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计算机本科GPA低申请美国大学的解决方法(一)

刚刚更新 编辑: 美国 浏览次数:213 移动端

  我本科是CS的,当初高考是黑龙江考区一志愿进工大计算机系的十几名,所以入学后学一学觉得这所大学没什么了不得,便开始玩。玩了几年下来,头脑一 片空白,趁毕业前调整了状态,好歹是毕设弄了个“中”最后顺利毕业。所以我本科GPA在73/100左右,专业GPA在70/100左右。可以说是申请出国的人里面为数不多的低GPA了,一般人应该都比我高。我估计属于三个方差之外的了。

  下面是申请步骤详解:

  一、努力提高硕士GPA

  本科是这样了,也就没有办法改变了。所以能努力的就只有硕士了。我硕士是在深研院读的,硕士期间,如果不是想出国的话,认真读书的人就没有那么多 了。所以想拿高GPA要比本科容易得多。不过话说回来,很多保研的人仍然保持着不错的学习习惯。我最后是3.6/4.0,Rank是7/89(深研院的算 法比较弱,成绩单上是3.9分制,而且pass要记入成绩)。但大家一定要注意,硕士成绩只是一小部分,本科可是140多个学分呢,硕士最多30几个学 分。 换句话说,你的硕士GPA只是千里之行的第一步。

  硕士期间上课是有一定讲究的,和你专业相关的课程一定要多上,不要因为某些课难,不好拿高分就不选了。我硕士期间的课题是关于机器学习的,属于计算 机范畴里的理论研究。我一口气修了4门数学课,组合数学,矩阵论,泛函分析和随即过程。前两门课比较简单,可以算是热身,后两门课学得虽然难,我拿到的成 绩也一般,但是仔细想想,这两门课对我的大脑实在是一种锻炼。本科成绩不好的人,大多不认真学习,所以大脑可以说是生锈的状态,这两门课是真正意义上的热 身,所以一定要选对课程。专业相关的课程也一定要选,多修一些学分,也可以提高硕士GPA在总GPA中的比重。

  二、GT考试

  上课说完了,接下来就是GT考试。我想本科GPA低的人就算是要出国,也多数都是研究生才想起出的,所以GT考试都要留在硕士期间考。强烈推荐硕士第一年上学期就把托福考了。我当初就是没有考06年的托福,最后考得07年的5T10G,时间很紧,很狼狈。

  因为有一个本科GPA的硬伤,所以其他地方再不能出纰漏。GT一定要拿下,建议大家把大部分精力投入英语考试,把小部分精力投入硕士课程。如果有余力,再来做研究。一般来看,没有多少人有能力把三者都处理好。如果必须舍弃,建议暂停研究。考试就不多说了,看你个人毅力了。

  三、做研究

  这是最重要的一个环节。以下讲的东西可能会很功利,但是特殊人群,必须用特殊办法。事情做到这步,也就只能用非常手段了。

  ① 跟对人

  选一个能带领你做研究的老师,或者是实验室的博士后,给他们打下手。我在实验室跟一个博士后,写些代码,翻译翻译东西,最后他给我挂了个名。这样第一篇文章就出来了,出来之后把这个篇文章读懂弄明白,今后套磁会用得上。

  ②要多看文章

  不用看太多看最顶级的刊物,上面的东西比较难懂。看稍微低一些的。比如我做的方向,最顶级的是IEEE T PAMI和Machine Learning Research这种,IF>4.0 ,我看的文章,大多在Pattern Recognition,IEEE T Neural Networks Image Processing这个档次>2.0。大概看了有30-50篇文章,对该领域内的主流研究有了一个基本的认识,接下来的工作就要开始了。

  ③找边角料

  把方法组合或者扩展是最常用的手段之一,你能找到多少边角料就看你的工作量(看的文章多)和水平(看你能理解多少)了。不用挖掘太多中国人的文章, 因为中国人习惯好,普遍做得很完善,没有多少边角料可挖。边角料找得好,就能发好一些的文章,边角料找得不好,也就能发发垃圾会议。但不要瞧不起垃圾会议 的文章,对你的申请也能起到帮助。我的第一篇一作者文章是沿着一本IF0.85的杂志上的文章的错误展开的,投了该期刊被拒,后来投了一个水平稍低的会 议,居然中了,而且还是oral,所以运气也占一定成分。做这个环节,主要是工作量大,技术含量不是很高。毕竟,你也不是什么高手,刚起步么。找边角料一 般本着的原则就是新领域+旧方法+少量的改良,从你常看的期刊和会议入手,看大家普遍在做什么,那些旧方法能够用于这个新领域。要有一双慧眼,慧眼和来, 多看文章,多思考文章的精髓。

  切记:不要一辈子靠边角料活着!那样的人不配做researcher。

  ④赶工期

  计算机的会议大多数每年11月开始到第二年4月份左右截止。如果你是考6G的话,年底前赶出两篇中档会议的文章时间还是足够的。而通知收录,正好是 第二年三四月份发offer的时候。如果那时候你有文章被接受,那无疑对你有很大的帮助。尽量不要寄希望与期刊,因为流程太长,很多时候都是等你毕业了, 审稿意见才到手。

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