（1）arXiv上有的论文作者也会公开代码
（2）找论文的代码：https://paperswithcode.com/（其他人复现论文也可以上传代码，所以同一片论文的代码可能更多，指不同版本）
（3）用latex写论文（https://www.overleaf.com/project）
（4）论文语法检测神器（https://www.grammarly.com/）

下面的模块一为结合知乎用户小六大佬等人的论文阅读方法笔记。

文章目录

模块一：理工科英文文献指南

第一部分：英语论文的英语

英文论文之所以难读原因有二：

  • 高密度的专业词汇以及英文论文写作的一些特殊表达形式
  • 一篇高端论文所研究的问题一般都很晦涩难懂，加上诘屈聱牙的论文式英语表达形式往往更令人不知所云。

对于专业词汇这一块，除了日常积累没有别的办法。

  • 不过对于一个特定的研究方向，相关的专业英语词汇不会太多，在阅读过一两篇英文论文之后一些常见的专业词汇都可以熟练掌握，而且现在网络这么发达，哪里读不懂可以直接用词典工具搜索，热门的一点的词汇都可以查得到。
  • 一些冷门生僻的词汇，你可以咨询你的导师~如果愿意的话，还可以去选择旁听一下相关科目的《专业英语》课程，会有很大帮助，不过对于研究生来说这块应该难读不大，专业英语可是复试面试时的必考科目。

关于英文论文写作的一些特定表达形式（工科类）：

  • 被动式：一般的学术论文为了追求客观+严谨，论文内是严禁出现“I study …”"I introduce …“”I think… “这类语句的，要想表达相关意思需要用被动式，比如” XXXX method is introduced here…“" XXXX is studied…"，举的例子比较简单，去看一些老外写的英文论文就会发现有时候一个很简单的语句，往往会变得很复杂。这一块内容，只能通过自己日积月累的学习。

第二部分：充分读懂一篇论文

很强的逻辑性与条理性，强调客观严谨严肃认真，对所谓的修辞文采之类巴拉巴拉的东西并不强调，所以一提到论文，大家首先想到的就是”枯燥“。

一.充分利用论文的Abstract

Abstract往往包含这么几个最基本也是最重要的元素

1.这篇文章研究了什么（为什么研究这个）

2.采用了什么方法（为什么采用这个方法）

3.得到了什么结果（结果好在哪里）

通过摘要，你可以得到的信息有：
1.这篇文章与我的研究内容是否相关？
2.采用的方法是否新颖，我是否感兴趣？
3.他的结果，是我想要的么？

以上三个问题，可以变化你阅读论文心中所带的问题，即：
1.他是如何把这种方法运用到这类问题中的？（学习）
2.它的结果完美么？是否是充分必要的？保守性强不强？有没有可以改进的地方？（总结+反思）

所以，阅读论文的Abstract，实际是你为阅读论文所做的最重要的准备工作，带着问题去读论文才最有效率，万万不可跳过Abstract。

二.第一次接触某领域，认真阅读每一篇论文的Introduction

Introduction部分包含的信息有：

1.此问题的由来（历史）
2.此问题在全世界内的研究进展（现状）
3.引申出作者的研究动机
  • Introduction部分可以理解为一篇简单的该领域内的文献综述，众所周知，一篇好的文献综述是研究者进入某一领域最好的教科书，所以，如果你是第一次接触某领域，还请认真的阅读每篇论文的Introduction，你可以详细的了解到你所研究问题的来龙去脉，以及如今的进展，这是你爬上巨人肩膀的梯子。
  • 如果你已经读过很多这一领域内的文献，对其历史与现状比较了解，大可跳过这一章节，实际上Introduction部分也是读起来最枯燥乏味的部分，尤其是英文的。而且相关的文章的Introduction也都大同小异。
  • 如果你真的想对你的研究领域有个深入的了解，最好还是自己搜索一下近3-5年内相关的文章，自己总结一篇文献综述，写得好的话，没准儿还可以拿去投投稿哦~

