1. 学会倒排时间从研一入学开始，首先要倒排一个时间表。 假设你是2020年9月入学的研究生，那么，2023年6月是你的理论毕业时间，但你的实际毕业时间应该是2023年1月，因为从2023年2月第六学期开始的时候你就要准备毕业论文的答辩和盲审了，因此你的毕业论文初稿应该在2023年1月写完。 为了完成毕业论文，需要有一篇小论文打底，为了完成这篇小论文，需要尽快确认方向，要学会push导师，让导师给你能迅速上手的项目。这篇小论文最好能够在研二期间发表。那么，如果是要求在2022年6月前发表，那么最晚应该在2022年1月~2月投稿（视你的目标期刊而定，投稿时间甚至可能更早到2021年）。 研一研二先把要发的文章发够，不要把过多的精力用在课程的学习上（但这并不代表你就可以不认真对待课程的项目或作业）。如果研一下或研二上就能够有一篇文章，毕业的压力会小很多。 2. 提前一年准备实习（如果不准备读博/转博）和前面倒排时间一样，为了走上工作岗位，强烈建议在研二的寒假（甚至研一到研二的暑假）准备开始实习。实习的目的不完全是为了留下（当然，如果你的实习单位是大公司那么留下也可以作为一个目标），实习的目标是掌握行业内目前通用的技术，让自己知道如果要走上工作岗位需要什么技能。并且要强化这些技能的训练。 同时，研二的时候可以开始准备联系你已经毕业工作的师兄/师姐，问问他们在公司里干些什么，有什么必备的条件或技能对这个工作有帮助的。如果可能，联系一下内推。 3. 多读文献这个时候才开始提多读文献，一方面是自己科研的需要，另一方面也是为了了解领域动态。我自己比较后悔的一点就是没能及时跟进新技术的动态，导致做了几年还在用（以现在的视角来看）的陈旧技术。 读文献时记住：多数文章读摘要，少数文章读全文。一般来说读全文的文章包含但不限于：1. 领域内开山之作；2. 综合性的综述；3. 高被引文章；4. 和你的课题直接相关的文章。 在一边读文章的时候一遍做好记录：1. 这篇文章要解决什么问题？2. 采用什么方法解决的？3. 实验怎么做的？效果如何？同时，对相同题材的，但是采用了不同方法的文章加以比较，可以用表格将文章研究的对象、采用的方法和实验结果进行对比整理。 同时开始练习撰写综述。 4. 写作阅读——思考——写作是任何领域科研的闭环。阅读是输入，思考是消化处理，写作是输出。要多写作。但不一定是上来就按照完整学术论文的逻辑进行写作，可以先从碎片化的思考结果开始写，也就是所谓的“卡片式写作”。可以是某篇文献的阅读体会，可以是某个实验的操作流程，可以是某个思路的灵光一闪。同时，你所积累的卡片不是写过就算数的，要时不时回顾总结，有些时候随着阅读量的提升、工作经历的丰富和其他人的思维碰撞，你会发现你之前写下的一些文字可能是不准确的、需要修正的，甚至是需要彻底推翻的。要把这样的结论，以及引出该结论的理由更新到自己的卡片上。 5. （CS专业限定）精通一门编程语言这里说的“精通”包含且不限于：
- 编写程序不出现任何语法错误
- 熟悉这种语言下基本的数据结构的定义和使用，要做到伸手即来
- 熟悉这种语言下各种标准库的使用，要非常熟悉什么类有哪些操作，哪些库中包含哪些类/函数，它们的用法是什么，参数是什么，返回是什么
- 能绕过该语言中各种莫名其妙的坑，在代码中不出现任何未定义行为。
- 能迅速理解其他人使用该种语言写的代码的运行过程。
- ……
6. 保持对知识的好奇心说来惭愧，我自己觉得自己不是科研的料。但是，无论是不是科研的料，都一定要保持对知识的好奇心，要有自我学习的动力，时刻更新自己的知识体系，而不是停留在陈旧的知识体系中固步自封。 7. 学会定量分析手段（2020-11-23更新）最近科研工作的一些实践让我突然意识到了定量分析手段的重要性。什么叫定量分析手段？就是你的小论文可以且应当最后归结成一个（或一组）数学方程及其解。首先需要将你研究的问题建模，列出其中所有变量的数量关系和约束关系，即方程。然后根据你研究的目标（比如根据约束条件最大化/最小化某个变量）解该方程。你的解就是对这个问题的回答。一个好的研究，定量分析手段必不可少。现在快毕业了，回头看看自己发表的论文，就总感觉研究水平不高，可能就是由于缺乏严谨的定量分析手段，很多结论都是通过定性分析或实验得出的结论，而这实际上经不起推敲和质疑。
还有一些其他的要点比如说锻炼身体、社会实践等等就不提了。科研再忙也别忘了生活。 觉得我说得有道理的就点个赞吧，愿大家都能早日毕业，早日找到自己的努力方向。
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