MIT学生学习方法.doc
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【方法论】美国麻省理工教授亲授学习方法
内容提要：
本文的主旨是解释如何做研究。
我们提供的这些建议，对于研究本身（阅读、写作和程序设计）、理解研究过程以及开始研究（方法论、选题、选导师和情感因素），都是极具价值的。
这是什么？
并没有什么神丹妙药可以保证在学习或研究中取得成功，本文只是列举了一些可能会对你的学习或者研究有所帮助的非正式意见。
如何使用？
要精读完本文，太长了一些，最好是采用浏览的方式。
很多人觉得下面的方法很有效：
先快速通读一遍，然后选取其中与自己当前研究项目有关的部分仔细研究。
本文被粗略地分为两部分。
第一部分涉及研究者所需具备的各种技能：
如阅读，写作和程序设计等等。
第二部分讨论研究过程本身：
即研究究竟是怎么回事，如何做研究，如何选题和选导师，如何考虑研究中的情感因素。
很多读者反映，从长远看，第二部分比第一部分更有价值，也更让人感兴趣。
本文的主要内容包括
1）掌握一些阅读的诀窍。
2）如何成为研究领域的一员：
与相关人员保持联系，他们可以使你保持对研究前沿的跟踪，知道应该读什么材料。
3）学习相关领域的知识：
对几个领域都有基本的理解，对于一个或者两个领域要精通。
4）如何做研究笔记。
5）如何写期刊论文和毕业论文。
如何为草稿写评审意见，如何利用别人的评审意见。
如何发表论文。
6）如何做研究报告及演讲。
7）掌握和自己相关领域的程序设计。
8）有关研究生涯最重要的问题，如何选导师。
不同的导师具有不同的风格，导师是你必须了解如何利用的资源。
9）关于毕业论文。
毕业论文将占据研究生生涯的大部分时间，本部分涉及如何选题，以及如何避免浪费时间。
10）研究方法论。
11）或许是最重要的一节：
涉及研究过程中的情感因素，包括如何面对失败，如何设定目标，如何避免不安全感，保持自信，享受快乐。
第一部分
1.阅读
很多研究人员花一半的时间阅读文献，可以很快地从别人的工作中学到很多东西。
阅读文献，始于今日。
一旦你开始写作论文，就没有多少时间了，那时的阅读主要集中于论文主题相关的文献。
在研究生的头两年，大部分的时间要用于做课程作业和打基础。
此时，阅读课本和出版的期刊文章就可以了。
在自己研究领域打下坚实的基础所需要的阅读量，是令人望而止步的。
1.1.阅读什么？
1）首先找出那些最本质的论文。
此时可以参考一些有用的书目：
例如研究生课程表，其他学校（主要是斯坦福大学）研究生录取程序的建议阅读列表，这些可以让你有一些初步的印象。
如果你对自己研究的某个子领域感兴趣，向该领域的高年级研究生请教本领域最重要的十篇论文是什么，如果可以，借过来复印。
2）回顾最近几年的出版物，将那些非常感兴趣的复制下来。
这不仅是由于其中很多都是意义重大的论文，对于了解实验室成员的工作进展也是很重要的。
每年都应该去所在学校的计算机科学图书馆，翻阅其他院校出版的和自己相关领域技术报告，并选出自己感兴趣的仔细加以阅读。
阅读论文是需要练习的技能。
不可能完整地阅读所有的论文。
1.2.如何阅读？
阅读论文可分为三个阶段：
第一阶段是：
看论文中是否有感兴趣的东西。
论文可能含有摘要，其中可能有内容的介绍，但是也有可能没有或者总结得不好，因此需要你跳读，这看一点那看一点，了解作者究竟做了些什么。
内容目录（thetableofcontents）、结论部分（conclusion）和简介（introduction）是三个重点。
如果这些方法都不行，就只好顺序快速浏览了。
一旦搞清楚了论文的大概和创新点，就可以决定是否需要进行第二阶段了。
在第二阶段，要找出论文真正具有内容的部分。
很多15页的论文可以重写为一页左右的篇幅；因此需要你寻找那些真正激动人心的地方，这经常隐藏于某个地方。
论文作者从其工作中所发现的感兴趣的地方，未必是你感兴趣的，反之亦然。
最后，如果觉得该论文确实有价值，返回去通篇精读。
