摘要:如何规划博士生涯,怎么读博士,博士怎么找方向,如何规划计算机博士生涯,怎么读计算机博士,计算机博士怎么找方向,如何规划深度学习博士生涯,怎么读深度学习博士,深度学习博士怎么找方向。
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抽出一点时间来,熟悉下学校博士生的各项任务,包括发表论文要求、毕业论文要求、参加科研活动的要求、导师的性格喜好及科研要求、中期考核要求、开题报告要求,甚至包括学校及导师的各种学术资源等等。/硬性的、有时间要求的工作约提前完成越有利。/说做什么事情没有时间,首先不是时间的问题,而是个人态度的问题或者偏好的问题。/
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我在之前的文章里讨论过,出国读博士,可能特别大的一点收获不是研究、而是生活方面的:相比国内三点一线的典型学生生活方式,一般而言出国读书的你会有更高的奖学金收入、需要独立安排自己的衣食住行、会有车和更大的活动范围、休闲娱乐的时间也会多一点——这就意味着你会像这个社会上的大多数人一样,在20出头的时候开始独立生活。
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博士四年时间,说短也不短,但是对于很多博士生来说却远远不够用,很大的原因在于没有规划好自己的时间,跟在时间后面跑,而不是让时间跟着自己的节奏走。/平时大量的文献阅读和实验练习能够会为自己今后的研究打下扎实的基础,因此他也一直保持着每周跟踪最新文献的习惯。
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交流,做一个不寂寞的博士/科研是场马拉松而不是短跑/别害怕偏离你的计划,勇敢的接受不确定性。/有了大大方向之后就要善于抓住那些中途闪现的灵感,说不定那就是你进阶的敲门砖。/
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钻研期刊特点、与审稿专家对话。每个期刊都有自己的风格,“迎合”期刊的要求是发表论文的重要功课。美国高校的资深教授通常要求学生将其领域的所有期刊都罗列出来,并要求他们对期刊的风格(比如主题选取、数据处理方法、文字表达方法、篇幅、投寄方式或地址、期刊的读者、排名情况、出版单位、影响因子、引用率等)进行比较、分析、讨论。/学术论文写作的前提是对本学科的发展历程有清晰的认识,能够同时进行纵向与横向的比较。纵向比较就是分析学科本身的发展历程,一般情况下短时间内看不出规律,但放眼10年、20年,甚至50年、100年就可以发现其中的规律;横向比较就是将本学科与其他学科的发展进行比较,认识到本学科目前所处的地位与社会贡献。/如果他们在学术的基础环节跟不上时代的发展,则意味着他们的研究潜力不够,有必要投入更多的精力在文献的阅读与理论模型的构建上;如果他们对自己的未来一无所知,也不会制定自己的学术职业规划,这就要求他们不断地通过学习进行改善,如果仍旧做不到则可能需要考虑转行;如果他们无法通过论文的写作甄别,则意味着他们需要重新设计职业规划;如果他们不能通过审稿专家的甄别,则意味着其仍旧无法得到读者的认可;如果他们不具备基本的抗压抗挫能力,则意味着他们的学术毅力不够坚强,转行可能是一种可行的选择。
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当然如果有棋逢对手的人全程跟进讨论,那是快乐无比,也会收获很多。但是现实是,博士生往往没有人讨论,几乎一人一方向,一人一课题。对于大多数人而言,实在是知音难求。
应该就是通常所说,追求真理过程的孤独与苦闷吧。这份孤独与苦闷,源自脑力活动的规律。即对脑力活动对交流的渴望,或者叫做创造来自于思维的碰撞。而你一个人没有谁可以碰撞。/,以上是博士写论文的重要性,和必要性。博士生涯中,你的知识广度与深度,与你的论文数量和质量是成正比的。论文越多,说明你的知识越广,论文质量越高,说明你的知识越深/ 1.科研交流,也是搞关系的一种。关系越广,学习机会越多,获取的知识也约先进。/知识不是精确的实验数据,也不是某种优化模型时用的trick。还是那句话,不能发论文的实验不做,这会影响获取知识的进度。为了高效获取知识,适当的预估一下实验结果也应该是可以的(自己承担风险),不然文章不出,哪里有大牛的指导意见呢?/兴趣是思维活动,思维的特性是发散。因此,应该将兴趣固定到论文上。因此,还是那句话,与论文无关的知识不学,与论文无关的兴趣坚决扼杀。有关无关是一个判断,体现了一个博士生对研究问题的分析判断能力。/不以"发现知识,追求真理"为目的读博士。那是因为好多帖子会说博士为了探索知识,追求真理。这导致了在高大上的目标感召下,年轻人头脑发热,实验有点进展就觉得快找到了真理,失去了博士期间的规划,浪费时间。也有人会因此盲目的选择读博士,浪费自己的生命。
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从入学那一刻起就牢记,你什么都不是。/学术研究的现状,尤其在中国,就是这样残酷:做不好实验,发不了论文,你就滚蛋,没人会救你。/教科书和论文是最好的老师,在他们面前人人平等。/读了博士,夸张点讲,你就不是人。人都有七情六欲,人都喜欢睡懒觉,人都喜欢吃好吃的,人都喜欢扔下工作去做自己喜欢的事情。如果你工作了,你抑制自己这些本能的动力或许来自于绩效考评,来自于下个月的零花钱额度,来自于老板那双贼溜溜的眼睛。可是大部分博导并不会像企业老板那样对你严加看管,或者即使管你,毕竟跟劳务聘用关系基础上的约束力不是同一个等级的。那读博士的时候你要强制自己尽量远离这些本能,就只能靠前面两篇文章所说的极强的自制力等品质。不要抱着侥幸心理,觉得我就玩这几天,耽误几天的实验,没事。读博士最理想的状态是你的脑袋里始终充满了学术那些事,从睁开眼睛到睡着都这样,那你才能保持对学术最高程度的敏感性。