大家好，我是Carl

在知乎上看到一位哥大師兄的經歷總結，寫的真的非常走心，對於我這種沒有留過學的人來說也確實是感受了一下別人的生活，很不錯，所以推薦給大家。

以下原文：

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知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/338193330

0. 寫在前面

「開始寫這邊總結的時候是三月，紐約成了疫情震中，看著新聞報道里的中央公園，中國城，第五大道，往事浮現，於是開始寫這篇回顧。陸陸續續一直沒寫完，轉眼年底了，加州疫情更糟。前幾天看新聞說 Cathedral 教堂發生槍擊案，震驚。這教堂就在我當時住的學校公寓旁邊，每天出門都可以看到。遂又憶起每天上學的時光，於是決定把這篇總結寫完，希望疫情早日控制住，一切安好。」

剛上大學時，聽過不少學長學姐分享會；申請博士時，讀了不少留學申請總結。都收穫很大，讓當時啥也不懂的我，瞭解了每場遊戲（如何度過一個充實的本科；如何拿到心儀的 PhD offer）的 principles：有啥規則，有啥技巧，等等。

因為時間有限，文章寫的粗糙，還請多多擔待；因為篇幅限制，有的問題難以講得完善全面，還請結合自身情況，辯證地借鑑相關經驗；或跟您意見不合，全當看小說，尋個樂子罷了。

1. 萬事開頭難 （第一學期）1.1 初到紐約

2014 年夏天，在北京國際機場，我安慰我媽說，“沒事，明年暑假我就回來啦”，萬萬沒想到，一直忙忙碌碌，一去就是 5 年…… 可能是初次留學的興奮，十幾個小時的飛行，感覺很快就過了，到了 JFK 機場，坐上紐約特色的黃色計程車。去學校路上，先是皇后區的平房，後來到了曼哈頓，深磚紅色的高樓，跟想象中的國際大都市並不大一樣，倒很有歷史厚重感，日後想想也是，紐約也不能到處都如時代廣場那般呀。

接著，辦入住，搞衛生，小憩了一會兒，傍晚出去門口的超市買點吃的；第一次從 112 街，走到 Broadway 上，看著熙熙攘攘的外國人面孔，很傻的竟然笑了出來… 那會兒自然是極開心的，就是一個毛頭小子，充滿了對未來生活期待的樣子（哎，回不去的青春啊）；當然了，怎麼也沒想到，接下來的一年，會如此艱難……

1.2 差距

開學後一系列事情，一下子讓我清清楚楚地，看到自己跟師兄們比，各個方面有著很大的差距。且不說核心業務能力了，首當其衝自然是語言環境的變化。

一天路上，一小哥對著我說：How are you？我想，這不是新概念英語上的經典對話嗎，難道我真要回傳說中的 I’m fine, thank you, and you？從那兒之後，我知道了，how are you 就相當於，吃了麼您吶，並不是真的問什麼，而是打招呼，跟 say hi 差不多，一般回 good good 就可以了，甚至不回，直接也回對方 how are you 都行。

然後到了第一天來 lab，正好 Y 來面博後，老闆讓他給個 talk，Y 希臘口音的英語，再加上講的內容涉及一些專業術語，幾十分鐘我幾乎完全沒聽懂他說什麼；會後跟他一對一 meet，更是尷尬的很… 後來 18 年來 FB 實習，巧了 Y 是我 mentor 之一，第一天帶我吃的午飯，我們交流完全無障礙了，他也不記得當年還見過我…… 我有個朋友總結，剛來時候，跟外國人的交流，是三分靠聽，七分靠猜…… 現如今，即使是印度口音，只要不是說的特別差的，或者我特別不熟悉的東西，都能通暢交流了。感覺這沒啥技巧，首先要敢說，然後多跟不同的人聊天練習，慢慢就好了，倒不必太過擔心，徒增壓力。但是如果英語不好的話，難以跟外國專家合作，融入核心科研圈子，對長遠的發展耽誤很大，儘量在 1-2 年內做好這個提升。

1.3 讓老闆知道你在幹活

因為我是本科畢業直博，剛讀博那會兒，思維裡還是預設，導師是教育培養學生的角色，指導學生做出成績；明白但沒有深刻認識到，博士生與導師還有僱傭關係。第一個學期，我主要是跟著師兄們做，跟導師大概一個月 meet 一次，每週有 weekly report。開學時，老闆把我分給一個師兄帶，參與他的專案 A，是個很好的學習機會，但是發不了 paper。

11 月，CVPR 投稿的季節，另一個師兄找到我幫忙做專案 B，這個專案準備投 CVPR，做出來的話可以 co-author。於是我那段時間都撲在做 B 上，終於實現了其中一個核心的模組。CVPR 投稿完的那周，正好導師約 meet，我想 B 的事情做完了，下面精力就都是做原本的 A 了，meet 對我來說，主要目的是確定下接下來的 plan 唄。正好搞 CVPR 之前，專案 A 的師兄讓我 reproduce 一篇 nips 文章的方法，用到專案 A 的 data 上，於是，我準備的 slides 主要介紹那篇 nips 和怎麼用到專案 A 上。結果 meeting 結束，導師很不高興，覺得我這幾周沒有 progress。記得那天導師辦公室沒開燈，冬天下午五點的紐約，天已經黑了，周圍一片黑壓壓的，更顯壓抑。

我當時挺驚訝的，因為原還以為在導師印象中，是我參與了 B 的 CVPR 投稿，很 impress 呢。我後來仔細反思了下，雖然這幾周我對 B 也算是嘔心瀝血，weekly report 裡也有提，但是，一來我只是 coauthor，對於 B 工作整體而言算不上 main contributor；二來導師很忙，不能 assume 對方完全瞭解並且記得你做過的一點一滴。同時，我也明白了這個 meeting 的目的既是討論 research ideas，但也是 review progress，我首先得讓導師明白，我這段時間有在好好幹活。現在的我，不會只提專案 A 之後我想怎麼做，會同時準備一頁 slide 總結下我對 B 的貢獻。

1.4 自己的感受沒那麼重要

我們系第一個學期末就要博士資格考試。這個考試，各個學校稱呼不同，大概就是博士生透過這個考試，才證明有能力，qualify 繼續讀博士。我們系給大家兩次機會，第一學期末第一次考，沒透過的第三學期末再考一次，要是還沒考過，就只能捲鋪蓋走人了。而且這考試還真不是走過場，每次大概掛三分之一的人，所以真真切切見到周圍有人因為 qualify 沒過走人的。

