我的非全在职读研的历程

关于我

土生土长的农村人。初中还算努力，07年中考考上县一中。

县一中也算是省级示范高中了，我读高中那会，高中学校偶尔有个能考清华北大的学霸。

像我这种常年吊车尾的学渣，只能勉强考个三本。

我也不知道我高中三年干了些啥，只记得高二那年，鸣人学会了仙术。

又由于三本学费太贵，没钱读，得，读个专科算球，反正随便读个书嘛，不寒碜。

决定考研初衷

作为一个被社会毒打了好几年的老男人，决定去考研的初衷大概可以用2个字概括：闲，穷。

工作又不加班，有时候周末不知道怎么打发时间。再加上人穷，想着前端这份工作也挣不了几个钱，还不如利用闲的时间去干点可能有用的事情。总不能一辈子都做前端吧。正好作为一个有着好几年编程经验的老年程序员，凭着对人工智能仅有的那么一点兴趣，决定考研试试。反正闲着也是闲着。虽然知道即使读研毕业了，可能也是闹眼子滴。

考研备考过程

大致梳理下备考过程。离开校园近十年，再次边工作边发奋读书，确实难度挺大。所以考了两年。好在之前报了远程教育的专升本，所以可以以本科身份报考，复试的时候不用加试两门科目。

2021年的那次统考，由于2021年9月到11月，这三个月太忙了，所以虽然2021年报名了，也看了点书，但是知道自己肯定无法过线，所以没有参加考试。

心有不甘，遂从2022年9月份开始，继续备考，大概就是挑灯夜战。一周大概有那么2-3天一直学习到晚上12点。早上6点50起床上班。确实挺累的。不过真的很感谢当初努力备考的我。

政治：基本裸考，只有在考政治的前一天花了2个小时的时间看看政治选择题和问答题的基本套路。

英语：读专科期间考了四次英语考了四次都没过，emo了。所以英语花了很多时间备考。

数学: 数学真的是一门投入最大，收获最少的学科。

专业课: 由于工作一直是编程，所以专业课是最简单的。

考研结果和学校介绍

考完后的2个星期对了下往上的答案，觉得分数应该能在250分以上，所以开始准备复试。

2月份出初试成绩，最终初试326分。出乎意料啊，硬是没想到能考300分以上。

3月底复试。顺利通过复试。

考上的学校号称省排名第二的高校。听着好像很厉害的样子。其实只是个双非学校。

导师选择

2022年5月份，雄心勃勃的想着我要找个怎么样的导师，我要研究什么方向，还去咨询师兄这个老师如何，那个实验室怎么样。然并卵。大部分导师们都不想带我这种非全在职的学生。

最后联系了30多个导师，才找到一个能带我的导师。当时心里面真的感谢我的导师愿意收留我。

2022年8月22日

研一开学，去学校报道。工作只能请假了。没啥说的。就放两张图吧。

2022学年-2023学年第一学期

本来以为是去学校线下上课。结果疫情原因，是线上上课。还想着去体验下在教室里上课的感觉，看来是没这个机会了。

又以为能在课堂上学点有用的知识。哎，一言难尽。虽然我只是一个非全，但是学校好歹也算是我的母校，做人不能忘本。所以此处不好评说。总之，读研果然还是得靠自己。

2022年12月有次考英语四级的机会，心里想着，马丹，都读研了，四级高低得过了吧。从2022年9月份开始看书。好在终于过了。考了530分。

研一上学期，有门论文指导课，我按任课老师要求去看过几篇论文。我特么，我觉得这论文上的字我几乎都认得，咋个这些字合一起，我就跟看四级阅读理解一样，这写的都是些啥玩意。好好的说点人话不好吗？这是我人生中第一次见到论文。一想起我以后要发这玩意。哎，这读书也不容易啊。

