对于我这样一个本科阶段到处瞎搞、毫无科研经验的学术小白而言，博士生的第一学期主打一个学习，包括学习课程以及学习如何开展科研工作。
第一学期总是包罗万象的。入学教育的环节我已在之前的文章里写了，因此这里我继续分类记录本学期的其余内容。
课程
研究生课程可选的余地并不多，再加上通常会限定在自己的研究领域内，因此选来选去就那几门课。
我由于免修了博士生英语，课程相对少一点点，所以打算博一一年修完所有课程。
并行计算
这个好像是系统方向的必修课，分专题讲了并行计算的基本理论和经典算法，考核方式是出勤 + 少量小作业 + 大作业。
由于我不是做并行计算应用的，讲课的内容对我来说没什么吸引力。小作业很简单。截至本文完成时，我还没开始写大作业——主要是因为没想好选题。还是那句话，我不是做并行计算应用的，所以要从我的研究领域内挖出能写大作业的选题真是太困难了。
大数据系统导论
选这门课的原因是，虽然这门课事多，但要求低。每周都有小作业（以编程作业为主），外加一场期末考试。编程作业大多比较好写，但有几周的作业写起来贼痛苦。不过好歹能混到基本分。期末考试是开卷考试，但属实没啥好开卷的，都是一些简单的问答题，也很少考概念。至于流处理系统的部分，我确实没咋学会，不过应该影响不大。
以及考试的时候，我才发现我对计算机层级存储结构的大小缺乏常识性认识，最主要是不知道各级缓存都有多大，希望没影响答题。
关于小作业还有两点微小的建议（虽然助教多半看不到我这篇文章）：
- 不是每个同学都能很方便地在任何设备上查看
.md文件，因此希望说明文档还是以.pdf格式下发比较好； - 如果每周作业都能给出初始模板，那就更好了。
中国马克思主义与当代
必修课，每个班的任务都一样，我觉得我也没有什么与众不同的值得分享的经验。
最优化方法
前半学期讲线性规划和非线性规划的基本理论，基本上还是虚张声势的线性代数。我觉得学数学课能让我获得新知和思维的锻炼，加之我认为这门课对我有价值，所以学得也挺认真。
后半学期讲各种非线性规划算法，我觉得学了没意思，就没怎么听。
另外，个人觉得《最优化方法》和《组合数学》一起修比较舒服，因为《组合数学》最后一章会讲单纯形法，而《最优化方法》课里面学会了以后，《组合数学》课上就不用学了。唯一的区别是，《组合数学》检验数定义的正负号居然是反的。
组合数学
虽说数学课都是选修课，但感觉这门课事实上成为了计算机系的必修课。
说实话，我个人不太喜欢这样的为计算机系特供的数学课。我认为组合数学有其独立存在的意义。这门课上下来我心里总有种错位的感觉，不过我文笔不好，也不知道怎么描述。或许这只是我的个人感受，就让它随着时间逐渐被遗忘吧~
一些心里话
OI 爷不要因为高中提前学了点组合数学就沾沾自喜。那还不是因为数学好的都去了北大数院。如果我拿出 IMO 金牌选手，阁下又该如何应对？
研究生学术与职业素养
讲座课，但我有若干吐槽：
- 教室容量远远不能满足学生的听课需求。看来签完到就溜走才是正解。
- 实际授课内容和时间与计划不符。这会让学生难以提前规划时间。
（好吧，谁叫你总是想要提前若干周规划时间呢？） - 课程看不了回放。不过考虑到有些老师的授课内容不希望上网，这也可以接受。
助教
这学期我做了《离散数学》的课程助教，主要工作量是每两周批几道题，而且大一同学不会给助教出难题，活少钱多。就是证明题批改起来比较累，而且会心累——同学们写证明题的功底也太一言难尽了。
此外，还需负责期末出题、监考和批卷，我负责出罗素公理的题目，还挺有意思的。
顺便吐槽一下，两个班加起来将近 300 名学生。贵系扩招真是越来越恐怖了。
科研
目前还没完全上道，等上道了再单独记录吧。
项目
这学期我还在继续推进 THU Info 和 Saiblo 的传承事宜。
读博之后，留给课外项目的精力就比较有限了。我首先放手的是 Saiblo，因为它已处于稳定期。但现在看来我还得考虑一下接班人的接班人问题，而且目前接了新需求，还是有些新东西可以做做的。
THU Info 项目则有一定的特殊性，我需要考虑一种合适的交接方式。
总体
我有一种预感，读博五年会成为我一生中最快活的五年。经济独立、时间灵活、没有绩效考核、没有生活负担……如果忽略毕业压力，这五年将别提有多爽了。
当然，毕业压力是不可能忽略的。不过读博嘛，心态最重要。现在不享受美好时光，就只能等退休了（x
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