读论文时要牢记一个问题，“我应该如何利用该论文？
”“真的像作者宣称的那样么？
”“如果..会发生什么？
”。
理解论文得到了什么结论并不等同于理解了该论文。
理解论文，就要了解论文的目的，作者所作的选择（很多都是隐含的），假设和形式化是否可行，论文指出了怎样的方向，论文所涉及领域都有哪些问题，作者的研究中持续出现的难点模式是什么，论文所表达的策略观点是什么，诸如此类。
将阅读与程序设计联系在一起是很有帮助的。
如果读者对某个领域感兴趣，在阅读了一些论文后，试试实现论文中所描述程序的“玩具”版本。
这无疑会加深理解。
要知道，其他的机构具有不同的思考问题的方式，
值得去阅读，严肃对待，并引用它们的工作，即使你认为自己明晓他们的错误所在。
在第三阶段，经常会有人递给你一本书或者一篇论文并告诉你应该读读，因为其中有闪光的地方或可以应用到你的研究工作中。
但等你阅读完了，你发现没什么特别闪光的地方，仅仅是勉强可用而已。
于是，困惑就来了，“我哪不对啊？
我漏掉什么了吗？
”实际上，这是因为你的朋友在阅读书或论文时，在头脑中早已形成的一些想法的催化下，看出了其中对你的研究课题有价值的地方。
2．如何建立关系
研究生一两年后，对自己准备从事的子领域已经有了一些想法。
一般而言，引导所在领域潮流的工作最终会变成正式发表的论文，但至少在领域高手（领先者）完全明白一年之后，也就是说，高手的工作至少领先一年。
高手是如何发现新思路的？
可能是来自某次会议，也可能来自于与别人的交流。
下面是从新思路产生到发表的一般流程。
2.1在与同行交流和讨论
jocool有了一个好想法，她将尚不完整的实现与其他一些工作融合在一起，写了一份草稿论文。
她想知道这个想法究竟怎么样，因此她将论文的拷贝发送给十位朋友并请他们进行评论。
朋友们觉得这个想法很棒，同时也指出了其中的错误之处，然后这些朋友又把论文拷贝给他们各自的一些朋友，如此继续。
几个月后，jo对之进行了大量修订，并送篇二：
快速学习法——一年学完mit四年课程
前言：
不久前看完了@姬十三推荐的《学习之道》。
说实话，我没有没有看懂，打算过一段时间再去深入理解一下。
不过，我昨天刚刚看到了这篇日志，反倒对我的启发很大，在这里分享给大家，也希望大家一起来share自己的学习之道。
-------------------昏割线--------------------
最近，我的朋友斯考特·杨（scottyoung）成就了一个惊人的壮举：
他在一年之内，完成了传说中的mit计算机科学课程表的全部33门课，从线性代数到计算理论。
最重要的是，他是自学的，观看在线教程讲座，并用实际的考试作自我评估。
（到斯考特的faq页面，看看他如何完成这个挑战）
按照他的进度，读完一门课程大概只需要1.5个星期。
我坚信，能快速掌握复杂信息，对成就卓越事业至关重要。
因此，我很自然地问起斯考特，让他给我们分享他的学习奥秘。
所幸他答应了。
接下来是一份斯考特的详细解说稿，深入剖析他的学习技巧（包括具体例子），展示他如何拿下这mit挑战。
以下时间交给斯考特……
看我怎么驾驭mit计算机科学的课程
我老想着学快一点，再快一点，并为此兴奋不已。
掌握那些重要的学问吧，专业知识与娴熟技艺将是你的职业资本，帮你赚取金钱与享受生活。
如果过得好是你的目标，学问能引你到向往之地。
尽管学得更快有很多好处，但大多数人并不愿意学习“如何学习”。
大概是因为我们不肯相信有这种好事，在我们看来，学习的速度只取决于好基因与天赋。
确实总有些人身怀天赋本钱，但研究表明你的学习方法也很重要。
更深层次的知识加工，与时而反复的温故知新，在某些情况下会加倍你的学习效率。
是的，“刻意练习”方面的研究表明，没有正确的方法，学习将永远停滞。
今天，我想分享一下学习策略，看看我如何在12个月内完成4年mit计算机科学的课程。
这套策略历经33门课的锤炼，试图弄清楚学得更快的窍门，哪些方法有用，哪些没用。
为什么临时抱佛脚没用？
很多学生可能嘲笑我，妄想只花1年的时间学会4年的课程。
