任何经验都是在特定背景下成立的。
这些背景体现在：1 master/phd，2 工科/商科，3 美国/英国/澳洲/港校，4 gpa分档。只有背景类似，经验才是有借鉴价值的。混为一谈只会带来误导。
举个例子，申请美国工科phd和申请英国商科master，要求完全不同，经验可以说是没有任何可取之处。如果全部信息来源是一个方向与专业完全不同的人，一定会做很多无用功。
树洞是非常糟糕的信息来源，信息不给出专业、方向、gpa，并且充斥错误的信息（比如认为申研要看4年GPA，比如认为软背景都是中介骗人的，比如认为GRE最重要，比如认为3.7以上都差不多）
如果碰见有人不声明专业和申请学位就开始下论断，随便听听就行了，别当回事。
不要听别人说要实习就去实习，别人说要科研就科研。
任何，经验，都是在，特定背景下，成立的。
每个人关注的学校和项目都不同，而不同学校、项目的录取要求千差万别，因此，咨询得找和自己背景相同的学长姐咨询，至少要专业相似、申请国家相似、GPA别差太远。
！！！
以下内容2-7 仅仅针对美国、工科主流方向（EE/ME/CS/AE），会指明master和phd，ECE/Robotics/AI等类似方向涵盖在内，但不包括金融工程。
其他方向的申请可以随便看看。
！！！
master：
GPA—推荐信—科研经历—GT—文书
phd：
推荐信—论文—GPA—套瓷—GT
如果是申请master，不要相信诸如“GPA3.7以上都差不多”这类鬼话。GPA不是门槛制（但没高于门槛会被筛掉）。3.7和3.8有区别，3.8和3.9有区别，3.90和3.98也有区别，GPA就是越高越好。越，高，越，好。
如果是申请phd，主要取决于prof喜好。非常卷的学校选人因为强的人太多了，推荐信是最最重要的。也有的老板喜欢GPA高的，也有的老板喜欢论文。It depends。
master招生流程是，先初筛硬性指标，然后材料送到委员会那去审，委员会是代表学系选人。而phd是过了初筛之后让每个prof自己挑（其实不全是这样，但暂且这么理解先）。委员会挑软背景比较麻烦，GPA最好量化；prof是出钱招自己的员工，重要的是出论文的能力和能不能和谐共处。
所以申请master要证明自己常规意义上的足够“优秀”，没有短板，申请phd要证明自己是合适的研究合作对象。
易得，文书的文采在master申请里几乎没啥作用，不拉垮就行（有时候学校名字全写错也可能录）。几千份材料摆在面前，没人认真品读每个人的小作文。
对master，“据说”GRE和托福过门槛就够了。
对phd，GT真的只要过官网上的门槛就够了。老板不care。
Talk is cheap, show me the papers.
同等级别的学校，phd比master难申很多。
因为phd是员工，直接影响学校排名，master是给学校送钱的韭菜，不丢脸就行。
2023 fall 补：
已经连续两年很多学校没要GRE成绩了。
每个学校的专业和提供的学位不同。
hypsm+伯克利 CMU Caltech对MS的政策都不同。
CS/AI最卷，EE其次（难度降一档），ME再次（难度降两档），接下来是化学、生物、材料、土木（降三档）。前景越差的专业越少人读，因此申请越容易。
任何专业下phd对master难度升三档。
商科master的难度大概对标生化环材master。
牛剑的难度大概对标中藤 比如哥大宾大。
因为AI一定在CS department下，两个卷的方向叠在了一起，就成了卷中卷，前年四神校的phd的申请多到已经没办法看每个人的论文了，审材料的方式就是挑出熟悉的推荐人，然后横向对比一下同一个推荐人推的不同的学生，选几个看得上眼的，剩下全部扔掉。也就是说，没有connection，三篇顶会也是直接扔掉。
cs直博四神校的条件大约是：清华姚班/特奖 3.9+ 斯坦福暑研 大牛强推+小牛强推x3 两篇顶会一作发表 手里一篇在投。
cs四神校master被拒的条件类似于：港三年级第一 商汤实习 三篇一作在投/被拒。（隔壁学校真实案例）
但凡EE和CS在一个department下的（比如EECS或者ECE）EE的申请也会更难。如果不在一起就比CS简单。很少有学校有专门的robotics招生。大多分散在ME CS EE AE之下。在CMU，robotics属于CS，在伯克利，robotics属于ME。
