2020年保研上岸了，在保研準備過程中也看了許多經驗帖，現在發揮網際網路精神，把經歷共用出來，希望能幫助下一屆的學弟學妹們~（想到哪寫到哪的廢話，如果有同學認出我請假裝不認識，蟹蟹）
學校：普通雙非
專業：數位媒體技術
GPA：1/65
科研：水水的專利
專案：兩個水水的服務外包，一個國三一個省二。不過獎項不是最重要的，主要還是看你在其中做了什麼。
獎項：正常保研生大家都會有的一些獎學金。
可以看出來我也就成績好一點，綜合方面並沒有特別出色的地方，所以也沒有妄想特別優秀的學校。而且我們專業是數位媒體技術，雖然在培養計劃裡，計算機基礎課程之類的和計科、軟工這種專業是一樣的，但在有的大學看來就會以為是跨專業（比如南大、東南）。我們學校以前保研去華師、浙大的比較多，我就初步以這兩個學校為目標，並且申請了江浙滬這一帶的211。
獲取校內的保研名額這個肯定是最重要的事情，要先根據學校的一些保研細則仔細研究，如果大一就決定保研的話，那就要根據細則安排自己參加什麼比賽、或者進實驗室早點打工。
但是我個人覺得，大一就決定保研並且一步不錯的照著目標走，心理壓力比較大，不能很好的享受大學生活了（。
在大一大二期間，我其實沒有打算保研，也沒有清晰的目標，就是正常按照自己的節奏學習、參加活動、出去玩，總而言之就是做自己想做的事。當然要保證自己是充實的、積極的，如果想做的事就是玩手機、玩遊戲，那沒什麼好說的了。很多人來問過我的學習方法，其實我覺得就是很普通，每天課上完後，晚上有時間或者雙休日會把課程內容複習一遍，而且我喜歡上課做第一排或者前幾排，跟老師有互動，課上的疑問在課後會馬上就去詢問老師。這樣的好處顯而易見，我跟幾乎所有的任課老師關係都很好，在準備保研期間也有幾個老師來詢問要不要當他們的研究生，不過我不想讀本校，就拒絕了。雙非的保研學生就是這樣，在校內是黃金，出了學校就變成越南盾，貶值的厲害。
大二下的暑假出成績後，發現自己是可以保研了，於是開始跟著老師打工，整了個專利，在大三的服務外包選了一個資料探勘內容的方向進行學習。為什麼選服務外包呢，是因為這個算學校風氣吧，大家都在做這個就會自然而然的也這麼選擇。這時候還沒有進行任何的保研資訊的獲取。在大三期間，會有意識地保證自己績點繼續第一，不過總體而言還是沒有改變學習方法，但是會在旁支末節上更用心一點。
大三下因為疫情，在家一直摸魚，在4月份的時候，一邊做服務外包的專案，一邊把陳越姥姥的資料結構過了一遍。接下來5月6月開學了，就一直主要是課內課程的學習，因為要維持績點。6月份開始看了一些夏令營，正好是期末，只就投了一兩所，最後進了浙軟的夏令營。這期間還是沒有做很多關於保研的準備，夏令營也是跟著同學一塊投的。
7月份參加了浙軟的夏令營，拿了優營，主要花在上面的時間大概五天左右，根據選擇不同的導師會有分配不同的任務，優營的判定是根據導師的。除此之外，因為7月25號有個PAT考核，所以三天打魚兩天曬網的準備了一下。之前沒有接觸過ACM，在拼題A上也就刷了不到十題，考的當然很慘烈啦。七月份主要還是在玩，天天看小說看動漫看劇。
