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yu-hsiennn (吳彧賢)

簡介

  • 國立成功大學 人工智慧碩士學位學程 113 級

  • Github: yu-hsiennn

  • HackMD: yu_hsien

2024 Linux 核心實作 春季班 自我評量成績計算

自評分數: 8

  • 方案 B: 1 + floor(GEOMEAN)

\(GM = \sqrt[6]{x_1 \cdot x_2 \cdot x_3 \cdot x_4 \cdot x_5 \cdot x_6}\)

\(score = 1 + \lfloor GM \rfloor = 1 + \lfloor 7.33 \rfloor = 8\)

成果發表與貢獻

自評分數: 3 分

在這部分並沒有做出很顯卓的貢獻,只是發現了一些當時在閱讀教材時感到疑惑的地方,嘗試理解並進行修正而已。

作業/隨堂測驗

自評分數: 9 分

我還記得在完成第一個作業時,我對 Linux list API 完全不熟悉,花了整整一周的時間才逐漸理解並學會使用它。由於之前已經養成了在 LeetCode 上練習的習慣,設計如 queue 這樣的資料結構對我來說相對容易,也頗具挑戰性和樂趣。正當我投入於作業中時,第一個截止日期就迅速到來,緊接著第二次作業也馬上下來,讓我深刻體會到未完成作業的壓力。藉由作業和教材也讓我學會使用了一些新工具,如 graphviz 等等。然而,隨著課程的進展和論文實驗的壓力增大,我發現自己後期分配給作業的心力和精力明顯減少了。

作業筆記:

期末專題

自評分數: 8 分

我的期末專題是: 改進 ksort,起初,對於 workqueue、CMWQ 等概念我感到完全陌生,因此開始閱讀《The Linux Kernel Module Programming Guide》和其他相關教材。透過這些學習資源,我慢慢了解到這些工具的用途。隨後,我著手研究 ksort 的運作機制,並在其內部實現的註解中發現了 “Engineering a Sort Function” 的字樣,這促使我進一步深入閱讀並理解 ksort 的排序原理。儘管我投入了大量努力,但最終仍未能完成所有的 TODO。

與授課教師的互動

自評分數: 8 分

在最近的一次互動中,老師幫助我解答了許多疑問,這些都詳細記錄在《2024q1 Homework5 (assessment)》中。這次的討論不僅釐清了我對某些專業概念的理解,還提供了關於選擇期末專題的建議,特別是考慮到我即將畢業並尋找工作的情況。

互動時間: 2024年5月11日 (週六) 下午1:30 – 下午2點 (GMT+8)

所見所聞所感

自評分數: 9 分

在修讀這門課程期間,面對堆積如山的教材,我總覺得自己永遠無法完全讀完它們。我一直保持著盡力而為的心態,硬撐到現在。經過這段時間的學習,我敢說自己比起課程開始時已經強大許多,也掌握了許多實用的知識,例如撰寫有效的 commit message 。在學習過程中,由於同時要應對論文實驗的壓力,我多次想過放棄。然而,在讀了《因為自動飲料機而延畢的那一年》這篇文章後,受到文章中學長的故事啟發,我決定不輕易放棄,持續堅持下去。在撰寫作業的時候,我會觀察其他同學的方法,反思自己的不足之處,這也讓我意識到自己還有很大的進步空間。正如老師所言,要誠實面對自己的不足,知道的就是知道,不知道的就是不知道,只需找到方法補齊這些不足。我期待未來能持續以這種精神前進,不斷進步。

指導教授的學習回顧

自評分數: 10 分

在每個月結束時,我都會按時與我的指導教授分享過去一個月的學習成果和進度回顧。這不僅幫助我確認自己的學習是否有實質進展,也讓我檢視自己是否僅是原地踏步,從而更精確地調整未來的學習計劃。

發信時間:

  • 二月: 2024/03/02(六) 18:53

  • 三月: 2024/04/02(二) 21:45

  • 四月: 2024/05/17(五) 20:39

  • 五月: 2024/06/18(二) 14:29