流水账的2022年终总结 + 学习资源推荐
一晃眼，2022年稀里糊涂地就这么过去了。文明用语无法描述的封控政策几乎拉满了一整年，一年的大部分时间里似乎都过着一种自闭的看不到头的日子，整个人都是负能量满满，干啥都不是特别能提起劲。直到临近年末，支离破碎的这一年才开始有了点恢复往日正常生活的样子。
回首这一整年，尽管乏善可陈，但也惯例写个流水账，给自己一个交待，顺便再给已经开启的2023年立一些兴许有希望完成的 flag。
教学工作这块，常规的包括 A-Level 物理、力学、暑期的 MAT/PAT/NSAA、文书辅导，似乎没啥特别的亮点。正常年份作为一台行走复读机的上课状态，在这一年的很多网课时间里变成更加无聊的躺平复读机。前半年突发顶替上去干的大学申请的相关事宜，由于2021~2022申请季诡异的乱局，追踪跟进的工作的压力也是一直持续到了最后一刻，单纯结果的自我评价大约就是一个无功无过。后半年2022~2023申请季，由于今年有缘接触的种子选手数量不多，辅导起来也不大提得起劲，感觉也是混混噩噩地过去了。少有的值得说道的，大约也就是更新了下自己的 A-Level 物理讲义，把 Edexcel Mechanics 2 和 Decision 1 这两门课的教学资源完善丰富了下，再者就是相对用心地研究了下 TMUA 的题型套路。
自娱自乐式的学习这块，也不知是该谢谢封控给了我更多的咸鱼时间，还是反过来，因为不要被关禁闭到发疯，所以去穷折腾一些有的没的，公开课刷了不少，比较完整跟完的算来有8门。然而整年的阅读量比历年少了很多，算上几种消遣小说，也仅仅读完了12本书，相较以往的骤降幅度之大，也是让我自己有点意外。
这篇流水账的大部分篇幅，就留给2022年刷完的这部分值得推荐的公开课和读物吧。
公开课
EPFL / 数字信号处理1：基本概念及算法
瑞士洛桑理工 EPFL 工程院大牛教授 Martin Vetterli 和在学术界和工业界都颇有建树的 Paolo Prandoni 共同授课，数学浓度较高。
从向量空间（vector space）的数学基础起步，很快切入到课程的核心，也即数字信号处理中可谓最重要的工具：傅里叶分析（Fourier analysis），主要是 DFT 和 DTFT，顺带介绍了一点快速傅里叶变换（FFT）的原理。
课程的 Lab 内容也很丰富，很多有意思的小项目，都是现成的示例代码，下载了就可以直接运行测试。眼睛说学会了、脑袋确实也学会了的有比如基于 Haar 小波变换的图像压缩算法（写过的一篇长文公众号点这里），还有怎么用软件合成奇奇怪怪的声音来逗娃。
EPFL / 数字信号处理2：滤波
数学浓度较第一期课程更高，所以挺对我个人胃口。
引入卷积定理（convolution theorem）和 z-变换（z-transform）的概念之后，就开始磕滤波器了。
比较认真地跟完了线性非时变滤波器（linear time-invariant filters）的内容，包括无限和有限冲激响应两大类滤波器（IIR/FIR）的设计，很惊异地发现频率响应的需求竟可以通过在传递函数（transfer function）的极点（pole）上做文章来实现，学过的复变函数忽然又多了个新玩法，非常神奇。
后面讲到时变信号的分析处理，继续惊异地发现线性回归里的最小二乘法（least square method）也可以用到滤波算法中来。课程视频里比较详细地介绍了如何解决现实的语音通话很多人遇到过的回音问题，Lab 里给了基于最小二乘法的回音消除术（echo cancelling）的完整实现代码，效果如同黑魔法。
Stanford / 机器学习1：回归与分类
Andrew Ng 著名的 Machine Learning 系列课程，也是 Coursera 平台上热度、评价都拉满的王牌课程。
Coursera 上刷 Lab 资源要交钱，暂时舍不得掏这点银子，B 站上有活雷锋搬运了全部的视频，于是就在 B 站大学刷完了第一期，顺便从不存在的地方搞来了全部的 Lab 资源把玩。
课程核心主要是线性回归（linear regression）模型，及基于逻辑斯谛函数（logistic function）的分类模型（classifier）。训练模型的算法都是基于略无脑的梯度下降算法（gradient descent），当然课程里也讨论了怎么将数据预处理可以让参数更快地收敛，以及怎么防止过拟合（over-fitting），等等的实操问题。（同期也一并在翻 Gilbert Strang 老爷子著名的线性代数公开课，其中也讲到了线性回归，顺手写了一篇公众号长文，可以点这里）