先不说有些实验在有些步骤上一旦停下来就算彻底报废了,所以你必须每天守在实验室。就是有些可以在某个步骤停下来,然后过几天重新启动的实验,你的敏感性降低了,你做实验的手感减弱了,你的脑袋里还残留着度假期间的欢愉,心时常从实验室飘到那美丽的沙滩,那你不把实验搞砸了就算撞大运了。所以读博士期间,能不回家就不回家,能不旅游就不旅游,能不腐败就不腐败,能不逛街就不逛街。/你要在中国读博士,要在中国做PI,很多方面要比在国外辛苦得多。但你是木头人,是机器人,你不知道辛苦,不懂得艰难,不理解辛酸,不需要休息,你唯一的任务就是埋头苦干。/仅仅以养家糊口,名利双收,拓展人脉以及晋升职位为目的的工作根本谈不上是事业(career),那只是职业(job)。事业必须是没有上下班的界限,没有退休的概念,少了它你的灵魂就会枯竭的那块玉石。你的事业在别处,那就现实一点,尽量混个毕业找份工作,去支持自己一辈子的事业吧!/把文献从头读到尾是很愚蠢的做法。除了必须精读的几篇顶级综述,以及为了学习论文写作而解剖的几篇研究论文,大部分论文只要读通abstract,扫一眼图和表格,把自己用得到的实验方法摘录下来,再看看人家引用的参考文献有哪几篇可以为我所用,就够了。能用一句话概括论文的核心 idea和结论就记在本子上,否则就划出来留待日后翻阅。
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智商要高。要成为一个博士,最早有著名中国人民大学的肖前教授曾经讲过,读博士,先到达到半个博士,这实际上意味着入学的博士生已有相当强的研究能力,这是对智商的要求。现在博士生的数量多了,但是,必要的智商要求还是需要的:如在硕士期间经过严格的科学研究的训练,概念清楚,有较好的概括能力、语言表达能力和逻辑推理能力。/情商要高。读博士会面临各种问题,师生的关系,同学的关系,论文与发表的关系,甚至是原以为不行的同学都发表了很好的论文,而自己发表不出来,而且投了很多次稿。还有的导师不管,还有的是导师管得太厉害,不同的导师有不同的风格,都需要面对。在读博期间,家里也可能发生某种重大事件,都需要从容面对。情商不高,也不要读博士了。不然读博士,就是痛苦。不怕打击。这是指在读博过程中,如果遇到非常重大的问题,也要经受得住考验,而不能想不通。甚至更换导师,也要想得通。实在不行,我可能放弃读博士,同样也有美好的人生。特别“双一流”大学的博士要求更高,论文更难完成,特别博士论文使用教育部平台送审等等。
世界上没有绝对的公平。害怕打击,就不要读博士了。
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必须有较少的物质欲望。读博士可能成为高收入阶层,但并不必然如此,那些以为有了博士学位就等于有了“金饭碗”的人报考博士前应当三思。/其四,必须有较强的自制力和“自我规训”能力。这种能力可以免除你对导师的过分依赖和期待,从而保证你在现有体制内最大化地发挥自己的潜能。/其五,必须具有较好的英语或其它外语水平,特别是阅读水平。无论是文理科,外语不行在当下中国基本没有学术前途。/博士生一般被分为三类:一是不用交学费,并且每月能得到300元~400元生活费的;二是名义上要交学费,但实际由导师支付,没有生活费的;三是自行承担3万元左右的学费,生活费由导师“看着给”的。远潇说,无论哪一类,生活都是很清苦的。他曾遇到一位博士生到修鞋匠那里修一双破了一条四五厘米长口子的皮鞋。“‘穿着朴素、身体孱弱、30岁左右’已经成了博士生的共同特征,大学校园里符合这个条件的,一问就是个博士生。”/多数博士生在坚持在奋斗,也有博士生最终选择了放弃。与邱文相比,他的一位硕博连读的同学就没有他的毅力了,这位同学今年申请参加硕士论文答辩,拿了硕士文凭就离开学校。邱文介绍,不脱产的博士生选择放弃的更不乏其人。“有些导师没有课题,尤其理工科博士生如果没有导师的课题依托就很难做出论文,有些坚持一两年看不到希望,就只好放弃”。一方面是博士生清苦的物质生活、沉闷的研究环境和难以预期的毕业时间,另一方面却是日益严峻的就业环境。远潇说,一些人对博士生存在误解,以为这些高学历的知识分子生活会很舒适,而实际上,博士生面临的现实远不如局外人想象的那般美好。/“三位一体”来形容:一个狭小的床位、一个固定的机位、一个随便的食堂座位,加上一个瘦弱的身体。/一个打算攻读博士学位的人,就应该给自己树立一个很高的目标。李开复想告诫博士生远潇:读博士不是一件轻松的事,切忌浮躁的情绪,而要一步一个脚印,扎扎实实地工作。也不可受一些稍纵即逝的名利的诱惑,而要200%地投入。也许你会疲劳,会懊悔,会迷失方向,但是要记住,你所期待的成功和突破也正孕育其中。/一般大公司、尤其是IT类的企业在挑选本科生或者硕士研究生时,尺度是比较松的,即便有的硕士没有太多学术上的造诣,但只要拿出做过的像样的项目,一般也是会被认可的,但对博士就不同了。李开复说,他在招聘博士时会仔细阅读应聘者的博士论文,因为对博士的水平评判就全靠这篇论文了,博士论文如果没有新意,或者观点方法陈旧,即使应聘者有再多的实践能力,做过再多的项目,也得不到认可。
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向定方向的老板要几份文献或关键词。老板既然给你定了这个方向, 那他肯定是事先曾从某个地方了解的, 然后根据这些线索先到中国期刊网上去查,国内经常发些对国外新进展的综述性文章, 虽说国际上一般是由期刊向大牛约综述性文章的稿, 而国内不大规范、 常常由一些学生为了毕业而凑出来,但实在也是很有用的。
