CS75@UCSD – LYW¶
基本信息 Basic Information¶
本科专业：CS (4+0)
申请学位：Master
领域偏好：Computer Science; Machine Learning; Finance
最终去向：CS75@UCSD — MS Computer Science
申请三维 Application Information¶
均分（大一/大二/大三）：80+
语言成绩：IELTS 7.0
GRE：无
申请结果 Application Results¶
| 项目 | 结果 | 提交日期 | 结果日期 |
|---|---|---|---|
| 1. CS75@UCSD — MS Computer Science |  Chosen |
2.14 | |
| 2. AC@IC — MS Advanced Computing |  Admit |
12.6 | |
| 3. MSCS@NWU — MS Computer Science | Admit |
1.10 | |
| 4. ScM@Brown — MS Computer Science | Admit |
3.21 | |
| 5. CIS@UPenn — MSE Computer and Information Science |  Reject |
||
| 6. ACS@Cambridge — MPhil in Advanced Computer Science | Reject |
||
| 7. Robotics@UPenn — MSE Robotics | Reject |
||
| 8. MSEE@UWash-Seattle — MS Electrical Engineering | Reject |
||
| 9. MLMI@Oxford — MS Machine Learning and Machine Intelligence | Reject |
||
| 10. ECE@CMU — MS Electrical and Computer Engineering | Reject |
||
| 11. MFE@Columbia — MS Financial Engineering | Reject |
||
| 12. MFE@NYU — MS Financial Engineering | Reject |
||
| 13. MSCS@UCLA — MS Computer Science | Reject |
个人经历 Personal Academic Experiences¶
科研经历 Research Experiences：¶
大二暑期研究和Dr. Jianfeng Ren老师做多模态相关暑研，无产出
大四FYP和Dr. Yuan Yao老师Automated Planning/BDI agent相关研究，暂无产出
实习经历 Internship Experiences：¶
大一小厂，大二中厂，大三大厂
项目经历 Project Experiences：¶
GRP - digital signage - with Dr. Kian Ming Lim
杂七杂八自己做的小玩意
荣誉奖项 Awards¶
浙江省政府奖学金 + Provost‘s Scholarship
申请经验 Application Experience Sharing¶
选校选专业：¶
叠甲，以下仅仅是个人选校选专业观点仅供参考。
奉承只选自己想去的学校 + 自己想去的专业这个原则去申学校，不然申到了也不想去。总的来说就是搞清楚自己想要什么，然后只申冲的，留最多几个保底。
个人认为学计算机去美国，在申请的时候我没有找到很喜欢的交叉方向，也不是很喜欢MEng，基本只申了MS。我最开始目标有UCSD-CS75、UCB-EECS，CMU-ECE，UCLA-MSCS，下面分开讲每个项目个人的观点：
UCSD-CS75，这个主推因为有我喜欢的课，课程选择算比较flexible，CSRanking高，学费非常eco，位置在CA，可以自己决定wlb，而且有两年时间更加能让我在那边开心的活一下。
UCB的EECS，但是这个项目就一年，不是很适合没在美国呆过的人申，找工/读phd会不方便，但是我在大二的时候上过UCB本科的网课，客观说质量碾压同期的PGP，所以一直对学校以及里面的教授很有好感，就申了。
CMU-ECE，这个项目算比较喜欢，因为CMU的课程质量可以说全方位碾压我申的任何学校，ECE和CS能选的课相差的不多，机会也是，但是MSCS强制GRE，再见CS。CMU只适合卷王，在美国的朋友说是北美衡水，我不是很想要这种感觉。我们Computer Fundamentals那个课，做assembly code的那个，好像就是CMU搞出来的第一版。
UCLA-MSCS，每年招的人很少，名声响，和SD优点差不多，但是在LA位置可能更好一点，听说LA也有很多流浪汉（？）。当时想的是要么就去UCLA，要么就去UCSD，可惜LA没要我。
还申请了东部两个名声很响的Finance相关项目，NYU和CU，但是NYU给我发了很多次邮件确认我的前置课程，我好像学的数学课不够，只能遗憾离场。CU很高傲，好像是直接给我wait了。
加申英国是因为均分还可以，所以申了英国的Cambridge ACS，Oxford的ML以及IC的Advanced Computing。前两者是反正分都够了不申白不申，个人对牛剑没有很强的执着，IC作为保底，IC的offer下的最早，谢谢IC。Cambridge给了面试，但是面试中出了一些小插曲，请务必面试前检查一下多多准备，可以发邮件过去问要不要准备什么东西的。
标化成绩准备：¶
早点考吧，雅思两年有效期，GRE大部分学校不需要。我学GRE想想就很烦，不想学，不想考，GRE再见。
推荐信准备：¶
早要，GRP一个，FYP一个，再找个喜欢/靠谱的老师，最好有比较多交流的。工业界推荐信是不如学术的，强推比弱推好。
暑研/实习建议：¶
找就完了，先从FURP或者叫SEP入手，然后再去和喜欢的老师直接沟通就行。当然，如果你在做AI/ML/Agent相关的工作，想要交流或者合作，欢迎加我的微信。
实习，找就完了，别怕被拒绝，多投，从小的开始往大的干就完了。提升一下自己的面试，自己的工作能力，找准自己的目标位，不多做不少做。前提是先要有能力，我大二自学了ML好多课。
其他建议：¶
只相信自己，别人说再多都是别人的想法，你要是认定一个东西，验证一下没问题，就去干吧。建议不要申太多项目，特别是不同专业，没那么多精力把所有文书还有系统填表都准备好的。绝对不要超过20个项目。