我本科學的 CS，博士因為 fellowship 是 EE 發的，所以在 EE 系。這可愁壞我了，因為考的是 EE 的基礎 topics，電路，DSP，網路啥的我大都一竅不通。於是第一個學期的課，我選了門 DSP，準備好好從頭學。這是硬課，再加上平常主要精力還得放在 lab 的專案上，第一學期壓力巨大。記得有一天，晚上睡覺做了噩夢，夢到不知什麼怪物，驚醒，醒來想到各種 tasks 各種 due，頓時只想繼續回到夢中，相比而言，還是怪物比較可愛…… 這時候，只好把自己的感受擱置一邊，累、苦，想這些又有什麼用呢，只能更加平添煩惱。該做什麼就去做，告訴自己幹就完了，結束後反而發現，過程其實也就那樣，有時候我們只是過度看重了自己的感受，誇大了困難的程度，其實自己的感受沒那麼重要，只要身體本身還撐得住。

qualify 考試在 1 月初。12 中旬，忙完了期末考試，去 Chinatown 吃了頓好的，回家看了部電影，然後跟導師請好假，專心複習 qualify。大概有三週的複習時間，除了 DSP，其他的 topics 完全從零開始學。後來覺得，這考試的目的，不是考的知識本身，而考的是學習能力。複習的過程是很慘了，時值聖誕節假期，朋友圈各式各樣在佛羅里達坐遊輪的，迪士尼看煙花的，回國火鍋小燒烤的；而那年的紐約還尤其的冷，家裡的暖氣開到最大，還是冷的不行，我只能早出晚歸的去圖書館；路面凍得白花花的，公車開過揚起白沙，從家裡 112 街到圖書館 114 街只有 5 分鐘，但卻那麼漫長；每天幾條褲子疊著穿，有天開始一度冷到零下負十幾度，我剛出門一會兒就趕緊回來，在牛仔褲外面又套了件運動褲…… 所幸最後考試通過了，小秘告訴我竟然考了第三，震驚，真是功夫不負有心人訥……

1.5 上課沒那麼重要

第一學期，選 DSP，純為了考 qualify exam 修的，跟我日後的研究，基本不搭噶。我第一學期還修了機器學習，機器學習我之前沒有系統學過，學完還是受益良多。但為了達到學分要求，我博士期間，被迫修了 14 門課，第四年還在上課…… 我的感覺是，CV 是實踐科學，上課沒那麼重要，很多時候甚至是浪費時間。我覺得值得選課去學的，可能就是機器學習，演算法，就夠了。搞 CV 方向的，與其上門 CV，還不如自學網上教程，親身參與幾個專案，學的更快，對書上的知識有更深刻的理解。我覺得上課最大的作用，就是去了解這門學科，有哪些基本的概念和演算法（所謂把 unknown unknown 變成 known unknown），哪天你要用到他們了，需要把 known unknown 變成 known known 的時候，知道在 Google 裡輸入啥關鍵詞去搜。

當然如果有時間，上些基礎型的硬課，自然沒啥；但對於博士生，時間本就緊張，就得做做平衡了，選些 seminar 的課比較好，一般主要就是讀論文，做 project。我後面陸陸續續帶了很多低年級的學生，很多人學期伊始，覺得要多學些知識，選的都是硬課，學期過半，發現作業做不完，科研沒時間，兩頭耽誤，都是後悔不已…

2. 方向比努力重要2.1 PhD 選題

第一學期在課業，科研，qualify 考試，適應國外環境，種種碾壓之下，總算過去了…… 雖然痛苦，但只是工作量大，努力使勁就好了…… 第二個學期開始，2015 年於我，關鍵詞是迷茫，努力努力但怎麼也使不上勁的那種……

第二學期開始，重心主要集中在 research 上了，跟導師的 meeting 也從一月一次變成了每週一次，有幸得導師親自調教各種真正做科研的能力了。導師給我定了個新的專案，深度學習下的 incremental learning。這其實是個很難的問題，現在 5 年後來看，都沒有被很好的解決；亦沒有一個標準的 benchmark，也就是說，其實大家還沒有定義好這個問題；記得導師那會兒說，if you can formulate this problem，這個問題就已經解決 70% 了。

結果忙忙碌碌幾個月，研究了很多文獻，做了很多實驗，還是沒有太大的進展，就是感覺很迷茫了，不知道下一步該幹嘛。幸運的是，到 5 月份，導師讓我跟師兄一起參加一個叫 THUMOS 的比賽，這其實又是個新的專案了；開始我還覺得，已經忙不過來了，哪有時間再多一個專案，後來慶幸參與了這次比賽，開始了我做 video 這個方向的科研生涯。

那會兒 video 領域，大家主要做 classification，而且是幾秒的短影片；THUMOS 是長影片，而且不光有 action classification task，還要一個 task 是 action detection，檢測你所感興趣片段的開始 / 結束時間。參加比賽時，我跟著師兄主要搞 classification，邊做邊學，上手了處理影片的模型和框架，收穫很大。比賽完後，我發現 classification 大家搞的火熱，而 detection，同樣很重要的一個課題，卻沒有人研究過基於深度學習的方法，於是就有了我的第一篇 CVPR 文章，收到了很多 follow-up。我自己也算是找到了自己的研究方向，不再迷茫。

我覺得這段經歷，對新手很有參考價值，很多時候光努力不夠，方向更重要。新手如何選博士幾年的 topic，有兩個問題值得思考：

能不能快速上手？ 有幾個簡單的評判標準：

state-of-the-art 的 paper 有沒有開源的程式碼？目的是你能迅速復現 baseline，熟悉整體 pipeline（如怎樣預處理，後處理），加深對實現和細節的理解有沒有對這個 topic 有 hands-on 經驗的師兄，或者 community 裡面 approachable 的前輩？目的是，當你遇到實現上的細節問題，可以及時諮詢和得到反饋這個 topic 有沒有比賽，或者標準的 benchmark？目的是，有大家已經定義好的資料，實驗 setup，評價標準；這樣，你有可以直接比較的 baseline，outperform baseline 的時候也容易被人認可

能不能有大的 impact？ 這裡我指的是博士期間的大方向，由一系列單項的工作或者 paper 構成。單篇 paper 通常有三種類型：（1）First work：開創了一個 topic，比如 RCNN 於 object detection（2）Last work：基本解決了一個 topic，比如 Faster-RCNN，YoLo 於 object detection（3）Improve 型別，介於 First 和 Last 之間的。