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博士生活到底是什么样的呢?从表面来看,是无尽的学术研讨会、交流会、报告会,是马不停蹄地看文献、写论文、做项目/很多博士生为了追求“高产”和“发C刊”的目标,陷入了错误的怪圈,即看到东西就想马上写,写了东西就想马上发,而在此过程中,其往往会忽视对问题的深入思考、对文章的反复打磨,最可怕的是,长期以往下去,会让自己的心也变得焦躁不安,这是做学术最忌讳的问题之一。/当今有很多人写不出东西,更遑论写出好东西,这实则是学术研究者的一大悲哀。一个无法通过写作来传达自己智慧的人,我不能说他不适合搞研究,但他一定不是一个合格的研究者,更做不成一个完美的学术研究者。虽然我也还在学术写作这条路上不断探索,但长期的经验使我明白,一篇好的论文一定是经过千锤百炼的。任何精品都并非一蹴而就,写作亦是如此。我们只有经过千百次的自我推翻和打磨,才能实现破茧。我常常和人提起的一句话是:“好文章不是写出来的,而是修改出来的”,这是我实践得出的真理。我在某CSSCI刊物上发表的第一篇文章,是耗时一年半的结果。从内容到格式,从语言到标点,从框架到逻辑,无一不耗费了我巨大精力。不过,身体上的累对于我而言从来不在话下,痛苦的是在每次修改中,我都要为之实现心理上的“破茧”,自我推翻和建立的过程并不好受。要写出能为世人传颂的学术佳作,一定要经受住身体和精神的双重打击,勇于自我推翻,更要勇于自我重塑。/最后,表达和交流也是博士生的必备技能。学术要避免闭门造车,一味钻在自己一方天地里的人也是搞不好学术的。学术研究的一个很大魅力在于学术碰撞。正所谓“一千个读者就有一千个哈姆雷特”,从某种意义上来说,对学术问题的探讨,尤其是对于新问题的探讨,是允许学术争议和不同学术派别存在的。要想推动学术事业的进步,就需要专家学者的研讨,这也是学术研讨会存在的意义。“在学术中交流观点,在学术中碰撞思想”,因而我们要提高自身逻辑能力和表达能力,在学术研讨会中清晰地阐明自己的观点及支撑该观点的理由,论证观点和思路的合理性。同时,还要认真聆听同行的见解,相互交流和切磋,从而形成正确的学术理论,服务于实践。/总而言之,博士生活应该做到四点:静心、打地基、提高写作能力和学术表达能力。应当注意,这四点是同步的过程,也是循序渐进的过程。
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研究方向可以具备一定的应用前景。现在国家越来约倡导科研成果的转化,如果不能在理论上有所造诣,能够往专利成果方面转化也是一条不错的出路。/同样一个课题,谁能高质量完成、发表高水平文章就会得到重点培养,资源也会得到倾斜。对于导师来说这个文章是张三发表还是李四发表一点都不重要,重要的是文章的发表。因此大的课题组里“马太效应”非常明显,优秀的越来越优秀,不行的越来越不行。/一等学生把导师没有安排的事情做了,把导师之前想发表而没有发表的期刊发表了,这是导师的“座上宾”,让导师引以为傲的学生;二等学生把导师交代的课题高质量完成;三等学生是导师交代的事情整不明白,拖拖拉拉。/最怕的是那种没本事还整天事事的学生。比如,导师问你任务完成的怎么样?如果你没有完成,那就低调点,委婉些,哪怕说一句:老师不好意思,我这段时间状态不好,没有完成。老师也会理解。最怕的是你笑嘻嘻地给老师说:“我这几天在玩,没心情工作!”/
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陈谐认为焦虑在某种程度上比浪费时间更严重,不如该吃饭时候吃饭,该睡觉的时候睡觉,该处理其他事情就处理其他事情,按部就班的来。/你看我本人就是一个很张扬、很傲娇的性格,虽然性格本来就有天生的因素,但也因为在普林斯顿,我从一开始就是被当成一个年轻科学家在对待,在那里我觉得很受尊重,我也不怕跟导师或系里其他教授进行学术争论,这让我的个性一直保留得很好。但对比在国内,我觉得学生会乖一点,我需要很费劲地告诉学生说,你要学会吵架,你不要什么都信,你不要再盲从权威,不能受了委屈也不敢去说什么(当然,也不排除有些人把一点小事当大委屈)。简而言之,我认为你要为自己负责。/如果你决定做科研的话,这五六年里你就要意识到,过了这个阶段我就要在学术上成人了,你应该是一个独立的人了,要有自己的想法,要有自己的观点,这个过程其实是挺难的。我在博士初期的时候,导师跟我说,你做博士不是要学习解决问题,而是要学习问问题。/我发现跟香港的学生相比,内地的学生太娇气了,虽然他们也觉得自己的工作学习时间很长,但是大都效率比较低。这个娇气还体现在“不去思考”,动脑子其实是很累的。我经常跟学生说,做科研,首先要把自己养成具有侦探的特质:发现现象,寻找证据和线索,进行逻辑推理,验证,还要有想象,最后找到凶手。不排除你有可能找错凶手,但是至少你要有这一套训练过程。所以,在读博期间,一定要训练好自己,让自己拥有一个学会思考的脑子/
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你需要确保你对第一年和第二年的课程材料有一个扎实的理解。除此之外,你还需要掌握必要的研究工具。/你需要尽早养成阅读学术论文的习惯,最好是在你完成所有课程之前。当你阅读那些学术论文时,训练自己批判性阅读是很重要的,也就是思考改进论文的方法。。/永远不要完全孤立地进行研究。作为一名博士生,你很可能是这个专业的新人。在这个阶段,与广泛的研究团体保持联系并从与其他研究人员的交流中受益是非常重要的。你可以这样做:/ 首先,和系里的老师谈谈。第二,去参加研讨会,学会做一个批判性的听众。第三,与你的同学组成学习小组或阅读小组,不管有没有教师的参与。你们应该试着互相帮助走出这里。你可以组成一个小组来阅读和讨论共同感兴趣的论文,阅读和评论彼此的论文,并相互提供安慰和支持。/即使你尝试了上面的所有方法,有可能你仍然还在努力寻找一个合适的论文主题。如上所述,从吸收者到创造者是一个艰难的转变。会有很多错误的开始。你可能花了几个月甚至几年的时间在某件事情上,却发现有人已经写了关于这个主题的文章。如果是这样,不要认为你的时间浪费了。你从这个过程中学到了很多,当一个好的想法出现时,你从这些失败中学到的所有知识都可以很容易地投入使用。你可能会觉得博士学位真的不适合你,但是如果你认为博士学位是你想要的,你需要坚持不懈,不断尝试。祝你好运!