三.Main results读不懂怎办？做笔记！还读不懂？那不读！

Main results是一篇论文的主体，所有精华都聚集于此，而且，越是好的论文，这一部分就越难读懂。

读这一部分最费时，采用一点投机取巧的办法：先去看Simulation examples。

  • 理工科的学术论文的这一部分，主要是本篇论文所述内容的实际应用，大家可以先看这一部分，以甄别本篇论文对我是否有用，如果真的有用，那么大可放下心来仔细读读他的主题，如果最终发现他的结果并不完美，没什么借鉴之处，那么也就不必浪费那个时间了。
  • 读Main results这一部分，时常有智商被碾压的感觉，比如”他怎么就想到这么变形的…“”他怎么知道用这个方法的…“最悲剧的是，作者时常回写一句”obviously（显然可得）“，然后巴拉巴拉一大堆毫不相关的东西
  • Main results读起来会有这样的感觉：读到一半，居然忘了自己在看什么，忘了自己为什么要读这篇文章，忘了他到底在证明些个什么东西，还有就是每个环节都懂了，最后连在一起还是不懂…那么说明你的大脑已经跟不上伟人的脚步了，你需要一杆笔和一张纸。
  • 读一点，就在纸上做一点笔记，有问题标记出来，读完一遍之后回头看这些问题，或去查资料，或去请教老师，然后再读一遍论文，一篇好的论文，值得你去来回读个至少五遍的。

四.还是读不懂，怎么办？找它老子去

所有论文的研究方法都不是凭空”嗖~“的一下出现的，它也有它的来源，有它的发展轨迹，那它的发展轨迹去哪里找？在作者之前的论文里。

如果这片文章你无法理解，可以去搜一下此作者（通常是第一、第二作者）之前的文章，嗯…我知道，谷歌学术被禁带来了很大不便…但是没办法…去各大数据库看看，总有办法的…

在你把这篇文章第一第二作者近5年的文章都统统找出来之后，你最好按照时间顺序，由远及近的读下来，跟着作者的思路，一步一步的前进，整理下来，记在纸上（别对自己的记忆力这么自信，请一定要写下来！）

五.别忽略References

这东西写在这儿不是为了凑页数的（尽管很多学术论文里的确有这个作用…）
可以参照前面的第四点，当你无法理解这篇论文的话的时候，除了去找这位作者之前的文章，引文也是值得利用的。

一篇小论文的参考文献一般在20篇左右，这里有很大一部分是Introduction部分所引用的，价值不大，抛去Introduction部分引述的文献，真正对理解文章内容有帮助的往往不超过5篇，可以把这些文字下载下来，好好看看，感兴趣还可以去找这些引文的作者等等等等，怎么样，是不是有种大坝决堤，论文如洪水般涌来的赶脚了？嘿嘿，放心，挺过这次洪水，你就成了这一领域内的一个小专家了。

六.关于如何选择合适的论文

  • 如果你是刚刚接触这一领域，可以先去找一篇好的文献综述来读，如果找不到，可以读一读其他论文的Introduction部分（因为真的很少有人愿意写文献综述这种东西，费时费力，然而它有的确是入门者最好的选择，唉…尴尬），前面已经说过了，这里就不废话啦。
  • 选择论文，最好失去选顶尖期刊的文章，质量有保证，至少也要是国际会议的。国内会议的，以及一些野鸡期刊刊登的东西，还是不要看了。
  • 最后，还要啰嗦一句：有英文论文，就不要读中文论文！至少理工类的论文是这样！

知乎评论区

（1）白鹤滩

个人觉得，对于一个初学者来说，首先看中文文献是比较必要的（有另一个大佬说：计算机类相关，有英文文献就看英文。），特别是把自己这个领域里面的一些牛人的博硕士论文，课题组里面的老师、师兄师姐的博硕士论文，选一个通俗易懂的看一遍是很重要的。这是对于入门来说，因为在博士论文中有着大量的篇幅是介绍这个领域的背景以及研究现状，有着很基本的东西，对于初学者来说就像是一张地图一样，把之前人们已经发现的东西展示在初学者面前。

