这一学期延续上一学期的基调，主打学习，也开始推进一些实验项目。
课程
本学期我选修了四门课程，至此已达到完成培养方案的课程学分要求。
算法与算法复杂性理论
这是武永卫老师开的课，所以相当于必修课。
这门课的主要内容是以数学的方式分析计算机算法，更侧重于培养理解和分析算法的体系化思路，注重思想而非技巧。虽然我个人认为在现在这个成长阶段再学一遍算法没有太多必要性，但这门课也确实给我带来了一些思维上的锻炼和提升。
分布式系统导论
这是章明星老师开的课，所以也相当于必修课。
在课程安排上，这门课大体参考了 MIT 的 6.5840，对分布式系统做了个较为全面的介绍。
通过这门课的学习，我对分布式系统有了初步的成体系的认识。从 CAP 理论开始，我逐渐加深了对于分布式系统研究的认识，也借助一系列经典案例取得了更具体的了解。作为一门导论课，我从中受益匪浅。
自然辩证法概论
这门课比“中马”的事少多了，只要参加随堂答题、网络学堂问答，并写完论文就行了。
略微多评价一句，就是我认为这门课有浓浓的民科味。有些章节对自然科学案例的解读只看到了表面，所推导出的结论也就可能片面或有偏颇。我的课程论文就抓住老师讲的“科学美”的部分进行了辩证的分析（老师认为真理总是美的，但我以为不然），虽然不知道助教会怎么判，但在这个话题上我有充分的论据，写起来非常轻松。
不确定规划
如果把某个公理系统中的某条公理改一改，会发生什么？
这门课给我留下的最深刻的印象是：改变一条公理，就能创建一个学科；照抄经典学科，就能水出大量论文。
具体到授课的内容层面，这门课从“面积的定义方式”出发，指出除了 $a\times b$ 之外，还有一种合法的定义方式，即 $a\wedge b$。以此定义，可以衍生出不确定理论，发展出一个全新的学科，并且提供大量研究空白。
从思想上，这门课让我认识到，概率论在现实生活中根本不适用。我们日常生活中说的“概率”，很多时候指的其实是“信度”。这也就是为什么要发展出不确定理论。
科研
绝赞探索中。
项目
今年 Saiblo 和 THUAI 继续进行了合作，并且尝试了新的合作模式：私有部署评测机。
我时常思考 Saiblo 平台的本质到底是什么，应该围绕着什么发展，而这次合作给了我一定的启示：Saiblo 平台的活力并不源于其评测技术有多高明（全世界有成千上万个评测机，写一个评测机其实没有多困难），而是它的运营模式。基于此，我给 Saiblo 平台抽象出了两条不同于传统 OJ 的根本特征：
- 用户代码之间可以任意组合进行评测，具有多进程评测的特点；
- 一份用户代码可能在任意时刻被用于评测。
我认为，任何智能体比赛平台都符合上面两个特征，这也是我们能够向 THUAI 提供服务的根本所在。平台的发展可能有众多方向，但终究是围绕着这两个基本特征展开的。之前我们曾经想让 Saiblo 平台向传统 OJ 转型，现在我感觉其实有点本末倒置了。
总体
保持身心健康最重要！
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