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因为国内还没有开始研究。另外,全同态加密的那篇著名文章,被人认为是很难理解的。所以很多人都没有涉足。/我恰好是一个喜欢往人少的地方钻的人。而且我觉得这个主题有啃头,我想至少等我博士毕业后我依然可以继续研究。事实证明确实如此。于是决定选择这个方向。/其实我觉得,选方向蛮重要,但是更重要的是坚持该方向的研究。/ 一定要选最“时髦”的,也就是最前沿的,过了气的没必要选。/研是有时间期限的,热点一波一波。选择刚出现的方向,使得大家都站在一个起跑线上,相对公平。研究空间也比较大,可做的东西多。而且需要阅读的论文数量也相对少。/一定要在这个领域最顶级的几个会议上,去了解一下这个方向。其实往往是在这些顶级会议的论文中发现方向的。在密码学领域的顶级会议,例如美密会、欧密会,这些会议的论文集,都会为新出现的方向开辟出专栏。
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与导师或者相关领域学者交谈/阅读文献。自己尝试查找最新的出版物和期刊文章,在进行时可以问自己一些问题:文章研究有留下任何未解决的问题吗?是否缺少研究内容?这项研究的前景如何?/找到博士项目的资金都在哪里。根据学科的不同,大学或研究委员会通常热衷于资助博士研究某些“优先”领域。如果大家在制定研究方向的时候,选择这些领域意味着同学们拿到奖学金和资助的机率将会大大提高。大家可以通过以下渠道查找博士项目研究的“优先”领域:一些院校和机构在其网站上列出了这些领域,称为“研究小组”或“研究中心”。查看想要入读的大学当前博士生项目,看看是否有资金提供。询问您的导师,他们是否知道该领域有什么新兴研究方向正在吸引资金提供者的额外关注。协作的跨学科项目可能能够有办法得到其他研究方向的资助。虽然了解这些优先领域很重要,但不一定要让它们支配你对研究方向的制定。
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保持主题切中要害。关键是要确保大课题可以恢复为一个中心研究问题。在决定你的博士论文之前,先征求专家的意见。与博士生导师定期联系很重要。在决定要申请博士的那一刻开始,确定博士的研究方向/课题就是你要攻克的第一个难关。
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群友:怎样才算好的方向?思晢:能出成果。/思晢:出不来成果,有两种可能,一是这个领域发展较为成熟,一是这个领域没有较大研究价值。选什么方向,要多读文献再确定,方向如果选不好,出成果困难,也会影响到就业。/思晢:师兄的建议可做参考,但也要慎重。群友:是的,所以很纠结,但是看了这么长时间这方面文献,不想轻易就放弃。我的一个师兄自己就换了三个选题,所以延期了。老换来换去也不好。
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我发现很多人,包括我的父母和很多朋友,都对读博只有十分抽象的认识。人们往往会认为读博的重点在于“读”,是去接受一个更高程度的教育,因此读博的过程无外乎是单纯以一个学生的身份去读更难的书,学习更艰深的知识。但事实上,从一般的博士培养项目上来看,学习现有的知识往往只占四到六年读博时间的 25%,更多时间,博士生们则是坐在办公室或者实验室里,埋头苦想来发现或者发明人类不曾知道的知识以及技能,从而扩充人类社会现有的知识储备。这个过程并不是课堂上的一对多的传授过程,而是充满了讨论和高强度思考以及各种失败的尝试。
博士生们面对的工作往往对人的要求都很高,而且因为是脑力工作的缘故,即使在离开办公场所后,也很难停止思考。所以,当工作和生活很难分开时,如何管理好自己的个人和社会生活就变得十分有挑战性。
当然我们要理解 Andrew 已经当教授二三十年了,很多具体的研究工作他自己并不会做,而是交给自己的学生和博士后来做,所以他对研究的细节并不是很了解,只有一些宏观的想法。
我开始认为 Andrew 是一个坏人,一个只知道找学生要成果,不能提供任何帮助,而且在
我把这些想法跟 Andrew 说了后,果不其然他觉得这些反直觉的结果一定是我哪里做错了,让我一定要找到一个方法来解决这个问题。这是非常典型的和 Andrew 讨论问题的情况,就像我第二年一样,他会根据自己的经验和直觉来判断一个结果的对错,但是很少给出更具体的建议。
其实做研究到现在,我已经意识到有时候科研就是会到瓶颈期,就是会有一个很难的问题横亘在你面前,让你短时间内找不到解决的方案。对于还没有发表论文的博士生来说,这是最难熬的一个坎,因为你有必须要解决它的必要性和紧迫性,
几乎每个读博的人都要经历的另外一件事,就是参加学术会议。在会议里,每个人都会展示自己做的研究,并且和世界各地的同行交流各自的成果,是一个很好的提高自己的曝光度和建立人际关系的机会。
因为我很清楚我做的工作里的弱点,而很担心大家会揪住这些弱点不放。但最后我发现,虽然参与会议的教授们都是业界大佬,但是每个人也只是专长于自己的那一亩三分地,对其他领域的细节并没有那么了解。不知道为什么,这竟然让我内心也好受了一些,因为我发现,即使再厉害的人,他们的知识面也有很大的局限性。
公众号:科研岛
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对于博士生而言发表论文的重要性已经不需要强调,在当前的大环境下,博士毕业门槛水涨船高,导师对博士毕业论文终身负责。没有导师愿意拿自己的学术生涯开玩笑,要求只会越来越高,博士发表论文首要的条件也是达到毕业的要求以及为之后从事工作或者博士后奠定基础。
对于想要继续从事博士后的同学来说论文作为学术界的硬通货,学术界对论文的要求会更加严格。各高校在招聘博士后时,通常都愿意选择具有学术潜力的博士,而学术论文就是科研潜力的最佳体现。
曾经读研的时候,师兄找我一起做了一个铁二院的外包项目,师兄负责产品需求的设计部分,我主要负责客户端的实现。使用的技术栈是:html+css+js+php+C++,本质上就是在客户端嵌入IE,这个项目前后花了五个月的时间,最后师兄拿了4万,而我分了2万。
公众号 Paper King
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计算机领域在近十年随着机器学习,尤其是深度学习的蓬勃发展,越来越多的研究者将精力放在如何提高机器学习模型的性能上,模型预测的高准确率也使得大量的落地产品出现。一个基本的原理就是数据越多,模型也就越准确。这使得数据成为了一种财产,成为各大互联网公司的核心机密。同时由于数据隐含个人身份等敏感信息,国家层面也陆续出台了隐私保护法。由此产生的数据孤岛现象使得大量的数据(据推算全世界数据的90%以上)无法享受到机器学习带来的的红利。
隐私保护技术和机器学习的结合便成了大数据,物联网,机器学习的语境下的一大技术发展趋势。
最近拥有突破进展的安全多方计算,联邦学习,区块链等方向都是有希望成熟解决这一问题的途径。