中国目前的现实却是中文文献不如英文文献，但是不意味着中文文献就没有作用。对于初学者，要首先多看中文文献，容易看懂，里面的道理也不是很复杂。

掌握了基本的东西之后，初学者就已经进阶了，这个时候就要多看英文文献。英语好的可以直接看，不好的还是建议自己把每一句话都翻译成中文再理解，这个过程虽然很慢，但是英语不好也没有办法，如果能够按照翻译理解的方法看通三四篇文章，基本上同样领域内的文章以后看的时候就不需要这种方法，可以直接看了。

另外，本人不推荐看摘要。摘要里面的东西太笼统，对于一个还不是老师那样级别的菜鸟、壮年鸟来说，一看摘要就能明白后面的内容，那是不可能的。英文文献的发表比中文要难很多，再差的英文文献，对菜鸟来说，都会有营养在里面。所以英文文献还是要通篇看一看的，时间少的话，看看里面的图，看看作者做出来的结果，和自己的能力比一比，有意思的精读，没意思的就不看了。对于初学者，在初期还是要多关注科研的技术手段，重点放在怎么做出来，后期要多多重视科研的思想，寻求理论的突破，重点在于想法。

（2）Futo
我学到的是：论文从来都是第三人称写的，I My you啥的绝对不能出现，被动用的很多. 然后对于新领域或者不熟的领域，先去找review看吧. review里会有大量信息，而且review里的reference也很有可能有不错的值得借鉴的文献可以读. 读文献我觉得需要有针对性的读，你要找实验方法，你就看method and material；你要看思路，就看discussion. abstract当然都是首先读的，result部分结合图表看会比较快，先看图表，能懂就pass，不能懂再回到result section看作者怎么解释的. 这样我觉得效率会高些. 当然，最重要的还是：看，多看…

（3）某奇葩大佬：把里面复杂的人名替换成老王、小明之类的，防止犯困。

模块二：北邮陈光教授-如何做好科研

一、大部分论文创造不了实际价值

「小七：」 我们知道学术界存在着很强的马太效应，绝大部分论文的引用量都很小，我们平时阅读的论文大多都是有一定影响力的论文，而一个平凡的科研人员辛辛苦苦写出来的论文可能并没有多少人关注，而且大部分论文解决的问题都很小，似乎创造不了什么价值，甚至没什么意义，陈老师在做科研的时候会有这样的失落感和渺小感吗？🤔

「兴趣应该是最重要的」

「陈光：」 首先我觉得在无数种做研究的出发点中，「兴趣应该是最重要的」。回到最开始的那个问题上，就是你为什么要发论文，对吧？你是单纯为了让更多人看到自己，为了让大家引用自己的论文，为了提升影响力，还是说，就是为了自己？让自己觉得确实是有需要总结一下的工作，确实觉得自己在某些方面某些领域有所贡献，并且需要把这些贡献流传下去，我觉得这些才是更好的出发点。

引用这个事呢，当然论文的影响力肯定越大越好，越多人关注越好，但是「这并不意味着没有足够的影响就不是好的研究」，我觉得这个问题是非常重要的。好的研究首先是值得关注的，值得关注和最后真正有没有被关注，我觉得是不一样的，你看现在每天都有大量的论文被发表，成果太多，并不是说没有足够多引用的，或者没有引起足够关注的那些论文就不够好，其实是有一些好论文的。这些好论文没有受到足够关注的原因有很多，一方面是作者所在的团队，或者所在的学校，或者本人知名度可能没有那么大，另一方面的话，其实就是运气，如果你像我一样每天选读这些新发表的论文，你会发现其实运气也是很重要的。就是你某一天把论文发在arXiv上面是不是能引起足够多人的关注，可能也取决于跟你同一天发表的论文怎么样，如果这一天你尽碰上Google、Facebook的论文，还有Berkeley、MIT这类名校的论文，你的论文可能就不会受到足够的关注了，对吧？这就是运气的成分。🙂

