背景介绍: .
学校：中科大
专业方向：计算机专业
GPA：3.44/4.3（Ranking:103/246）
Systems类课程：基本全部4或4.3
TOEFL: 109(S22)；
GRE：318（170+148）
推荐信：校内2个导师强推、MSRA副院长强推、一封课程推荐信凑数
本文由作者的留学分享讲座整理成稿
Hello，大家好，很开心今天能在这里给大家做这个留学申请分享，我今天分享的副标题叫做A data point’s
perspective，也就是从一个数据点的视角。什么叫做从一个数据点的视角呢？我认为留学申请这件事情随机性很强，而且往往没有准确的消息源，比如说我们可能听说某些项目更注重GPA、或者某些项目更注重论文/实习、或者觉得英语过线就行，但是事实上这些都是没有准确消息来源的，并非来自各个学校的官方要求。所以我建议大家通过所有人的分享自行构建数据分布。下面只是我的主观理解，仅供大家参考。
一． 我是谁
我是17级科大11系的学生，我在大二选择了用五年的时间读计算机和数学的两个学位，在大三的时候选择加入一个图形学实验室，开始做图形学方向的科研。这段科研结束之后，我在大四的时候转到了系统方向，并且因为系统方向并不需要太多数学知识，我放弃了数学学位的修读。但是最后我还是五年毕业，我最终选定的去向是哈佛计算机科学博士。
二． 我的申请背景
我来介绍一下我的申请背景。首先，我申请的目标非常明确，只申请systems方向。systems包括什么呢？比如分布式系统、操作系统、网络系统、存储系统等等。我的GPA是3.44，这是一个很低的GPA，主要因为我对于无关课程的高分不感兴趣。虽然我的GPA并不高，但我所有的systems相关的课程，都是4或者4.3、实验满分，包括操作系统、网络和网络实验课、数据库、软件工程、编译原理等等。
我的英语托福是109分，阅读和听力是满分，作文27分，口语22分。我觉得托福比较简单，能过就行，可能会凭运气。大家把阅读和听力刷高一点，就不会有太多问题。我的GRE是318分，这个是裸考的，数学170加上英语158。在我申请的22秋季，多数学校是不要求GRE成绩的，尤其是多数的PhD都不要求，所以我没有刷分。除了这些比较硬性的申请条件，我还有两年的算法助教经历。
三． 关于科研
//1.图形学科研
我一共做了两段科研，第一段科研是图形学的科研，我有完整的项目参与，但是担任的角色是偏工程师的。因为图形学本身是一个很理论的方向，大三的我并不能很好地推进。我多数时候的工作是写代码和优化代码，比如我在师兄的代码基础上，把整体的速度优化了几十倍，赶在deadline之前把文章投了出去。这段科研项目大概进行了四个月，最后发表在一顶刊上。从这之后，我对于科研的认识进入了新的阶段，我的申请背景也变得好看很多。
//2. System科研
我的第二段科研是systems方向的。我首先在校内的一个实验室调研了一阶段，之后去MSRA做了实习，是一个比较大的项目，一共做了半年多。systems这个方向的论文或者项目，往往需要非常长的时间周期，可能一篇paper要一年或者两年才能投出去。与第一段不同的是，在这段项目中，我有主导权，多数的探索是我主动去做，而不是像上一段那样反过来。在申请时，我有一篇顶会在投，尽管最后因为种种原因还没有投出去。我在申请面试中也主要介绍了这个项目，面试的教授都很认可，觉得难度非常高。
我建议大家在选择项目的时候，尽量拥有主导权，自己主动做一些探索工作。跟老师汇报时除了基础工作，要多想想项目的导向和侧重点。此外就是尽量项目不要有太多人参加，人多未必是优势，因为中间有很多沟通成本。
四． 项目经历
除了上面说的科研和成绩，包括GPA和英语之外，就是一些所谓的软实力—项目经历。但其实我觉得对于计算机科学，尤其是system方向来讲，项目经历是硬实力。我自己有超过五个大型的项目，包括我自己写过一个非常完整的操作系统，并且在这个操作系统上实现了网络栈。我还自己用go语言写过一个web开发框架，还做过一个中科院开源暑假的项目，优化了大家常用的软件rsync的存储栈。
