计算机科学论坛--工作还是考研，跳槽还是坚守..如何面对选择？[转帖]

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　一个台湾清华大学老师的文章，写得不错，献给朋友们共勉！
　

许多同学应该都还记得联考前夕的焦虑：差一分可能要掉好几个志愿，甚至于一生的命运
　
从此改观！到了大四，这种焦虑可能更强烈而复杂：到底要先当兵，就业，还是先考研究
　
所？　
我就经常碰到学生充满焦虑的问我这些问题。可是，这些焦虑实在是莫须有的！生命是一
　
种长期而持续的累积过程，绝不会因为单一的事件而毁了一个人的一生，也不会因为单一
　
的事件而救了一个人的一生。属于我们该得的，迟早会得到；属于我们不该得的，即使侥
　
幸巧取也不可能长久保有。如果我们看清这个事实，许多所谓" 人生的重大抉择 " 就可以
　
淡然处之，根本无需焦虑。而所谓"人生的困境"，也往往当下就变得无足挂齿。　

我自己就是一个活生生的例子。从一进大学就决定不再念研究所，所以，大学四年的时间
　
多半在念人文科学的东西。毕业后工作了几年，才决定要念研究所。硕士毕业后，立下决
　
心：从此不再为文凭而念书。谁知道，世事难料，当了五年讲师后，我又被时势所迫，整
　
装出国念博士。　
出国时，一位大学同学笑我：全班最晚念博士的都要回国了，你现在才要出去？两年后我
　
从剑桥回来，觉得人生际遇无常，莫此为甚：一个从大一就决定再也不钻营学位的人，竟
　
然连硕士和博士都拿到了！属于我们该得的，哪样曾经少过？而人生中该得与不该得的究
　
竟有多少，我们又何曾知晓？从此我对际遇一事不能不更加淡然。当讲师期间，有些态度
　
较极端的学生会当面表现出他们的不屑；从剑桥回来时，却被学生当做不得了的事看待。
　
这种表面上的大起大落，其实都是好事者之言，完全看不到事实的真相。　
从表面上看来，两年就拿到剑桥博士，这好像很了不起。但是，在这" 两年"之前我已经花
　
整整一年，将研究主题有关的论文全部看完，并找出研究方向；而之前更已花三年时间做
　
控制方面的研究，并且在国际著名的学术期刊中发表论文。　
而从硕士毕业到拿博士，期间七年的时间我从不停止过研究与自修。所以，这个博士其实
　
是累积了七年的成果，或者，只算我花在控制学门的时间，也至少有五年），根本也没什
　
么好惊讶的。　
常人不从长期而持续的累积过程来看待生命因积蓄而有的成果，老爱在表面上以断裂而孤
　
立的事件夸大议论，因此每每在平淡无奇的事件上强做悲喜。可是对我来讲，当讲师期间
　
被学生瞧不起，以及剑桥刚回来时被同学夸大本事，都只是表象。　
事实是：我只在乎每天二十四小时点点滴滴的累积。拿硕士或博士只是特定时刻里这些成
　
果累积的外在展示而已，人生命中真实的累积从不曾因这些事件而终止或加添。常有学生
　
满怀忧虑的问我：" 老师，我很想先当完兵，工作一两年再考研究所。这样好吗？"很好，
　
这样子有机会先用实务来印证学理，你念研究所时会比别人了解自己要的是什么。　

""可是，我怕当完兵又工作后，会失去斗志，因此考不上研究所。　
""那你就先考研究所好了。　
""可是，假如我先念研究所，我怕自己又会像念大学时一样茫然，因此念的不甘不愿的。
　

""那你还是先去工作好了！　
""可是。。。。。。。　
我完全可以体会到他们的焦虑，可是却无法压抑住对于这种话的感慨。其实，说穿了他所
　
需要的就是两年研究所加两年工作，以便加深知识的深广度和获取实务经验。先工作或先
　
升学，表面上大相迳庭，其实骨子里的差别根本可以忽略。在" 朝三暮四"这个成语故事里
　
，主人原本喂养猴子的橡实是"早上四颗下午三颗"，后来改为"朝三暮四"，猴子就不高兴
　
而坚持改回到"朝四暮三" 。其实，先工作或先升学，期间差异就有如"朝三暮四"与"朝四
　
暮三"，原不值得计较。但是，我们经常看不到这种生命过程中长远而持续的累积，老爱将
　
一时际遇中的小差别夸大到攸关生死的地步。　
最讽刺的是：当我们面对两个可能的方案，而焦虑的不知何所抉择时，通常表示这两个方
　
案可能一样好，或者一样坏，因而实际上选择哪个都一样，唯一的差别只是先后之序而已
　
。而且，愈是让我们焦虑得厉害的，其实差别越小，愈不值得焦虑。反而真正有明显的好
　
坏差别时，我们轻易的就知道该怎么做了。可是我们却经常看不到长远的将来，短视的盯
　
著两案短期内的得失：想选甲案，就舍不得乙案的好处；想选乙案，又舍不得甲案的好处
　
。如果看得够远，人生常则八，九十，短则五，六十年，先做哪一件事又有什么关系？甚
　
至当完兵又工作后，再花一整年准备研究所，又有什么了不起？当然，有些人还是会忧虑
　
说：" 我当完兵又工作后，会不会因为家累或记忆力衰退而比较难考上研究所？"　