但是不管怎么样，不管是说运气也好，还是说出身也好，这些都是外在的，我觉得，最关键的问题是你觉得你写的东西是不是一个值得写出来的东西，郭军老师(陈光老师的导师)说过一句话很重要，就是「把东西写下来是很重要的，但是比这个更重要的是你写的东西值不值得写」。你看现在很多论文发表出来，之所以质量不行，是因为他们并不是为了纪念一个值得写的东西，或者写出来不是为了让大家去借鉴，可能更多的是要完成一个任务，或者说是为了毕业，或者是为了职称。一方面这给整个圈子添加了噪声，给大家加大了筛选的难度，同时作者自己其实可能也并不希望有太多的引用。😅

二、科学发展是靠牛人还是靠共同努力？

「小七：」 那把问题再放大一点，陈老师觉得现在科学的发展是靠一群天才推进的，还是广大科研人员通过努力共同推进的？很多研究生都会觉得自己不够聪明，也没有那么多好的想法，搞不出什么很有影响力的研究，觉得科研是牛人才能做的事，从而对科研本身这件事就失去了兴趣。您觉得我们应该怎样摆脱这样的心态，发现并认可自己的价值？🤔

「做科研还是要沉得住气」

「陈光：」 首先做研究还是要沉得住气，说到牛人和普通人区别，我觉得「首先很多牛人并不是说他比别人更聪明，他们厉害的点更多在于他们有更宽广的视野」。其实整个研究领域的进步，都是大家一点一点的添砖加瓦逐步推进的，即使一些聪明人和牛人，他可能想到一个好的点子，比方说Kaming He，他提出的很多点子并不是说靠头脑风暴一下子就能想出来的，其实他也是在前人大量的工作的基础上想出来的，像Bengio、LeCun这些人，这些人一方面对于现有的进展有足够的视野，他们知道目前做到了什么程度，能做到什么程度，还有哪些坑，哪些方法还存在哪些问题，或者说哪一类的方法普遍还存在哪些问题，概括来说就是他们有足够多的经验，这种经验，对于他们提的一些方向也好，还是提的一些新的方法也好，还是一些改进也好，是起到了非常大的作用的。

所以从这个角度上来讲，「我觉得我们所有人应该追求的是对自己的一种超越」，而不是说你觉得自己不如某些人聪明，或者不如他们视野宽广，实际上我觉得这些差距你是可以去追平的，或者没有差那么多，并不是说人家是少年班就比你要强多少，视野就要好多少，他可能是比你快一点，但是你有足够的时间，还是可以去拉平差距的。

但是更重要的是，我觉得还是回到刚才的出发点上，做研究首先不能急功近利，我觉得怎么去看待别人的成果也是很重要的，别人的成果不是因为这个人在学术成就上超越了你，更重要的是他在这个领域里面给我们带来了一些新的思考，带来了一些新的角度，找到了一些新的方向，或者更明确了一些东西，这些我觉得才算是对于整个学术圈的贡献。而这就是咱们经常讲的，就是进学术圈做研究注定是要孤独的，「大部分人可能都只能是昙花一现，但是别人绽放的那一刹那，你更多的应该是为别人感到高兴」，这个不是为了他出名了而为他感到高兴，而是说为你所在的领域又有了一个进步，你又有了更多的你可以去提升的素材，你又有了一个更好的肩膀而高兴，其实就是为自己高兴，所以我觉得从心态上来讲，这才是一个正常的心态。🙂

