Day1 ：两个作业 （1、99乘法表  2、查找指定名称文件并指定输出） 第一个作业 挺简单的  考的是python基础运算 写起来也得心应手 第二个作业是 文件查找 用的是 os库，这个在平时使用中 还是能经常用到，但是遍历的话os.walk还是用的比较少，以后得加强下基础学习。完成作业过程中 感觉作业需求有些不明确 导致有很多小白根本会有很多答案出来，这个我觉得官方还得再严谨些。

Day2：一个作业（1、选手信息爬取）这个也是比较简单的抓取作业，相对于经常用scrapy的我来说，信手拈来，但是写完提交之后 ，发现讨论组里图片居然是400多张，这时候就懵逼了，作业需求不明确导致很多小白同学返工，需要再次请求相册 才能抓取所有图片。这个我觉得官方还得再严谨些，指定抓取需求，指哪抓哪，不然肯定会返工的。

Day3：一个作业（1、选手数据分析）需要进行绘图，这个新知识，学习了一把，感觉也是挺好玩的。数据可视化，能给用户体验达到直观的感觉。作业过程中，发现字体不能加载出来，作业10分钟，字体debug半小时，居然还没有出来，由于时间紧，就没有把瑕疵解决掉，直接提交了作业。

Day4：一个作业（1、选手识别）这个作业有没明白，看了讨论组才晓得，是用paddlehub模型来进行图像识别，中间遇到了很多问题，环境啊，数据啊，翻来覆去的搞了好几遍，真心累。弄完，还是不能够很好的理解这个作业的目的是在哪里，是准备数据？paddlehub模型有啥，一脸懵逼！

Day5：综合大作业 是对前几天所写的代码 进行了一个很好的整理，回顾下这几天所学的知识，其中有个jieba库，什么分词、停词、统计、绘图、词去，之前也没学习过，写完 也是认真的学习了这个库，加深了理解。最后就是情感分析，也是不怎么理解，小白怎么知道paddlehub有多少个可用模型呢，可能还需要好好从其它地方了解下。其中字体不显示又遇到了，最终调试了好久才解决。官方的解决方案还是不行滴，提交个代码层解决方案 定义个zhfont = font_manager.FontProperties(fname='simhei.ttf')  然后在所需要显示中文的地方调用fontproperties=zhfont,例:plt.title(u'top10词频统计', fontproperties=zhfont)。这样就完成整个大作业。其中调试花了很多时间。

几天下来，感谢飞桨团队提供的这次学习机会，我也收获颇多，对百度深度学习的框架有了更多深层次的了解。

感谢大家的阅读。加油！！！