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虽然这里是论坛，但是稍微了解我的人都知道，哥虽然八卦但从来都是开诚布公的所以我从来不忌惮和别人讨论一些个人的心情或者分享一些经验，当然我也很愿意你们与我分享最近很忙，但是看到有的同学迷茫，我还是想把这些写出来，虽然最近真的是超忙，减少私聊，我们灌水走起。。 Ok，开始，如何从菜鸟变成非菜鸟我想说的不是什么学习计划学习方法，因为我觉得那是个人对个人的总结，别人能学会还是挺难的。比如说我是看着彦宁大牛长大的，但是我还是没学到他的很多学习方法我想介绍的，是如何设定目标、实现目标，尤其是实现那些你原本不敢想的目标寻找目标->确立目标->制定计划->执行计划->最终产出直接说逻辑关系太抽象了，我举几个例子首先介绍下LZ背景。LZ在大三时还是菜鸟一枚，很菜。有多菜？前两年GPA估计到不了70。编程类CW基本没几个自己作的，自己作也是先模仿别人。成绩排名大概190多（系里260人？），这个我比较自卑所以也没记过，也不知道是不是加上德育了才这么点。大一第一学期拿过班里倒数第二（倒数第一被皓哥抢了）。六级也没过，四级也不高大三下半学期我才确认自己要“出国”，或者说，再读个学位。大三后的那个暑假，我才确认要考TOEFL，7月底开始复习，10月底考试，于是我有三个月 CASE 1：寻找目标：加拿大读MS，考TOEFL 设定目标：T争取上90，80多的话也能用制定计划：两个多月内每天做题、背单词so on 执行计划：如上最终产出：未达成，进入二战期 LZ这个目标其实没有达成，但是让LZ改变最大的是，我完全按这个过程执行了，养成了良好的日作夜息规律，每晚闭眼前都为明天做好计划，这是最大的收获，虽然最后目标没有达成 CASE 2是关于二战TOEFL的，大家应该能猜到一些，虽然最后还是没能如愿，但是LZ明白了别人玩的时候你不能玩，所以一直不会三国杀，从来不dota。这个例子不明显，我们继续我选择了image processing这个方向。申请学校需要一些硬指标，GPA我是没有了，所以我想到了尽量丰富自己的可写材料，比如coursework是一个可以说明问题的东西 CASE 3：寻找目标：丰富自己的申请素材设定目标：图像处理课的CW 制定计划：时间、事件。。。。执行计划：在别人远还没有开始做CW的时候，我就已经开始了。大概宿舍憋了两个星期吧，每天都是做CW，写报告。最后提前做出来了，那时候大家才开始赶报告，于是我又搞了个MATLAB GUI 最终产出：满分，以及套了lecturer一封推荐信这个case里面，目标不仅完成了，还有附加价值。当然这个有历史因素在里面，当时MLB不给我写推荐信，于是我想到了这门课的任课老师vindia，她好歹是doctor，写推荐信还好。给她发邮件说明之后，她立马同意了。这是我第一个成功完成的计划，还有点附加价值，算是吃到甜头了。接下来上学期就快结束了，到了要毕设的时候，各种发邮件套本部的老师（去信通主页查教授和实验室的研究方向）。我想做图像方向，所以套的时候自然再一次用到了图像处理那个CW以及我之前的一些小东西。当然诚恳和勤奋是最重要的，有着两样我觉得我们院学生去本部找毕设都没有问题。如愿套到一个题目以后，其实我是没敢想什么paper项目之类的。我想的就是我要好好做我的毕设，然后以后有机会可以用毕设来表现我的能力，还是希望对申请有帮助些（虽然已经晚了）。当然，导师一般都愿意给你写推荐信 CASE 4：寻找目标：毕业设计设定目标：高分&导师推荐信制定计划：看paper，早点开始，and so on 执行计划：早早开始（寒假里），随时联系导师，随时汇报，常期交流最终产出：95+发paper 其实毕设只要你早点着手准备，稍微上点心的去做，不偷懒，就一定能高分 paper我之前没敢想，所以这又是一个附加价值，而且附加的还有点大。这个case告诉我，只要你一心的去做一件事，可能最后的结果会比你自己想的还要好很多，这才是自己能力真正的提升。每次你都能从自己计划的贯彻执行中，学到新的东西，不论它们是否完成。很多时候还会有意外收获，而在你的产出不断开始大于自己最初目标时，你就学会了提高对自己的要求，就知道自己每一步能迈多远，这才是根本上的提升，不光是能力上的，还有心智上的：你不仅能做一些事情，并且你开始相信自己能做那些事情。现在LZ终于不是菜鸟了，并且除了自己跟自己比以外，还敢和别人比比真材实料了重点的不是自己能力的大小，重点是你了解自己的能力，敢于相信自己的能力并因此勇于向更高的目标冲刺。能力好比是速度，对于很多领域来说我们只不过是白纸；对比有的人来说，我们的速度小得可以忽略。所以现在能力的大小是无所谓的，它是你属于你过去时的属性。永远不能让别人忽略的，是加速度。敢于相信自己并且不断努力，就永远有超过别人的机会。以我的基础，我在大四的时候能做到的，你们现在都能做到所以，还迷茫么？ ps 补充下paper的事宜，纯个人经验首先你需要选择一个专业领域。CS可不是领域，太大了。至少要细分到一个方向，比如wireless，computer vision，信道编码等等其实这个还不够具体比如说我毕设做的是Content-based image retrieval相关的属于computer vision或者information retrieval、multimedia tech.等等领域也就是说这些方向的会议和杂志，通常会有相关的文章出现然后你要尽可能了解这个领域的现状某些“survey”文章可能是最容易入门的，比如“A survey of content-based image retrieval” 进而，你可以从这些paper的相关reference里面找线索，或者说找你更感兴趣的文章看大概有那么个十几篇几十篇吧，每个领域可能不一样，也可能几篇之后，你就会这个领域的现状很了解了，哪些地方可以创新，大家都在用什么方法，等等然后你需要找一个自己能模仿的模型，不一定是最新的，尝试自己去实现一下这相当于打个底子，底子打好了，你就可以慢慢往更新更高的层次做。有了这些基础，再做一些创新，也许就可以做篇paper出来我的流程大概是这样，仅供参考，隔行如隔山哦