通过毕设，研究生课程大作业，有以下几点感悟：
1.编程语言起码要掌握（C/c++ JAVA）。
因为研究生（未进入）程序员工作阶段，发论文为主要工作。最重要的事情是将别人论文中的算法快速实现，将自己的思想实现。两种思路对比，才能得出自己的思路的优点，适用范围，等等诸如此类。所以采用一些稳定的开源代码是一条捷径。但是由于C++和JAVA各擅所长，比如JAVA比C++适合网络编程，而C++与脚本语言python,matlab等的接口稳定，更适合大规模计算的混合编程。所以不同的开源代码，可能采用不同的语言实现，这就要求我们多懂几门语言，但是时间是有限的，所以能精通C++是个比较不错的选择。
2.看书：看书要有目的性，不要像大学上课那样，一本书从头看到尾，比如花个10天半个月看《C++ Primer》再开始做老师布置的课题——黄瓜菜都凉了。由于本科以经有了一定的编程基础，所以正确的方法是单刀直入，比如我知道了我的程序中要使用泛型中的vector和map,就没有必要把泛型那部分全部看完，就看这两章就行，当然可能会出现有些符号不清楚的地方。这里提供个好方法：经典书籍一定要电子版和纸板都有，不要怕花钱买纸板图书，毕竟还是纸板的东西看起来更舒服，更易于查找，阅读书中某章遇到不清楚概念或术语的地方，用电子版关键词搜索定位后，在用纸板阅读。也就是说一本书不是一口气看完的，每次都看和目前研究相关的关键部分，然后不断反复翻阅此书，不断扩充，这样的效果远比一口气看完书，什么都没记住好很多，而且这样做具有温故而知新的效果
其次，买了书不要觉得心疼就全部看完，以为这样可以减少内疚感。（毕竟一本书 百十来块大洋的）其实你只要看了三分之一，这本书就是物有所值的。
上面说的是看工程技术类书籍，下面说下看数学类，专业类的书籍。同上面一样，快速定位是必要的，已经知道的知识点没有必要再读一遍（这点看提高类的英文类书籍尤其重要）。比如我从寒假自学统计看的是《统计推断》这本书的英文版，结果到现在还没看完，原因在于本科的时侯《概率与数理统计》+研究生的《随机过程》已经覆盖了大部分知识点，我看书却一直在这部分知识点打转转，新东西（EM,回归，核方法）还是没学到，而这些都是马上要用到的。还有就是看《算法导论》至今为止看了8章，之所以裹足不前，因为一直在拘泥于算法复杂度的计算，而且一直计算不对，其实完全没有必要这样，笼统上知道算法思想，哪种算法适用哪种场合就足以应付应用了。
工程计术类书籍，和数学算法类书籍另一个不同点就在于数学类书籍，如果有时间，就要连推理证明也要亲自做一下。
另外一点需要注意的就是不要像干活一样，做个作业就是一个大活，大活干完就emptyness了。不知道自己该做什么，要一直保持一个稳定的心态。连续编程序时间不要超过3个小时，否则后面的时间里效率也不会高