毕竟，我总可以临时抱佛脚，什么都不懂还能顺利通过考试，不是吗？
很可惜，这个策略在mit行不通。
首先，mit的考试苛求解决问题的技巧，还经常出些没见过的题型。
其次，mit的课程讲究循序渐进，就算你能死记硬背侥幸通过一次考试，同系列课程的第七课可能就跟不上了。
除了死记硬背，我不得不另辟蹊径，加速理解过程。
你能加速理解吗？
“啊哈！
”当我们终于想通了，都曾经这样恍然大悟地欢呼过。
问题是，大多数人都没有系统地思考。
经典
的学生求学之路，就是听讲座，读书；如果还不懂，只好枯燥地做大量习题（题海）或重看笔记。
没有系统的方法，想更快地理解似乎是天方夜谭。
毕竟，顿悟的心理机制，还全然不知。
更糟的是，理解本身，很难称得上是一种开关。
它像洋葱的层层表皮，从最肤浅的领会到深层次的理解，逐层巩固对科学革命的认知。
给这样的洋葱剥皮，则是常人知之甚少、易被忽略的理解过程。
加速学习的第一步，就是揭秘这个过程。
如何洞悉问题，加深你的理解，取决于两个因素：
1.建立知识联系；
2.自我调试排错。
知识联系很重要，因为它们是了解一个想法的接入点。
我曾纠结于傅里叶变换，直至我意识到它将压强转化为音高、或将辐射转化为颜色。
这些见解，常在你懂的和你不懂的之间建立联系。
调试排错也同样重要，因为你常常犯错，这些错误究根到底，还是知识残缺，胸无成竹。
贫瘠的理解，恰似一个错漏百出的软件程序。
如果你能高效地自我调试，必将大大提速学习进程。
建立准确的知识联系与调试排错，就足够形成了深刻的问题见解。
而机械化技能与死记硬背，通常也只在你对问题的本质有了肯定的直觉以后，才有所裨益。
钻研（thedrilldownmethod）：
你学得更快
经年累月，我完善了一个方法，可以加速逐层增进理解的过程。
这个方法至今已被我用于各科目的课题，包括数学、生物学、物理学、经济学与工程学。
只需些许修改，它对掌握实用技能也效果很好，比如编程、设计或语言。
这个方法的基本结构是：
知识面、练习、自省。
我将解释每个阶段，让你了解如何尽可能有效率地执行它们，同时给出详细的例子，展示我是怎么应用在实际课程的。
第一阶段：
知识面覆盖
你不可能组织一场进攻，如果你连一张地形图都没有。
因此，深入研习的第一步，就是对你需要学习的内容有个大致印象。
若在课堂上，这意味着你要看讲义或读课本；若是自学，你可能要多读几本同主题的书，相互考证。
学生们常犯的一个错误，就是认为这个阶段是最重要的。
从很多方面来讲，这个阶段却是效率最低的，因为你每单位时间的投入只换来了最少量的知识回报。
我常常加速完成这个阶段，很有好处，这样，我就可以投入更多时间到后面两个阶段。
如果你在看课程讲座的视频，最好是调到1.5x或2x倍速快进。
这很容易做到，只要你下载好视频，然后
使用播放器（如vlc）的“调速”功能。
我用这法子两天内看完了一学期的课程视频。
如果你在读一本书，我建议你不要花时间去高亮文本。
这样只会让你的知识理解停留在低层次，而从长远来看，也使学习效率低下。
更好的方法是，阅读时只偶尔做做笔记，或在读过每个主要章节后写一段落的总结。
这里有个例子，是我上机器视觉这门课时的笔记。
第二阶段：
练习
做练习题，能极大地促进你的知识理解。
但是，如果你不小心，可能会落入两个效率陷阱：
1.没有获得即时的反馈：
研究表明，如果你想更好地学习，你需要即时的反馈。
因此，做题时最好是答案在手，天下我有，每做完一题就对答案，自我审查。
没有反馈或反馈迟来的练习，只会严重牵制学习效率；
2.题海战术：
正如有人以为学习是始于教室终于教室，一些学生也认为大多数的知识理解产自练习题。
是的，你总能通过题海战术最终搭起知识框架，但过程缓慢、效率低下。
练习题，应该能凸显你需要建立更好直觉的知识领域。
一些技巧，比如我将会谈到的费曼技巧（thefeynmantechnique），对此则相当有效。
对于非技术类学科，它更多的是要求你掌握概念而不是解决问题，所以，你常常只需要完成最少量的习题。
对这些科目，你最好花更多的时间在第三阶段，形成学科的洞察力。