Jupyter Notebook 实现的 Python 示例代码绝对的五星好评。课程设计极其友好，抛开课程的视频资源，提供的这堆 Jupyter Notebook 本身也是非常好的资源，手边如果有现成的数据集，可以立刻套来做一些简单模型的预测。
University of Arizona / 天体生物学
刷这门课的初衷是想看看物理和生物是怎么跨界搞到一起的，就是这个系列的科普讲座有点水水的。
课程关注的问题很宏大，因此牵扯的面极广。要讨论宇宙中是否存在除地球以外的生命乃至文明，教授介绍的话题从行星系统（planetary system）的形成，到地外行星（exoplanet）的探测、分类、宜居（habitability）需要的条件，再到生命起源与进化，以及文明和科技的发展进程，但方方面面都是浅尝辄止，只能说是天体生物学这个学科的一场走马观花了。
Georgia Institute of Technology / 电子学
回炉了下半导体器件的基础知识，大部分内容都是以前知道的。凭记忆能报上菜名的内容包括：
- 运算放大器：缓冲电路，微分器、积分器
- 滤波器：低通（low-pass）滤波，高通（high-pass）滤波，带通（bandpass）滤波，二阶滤波器
- PN 结二极管：电路模型，整流器（rectifier），稳压器（regulator）
- MOSFET（金属氧化物半导体场效应管）：逻辑门（logic gates）的实现，共源放大器（common-source amplifier）
对电子电气工程专业感兴趣的同学值得尝试下这套课程。
UC Irvine / 科学与生活中的涌现现象
涌现现象（emergence phenomena）本身是一个非常有意思的课题，看起来很确定的动力系统，由于内禀的非线性和多体之间的相互作用，系统的演化可能会呈现出完全令人意想不到的规律。诸如固态的沙子形成沙堆后具有类似流体的性质，非线性方程可以搞出高度受初值条件影响的混沌现象，动物体内此消彼长的一系列生化反应可以产生各种形态的斑纹，千百亿的相互连接的神经元如何让大脑进行思考、产生意识，每个话题的研究要细挖下去都大有学问，这门课只能说是非常科普性的意思意思，点到为止。
但这门课程呈现的内容大概是去年刷的诸多公开课里最水的。每周的课程关注不同领域的涌现现象，主讲人也都请来了相关领域的6位专家学者。但是每周的内容有点割裂感，你讲你的，他讲他的，而且每周的 presentation 都只有30分钟上下，讲不了太多东西。Peer Review 形式的作业问的都是很水的吹牛就能答的问题。
University of Manchester / 地球科学：气候、历史与地质过程
刷的还有点功利性的一门课，主要是因为近几年接了不少为了圆名校梦而选择相对竞争不那么激烈的地球科学（earth science）作为大学专业的学生，所以给自己补补课，肚子里能有点货忽悠下熊孩纸。
Coursera 上开的这门课称得上是对地球科学全貌的一个比较全面的入门。我（至少在跟课的那段时间）能认得出很多种不同类型的岩石，能按顺序叫下来一系列的地质年代，对地球科学研究的重要课题——诸如地球的历史、板块运动、大气运动和气候变化、生命活动与地球气候的关系，都能有所收获。
这门课程最大的亮点大约是教学团队专门开发的一个叫做 Build Your Own Earth 的模拟器。浏览器网页加载后，可以对比行星在不同日照条件、不同温室气体浓度、不同海洋陆地面积占比下的气温，大型山脉、超大陆对季风、洋流、降水等的影响，一年四季海洋冰面、云层的周期性变化，非常形象生动。此外，每周课程设计里提供给学生的 Virtual Google Tour 的资源，也是挺好地弥补了在线课程无法进行实地 field study 的短板。
香港科技大学 / Mathematical Biology
也是刷的略有功利性的一门课，除了自己的兴趣之外，也有一部分是为了积累些可以推给申请数学方向的学生的话题。有选择性地跟完了整套课程中的部分专题，包括人口结构模型，流行病学的 SIR 模型，数学建模来模拟生化反应中酶的作用，生物信息学中序列比对（Sequence Alignment）的算法。
其中 SIR 模型和自己瞎搞的拓展版本，写了几篇三脚猫的公众号，分别关于 SIR 模型的基础、模拟封控下的奥米克戎传播的野鸡模型、病毒进化趋势，可以点这里、这里、和这里
阅读
天才引导的历程 / William Dunham
最喜欢的数学史作家之一，也许数学史也许就该这么写。
在叙述数学史上的重要定理时，作者没有避讳技术性的论证过程，带领读者追寻阿基米德、牛顿、伯努利、欧拉、高斯、康托尔等人曾经的脚步，一步一步揭开那些美妙定理的发现过程。在这些数学干货中间，作者又毫不违和地穿插了关于伟大数学家的生平背景的叙述，读起来异常流畅。
恩里科·费米传：原子时代的诞生 / Gino Segre & Bettina Hoerlin