这些项目经历对我的帮助是非常大的，即使教授不会过问。一方面，我对这些项目了如指掌、非常有自信；另一方面，在一些意想不到的地方它们也起了作用。比如说我在面试NEU的时候，一个老师问我，x86的某个寄存器是干嘛用的，我直接跟他说我不知道，因为我不熟悉x86，我的操作系统是写在RISC-V上的。那个老师看了一下，说你写过这个，很好，我们跳过吧。可见这样的开发经历在面试的时候会给老师很好的印象。
五． 推荐信
我并没有像其他同学一样有国外的暑研经历：我的所有科研都是在国内做的。所以我的推荐信主要是校内的两个导师的强推和MSRA副院长的强推，同时我还要了一封课程推来凑数。
六． 我的申请经历
//1. PhD
对于PhD来讲，我一共只申请了3所学校，这是为什么呢？因为我个人个性比较强，我不希望遇到不合适的导师，但是同时我又没有非常充足的信息源，所以我就只能在多方打听的情况下，选中3个我能确保适合我的导师。
我在申请哈佛、东北和布朗这三所学校的PhD的时候，都是踩线申请，材料没有做过多的打磨，也就是把简历、SOP都是发给世毕盟润色后直接交了。申请PhD的时候学生与导师是一个双向选择的关系，我主要考虑如下因素来判断导师是否适合我。
（1）我重点考虑的第一点是导师的性格。比如导师是不是手把手教学生，比如导师会不会亲自写代码，这个事情很重要。有些同学可能会比较习惯那种散养的导师，导师不怎么管学生，学生自己摸索，但我好像不行。
（2）第二点是导师的职位。这个是一个比较功利的观点，就是导师有没有拿到终身教职。现在学术界的竞争压力非常大，如果一个导师没有拿到终身教授的话，他可能会把自己教职方面的压力（出很多成果）转移到自己的博士生身上，这个过程中可能就会有很多不愉快发生。但这只是保险起见，比如我想申的布朗的导师，是一个AP，并没有拿到终身教职，所以这只是一个参考。
（3）第三个是导师的学生数。一个导师的精力有限，还要定期跟自己的学生1-1
meeting，如果学生太多，就记不住每个学生的工作，也无法精细地指导。所以需要看这个导师是不是大组的老板，看他组内有多少人。我申的这三个导师，他们的学生数基本上维持在3-6。
（4）第四点是导师的方向是不是符合我的兴趣，以及这个导师允不允许学生自定方向。这一点可能对于某些同学来说比较重要，但对我来说不是最重要的，因为我已经做了提前的筛选，我大概能确定这个导师做的方向是我喜欢的，所以哪怕他不让我自己定方向，我也完全能接受。毕竟导师的基金有固定的方向要求，而导师用这个钱养自己的博士生，肯定更希望博士生也做相关的研究。
（5）第五个是导师跟业界的关系。systems这个方向，需要和比较大的公司，比如Google、Facebook有紧密的联系，这样我才能知道最新的业界需求，更好地开展研究。
//2. Master
我一共申请了20多个硕士，为什么和PhD数量差了这么多呢？是因为我觉得随便读一个Master去工作，也挺好的，毕竟systems方向非常偏实用，在一些大厂里面也有广阔天地。有个别学校，比如CMU或者UTAustin，我申了多个项目，这其中只有CMU
MSCS和UIUC MSCS是偏科研的（UIUC
MSCS是纯科研项目）。基本上这20多个Master包含了大家能够想象的所有好学校的Master（以NYU为保底）。在这个过程中，我主要考虑如下几点。
（1）学校名次（Master就功利一点）
（2）项目的学期数。项目学期数是一个很重要的事情，比如说UCB
MEng这个项目，只有两个学期，这就意味着秋季入学，春季学期结束就要毕业了。大家多数都是在暑假找实习，别人正在找实习，这个项目的同学却已经毕业了，这就非常不利于就业。常见的学期数是三个学期，也有四个学期的，这样就能保证学生做一段实习之后再毕业，找工作会更加方便。
（3）课程的质量和毕业前景。课程质量靠口口相传，比如CMU的质量肯定很高，但是课程质量与课程的workload可能是一个比较矛盾的概念：一般我们觉得好的课程，它的work