我的本科和研究生都是学习电子通信相关的专业,主要掌握的技能为绘制调试电路板,编写硬件代码,以及通信系统中基带模块的设计与测试。随着通信领域理论不断完备以及市场需求的内卷,计算机领域的高速发展,通过一定努力转到现在的专业及方向也是我不断反思及规划的结果。
公众号机器之心
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http://karpathy.github.io/2016/09/07/phd/
排他性。很少有人单独成功做到顶级的博士项目。你将是加入一个由数百杰出个人组成的团队,相比于公司可能是数千人组成的团队。
最大化未来的选择。加入博士项目并不是关闭了一些出路或减少了未来职业/生活方式的选择。你可以选择走一条路(PhD→其他),但并不只是一条路可走(其他→PhD→学术/研究)。个人成长。
放弃。我也想说一下可能存在的消极面和失败模式。PhD 是一段非常特殊的经历,有大量的人会放弃。你将不可避免的发现自己做起来特别难(特别是该交论文之前)。你需要适应这些痛苦,并有足够的心理耐力和决心处理这些压力。有的时候你可能会过的不知道今天是周几,吃厨房的剩菜剩饭。在一个美妙的、阳光明媚的下午,翻动 Facebook 照片你发现朋友们拿着比自己多 5 到 10 倍的薪水享受着异国旅行,你要一个人坐在实验室精疲力尽。
导师关系。导师是极其重要的人,会对你的博士生涯产生重要影响。理解这个关系的本质是很重要的:导师与学生之间是一种共生关系;你有自己的目标,想在博士阶段出些成果,但是导师也有他们的目标、约束,他们也要考虑自己的职业发展。
除了tenure 之外的其他变化。还有很多需要注意的变化。一些导师比较随意,另一些对待师生关系则比较专业谨慎。有些人会试图影响你的工作细节,有些则会放开手让你自己去做。
阻力。我还想提一下你的导师绝不可能是一贯正确的。
整篇论文都应该围绕这一核心贡献精准地展开。尤其是不要有任何额外的无价值的扩展,也不要裹带任何其它东西。因为我觉得论文的贡献越多越好:两个贡献好于一个贡献。不幸的是,这是一个非常彻底的错误。第二个贡献是微不足道的/可疑的,它稀释了这篇论文,分散了注意力,而且也没人关心。
常见的错误:洗衣清单(laundry list)。洗衣清单是应该避免的一种非常常见的错误,它看起来像这样:「这里有一个问题。现在为了解决这个问题,我们首先做 X,然后我们做 Y,再做 Z,之后再是 Y,就得到了我们的结果。」你应该竭力避免这种结构。每一个点都应该得到证明、给出动机和解释。为什么你要做 X 或 Y?有没有替代选择?其他人做了什么?可以说这样的论文很常见。你的论文不是一份报告,不是你做过的事情的枚举,也不是你的按时间排列的笔记和实验的某种格式化的翻译。论文是对于一个问题、你的方法和其背景的高度处理过的和高度聚焦的讨论。它应该能教给你的同事一些东西,它必须要能证明你的步骤,而不只是描述你做了什么。
据说一个博士生有三个阶段。在第一个阶段,一篇相关论文的引用你大部分都没看过;在第二个阶段,你能认出这些论文;在第三个阶段,你已经与所有论文的第一作者喝过一圈了。
公众号 新智元
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在什么情况下,我应该去申读计算机视觉领域的硕士或者博士?选择读硕士或博士是一个重要的决定。我认为,如果你有信心要将研究作为事业(在学术界或在企业实验室中),那么选择去读博士学位就是有道理的。
公众号:AI算法与计算机之美
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如果你去了不好的学校读博士,有以下蛋疼的情况很可能发生: 1. 你老板经费不足,你做图像或者语音,你们组买不起GPU,甚至老板都不愿意租GPU,那你博士的成果基本不可能在你工作的时候放到产品。 2. 陷入自我怀疑,焦虑,信心崩溃。博士还是一个特别需要在入门的时候,有老手带一把的职业。从我这三年的观察,我发现博士往往会两级分化,一边是正向反馈,越发越有自信,即使被拒了也相信明天。另一边是负向反馈,总是投不中,或是总是无法迈出第一步,导致自己无限的自我怀疑。 3. 你老板直接把你当劳动力了。这点在中国高校基本总会发生。很多老板所谓的博一博二做工程锻炼对未来的科研有帮助,真是一个善意的谎言,工程能力和科研能力虽然有关系,但是十分微小,甚至于你把实验做好了和你把论文写好了仍然道阻且长。
如果你去了好学校读博士,很有可能发生的是: 1. 老板给你站台,工作极为有影响力,甚至在一些单盲的会议,录取都变得容易。这点不好展开说,不过大家都明白,尤其有了arXiv,双盲已经很难。 2. 像其他答主说的,你有实习机会,或者工作机会把自己的东西做到工业界系统里面。 3. 毕业好找工作。学术圈还是比较认学校以及老板声誉的,如果想去学术界深造,真的一个好大学博士非常非常好。
公众号:学术橙
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对于计算机学科来说,去企业找个工作还是相对容易,而且一般工资是高校的好几倍,但是还是很多计算机博士归国将高校作为坚定不移的选择。笔者也采访了不少计算机归国博士,就他们选择高校的主要原因可以归纳为以下几点:(1)高校工作时间、工作形式相对自由,特别是对研究方向也相对自由;(2)去高校,拿到长聘教职,工作稳定;(3)认为去高校出成果是在为自己打工,而去企业是为别人打工;(4)年龄问题,认为去公司拿不到管理职位,搬砖又搬不过年轻人,而去高校,正是成长的黄金年龄。
如果海外博士回国找教职,主要存在三种情况:(1)拿到国家青年人才计划,一般的985学校(除了top2)都是给带编的正教授、博导职位,一步到位。待遇的话一般年薪给开到70万左右,安家费分为学校、地方和国家,一般也能达到200万,科研启动经费是学校按国家1:1配套,一般学校也能总共达到600万左右,高一点的招聘启事上已经能达到1000万。(2)没拿到国家青年人才计划,学校给予校级人才计划,多数学校给的职位是正/副研究员,年薪在40万左右,并配有一定的科研启动经费,对于没拿到国家帽子而又想入职高校的群体,是个不错选择。(3)预聘制助理教授/副教授/副研究员,年薪一般在25万左右,一般是3-6年合同,需要有文章,教学,基金项目方面的考核,也就是大家说的非升即走。大家可以看出,有帽子和无帽子,差距巨大,如果成果在不断累计,可以冲刺国家青年人才,是个不错的选择,如果成果累计速度不行,找个合适位置回去占坑也是个选择。
工业界 对于计算机博士来说,工业界选择的余地较多。主要包括以下三类情况: (1)一些大厂的研究机构,这些研究机构承担一些学术研究和业务工程,例如阿里达摩院,腾讯AI lab等。 (2)国内互联网行业,包括华为、百度、阿里、字节、拼多多等。待遇肯定是因人而议,但是普遍都偏高。例如华为的天才少年薪资基本在200w左右了,其它大厂开的special offer也较高,周围同学博士一毕业回国基本都能拿到65w-90w,而且如果在北京的话,一般博士都会解决户口。 (3)国内一些初创公司,一些初创公司为快速发展,经常开出一些较高的offer来与互联网大厂抢人,也有不少博士加入初创公司的原因是看好上市,一旦上市,身价上涨不少。
