入学EPFL也有一学期的时间了，自己也算是逐渐适应了国外的学习生活。说实话，对于在瑞士的CS学习，我是不太满意的。当然这也跟自己初来乍到没有确定好未来的路线规划有很大的关系。现在，至少这个问题已经逐步清晰起来了。下面我就想主要地回顾一下自己的心路历程，同时为接下来一段时间的自我学习指明道路。
研究生之前历史的回顾
首先，自己第一次进行系统的CS自学规划，是在2019年9月份的时候，直到现在我还记得当时正是在备考第二次的GRE考试，每天晚上在国软后面的废弃操场散步思考是我难得的休息时间。当时，就是在这样压力的环境下，我开始了对结束英语学习以后，腾出来的大量时间该做什么进行了思考。当时初步定的想法就是打实基础，提高技术，为春招实习做准备。于是在这样的思路指导下，我从11月份结束国外申请后，用了40天的时间第一次系统啃完了《算法》（第四版）连同Coursera上Princeton的Algorithm课程，完成了所有的作业，并且在12月份开始进行Leetcode刷题，这种高强度的练习一直进行到2020年的春节期间（1月底）
之后突如其来的疫情打乱了我原有的计划安排，再加上毕业设计的时间挤占，以及最重要的，个人在家学习的极低效率，导致原有的计划不得不无限期拖延。期间虽然也强行参加了一些面试，笔试，但是都是三心二意，没有成体系地复习准备过，可以说仅仅是又一次的刷经验而已（如果这样的情况下我都能过，那只能说明是公司门槛太低了）。面对不得不调整的形势，我随即利用半年在家的时间，开始了一次本科阶段重要课程的巩固性书籍阅读，《深入理解Java虚拟机》（第二版）、《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎》、《操作系统导论》（OSTEP）、《Java实战》（第二版），基本上是一个月一本书的阅读速度。这显然是比较慢的，但是却因此大大提高了我个人对于技术书籍阅读的自信心。我是有能力进行完整的技术书阅读的，而不再是像本科时期的很多课程一样，书只看一点点就停下不看了。
但是，这样的学习其实现在看来也是存在着问题的，最大的两个问题就是：第一，太慢，不得不说自己看书的速度实在是堪忧，有一段时间甚至就是在强迫自己看，“啃书”一词可以说是非常形象的了。自己在看书的时候也会有意放慢速度，尝试去查找，弄懂一些关联性的概念等等，总之就是读得太仔细，太认真了。这当然从静下心来研究的角度来说不是什么坏事，但是对于个人的技术成长进步来说，依然是显得太慢了。正确的、符合人类记忆的做法是多次的重复阅读，而非一次性的精读。第二，就是没有配套的练习/编程机制，不知道具体的代码实现，导致了很多东西学了又忘，以至于半年后的今天很多概念又变得模糊了起来。这两点问题，是以后自己读书应该着力避免的。
之后的8月份，有鉴于自己动手能力实在是太差，没有任何能打的项目写在简历上拿的出手，因此我开始了Coursera上面Programming Language系列的学习，这个分成了两部分，8月份的前25天完成了一半的课程；后面的一半直到今年春节之前（1月20日考完试花了15天时间完成）。在这个过程中，使用VSCode编程极大提高了我个人对于任何一门新语言的自信心，现在即便是随便给我一个从未用过的新语言，我也有信心很快地去掌握并使用它。但是，我自己的初衷并没有很好地达到，也就是说，代码量依然不够看（每个作业也就是100-200行的代码量，不管怎么说这只是UW的本科课程而已啊）
研究生半年的体验
首先，我想记录一下自己为什么选择来洛桑，而不是去美国读书。这其中固然有很多额外因素的考虑（比如说金钱花销，疫情）等等，但是最主要的考虑是这样的：我觉得绝大多数的美国master项目，其时间长度（一般是1年半 - 2年）就是为了找工作去的，换句话说，我人一旦到了美国，就要考虑找工作的事情。这样短平快的思路是让我很不舒服的。由于本科时期长期的功利主义、结果主义的思维导向，造成了我对于技术方面没有踏实深入的、静下心来的钻研；而是怎么快地掌握怎么来，浮于表面，不求甚解，根本经不起任何的考验。所以我正是看中了来瑞士可以有比较充分的转圜时间（不管是决定找工作也好，还是决定走科研路线也好，都有静下来的充分的自我时间），才选择来到这里的。