Last 很難，Improve 常見但影響力不夠深遠，對於新手而言，博士的早期工作，在有能力做出來和有 impact 之間的 trade-off 比較好的，估計是 First 了，不一定非要是第一篇，只要是某個 topic 裡面開創性工作的那一批之一，都是不錯的。這個早期工作之後，你會對這個問題哪裡要改進，有很清楚的認識，因為 improvement room 大，也會有很多 ideas。同樣，早期的時候怎麼選這樣一個 topic 呢：相關的比賽是這一兩年新開的嗎，相關的 benchmark 是這一兩年出來的嗎，上面的結果提升空間大嗎（現在是 20% 還是已經 80% 了）？

2.2 單篇 Paper 選題

前面說的 PhD 選題是大方向上的，具體到每一篇 paper，選擇的 principle 和重點則不太一樣。來 Facebook 後從馬爺爺那知道了一個著名的 Heilmeier 問題系列，是指導老師們申專案的，我覺得稍微改改，便很適用於我們考慮，某一篇 paper 的選題，合不合適：

What are you trying to do? Articulate your objectives using absolutely no jargon.How is it done today, and what are the limits of current practice?Who cares? [Support other’s research? Shape research landscape? Power applications in industry?]What's new in your approach and why do you think it will be successful?If you're successful, what difference will it make? [e.g. Contributions in theory/modeling? Improve accuracy by 5% on dataset A, B, C…?]What are the risks and the payoffs? [Further, how would you mitigate the risks? If your proposed method does not work, what could be alternative design? These can end up as discussions such as ablation studies in your paper.]How much will it cost? [e.g. How many GPUs do your experiments require? How long is each training process? How about data storage?]How long will it take? [How many hours are you going to work on this per week? When is the submission DDL? Can you make it?]What are the midterm and final "exams" to check for success?3. 談談 Presentation

Presentation 分為做報告，還有就是寫 paper

3.1 談談做報告

14 年，剛來哥大那會兒，每週五是我們組會，導師讓我在組會上 present RCNN，這是我第一次給導師作報告，而且是在全組面前報告，自然想要好好表現。我對 object detection 之前完全沒了解過，於是 paper 讀了一遍又一遍，文中用到的前人技術不懂，便找到前人的文章去學怎麼回事。感覺自己學到好多，自我感動，覺得花了這麼大工夫，一定到時候會讓導師刮目相看。

結果就是啪啪打臉：導師極其嚴謹，當我解釋了 A，解釋了 B，問我已經有 A 了為啥還要 B；我大腦一片空白，嘗試著解釋了半天，導師表示聽不懂，這是可想而知的，因為其實我自己也並沒有搞清楚為啥；當時自己讀 paper 的思維模式其實只是，memorize 怎麼做怎麼做，但沒有去搞清楚要這麼做背後的原理；另外當時 slides 準備的也不夠好。總之結果是，這次報告搞砸了。還好事後，師兄們繼續跟我討論，讓我對技術原理有了更深刻的認識；有的師兄更用親身經歷安慰我，說當年他剛來的時候，第一次彙報工作連 slides 都沒做，幹講，導師自然也是沒能聽懂。

之後幾年，從導師身上學到了很多 presentation 的技巧：

如果可能的話，事先了解你的聽眾背景，是跟你做同一個 topic 的，還是同一個大領域但不同 topic 的，還是完全其他專業背景的。需要根據聽眾背景，定製和調整：比如，需不需要多介紹些背景？需不需要更深入技術細節？等等一頁 slide 儘可能 focus 在一個點上，不要資訊量過大，否則聽眾很容易 lost儘可能多用圖片表達，不要大段大段的列文字，A picture is worth a thousand words上面這兩點，其實 principle 都是儘量讓要講的內容簡單明瞭，因為很多時候我們在聽 talk，這樣被動接受的時候，接受新知識的能力是比主動接受時候（比如看 paper）低的。當聽眾問問題的時候，If you don’t know the answer, just say don’t know.如果是跟 mentor 日常討論的 slides，因為會討論到很細節的東西，有些圖 PPT 畫起來，很花時間，而且通常這樣細節的圖還挺多，所以可以就 ipad 上面手畫一畫，截個圖放到 PPT 裡就好了；如果是正式一點的 presentation，寫 slides 跟寫 paper 的 principle 有點像，不要太 focus 在細節上，更重要的是講清楚 motivation，為什麼這樣設計，細枝末節的不關鍵的內容，放在 backup slides 裡面。

19 年 CVPR，Doctoral Consortium 有幸 mentor 是斯坦福的一位大牛教授，她也提到了 presentation 的重要性，說她們 lab 有個開玩笑的說法，一份 slides 交給她去改，no pixel left…… 為了分享如何能讓報告聽起來有興趣，她畫了下面這張圖，讓聽眾情感（亦是興趣高低，注意力程度）隨著時間的變化，有三個高潮：首先，介紹你的問題，通常這時候大家都會引發興趣；但聽著聽著大家注意力就不集中了，這時候就到了圖中第一個低谷，這時候需要指出來這個問題有哪些 challenge，大家的興趣就又被激發了；等大家興趣來了，精力集中的時候，介紹你的一部分工作 work 1；等介紹完第一個工作，大家又疲勞了，這時候指出來，即使有這個 work 1，問題還不能被解決，因為有 remaining challenge；接著大家又被調動了興致，可以開始介紹 work 2。

