 学校：清华大学自动化系 GPA：87/100 年级48 GRE：155+168+3 TOEFL：101(20) 录取情况： Washington University in St. Louis PhD @ cs @ computer vision UNC Chapel Hill Phd @ cs @ computer vision NYU GSAS MS @ cs 首先十分感谢世毕盟在申请一路过来的帮助，没有世毕盟我很难自己给自己把握方向和进度。特别感谢mentor吴大神的指导，让我更清晰地了解Computer Vision这个领域，并且更准确地找到在这个领域中适合我的细分方向。同时他也给了我自信，让我相信诸如CVPR, ICCV等计算机视觉的国际顶会离我并不遥远。我也成功地找到了暑期科研，并且向CVPR 16投了自己的文章，这对我的申请结果是决定性的。 还有感谢我的培训师小伍老师，非常nice，给我很大的安慰。我经常会犯一些很愚蠢的小错误，但他从来不会指责我，而是给我具体的解决方案：比如如何找小秘的邮箱，怎么给小秘发邮件解决紧急问题等等。另外，还有成程姐，虽然她中途因为一些事情短暂离开了，但她从来没有和我断开联系。不仅主动帮我解决问题，而且还和我分享了很多个人的小秘密。我想以后多年都会和她继续做好朋友的。 经验来说，其实我成绩比较一般，也没有什么特别出彩的科研经历。但我想这样条件的人反而比那些熠熠生辉的大学霸们来的更多。所以我想我的一点点经验还是有所帮助的。个人认为只有两点比较重要，一个是水过的科研经历怎么不浪费，另一个是如何选老板。 大三暑期之前我是有到实验室的，但与其说是科研，不如说是参观，更倒霉的是，我写的代码都被学长删的一干二净了，我对实验室的实际贡献为零。但是我还是在CV和文书中提了这段经历，还重点地说了一说。原因是：除了暑期的科研(我真的干活了的)，我确实没有其他真的干了活的经历可言。而且水的那些科研都是3D方向的，而我干了活的科研是recognition的方向(这是在Computer Vision的两大不同方向)。所以理论上来说，把这些经历写进去是没啥用，甚至是不好的。 但我还是写了的，因为我感觉虽然我什么都没做，但是至少我从零开始对整个项目了解了很多;虽然我一行代码都没贡献，但是我搬砖(真的是在搬相机，搬了两天的相机)的时候一直主动询问学长在做了什么，然后把学长的代码看了一遍;好在我进实验室的时候，整个代码的基础量就两三千行，后面每次学长更新的代码我都会去读懂，每天也就一百行，完全足够时间。我会主动地找小问题，虽然我知道我的水平没办法解决，但要是学长解决了，我也可以说这个idea是一起想出来的。这样保证了我实际在水科研，但却能在面试的时候表现的这事就是我自己做的一样。因为我不仅能说出整个项目是什么，甚至能说出细节，甚至是代码的细节。 特别是对刚刚接触科研的同学来说，尤其是入门很难的东西来说(比如Vision中的3d)，真的要做点什么是不可能的，但是总得为CV贡献点什么，上面“投机取巧”的办法我想是有益的。当然能做的话还是要真的去实验，写代码，这样还有paper和成果，比空说更好。 另一方面是选教授，很荣幸的我选到了CV界的大牛教授，而且他刚从Google回到大学，可以保证他实力很强，同时他也想弄tenure，能保证我的文章的产出率。最关键的是，在面试的时候我试图和他开玩笑，发现他不仅能get到，还能跟我开更多的玩笑。这给我了很大的信心，因为我暑期研修的老板真的是不苟言笑。毕竟这是要一起工作5年的人，不仅要注意他的学术能力，更重要的是他的性格。 事实上我也想他的Phd学生咨询过，他的push的程度和平时的态度都非常合适。他的学生最喜欢用“逗逼”来形容他，我想这真的是再好不过的一个词了。总的来说，暑期科研让我明白了，老板的个性是非常需要考虑的东西，选教授的时候，就当作选女朋友吧，想想至少在一起五年，还是要慎重慎重。 其他的方面我想世毕盟都很熟悉了，我的经验也远不及世毕盟的指导老师们，如果有想去washu，或者想来yasutaka教授的同学，欢迎向我咨询。再次感谢世毕盟，感谢Mentor，小伍老师和成程姐，希望我顺利毕业。 |