第三阶段：
自省
知识面覆盖，与做练习题，是为了让你知道你还有什么不懂。
这并不像听上去那么容易，毕竟知之为知之，不知为不知，难矣。
你以为你都懂了，其实不是，所以老犯错；或者，你对某综合性学科心里没底，但又看不确切还有哪里不懂。
接下来的技巧，我称之为“费曼技巧”，将帮助你查漏补缺，在求知路上走得更远。
当你能准确识别出你不懂的知识点时，这个技巧助你填补知识的缺口，尤其是那些最难以填补的巨大缺口。
这个技巧还能两用。
即使你真的理解了某个想法，它也能让你关联更多的想法，于是，你可以继续钻研，深化理解。
费曼技巧（thefeynmantechnique）
这个技巧的灵感，源于诺贝尔物理奖获得者，理查德·费曼（richardfeynman）。
在他的自传里，他提到曾纠结于某篇艰深的研究论文。
他的办法是，仔细审阅这篇论文的辅助材料（supportingmaterial），直到他掌握了相关的知识基础、足以理解其中的艰深想法为止。
费曼技巧，亦同此理。
对付一个知识枝节繁杂如发丝、富有内涵的想法，应该分而化之，切成小知识块，
再逐个对付，你最终能填补所有的知识缺口，否则，这些缺口将阻挠你理解这个想法。
对此，请看这个简短的教程视频。
费曼技巧很简单：
拿张白纸；
在白纸顶部写上你想理解的某想法或某过程；
用你自己的话解释它，就像你在教给别人这个想法。
最要紧的是，对一个想法分而化之，虽然可能重复解释某些已经弄懂的知识点。
但你最终会到达一个临界点，无法再解释清楚。
那里正是你需要填补的知识缺口。
为了填补这个缺口，你可以查课本、问老师、或到互联网搜寻答案。
通常来说，一旦你精准地定义了你的不解或误解，找到确切的答案则相对而言更轻松。
我已经使用过这个费曼技巧有数百次，确信它能应付各种各样的学习情境。
然而，由于学习情境各有特点，它需要灵活变通，似乎显得难以入门，所以，我将尝试举些不同的例子。
对付你完全摸不着头脑的概念
对此，我仍坚持使用费曼技巧，但翻开课本，找到解释这个概念的章节。
我先浏览一遍作者的解释，然后仔细地摹仿它，并也试着用自己的思维详述和阐明它。
如此一来，当你不能用自己的话写下任何解释时，“引导式”费曼技巧很有用处。
这里有个例子，展示我如何理解摄影测量学。
对付各种过程
你也能通过费曼技巧去了解一个你需要用到的过程。
审视所有的步骤，不光解释每一步在干什么，还要清楚它是怎么执行的。
我常这样理解数学的证明过程、化学的方程式、与生物学的糖酵解过程。
这里有个例子，展示我如何想到怎么实现网格加速。
对付各种公式
公式，应该被理解，而不只是死记硬背。
因此，当你看到一个公式，却无法理解它的运作机理时，试着用费曼技巧分而化之。
这里有个例子，展示我如何理解傅里叶分析方程。
对付需要记忆的内容
形成更深刻的直觉（deeperintuition）
结合做习题，费曼技巧能帮你剥开知识理解的浅层表皮。
但它也能帮你钻研下去，走得更远，不只是浅层的理解，而是形成深刻的知识直觉。
直观地理解一个想法，并非易事。
它看似有些许神秘，但这不是它的本相。
一个想法的多数直觉，可作以下归类：
类比、可视化、简化
类比：
你理解一个想法，是通过确认它与某个更易理解的想法之间的重要相似点；可视化：
抽象概念也常成为有用的直觉，只要我们能在脑海为它们构筑画面，即使这个画面只是一个更大更多样化想法的不完全表达；简化：
一位著名的科学家曾说过，如果你不能给你的祖母解释一样东西，说明你还没有完全理解它。
简化是一门艺术，它加强了基础概念与复杂想法之间的思维联系。
你可以用费曼技巧去激发这些直觉。
对于某个想法，一旦你有了大致的理解，下一步就是深入分析，看能不能用以上三种直觉来阐释它。
期间，就算是借用已有的意象喻义，也是情有可原的。
例如，把复数放到二维空间里理解，很难称得上是新颖的，但它能让你很好地可视化这个概念，让概念在脑海中构图成型。
dna复制，被想象成拉开一条单向拉链，这也不是一个完美的类比，但只要你心里清楚其中的异同，它会变得有用。
学得更快的策略
