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415快到了，学校基本都出消息了，没出的也不指望了。毕设没被抽到中期，闲着写个总结。以下都是以小本背景申请北美phd的目的写的。我写东西一写废话就多，囧rz，见谅……背景和战果没太惊艳的（gpa较高？），我放在了最后，大家就当普通人的申请总结来看吧。【GPA】这个越高越好。具体怎么高，好好学习+期末总结历年题型+字迹工整，我感觉这个问保研党更靠谱。【GRE&TOEFL】有学英语天赋的人华丽一飘，没太多波折。新G貌似增加了每年可以参加考试的次数，挺好的。把考GT和期末考试的时间安排好就行。我那时是大三上的10G，没敢报与期末撞车的6G。为了不影响期中，大三上的课程也少选了一些，大三下把选修学分补齐的。GT尽可能考高，“过线就行”是说给考完的同学听的；备考时千万不能这么想！【实验室&论文】进实验室就是发邮件+踹门，我在这方面没啥好讲的，北大web mining招实习，投了简历过了面试就进去了。实验室经历好水啊，呜呜，愧对我邮和北大的老师，面壁去。个人感觉本科申牛校phd还是要有论文的，这几年貌似本科生都搞论文了，囧，大牛怎嘛越来越多。我邮的创新项目貌似不错，可惜我懒没参加；进了实验室多跟老师聊聊，也有不少机会发论文的，当时老师还挺看好我的，可惜我懒没弄。撞墙思过去。发论文最好发英文的（或者说，一定要）。大三下进实验室就行，大一到大三上的课程都很重。【申请方向】去年momoChen学长在报告会上讲的很赞。等会儿把那个链接贴过来。我不喜欢学通信和计算机，所以像wireless sensor network, computer architecture, operating system, computer network, pervasive computing, cloud computing之类的一律不考虑。本科学的是智能（artificial intelligence），进来就被智能套住了，挺喜欢，就接着念了。智能也很大，对于这几年很火的computer vision不感兴趣，不喜欢处理图片、一想就不会；大二闲的蛋疼查看实习职位，发现新浪在招数据分析员——一直想做分析数据之类的工作——就认真看了一下。然后了解有个叫data mining的方向，上网搜了一下感觉这个方向大批量投入应用了、理论不知道能做多少，而且貌似很热，那就不去挤了。我这点不好，感觉自己没能力跟大牛竞争就直接退下来，其实还是应该试试的。再后来念念不忘“XX挖掘”这个东西（上辈子肯定是矿工），恰好大三下北大web mining实验室招实习生，我发现在那里mining的老师偏natural language processing，正好跟大三的专业课程吻合：找了半天申请方向、结果又绕回来了，倒是很讽刺。于是老老实实选了本科的专业方向继续申请。智能下面还有很重要的一个分支是machine learning，很牛，感觉把machine learning弄通了基本想往别的智能方向转易如反掌；但是对数学要求挺高的——起码我是这么认为——就又退缩回来了，不跟大牛抢食儿。（纵观选择经历就是不跟大牛挤啊，囧啊囧~要坚决打压这种缩头思想~）【选校】选校很偷懒。因为是申phd，导师优先级，所以首先找我邮实验室和北大实验室的老师找了大牛教授的名单。这里很赞这两位老师，都是年轻老师、本身不常拉项目、做项目，好好搞学术，而且在这个领域很活跃，对国际的学术动态比较了解。当然了，名单里大部分都是MIT、Stanford、CMU的；把这些神校的教授剔除了，剩下的大牛就算申请目标了。然后又从微软学术的rank中（前100名？记不清了）找了学校在50~100之间的教授。再一个个看教授的主页。虽然教授都是natural language processing方向，但其实各自专注领域都不太一样。有的方向一看就不喜欢（比如分析句子的主谓宾成分；分析你妹啊，我自己都分不清主谓宾定状补，我还让计算机分得请，蛋疼啊），直接不申。中国教授，太push，不申；印度教授，听口音不爽，不申；日韩教授，日韩政府经常挑衅，不申：亚洲的教授都不申。听从去年学姐的建议：保底的选两三所就行。当时以为自己70+的学校肯定能走，于是就选了两个70+的当保底（后来蹭国际会议当面套磁、又拉了一个木有排名的学校当保底）；剩下的都去冲前50的学校了，谁NB申谁！当然也要拉开档次，曾经考虑过UIUC、UT-Austin、Cornell、UMass、UMich，但是跟排名差不多的学校权衡了一下又放弃了。最终选校名单： CMU 学CS的，肯定申啊，炮灰也申啊！ Umd 机器翻译大牛校。 USC 有个大牛hovy在那里，而且此大牛跟我邮实验室很熟。 NYU NLP方向不强、据说不是很难申，而且地理位置太好了。 