，比如《故事》这本书。多跟妹子看、讨论好电影。
3. 交友。交友是我的弱项，天生的。从多向身边的前辈请教开始吧。
生活
1. 健身。每周 2 - 3 次健身时间，在控制体重为 75kg 的情况下增强上肢肌肉力量。其中一次视踢球情况再定。踢球要加强训练（控球摆脱），要基础和比赛并重。
2. 旅行。妹子心心念的青海、西藏，台湾，日本，要去一个。
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