本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
每个人必然都会有第一门学习的编程语言，这里指的是主语言，当然，后期应该都会成全栈了。
下面是2014年，本科刚毕业那会儿，刚上研究生，我就去实习了，初出茅庐时候写的，现在看来，有的话非常的不成熟，但是有的话，现在却后悔没有早点去执行，比如，机器学习。当然，过去的事情只能后悔，木已成舟，现在能做的只能是反思，总结，不留恋，砥砺前行。
2014.12.19:
基础的java语言学完了。
下一步有以下几个路线：
- 1.java web
spring，jdbc，angularjs，python。
- 2.unix编程
掌握基本unix知识，之后学习c，c++。
- 3.走大数据开发路线
学习spark（使用过），mapreduce（掌握基本，写过pagerank），scala，python，erlang（？）
另一条主线：
1.深入学习数据挖掘方向。
2.机器学习，stanford 课程。
不能同时开始，必须要有个主线，然后制定项目，立刻开始。
Ok，最后决定走一条主线，多条支线的策略，原因很简单，我需要一门立身之本
so：
主线： Java
支线：
-
1.web的几个java架构，jdbc，database的使用
-
2.spark和mapreduce的继续学习
-
3.机器学习和算法研究
2022.07.29
可以看到，2014年，当时其实机器学习和深度学习已经开始展现其强大的影响力，2014年正式imagenet成功推出，证明了deeplearning强大实力的年份。只不过当时因为研究生组里都在做大数据，也就是hadoop，spark那一套，如日中天，所以没办法，只能一条路走到黑。
但是当时因为也关注机器学习，所以也会花一部分时间学习，关注，还好没有落下太多。不过现在想想，当时要是下定决心转行弄机器学习，现在也不会这么痛苦了，痛苦的点在于年纪大了，精力不如以前。当时其实已经在想，要是一心走理论，还是得去读博，时间跨度拉大，深入学习。ps：现在辞职了读机器学习的博士中，研究生当时其实就在读博搞理论和直接工作当码农之间犹豫了很久，走了几年曲折路，又回到了起点。
关于现在和未来，下篇文章再谈吧。