公众号:新智元
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首先,我们先搞清楚深度学习和强化学习分别是什么?深度学习是通过大量数据来训练计算以定位模式,然后使用该模式对新信息进行预测。图片比如训练深度学习算法来识别照片上的猫,可以通过数据投喂数百万张包含或不包含猫的图像。然后,程序将通过分类和聚类图像信息来设置图案。这些图案将通知一个预测模型,该模型可以根据一组新的图片进行检查,并根据使用训练数据创建的设计来预测它们是否包含猫。图片强化学习是一种自主的,自我教学的系统,基本上是通过反复试验来学习的,更像是人类个体学习新事物的过程。就拿小时候学习骑自行车这件事来讲,摔倒后,你会慢慢积累发现有效的方法。强化学习同是如此,它执行任务的目的是优化奖励,换句话说,它是通过学习来实现最佳结果。可以说,深度学习和强化学习是学习的两个系统。同时,深度学习和强化学习并非相互排斥,就比如深度强化学习就是深度学习和强化学习结合的产物。
还有你不能用现在找工作的行情来推测你读完博之后的。这几年越来越多研究生涌入这个领域,这个领域的门槛会越来越低。五年之后,同样的一个计算机视觉专家就没那么厉害了,因为这个领域可能已经商品化了,然而强化学习会在那时有较大的发展。
公众号 机器学习算法与Python实战 https://mp.weixin.qq.com/s/HpLln7ESPh1O_7l-cjqSHA
公众号 新智元 https://mp.weixin.qq.com/s/H2AvxfUkqnjCCr28YfqNGA
自己不是一个优秀的学生,实验室也不是一个优秀的实验室,所做的主要工作就是重新使用现有的方法为不同的领域,例如使用一个 ResNet 用来做医疗成像,或是基于Transformer的音乐分类。
和其他人相比,他自认为严重缺乏数学背景知识,即使努力阅读,也经常立即忘记那些实际上并没有用到的概念,甚至都不会计算矩阵的秩是多少,更不用说如何使用它了。
看来每个人的博士生涯都很难过。进入工业界是我做过的最好的决定。“我找到了 x 模型,并把它应用到问题 y 上以得到更好的结果”正是公司所看重的,能够解决问题的人才。
公众号:深度学习技术前沿
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至于Transformer,虽然目前还处在比较兴盛的状态,然而它的上限也是明显的。除了更快的信息交换,似乎这种模型并没有体现出显著的优势。问题是:CV任务真的需要频繁而快速的视觉信息交换吗?遗憾的是,学界依然沉浸在“先将所有任务用Transformer刷一遍”的廉价快乐中,鲜有人愿意思考一些更深入的问题。
因此,我特别希望初学者不要看到一个热门方向就一拥而上,而要冷静地思考这个问题:如果全世界都知道这个方向火热,那么你的研究要想脱颖而出,就必然有某些过人之处——比如你有特别多的卡,或者你有丰富的PR资源。否则,很可能还是捧红了别人的文章,浪费了自己的时间。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/469071041
第一年 调整安顿,安心上课 约见导师,安排科研 复习考试,泛读文献 第一学期里程碑1: 进入科研状态 探索课题,发现兴趣 初定课题,深入文献 调整课题,导师沟通 第二学期里程碑2: 初步确定科研方向 第二年 确定课题,整理文献 综述论文1撰写 论文投稿,准备中期 第三学期里程碑3: 1st Paper submitted 撰写中期,开题报告 中期答辩,修整课题 研究规划,化整为零 第四学期里程碑4: 通过中期完成开题 第三年 开启Work 1,数据收集 数据分析,模型调整 论文2撰写 第五学期里程碑5: 完成Work 1,摸索套路 开启Work 2,数据收集 数据分析,模型调整 论文3&4撰写 第六学期里程碑6: 完成Work 2,收获经验 第四年 开启Work 3和Thesis 论文n & Thesis撰写 完成Thesis,申请答辩 第七学期里程碑7: 完成科研系统训练 申请面试,论文x撰写 申请面试,Thesis返修 通过答辩,开启新生活 第八学期里程碑8: Pretty High Degree GET
https://www.zhihu.com/question/38909545/answer/2025113345
不过,倘若你在抉择时顾虑读博会不会影响婚恋的问题,我个人觉得这种情况下不必顾虑,选择不读即可。博士的本质是花大量时间进行科研训练,倘若你认为在博士期间没有机会找到心仪人生伴侣,多半直接去工作也会觉得「工作原因接触不到异性」的。
博士生的工作量应当几倍于硕士生的科研。一个简单的说法就是:一个人的博士毕业论文应当包含了三篇实验论文和一篇综述论文的量。也就是说,在毕业两年内,单纯的博士毕业论文就能拆出如此多论文,更不要说很多人为了保证毕业论文结构清晰且脉络齐整,只把博士期间 50% 的工作放进了毕业论文中。
以四到五年制为标准,到了博士第三年,当你的导师在具体科研项目上已经无法对你的具体科研理论进行指导,也就意味着你在这个小领域超过了导师,此时导师代表了前人们——你在这个小领域的确探索到「无人区」了。这并非是导师们此时会给你「拖后腿」了,而是说当你在小领域(不是所有知识)超过导师时,也就意味着探索进入无人之处,这说明你找到了你的方向。此时,导师依旧可以在大方向给你指导,毕竟小领域也来自于它的上层领域,好比你探索某个特定条件下的注意机制,再前沿也得符合人的注意的基本原理;也可以在经费管理、实验安排、数据分析、论文写作等综合方面给你帮助。
博士的日常生活和本科、硕士大为不同,倘若说本科生的生活以上课学习为主、硕士研究生的生活围绕着实验室展开,那我可以说博士生们基本「活在」实验室里。对于博士生来说,科研就是这几年生涯的全部,所以我们可以把博士生的日常总结为:科研相关的日子。
更重要的是署名权,做了大多数工作却拿不到署名认可是很痛苦的。博士生基本都应当拿到 ta 自己论文的第一作者,也就是直接的论文署名,哪怕再苦再累,获得的成果是自己的,完全在为自己打拼。换句话说,当你起草实验、进行实验、分析数据、撰写初稿后还没有拿到第一作者(四点缺一不可,毕竟一作得是缺了你就做不出来的),那完全可以考虑当面对质了。
https://www.zhihu.com/question/38909545/answer/793803683
在国内读博士,千万不要以发现知识,探索真理为目的。需要时刻记得的是,读博士就是为了发文章,(发文章,发文章,发文章)。如果不能发文章,不管多么有趣的事情都不要做。如果不能发文章,不管学的东西多么有意思都不要去学。
明确一点,读博士,本质上是混关系。因此给导师找事情做很重要。第一,让导师觉得自己是一个上进的人。第二,能够保持跟导师很多的沟通。导师互动好了,一切都没有问题。文章写的不好,没关系,找导师帮忙。相投好的期刊,自己文章写的不好,没关系,导师会托人找更牛的人帮你修改。
凡是凭自己想搞个大炮仗,证明自己实力的博士生都没有好结果的。因为你只是一个人,而别人是一群人。不然,为什么有人能够博士5年平均3个月一篇文章,一毕业就是教授呢?