load可能会比较大，但是workload过大会不方便刷题找工作，因为时间会不够用。毕业前景就是看PhD升学率和就业情况。
七． 我的申请结果
在我申请的所有项目中，一共有4个有面试的项目：3个PhD和UIUC MSCS。在这4个里面我拿到了3个面试，分别是UIUC
MSCS，Harvard和NEU。NEU的流程是有3个教授来面试，最后3个教授都给了我offer，Harvard和UIUC
MSCS也拿到了。
所以我要下一个主观结论：拿到面试就是拿到offer的80%，当然对我来说是100%。我的意思是，拿到面试后成功的几率非常非常高。在此，我也要重申本场分享的副标题，也就是从一个数据点的视角，真正的数据分布只能靠大家自己去推断。
八． 我的申请心得
//1.PhD和MS的区别
首先我想聊一聊PhD跟Master的区别。PhD主要就是为了科研，Master是为了找工作，所以它们对这个申请者可能也有不一样的要求，我能拿到科研向的几个面试，主要还是因为我的研究经历和我的项目经历，但是对于Master看中的那些点来讲，我可能就非常一般。
// 2. 留学中介的作用
第二点我想聊一聊世毕盟在我申请的过程中给我的帮助。第一方面是我的培训师给我的帮助，第二方面是我的mentor给我的帮助。
（1）培训师
我的培训师做的事情非常多，因为我在很早的时候就签约了，我是大二的时候签的，在这个过程中，我的培训师帮我做规划，提醒我考英语，帮我检查各种各样的材料，帮我检查各个学校的要求，帮我准备我的资料，把我的简历、Sop拿去做润色，润色的结果我是非常满意的。因为我是一个比较小心的人，润色前的简历我已经改到很满意了，提交之后，还是被找到了没发现的问题。除此之外，我觉得鼓励也是一个很重要的因素，我在中途有非常多次心态波动，我的培训师给我摆了各种各样的数据，然后跟我说明：你要达到一个什么样的水平，你现在的目标是什么，你只要实现这个目标，我们就没有问题。
（2）Mentor
我的mentor是MIT做systems的博士生，水平非常好。他帮我看了我的sop，检查了其中的逻辑和我对科研项目的描述，这与native
speaker的润色其实起到了不同的作用。对我最有帮助的是他帮我做了一场模拟面试。在我拿到哈佛的面试之后，我很急迫想要找人练习一下，看看我对项目的讲解如何，我的mentor刚好能够以非常高的标准来看这个事情。
九． 本科科研方向
//1.科研方向怎么选
假设你是一个11系的学生，计算机有这么多的方向，比较火热的人工智能、大数据，或者像我最开始做的图形学。虽然科大比较强的方向很有限，但是我建议大家不要被这样的环境束缚住，因为据我了解，国内的多数老师都是非常open的。假设你对他们的方向感兴趣，就可以找相应的教授去聊能不能一起合作。
//2. 本科时期项目如何开展、心态如何调整
2. 本科时期项目如何开展、心态如何调整
假设你已经选了一个你认为比较不错的导师，你就要开诚布公的跟他讲这个项目要怎么开展。如果你只是一个新手的状态，难免要给师兄打下手，但是你也要尽量在这个项目中有自己的参与感。如果你已经在这个方向有比较多的了解了，你就可以直接跟他讲我想自己lead一个项目。
中途过程中，做科研肯定难免有各种各样的心态问题。我觉得大家可以结合着之前的方向选择一起来谈，毕竟我也不是一条路走到黑的、是转过方向的，所以大家可以尽量的放宽心：这个方向我只试一试，不行我再走，也不是必须要撞南墙，心态放松一点。
//3. 科研和课业如何兼顾
还有同学问到了，本科时期如何兼顾课程和科研。首先，我的GPA并不是最顶尖的，但为什么我系统方向的课程成绩都很好，是因为我觉得课程跟科研是一个相辅相成的事情。科研想做的好，基础必须牢固。Systems要求的代码能力非常高，那也就意味着我要做大量的练习，这个练习我就可以在课内做。当你在做练习足够多的时候，科大计算机课程的难度对你来说就不是个问题了。我觉得大家如果真的对科研有热情的话，可以超出课程的范围，多找一找自己感兴趣的事情做。
十． 申请过程中我的认知变化
在这里我想提一提的，是几乎所有计算机科学方向申请的同学都会参考的CS ranking。CS
