本人刚研究生拟录取，想问下大家有什么忠告或者研究生的生活是怎样的？
再次感谢大家的厚爱，目前研究生的学习生涯基本告一段落，毕业答辩表现8.7，论文成绩87，还算比较满意，特别感谢老师对我答辩 PPT 每一版的格式和逻辑进行检查和修改，在我读研的两年中给予了我极大的支持和鼓励。后来和小伙伴们拍了很多毕业照，也给老师和比较要好的朋友们每人写了一幅书法作品，今天收到了老师送的毕业礼物。此回答不再更新，入职后会不断学习，提高自己的技术，以后也会写一些干货的回答或者文章，谢谢大家的关注。 今天刚改完硕士答辩 PPT，明天预答辩，周日正式答辩，抽空看了看各位朋友的私信和留言，承蒙各位的点赞与收藏，挑三个典型的问题回答。 1. 算法岗现在有点激烈，甚至内卷严重，如果没有比赛、顶会或者大厂实习经历是否要继续坚持下去？ 虽然我读研期间从事的是 cv 方面的学习，我入职的岗位却不是算法岗，而是研发岗，偏后台服务端方向，具体细节可见我写的文章。但对我而言其实都大同小异，我觉得算法和开发最重要的都是基本功。不管是编程的功力，还是你对实际问题的理解程度都能表现出你的基础是否扎实。我个人觉得能将算法落地、落实到某项应用中去的能力应该是一位优秀的算法工程师最具竞争力的资本，当然这也建立在扎实的基础之上。换句话说，如果某个公司以所谓的比赛、顶会和实习等因素作为算法岗入职甚至筛选简历的门槛，我认为这个公司不太适合去。 2. 是否在读研期间参加过实习，没有实习会不会影响秋招？ 我在读研期间一直留在学校刷题、复习秋招或者忙着进行毕业设计的相关实验，没有参加任何实习。但也建议大家在春招投一些秋招不会去的公司，通过面试了解自己的短板，从而更加有针对性地准备秋招。之所以建议大家投秋招不会去的公司，是因为现在互联网大厂基本都有面试记录，一旦因为准备不充分而表现不好留下了记录，秋招再次申请时，很可能 HR 或者面试官对你的印象不会太好，甚至不会向你发出笔试或面试邀请，这是得不偿失的。 3. cv 方向有没有推荐的书籍或者课程？如何在学业和找工作的双重压力下发小论文？ 如果是还没入学的准研究生，可以看看吴恩达的机器学习和深度学习的课程，方便入门，也可以看看自己是否感兴趣。如果是研一的同学，我其实也没有看过很多的书，因为我在研一期间主要是通过了解一些 cv 经典的论文和模型，从 GitHub 上下载对应的代码，配环境，跑通，再复看论文...西瓜书不太推荐看，比较晦涩，主要还是看文献、配环境、跑模型... 因为我是专硕，所以研一入学的时候其实没打算发论文，想着混混日子，找个好工作，能毕业就行了。但随着毕业设计的逐步推进，其实会发现做过的内容都可以写成小论文，只要相关的研究工作落实到位，实验数据充分，将毕设中的一部分甚至全部内容发一篇或几篇都是可行的。至于发顶会或者一区二区的期刊，难度自然是不可同日而语的。 以下是原回答： 坐标某工科985计算机专业，6.14答辩，月底毕业，7月份入职某互联网大厂。 专硕两年研究生，实验室方向为医学图像和深度学习，偏 cv，水了两篇会议论文，昨天毕设刚刚送审，查重3.73%，研究生的学习生涯基本上告一段落。在这个过程中，我很感谢我的导师，他的年纪比我爸稍小两岁，很年轻也很有学术修养，思路严谨清晰，不对学生设限，每隔一段时间会关心我的学习进展，并及时把握整体研究的方向。今年发生疫情，还私人给身在湖北的我发了几千的补助，真的称得上是一位好导师。 第一年课比较多，9门学位课，7门选修课，学位课需要考试，GPA 只能算中等偏上，拿了二等奖学金，第二年4月份左右课就上完了，然后开始一心投入秋招准备中，在此之前只是每天写写算法题，做做项目，没有太多时间用整块时间来复习。7月份开始投简历、笔试、面试，八月份陆续开始收到 offer，相关经历都写在了以往的回答和文章中。就我个人而言，关于计算机研究生平时的学习主要有以下几点意见，可供参考： 从高考到本科，从考研到读研，一路下来我收获的是知识、乐观和勇气，路上有没有鲜花真的无所谓，前路只会更难，但是没关系，受挫了就停下来休息，不一定非得成功，但要冷静地面对发生的一切。 愿我们继续往上走，往前走，成为拥有善良品质、明亮内心和坚定意志的年轻人。