研究生的工作總結范文
x月份開學后正式進入了研究生學習階段，其實早在x月份就和導師到深圳的實驗室去做項目，干了兩個半月，對以前學的技術熟悉了一下，對后來的研究生學習挺有幫助。
第一次到南方，很興奮，和導師帶的另一個同學一起去的，做了24個小時的火車，下車后還是導師親自來接站，感覺榮幸之至。
住在挨著華強北的一個小區內，實驗室在南山區的科技園內，每天按上下班的點去實驗室，第一次體驗了一把上班族的生活。華強北真熱鬧，以前都在小地方，沒怎么見過市面，第一次見六條人行橫道的十字路口，隔三差五就去華強北轉，晚上吃完晚飯經常去電器城里吹冷風，各種新上市的電子產品也把玩了個遍。唯一感覺不好的就是南方的氣候，經常潮濕的不行，蟑螂還很多，個頭又大，住了兩個月就懷念北方干燥的天氣了。
下面主要說說研究生第一學期的學習。
本著求知好學的精神，加上剛上研究生干勁十足，這學期選的課很多，各方面都想學，問了周圍的同學，還沒見到比我選的課多的。
過了半個學期就開始后悔，課程太多應付不過來，幾乎每門課都有大作業，想著如果讓我重新選課，肯定不選這么多。尤其到了最后一個月，簡直要忙死，好幾個課程的大作業都是在截止日期前一天才做完。進入考期后更是緊張，要考試的科目比別人多出四五門，一直愁怎么安排復習時間。最重要的兩門，矩陣理論和算法還是在相鄰的兩天內考，一直擔心要是掛科怎么辦。那幾天又過上了考研期間的生活，每天背著書包去自習室。直到最后一科考完，才發現自己竟然做到了，之前擔心的幾個科目也都比較有把握。再次驗證了人的潛力是逼出來的，如果當初選的課比較少，會過的比較輕松，但學不到更多的東西，到頭來坑的是自己; 選的課多了，學習過程會很緊張，但激發的潛力會逼自己完成所有科目，多學了東西，最終受益的還是自己。
這學期一共選了13門課，分別說說感受。
(1)中國特色社會主義理論與實踐研究
必修的政治課，由好幾位老師講，每位老師講一個主題，與以往的政治課最大的不同是從不同的角度看歷史政治問題，講了些一般 政治歷史課本上沒有的。只是每次上課的時間太長，一上就是一下午，沒什么耐心聽。最后是開卷考試，買的講課老師自己編的書，只要把相關內容答上去就有分。
(2)英語
選課前有個英語免修的考試，我沒參加，因為我還是挺喜歡英語的，也不怕英語考試，每堂課跟著聽一聽，比較輕松也能復習復習 英語，順帶學點東西。英語課每周兩節，一節外教講，一節是中國的英語老師講。外教是蘇格蘭人，英式發音一開始聽著很別扭，后來習慣了感覺還挺有意思。上課一般是講一些西方文化，分組討論，最后的考試是幾分鐘的口語面試，也挺簡單。中國的英語老師是劍橋留學回來的博士，水平還是很高的，上課多是講一些英文寫作的技巧，確實對以后寫論文有幫助。其實想一想，以后再想找個高水平的英語老師給講課機會可就不多了，所以這次選英語課一點也不后悔。
(3)矩陣理論
工科的必修課之一，可以從數理統計、矩陣理論、數值分析三門里選一門，聽說矩陣論算是其中簡單的，就選了矩陣。第一章的內容是接著本科學的線性代數講的，后面講一些深入的東西，像矩陣分解、偽逆矩陣、矩陣函數之類的。本身我們實驗室就搞圖像處理，學一學矩陣對以后還是挺有幫助的。每周有兩節課，都是上午第一節，總是起不來。最后考試前也很擔心，總怕掛掉，復習資料是看往年的矩陣論考題，針對每個題型復習。在考場上見到考題后才放下心來，題目還是很簡單的，都是些固定題型，沒有很偏很難的。
(4)經濟學思想
跨學科的一門選修課，本身對經濟學很感興趣，就想選這門課。這門課還是很熱門的，選課開始的第一天我選的時候已經滿員了，第二天早晨看的時候發現有人退了，還剩一個名額，就趕緊退掉其他跨學科選修課，選了這門。前幾節課講的東西都很好理解，到后來有很多經濟學里的公式圖表，就聽不懂了�？荚囀情]卷，50道2分的選擇題，沒一點彈性。參考書指定的是曼昆的《經濟學原理》，在網上找了這本書的要點總結看了一遍，也沒記住多少。考試的時候全靠理解加常識，最后還是過了。
(5)算法設計與分析
計算機專業的重量級必修課，授課老師韓軍教授水平很高，澳大利亞邦德大學畢業的，講課生動有趣，參考書就用的王曉東的《計算機算法設計與分析》。還是按照分治算法、動態規劃、分支定界、貪心算法、隨機算法、np理論這一套講下來，也算是又復習了一遍。
不過相比本科學的內容深入了，像分治算法里面又分為分治、減治、變治。動態規劃部分講的也很好，對動態規劃的理解又加深了。平時有三次作業，一次算法性能分析題，一次動態規劃題，一次分支界限題，這幾次作業還是很鍛煉人的。最后考試還是參照往年試題復習， 考之前也很擔心，最后發現題目有80%是重復的。
(6)高等計算機網絡
這門課也相當于把本科講的計算機網絡又復習了一遍，還是分層講，內容上加深了，介紹了一些以前沒講過的協議。老師的講課方式比較枯燥，一個人就能說兩個多小時，沒有互動。不過老師給安排的作業還是很鍛煉人的。平時有5次針對不同主題的論文閱讀，每個人人選三個主題，也就是三篇論文，進行閱讀和分析，候選論文都是老師給仔細挑選的英文經典論文，讀完后要寫分析報告，一篇word，一篇ppt，word上交，ppt在課堂上抽人演講。通過這幾次作業鍛煉了英文原版論文的閱讀能力，提高了英語水平和專業水平，雖然過程很難熬，不過對自己的提高有很大幫助。還有個分組大作業，可以做網絡性能分析、網絡參數測量或者網絡相關的應用。我們組本來想直接交我本科做的一個局域網抓包分析的程序，結果開題時被斃了，說做這些沒有研究意義。后來又臨時選題，做的 p2p流量識別和分析。