8月份開始好好學習了，開始複習專業課，但是每天覆習的時間也不長，下午一點去圖書館，晚上吃晚飯了就回來了，在寢室稍微再看個一個多小時左右的書。白天圖書館複習順序是計算機網路、作業系統、資料庫、計算機組成，晚上固定看資料結構。一門課大概耗時四天-五天的樣子，複習材料就是教科書，因為我的目標不是學到多少多少、而是讓我遺忘的內容記起來。根據教科書的內容做了思維導圖，再加上大部分內容我都記得，基本上就是看個目錄，先看一下簡介，回想一下這個部分的主要是講什麼，要是我我會怎麼做，為什麼這麼做，然後再去看教科書實際的內容。保研的複習需要的是將專業知識聯絡起來。比如查詢，基礎的順序查詢太慢，那我們就使用二分查詢。二分查詢是靜態的，要動態的增刪查詢的話就要使用原理類似的二元樹的結構。如果關鍵碼是數位還可以，但是關鍵碼是字串的話，這樣一個個關鍵碼比較起來太耗時了，所以我們就要使用雜湊。或者說二元樹隨著動態增刪，樹的高度會不平衡，那就有了AVL平衡樹。不過AVL平衡樹在增刪的過程中，經常會頻繁地rebalance，於是我們使用紅黑樹，紅黑樹對於平衡的判定不需要嚴格判定，雖然查詢上可能會慢個一點，但是增刪效率就高很多。有了紅黑樹就完美了嗎？也不是，比如在mysql裡我們就要用B+樹，為什麼呢，因為B+的非葉子節點作為索引，葉子節點才是存放資料的，同樣的節點數，相比於紅黑樹，B+的高度會低很多，針對資料庫這種頻繁存取磁碟的特點就可以大大加快檢索效率。這些只是在課內學習過程中學到的，還沒有涉及到前沿，但我們要做的就是要把不同學科的東西串在一起，這樣問到什麼都可以有一堆話講，在面試中最重要的就是要有內容可以說。如果是科班正常學習的，這樣的要求是很簡單的，主要就是回憶起最開始學習的思路。
9月份有PAT考試，我又考了一次，這次考了94，感覺還可以，就用來抵了浙大的機試。然後就投了好多學校，9月份就不復習專業課了，背一些英文問答、自我介紹等等。這段期間我更摸魚了，還回家了一趟，不得不開了手機的健康手機管理，控制玩手機的時間。而且要把以前做過的專案撿起來，重新看一看做了什麼，也不用看的特別細，自己做的內容要心中有數，別人做的也要了解一下。
接下來是我的海投之旅。
3分鐘個人陳述PPT+英語文章翻譯+專家問答
英文文章是OSPF的一篇，讀一遍翻譯出來，我連讀都讀不順，只能照著我中文對OSPF的理解瞎理解英文。
專家問答部分：
Q：什麼是死鎖？
A：死鎖是程序或者執行緒間並行的一種問題，就是兩種或兩種以上的程序在等待其他程序的某些事情完成而不能進行自己的事情的情況。原因是競爭可重用資源，還有資源請求鏈呈現迴圈等待的情況。
Q：迴圈等待是死鎖的條件。那麼怎麼避免死鎖？
A：死鎖預防、死鎖避免、死鎖檢測都說了一下。
Q：提到銀行家演演算法，說一下銀行家演演算法吧。
A：說了一下銀行家演演算法。
Q：茲拉茲啦茲拉，分類，茲拉茲啦自
（老師二:老師一你網路卡了，就這樣吧，不問了）
因為我是最後幾個，老師估計懶得問了，而且專業知識答的還行，就商業互吹，結束面試，當場收到offer。
浙大的優營應該沒什麼用，反正還是該面試就面試。但是夏令營的內容可以在面試中說。面試順序被排在了倒數第一個，一度以為自己要涼了，結果最後面試分還挺高的。
全是專案、專案、專案。
五分鐘個人陳述+問題
Q：你專案中選擇了DBSCAN聚類，為什麼選擇了這種？
A：1.看文獻，發現大家很多都用這種。2.DBSCAN和Kmeans相比起來，具有著不需要限定簇個數的特點，能夠自動發現簇。而且我根據一篇文獻進行了復現修改。比較適合我們專案的資料特徵。
Q：第二個專案中，如何收集資料。
A：巴拉巴拉啊
Q：第一個專案是負責人，做了什麼
A：講了好久好久好久好久。
Q：用了這麼多演演算法，真的有用嗎？
A：一部分效果很好，一部分由於資料量太少了沒什麼用。
Q：夏令營做了什麼？
A：巴拉巴拉（一個疫情視覺化）