我只能这样回答："一个人考不上研究所，只有两个可能：或者他不够聪明，或者他的确够
　
聪明。不够聪明而考不上，那也没什么好抱怨的。假如你够聪明，还考不上研究所，那只
　
能说你的决心不够强。假如你是决心不够强，就表示你生命中还有其他的可能性，其重要
　
程度并不下于硕士学位，而你舍不得丢下他。既然如此，考不上研究所也无须感到遗憾。
　
不是吗？"　
人生的路这么多，为什么要老斤斤计较著一个可能性？我高中最要好的朋友，一生背运：
　
高中考两次，高一念两次，大学又考两次，甚至连机车驾照都考两次。毕业后，他告诉自
　
己：我没有人脉，也没有学历，只能靠加倍的诚恳和努力。现在，他自己拥有一家公司，
　
年收入数千万。　
一个人在升学过程中不顺利，而在事业上顺利，这是常见的事。有才华的人，不会因为被
　
名校拒绝而连带失去他的才华，只不过要另外找适合他表现的场所而已。反过来，一个人
　
在升学过程中太顺利，也难免因而放不下身段去创业，而只能乖乖领薪水过活。福祸如何
　
，谁能全面知晓？　
我们又有什么好得意？又有什么好忧虑？人生的得与失，有时候怎么也说不清楚，有时候
　
却再简单不过了：我们得到平日累积的成果，而失去我们不曾努力累积的！所以重要的不
　
是和别人比成就，而是努力去做自己想做的。功不唐捐，最后该得到的不会少你一分，不
　
该得到的也不会多你一分。　
好像是前年的时候，我在往艺术中心的路上遇到一位高中同学。他在南加大当电机系的副
　
教授，被清华电机聘回来开短期课程。从高中时代他就很用功，以第一志愿上台大电机后
　
，四年都拿书卷奖，相信他在专业上的研究也已卓然有成。回想高中入学时，我们两个人
　
的智力测验成绩分居全学年第一，第二名。可是从高一我就不曾放弃自己喜欢的文学，音
　
乐，书法，艺术和哲学，而他却始终不曾分心，因此两个人在学术上的差距只会愈来愈远
　
。反过来说，这十几二十年我在人文领域所获得的满足，恐怕已远非他所能理解的了。我
　
太太问过我，如果我肯全心专注于一个研究领域，是不是至少会赶上这位同学的成就？我
　
不这样想，两个不同性情的人，注定要走两条不同的路。不该得的东西，我们注定是得不
　
到的，随随便便拿两个人来比，只看到他所得到的，却看不到他所失去的，这有什么意义
　
？　
有次清华电台访问我："老师你如何面对你人生中的困境？"我当场愣在那里，怎么样都想
　
不出我这一生什么时候有过困境！后来仔细回想，才发现：我不是没有过困境，而是被常
　
人当作" 困境"的境遇，我都当作一时的际遇，不曾在意过而已。刚服完兵役时，长子已出
　
生却还找不到工作。我曾焦虑过，却又觉得迟早会有工作，报酬也不至于低的离谱，不曾
　
太放在心上。念硕士期间，家计全靠太太的薪水，省吃俭用，对我而言又算不上困境。一
　
来，精神上我过的很充实，二来我知道这一切是为了让自己有机会转行去教书( 做自己想
　
做的事)。三十一岁才要出国，而同学正要回系上任教，我很紧张(不知道剑桥要求的有多
　
严)，却不曾丧气。因为，我知道自己过去一直很努力，也有很满意的心得和成果，只不过
　
别人看不到而已。我没有过困境，因为我从不在乎外在的得失，也不武断的和别人比高下
　
，而只在乎自己内在真实的累积。　
我没有过困境，因为我确实了解到：生命是一种长期而持续的累积过程，绝不会因为单一
　
的事件而有剧烈的起伏。同时我也相信：属于我们该得的，迟早会得到；属于我们不该得
　
的，即使一分也不可能加增。假如你可以持有相同的信念，那么人生于你也会是宽广而长
　
远，没有什么了不得的" 困境"，也没有什么好焦虑的了。　

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DMman的东西总是好东西
“生命是一种长期而持续的累积过程，绝不会因为单一的事件而毁了一个人的一生，也不会因为单一的事件而救了一个人的一生。属于我们该得的，迟早会得到；属于我们不该得的，即使侥幸巧取也不可能长久保有。”我深有体会阿！
还记得我跟你说过导师让我做数据挖掘我没选，结果另外一个同学要去了的事吗？
结果前不久，导师又让我和她一起出差去做。
DMman，给点意见我，在做这个项目时我该学些什么呢？
谢谢