3.2 談談寫 paper

在 2.2 裡面講了對某一篇 paper，如何選題和做規劃。那真的到了寫 paper 的時候，我自己有幾點如何讓文章寫的更好的體會：

先給一個 Talk。寫 paper 最難的是構思 storyline，而最好的完成這一步的方法就是先對你的工作做一個 slides，給周圍的人 present 一遍。這個過程中，你會梳理好自己的思路，畫好文中的 figure，準備好實驗結果的 table，周圍的人還可以給你提意見，幫助你完善，等這個 talk 給完了，後面寫 paper 就會順暢自然了。其實我現在，如果準備投一個 paper，當做了一段時間後，就會按照最終 presentation 的思路，準備 slides，用在每週給老闆們 report 時。開頭先快速 review 一下做的 task 和提出的方法，remind 一下 context，然後重點 focus 在那周做的新東西上，所以每週彙報的 slides 可能 80% 都是跟上一週一樣的，然後新的方法和實驗結果的那幾頁 slides 是新的，有比較多的細節。用 Google doc 做語法檢查。剛寫好的 paper 有 typo 和語法錯誤是很難避免的，但常常會被 reviewer 揪著不放。大家寫 paper 如今大都在 overleaf 上，但 overleaf 的查錯還是不夠好，建議可以寫完 paper 後，貼到 Google doc 裡面。幾年前開始，估計是由於 deep learning 對 Google NLP 的改進很大，感覺 Google 自動改的質量已經非常高了。Rationale 很重要。不光是要講清楚你怎麼做的，更要 justify 你問什麼這麼做；不光要講你的結果比 baseline 好，更要解釋為什麼好；讀者看到的不應是一個 “使用手冊”。有時候我們寫 paper，花了很多篇幅寫了很多實現細節，但是更重要的是，解釋 “為什麼”，這個背後的邏輯和 insights。大部分 paper 都是提出一個新的方法，這類方法型 paper 似乎都可以套下面這個框架：Introduction：可以分為以下幾個部分：Problem definitionPrevious methods and their limits簡單描述你是提出了什麼技術來 overcome 上面的 limits一個圖，非常 high-level 的解釋前人工作的 limits 和你的工作怎麼解決了這些 limits，最好讓人 30 秒內完全看懂最後一段如今大都是，In summary, this paper makes three contributions:First work to 解決什麼 limits提出了什麼 novel 的技術outperform 了 state-of-the-art 多少Related Work：一般三五個 subsection，分別 review 下相關的 topics，同樣不光講 previous work 做了啥，更要講自己的方法跟前人工作有啥不同Method這是文章的主體，按照你覺得最容易讓別人看懂的方式來講可以第一個 subsection 是 overview，formulate 一下你的 problem 給出 notation，配一個整體 framework 的圖，圖裡面的字型不能太大或者太小 * 看不清，要有些細節，讓人光看圖就能明白你的方法是怎麼回事，但不要過於複雜，讓人在不超過 2 分鐘的時間看完這張圖然後幾個 subsection 具體介紹你的方法或者模型；如果 testing 跟 training 不太一樣，最後一個 subsection 介紹 inference 時候的不同，通常是一些 post-processing 操作ExperimentDatasetsImplementation details such as pre-processing process, training recipeEvaluation metricsComparisons with state-of-the-artDetailed analysisAlternative design choice explorationAblation studiesVisualization examplesConclusion (and Future Work)Abstract：是全文的精簡版，建議在 paper 寫完第一稿差不多成型了，有定下來的成熟的 storyline 了，再去寫 abstract；大概就是用一兩句話分別概括 paper 裡面每個 section，然後串起來

另外 paper 提交時候，可以交 supplementary materials，雖然 reviewer 並不被要求強制看這個，但其實給我們機會，去 include 更多文章技術細節、實驗結果的好地方；在後面 rebuttal 階段，通常篇幅有限制，但如果你已經在 supp 裡面未雨綢繆，可以省很多空間，refer reviewer 去看你 supp 裡面的內容就好了。

說到 rebuttal，我還是比較幸運的，從導師那學到很多。導師已經是功成名就，業界泰斗那種，起初我以為他這個級別會對我們是放養；但我在哥大投自己第一篇一作 paper 的時候，導師可以說是手把手帶我入門了。還記得 16 年 CVPR review 出來後，導師找我討論 rebuttal，我那會兒對寫 rebuttal 並沒有什麼經驗，也不知道可以用 R1 代表 review 1 等等。那天 meeting 開始已經晚上 7 點了，估計導師還沒吃飯，我兩就挨著坐在他辦公室裡，對著他的電腦，討論 reviewer 提的一個一個問題。因為很多時候其實 reviewer 表達問題並不準確，他教我分析每個問題背後 reviewer 真正關注的點是什麼。邊討論，導師邊直接敲下我們討論的 notes，meeting 完後，我看這 notes 基本上就可以算是個 rebuttal 的初稿了，比我 meet 前準備的 draft 強多了……

4. 記四次開會2016 年，拉斯維加斯。

博士期間我參加了四年的 CVPR，這是我們行業的盛事了。學術會議通常，主會 3-4 天，有 oral 環節，大家可以聽臺上人輪流做報告，有 poster 環節，一個大場館列滿一排排的 poster stand，每篇 poster 有作者在旁邊講解和答疑，oral 和 poster 環節交替進行。大場館在 poster 周圍有各個公司的展臺，一方面展示技術，一方面更多是在招人。主會前後一兩天，有 tutorial 和 workshop，通常會有大佬來介紹最新的工作，因為現在 paper 大家很多早就掛在 Arxiv 上看過了，很多人覺得 workshop 比主會更有聽的價值。

若用一個詞形容 16 年參加 CVPR 的體驗，那就是興奮了。首先 Vegas 就足夠讓人興奮了，一座沙漠中建起來的夢幻城市，各式各樣的酒店，威尼斯人，凱撒皇宮，艾弗爾鐵塔，每換一個酒店就像到了一個新的國家。三年後畢業旅行，我帶爸媽來，故地重遊依舊是很驚豔。

然後這也是第一次見到許多業界大佬們的真身。當時在灣區實習，候機的時候就發現周圍都是同行。第一天晚上跟著師兄逛賭城大道，一個很高的老外來跟我們打招呼握手，我後來才意識到是現在在 Tesla 的 Andrej，之前本科的時候還郵件問過他 DBN 的問題，沒想到竟然是他… 後面陸陸續續看到各種在 Paper 上面名字很熟悉的真人，很興奮了…

這次開會，我才知道了，開會的目的不光是聽報告學知識，也是 social 認識人的機會，我們需要融入到這個 community 裡去。從優秀的人身上我們可以學到很多；每人各有所長，有機會合作的話，可以雙贏；每個人都有盲區，需以他人為鏡。而這些的前提就是，你要成為這個優秀圈子的一員，跟他們有交流。當時杜老闆剛畢業加入 Facebook，因為我的工作基於他的之前的 C3D，在路上看到他，鼓起勇氣跟他打了個招呼，杜老闆很 nice 的跟我聊了一會兒，也是從那之後跟他們組有了些合作，我去年畢業後也加入了這個組。

不過那年，我對 social 的認識也就僅限於此了，我甚至不知道公司還有 party。不過好處是認識的人不多，沒有太多的招呼要打，可以集中精力開會學習，這一年算是我開會最認真的一年了，基本上把所有 poster 都過了一遍。另外，我也是第一次講 poster，這個環節一般兩小時，站著不停說話其實蠻累的，建議可以備點零食，水在旁邊。