ranking是一个非常线性的排名，它的统计原理是各个方向的顶会上某个学校的教授一共发了多少篇paper。那么这样一个线性化的排名，会有什么直接影响呢？像UIUC的这样的大校，教授非常非常多，就能排到第二；而像哈佛、耶鲁这样的学校呢，就只能排30+。但事实上，是不是从哈佛，从耶鲁这样的学校毕业的同学，就水平更差、拿不到比UIUC毕业生更好的offer呢？不管是统计意义上，还是从个体的角度讲，答案都是否定的。一方面我们要考虑导师的水平，另一方面我们也要摆脱线性思维，考虑PhD的不同纬度，比如说科研属性，创业机遇和未来的人脉。像哈佛、耶鲁这样的学校，虽然教授少，但教授都非常顶尖，所以我认为它们的计算机系是被低估的。
十一． 主观经验总结
首先，在申请这个过程里，我的心态非常平稳：有一个学能上就行。我也建议大多数同学有这样的心态，不然随机性太强，难免会有患得患失的感觉。
第二点，申请CS PhD，GPA不是最重要的。
第三点，申请的方向最好跟经历有关，做什么方向的科研就尽量申哪个方向，这样会非常容易写SOP。
第四点，喜欢的导师要主动联系，认真发邮件，不要搞群发那一套。我觉得我拿到哈佛的offer，比较重要的一点就是我很喜欢那个导师：我知道他之前做过什么项目，我看过他的文章、讲座。所以我很认真地写了一封长邮件，之后就拿到了面试的邀请。
第五点，就是刚刚说的，拿到面试是成功的80%。
第六点，申请systems方向，paper只是加分项，而不是必须的。像我知道有一些申请AI方向的同学，他们想要拿到一个好的offer基本上必须有paper，而且甚至要两到三篇，但是在systems方向没有这样的要求。可能对于操作系统有非常好的了解，已经能够帮助你在面试里面脱颖而出了。
第七点，要推荐信的时候，建议大家提前跟推荐人请求不限制数量，我见过好几个同学都在分配推荐信上花了很多精力，很影响心情和策略。
第八点，就是希望大家不要妄自菲薄：不要觉得某个学校肯定申不上就不申，这样会后悔的。
成绩排名中游，我去哈佛大学全奖读博啦！
背景介绍: .
学校：中科大
专业方向：计算机专业
GPA：3.44/4.3（Ranking:103/246）
Systems类课程：基本全部4或4.3
TOEFL: 109(S22)； GRE：318（170+148）
推荐信：校内2个导师强推、MSRA副院长强推、一封课程推荐信凑数
本文由作者的留学分享讲座整理成稿
Hello，大家好，很开心今天能在这里给大家做这个留学申请分享，我今天分享的副标题叫做A data point’s perspective，也就是从一个数据点的视角。什么叫做从一个数据点的视角呢？我认为留学申请这件事情随机性很强，而且往往没有准确的消息源，比如说我们可能听说某些项目更注重GPA、或者某些项目更注重论文/实习、或者觉得英语过线就行，但是事实上这些都是没有准确消息来源的，并非来自各个学校的官方要求。所以我建议大家通过所有人的分享自行构建数据分布。下面只是我的主观理解，仅供大家参考。
一． 我是谁
我是17级科大11系的学生，我在大二选择了用五年的时间读计算机和数学的两个学位，在大三的时候选择加入一个图形学实验室，开始做图形学方向的科研。这段科研结束之后，我在大四的时候转到了系统方向，并且因为系统方向并不需要太多数学知识，我放弃了数学学位的修读。但是最后我还是五年毕业，我最终选定的去向是哈佛计算机科学博士。
二． 我的申请背景
我来介绍一下我的申请背景。首先，我申请的目标非常明确，只申请systems方向。systems包括什么呢？比如分布式系统、操作系统、网络系统、存储系统等等。我的GPA是3.44，这是一个很低的GPA，主要因为我对于无关课程的高分不感兴趣。虽然我的GPA并不高，但我所有的systems相关的课程，都是4或者4.3、实验满分，包括操作系统、网络和网络实验课、数据库、软件工程、编译原理等等。