Utah NLP下面的一个子方向的鼻祖在那里。 Colorado NLP经典教材的作者在那里（另一个作者在JHU，那个教授太牛了，外星人，不敢申） U Pitt 有大牛，而且去年同方向同背景的学姐拿了个fellowship，估计也差不太多。 UMBC 据说ebiquity这个组在semantic web上不错。Semantic web方向上RPI是神校，但我对semantic web不确定到底自己热情怎么样，那就申个70+的学术还不错的保底试试吧。 UT-Dallas 有个教授不错，70+，还在德州达拉斯，保底之。 Ohio U 非OSU，一个排名查不到的学校，面套的小牛教授在那里做AP，当时说申ms给RA，小牛教授的博士导师是大牛，保保保保保保底啊。加拿大学校： Univ of Alberta：上届学姐在那里，而且之前也有我邮的学生，而且冷得一比那啥、申的人不多，估计不会难申。当时没太关注加国学校（因为本科只能申ms），后来听说给ms奖又挑了几所。心想申就申最NB的，选了Univ of Toronto和UBC。Mcgill和SFU也不错，貌似没有我这个方向的，于是作罢。选校一定不要太犹豫，多考虑学长学姐去过的学校，看好了就申、感觉有一点儿不好就不申。拖泥带水改来改去只会越改越烦。选好保底，剩下的就冲前面的。保底也要想好为什么保，千万别发生“来了offer又一点儿都不想去”的情况。最好是名单中哪所的offer都可以接受。【陶瓷】陶瓷太菜了，千万别问我怎么陶瓷 = =b。主要原因还是科研背景不行，忽悠外行人还差不多。8月份曾经蹭过一个很好的国际会议，见到过一些大牛；战果不是很好，最大的成就就是把一些不招人的学校排除了。我记得我发过总结贴，一会儿找找链接贴上来。大家还是去看陶瓷神童stupidboy的推倒rutgers教授的经历。【PS CV 推荐信等文书】 CV应该是有一定格式的吧。如果做过东西，写CV不难；如果没做过，那就真没写的了。所以，别侥幸，进实验室好好干活吧。 PS写的感觉不去读这个phd都对不起自己对不起学术界对不起全人类。如果热爱这个方向，PS很好写，哪怕了解一点点、写自己那一点点热爱，写会写跟多，跟写情书一样嘛。如果不热爱……大哥，写作要真情实感才感人撒~ 推荐信从不同侧面写就行，研究怎么样、上课学习能力怎么样。如果推荐人在国际上出名、推荐信有一定作用；如果不出名，额，个人感觉作用不大。【扯淡】其他就没什么了。跟着大家的步调走，写文书、填网申表格、合寄，一步一步来就好。别急躁也别恐惧。可能看这个帖子的童鞋中有人还犹豫是否出国、自己能不能走成。有些人GPA不高、GT也不高，加油就好，从现在开始努力，若不行动、谈何惊艳；有些人在纠结是否保研，其实在校内校外找牛导、勾心斗角算竞赛加分也不比出国简单。诸位别犹豫了。之所以前面写“一句话摘要”写成“没啥好说的”，就是因为真的没啥好总结的。所有人都这么做，跟高考、考研等诸多考试的流程一样，只要走下去、终会走到你心动的地方。人的一生几十年，用几个月的充实忙碌去交换梦想，交易够划算。还有一点，多认识一起飞跃的同学。前一阵跟s的偷偷BG上，s提议让我说点儿什么。当时不知应该说什么，现在想想，就是感谢学长学姐和一起申请的朋友吧。在未知的旅途上谁都会怀疑自己、否定自己；当自己都要放弃自己时，是他们依旧鼓励你、看好你。所有飞跃的朋友都相信你，你凭什么不相信自己？凭什么放弃？！如今乖乖等U Pitt的I20，终于不再反复听那些我的未来不是梦、最初的梦想之类的歌，回望申请过程，一切就这么平稳地过来了。嗯，很平稳，有一个词叫“岁月柔软”。就是在平淡如水的日子中成功飞跃。没有轰轰烈烈，只有踏实的努力和笃定的坚持。祝福11fall飞跃成功，祝福12fall开始飞跃+坚持到底。【背景】计算机学院智能科学与技术07级本科生 GPA：88+；major GPA：92；rank：1/32 GRE：560+800+3.5 TOEFL：109(speaking 23) 论文：一篇三作，发表于一个NB组织下的水会【战果】无特殊注明都是CS phd Offer：U Pitt(ISP项目), UMBC, U Alberta(ms) AD: CMU, Colorado at Boulder, UT-Dallas Rej: umd, NYU, USC, Utah, U Toronto(ms) Pending: Ohio U(ms)(说差一封推荐信，不管了)，UBC(ms)（估计rej了） PS.大石头不是offer，就是AD+小奖，报错了，囧rz，好不容易在飞版报一次还报错了，呜呜~~ 【广告】我靠，正事儿忘写了。借楼征去U Pitt的男生合租。泡到一个外经贸MM，我们准备两男两女合租。有意者站内。合租，不是征友啊不是征友。 = =#

酱油虾的飞跃小结（又写长了，囧）