就业越好、钱景越好的专业申请越难。这是条铁律。
总是要取舍的，名校 or 就业。
想读名校去生化环材，想赚钱选CS DS 金工
硕士有两种，master of engineering（Meng）和master of science（MS）。前者是工作导向，后者是科研导向。并不是所有学校都同时提供这两种学位，也不是所有学校都有硕士。开Meng的学校屈指可数。
如果只提供MS，也就是master也需要科研，科研就比实习更重要，论文也更需要。
如果既有Meng也有MS，那申请Meng，科研就相对没有那么重要。
大神们都喜欢直博，因为大神们看起来硕士就是“学一些本科就能学的东西浪费时间”
总体来说Meng更看重GPA，MS相对看重科研（当然主要还是GPA），录取标准介于Meng和phd之间。
招生官不仅会看GPA，还会看上了哪些课。如果是通识课拿了低分，问题稍微小一点，记得简历上把major GPA也写上去。
如果申请的ddl在12月或者1月，比如工科大部分项目，并不会在申请前提交大四上成绩，因此只需要大一到大三6个学期的成绩就可以了。如果想要大四上刷分，抢在ddl之前把大四成绩更新上去也可以。
一般情况下大四上就可以开摆了。我指的是课程上开摆，但托福文书推荐信FYP加起来会比大三还忙。
想象一下“如果我是招生官，这么多材料给到我手上，我会怎么选人”，能很好的想象出自己要往哪个方向努力。
录取确实有偶然因素，但如果各项都优于某位被录取者，就不会被拒。不会有招生官放着各方面都强的不要 非要招菜鸡的，招生官不是傻子。如果看上去出现了这种情况，是因为看不见的环节出了问题，比如推荐信。
其实研究生申请是很硬的一个东西。强就是强，没有那么多逆袭案例，不会像本科申请那样看重一些虚的东西（比如性格、创意、多元性）。研究生看的就是研究能力，一篇nature正刊握在手里就是无敌。
那些所谓“二本上哈佛”的逆袭案例无非是哈佛教育学、耶鲁公共卫生、CMU某计算机冷门Meng，这种专业本来就没几个人申请，完全算不上逆袭，正常发挥罢了。文书写得比滕王阁序还好也逆袭不了MIT EECS。因为没人看。
如果打算做研究，读phd，GPA到3.7 3.8就差不多了不用再刷了（当然高一点更好，只是边际没有论文强了），把时间全部拿来做科研，出论文，要发展想去的学校的connection（重要！）
如果打算工作，读master，一直刷GPA，直到年级第一，剩下时间进实验室混经历，论文有最好 没有也问题不大。
上完数据结构和线性代数就几乎解锁了所有课程，顺利的话这两门会在大一下学期上完。
因此大二上就可以选5000 level的课了。这些课迟早要上，只是把大四的内容和大二交换了一下，积累文书材料+给prof留下印象方便找暑研。
课程难度和课号高不高没有必然联系，总把自己放在“我还是小朋友”的舒适区里是没法提高的。我是在没学材料力学的时候学的有限元，没学概统的时候学的AI，没学cv的时候学的slam。确实这三门课是本科阶段收获最大的课，结果也不差。
个人觉得 “参加比赛” 是性价比很低的选择，1 比赛竞技性太重，比实习/科研出成果都要困难，小比赛没有加分 因为招生官不知道含金量，大比赛拿奖困难 时间很有可能被浪费了。2 没有推荐信。
上课是一件学习效率很低的事。
工科没很大必要去实习， robotics等特殊专业不用纠结这个问题，因为找不到实习。
因为不同专业找大厂实习不是一个难度级别。互联网运营、hr之类的岗位大一就能去，纯码岗学完几门大三的核心课就差不多。但像自动驾驶规划岗，大五之前就不用想了。
因此，对工科生来说进实验室是更稳定的选择。
做个个人网站做成果展示，套瓷有用（不明发件人发附件容易被归为spam且没人会看，因此不要把简历当附件套瓷，放个人网站）。github提供域名，只需要写前端代码，typora能导出html。
并且github有学术模版。
综上：如果想申研到好学校，就两件事要做，一个是GPA，一个是research。master前者大于后者，phd后者大于前者。
社团是用来玩的，不要为了刷简历而加社团，没人care。把社团当作卷的方法就是典型的白卷，无论这个社团听上去多么厉害、当时多难进。
打商赛是另一种白卷的方式。
不要把社团经历 或者是一些无关的证书 或者是一些志愿活动 或者是任何和专业无关的东西 写在简历上。