其实刚开始在EPFL选课的时候，心里还是挺激动的，对于国外的课程质量也抱有很大的期望。也曾经一度萌生过读博的想法，因此在选课上，还是选择了一些热门的（比如Machine Learning，Natural Language Processing这些），但是我很快就发现自己挖了一个大坑，而且大到超过了自己的能力范围。一直以来，数学都不是我的强项，但是要往AI方向深入地学习，数学必不可少，甚至比编程能力重要得多。如果要入坑的话，那我估计很多本科的课程都需要仔细钻研了（比如高等数学，概率论，线性代数）。经过我再三的思考，我还是决定放弃这个领域（虽然它确实很诱人，而且相关的资源也有很多），专注于对未来找工作有帮助的System方向。
除了让我痛苦的AI方向，EPFL的课程也可谓是一言难尽，就是确实比武汉大学的质量要高一些，考试的难度也大一些，但是依然是有很多概念性的东西，不求甚解。比如说TCP/IP虽然对于很多协议（比如BGP）的讲述比本科的计网课程详尽了很多，也有一些配套的练习；或者是Distributed Algorithm对于各种Broadcast的概念讲解。但是我依然学完了之后没有很大的提高，既不知道这些的本质（如何用C语言实现TCP/IP协议？），也不知道这些概念对应的应用到底为何（DDIA书上貌似有一章详细地解释了Broadcast算法）。感觉还是停留在一种学校象牙塔里的学习。这时候就不得不说美国的学校了，必须要承认名校就是名校，如果我配套完成了CMU的15-441 Project，或者是MIT的6.824 Project，或许就能对Network，DA有更深的理解了。这当然只能是自己课余的努力，而非EPFL课程本身所能带给自己的了。
我自己目前对于本质的问题看得很重，如果学习依然是停留在概念的记忆上，那我觉得跟本科也差不了太多了。不管是对于AI的算法也好（从数学上我就能证明这个算法它就是好的，就是对的），还是对于System的计算机网络，操作系统，数据库...了解它本质的运行情况（一行命令/代码下去到底发生了什么），做到如同机器一样的思考，是我目前特别希望自己能拥有的能力。因此，在之后的学习中，我都希望自己能够不在意成绩的高低，而是着重在意这样的本质思考能力。
第一学期由于各种生活上的原因，非学习的时间很多，整个一学期在疫情下战战兢兢，不能很好地静下心来做自己的正事。因此除了正课之外，可以说没有任何其余的学习投入，有时候甚至一天工作1-2小时就是胜利了，这是非常不好的（也由此中断了连续几个月的自学提高）。之后的学期再也不能延续同样的状态了，至少，每天要能工作5-6小时吧，再留下2-3小时的休闲娱乐。
接下来的自我学习
第一学期最大的耻辱，不是在于最后的考试成绩上（说实话，我现在已经完全摆脱了长期以来的成绩束缚，身心高度自由），而是自己因为惧怕C/C++语言，因而直接撤掉了Concurrent Algorithm这门课程。对于C/C++的恐惧心理是我必须要克服的。因为不克服这种恐惧，我自己所希望的，能够了解本质的学习就不能进行下去。不管是Operating System的Kernel编程，还是DataBase的B+树数据存储，亦或是TCP/IP协议栈的实现，甚至是Java虚拟机的功能实现，都离不开C/C++语言。如果害怕这门语言，那了解底层原理，读懂底层代码就无从谈起。自己所谓的本质主义思考也就是不可能的。
对于未来，我计划的CS自我学习提高放在以下两个方面：
第一，看书。这次由于环境所限，要挑战一下第一次看全英文的书籍了。我希望能在上课之余先完成《C++ Primer》的阅读，每天50页，共需一个月的时间（一定一定要注意阅读速度，速度就是一切）。之后，再说Effective系列的书籍阅读。
第二，项目。能够把之前的CA Project完成是最好的，如果没有时间，那着重做好Compiler的课程作业也行。此外，还有自己从bilibili上看到的别人推荐的一些开源项目，也可以拿来阅读，作为自己代码风格的提高。
至于说额外的课程学习（CMU/MIT/Coursera上面的），估计要放在寒暑假期间了，毕竟自己也是有正课压力的呀，而且如果说遇到了EPFL的好课程，也是应该深入紧跟着学习的，不能完全偏废。平时如果真的还有时间和干劲的话，再考虑吧。