给生活来一次傅立叶转换

今年暑假快结束的时候，通过和计算机系Advisor的三次谈话，我拿到了从语言学系转到了计算机系的许可。这篇文章就是我大致的转系经历，还有经过这一个学期以后的一些想法。也许有人也在纠结着同样的事情，或许这里杂乱的文字堆砌可以帮助一二。

背景：

高中选的文科，因为怕数学；大学选的是对外汉语，还是因为怕数学；因此，大学的四年没有任何一门正经的数学课，包括最最基本的大学数学我们系都很牛（bu）X（xing）地免上。转系前最近一次接触数学是因为考GRE，164（上学以来最好的数学成绩，真丢人）。接着申请到了美国一所大学语言学系的研究生，刚开始自己选的是普通语言学，因为系里同时提供计算语言学的证书，我决定修计算语言学的课程。阴差阳错，拿到了证书同时发现自己喜欢上了这个和计算机交叉的学科。因为语言学属于文科，毕业后OPT只有12个月（计算机系的学生则会有更长的OPT时间），外加语言学系也无法提供更多的计算语言学的课程，权衡之下我考虑转到计算机系。当然，最后转成了。

诱因：

在背景介绍里有我转专业的一部分原因。很多人听说我从语言学转到计算机都觉得很诧异，于我自己倒还好，觉得没什么值得惊讶的。这要归功于我的GRE阅读老师陈虎平，某种程度上他可以算得上是我转专业背后的推手。首先是知识结构的改变：上大学的前两年基本上是泡在图书馆看小说度过的，很少接触非虚构类的书籍。听完陈虎平老师的GRE阅读课程后，我开始看一些认知科学、理财金融、以及城市化等方面的书籍（现在也在继续看）。渐渐发现两年的学习并没有让我自己有什么进步，而GRE成了我当时能抓住的自我救赎的最好的一根稻草。其次是观念的改变：这里绝对没有贬低学文科的孩子的意思，不过很多都是事实。每一次浏览陈虎平老师的微博都能看到“文科是重灾区”这种鞭笞我自己的字眼。这也是为什么我研究生的方向不是教育学和文学的原因，因为语言学某种程度上还比较自然科学。计算语言学就更是了，其实很多学校都把这个方向放在了计算机系（比如，CMU）。这两个原因应该是我转专业的初始化吧，就像ML中的ModelTraining一样，初始化启动了一个日后能智能工作的Model。另外的信心来自明炎哥（插播一则广告：明炎哥于今年六月放弃刚拿到的H1B回国创业了，现在是深圳海普洛斯生物科技有限公司的CEO，欢迎有兴趣的小伙伴加入，尤其是大数据分析和生物信息方面的小伙伴们），2014年的新年我在旧金山听了他大学，研究生和博士的经历，心潮澎湃。转专业之前因为担心数学，我在微信上和明炎哥谈了一次，他说：“不行也要有行的信心”。明炎哥也是来美国后换方向，也记得他说第一年的时候经常看书看到深夜两点。没什么挣扎，我开始准备转专业。

准备工作：

A．计算语言学

我修了三门课拿到了计算语言学的证书，学了Python。我能转系成功的一部分原因也是我计算语言学的这三门课。两门课拿了A，一门拿了A^－（丢人）。Advisor在看我本科和研究生成绩的时候只说了一句话“Youare sparkling.”，这成了我来美的获得的最高赞许。

B．自学

但是计算语言学的背景远远不够。特别是在很多基础课，比如数据结构、计算机结构、算法、操作系统这些硬储备，没有这些知识等于没学过计算机了吧。没这些知识，就有了是个人都能想到的第一个办法——“自学”。如人所说“计算机应该是当前最适合自学的一门学科了”（荣誉属于刘未鹏）。问题来了，要跟谁学，选什么教材……毫无取非地向领域中的精英学习无疑是最佳方法（荣誉属于陈虎平老师）。

于是我上了Coursera上李戈老师的计算机概论A。因为有一些python的基础知识，我还上了Coursera上的AnIntroduction to Interactive Programming in Python. 上完这两门课，刚好我就开学了。这里我想讲一下自己自学的经历，有一些经历值得分享（当然也是我最想说的）。

u 明确需要

前面提到过的计算机基础知识是例子。我想转系的时候和一个朋友聊天（多聊天，多和在自己行业专业上做得很厉害的人聊天，小感悟），刚好他是学EE的，他说：数据结构挺重要的。谈完话，我回来就开始看网上的一些资料。看到刘未鹏的一篇博客里面有提到“数据结构、计算机结构、算法、操作系统”这些知识是不过时的，学的再好都不为过（既然精英告诉我什么重要，那我就老老实实学吧）。我就开始了补需的过程。