除非那些东西真的非常牛逼以至于闪到委员会的眼睛（桥牌全国冠军之类的），或者没东西可写拿来占位子。
GPA也就用申请这一次，找工作的时候GPA也没多大用了。申请完就开始好好积累技术栈。
硬核的学科面试没法糊弄，水平能够直接通过做题展示出来。不硬核的学科面试全靠糊弄，面试官就只能通过GPA和名校光环来选人。
只要还没有用到，就不用学python。学习任何东西都有时间成本。学“以后可能用得到的东西”，以后会忘记的，同样是白学。
马上要用，才有学习的必要。
科研能不能出论文 95%取决于老板、学长有没有idea、怎么带，5%取决于自身能力。
如果老板有idea，会给你分好任务，只需要认真完成任务就能发paper。如果老板让你自己摸索，…建议把更多时间拿去刷gpa。
因此比起提升自己，更重要的是选个组。像极了人生（bushi
从我的套瓷经验来看，请找北美的prof。
一方面是学术圈就这么大，国外的prof申美研connection更强。
更重要的一方面是，我碰到的所有国外的学长都更愿意教、更愿意带。
刚开始科研的时候找AP啊找AP，尤其是刚拿到AP的，他们会更多手把手教小白。找大老板可能要被放养。大老板手下有很nice的phd也可以，看到哪个TA比较愿意教就可以直接冲。判断组好坏的方法是看近几年论文。
本来想夹带很多私货，但一写又会写很长，算了。也许之后单独写一篇。
关于如何选组，感兴趣可以直接来戳我。
总之拿到强推并不难。努力干活是真的有回报。prof对RA的expectation是很低的。
去努力干活吧！
港三整体申请情况怎么样？
显然远比不上浙大、上交。
GPA低是不是真的？
是。
GPA低会不会申请有很大劣势？
极大的劣势。
怎么弥补？
提供排名+让prof在推荐信里提一下。
能弥补多少？
基本没用。
同GPA下港三本申美研认可度对标什么陆本？
北大+华五。但除了复，GPA都碾压cu。
获取数据太少 很难判断是cuhk GPA换算制度还是课程要求的缘故，不同途径获得的结论时常有冲突。这是一些零碎的数据点：
-30% A range比例其实不低，但19届在有三学期pf的情况下几乎没有人CGPA3.9以上还是有点离谱，甚至有的专业第一名3.7。
-同样去uoft交换的朋友觉得uoft拿4.0比cu容易很多，我的感觉正好反过来 觉得在cu比uoft容易得多。
-大三ME一门专业课 会fail 1/3的学生。
-在北大交换的朋友感觉北大和cu差不多，但北大有挺多3.9+的。
-在THU ME的朋友说 3.9+大概占5%。
-在知乎上看见一个姚班3.85 rank51%
-浙大GPA高是因为百分制换算制度特殊，清华新算法仍然有20%Arange的限制 但总体提高了0.3，uoft看上去85以上拿A很容易但会有课故意压分 整体数据也不太好看。
-cuhk IE有统计申研数据，近三年四神校加起来每年1-2个；浙大去cmu cs master一年就能有十几个。
-reddit上有人统计了斯坦福cs非美本phd是哪毕业的，第一THU 20人，uoft和上交并列第二 7人，港科2人，cuhk 0人。
如果要推动cu改革，理想情况是一个学系3.9以上占到10%，能和浙大接近。现在大约是0.5%不到罢。
（简单的概率论）
中介给的定位往往偏低+偏保守，他们不希望你有过高的期待。个人认为可以勇敢点，冲刺：主申：保底=4:4:2的配置太保守了，如果三种学校录取率参数分别是10%，30%，70%，用6:3:1的配置也能到94.5%的录取率。
这个参数的选择是我随便找的几个项目算的，根据实际情况需要有调整。
记得数据库中看到的录取案例是有幸存者偏差的，结果好的更乐于分享。
在linkedin上搜 相当于直接能看见录取者的简历。
还在大一大二的工科小朋友如果对选专业比较困扰和疑虑，我的建议是——
家里没矿无脑cs
（家里有矿干嘛还思考这种无聊的问题）
cs能保证一条非常高的下限，同时上限不输给任何一个工科专业。
-下限指的是，只要跟着学校课程上，结果就坏不到哪去，职业生涯被安排的明明白白的，自己不操心也不至于找不到工作。但如果是学ME/EE/土木还不操心以后的方向，那可能结果是985毕业照样去工厂拧螺丝/电子厂焊板子/工地搬砖，还被工友以为是技校的。
-上限指的是，在自己有职业规划的情况下，不会因为专业被限制发展。不管以后是想做金融、机器学习、AI、数据分析、机器人、无人驾驶以及任何工科前沿研究，cs只会成为加分项，不可能成为减分项。（不同专业上限差不太多，但下限差很多）