Q：為什麼不把夏令營做的內容放在個人陳述裡？
A：我忘了，而且我做的內容不是很高深，主要是資料的蒐集和一個資料和資訊之間的聯絡。
Q：你覺得夏令營做的有什麼出彩的地方？
A：我做了一個患者的分析，感覺比較有趣，使用apriori提取了患者特徵的頻繁集，觀察擁有哪些屬性的患者容易感染疫情，還有一個省份的患者曾經途徑哪裡，可以看出這個省的病情可能是從哪些地方傳染過來的。
個人感覺面試表現一般，話太多了一直在講，而且網路有點卡，有幾次聽不清楚在講什麼，可能有老師打算打斷但還是被我一直講下去了。不過面試結束後馬上就有兩個導師來找我了，這麼說可能話還是需要多一點好？
Q：introduce yourself
A：巴拉巴拉，講了估計一分半被打斷了。
Q：你本科專業為數位媒體技術，講一下這專業學什麼，為什麼想報專碩。
A：雖然是數位媒體技術，但是在我們培養計劃上，和計科、軟工等專業學習一樣的計算機基礎課程，比如作業系統、資料結構等等，不過我們會額外的多學一些計算機圖學、數位影像處理等等。報專碩的原因是，專碩是培養偏應用性的人才，所以比較契合我的個人特性和人生規劃。
Q：你專業排名第幾？
A：第一。
Q：專業有幾個人？
A：65個。
Q：你還報了哪些學校。
A：巴拉巴拉。
然後就當場給offer了，我還很驚訝的啊了一聲，就開始笑。下面的老師就問「是不是很開心？」，其他的老師也開始笑。全程大約3分鐘吧，速度很快。
Q：自我介紹一下。
A：巴拉巴拉。
Q：英語問題，你想要研究哪個方向？
A：I‘d like to study on AI。AI is a major that can bring great convenience to human beings. It can accomplish many very difficult problems through computer.There is no doubt that the development of AI is a new industrial revolution.I choose AI as my major to contribute my strength to the development of the industry.
Q：你第一個專案做了什麼？
A：（智慧交通的）巴拉巴拉
Q：資料來源是從哪裡的？
A：分兩個方面，一個是來自於企業給的，每個巴拉巴拉，還有一個是我上網蒐集的一些開源資料，比如說巴拉巴。
Q：聽起來好像你做了很多，都是你一個人做的嗎？
A：因為疫情影響，今年比賽的時間也延後了，我從二月份開始做，做到五月份，其實平均一下內容也不是很多吧。
Q：給你三十秒，講一下你的專業，數位媒體技術，在人工智慧方面有什麼用處？
A：我以計算機視覺為例，現在計算機視覺很多都是以深度學習的神經網路來完成要求。但是其實很多論文的創新都是傳統影象處理和神經網路之間一些思維碰撞來找到創新點的，所以我認為我有這個影象處理的基礎的話，會更容易get到新的創新點。
Q：你第一個專案和第二個專案之間的差異是什麼？
A：我第二個專案是大二時完成的，那時候還對演演算法和資料結構基礎不深，並且我在一個技術性開發部門任職，學了很多前端開發的知識，所以在專案中完成的是視覺化平臺的開發，而在第一個專案中主要是演演算法構建。
還有一些上海大學、蘇州大學也要面試，還投了華師、華東理工，但是因為已經拿到浙軟offer了就不想再面了，果斷放棄。