我的英语托福是109分，阅读和听力是满分，作文27分，口语22分。我觉得托福比较简单，能过就行，可能会凭运气。大家把阅读和听力刷高一点，就不会有太多问题。我的GRE是318分，这个是裸考的，数学170加上英语158。在我申请的22秋季，多数学校是不要求GRE成绩的，尤其是多数的PhD都不要求，所以我没有刷分。除了这些比较硬性的申请条件，我还有两年的算法助教经历。
三． 关于科研
//1.图形学科研
我一共做了两段科研，第一段科研是图形学的科研，我有完整的项目参与，但是担任的角色是偏工程师的。因为图形学本身是一个很理论的方向，大三的我并不能很好地推进。我多数时候的工作是写代码和优化代码，比如我在师兄的代码基础上，把整体的速度优化了几十倍，赶在deadline之前把文章投了出去。这段科研项目大概进行了四个月，最后发表在一顶刊上。从这之后，我对于科研的认识进入了新的阶段，我的申请背景也变得好看很多。
//2. System科研
我的第二段科研是systems方向的。我首先在校内的一个实验室调研了一阶段，之后去MSRA做了实习，是一个比较大的项目，一共做了半年多。systems这个方向的论文或者项目，往往需要非常长的时间周期，可能一篇paper要一年或者两年才能投出去。与第一段不同的是，在这段项目中，我有主导权，多数的探索是我主动去做，而不是像上一段那样反过来。在申请时，我有一篇顶会在投，尽管最后因为种种原因还没有投出去。我在申请面试中也主要介绍了这个项目，面试的教授都很认可，觉得难度非常高。
我建议大家在选择项目的时候，尽量拥有主导权，自己主动做一些探索工作。跟老师汇报时除了基础工作，要多想想项目的导向和侧重点。此外就是尽量项目不要有太多人参加，人多未必是优势，因为中间有很多沟通成本。
四． 项目经历
除了上面说的科研和成绩，包括GPA和英语之外，就是一些所谓的软实力—项目经历。但其实我觉得对于计算机科学，尤其是system方向来讲，项目经历是硬实力。我自己有超过五个大型的项目，包括我自己写过一个非常完整的操作系统，并且在这个操作系统上实现了网络栈。我还自己用go语言写过一个web开发框架，还做过一个中科院开源暑假的项目，优化了大家常用的软件rsync的存储栈。
这些项目经历对我的帮助是非常大的，即使教授不会过问。一方面，我对这些项目了如指掌、非常有自信；另一方面，在一些意想不到的地方它们也起了作用。比如说我在面试NEU的时候，一个老师问我，x86的某个寄存器是干嘛用的，我直接跟他说我不知道，因为我不熟悉x86，我的操作系统是写在RISC-V上的。那个老师看了一下，说你写过这个，很好，我们跳过吧。可见这样的开发经历在面试的时候会给老师很好的印象。
五． 推荐信
我并没有像其他同学一样有国外的暑研经历：我的所有科研都是在国内做的。所以我的推荐信主要是校内的两个导师的强推和MSRA副院长的强推，同时我还要了一封课程推来凑数。
六． 我的申请经历
//1. PhD
对于PhD来讲，我一共只申请了3所学校，这是为什么呢？因为我个人个性比较强，我不希望遇到不合适的导师，但是同时我又没有非常充足的信息源，所以我就只能在多方打听的情况下，选中3个我能确保适合我的导师。
我在申请哈佛、东北和布朗这三所学校的PhD的时候，都是踩线申请，材料没有做过多的打磨，也就是把简历、SOP都是发给世毕盟润色后直接交了。申请PhD的时候学生与导师是一个双向选择的关系，我主要考虑如下因素来判断导师是否适合我。
（1）我重点考虑的第一点是导师的性格。比如导师是不是手把手教学生，比如导师会不会亲自写代码，这个事情很重要。有些同学可能会比较习惯那种散养的导师，导师不怎么管学生，学生自己摸索，但我好像不行。
（2）第二点是导师的职位。这个是一个比较功利的观点，就是导师有没有拿到终身教职。现在学术界的竞争压力非常大，如果一个导师没有拿到终身教授的话，他可能会把自己教职方面的压力（出很多成果）转移到自己的博士生身上，这个过程中可能就会有很多不愉快发生。但这只是保险起见，比如我想申的布朗的导师，是一个AP，并没有拿到终身教职，所以这只是一个参考。