cs是一个普通人实现财富自由最容易、最直观的路。
工科的专业：
EE
CS 第一大人才储备基地
讲个笑话：
”众所周知，目前最好的专业是CS，第二好的专业是EE，那EE最好的方向是什么？”
“转CS！”
（如果你就是喜欢搞芯片当我没说）
ME（MAE）
CS 第二大人才储备基地
不建议任何没有规划好未来方向的人选它。传统机械非常惨，和土木一样惨。
看上去高大的机器人很精妙的机械结构，其实核心都是代码和算法，因此我最后还是在写代码（其实这是机械研究生的普遍情况）。
只是MAE是一条曲线救国的路，因为ME的申请比CS简单，所以更大几率申请到喜欢的学校。当然，为此付出的代价就是要双修机械和代码。
相当于用更多的时间精力换取top校光环。因此，如果不是名校情结+非要曲线救国，直接去cs吧。
（如果你就是喜欢搞机械当我没说）
补充：怎么曲线救国还把钱赚了呢？
研究这些东西，CS研究方向只是他们换了名字
robotics = computer vision + learning
adptive control = reinforcement learning
optimal control = trajectory planning
system identification = machine learning
control = autonomous system
filter = Markov Chain, Monte Carlo
MIE
数学课多一些，数学基础好一些的同时会导致GPA容易被拉低，说实话，不搞研究的话抽象数学能力没必要这么好，但GPA还是重要的。
因为有商汤，IE在学术方面“可能”更容易接触到大佬，但个人觉得优势不大。因为他们都在搞CV，在CS不是一样的搞CV嘛。并且申请还是得和CS一起卷。真要借商汤搞研究的话，为什么非要浪费时间学IE的课还上一大堆和GPA过不去的数学课？
（如果你就是喜欢搞通讯当我没说）
IE
剥去了数学课，gpa应该还行。前景和EE差不多，属于“宇宙第二好专业”、“还不错但不如cs”的级别。
多数学校是没有IE department的，最终还是得去cs，这一点上比EE稍弱。
AI
太卷了。不仅是上课卷，申请卷，找工作也卷起来了。与其去这么卷的program给GPA毁灭打击，不如在cs选择ai track，反正所有学校的ai research都在cs department下。当然也可以在ME搞RL。何必和GPA这么过不去呢？
要分清楚是真的喜欢AI还是觉得AI火就学AI
（如果你就是喜欢炼丹当我没说）
CE
介于EE和CS之间的专业，比CS多学一些硬件。但众所周知，传统硬件和高薪是没有关系的。因此可以看作低配版cs。
SEEM / Fintech / QFIN / QFRM
这真的不是同一个专业吗？我怎么感觉都是金工。噢，seem还可以去当产品经理。
感觉去华尔街混比在硅谷混有更高的上限（考虑到cuhk每年去哈耶普斯麻的人数，上限高不高其实不太有参考价值）。
选校范围、市场需求比CS要小，平均收入不相上下。有一些调查是说硅谷entry level收入是略高于华尔街的，但印象上华尔街的收入更高，且cs转金融非常常见。
显然写代码比搞金融轻松很多。
总体上很难比，算是，世上少有的能和cs五五开的专业吧。
所谓神科…其他学校委员会谁知道有啥区别，当然是哪个GPA给的高选哪个啊…难不成你打算在文书里写：我们qfrm的门槛比qfin高 因此应该录我而不是录另一个同校gpa比我高0.2的家伙？
EEEN
环+材，众所周知的天坑，如果想赚钱不应该选它。但也能用来曲线救国申名校，并且效果更好。
EEEN能申请的program多。环境科学和材料科学经常是分开的学系，且都冷门，甚至还能再加上能源，同时申请三个冷门program，hypsm概率+++++
简单算一下，在hypsm五校，EE能申请的项目只有2个，而EEEN能申请的项目能到7个。假如被一个program录的概率是30%，申请7个录取率就有91.7%。
这还没算冷门导致门槛的降低。
如果进MIT CS平均GPA3.9，那材料/环境/能源大概是3.7。
代价是转码更困难，钱更少。有钱但捐不起楼的家庭可以考虑下。
（如果你就是喜欢搞能源当我没说）
BME