培养计划方案

2022年10月，学校要学生提交培养计划。其中要填自己的研究方向。

我这也不知道我要研究啥方向呀。然后问问研三同门师兄。

师兄说：我们实验室的研究方向你随便挑个填上。

听完这话的一瞬间，我觉得师兄不会是在逗我吧。研究方向应该很重要，咋个还能随便填个。但是，既然师兄都这么说，不好不照做。

写好培养计划后，需要导师签字才行。扣扣联系导师要怎么签字。

导师说：我给你发个电子签章图片，你自己签上就行。

我这才明白，师兄真没有逗我。我的导师压根不管学生写的培养计划是啥。我果然是被放养的。

2023年4月

2023年4月，偶然一次机会听说班上有个同学专利都发了。瞬间觉得自己也要开始整整论文了。不然，真担心能不能毕业。(内心os: 想不到才上了一个学期的课，就开始担心无法毕业，这也太惨了)

想起去年读过几篇论文，也没看明白写的是个啥。看来还得有点人工智能的基础才行。最后决定，先了解下机器学习和神经网络，入门了就去实验室问问师兄师姐什么研究方向好发论文、论文要怎么看、从哪里开始起步等等。

2023年4月30日

五一放假第二天，去实验室请教了两个师兄。对于论文，大概有了一点眉目。也大概确定了自己的研究方向：锂电池剩余寿命预测。我也知道了我的导师的学生都是放养的。感谢两位师兄对我的教导。

2023年5月1日-3日

五一放五天假。1日-3日老老实实学习卷积神经网络，总算是会用tensorflow搭建一个简单的卷积神经网络实现手写数字识别。

2023年5月4日-2023年5月7日

从今天开始好好研究下锂电池寿命预测这玩意。从我毫无专业知识的理解，我以为是根据一组数据集来预测锂电池还能用多久。我以为的多久是指能用多少天，或者多少小时。(我居然会有这么憨的想法)

但是，按照师兄和我讲的先看看学位论文。我在知网找了篇学位论文：基于IHHO-ELM的锂电池剩余使用寿命预测研究,作者:宋芷萌。这篇作者写道：

能够直接表示锂电池健康情况的物理量有容量和内阻，由于容量能够直接表示出锂电池剩余可循环次数，因此本文选取容量为锂电池直接寿命预测特征。并提取锂电池充放电循环过程中等压升充电时间、等流降充电时间、等压降放电时间、等时充电电流降、等时充电电压升、等时放电电压降6个特征作为锂电池间接寿命预测特征。

然后我又在小破站找到一个视频：锂离子电池剩余使用寿命rul定义与研究方法，up主:蛋卷蛋卷呀，up主在视频中说道：

锂电池剩余使用寿命RUL通常定义为：电池在达到故障阈值之前剩余的充电和放电循环次数。

我这才反应过来，原来我需要预测的这个输出y应该是指剩余的充电和放电循环次数，而这个次数可能不太好预测出来，所以一般研究人员以容量作为最终的输出。

妈呀，这可真是不容易啊，我这个学渣研究了几天，总算是搞明白我需要预测的输出到底是个啥。

但是问题又来了。输出现在有点明白了。但是输入是啥呢？按照上面学位论文的作者的说法：等压升充电时间、等流降充电时间、等压降放电时间、等时充电电流降、等时充电电压升、等时放电电压降

现在还没搞懂，这6个特征指的是啥。这个作者说她用公式算出了这6个特征和容量高度相关。由于公式太复杂，我还没理解这个公式。想不到把数据集弄明白都不容易，更别提之后的模型了。

把小破站up主蛋卷蛋卷呀的全部视频扫了下。发现她会的模型和算法好多：注意力机制、循环神经网络、LSTM、各种激活函数、深度残差收缩网络、卷积神经网络、GRU等等。我算是知道为啥导师们都不愿意带非全在职学生了。因为这帮人压根就没有那么多时间去学习这么多模型和算法。希望我能以学校的最低要求发个水刊，成功水个毕业证好了。

感谢上面学位论文作者和up主的知识分享。

2023年5月8日

总是听说SCI，EI。但是一直没搞明白这两玩意到底是个啥。

今天在小破站看到一个视频：【干货】最全学术期刊级别分类讲解，up主：小姜快读，再通过百度搜了下。现在大概明白了。SCI中文全称是科学引文索引，是引文数据库。所谓的引文数据库就是将各种参考文献按照一定规则记录下来，集合而成的规范的数据集。说人话就是SCI是一种数据库，这个数据库里面有很多符合它要求的期刊或者论文。它不是期刊。它是期刊和论文的集合。

感谢up主：小姜快读的分享。