保研路--迷茫、焦躁、偶然、惊喜

作者回顾了从选择学校和导师到参加夏令营,最终确定研究方向的保研过程。经历了迷茫与急躁,最终选择了更适合自己的导师。

今天早上接到导师的通知,实验室已经腾出来位置,明天早上就可以去实验室了。这意味着我的保研之路几乎就要画上一个句话了。经历了一学期复杂的心情,如今又回到原点。除非不考虑后果,否则想要再改变已是不可能的事。第一次在优快云这里写博,与技术没有关系,总结一下保研之路,给自己留下一点记忆,毕竟这也算是人生中一件大事。


如果现在要问我保研在选学校和导师时最需要考虑的因素有哪些,我觉得有两点最重要:一是根据研究方向,二是根据自己的性格特点。遗憾的是,在这之前我都没有认清这两点的重要性。2月份回到学校,看到同学们都在找老师,认识到保研真的开始了。对照着往届的保外情况,发现自己可以去某top2的深研院,称为A院吧。由于自己并没有远赴他省的想法,所以这的确是我合适的选择。于是开始,了解导师和方向。虽然对自己想要方向没有一个明确的决定,但依然觉得A院可以选择的导师太少。期间联系了一位师兄,他给我道出了那里的的一些情况,有不好的地方。根据网上得来的信息,4月底联系了一位可以说是A院最热门的导师甲,方向有点前沿,不过实验室的就业绝对是超一流的。这时候自己还是在犹豫的,因为学姐说导师甲“不太靠谱。。。”。发了邮件就等夏令营了,6月准备夏令营,这期间自己担任了党支部的书记,有很多要忙的事情,也犯了很多傻事,像是弄错了推荐信只好匆忙地退回邮件更改。在迷茫与急躁中就到了七月,夏令营时间。入营前几天,由于实在对A的研究方向不感兴趣,我在师姐帮助下联系了导师B,他的方向还比较热门,B欢迎我到时与他交流。

夏令营时间,经过动车转地铁再转公车终于到达偏僻的A院,当晚,我首先就拜访了B,他非常乐意地与我聊了好久,并且一开始就更我说会优先考虑我,我的条件很好之类的,让我等通知,他可能在夏令营结束时当面告诉我结果。这时候自己其实是开心的,不过当时跟他聊的时候,太累了,以至于最后他问我有没有联系其他老师和想不想读博这两个问题时,我都如实的说了:我联系了A,因为我之前师姐跟我说导师B不招生了(B也坦诚之前他说过可能今年不招生的事,不过这都没问题);我打算毕业后工作,不读博。我觉得自己还有一个问题,没回答好,就是研究方向,我应该具体回答他的方向的呀,这确实是自己没经验,没准备好。这几个问题回答后,B的态度发生了太大的变化,直接建议我去找其他老师。我没有什么特别的情绪,只是觉得释然了。于是在接下来的活动中,我都只是随意度过而已。期间认识了几位本校的学生,玩的很好,和他们一起聊到凌晨四点,也发现了很多自己的不足之处。本来不想再去面A导师的,在离营当天上午,二十多位学生排队去面A导师(前面说了,他很热门)。最后,我本着很无所谓的心态去面了。时间很短,因为之前给他发过邮件,也给他发了他研究方向的一些论文学习情况。导师A还是很满意的,带我去找师兄C,这个C师兄吧,比较奇怪,态度比较冷漠。与他的聊天几乎让我找到了不去那儿读研的一个很大原因:如果实验室氛围不好,又没有人指导的话会很压抑的。夏令营结束,我找到家人,回了家,学车,几乎忘了保研的事。当然,不得不说这次夏令营还是有收获的,那就是认识了更多优秀的人才,也认识到自己还有很多的事要去做,去改变。


回家一个星期,导师A就发邮件给我,问我关于他研究方向的学习情况。我随意回复了一些并询问了招生情况,他跟我说挺好,招生面试九月份才开始。此后,本打算与他继续联系并准备复试的,不过还是根据夏令营后得到的认知,有点抵触的心态,担心他的研究方向有点偏,又缺少指导。因此我整个暑假也是在挣扎中度过的,那时的想法是能去A院就去吧,毕竟名校加成,而自己也确实压抑太久了。9月开学前,我又给A发了邮件,询问能不能确认招我,他回复,语气很肯定,并且告诉我要有自信。回到学校,发现身边的几位同学又开始在找导师了,因为他们担心自己之前联系的导师名额不够。我忽然觉得这个世界很残酷,有很多努力的人得不到应有的结果。结果本院的名额下来了,这时候同学D打电话给我,向我推荐了导师X,我考虑了半天时间,几乎在最后时刻决定给X导师发邮件,因为她的方向我相对更喜欢,实验室在本院也是top2的,而且导师人也很好,可以提前开始研究生生活。12日早上与X一见面后,她就跟我说“没关系,你来我这吧”,并且也给我找了另外一位导师L要一起带我。两位导师带我去实验室找位置,X老师给我买了电脑。这时候保研也快结束。


确定放弃去北京面试的机会后,我开始了在实验室的生活,一切按部就班。现在觉得自己还是比较幸运的,一切尚好,终须努力!







(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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