2017.10-写在24岁第一天

过阴历生日有个特点，生日这天常常可能有不同的“奇遇”。前年生日跟好友撞到同一天，去年生日邂逅十月一日国庆节，今年？那就碰上十九大吧。
回首过去的一年，干过不少蠢事，有过不少作死，说过不少错话，仍还是在成长中的小马. 感谢我的家人们，一如既往的关爱我，你们的存在让我在异地时刻都不孤单；感谢身边的小伙伴们，你们的支持和包容给我的生活带来很多温暖和欢乐。

感谢小伙伴们送的蜘（ao）蛛（te）侠（man）蛋糕

关于科研

硕博的生活过去两年了，资质浅薄的我，现在感觉慢慢上道了，希望今年能有一些成果出来。
过去的一年里，好多晚上愁的睡不着觉，面对一个问题，没有自己的idea，或者有了idea，数据库里一搜，已经有人做过了，要么是做了一些实验，发现想法并不work，有的甚至程序都编不出来。更让人发愁的是，关注的问题有个公开数据集，深度学习已经垄断了这个数据集的state-of-the-art，而就自己目前的条件来看，可以借鉴深度学习里面的idea，但不太适合完全转向深度学习这样缺乏数学理论基础的方向，将其作为博士研究课题。一味的发愁哀怨也没用，只能加重心里的痛苦，没有灵感的时候空想也是浪费时间。WOS里搜了一些相关的文献，然后开始慢慢啃，啃的过程中发现不少算法即使在精度方面没有达到state-of-the-art，也能发出paper来，把自己其他方面的优势重点突出来就ok。这一下感觉思维开阔了好多，有了一些想法，然后开始写代码实验，结果效果又不work甚至编不出来，难得感觉光明照进来了，又被实验结果这一盆冷水浇灭了。回到问题本身反思了一下，发现两个问题：一是没有充分想清楚方法的可行性就动手干；二是对自己没有正确的认识，高估了个人能力。反思是一个好东西，常常能在走投无路的时候有新的insight。
这一年在科研上最大的启发是多看文献，量力而为。对自己来说，量力而为尤其重要，在保持问题是前沿的情况下，做自己能力范围的事。

关于个人发展

• 之前总喜欢在新年的时候定具体的年计划，年底的时候发现都是自己哄自己，基本完成不了几项，踏踏实实完成每天列的task就很不错了。计划完不成，一方面是狂妄的高估了自己的能力，另一方面是眼光有限，不一定能看得那么远。记得大一来的时候，一心想着赶紧毕业，立马工作挣钱，在社会里学的东西比大学里学的有用多了，呆数学系毕业除了当老师能干嘛。后来随着课程的深入，发现自己当时的想法真是幼稚。到毕业时候，竟然心甘情愿走数学硕博连读，如果以后自己的小孩让我推荐专业的，绝对推荐他本科学数学，研究生可以根据个人兴趣和社会发展转偏工科的方向，比如计算机、自动化、金融等。数学确实提升人的思维能力，资质浅薄的自己就受益颇多，之前遇到没经历过的事情或需要解决的新问题，经常晕头转向无从下手，现在会做个简单调研，分析一下解决新问题的核心是克服什么困难，要达到什么目标等等，然后心里能有个数一步一步怎么弄，虽然最后不一定就能做好，但是心里踏实了很多，没做好也能有针对性的分析一下是哪里出了问题，从而不断的锻炼思维能力和做事能力。
• 两年前走硕博这条路的源动力是想要留在高校当老师，跟周围的朋友聊起以后发展的时候也是信誓旦旦的说要在高校当老师。然而现在这个“坚固”的想法已经崩塌，这几年社会的发展变化太快了，拿自己曾想做的高校教师来说，个人现在是不太看好目前这种教学方式的，日后可能取而代之的是视频教学，普通高校的一线老师主要承担的是课后辅导的工作。以现在大火的人工智能相关课程为例，吴恩达有免费机器学习公开课，Hinton有深度学习公开课等等，国际顶尖的大牛讲的课程，试问有多少一线老师能拍胸脯保证自己讲的课能超过这些大牛的公开课？所以从获取知识这个角度来说，看大牛、名师视频公开课是一个不错的选择。这时候老师的工作就可能要从目前的在讲台上讲课程内容转变为课后的辅导，因为视频教学虽然能传播高质量的课程内容，但是缺乏面对面的互动，学生有问题不能得到及时的解决，这却是一线老师能给予的。基于自己对于未来教师角色&工作内容的判断，结合个人想做的事和今后觉得有能力做的事，曾经的当高校教师的规划需要重新思考；

几句话总结一下关于高校教师的拙见：没到教师这个位置，也没有处在高层的高瞻远瞩，仅代表自己思考后的观点：①观看名师、大牛们的视频课程是今后主流的基础课程内容学习方式，一线老师更多承担的是课后辅导答疑的职能；②无论发展到什么阶段，教师都是这个社会神圣、不可或缺的职业

