edX 第一门课#
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创建日期: 2018-12-27
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在 edX 上完成了第一门课程。
前些天完成了edX上的一项课程：Advanced Algorithmics and Graph Theory with Python。
基本上算是离开学校以后第一个“课程”，前前后后什么公开课、教程，没有一个是完整结束的。（其实这个课程也没有完整结束）
说是“Advanced”，其实也还好，基本思路能够理解，最终结束的地方，也没觉得对算法有多大的见解提升。
但是“图”，还是立刻引起注意。一方面以前就听过却没有研究过，另一方面这个和MILation需要用到的东西很像（所以我就只是“实例化”数据结构……）。
结果上来说，我还是觉得没有解决我的问题：如何解决“共生节点”。不过对双向冗余结构存储，也算释然了，反正也没占多少地方。 （最后说TSP方式很多，结果还是就给了一种） （而且小老鼠找吃的，还是基于“开图”了的结果，不能算AI吧）
相比来说，看视频的话很容易分神，没听清的也就跳过去了，后来就容易差距越来越大。单纯看视频也思考比较少。
如果没有习题，也无法评判学习成果如何。也没有进度，就容易自我放弃了。
这些就是以前没能坚持的原因，只收藏、只开端……
这个课程很好的地方：
有视频的脚本文字/公式/图，不一定非要看视频
用Jupyter的练习，一步步提示，能去验证所学
也还有习题（不过后来习题也没怎么看懂，练习能过就不在乎了）
最终，结束后是不是看看那个程序的源代码？
没找到合适的以前，就会花费很多时间在试探上，认定一个后，就希望能坚持下来。 （Brilliant的带入还好，但是试用完就收费了。edX上有些课程设计很好，有些也不一定。好像以前还下载过微软的一个学习应用）
没有什么外部约束的情况下，自律性很差，自己过了这些年，该诱惑的应该也都过去了，如果不肩负什么责任的话，就学习吧。
希望能坚持，仅此而已。
其实写这个的时候，“完成”了另一项课程，关于控制的。 真的是很基础的介绍，为了刷成就的感觉，看到了结尾。 本想带着一些学习Laplace变换的目的，就眼前一亮了那么一下……
我一直在想控制系统响应函数和DoE所得出的函数之间的关系，什么时候用控制系统，什么时候用DoE。 似乎DoE的领域更大些，是不同环节的因素解析，而控制系统则比较精确的得到所要的结果。 或许我该问的是：如何把控制系统应用于 非机械/社会 领域。
真的，要坚持，而且认真的思考，不然很容易睡着……
希望能有个坚持下去的方式，慢慢积累，自律、自律！
如果另一个人没有出现，就自己努力了。