（3）第三个是导师的学生数。一个导师的精力有限，还要定期跟自己的学生1-1 meeting，如果学生太多，就记不住每个学生的工作，也无法精细地指导。所以需要看这个导师是不是大组的老板，看他组内有多少人。我申的这三个导师，他们的学生数基本上维持在3-6。
（4）第四点是导师的方向是不是符合我的兴趣，以及这个导师允不允许学生自定方向。这一点可能对于某些同学来说比较重要，但对我来说不是最重要的，因为我已经做了提前的筛选，我大概能确定这个导师做的方向是我喜欢的，所以哪怕他不让我自己定方向，我也完全能接受。毕竟导师的基金有固定的方向要求，而导师用这个钱养自己的博士生，肯定更希望博士生也做相关的研究。
（5）第五个是导师跟业界的关系。systems这个方向，需要和比较大的公司，比如Google、Facebook有紧密的联系，这样我才能知道最新的业界需求，更好地开展研究。
//2. Master
我一共申请了20多个硕士，为什么和PhD数量差了这么多呢？是因为我觉得随便读一个Master去工作，也挺好的，毕竟systems方向非常偏实用，在一些大厂里面也有广阔天地。有个别学校，比如CMU或者UTAustin，我申了多个项目，这其中只有CMU MSCS和UIUC MSCS是偏科研的（UIUC MSCS是纯科研项目）。基本上这20多个Master包含了大家能够想象的所有好学校的Master（以NYU为保底）。在这个过程中，我主要考虑如下几点。
（1）学校名次（Master就功利一点）
（2）项目的学期数。项目学期数是一个很重要的事情，比如说UCB MEng这个项目，只有两个学期，这就意味着秋季入学，春季学期结束就要毕业了。大家多数都是在暑假找实习，别人正在找实习，这个项目的同学却已经毕业了，这就非常不利于就业。常见的学期数是三个学期，也有四个学期的，这样就能保证学生做一段实习之后再毕业，找工作会更加方便。
（3）课程的质量和毕业前景。课程质量靠口口相传，比如CMU的质量肯定很高，但是课程质量与课程的workload可能是一个比较矛盾的概念：一般我们觉得好的课程，它的work load可能会比较大，但是workload过大会不方便刷题找工作，因为时间会不够用。毕业前景就是看PhD升学率和就业情况。
七． 我的申请结果
在我申请的所有项目中，一共有4个有面试的项目：3个PhD和UIUC MSCS。在这4个里面我拿到了3个面试，分别是UIUC MSCS，Harvard和NEU。NEU的流程是有3个教授来面试，最后3个教授都给了我offer，Harvard和UIUC MSCS也拿到了。
所以我要下一个主观结论：拿到面试就是拿到offer的80%，当然对我来说是100%。我的意思是，拿到面试后成功的几率非常非常高。在此，我也要重申本场分享的副标题，也就是从一个数据点的视角，真正的数据分布只能靠大家自己去推断。
八． 我的申请心得
//1.PhD和MS的区别
首先我想聊一聊PhD跟Master的区别。PhD主要就是为了科研，Master是为了找工作，所以它们对这个申请者可能也有不一样的要求，我能拿到科研向的几个面试，主要还是因为我的研究经历和我的项目经历，但是对于Master看中的那些点来讲，我可能就非常一般。
// 2. 留学中介的作用
第二点我想聊一聊世毕盟在我申请的过程中给我的帮助。第一方面是我的培训师给我的帮助，第二方面是我的mentor给我的帮助。
（1）培训师
我的培训师做的事情非常多，因为我在很早的时候就签约了，我是大二的时候签的，在这个过程中，我的培训师帮我做规划，提醒我考英语，帮我检查各种各样的材料，帮我检查各个学校的要求，帮我准备我的资料，把我的简历、Sop拿去做润色，润色的结果我是非常满意的。因为我是一个比较小心的人，润色前的简历我已经改到很满意了，提交之后，还是被找到了没发现的问题。除此之外，我觉得鼓励也是一个很重要的因素，我在中途有非常多次心态波动，我的培训师给我摆了各种各样的数据，然后跟我说明：你要达到一个什么样的水平，你现在的目标是什么，你只要实现这个目标，我们就没有问题。
（2）Mentor