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兄台太客气了。小弟也是数据挖掘的初学者而已，还没有升级为数据挖掘成功人士^_^只能谈谈我个人不一定成熟的看法。我觉得数据挖掘可以分为理论学习+商业应用（当然不一定用于商业但商业是主要的）；理论学习很重要，应用实践更重要，在实践之前做好理论准备是必要的，这样实践过程中能加深对流程的理解。
   理论学习包括两方面：算法学习和管理学习（后者是我自己暂且起的称谓）。前者不用多说了，有时间的话还是多了解些常用算法的细节，没时间的话也要明白各种算法对输入数据的要求，输出的特征。比如明白那些算法用于分类预测，那些用于描述总结。比如开车，不必了解发动机启动的细节等等，但要知道哪是离合哪是闸。
  管理学习如同我们学的软件工程，把软件生命周期划分为几部分。数据挖掘的流程也是有一套方法论的。比如如何获取数据处理数据，建模时如何考虑时间的范围，如何保证模型的稳定性、长期有效性等等。虽然说着简单，但看看 DataMiner公司总裁迈克尔等所著的书《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域应用》书中，就知道为什么数据挖掘的数据准备阶段占总过程的60%----70%了，也能理解为什么数据挖掘很多情形下没有取得成功而令人失望了（因为它的复杂性多样性难以控制）。
  数据挖掘的学习和应用过程确实要套用马克思经典理论了：“理论指导实践，实践升华理论”。

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世界上的路没有好坏，看怎么走

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以下是引用DMman在2007-6-12 14:39:00的发言：
兄台太客气了。小弟也是数据挖掘的初学者而已，还没有升级为数据挖掘成功人士^_^只能谈谈我个人不一定成熟的看法。我觉得数据挖掘可以分为理论学习+商业应用（当然不一定用于商业但商业是主要的）；理论学习很重要，应用实践更重要，在实践之前做好理论准备是必要的，这样实践过程中能加深对流程的理解。
    理论学习包括两方面：算法学习和管理学习（后者是我自己暂且起的称谓）。前者不用多说了，有时间的话还是多了解些常用算法的细节，没时间的话也要明白各种算法对输入数据的要求，输出的特征。比如明白那些算法用于分类预测，那些用于描述总结。比如开车，不必了解发动机启动的细节等等，但要知道哪是离合哪是闸。
   管理学习如同我们学的软件工程，把软件生命周期划分为几部分。数据挖掘的流程也是有一套方法论的。比如如何获取数据处理数据，建模时如何考虑时间的范围，如何保证模型的稳定性、长期有效性等等。虽然说着简单，但看看 DataMiner公司总裁迈克尔等所著的书《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域应用》书中，就知道为什么数据挖掘的数据准备阶段占总过程的60%----70%了，也能理解为什么数据挖掘很多情形下没有取得成功而令人失望了（因为它的复杂性多样性难以控制）。
   数据挖掘的学习和应用过程确实要套用马克思经典理论了：“理论指导实践，实践升华理论”。

谢谢DMman
我前几天已经被派往公司,不能上网
来了之后,才发现自己根本就不是用数据挖掘,而是处在你说的数据准备阶段
导师把我们丢在这就走了,也不说要我们干什么,怎么干
要知道我以前都是在搞本体,这方面的东西几乎不懂
也不知道该怎么做
这个数据又该如何收集了
真是郁闷

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以下是引用chris在2007-6-16 10:55:00的发言：
谢谢DMman
我前几天已经被派往公司,不能上网
来了之后,才发现自己根本就不是用数据挖掘,而是处在你说的数据准备阶段
导师把我们丢在这就走了,也不说要我们干什么,怎么干
要知道我以前都是在搞本体,这方面的东西几乎不懂
也不知道该怎么做
这个数据又该如何收集了
真是郁闷

    他们肯定有自己的数据库之类的，而且，我们要给他们挖掘，首先他们要提出需求。然后我们才能根据他们的需求来决定那些数据有意义，可以作为输入。
   但是，我觉得数据准备是一项太艰难的工作，尤其对我们新手来说。一般他们的原始数据，在结构上是不符合挖掘要求的。即使是完备的数据库，我们还要决定那些字段可用不可用，那些字段需要组合衍生出一个新的变量来，那些字段是强相关的我们只能用一个....建议你先大体了解一下这些可能出现的问题。
   既然去了公司肯定有人带着我们干，所以开始也不用太郁闷都是慢慢学的。
  你能有机会去公司实践，我很羡慕呢。我还没有这个机会，我们导师就会找些小儿科的项目叫我们做。
  好好干！o(∩_∩)o...

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DMman，其实也没什么好羡慕的
我们来了之后，就扔了堆报表给我们整理
这周完成之后，就没事了
我觉得这边很浪费时间的
干些没用的东西，什么都学不到
我昨天就坐在办公室看了一天的《梦里花落知多少》
来了，就没心思自己看书
这边是国企，周末都不加班，几乎没人管我们

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我觉得大陆读研的人很大一部分是因为找不到工作或还没准备好找工作

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说得太好了只要踏踏实实的走下去就一定会有自己的一片天地的


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