2023.2.17

一. 瞿李傲学长分享——本科经验分享

1 简介

大数据18级

GPA：3.82/4.0，排名：1/26

数学与应用数学双学位

卡耐基梅隆大学硕士，专业为电子及计算工程（Electrical & Computer Engineering），GPA：4.0/4.0

本科期间科研成果

ICCV会议论文（CCF-A）*2

发明专利*2

软著*4

本科期间竞赛成果

建模国赛国一

2 留学申请

国外申请的关键点：

考察内容	重要程度（5为满分）	具体内容
GPA	5	总绩点成绩
英语成绩	4	托福（美国等）雅思（英联邦国家） GRE
科研成果	4	URP，北创，国创论文（发表或投稿，包含CCF-A/B/C，SCI，EI）
其他	2~3	实习课程项目专利软著申请文书

英语成绩中，GRE是美国留学必需项（近几年好像已经取消），其他国家看情况（但可作为加分项）

其他内容中，实习和申请文书占3分，课程项目和专利软著占2分

3 课程经验分享

3.1 GPA的作用

1-保研

本科期间前三年的GPA很重要，有助于国内保研和留学申请

2-留学申请

同上所述

3-农大国际交换项目

可申请包括康奈尔大学、加州大学、新泻大学等交换生项目

审核的条件之一是GPA成绩（最近几年的条件是GPA>=3.0，可在本科生院的综合服务平台查看详细内容）

4-双学位/辅修申请

目前已经取消双学位，但仍有辅修的项目

辅修申请过程中，以GPA为主要审核条件

5-专业分流

GPA高，意味着专业分流时有优先的选择权，去到自己喜欢的专业（大数据/计算机）

3.2 经验分享（如何获得较高的GPA）

大数据相关的专业课程：

1-数理学科：高数、线代、概率论、离散数学、大物等

历年题和书上课后题：在期末考试之前，刷一些往届的试题和教材上的课后题，实现考前巩固课程知识

考试通常是一些公式的运用和计算

老师不给发历年题目？：在网上寻找其他学校类似课程的历年试题，进行一定题量的刷题

2-程序设计学科：C、C++、Python、数据结构与算法

学习方法：课堂听课+阅读书籍+多写代码（推荐瞿leetcode、洛谷等oi平台网站），一套流程下来在面对到期末机考、竞赛等项目时会觉得较为轻松

具体学习方法分享：

C语言：在开学前浏览了一遍教材（谭浩强），手敲了一遍书上的代码，从而对整个C语言的体系有一个较为完善的了解

C++：自行阅读《C++ primer》，主要涉及类的定义、继承、多态、虚指针、虚类等内容，书中代码内容较多，基本复现了所有代码段内容

Python：自行阅读《Python编程——从入门到实践》，主要包含代码、讲解、实践（eg.实现一个简单游戏）等内容

数据结构与算法：学习如何用算法解决问题、如何从问题联想到相关算法，自行阅读《数据结构与算法分析》和《编程珠玑》

3-AI学科：人工智能、数据挖掘

学习视频推荐：

1-吴恩达机器学习

从最基本的内容讲起（eg.过拟合、欠拟合），梳理整个机器学习的理论体系

内容大多为2018-2019年盛行的模型，可能会有些过时

2-李宏毅机器/深度学习

主要包括2022-2023年的经典模型和前沿算法，也是从理论基础讲起

3-李飞飞CS231n

主要关于计算机视觉的内容，如卷积神经网络、transformer视觉模型

B站学习up主推荐：（目的——学习前沿算法、核心思想）

1-跟李沐学AI

论文解读，包括前沿算法（whisper等）

2-deep_thoughts、霹雳吧啦Wz

算法实现，包括从0用pytorch搭建神经网络等复杂网络，讲解每行代码的意义

4-大数据学科：大数据存储与处理、大数据可视化分析

课程大纲：如何应用Hadoop、Hive、Spark等技术在多台笔记本/一个计算机集群上提供数据处理、机器学习的任务，安排在大三和大四阶段学习，更偏向于实践类课程，以小组的形式完成一个大任务，与组员不断交流的过程中了解各类技术（eg.Hadoop内部怎么工作、Mapreduce内部的机制、Spark框架间如何进行数据交互等）

