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好的坏的都看过

把硕士遗留下来的两份工作的 camera ready 提交完,感觉一个阶段彻底结束了。

硕士三年半,多出来的半年是大四下,那时候已经在实验室。最开始不知道做什么,懵懵懂懂地,老师给安排了一个方向。可惜老师自己并没在那上面投入很多,本来准备带我投一篇,结果中途夭折,后面就都是一个人来了。很长时间里,研究都进展不顺利。磕磕碰碰地走着,我在这个过程中涉猎广泛。虽然没做出什么东西来,讲过的几次组会中,有两次组会对同学们的工作有比较大的启发,实验室投出去的工作中,或多或少可以看到那两次组会的影子。对此,我还是很欣慰的。

到了研二的某个时间,必须得做出什么来,才好去申学校。在迫切的需求下,我才做出了第一份很垃圾的工作。现在看,还觉得惨不忍睹。投出去后,觉得不够,得再来一个,又是一个拼凑出来的工作。这两份工作遗留至今,才勉强被接受。看了这么久的论文,自己心里大概有杆秤,第一篇最多只是 C 会的水准,第二篇可能达到一般的 B 会。而论文是否能被接受,和当前的学术潮流,以及审稿人的品味,与很多不可控的因素都有关系,俗称看运气。

真正做得开心的工作,是为了给硕士论文凑工作量,然后突然有天蹦出来个好的问题和一个可能好的解决办法。那个问题只有一份工作做过,但做的一般,我有比较大的可能去更好地解决它。那时候,要弄申请,还有各种杂事,所以拖到硕士毕业都没完成。来到慕尼黑之后,头几个月在想新的点子,硕士的点子,如果现在发出来,也只属于硕士的工作,所以我开始并不积极。在挣扎了几个月,没想出新点子,在老师的催促下,我决定优先把那份工作完成。于是,接近两个月的时间里,对之前的算法进行了非常多的改造,加了很多新东西,最后成稿里大部分的内容是之前点子里不包括的。投出去的时候,自己并没有很大的期望,因为时间缘故,论文里有一个地方没能用实验验证,这是个 bug,如果还有机会,我想解决。意想不到的是,rebuttal 的时候,审稿人的意见普遍正面:对一个比较新的问题,提出了一个较全面的解决方法,对这个解决方法的流程中可能存在的问题,都做了说明并且提出了相应的解决策略,所以整篇论文没有明显的漏洞。再后来,这份工作幸运地一投即中。

博士第一年结束了。大部分时间都在刷论文,仿佛回到了研一那时候,都没什么成果。做科研是个厚积薄发的过程。对于数据挖掘这个领域而言,找一个好问题,相比起对一个经典问题提出新颖的解法,可能更容易发论文一些。但从贡献上来说,二者并没有高低。最优的是,对一个好问题,提出新颖的解法。这是我现在的目标。目前没有博士新工作,我还撑得住,不去灌水。能撑多久,走走看。

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peiyan