2017 年，夏威夷。

感謝組織，第二年又免費去了個度假勝地…… 不過這一年，因為已經入行了，開會過程很忙碌。這年有幸中了篇 oral，導師很重視，前後 slides 改了很多遍，rehearsal 了好幾回。為了聽眾體驗比較好，可以看著聽眾有眼神交流，同時看起來 professional，導師要我脫稿。從西雅圖飛夏威夷的飛機上，就一直在背稿子，然後一直反覆 rehearsal…… 報告前還是很緊張忐忑的，臺下坐著得有一千人，講 12 分鐘，3 分鐘 QA，不過上臺後似乎因為集中精力在報告本身，反而淡定了…… 話說這種事情，感覺都是第一次很緊張，經歷過了，以後就好了；記得第一年只是做 poster 展示，我事前也很緊張，但經歷過後，這第二年做 poster 展示時就非常淡定了。

報告給完後，因為最後一天有個 workshop 要給個 talk，slides 還沒做，只能繼續宅在酒店準備…… 悲催的整個開會期間，很多時間都呆在酒店，都沒啥時間出去轉轉，只能默默給大家朋友圈點贊，也沒有機會向第一年一樣認認真真看 poster 了…… 所以很佩服大佬們，他們又要到處給 talk，要跟各種人 meet，是怎麼安排開會時間的……

前面說到公司 party，在會議期間晚上，一般大公司都會組織自家的 party 供大家 social。雖然很多時候是大型尬聊現場，但公司很多員工會來，為來年招 intern 或者正式員工做宣傳；很多學生會來，可以瞭解不同的組做些什麼，有沒有 headcount，intern 有沒有 returning full-time offer；當然，還有就是有 free food 包晚飯，而且 Party 的場地很多時候是有特色的景點，印象中去年，微軟是在一艘大輪船上（感謝張老師 carry），Facebook 是在水族館。

很多時候這些 party 為了控制人流量，會要求 invitation。會議前公司們會給你發郵件 invite，可能是 HR 看到你要來 present paper，可能是某個公司 researcher 想要跟你面對面聊聊，也可以你直接聯絡公司的朋友，提前把你加到 list 上。有時候沒有 invite，有認識的公司朋友，也可能直接帶進去，或者人不多了，就直接不限制了。另外，第一年開會的新人，可能看到別人去 Party 自己沒有 invite 會失落，但其實 duck 不必哈，找上落單的小夥伴，去周圍景點好好玩玩，這可能是今後所有開的會里，可以自由支配晚上的時間，想去玩啥就玩啥，不用去尬聊的唯一一次了，好好珍惜！

2018 年，鹽湖城。

這一年我博士第四年結束，開會的主要任務就是找工作了。前面說到，poster 場館有很多公司的展臺，前兩年我也就去拿拿文化衫就走了，這一年則不然，因為展臺有 HR 給你介紹公司的招聘流程，當場收簡歷，也有站臺的員工，可以直接瞭解他們組的情況。當然，這樣可能還是比較 general 的招聘，即使有員工，很可能跟你也不是做同一個小方向的，一般來說大公司裡面偏 production 的組在這裡認識的機會比較多；如果想找偏 research 的組，還是透過你 paper 認識你的同行，師兄弟朋友們的介紹，效率相對高些，可以約他們在展臺或者 Party 上見面聊。對於找 postdoc 的同學，很多老師會約在開會期間見面，甚至面試，所以可以提前 reach out 約好。

2019 年，洛杉磯長灘。

洛杉磯也是我很喜歡的一個城市，因為我一直有個影視夢，所以很喜歡好萊塢，這大概就是我為什麼堅定做 video 方向的初衷了。長灘其實離 LA 市區挺遠的，算是一個度假小城市了，甚至有自己的機場。長灘市最著名的景點就是 literally 的長灘了，有很多遊艇一列一列地停著，蠻壯觀的。

19 年這會兒我已經畢業了，剛加入 Facebook，不用逛公司瞭解找工作的情況，倒是又可以認認真真開會了。另外，對於畢業生，會有個 Doctoral Consortium，強烈建議申請，他們會組織畢業生和業界大佬一對一吃飯，是個很難得的學習機會，畢竟除了自己導師，很少有其他老師能花一個小時跟你單獨聊各種 research 和 career 上的問題了吧。

5. 記三次實習2016 年，博二暑假，灣區，Santa Clara。

來紐約連軸幹了兩年，暑假要去師兄在加州的 start-up 幫忙，總算要換一種生活方式了，開心！那會兒對傳說中的矽谷還沒有概念，還不知道 San Jose（聖何塞）J 發 H 的音。因為紐約就是跟所有國際大都市一樣，高樓大廈生活便利，其實沒有體驗過典型的，所謂美帝鄉村生活；灣區則是，住宅區裡一棟棟的自家 house 挨著，四層就算是高樓了，每一片兒有個 plaza，聚集各種飯店超市；到灣區第一天，被感嘆說像是第一天來美國的……

這次實習很短，兩個月，因為是 start-up，工資不高；租的地方沒有床，睡了兩個月地鋪，住家附近有條小河，蚊蟲很多，對蟲子極度反感的我在地鋪上整了個蚊帳；天天上班打車是打不起的，只好買了輛腳踏車騎車上班，單程半小時還好，天氣炎熱也還好，最恐怖的是在一個上高速分叉口，得過個馬路，沒有紅綠燈，只能招手示意，過來的車常有大貨車，而且車流量大，經常得攔下一列車，每次都膽戰心驚……

不過整體工作生活還是充滿新鮮感的。工作上是純 production，瞭解了很多 prod 的 system design；雖然早九晚七，但不用像在學校搞 research 晚上和週末還要加班，所以覺得很輕鬆；師兄們人也很好，帶著我們去過了優勝美地，三番市區玩。總體感覺就是讓我緊繃的科研神經放鬆了一段時間，也瞭解了另一種很不一樣的美帝生活，習慣了吃早茶，印度菜，越南粉。

2017 年，博三暑假，西雅圖，Redmond。

這個暑假是過去幾年裡，過的最開心也收穫很大、非常充實的一個暑假了。這一年在微軟，是 research intern；大公司確實流程比較正規，開始的時候有 orientation 帶你入門，公司各種 facility 也是不錯。

我的 mentor 已經是很 senior 了，是組裡的 manager，但還是非常 hands-on，自己還寫 code 做實驗，所以對技術的見解非常深入；人也很 nice，甚至還有時幫我一起 debug 演算法，學習到很多。當時我在一個華人比較多的組，其他的 full-time 也很 nice，我們工作上有問題都耐心跟我們討論，生活上帶我們嘗試各個樓不同的午餐。我們在的是 99 號樓，都說 99 很難吃，導致我至今還沒嘗過 99 的午餐…… 組裡每週會有 intern 輪著做 presentation，介紹自己的進展，大家都很自覺，所以，雖然說大家都很 nice，但因為想要在這三個月裡做出東西來，自己給自己的壓力還是比較大的。這種壓力我覺得是好的，積極的壓力。