4 科研

4.1 科研途径

校内：

1-URP、北创、国创等具体项目

主要是老师或研究生的课题，招募学生完成一个大项目中的小部分

2-直接联系老师

找到感兴趣老师的办公室，进去与老师聊一聊自己感兴趣的方面和老师目前的研究方向，确定后双方达成一定的合作关系

校外：

1-暑期科研

国外：学校发布的申请链接，提交简历、coverletter等内容

2-套磁国内/外老师

发邮件联系导师，附上简历（优势+感兴趣的方向）

寻找导师的过程：确认自己感兴趣的方向——在对应的学校查询研究相关方向的老师——阅读老师论文的内容，判断其研究内容的前沿和影响力——给老师写邮件，表达自己的想法

老师不及时回复邮件？：多尝试，多寻找机会

4.2 科研涉及的内容及流程

URP：

大一下学期申请，安排小组完成任务（4-5人），有一个导师手下的学长进行对接，学长会指导具体的任务（文献阅读+实操代码）

遇到不理解的内容和知识？：与学长进行交流与询问（研究生在能力方面较强，引导性作用）

参加组会：对自己项目的汇报，锻炼presentation的能力；接触学长学姐，观察他们的研究内容和算法问题，建立联系

帮助学长学姐的工作：完成一些简单的小模块，表达自己愿意帮忙的意愿，获得一定的论文或专利成果

国北创：

URP的升级版，提供更多的经费

基于URP的成果申请，提出新的优化方向和进阶内容

暑期科研：

可以申请国内外的学校的项目，可以查阅学校的相关网站

流程与URP类似，实现远程科研

直接联系老师：

可能会很尴尬，但是做相关research的一个直接途径、

老师会很热心地交流研究的方向，并欢迎同学进组工作

4.3 科研成果

成果类型	具体描述
paper（论文）	1-基于URP等项目的创新点，撰写论文 2-其他科研或项目，阅读相关的文献，基于已有的方法提出新的亮点，发表论文 3-将前沿算法应用在本校的数据库上，得到新的发现后发表论文
专利	1-周期很长，通过需要1到2年 2-可能最后保研/出国可能用不上
软著	1-在项目中编写的代码，整合后可以申请 2-申请成功率高，通过只需要2到3个月

推荐软件工具：

1-Pycharm pro版

优点：可以通过ssh（密钥）连接远程服务器，将代码复制到云端，通过云端跑程序

2-Xshell和terminus

远程连接云端服务器

win电脑可以使用Xshell，mac电脑可以使用terminus

3-overleaf

通常用latex写论文稿子，而不是word

overleaf是latex的在线网站

4-PPT

可以做出精美的图片，穿插在论文当中

5 CMU就读体验

学习氛围浓厚：校园内只要能坐的地方（eg. 图书馆、马路等），就有人讨论问题和作业；老师的办公室不关门，可以随时走进去与老师交流

课程内容难：难度体现在课程作业上，完成作业后可以对相应技能或领域有一个完善的了解和掌握

课堂上同学和老师交流频繁：课堂上会有同学提问，老师也会非常积极地反馈

6 讨论与交流

学生的努力程度对比（国内和国外）：国外作业量大，一学期选3门课左右，一门课需要10-20小时的学习，同学讨论积极，也会有平台给同学们提问，office hour基本满员
硕士阶段和本科阶段学习对比：作业量大且课程难，付出的时间和精力更多，目前的知识面比本科阶段广，所努力的方向更加明确
给本科生最重要的建议：抓住GPA成绩，对以后各个方面的道路都有益；多写代码，浏览github上星标（star）最多的仓库（repository），仔细阅读leetcode的题解，课后多复现和使用代码来实现小项目，进一步贴近工业界和学术界，提高综合水平
对C++学习的建议：通过《C++ primer》学习C语言和C++的区别，上课会简单介绍概念，多关注STL容器库，会使用基本的接口方法
对保研、出国的态度和看法：主要取决于个人意愿，大一时接触过国外的课程，所以想出国读研并很早开始做准备；国内的研究生是导师制，做research然后发表论文，时期为2-3年，国外的研究生是课程制，通过课程来完成相应的任务，时期为2年；直接升国外的phd可能较难，可以考虑先读硕士作为跳板
出国准备的规划：围绕简历的内容进行准备（GPA、科研项目经历、企业实习经历、语言成绩等），每3到4个月考一次托福和GRE，决定要出国之后可以尽早准备（最好大一开始）、随时准备（多线程进行），多去联系相应的导师
对未来的规划（读博和工作）：目前是同时做好两手准备；读博准备主要是多发表论文、多去做科研项目、多和老师互动并拿到推荐信，争取申请到好的学校；就业准备主要是在国内外的大厂投递实习申请；最后根据明年的情况进行最终的选择

7 个人体会

重视本科阶段的成绩，早日规划毕业后的方向并为之付出努力
多学习和了解前沿方面的知识，为发表论文等工作做准备
多敲代码，奠定良好的算法思维基础，有条件的话可以复现小的project
选择合适的书籍和软件，辅助课程学习和论文写稿等工作

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