https://www.zhihu.com/question/379712240/answer/1929631625
所以,科研方向不是一次聊天就能聊出来的,是要亲自做一段时间才能发掘的。可怕的是,知晓这层道理的时候,可能很多人已经到了研究生的第二或第三年,发现「误入歧途」却也已经积重难返了。
硕士的毕业论文需要内容紧凑,科研成果基本都得出现在论文中,更合适的选题思路是:围绕导师已有的项目和论文展开,保证成果稳定。一定要突破导师的已有研究,最好要有发表可能性。多项实验内容一定有一个明确主题和逻辑递进。
博士阶段的研究就不只是围绕毕业论文那么简单了,而是需要以一系列研究为基础,在一个关键的前沿科学问题上进行探索和突破。其中部分结果可以整理在一起成为毕业论文,更多成果应该分批发表在同行审议期刊上。
因此,博士的研究需要以突破科研问题为基础,比较合适的是从导师研究的边界开始,往未知领域推进,更合适的选题思路是:从导师的领域出发,保证基础稳定且能被导师指导。科学问题宏大,但落脚点要在具体问题的研究中,且研究的问题有一定的理论和实际意义,并能通过研究得以(部分)解释。有一系列设计,且相互相关。如一个模型的几个侧面、一种加工机制的几个特点等,对研究对象的挖掘要深刻、立体。不只是在做孤立的研究,需要有一个上层科研问题。
https://www.zhihu.com/question/435572870/answer/1637749690
说下怎么自己找方向。1.阅读文献,特别是高质量综述,通常都指明了学科空缺。2.关注会议,看看最近同行都在一窝蜂的做啥。3.了解老板课题组的情况。看看哪些指标可以测哪些测不了,测不了的老板支不支持送样,从而避免是要做到一半关键指标没法弄的尴尬情况。再就是确定一下老板的关系网在哪些杂志好使。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/246243518
能否保证在未来三四年中,甚至更长时间里,对选定的研究问题依然充满激情(根据研究,官方调查给出的答案是否定的:激情会被消磨光,博士一般都会质疑自己的心态,是不是选错了方向,是不是选错了问题,甚至是不是一开始就不应该读博,这些想法都是博士阶段不可避免的一部分。如果一开始选错了题目,当萌发这些想法的时候也就意味着要再来一次“选题大战”了,这很可能意味着原先做的研究和消耗的时间很可能会化为乌有。如果一开始选对了题,这些想法难免也会在研究低谷时出现,中间也会经历研究问题的小幅度调整,但比较容易挺过“无法坚持下去而放弃”的想法。)
选题是否适合博士阶段的研究?(这是一个需要慎重考虑的问题,因为对于博士阶段来说,除了研究还是研究,找一个适合研究,能研究,该研究的问题非常重要。一般来说,很多博士生在一开始都野心勃勃,感兴趣的东西很多,很难确定初始的研究问题。这个时候的关键点就是确保在大方向里能够找到一个可操作的具体问题。这也是很多博士生导师以及成功的学术前辈一而再再而三地提醒博士申请者的点。即使有很多已经确定选题的同学们,依然会因为很多原因内心摇摆,对所选的题目模棱两可。)
https://www.zhihu.com/question/46265702/answer/101084274
题主给我的感觉是一个很有规划的人,不过,不好意思,读博这件事情,就像人生,无法规划。如果真的有建议,就是像匿名用户说的那样,发挥主观能动性,排除万难,坚持下去!
https://www.zhihu.com/question/539090133/answer/2542342427
从现实的角度来说,我们长期所处的成长环境和教育方法也对我们的兴趣培养产生了负面影响,导致很多人没有固定的兴趣,甚至根本就没有兴趣。比如,我们会经常在咨询中遇到一种人,会对很多东西都感兴趣,但每种兴趣往往都是3分钟热度,这种情况,如何确定兴趣呢?其次,兴趣的形成是建立在比较的基础之上。见识得多了,比较得多了,才会知道对哪一个更感兴趣,哪一个不感兴趣。而在现实中,我们经常遇到的是只是埋头读书的“好学生”,他们除了读书,完全不知道自己感兴趣的是什么。这种情况,如何确定兴趣呢?再次,我们经常对于自己得不到或不具备的东西感兴趣。比如我们在咨询中经常遇到的情况,内向的人说对销售感兴趣,因为他们觉得销售人才的口才很好,而自己又不具备,所以就因此而对销售产生兴趣。而这种情况下所产生的兴趣,根本就不具备参照性,因为这是一种典型的“伪兴趣”。正因如此,以“性格特质”作为决策选择的依据,其显然要比“兴趣倾向”更具科学性,因为性格特质则往往会在相当长的一段时期内保持稳定,并因此而产生固定的行为模式,而行为又决定结果。
https://www.zhihu.com/question/399578229/answer/1287371485
土博留校当老师的攻略?这个攻略是不存在的。这个事儿逻辑不通。首先,如果你是想通过走非常非常非常努力的跟着一个大佬,因为给大佬鞍前马后的处理事务能力强,同时学术能力也无比强的模式,然后大佬帮你留校,这就是大佬单向选择。大佬可以选择帮你留校,但也可以选择把留校名额给海外特聘的人才。而你如果真心的跟随大佬,而且那么努力,大佬完全可以认定你所有的事业投资都压在这里了,所以给你安排一个他经营的企业之类的,跟学校无关的岗位你也不会拒绝。留校比的不是谁更能让人打动,比的是手里有没有更多的牌,互相谈判交易。你一开始先是明白读博要多发论文,努力心无旁骛做实验,然后结局就是为了当一个普通的比较自由的工作或者公务员,那为什么不直接考公务员呢。用读博的时间,想必能脱产考非常多次公务员了。至于银行啥的,211本985硕还是计算机,现在找工作都是很抢手的。 所以可能先申请到土博,然后尽量有机会直接在海外全世界这个领域最好的学校交流,并且在读博期间发表更好的论文,是留校的正确路线。但是在这个逻辑之下,显然出国读博或者本身家里由资源可以帮助你更多的拥有机会才是能让你留校的正确路线。
首先,为什么博导需要招学生呢,这不是因为博导能给自己的博士前途。是因为985学校科研压力大,博导招博士的名额多。他自己搞研究或者横向课题啥的需要博士,不得不招更多人。当然,这也有可能是更深层次的危机,比如有可能博导自己没能力让自己的得力门生留校,所以科研团队没办法稳定,只能送走一个毕业的再招一个新的。可能大多数人还是觉得已经毕业的博士的经验、甚至你看见的成功留校的老师的经验,就是自己的未来。实际上读博的人数在激增,读博之后能得到的可以期待的收益在缩水。越毕业越难的趋势,和你争取到博士名额的成就感是完全不对等的。