這次實習後，我就習慣了用 Windows 系統，VS 程式設計，onedrive，自己 macbook 上裝著 Windows（這個習慣來 FB 後被打破了，現在又換回來蘋果原生系統）…… 微軟沒發筆記本，而是桌上型電腦，所以週末來公司的 intern 還不少，再加上西雅圖公交系統發達，去公司很方便，我晚上和週末基本都會在公司；也因此認識了一群小夥伴，因為微軟晚上餐廳不開，所以常常坐小夥伴的車，去外面一起吃晚飯，然後再回來幹活。夏天的西雅圖天氣很好很舒服，二十來度吧，晚上九點多天還是亮的，是全年最好的季節，其他時候則都是雨季了。

2018 年，博四暑假，灣區，Menlo Park。

這一年回到灣區，在 Facebook，體驗是最 fancy，最累的一個暑假了。

原以為之前我已經瞭解灣區了，但 16 年其實是在 Sunnyvale，Santa Clara 這塊，靠東邊，偏熱；18 年 FB 在 Menlo Park，公司公寓在紅木城，這塊靠西邊，溫度跟西雅圖夏天差不多，很舒服，跟 16 年常活動的區域還是有點遠的。說 fancy 是因為，17 年在微軟，我覺得有免費的咖啡和椰子汁就很不錯了；來了 FB，好麼，喝的吃的種樣繁多，微軟就顯得小巫見大巫了；FB 樓裡各種有個性標識的牆，intern program 組織的活動也多，認識了很多玩得來的小夥伴。在這也學了很多 “黑話”，什麼 movefast 啦，什麼 what does success look like 啦……

但同時也是最累的一個暑假了，一來因為 open space 辦公室，大家都坐在一塊兒，業界大佬就在身邊，自然也會想向他們學習，做的優秀；二來 FB 有 mid-term 和 final review，一般你的 mentor 們會給你寫 feedback，打分，然後有個叫 calibration 的環節，上面的老闆們會把所有 intern 放在一起比較，調整分數，要看你跟你的 peers 比怎麼樣。所以好幾次，忙到晚上 3-4 點，早上 8 點就得起來趕班車……

6. 沒那麼簡單的事6.1 Project vs. Paper

剛入學時，我單純的覺得，好好做 research 就好了；但事實上，能夠專心做 research 的時間其實是沒有想象的那麼多的，是要擠出來的，甚至去開會回來，報銷填表準備材料這種雜事，小事，都得折騰掉好幾個小時……

但更 tricky 的是平衡 project 和 paper 之間的關係。如果你比較幸運，有國家的 Fellowship/Scholarship，或者系裡的 Fellowship/Scholarship（有的是以 TA 的形式），不用做所謂的 RA，再或者 sponsor 你的 project 是純以發 paper 為 KPI 的，而且並不 care 你做的是什麼 topic，那你可能沒有這方面的苦惱。

但是，通常老師們申請 grant，很多 grant，尤其是金額大的 project，通常甲方心裡都有一個確定的想解決的問題，向老師徵求 proposal，即問題的解決方案，proposal 裡面會規劃好每個半年甚至每個季度做什麼 task。當然，這裡說的 project 不包括那種純粹是給外面公司做工程的 project，倒還都是 research project。經常專案開始的時候，因為 proposal 是以前定好的，如今環境、state-of-the-art 都不一樣了，跟當下情況不符；或者甲方想解決的問題比較 practical，是個沒有 formulate 好的 research problem，或者不是 community 關心的偏基礎的 research task。

舉個例子，你想做的 topic 是 object detection，community 關心的 dataset 是 VOC，COCO，但你的甲方關心的可能是某個領域的 object detection，比如 detect 某種野生動物，比如 detect 不同微生物。經常遇到的是，你提出的方法在 VOC，COCO 上面很 work，但在微生物的 dataset 上面效果不佳，這樣雖然可以發 paper，但是 project 卻沒有進展。有些專案，在開始的時候會 fund 好幾個 team，然後讓大家比賽，比如在專案內部有個 detect 微生物的 benchmark，讓你們 PK，第一年結束，淘汰掉最差的那個 team，第二年繼續 PK，再末端淘汰。你要是 project 沒有進展，導致你導師的專案被砍了，就問你怕不怕…… 因此，很多同學就走了另一個極端，花很多精力做專案，hack 這些 project 的上的 number，很多時候漲點最快的方法是，collect 更好的 training data，用更復雜的網路，漸漸變成了解決工程問題，開發了個很牛的系統，但是沒有 novelty 發 paper。

這種情況下，人的本性，會覺得麻煩，就偏頗一方。但這其實是偷懶，千萬不可。要 align 雙方的興趣，要注意平衡，trade-off，一方面要 project 有進展，對 sponsor 負責，另一方面更要對自己負責，發 paper 做有 impact 的工作 比如，儘量 focus 在模型本身，找到有 novelty，在 project benchmark 和學術界 standard benchmark 上效果都好的方法。以及，通常一個 project 開始的時候有很多 engineering 的活兒，可以暫時放一放純 paper research，等 system 搭起來了，後面就是不斷 improve 核心演算法，這個時候精力更多放在 paper 這邊。

拿我自己舉例子，15 年底，我開始 take charge of 一個新的專案，於是 16 年上半年，基本都在為這個專案搭初步的 system，從前端網站到後臺資料庫，從裝置採購到 system infra，從 object detection 到 multi-modal；等系統差不多搭起來了，我在專案工程上就可以花很少的時間，也有 progress 去每月 report，於是 16 年下半年，基本在做 paper，當然 topic 做的技術是將來能 improve 專案 system 一個核心模組的；到了 17 年上半年，系統要開發新的模組，又是花了三個月在專案工程上；再之後直到博士畢業，都是儘量找到 common interest，一個新的模型，對 project 的 system 效果有幫助，亦有大的 paper research 價值。

6.2 new dataset 和 new task 不是 low-hanging fruit

剛讀博時候，受周圍人影響，很多人都說 release 一個新的 dataset 沒有什麼技術含量，輕輕鬆鬆發 paper 還能賺一票引用，是個 low-hanging fruit。但當我參與到一個新的 dataset 的建立過程後，才發現這是一個非常 tedious 的工作，有很多的髒活累活，很多細節的地方需要考慮。之前 v1 版本 data，可能因為一個細節沒考慮好，需要重新 collect 或者 annotate，費時又費錢，經常要迭代好幾個版本。所以 create new dataset 一點也不簡單，可能比提出一種新方法的 paper，花的時間還要長。