• 自己研究的方向是医学图像处理，还赶上了人工智能这波浪潮，的确是幸运儿之一，这个方向的就业前景目前来看是一片光明，所以自己需要做的事就是不断提升个人能力，更好的成为能解决实际问题的人。日后选留高校发展还是去企业发展呢？That is the question.
• 结合自身情况以及目前大环境，去企业发展更合适。如果选择高校，应聘、申请科研项目的时候对方看中的是TOP科研成果，几篇顶会？几篇TOP期刊？照自己做科研写paper的能力来看，这方面实力平平，还剩三年时间圆满达到毕业最低标准线就不错了（今年签证问题错过了MICCAI，希望2018能中一篇）。So, 以自己的科研实力，在当前高校对人才的评估体系中难以吃开。去企业的话更看重的是解决实际问题的能力，很多的科研成果都只能是写paper，离落地差的很远。因此，工程中用的方法不一定是论文中最新发表的方法，而是综合考虑各方面能最有效解决问题的方法，这类方法通常都有已有的，掌握这些已有的方法，这件事在自己的能力范围内。此外，在医学图像处理领域，自己还有的一个优势是对具体业务的理解，感谢导师的牵线搭桥，课题组和医院的一个非常优秀的Group有密切的合作，给我们提供了不少深入医院了解具体问题的机会。

小结一下当前对自己未来发展方向的看法：①近期认真、全力搞好科研，确保按期达到毕业标准；②CSC申请去偏向工程的Group，提升解决医学图像处理实际问题的能力；③深入医院了解临床问题需求，多跟医生请教学习。

随感

• 别把“刨根问底”带到生活交流中。科研中需要并鼓励经常问个为什么，但把这个习惯带到生活与人沟通中，多数情况是让对方无语。。把话聊死
• 多关心国家发展和需求；前段时间看了大型纪录片《辉煌中国》，很是自豪和震撼，短短五年里，国家在很多方面有了质的变化，不少领域已经站在了世界前沿。这也给人才提出了新的需求，今天的中国已经不再需要跟在别人屁股后面走了，而是要走适合自己的路，甚至引领发展。此时也由衷的佩服导师的高瞻远瞩，在刚入课题组的时候，老师就在组会上强调，做科研一定要站在最前沿，多关注TOP group的进展，国家现在不需要跟在别人后面走的科研人员。
  中国到了现在这个阶段，不管今后在高校搞科研还是在企业做技术，如果想要做的出色，都需要以国际前沿的标准来要求自己。水平上去了，所需的资源，房子、钱等自然会水到渠成。小时候在电视上达到很多名人的采访中，关于人生方向选择这个方面，都提到要做国家需要的人，当时还没感觉，觉得当然是啥挣钱多干啥，现在想想，结合个人能力范围，“国家需要什么就做什么”真是非常有道理。趁着年轻，还是要撸起袖子加油干，正如习大大说的：历史和现实都告诉我们，青年一代有理想、有担当，国家就有前途，民族就有希望，实现我们的发展目标就有源源不断的强大力量。国家发展的好，个人才能有好的发展空间。
• 马云&达摩院；由于个人认知的肤浅和眼光的浅短，对阿里巴巴的认识在不断的更新中。最早接触到阿里巴巴是因为淘宝，当时觉得这就是个电子商务公司。随着APP的体验慢慢的发现，这是个大数据公司。以前觉得马云先生是一个成功的商人，听了他一些讲话，现在觉得他是富有责任感和使命感的企业家，对一些事情有非常深刻的认识，对未来有非常高的远见。真应了那句话，能拿多高的薪水，要看你能承担多大的责任。11号云栖大会上马云先生有个发言，讲到了他建立达摩院的初衷。网上看完他的视频后，他演讲中提到的四点自己非常佩服：①阿里巴巴已经不是一家普通的商业公司，我们在这个国家、在这个时代担当有巨大的责任。阿里巴巴必须是一家创造未来的公司，要成为国家和社会乃至于世界创新的发动机。这种定位注定了这个公司的不一般；②他给研究院起名为“达摩院”，没有效仿**研究院、实验室等这种类型的名称。这也彰显出这个研究院的发展理念，可以借鉴优秀实验室、研究院的发展模式，但是不盲目效仿，要建立适合阿里巴巴，适合当今时代的研究院；③Research for fun? No! Research for profit? No! 跟学术大牛交流后，他得出的观点是Research for solving problems with fun and profit! 有这样的洞见真是令人佩服；④人工智能vs机器智能。人工智能现在是最火的领域，人才短缺，大量资金涌入。平时人们闲聊的时候，可能不管懂不懂都要提上几句。他在演讲中提到：人工智能，机器应该像人一样会学习，而不是和人一样思考，人类对大脑只认知了8%，让机器向我们学习也学不到哪儿去。这点我个人深表赞同。人工智能并不是要让机器来模仿人，而是让机器有自己的“智能”，即机器智能。用机器智能作为目前大部分算法的总称更为合适和准确。
• 《谁动了我的奶酪》，高中时候学校给每个班发的书，结合自己职业规划的变化过程，里面的观点在自己身上非常适用。除了变化本身，没有什么能恒久不变，紧跟时代发展，顺势而为！