读大佬的传记，某种意义上就跟读爽文一样。
从普通的中产阶级家庭以异禀的天赋横空出世，自此就像一颗璀璨的明珠，任何事物都无法遮挡他的光芒。费米究其一生，在理论物理和实验物理中，都留下了浓墨重彩的印记。在生命的最后，保持着对物理学纯粹的挚爱，回归到星辰大海。
在学习理论物理时，接触到的跟费米有关的物理概念层出不穷：统计力学中的费米子、费米面，量子力学中的费米跃迁定则，数量级估算的费米方法；鼎鼎大名的美国费米实验室，费米物理学奖章，费米讲座整理出来的系列物理学讲义，纪念费米命名的超铀元素镄，等等；β衰变中释放出来的鬼魅粒子现在有着一个颇具意大利风情的名字，利用慢中子进行人工诱导核裂变这个研究方向，甚至是早期弱相互作用研究中的一些量子场论方法，背后都有费米的重要的贡献。这些工作令人高山仰止。
而在这部传记中，读到了很大篇幅关于费米作为一个实验物理学家在曼哈顿计划中扮演的重要角色。从建成第一个可控的反应堆 Chicago Pile 1 开启原子能时代，到领导曼哈顿计划的研制出快速终结战争的核武器。作为项目的首席科学家之一，费米心无旁骛的客观理性态度，也是让人了解到了更多费米独特的人格魅力。
我们如何走到今天 / Steven Berlin Johnson
粗看是一部关于发明创造的故事集，主线分为玻璃、制冷、清洁、声音、时间、光6大主题，选材很标新立异。社会问题的爆发、科技发明的产生、人们的意识形态的进步是相辅相成的。一堆看似不相关的新兴事物竟被作者挖掘出一条条串联的线索，虽然不能完全令人信服，但读来也许也有那么点道理。作者对发明创造和文明进步间关系的分析视角很有意思。
复杂生命的起源 / Nick Lane
Nick Lane 教授是真没把我们普通读者当外人。我以为是读个科普，没想到是读了一波加长版的文献综述。
全书雄心勃勃，抛出的问题极其深刻：复杂的生命源于何方？以及更进一步，所有的复杂生命在细胞层面为何如此相似，拥有线粒体的真核细胞是怎样从漫长历史中演化而来？
尽管只是 Nick Lane 教授的一家之言，但是作者论点劲爆，论据翔实，逻辑严密，在各方观点和证据的碰撞中，硬是理出了一条还蛮有道理的演化路径。从碱性热液喷口开始，天然质子梯度为最初的生命提供了能量的温床，到内共生事件后细胞崎岖的演化之路，这些居然和复杂生命的线粒体会是今天的样子、为何复杂生命会有两种性别、为何细胞会衰老及程序性死亡、生命如何在有氧代谢能力和生殖力之间找到平衡、生命又如何在环境适应性与抵御先天疾病间找到平衡等等一些问题，都有千丝万缕的关系。实在是一场非常颠覆的生命科学概念的洗礼。
仿制药的真相 / 凯瑟琳·埃班
一本关于印度仿制药产业链的纪实报道，触目惊心，不敢相信这么魔幻的现实。
对印度人本没有多少好感，但如此明目张胆地欺诈、伪造数据、腐败包庇，何况在千万人生命健康直接相关的制药行业依然能如此妄为，真的是系统性的、从头到尾的、彻彻底底的烂。
更让我大跌眼镜的是，原本印象里业界标杆的美国药监局，竟也是金玉其外、败絮其中，为了政治考量而不顾药物的质量，面对已经曝光的问题不作为、打自己的小算盘，也是变相滋生了印度劣质仿制药泛滥的恶果。
令人寒心的是，尽管有萨库尔、彼得贝克这些勇敢的吹哨人，目前的局面并没有呈现出改善之势。廉价仿制药的巨大市场需求，跟不上潮流的监管力度，还有那些资本家为了逐利而无所不用其极的贪婪，注定劣质仿制药还会不断地来到医生和患者的面前。只能暗暗希望我们国家的药企和监管单位能对得起自己的良心和职责，希望如此罢。
Python 极简讲义 / 张玉宏
说是极简讲义，其实涵盖的内容并不少。对 NumPy、Pandas、Matplotlib 这几个库的讲解很棒，示例也比较丰富。最后机器学习的一章，浅尝辄止，限于篇幅看不到太多。不过总体而言，还是颇具实战价值的一本 Python 初中级教程。
新年的 flag
说好的还是要给自己设一些目标，不管大还是小，说不定2023年就实现了呢？
今年最大的 flag，打算完善下自己的 PAT + MAT 笔试辅导课程。作为一只理论物理狗，虽然数学也差不多可以拿来当饭吃，但是还是更喜欢跟学生分享我所知道的物理知识。2022年没有带 PAT 的辅导，有点心痒痒，今年计划张罗着开个暑期营，不知道能搞出什么名堂，反正我这一肚子乱七八糟有用的没用的知识，只要有人愿意听，我还是挺高兴讲的。当然更好教的 MAT 也不会放下，暑期里应该也会开个营。两套课程的授课内容都比较成熟了，多年来攒出来的教案，就一堆破烂手写稿子。一直说要敲成 LaTeX 格式的电子讲义，希望今年能有点实质性进展。
2022年没有读完任何一本专业书，给2023年留下了巨大进步空间。科普闲书这块，争取把2022年年底败家买回来填书架的这堆书至少摸到三分之一吧。
