发现一个youtuber专门做graph algorithm！可以说是非常有用了！https://www.youtube.com/c/WilliamFiset-videos/videos
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一些不知道做不做的出来的side project idea：
1.用matplotlib画LV pattern（画其他pattern时冒出的想法hh）
2.投手大谷vs打者翔平，谁会赢？（data analysis + visualization）

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每次都记不住preorder postorder，但是刚刚在油管看到一个关于graph depth first search的trick真的太有用了！！逻辑也很通！https://www.youtube.com/watch?v=_2eDPL-kjIo

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#学码记录 今晚交完part 1之后开始搞自己的proj，搞了一个多小时终于把dataframe加载出来了，看了一眼发现有好多data cleaning要搞 :blobbroken: 不过用的是自己感兴趣的dataframe也不会觉得枯燥！期待做出来一些visualization/prediction啥的（主要就是想证明大谷MVP!!）
(中途把file加到了桌面的folder结果出现了permission denied，没搞懂怎么解决，只有周五去问问)

#学码记录 今天我才知道怎么在notebook里打开新下载的csv file :aru_0391: 虽然感觉自己会一些东西但start everything from scratch还从来没做过。不过现在就可以开始自己搞搞data analysis了!
写ds project很起劲但gitlet看都不想看怎么办 :aru_0170:

#学码记录 今天算是开始gitlet了，spec和intro video都还没看完，这周的任务就是搞懂git并且完善design doc，看看这个proj我最后能写成啥样 :aru_0170:
:aru_7230: :aru_7230: :aru_7230:

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proj进度: unit test pass了，integration全fail :aru_0170:

MLB的player stats是可以下载的!!! 总之有csv基本可以用jupyter notebook analyze了! side project可以赶快搞起来了hhh!! (想先尝试看看data visualization)

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刚刚和一位前辈简单聊了一下，其中有两点很受益：
1. If you fail one class or don't understand one aspect of CS doesn't mean you can't be good at other classes/aspects.
2. In terms of classes' "usefulness," it's really what the companies or you want. You will learn so many different things in school but it doesn't mean you are going to use all of them. And sometimes classes help you understand things or build foundations, but in real life you still need to apply your knowledge and figure out stuff.
结合这两点，大概也就是为什么非cs majors也完全可以做cs，因为每个工作其实都是很specific的一部分，并不需要你啥都懂。网上的资源的确很多，想要学的一定都能找到。而且我还记得之前在豆瓣WIT里(?)看有人说学了for loop基本就可以开始刷leetcode了(?)。
不过话说回来XX的课是真他妈难啊...基本assume你已经会了很多东西但实际上你根本不会。。而且节奏不是一般的快，基本就是每周ddl轰炸...前辈也说"don't feel ashamed if you need to retake a class"…唉总之还能咋样呢只能硬着头皮继续干了啊T.T

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