你首先要明确自己一定会走上一条孤独寂寞的路，同时有这么多人陪着你，而且不断的有一些新的能够帮助你去提升的这样一些成果和一些人出现，所以你不是一个人在战斗，再一个只要你能够持续的去推进，持续的认真的在一个足够小的点上去发力，我相信是一定会有一个让你自己觉得满意的一个成果，「咱们说让自己满意的成果并不是说非得要发一个什么样的级别的论文，或者说非得让多少人去引用，我觉得是说你有没有说服自己做的所有的这些工作是有价值的，只要你觉得它是有价值的就可以了。」

人类几百年以来，科学研究最大的驱动力其实就在于每个人对于自己探索真理，追求科学进步的那一点点，而不是在于有多少人认可你的工作。先不用说你现在的工作有没有进展，即使有进展，后人也会很快把你取代或推翻，认为你的想法是一个愚蠢的，或者甚至于是错误的想法。但重点是，你的最大的收获是在于你在你所坚信的这条方向上前进了，所以动力更多的是来自于内在，而不是来自于外在，「如果你靠外在的驱动，你可能走不了多远，你只能是从内部找到你的方向，找到你的动力，你才能走得足够的远」。

「小七：」 陈老师的这番回答其实也把我下一个想问的问题回答了，也就是如何判断自己是否适合做科研，总结下来就是要有足够的好奇心，不能急功近利，还要沉得住气。😃

「做科研不是以苦为乐」

「陈光：」 我再补充一个非常重要的点，就是「做科研并不是以苦为乐」，不是说做科研就一定要吃得了苦，就像咱们写代码一样，比方说老师给你派了个活，是你很不愿意写的一个程序，或者说你觉得没什么挑战，就是一个工程性的代码，反正随便写写也能交差。但是反过来想，如果你能去充分的挖掘里面的乐趣，哪怕是说调试bug的乐趣，或者说重构代码让程序变得更好的乐趣，如果你能充分的挖掘里面的这些乐趣的话，其实这件事并不苦。经常有人会问，做研究是不是总要经历一个特别痛苦的过程，是不是要吃得了足够的苦，才能有最后的甜。我觉得做科研要吃很多苦是一种误导，因为这个过程它有苦也有甜。同样的一段过程，你可能切换一下看待它的角度，或者切换一下你所在的场景，或者说切换一下你的目标，这个过程其实它是可以变得丰富多彩，变得有意思起来的。

咱们举个特别简单的例子，比如数据标注，大家也都做过标注，标注这件事，你说到底是苦还是甜？如果你仅仅把它看成是一个重复枯燥劳动的话，它就没什么乐趣。但如果你在这个过程里面你用点心，你带着一些问题，你带着一些对于数据的认知和了解深度的追求，去分析数据，筛选数据，去进一步的有效利用数据。带着这样一些思考，你会发现你看的越多，你的高度也会有所提升。这样的感受就会将这个过程轻松化甚至是愉悦化，「如果你不能做你爱做的事，就爱上你做的事」，这句话其实我觉得放在这儿是非常合适的。

咱们很多同学不管是在研究方向，还是在具体工作具体方法的选择上，总是在想这可能并不是我最喜欢的方向，不是我最喜欢的工作，但是往往没有反过来去认真的去想一想，去挖掘一下你在做的这些事里面，它们有没有真正能吸引你的点。「有时候你没有喜欢它，仅仅是因为你没有真正的去挖掘它」，就像我们谈恋爱一样，你如果没有去认真的了解一个人，你可能爱上的仅仅是他的第一印象，你真正能爱上一个人的点其实是他内在的各种特性，如果你现在还不够喜欢这件事，不够喜欢工作，首先你要摆正你的态度，希望自己去喜欢它，这个很重要。