在这篇文章里，我描述了学习的三个阶段：
知识面、练习、与自省。
但这可能让你误解，错以为它们总在不同的时期被各自执行，从不重叠或反复。
实际上，随着不断地深入理解知识，你可能会周而复始地经历这些阶段。
你刚开始读一个章节，只能有个大概的肤浅印象，但做过练习题和建立了直觉以后，你再回过来重新阅读，又会有更深刻的理解，即温故而知新。
钻研吧，即便你不是学生
这个过程不只是适用于学生，也同样有助于学习复杂技能或积累某话题的专业知识。
学习像编程或设计的技能，大多数人遵循前两个阶段。
他们阅读一本相关的基础书籍，然后在一个项目里历练。
然而，你能运篇三：
美国麻省理工教授亲授学习方法
美国麻省理工教授亲授学习方法！
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一、阅读
很多研究人员花一半的时间阅读文献，可以很快地从别人的工作中学到很多东西。
阅读文献，始于今日。
一旦你开始写作论文，就没有多少时间了，那时的阅读主要集中于论文主题相关的文献。
在研究生的头两年，大部分的时间要用于做课程作业和打基础。
此时，阅读课本和出版的期刊文章就可以了。
在自己研究领域打下坚实的基础所需要的阅读量，是令人望而止步的。
一个有用的小技巧是：
首先找出那些最本质的论文。
此时可以参考一些有用的书目：
例如研究生课程表，其他学校（主要是斯坦福大学）研究生录取程序的建议阅读列表，这些可以让你有一些初步的印象。
如果你对自己研究的某个子领域感兴趣，向该领域的高年级研究生请教本领域最重要的十篇论文是什么，如果可以，借过来复印。
回顾最近几年的出版物，将那些非常感兴趣的复制下来。
这不仅是由于其中很多都是意义重大的论文，对于了解实验室成员的工作进展也是很重要的。
每年都应该去所在学校的计算机科学图书馆，翻阅其他院校出版的和自己相关领域技术报告，并选出自己感兴趣的仔细加以阅读。
阅读论文是需要练习的技能。
不可能完整地阅读所有的论文。
阅读论文可分为三个阶段：
第一阶段是：
看论文中是否有感兴趣的东西。
论文可能含有摘要，其中可能有内容的介绍，但是也有可能没有或者总结得不好，因此需要你跳读，这看一点那看一点，了解作者究竟做了些什么。
内容目录（thetableofcontents）、结论部分（conclusion）和简介（introduction）是三个重点。
如果这些方法都不行，
就只好顺序快速浏览了。
一旦搞清楚了论文的大概和创新点，就可以决定是否需要进行第二阶段了。
在第二阶段，要找出论文真正具有内容的部分。
很多15页的论文可以重写为一页左右的篇幅；因此需要你寻找那些真正激动人心的地方，这经常隐藏于某个地方。
论文作者从其工作中所发现的感兴趣的地方，未必是你感兴趣的，反之亦然。
最后，如果觉得该论文确实有价值，返回去通篇精读。
读论文时要牢记一个问题，“我应该如何利用该论文？
”“真的像作者宣称的那样么？
”“如果..会发生什么？
”。
理解论文得到了什么结论并不等同于理解了该论文。
理解论文，就要了解论文的目的，作者所作的选择（很多都是隐含的），假设和形式化是否可行，论文指出了怎样的方向，论文所涉及领域都有哪些问题，作者的研究中持续出现的难点模式是什么，论文所表达的策略观点是什么，诸如此类。
将阅读与程序设计联系在一起是很有帮助的。
如果读者对某个领域感兴趣，在阅读了一些论文后，试试实现论文中所描述程序的“玩具”版本。
这无疑会加深理解。
要知道，其他的机构具有不同的思考问题的方式，值得去阅读，严肃对待，并引用它们的工作，即使你认为自己明晓他们的错误所在。
在第三阶段，经常会有人递给你一本书或者一篇论文并告诉你应该读读，因为其中有闪光的地方或可以应用到你的研究工作中。
但等你阅读完了，你发现没什么特别闪光的地方，仅仅是勉强可用而已。
于是，困惑就来了，“我哪不对啊？
我漏掉什么了吗？
”实际上，这是因为你的朋友在阅读书或论文时，在头脑中早已形成的一些想法的催化下，看出了其中对你的研究课题有价值的地方。
二、建立关系
