2017年度学习计划

技术

后端架构

• 后端系统的docker化 【Docker相关】
• 重构thor， java 8化，通用业务框架 【业务框架相关】
• termite微服务框架 【服务框架相关，包括netty, ioc的深入了解】
• api gateway重构 【LB相关】
• extractor重构 【HA相关】
• 系统化的架构理论【分布式存储相关】
• 学习下go语言

机器学习

• 深入理解主流的统计机器学习算法，包括SVM, 最大熵，AdaBoost，Random Forest，EM，条件随机场，HMM等。
• 深入理解深度学习的内部运行原理，包括CNN, RNN, RCNN, LSTM
• 机器学习平台搭建完成，完成基础的智能业务
• 对caffe， tensorflow, mxnet等至少深入了解一种深度学习框架的技术架构

科学素养

数学

• 微积分，至少可以看懂基本的证明
• 数理统计，统计学的基本思想和概念
• 随机过程， 随机过程的基本思想和概念
• 线性代数， 熟练基本运算

物理

• 量子力学，至少可以应对量子计算机的水准
• 相对论，大体了解场方程的基本计算过程

生物

• 神经生物学，神经的基本机制
• 脑科学，脑工作的基本原理

个人

• 读一本近代史
• 读一本科学哲学相关著作
• 读1-2本复杂系统、世界观相关的著作
• 全年至少读15本书，可以产出10+的读书笔记