同樣，以前以為提出一個新的 task（所謂挖坑）是個 low-hanging fruit，但真正做過之後才知道，也沒那麼容易的。17 年底，導師讓我做 live detection，也就是，只根據過去和當下，監測當下發生了什麼事件。我發現之前的工作都沒有很好地 evaluate 這個問題，formulation 上有問題，實際做的是 per-frame labeling 或者 early classification，於是決定提出一個新的 task，專門 evaluate detection 本身。投完 paper 信誓滿滿，結果被 CVPR 拒了。reviewer 們一方面指出了一個我之前忽略的點，另一方面指出對於有的 application，per-frame 就可以夠用，不能直接說 per-frame 用來 detection 有問題，而僅僅是對於有的應用場景，per-frame 用來 detection 有問題。為此，要大改 paper 的定位。過程是痛苦的，但正因這個痛苦讓工作更加完善，我們才能成長昇華，最後這個工作重投 ECCV 被大家認可了。

對於 new dataset 或者 new task 的工作，怎麼樣才能做的儘量完善，減少迭代次數呢？我的一個經驗是，這種專案，儘可能 involve 多的 experienced experts 參與討論，及時跟大家溝通，collect 不同人的想法。 每個人看問題角度不同，放在一起就會比較完善，群眾的智慧是大智慧。

6.3 沒那麼難

說了沒那麼簡單的事，再說說沒那麼難的事。

萬事開頭難，難在邁出第一步。當開始做 survey 入門時，發現這麼多文獻要看，會覺得難；當想好 idea 準備去實現，發現要準備 data，要實現的東西一步又一步，會覺得難；當開始寫 paper，構思完每個 section，發現這麼多內容要寫，會覺得難……

但實際上，當我們一點一點去完成的時候，會發現完成的速度遠比我們想象的快，文獻一個星期可以看完經典從而入門，paper 一個星期可以有個初稿，idea 實現起來一個星期可以 coding 完，甚至跑出實驗結果…… 其實沒那麼難，就是耐下性子，腳踏實地，幹就完了。

7. 畢業後何去何從7.1 想清楚

一般大家就是三種選擇吧：去公司，去創業，去學校。這個問題經常會被歸為，想去學術界還是工業界，但我覺得職業本身的區別，可能沒有那麼重要，重要的是想清楚：

最想要什麼？最喜歡做什麼？最擅長什麼？未來幾年，哪個選擇能最大地支援自己的需求？

面對不同的選擇，第一步要做的，就是想清楚，未來幾年在這個新的崗位上，你的最大的需求是什麼？比如說（1）急著用錢，要錢多穩定的工作；（2）家庭壓力大，未來幾年需要個人時間多的工作；（3）做自己喜歡做的事情，並在自己喜歡的事業上有進展。顯然（1）的話是去大公司寫碼；（2）和（3）的話公司和學校都可以，（2）的話去一些老牌的養老型的大公司，或者壓力小一些的學校，（3）的話去發展快速 ing 的公司，或者 top 的學校；但如果是（1）和（2），恐怕都不能選創業（特別牛的大佬除外）。

7.1.2. 最喜歡做什麼？

人生奮鬥一輩子，最重要的還是要開心，只有做自己喜歡的事情才會開心；也只有如此，才能一直一直做下去，做出有影響力的工作。 讓自己開心的事情因人而異：有的人喜歡程式設計，寫一輩子程式碼是最開心的，在大公司經常看到年紀很大，還在寫程式碼做 individual contributor 的，人家就喜歡這個；有的人喜歡開車，去自動駕駛行業最為開心；像我的話，喜歡看影片，拍影片，剪輯影片，所以做和影片理解與生成有關的工作最讓我開心。

通常一份工作，都是由各種各樣的 component 組成的，並不只是非黑即白的。比如說自動駕駛公司，跟程式設計有關，跟車有關，跟影片有關，跟上面三種人都關，只要有 common interest，能最大地滿足你的需求就行；試想，對於第一種人（最喜歡的事情是程式設計）來說，讓他在自動駕駛公司寫程式碼可以，但是當 VP 做管理或者搞商業啥的，他可能並不開心。而我的話，一路走來，從哥大讀博研究影片演算法，到 Facebook 搭建影片工業平臺，再到業餘生活中，拍片子製作影片… 在影片生態鏈的每個環節，我都很開心。

總之，不同的人，看重的東西不一樣，擅長的東西不一樣，選擇本身並無好壞之分。所有的選擇，總有好的一面，也有壞的一面；只要適合自己，都是最好的選擇，開心就好。可能唯一要注意的就是，不同時間段，各種影響你做決定的因素的權重是在變化的，年紀大了我們可能會更看重家庭和穩定；有的事情年輕的時候不做，以後可能就沒有機會去嘗試了；魚和熊掌不可兼得，需要取捨。

7.1.3. Long-term vs. Short-term

考慮畢業後這幾年選什麼樣的工作時候，一方面想遠一點，你的 long-term 事業，或者說可以一直做一直快樂的事情是什麼？另一方面，畢業後這幾年 short-term 來說，是不是曲線救國，短期做的不一定是你喜歡的事情，但是長遠來說對你 long-term 目標是不是幫助更大？

7.2 如何找教職？

目前來說，畢業直接找到教職的難度還是比較大的，很多人會先做個 PostDoc，可以一方面積累新的 paper，一方面積累新的 connection。同時博後期間，可以有更多時間，準備更充分地找教職。

7.3 如何賺大錢？

最快賺大錢的方式就是創業了，當然 new grad 選擇這個的比較少，要考慮你有沒有時間，精力，資金上的壓力和限制？有沒有一個好的 business model？作為技術出身的我們，有沒有好的商業合夥人，mentor？

另外一條路，最多人選的，就是在公司做 production，升職加薪，最終財富自由的。經常有人問要不要讀博？我覺得，如果是想走公司這條路的，其實讀兩年的 master 可能就夠了，save 下來的三年，在公司裡面選個發展前景好的組（整個 org growth 快，從而 headcount 多的組），可能升職加薪的速度更快。當然讀了博士，手握幾篇 paper，是工作能力的證明，找工作更容易，是個敲門磚，否則簡歷關可能就被刷了；博士大家庭的師兄師姐，做相同 topic 的 peers，都是將來有用的資源；這個問題也很複雜，我這裡就不展開聊了。