生化环材，不了解主流方向，但提供一些转码方向可能的路径：
医疗机器人——JHU robotics——planning learning都可以做
仿生机器人——哈佛一些prof做的比较多——交叉方向
微型机器人（进入人体的那种）——各个学校都有——技术栈和集群控制、无人机差不多
任何专业都有人劝退，但要分清楚哪些是血泪教训，哪些是牢骚。只需要记住一点：嘴巴是会说谎的，脚不会(Chen, 2020)。
劝入cs的人分布在各行各业，生物化学环境材料土木机械金融物理数学。言行一致，用亲身转cs的行动告诉后人，哪个才是更好的专业。他们成功的经验在各大平台随处可见。 而劝退cs的人一定是cs的，嘴上说着cs多么卷996福报35岁危机，问就是后悔，劝就是不逃。 该选哪个很清楚了吧。
最后，为什么计算机人这么多说找不到工作？
因为机械土木人干的工作 在计算机人眼里都不叫工作。30w+以上才叫工作。 这和北京学生喊高考难、高考卷是一个道理。 定性描述没什么参考价值，定量分析才有。
虽然申请季名义上9月才开始，但港新英5月就有项目可以投递了，做好规划。
1月是大三暑研套瓷开始的时间，这是申请准备的第一步，也是现阶段最能努力逆天改命的一步。GPA只剩一个学期很难刷高了，GT是无法左右录取的，只有这次暑研质量和带来的推荐信能争取。
截止到目前，应该已经了解本学系的所有prof研究方向。对于有兴趣的方向，应该已经了解prof的本科、phd、博后院校，密切合作者。
如果没有，现在就去了解。
暑研套瓷重要的考量标准之一就是目标lab和未来target校的联系程度。
大胆点，最好直接去套梦校的暑研。
我后来意识到，顶校的prof每天收到无数套瓷信，脱颖而出几乎不可能，top1 GPA并没有吸引力。我建议套瓷的时候 不要 一开始就说明自己是来套瓷（不要让他觉得这是套瓷信）直接和prof聊他的论文，有什么可以改进的地方，你的idea，当一个学术交流讨论。等聊好了再说明你想做暑研/申请。
图穷匕见。
如果你真的很认真地准备这次申请，还有一些隐藏内容是可以努力的。
等到9月开学，搞清楚想申请学校的招生制度，人数、偏好，强委员会制/弱委员会制，成员有哪些，怎么审材料，针对性套瓷。
之前说，master 和 phd，master是收学生，phd是招员工，并不全是这样。
MIT必须先申请master再申phd，master人数少、全奖，是直接当做phd在培养，其实也是在招员工。
一般来说master是委员会制，phd是prof选，也不全是这样。
master确实都是委员会制，没问题。
phd名义上所有学校都是委员会审理材料，只不过有的学校里委员会占主要，称之为强委员会制，有的学校prof话语权大，称为弱委员会制。强委员会制要求你获得大多数老师的认可才招进来，进来之后才选prof，弱委员会是只要有prof要你，一般都会被委员会放行。越来越多的学校在向强委员会制靠拢，四大的cs/eecs/ece都是强委员会制。
强委员会制下 套瓷对于录取的影响就很小了，因为你套的老师很有可能不插手录取事务。
中介掌握的信息都是低端信息，就是那种在网上随便就能搜到的信息。高端的信息掌握在高年级phd招生官手里，绝大多数中介没有能力、或是认知水平达不到这个level。
同时，他们的结论极度依赖过往案例、充斥着臆测、完全未经过科学检证（大样本对照实验）。
非常不幸的是，互联网上绝大多数信息都是这样，包括大部分所谓学长姐经验分享。
做了一个GRE高的，录了，就会归因于GRE高很重要。这其中，别说因果性了，连相关性都没有。类似于古代巫医祈雨，第二天下雨，就归因于祭祀办得好。
-能够证明GRE重要的事实应该是：
有大量案例GPA显著低于录取线，但单单GRE高，其他条件均average，且录取了。（GRE弥补了GPA的不足）
-能够证明GRE不重要的事实应该是：
有大量案例其他条件均average，GRE非常拉垮，且录取了。（GRE不改变录取结果）
-不能证明GRE重要的事实是：
斯坦福录取者平均GRE显著高于USC。（未能证明因果性）
-不能证明GRE不重要的事实是：
发过两篇nature的申请者，低GRE，且被所有顶校录取。（未能控制变量）
在我看来，真正有效的信息源只有两个：
其一，无偏差的录取数据统计。
其二，同方向同层次学校 审材料人的自述。
一亩三分地上很多自述。GRE过门槛就行。