作者：一人
2013年9月7号，我和母亲两个人到达了西安，我一手拉着箱子，上面放着本科时候用的旧褥子被子，母亲手提着放满衣服的提包，两个人穿梭于林立的高楼当中。母亲看护行李，我办理手续，直到下午很晚的时候，才在城西送母亲坐上了回家的大巴车。就这样，开始了我的研究生求学生活。
研一开始选择导师，我没有像很多同学那样提前联系导师，因此误打误撞的选择了老L。那年，我听说老L给院办公室叮咛说要选几个男学生，因此那一届我们三个就都是男生了，后面见到高一级同门才明白为什么，原来上面是三个师姐，呵呵哒，三个青壮年啊哈哈……。接下来面临的就是选课，当我们拿着选课单找老L时，老L扶了一下眼镜笑嘻嘻的说：选这些课就是为了拿学分，顺利拿到毕业证，上课无足轻重，重点是能够发文章。我们潜意识当中那个得意的笑啊，老师的指导牢记在心，上课一句话，就是混。
老师很忙，一学期下来就只有一两次谈话，感觉老师就是“牧师”，我们就是一群羊。结果呐，研究生一年级大半的时间荒废掉了。啊，啊，啊，啊，啊，后来啊，我的肠子都悔青了。怎么荒废的？这你还问？
一直到研一第二学期期末，有一门课《模式识别》由汪茜利教授讲授，最后两堂课对我们提交的作业进行讲授，汪老师的高一级的学姐张硕（是的，记得很清楚，学姐嘛）讲解了通过使用SVD分解进行人脸识别。我很好奇内心惊呼，这都可以，这竟然可以，下课后抱着强烈的疑惑去问她，细节部分她也没能回答上来。回到实验室，我自己就开始查资料，看博客，逐渐发现《模式识别》的内容也挺有意思的，随着了解的深入很快意识到这门学科的重要性。在这之后，我通过微博关注了大量这方面的专家，每天都会看这些专家们在讨论什么，经过长时间的积累帮助甚大，现在已经成为我获取新信息的重要渠道之一了。说来也巧，那段时间有一位博士毕业，请来了清华大学的孙茂松教授，他顺道给我们做了一场报告，具体的内容我已经不大能够回忆起了，有两点记忆深刻：第一，他谈到了图灵测试，在场的大多数学生不知道，老师很是震怒，我亦感受到很大的耻辱，颇受打击；第二点，他谈到了在学术界很火热的深度学习，然而我们学院里面没有几个老师听过这个东西。当我给老L谈起深度学习，他说这个不是已经很老的东西了吗！可见学院里面的老师已经很OUT了。就在那个时候认清了自己，认清了自己所处的环境。在此之后，我就坚定自己一定要从外面获取信息，不能一味的听取导师的意见，要将视野放在整个领域，不能只局限在学院和导师的范围。
（男同学们，看来要常问师姐问题哦……）
在接下来几个月的时间里，我每天上微博，每天刷知乎，看看大家怎么学习，都在学习什么。发现机器学习的方向很是火热，恰好和自己感兴趣的模式识别很相似，就开始了自己真正的学习生活。
上斯坦福的CS299、coursera的机器学习、李航的《统计学习方法》，《机器学习实战》等一系列，在微博上知道了LeetCode，后面也花了一两个月在上面刷编程题，在后面的面试求职过程中帮助很大。
在整个过程中有以下几点比较遗憾：
- 导师说我们开设的课程无足轻重，主要是发论文。在后来看来，我最大损失就是没能好好上这些课程，这些课程是整个计算机科学的基石，没有这些课程的正规训练自己的路很难走的顺利。因此在研二的时候花了大量的时间去弥补这些缺失，但也只是挽回了很小的一部分。现在依然觉得没能学到那些知识是最大的损失。
《人工智能》《机器学习》《模式识别》《计算机视觉》《随机过程》《组合数学》《图论》《数字图像处理》《小波分析》等等，现在看看，随便的一门课学精都是几十万的工作啊。
- 导师的方向很偏，国内也很少人研究。老师给我定的方向已经很成熟了，我很难找到新的点，唉！
- 感兴趣的地方没有人指导，自己也没有很好的学习方法，因此只能获取片面的信息，学习效率低下。
- 荒废研一，研二补，造成在发论文和找工作上吃亏。
在后面时间随着对机器学习认识的深入，逐渐认识到这个行业将会繁荣发展，那个时候对于深度学习对图像行业的变革自己也清醒的认识到了。但是窘迫于自己的功力不足，只能先找到相符的方向之后，再说其他好的公司，因此就签约了现在这家传统国有企业。
自己一概莫有问题，哈哈
三年的时间很快就过去了，在那里认识了很多优秀有趣的同学，他们也给了我很大的支持和照顾。其他方面有时间，另开一篇吧。
在我离校要走进地铁站的那个时候，我给大师兄说：三年，有得有失，总体还是及格，还算满意吧！
特别鸣谢：大师兄的驾驶技术还是不错de，虽然去地铁站十多分钟的路程开了二十多分钟哈
选方向，明不足，结交优秀风趣的朋友，乃最大收获。
现在回来看看，研究生到底应该怎么过，对于普通的大多数：
- 研一要认真上课，努力认真完成各科作业，并做课程的知识拓展。
斯坦福的学生平日很忙，偶尔会通宵学习的哦，你应该知道需要怎么认真了吧。
- 从研一暑假开始，确立方向认真研究半年出论文。
课程给予广泛的视野，在经过几个月深入到一个领域，一篇毕业水论文应该是很容易。很多老师让学生刚开始就忽视基础【咣咣，敲黑板啊】，只关注研究领域，真的是种舍本逐末的行为，这样的结果就是一辈子只能给别人填坑，而且大多的研究成果都是垃圾，最后获得吃力不讨好的结局。
- 研二第二学期出外实习。
如果你打算硕士毕业就就业，那这一环节就很重要，建议选择和自己今后从事的工作方向相符的实习岗位，否则待在实验室好好学习也不错。
- 研三找工作。
很多人很多情况，这里就无法叙述了，只能因时因人因事而具体讨论。
最后，列举一些需要长期积累的东西：
- 要有科学合理的学习方法
- 培养合理的学习习惯
- 建立独特的信息获取渠道
- 寻找自己的专业导师队伍和人生导师队伍
如果你还是觉得干货不足，那我就罗列一下微软的人才评价标准，大家细细玩味：
- 迅速掌握新知识的能力
- 仅需片刻思考即可提出尖锐问题的能力
- 可以在不同领域的知识中找出它们之间的联系
- 扫视一眼即可用通俗语言解释软件代码的能力
- 关注眼前的问题，不论是否在工作中都应如此
- 非常强的集中注意力的能力
- 对自己过去的工作仍然记忆犹新
- 注重实际的思想观念、善于表达、勇于面对挑战、快速反应
满足两项以上的请举手，大家一起做朋友。