u 不要贪婪

这点太重要了。

只要转系，尤其是到了研究生阶段，每个人都会有不同程度上的知识漏洞。很正常，因为你用之前的四年学了某些和这个领域关系很少的知识。刚开始的时候什么都想学，恰好Coursera上什么课程都有，从最基础的计算机概论到比较专门的NeuralNetwork。选择充满困难，因为人总是贪婪的。在知识获取上就像热量和脂肪的获取，只要需要而且能够得着，总想不断储备。不得不说，我暑假刚开始的时候同时上的不止两门课，但是只有两个月的时间，你不吃不喝不睡，它也只是两个月的时间。大概学了一个礼拜，我就发现这样不行，因为每门课都有预习和作业。无奈之下，我只好上两门课。当时觉得自己挺没用的，直到看完刘未鹏的所有博客我才释然。（刘未鹏博客）同时也很高兴自己这么做了，里面有多篇文章有益，这里就不一一列举了。上两门课给了我更多的时间去思考一些问题，同时也可以花时间去做题和反刍。这样相对来说岁一些问题有更深入一点的了解，同时也可以看清自己是不是真喜欢这些东西。

u 用你可以用的一切去学习

这里我要特别感谢李忻阳同学，如果你能看到这篇文章，希望能和你交个朋友。刚开始的时候，我真的什么都不会，又是学C++这种比较靠近硬件的语言，很多平台不会用，Eclipse我安装了至少六七次（因为老师推荐的），均告失败。无奈之下，我只好用Mac的Xcode，可是我还是不会用啊，代码抄写作业完不成，搞了几天信心丧失殆尽。我当时的愚蠢是只知道通过自己解决问题，不知道这个世界上有那么多像李忻阳同学这样的好人。失败N多次后，我想总有人和我有一样的问题呀，那就上论坛看看吧。刚好看到李忻阳同学说的如何在Xcode上写作业的帖子，而且他还留下了email，那还有什么好犹豫的。我立即给他发了邮件，第二天醒来（人在美国）我就收到了他回复我的邮件，告诉我Eclipse安装的问题，同时让我把Xcode的问题截屏给他。就这样解决了编程平台问题，欢乐的时光开始了。

u 坚持一条道走到黑

很多时候大家都爱说：死脑经，一条道走到黑。嗯，我就是那个死脑经，因为我相信拨开黑暗尽头的那块幕布，前面就是光明通途。为什么要说这个，因为身边有放弃的例子。当时和我一起转系的还有一个会计系的孩子，他比较悲惨，Advisor给他开了七门先修课（我有三门）。暑假的时候，他貌似出去玩了一圈，回来也没有补什么课。我问他有没有兴趣和我一起学数据结构，他说他不懂Java；问他要不要一起学计算机概论A，他说不懂C++。这次之后，我再也没问过他要不要和我一起学习。什么都要等，等到什么条件都有了早就过了大半辈子了。开学的时候，他去上计算机结构，我问他上课讲什么，他说讲“二进制”。我那叫一个开心啊，因为计算机概论A里面早就讲过了啊，有什么比提前获取知识更开心的事情呢？两周以后，他忽然告诉我他转回会计系了，心里一想，必然的。什么都得坚持，不走到黑，你怎么知道那是死胡同。于是我只有我一个人转系。

u 需要什么学什么

暑假结束，开学上课。很开心，因为又可以搞我喜欢的计算语言学了。我很兴奋地选了SpeechProcessing，这个痛苦的学期就这样不知不觉地开始了。研究生的课程本来就比较难，恰好这个老师又是一Killer，方方面面都很严格（比如实验报告只要有语法错误就会被扣分）。如果有相关背景的同学应该知道：语音识别需要很多方面的知识，机器学习，信号处理，语言学等。语言学的相关知识我是有的，其他都没有。机器学习又需要线性代数和Matlab，我还是没有。于是，想了个好办法：需要什么学什么。现实自学了一个月的线性代数（荣耀属于GilbertStrang，MIT），一共上了七次课，够用。不得不说GilbertStrang是我上学以来遇到的最好的数学老师，我决定上完这门课就把自己的笔记（自己最认真的笔记）全部扫描上传共享。Matlab也是在MIT的公开课上学的（荣耀属于DaniloŠćepanović）。学信号处理的时候就更难过了，真是要感谢以前的懒惰，因为八年没碰过物理。看不懂傅立叶转换啊，看不懂欧拉公式啊。问题出现了，伴随着它出现的还有问题的解决方法。真是无巧不成书，好东西传送门（微博链接）分享了有关傅立叶转换的资料，断断续续看了两礼拜，懂了。这里还是要说一下：需要什么学什么，但是不要贪心。我们家乡有句古话比较适合“贪多嚼不烂”。

写到这就算是把自己的经历多少总结了一下了，那就讲讲为什么使用这个装逼的标题吧。首先，自己被傅立叶转换折磨够了，语音识别到处都用到；其次，是一次在UCSD和一堆博士谈话，聊到高兴的时候，一个听了半天的孩子因为没听懂问了一问题。另外一哥们直接来了一句“你们之间需要用傅立叶转换一下”，大家都笑了。我想要是在上学期，我肯定是笑不出来的，因为不知道笑点。回家的路上，我就在想，对啊，生活也一样，在时域呆久了，不妨去频域看看吧，因为哪里会有不一样的风景。

总结完了，感谢陈虎平老师和明炎哥的鼓励；谢谢Eckberg（Advisor）给我转系的机会；谢谢小百科，你是我奋斗的强大动力；最后，谢谢我亲爱的老爸老妈，你们的支持是我深夜的清醒剂。

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