但是，想走公司一路快速升職這條路的，儘量不要抱著又搞想 research，又想做出大的 product impact，早期公司裡都沒有用 deep learning 的時候是可以大展手腳的，但公司已經解決了 deep learning 從 0 到 1 的局面後，再抱著這種思路，可行，但可能升職速度不是最快的，尤其在是未來這十年。大佬們總結這是 “拿著錘子找釘子”，更應從 product 的痛點出發，找到最有價值的釘子，而不是最適合你錘子的釘子。

當然 research 對於大公司，一直也是不可或缺的一部分，不光是 branding，吸引人才儲備人才；更有一些 long-term， high impact 的難點技術攻關，可能需要 3-5 年長度的持續研發投入，畢竟 product 關注的是短期半年內的效益，很多 high impact 的東西，在半年內看不到價值，但 3-5 年後則有巨大的商業價值；另一種普遍的模式，就是 research scientist 自己，因為喜歡，有搞研究的熱情，通常會選擇跟學校合作，帶 intern 做純 paper 的工作，然後自己負責將 paper 轉化落地到產品裡；亦或，公司出資料和算力，學校出人才，合作雙贏。

說到升職，再給大家科普一下，比如在 Facebook，碩士畢業是 3，博士畢業是 4，往上升 5，6，到 6 後可以轉 manager。朋友打趣說，工業界升職路線就是，技術（engineer）—— 產品（manager）—— 銷售（business）-—— 投資（chao gu，劃掉，capital）。這個路線將來也是要做選擇的，某一天可能你覺得賺的已經夠了，沒興趣再賺了，就提前退休養老了。在灣區 plaza，你看著一箇中年人，穿著簡樸，平平凡凡，但經常可能就是超級富翁……

但如果不退休的話，不管是在學校還是公司，四五十歲估計都是比較 senior 了，需要負責的事兒多，壓力大，經常晚上週末要加班；像我導師這種功成名就的，還是時常收到他晚上 1 點，或者早上 7 點發的郵件。當然，有的人退休了又覺得無聊，這就回到開頭說的，想清楚，想要什麼，喜歡什麼，擅長什麼了。

8. 雜七雜八Change topic every 5 years

畢業那會兒，導師說他剛畢業來哥大時，師爺跟他說，you need to change topic every 5 years。感覺很有道理。如果在博士開始那會兒，開始做一個 topic，做了 5 年，基本這個 topic 就會飽和了，很難再有大的 impact。這個時間點，差不多剛畢業參加工作：如果還是 research 崗，我們就需要像剛開始讀博士一樣，重新選一個新的有 impact 的 topic 開始做；如果是轉 production，轉 business，那本身就是很不一樣的 topic 了。樹挪死，人挪活，大概就是這個道理。

Work vs. Life

這也是個複雜，需要具體問題具體分析的議題，就不展開聊了。我就簡單分享一下，我所得到的一些 advise 和一些自己的淺薄體會。

（1）三選二：還記得博士入學典禮上，院長跟我們分享說：未來幾年的生活將由三件事組成，工作 / 學習，睡覺，social / 玩；但是，在某個具體的時間，通常只能三選二，因為時間和精力是有限的。像我自己的話，博士第一學期，以及每段實習期間，選擇的是工作和玩，放棄睡覺時間；博士第二學期開始，則是工作和睡覺為主，常常宅家不怎出去。就是按照自己的需求，在每個特定的時間段，在這三者中做出你的選擇，對你自己負責，不會後悔的選擇，然後該學學，該睡睡，該玩玩。

（2）身體會變的：最近前浪後浪的話題很火，其實很有道理，真的很多有影響力的工作，就是人在年輕時候，精力充沛，瑣事不多情況下，才能做出來的。剛來哥大的時候，課業負擔和科研任務都很重，還要參加些 social 活動，好幾次晚上參加完活動，回到家通宵寫程式碼，7 點半天亮了睡兩小時，然後 9 點半啥事沒有地去上課。。現在想想那會真的是年輕，現在讓我通個宵，第二天工作效率絕對超低。。

（3）做你喜歡做的工作：公司裡面經常提到所謂 work life balance，以前我以為這就是對應工作與娛樂，但現在意識到，其實 work 也分 work input 和 work fun，life 也分 life input 和 life fun，其實 input 才是工作，fun 才是娛樂。input 需要我們付出精力，疫情期間注意消毒洗手，這就是 life 裡多出來的 input；fun 就是帶給我們的快樂和開心，工作中做成一件事，帶來的成就感也是 fun。如果要讓自己過的更快樂，也就回到上一章說的，儘量做自己喜歡做的事情，增加 work fun 吧。

談談灌水

有的時候，經常聽到有人評價一個工作，太水了。誠然，有些工作是水，但如果被頂會接收了，我相信它還是有它的價值。有的時候，減一減戾氣，多看到事物好的一面，這樣我們看這篇 paper 的時間，才沒有浪費，而是學到了東西，不是嗎？然後，有的新手剛入門的時候，發的第一篇文章雖是頂會，但可能比較 naive，不過只要這篇文章，能給讀者帶來一些 insights，讓人學到東西，我還是支援這樣的新手之作的，因為確實積累是需要時間和過程的，中間這樣被頂會認可，其實能很好地激勵新手去 continue 科研之路。

常懷感激之心

一路上得到很多前輩幫助，非常感激。在來到 Facebook 後，學會心懷感激，感覺是個很明顯的公司文化：每個月組裡的 all hands 有 shoutout session，讓大家在全組面前，表達對工作中幫助了自己的人的感謝；公司有 #thanks hub, 可以給幫你的人寫感謝 note，而且這個 note，對方的 manager 會看到；而且，很多時候，感覺是很小的事情，大家也會互相道謝；每次開完會，大家也會互相道謝。簡單的一句 thank you 真的可以讓人幸福感增加不少，畢竟很多時候別人並沒有義務非要幫助我們，這讓大家更願意互幫互助，感覺是個特別好的文化。

庚子年・歲末

Mike 於 舊金山

「後記：慚愧在各位老師、大佬面前班門弄斧了；若是對於有的同學有點幫助，我就很高興了；但不可避免的，因為時間有限，文章寫的粗糙，還請多多擔待；因為篇幅限制，有的問題難以講得完善全面，還請結合自身情況，辯證地借鑑相關經驗；或跟您意見不合，全當看小說，尋個樂子罷了；順祝大家新春愉快，平安喜樂，萬事勝意；希望疫情早日過去，世界和平…」

先預覽一下部分截圖：

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