我的mentor是MIT做systems的博士生，水平非常好。他帮我看了我的sop，检查了其中的逻辑和我对科研项目的描述，这与native speaker的润色其实起到了不同的作用。对我最有帮助的是他帮我做了一场模拟面试。在我拿到哈佛的面试之后，我很急迫想要找人练习一下，看看我对项目的讲解如何，我的mentor刚好能够以非常高的标准来看这个事情。
九． 本科科研方向
//1.科研方向怎么选
假设你是一个11系的学生，计算机有这么多的方向，比较火热的人工智能、大数据，或者像我最开始做的图形学。虽然科大比较强的方向很有限，但是我建议大家不要被这样的环境束缚住，因为据我了解，国内的多数老师都是非常open的。假设你对他们的方向感兴趣，就可以找相应的教授去聊能不能一起合作。
//2. 本科时期项目如何开展、心态如何调整
2. 本科时期项目如何开展、心态如何调整
假设你已经选了一个你认为比较不错的导师，你就要开诚布公的跟他讲这个项目要怎么开展。如果你只是一个新手的状态，难免要给师兄打下手，但是你也要尽量在这个项目中有自己的参与感。如果你已经在这个方向有比较多的了解了，你就可以直接跟他讲我想自己lead一个项目。
中途过程中，做科研肯定难免有各种各样的心态问题。我觉得大家可以结合着之前的方向选择一起来谈，毕竟我也不是一条路走到黑的、是转过方向的，所以大家可以尽量的放宽心：这个方向我只试一试，不行我再走，也不是必须要撞南墙，心态放松一点。
//3. 科研和课业如何兼顾
还有同学问到了，本科时期如何兼顾课程和科研。首先，我的GPA并不是最顶尖的，但为什么我系统方向的课程成绩都很好，是因为我觉得课程跟科研是一个相辅相成的事情。科研想做的好，基础必须牢固。Systems要求的代码能力非常高，那也就意味着我要做大量的练习，这个练习我就可以在课内做。当你在做练习足够多的时候，科大计算机课程的难度对你来说就不是个问题了。我觉得大家如果真的对科研有热情的话，可以超出课程的范围，多找一找自己感兴趣的事情做。
十． 申请过程中我的认知变化
在这里我想提一提的，是几乎所有计算机科学方向申请的同学都会参考的CS ranking。CS ranking是一个非常线性的排名，它的统计原理是各个方向的顶会上某个学校的教授一共发了多少篇paper。那么这样一个线性化的排名，会有什么直接影响呢？像UIUC的这样的大校，教授非常非常多，就能排到第二；而像哈佛、耶鲁这样的学校呢，就只能排30+。但事实上，是不是从哈佛，从耶鲁这样的学校毕业的同学，就水平更差、拿不到比UIUC毕业生更好的offer呢？不管是统计意义上，还是从个体的角度讲，答案都是否定的。一方面我们要考虑导师的水平，另一方面我们也要摆脱线性思维，考虑PhD的不同纬度，比如说科研属性，创业机遇和未来的人脉。像哈佛、耶鲁这样的学校，虽然教授少，但教授都非常顶尖，所以我认为它们的计算机系是被低估的。
十一． 主观经验总结
首先，在申请这个过程里，我的心态非常平稳：有一个学能上就行。我也建议大多数同学有这样的心态，不然随机性太强，难免会有患得患失的感觉。
第二点，申请CS PhD，GPA不是最重要的。
第三点，申请的方向最好跟经历有关，做什么方向的科研就尽量申哪个方向，这样会非常容易写SOP。
第四点，喜欢的导师要主动联系，认真发邮件，不要搞群发那一套。我觉得我拿到哈佛的offer，比较重要的一点就是我很喜欢那个导师：我知道他之前做过什么项目，我看过他的文章、讲座。所以我很认真地写了一封长邮件，之后就拿到了面试的邀请。
第五点，就是刚刚说的，拿到面试是成功的80%。
第六点，申请systems方向，paper只是加分项，而不是必须的。像我知道有一些申请AI方向的同学，他们想要拿到一个好的offer基本上必须有paper，而且甚至要两到三篇，但是在systems方向没有这样的要求。可能对于操作系统有非常好的了解，已经能够帮助你在面试里面脱颖而出了。
第七点，要推荐信的时候，建议大家提前跟推荐人请求不限制数量，我见过好几个同学都在分配推荐信上花了很多精力，很影响心情和策略。
第八点，就是希望大家不要妄自菲薄：不要觉得某个学校肯定申不上就不申，这样会后悔的。