研究生一两年后，对自己准备从事的子领域已经有了一些想法。
一般而言，引导所在领域潮流的工作最终会变成正式发表的论文，但至少在领域高手（领先者）完全明白一年之后，也就是说，高手的工作至少领先一年。
高手是如何发现新思路的？
可能是来自某次会议，也可能来自于与别人的交流。
下面是从新思路产生到发表的一般流程。
jocool有了一个好想法，她将尚不完整的实现与其他一些工作融合在一起，写了一份草稿论文。
她想知道这个想法究竟怎么样，因此她将论文的拷贝发送给十位朋友并请他们进行评论。
朋友们觉得这个想法很棒，同时也指出了其中的错误之处，然后这些朋友又把论文拷贝给他
们各自的一些朋友，如此继续。
几个月后，jo对之进行了大量修订，并送交给aaai（theassociationfortheadvancementofartificialintelligence）。
六个月后，该论文以五页的篇幅正式发表（这是aaai会议录允许的最大篇幅）。
最后jo开始整理相关的程序，并写了一个更长的论文（基于在aaai发表论文得到的反馈），然后送交给某某期刊。
某某刊要花大约两年的时间，包括对论文进行评审，作者对论文修改所花费的时间，以及相应的出版延迟。
因此，理想情况下，jo的思想最终发表在期刊上需要大约三年时间。
所以潮人很少能从本领域出版的期刊文章中学到什么东西，来得太迟了。
你，也可以成为一个高手。
下面是建立学术关系网的一些诀窍：
有很多讨论某个自己研究的子领域（如机器视觉）的邮件列表，选择自己感兴趣的列表加入。
当与很熟悉本领域的人讨论自己的思想时，他们很可能不直接评价你的想法，而是说：
“你读过某某吗？
”这并不是一个设问，而是建议你去阅读某份文献，它很可能与你的想法有关。
如果你还没有读过该文献，从跟你交谈的高手那里得到该文献的详细信息，或者直接从他那里借一份拷贝下来。
当你读到某份让你感到很兴奋的论文，复印五份送交给对之感兴趣的其他五个人，他们可能会反馈回来很好的建议。
你保持联系的人越是各式各样，效果就越好。
尝试与不同研究组、实验室人员、不同学术领域的人交换论文，使自己成为没有联系的两个科研组交流的桥梁，这样，很快的，你的桌子上就会冒出一大摞相关的论文。
如果某篇论文引用了自己感兴趣的某些东西，做好笔记。
维护一份自己感兴趣参考文献的日志。
到图书馆去看看能不能找到这些论文。
如果要了解某个主题的发展轨迹，可以有意地去做一张引用的“参考文献”图。
所谓的参考文献图，是指引用文献组成的网：
论文a引用b和c，b引用c和d，c引用d，等等。
注意那些被经常引用的论文，这通常是值得阅读的。
参考文献图有奇妙的性质，由于经常研究同一主题的研究组可能相互并不了解，当你搜索该图时，会突然发现进入另一部分的方式，这通常出现于不同学校或者采用不同方法的研究组。
尽可能了解多种方法是很有价值的，这比非常深入的了解某一种方法更好。
跟别人交谈，告诉他们你在做什么，并询问人家在做什么。
（如果你对与别的学生讨论自己的想法感到害羞，也要坚持交谈，即使自己没有什么想法，与他们讨论自己认为确实优秀的论文。
这将很自然地引导到下一步做什么的讨论。
）当然也可以参加一些非正式的讨论会，比如在午餐时。
从某个时间开始，你将会开始参加学术会议。
如果你确实参加了，你会发现一个事实，几乎所有的会议论文都令人生厌或者愚蠢透顶（这其中的理由很有意思，但与本文无关，不做讨论）。
那还去参加会议干吗？
主要是为了结识实验室之外的人。
外面的人会传播有关你的工作的新闻，邀请你作报告，告知你某地的学术风气和研究者的特点，把你介绍给其他人，帮助你找到一份暑期工作，获得到别的实验室工作的机会，诸如此类。
如何与别人结识呢？
如果觉得某人的论文有价值，就跑上去，说：
“我非常欣赏您的论文”，并提问一个问题。
这样你会结识另外一群人，或许还会学到另外一种看待事物的方式。
可以去问高年级同学如何获取这样的机会，他们或许已
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