读博这个事儿,一方面明知道他不是一个和工作一样的事情,另一方面却又想要按照争分夺秒的工作模式规划生涯,难搞啊。
https://www.zhihu.com/question/412967621/answer/1414732236
读博期间压力很大,尤其计算机我知道的很多学校计算机专业博士多的需要六七年左右毕业,少的也得四五年,甚至很少有4年毕业的,所以楼主自己有心理准备就行
https://www.zhihu.com/question/47596159/answer/107178641
博士的话,我觉得更重要的是一种研究的方法,即给定一个课题(或者说为了解决某个问题),目前没有成熟的解法,你该如何从现有研究中选择、提炼,并思考出自己的方法,这是博士需要考虑的问题。看论文只是了解“现在研究的进度是什么”,而更重要的是“我能得到什么启发,有没有什么更好的方法”,毕竟某种意义上,博士是真的在“创造知识”。
另外提到做工程和系统对研究的帮助——我的想法是,有共同之处,但是区别挺大的。毕竟工业界的开发往往有比较成熟的解决方法,(那些没有成熟解决方法的往往归类于R&D,研发),而科研的话,很多东西是没有标准答案或者“最好的方法”的,很可能十个人提出来十个方法,过了两年大家发现其中八个方法没人再去研究了,就死了。
https://www.zhihu.com/question/265922519/answer/301167549
其实博士培养的目标并不是重要培养你写代码,搞项目的能力。那个是默认你ok的。。。那天你觉得你的课题需要写一个网站去做demo,或者需要搞个机器学习去训练,而你不会?抱歉,自己去学吧。所以作为一个博士的话,自己的动手自学能力是需要的。一个不灌水的计算机博士,他的编码能力不会很差。 博士的重点是逻辑思维能力的培养,你的每个观点都需要论证,平时做ppt做组会报告如果没有逻辑会被批评的。一篇论文有时候introduction是最难写的。这个能力的养成我觉得是对自己提升最大的。现在我看到任何观点和文字都会想着这逻辑在哪,他说的对吗?这本质说的是什么。
最后博士毕业是要做出别人没做过的东西的,是要推动人类科学的发展的(尽管可能只有一点点),这意味你要在一个领域里从完全不知道成为这个领域的最有权威的一批人。如果没有这个觉悟,只是为了提升自己筹码的话,还是不要来读了,这种灌水的博士太多都拉低了这个群体的平均水平。读博士其实就是训练自己在短短几年内从一无所知做到最好的能力,如果有这个能力的话,以后还是什么事是自己搞不定的呢?
https://zhuanlan.zhihu.com/p/60308234
而我们在选择是否读博的时候,往往是对这个专业还没有足够的了解,比如大三、大四时。在中国学生中有一种典型的“羊群效应”:如果周围同学(尤其是学习标兵们)都在准备出国或准备在国内读博,那大家都会效仿,觉得读博很有面子。如果大家都说读博没意义,即使对科研感兴趣的同学,也可能会因为面子问题而不去读博士。10年前,我也曾经与同学一起去面试微软的工程师职位,甚至宝洁的销售经理职位。现在想想,那些职位既不是我所长,也不是我的兴趣所在,可当年我又如何去判断呢?
“读博和科研只适合绝顶聪明或成绩非常好的人。”这个看法是完全错误的,如同“演员只有非常有表演天赋的人才能当”一样是个伪命题。你如果认为大家心目中的学术大牛都是绝顶聪明的人,就好比说经常出现在新浪首页或者微博热搜的那几位明星的演技都非常好一样。在我所认识的博士中,做出顶级科研的并不都是同辈中超级聪明的人,也不一定是平均成绩点数(Grade Point Average, GPA)最高的人,更不一定是参加ACM编程竞赛的高手们,而恰恰是那些有耐心有毅力坚持去钻研的人。很多博士生只要选好导师,选好研究方向,肯花费时间,都能做出顶尖的研究。有很多在海外学术圈颇有建树的学者和我私下交流的时候说他们当年的学习成绩并不好。
“科研穷三代,读博毁一生。”这句话在其他领域或许是对的,但在计算机领域就是错的。在计算机领域,通过读博挣钱的大有人在!计算机学科的特性就是科研与产业结合得非常紧密。尤其是最前沿的科研,对产业有很大的推动作用,并产生经济利益。
假如某资深教授A的资源为10,某年轻教授B的资源为5。但是A教授有一个10个学生的庞大实验室,能给你的资源只有1;而B教授仅有你一个学生,给你的资源可以是5。显然B教授是更理想的选择。当然实际情况并不是如此简单。比如在美国,通常资深和年轻教授的资源差距不大。在中国,资源差别可能很大——当然目前这种差距在逐渐缩小。也有可能你在同门中表现突出,资深教授特别中意你,能给你8个资源。还有可能年轻教授长袖善舞,与许多同行和工业界的关系非常紧密,这时他的资源反而超过资深教授。因此如何选择导师,绝对不是看资深与否或者脾气好不好这么简单。
同领域里可以选择的课题有天壤之别。有些课题没有研究价值。有些课题很难,即使认真做了,也不一定能做出好的成果。我的建议是,博士生应该经常阅读顶级会议的论文。即使课题组历史上从没在顶级会议上发表过论文,即使导师不做要求,即使你不在顶级会议上发表论文也能毕业,你还是要去了解。否则研究容易和现实脱节,自然不会得到认可。
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知识图谱的泛化,语言模型的可解释性,神经网络可解释性,深度非神经网络机器学习,图数据的高性能高精度学习,端云多级系统的规划,可塑性大型云平台的后端服务。。。
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如果没有的话,那就选择组里有基础的方向,没人带,自己做摸石头过河的这个方向上的“大师兄”,会比较累。
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博士没有哪个方向是比较轻松容易的。踏实一点,都要看大量的论文,足够多的时间思考出idea,然后做大量的实验和数据分析,最后打磨文字整理结果产出论文。。无论是现在比较火的机器学习,还是传统一些的计算机系统,安全,数据库和网络,都不是很容易的。