這門課我覺得選的還是比較值的，算是我計算機圖形學的一個入門。主要是講如何生成各種物體的三維體數(shù)據(jù)并繪制出來，是圖形學的入門課程。老師教的也很好，講的很細。主要講了基于面片提取的Marching Cube算法和直接體繪制的Ray Casting算法，一些細節(jié)和算法實現(xiàn)還是不懂，但算法思想理解了。雖然選這門課的大多是虛擬現(xiàn)實實驗室的，也就是專門搞圖形學的，但對我來說幫助也很大。本課時沒學過圖形學，
這是第一次接觸計算機圖形學，了解了很多圖形學的基本知識，為以后的學習奠定了基礎。課程的大作業(yè)是讓生成三維球體的體數(shù)據(jù)并繪制，完成大作業(yè)的過程中第一次接觸了OpenGL，雖然完成的過程中很多是參照網(wǎng)絡上已有的程序，但還是自己動手寫了一遍。以后如果遇到計算機圖形學的東西，也不至于束手無策了。
(12)視頻編碼技術(shù)及其應用
這門課主要講視頻編碼領(lǐng)域的基礎知識和各種編碼標準，由于和計算機視覺有關(guān)，學完了覺得還是很有用。有兩個作業(yè)，分組作業(yè)我們做的
是快速運動估計算法的研究分析，大作業(yè)做的是HEVC算法的分析。學完這門課后看電影有個習慣，總是想幀與幀之間是如何預測的。
(13)機器學習
這是多數(shù)計算機學院學生都會選的一門課，現(xiàn)在什么都講究智能化，機器學習的應用自然少不了。老師講的比較籠統(tǒng)，只講算法思想，把多數(shù)數(shù)學推導都省去了，感覺這樣更不利于理解，但課時有限也只能這樣了。有個大作業(yè)，自己實現(xiàn)了一下感知機算法，也算加深了理解。
感覺研究生階段最重要的還是自學，課堂上老師教的都只是帶你入門，沒有本科階段講的那么細，通過做大作業(yè)過程中的資料查詢來學習是主要的提高方法。
在實驗室內(nèi)的工作方面，這學期可以說基本沒怎么做，導師也是看到第一學期課程比較多，沒有給指派多少任務。但我們實驗室一些能力比較強的同學還是跟著導師做了很多東西，真佩服他們，能夠在完成所選課程的同時又做很多實驗室內(nèi)的項目。我這學期在實驗室內(nèi)就是幫老師寫了幾篇文檔，翻譯了幾篇論文，對暑假做的一個項目進行了改進分析。放寒假前導師就給布置了下學期工作的大致安排，還是挺有挑戰(zhàn)性的，越
接近開學心里越不踏實，總覺得有很多完不成的任務在等著自己。
其實不應該抱怨實驗室任務太重啊什么的，在考上研究生之前這不就是自己夢想的生活嗎?以前也發(fā)誓考上研后要加倍努力，現(xiàn)在實現(xiàn)了又開始不滿足，人都是這樣欲求不滿。所以還是好好干吧。
另外復試結(jié)束后有一段時間閑著沒事干，于是開始自學日語，現(xiàn)在基本入門，學到了新標日課本的第9課，由于前段時間考試有一個多月沒學了，以后繼續(xù)按照兩星期一節(jié)課的速度推進，也不著急。