如果我没有那么优秀，我研究生阶段选择机器学习方向还有出路吗？
那天读了一句话，大意是人生有两个重要时刻：一是意识到自己只是普通人，二是意识到自己的孩子只是普通人。评论区也读到两句有意思的话，大意是人生有两个重要时刻：一是发现自己不是普通人，二是发现自己是普通人。 这些想法虽然真实，但稍微有点悲观。如果我们普通人能先破后立的话，一般也能做出一点小突破。题主提到的“每天读两篇论文，坚持背50个英语单词，多学点公开课”，这些都似乎都对科研有一定的帮助，但都不是问题的核心。照我的观察，很多厉害的工作不是从一开始就那么惊艳，而是慢慢雕琢而成。作为一个普通的科研工作者，我们可以从两个维度提高： 思考的频率指的是回溯旧问题的次数，这种习惯可以培养。比如我们学习到的新知识其实是一件件工具，不断用学到的新工具去重新思考以前的旧问题，往往新工具就能解决旧问题。我的一个建议不如把自己遇到的各种科研问题，不论多么不成熟都记下来在本子上，每过一阵子去翻看一遍学到的新知是否能够解决新问题。比如没学数据结构前，你总在想为啥我实现的机器学习模型这么慢，学了以后才知道搜索近邻可以用kd-tree，要是可并行的任务可以分解成小任务在多个core上运行。很多问题的答案其实非常朴实无华，但当你知道答案时，往往连问题都忘了，所以你总是没有好点子。因此要不断的记录，不断的回溯。随着你不断重复这个过程，思考的广度和深度都会上升。 我喜欢的是在夜跑出发前选一个主题，一边跑就一边天马行空想和这个主题相关的内容。跑完步再把内容记录下来（我一般看情况会选择纸质笔记或者evernote，最后再整理到OneNote里）。你往往想着A主题，就会联想到B，时间长了就会有一些靠谱的点子出来。 其次就是执行力，人最终的问题就是想太多而做太少。绝大部分学术新星一开始的点子也是老板给的，或者一开始的工作也并非特别惊艳。但做的多了，质量总是会上升的。务实的说，有了尚可的点子就先做实验，有了尚可的实验结果就写论文，今天发不了CVPR就先发ICIP，迭代式上升才是符合普通人的路线。如果想要奔着搞大新闻的目标做科研，往往会卡很久很久很久...很久很久很久。但也不能总恰烂文章，必须逐步提高对自己的要求。 最后，也是我觉得最重要的一点就是「兴趣」。恬不知耻的举一个我的例子，几周前我回答了一个关于模型集成的问题（大部分机器学习算法具有随机性，只需多次实验求平均值即可吗？），回答后我搜索了半天发现没有易用的工具，于是就花了两周时间做了一个初步的Python工具库出来（微调：combo:「Python机器学习模型合并工具库」简介），并打算长期开发完善它。因为这一切都是兴趣推动的，所以才很有动力。你只有对自己的内容认可，才能做出让大家接受的内容。我做过的第一个比较受欢迎的工作（yzhao062/pyod）也是相似的，才能有热情花好几年时间来完善它。你最好能找到自己觉得有意思且重要的课题，而非是能发XXX会议的课题。只有这样你的内心才有动力，而非迷茫与功利。而这一切的前提，也还是要有一定的思考和观察，毕竟好的点子不会从天上掉下来。而当你的工作质量上去了，得到关注与发表到好的期刊/会议只是水到渠成而已。 回到主题，我们必须先承认自己并不在科研食物链的顶端，而且往往是处于中下游。但梁静茹也给了我们勇气，鼓励我们去做一些至少自己感兴趣且可以感到满意的工作。想要做出这类工作，就需要不断提高自己的思考能力和执行力。再务实一点说，从就业角度看做机器学习不一定比学软件开发性价比更高，毕竟后者岗位多需求大不易过气。所以在投身机器学习科研前，或者任何科研领域前，不如先想想自己的目的是啥，是为了找工作？发大财？当科学家？还是？没了解清楚前，不要给自己定一个虚无缥缈的的目标，也不要读了大牛的成功故事就感到自惭形秽。日子是我们自己的，你被感动、被激励只是说明人家文章写得好，和我们关系不大。你学学写作技巧后，最好赶快回到现实世界里来比较重要。不要给自己加戏，自怨自艾、感动、受鼓舞，都大可不必，务实就好。 有天我妈问我的工作内容到底是啥？我告她就是修自行车。一个新点子就像是个骨架，初期修修补补先上路再说，叮叮哐哐咱慢慢修它，先能骑就行。你沿路捡个轮胎，随手淘个发动机（找到了新的工具），再一改装，或许就成摩托车了。搞科研的，别看见人家有摩托车就焦虑，就眼红，就着急，其实大家都是一路捡破烂过来的。 大家出门都是一双脚，你要啥自行车啊？