由于是臨時選題，開題后一點思路也沒有，愁了好幾個星期，直到最后截止日期前才做完。這門課是我所選的課中作業最多的，同時對自我提高幫助也很大。
(7)程序語言設計原理
院長講的一門課，之前還對院長的水平抱有懷疑，總認為干上行政工作后學術水平會有所降低，后來上課后才發現院長水平真的很高。
這門課不是講具體的語言，而是講程序語言的設計原則和分類，很高深的東西，還夾雜著很多編譯原理相關的內容，到后來基本聽不懂了。
通過這門課第一次知道了什么是函數式語言。老師留的作業也很有意思，共三個作業，分別是程序之美、語言之美、形式之美。程序之美是讓分析一段 1000行左右的程序，指出其中體現了哪些程序語言的設計原則。語言之美是分組作業，老師給定一些少見的編程語言，分組研究其類型系統、束定機制、存儲機制、程序控制、編譯環境等。給定的語言有objective-c、python、haskell、scheme、clojure、scala、 erlang、ruby、php、html5。我們組選的是scala，本來想選objective-c、python、php這些常用語言，學習一下以后可能用得到，但由于
太熱門，名額早就被占光了。scala也不錯，兼具函數式和面向對象式語言的特點，分析過程中確實也學到很多東西。形式之美是讓寫形式化表達，這次作業也被當做最后的考試。
(8)人機交互
這門課主要講一些設計準則，這些準則告訴我們在設計軟件(或其他任何人類使用的物品)時如何才能更好的被人使用。對于以后做界面開發有很大幫助。比如做網站，有的網站我們一看就知道各個功能都在哪里，用起來使人很愉悅;但有的網站給人的感覺卻是亂七八糟，想找的功能找不到，不想要的功能堆在眼前，這就是設計的好與不好造成的。其實感覺這門課對我當前階段來說用處不大，因為現在做的東西基本功能都還實現不了，談不上美和易用性。并且大家應該都有這樣的認識，一些專業性很強的軟件，往往界面不怎么美也不怎么易用，但強悍的功能讓人們還是對它愛不釋手。但這些設計原則對于一些很成熟的通用軟件來說，就有很大作用了，比如騰訊qq的客戶端，這幾年的新版本功能上沒有太大改變，都在強調用戶的易用性。這門課也是分組作業，我們選了以前做的一個項目，沒怎么改就交上去了，老師主要看你演示時能不能將課堂上講的一些人機交互的原則在你的程序中的.體現說出來。
(9)航天型號軟件工程
這門課就是講航天領域里軟件工程的一些準則和注意事項，基本上也就是把軟件工程的流程再講一遍。老師講課挺有激情，還請了航天軟件領域的幾位專家來給講解。作業也很簡單，就提交一個需求分析文檔，也沒考試。
(10)遙感圖像解譯
這是我們導師的一門課，講遙感圖像的處理流程。課時比較短，只有半個學期，很多細節都不明白，作業也就是按照老師給的步驟處理了 幾個遙感圖像。有人覺得這樣的課根本學不到東西，上了等于白上，但我覺得上過這門課和沒上是有不同的。如果沒上過這門課，對于這個 領域里的東西完全是一抹黑，不了解。上過一遍課，雖然很多東西還是不懂，但起碼有個入門，以后在遇到這個領域里的問題時，自己知道如何自學了。
(11)科學計算可視化算法
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據并繪制出來，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，一些細節和算法實現還是不懂，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。課程的大作業是讓生成三維球體的體數據并繪制，完成大作業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)視頻編碼技術及其應用
這門課主要講視頻編碼領域的基礎知識和各種編碼標準，由于和計算機視覺有關，學完了覺得還是很有用。有兩個作業，分組作業我們做的
是快速運動估計算法的研究分析，大作業做的是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
這是多數計算機學院學生都會選的一門課，現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，只講算法思想，把多數數學推導都省去了，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，自己實現了一下感知機算法，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，通過做大作業過程中的資料查詢來學習是主要的提高方法。
在實驗室內的工作方面，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的項目。我這學期在實驗室內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?以前也發誓考上研后要加倍努力，現在實現了又開始不滿足，人都是這樣欲求不滿。所以還是好好干吧。
另外復試結束后有一段時間閑著沒事干，于是開始自學日語，現在基本入門，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，以后繼續按照兩星期一節課的速度推進，也不著急。
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