做独一无二的自己

大四,才是真正鉴别一个大学生能力的时候。

从8月以来,我每隔几天就能在朋友圈或者微博上看到重磅的新闻:甲同学成功打入 BAT, 乙同学赴欧洲某地实习交流,丙同学斩获数万元的奖学金,丁同学的论文在 SCI 期刊上发表…… 显然,以后肯定还会有戊同学被斯坦福大学录取,己同学拿到近百万天使投资这种事情。当我每天都生活在一个如此高端的朋友圈的时候,我心中的焦躁和不安也就与日俱增。照现在的架势,未来无非就是:“每个人都成就了一番事业,除了我自己”。

静下心思考一下:我真的不渴望成功,甘心过安稳的生活么?肯定不是的。我投入和精力真的比那些同学们少么?这也不见得。他们的性格和特征相较而言有明显的优势么?或许对于我而言,偏向内向的性格确实带来了一些问题,但这也不应该是主要矛盾。思前想后,我终于找到了我的问题:没有属于自己的,明确的目标。

大学三年半的日子,虽不能说过得浑浑噩噩,但多半也是被别人牵着鼻子走。还记得刚上大一的时候,有人搞建模,有人搞竞赛,专攻一处,最终赚得奖金无数。我呢,不知道是搞建模好,还是搞竞赛好,犹豫了许久,终于错过了时间,还安慰自己说,反正对这个东西也不感兴趣,干脆好好学习。当然最后的结果也是显而易见,一个大学生在没有感受到竞争的残酷之前是很难静心学习的。那时候玩过 DotA, 玩过飞车,玩过文明V,在各种既无营养又无需出行的事物上浪费了太多了时间。现在想想,那些日子过得开心么?未必是开心的,未必是不开心的,甚至记忆都有些模糊了。

当然也没有就此完全颓废。后来定下了一些目标,都收到了理想的效果。大二的时候计划出国读书,有几个月的时光除了日常学习就是 GRE, 还好后来刷了一个挺不错的成绩。随后我打算抓紧课余的时候发展一下个人兴趣——编程,无论是装 ubuntu 的双系统,还是在 Udacity 上面学 Python, 或是看完 CSAPP 这本鸿篇巨著,在当时都是极有成就感的事件。从 Berkeley 学成 Python 归来至今,基本可以说我已经了解了计算机的组成和基本原理,会处理少许 Linux 的问题,接触过大概十门语言,其中有四五门还算熟练。另一个值得一提的成果是 MOOC, 当年因为和室友 PK 证书的数量开始疯狂地上课,至今热情不减,证书数已达10+, 领域覆盖数据、编程、算法、管理等各方面。此外,我似乎还有一个不错的 GitHub 账号,以及在无人问津的豆瓣上有不错的阅读和音乐的记录。最后,我还有一个我喜欢的人。


上面这些混了三年混出来的成果,能用来吃饭么?能用来评奖学金么?能争取到一个好的 offer 么?能确保一个 promising future 么?我觉得,不能。

这是因为,我做了不少的工作,虽然他们看上去都是有意义的,但是很难向外界展示他们存在的价值。

向外界传达价值。这是否意味着,上面的工作就是白干了?我要向社会需要的那样,要么在商业上名噪一时,要么在技术上牛逼哄哄,要么在学术上威震四方?

我觉得,也不见得要重复别人已经走过的路。

他们的路,已经有很多人走过,确实被证明是简单易行的。但是重复他们的道路,无疑就是杀入了红海,空间有限,一步落后,步步落后。

最好的道路,应该是适合自己实际情况的。不要看有人进牛企了就想去找实习,不要看有人发文章了就想做研究,安心发展自己的优势特长,不为外界所动,方能后发制人。

下面的问题是,如何发挥自己的特长?这就需要解决人生理想与目标规划的问题。

理论上来说,规划这个事情,最好从大一就开始做,先从一个模糊的印象开始,逐步求精,最后找到一生挚爱。但实际上,有可能经历了长期的探索,我们依旧不知道自己未来究竟想要做什么,或者始终只是一个模糊的印象而无法求精,这就为后续的执行带来了不小的困难。我就遇到了这样的情况。


三年过去了,我再问问我自己,究竟想要干什么?

首先可以确认一点,虽然做学术的人在学校里面有很大的优势,但我以后不会从事学术工作。基于此,像发表论文,参与会议这些在学术圈很重要的事情,到我这里就没有那么重大的意义。

既然不参与学术事务,又想继续本行业的工作,那就只能为工业应用服务了。其中三个热门的方向我都觉得不甚合适。生物医药产业可谓是未来之星,但毕竟储备太少,跨界困难。网络应用方面发展蓬勃,需求很大,但门槛较低,有明显的民工化的趋势,不适宜做长远的打算。至于大数据,前途一片光明,但壁垒高企,兴趣不足。

结合我以前很少的项目经验,似乎比较适合我的发展道路就是系统架构、云计算这些硬件与服务的接口地带,以及图像和视频的处理,机器学习与数据融合了。这几部分貌似是零散的,但实际上很容易找到他们的共同点:高性能计算。再往前推进,又可以看到很多需要大规模计算的应用,比如数据库,比如网络的路由问题,总而言之是很有发展前景的。


下一步,我该怎么做?

计算这个领域的门槛比较高,这既是优势也是劣势。优势在于外行不容易杀进来,不会很快陷入激烈的竞争,劣势在于机会不够多,刚入行的人缺少锻炼和发展的机会。如何克服这个劣势,争取发展的空间就成为了关键问题。

在我可以利用的资源里面,我的导师,以及他提供的毕设课题,是最核心的一部分。在半年的时间内我要勤加试验,熟悉异构计算的框架,掌握性能分析和调优的方法,并应用于图像、视频、机器学习等场合。

剩下的资源需要我自己来争取。一部分是我已经轻车熟路的 MOOC, 从一月起有一些不错的关于计算的课程,我会积极跟进。要花些时间关注课程的论坛,讨论组,以及社交网络,抓住里面潜在的项目和交流机会。除了 MOOC 之外,由于现在恐怕很难找到相关的实习机会,所以扩展自身影响力的渠道就变得较为有限。一种自我提升的经典的做法,就是多读相关的文献,了解别人的需求和困难,在此基础上提出新的问题,通过文献或软件工具的形式发表。但是很不幸,感觉又回到了先前的老路。如果想要在会议上发表论文,下半年的会议一般需要在二月提交论文,这样的压力确实不小。至于发布我自己的分析工具,在官方的开发包功能如此强大的今天,似乎也不是一件容易的事情。

所以我在想,能否通过一些其他的途径,实现自我价值提升的过程。我思考了许多不同的可能性,最后基本上可以归结到两点:

  • 精益求精把产品做好,通过产品的价值体现我的价值
  • 参与实际的工程与一群人一同成长

前行之路很难,但放弃就一定会一无所获。愿半年之后我能看见一个不一样的,独一无二的自己。