就像刚才说的这些大牛，或者说真正有了有影响的成果的这些人，抛开别的不说，这个过程一定不是一个在无边无际的黑暗里面去找那一点光亮的过程。从外人看，可能是这样的，因为他一直都没有成果，然后突然一下有了成果，好像是在黑暗中找到了一点光亮，「但实际上，在他心里始终是有那么一点光亮的，他知道那个方向在哪，而且找这个方向的过程，也让他觉得每一点进步都让他觉得高兴，每一点进步都让他觉得兴奋，所以他才能坚持下去，才能够靠近光亮」。所以我觉得心态的调整，或者对于自己手头所做的事，态度上不是说别人要求你要怎么样对待你的工作，真的是你只有从内心里，你觉得这件事值得做，你觉得这件事是让你有所收获，能让你有所触动，或者能吸引着你不断的前进的这些事，才是真正能做好的。

如果仅仅是说为了完成，或者是为了能写出一个有影响力的东西而做科研的话，八成是做不出来的。如果做出来可能也是撞大运。为什么说是潜心研究呢？外人看起来你是茶不思饭不想在做这件事，好像很辛苦，但是你置身其中的时候，实际上你是顾不上吃饭，不想睡觉的，我觉得这是一个好的状态。「如果你和外人的看法一样，你也是觉得自己苦哈哈的在这，真是一天都不想再坚持了，恨不得明天就发表了就完事了，我觉得这个肯定是不会有一个好的结果，任何事都是这样。」 🙂

三、不想做科研，应该培养什么能力？

「小七：」 陈老师说的这些品质和精神，我觉得对一个如果是有志于做科研的同学来说是非常重要的，但是目前来看好像大部分同学都是没有做科研的想法的，比如我们实验室的大部分同学都是不会选择继续读博士的，这些同学在选择研究方向的时候，他们可能会选择一些比较好找工作的方向，而不会选一个他们真正感兴趣的方向去研究，因为他们真正感兴趣的方向可能工业界并没有需求，如果不选择做科研的话，我们在硕士阶段应该培养什么与本科阶段不同的能力呢？🤔

「思考你想成为的那个人」

「陈光：」 首先从最终的出路上，我觉得每个人都有自己的方向和选择，或者每个人目前对于人生和价值的看法不一样，我觉得这些都无可厚非，关键是你要知道怎么样才能让自己变得更好，所以我觉得目前你掌握了哪些能力是次要的，首先你得知道你想成为什么样的人。比方说你可能更喜欢做开发，或者说你就是喜欢做研究，或者你就喜欢赚钱，这些都没有问题，但是你要知道为了将来自己成为这样一个人，哪些东西是和你想成为的那个人是直接相关的，而且「我觉得每个人一生可能会有几个阶段，每个阶段可能会有不同的追求，但是你要清楚离你最近的那个阶段，这个阶段的目标可能不是最远大的一个目标，但是在这个阶段里面，什么东西，或者什么品质能够帮助你成为你想成为那个人」，我觉得这一点可能是目前大家是需要去思考的。

但实际上汇成一句话就是，好钢要用在刀刃上，因为读研究生就这么短的时间，对吧？「就像咱们玩游戏，你去均衡你的各项能力指标一样，你的技能点到底是加在哪个上面，你是加在体力上，还是防御上，还是在攻击力上？这和你最终你是想成为一个法师，还是想成为一个战士相关的」。所以你首先要清楚自己未来的目标是什么样的，然后现在用最多的时间去打造你觉得你最值得锻炼的品质。

「我觉得现在如果武断的说研究生期间就应该重点培养某个能力，我觉得都是不负责任的，你一定是要根据自己的方向来的」，比方说你将来想搞投资，投资需要的能力是什么？要有冷静的态度，还要有足够广泛的视野，还要有相关的专业知识，包括和你的专业结合在一起的那部分知识，比如用机器学习对股市做分析预测，比如怎么去做项目的评价，这些相关的项目你就多去关注一些，然后去看一看相关的这些方向。我觉得首先你有了足够准确的目标，你现在在做的事，你只要是冲着那个方向去强化你自己的都没有错。你不管是时间管理，还是说对于知识的学习的能力，这些实际上都是和你未来目标相关的。其实现在大家每个人心里面其实是有数的，自己在学什么，在增长哪方面的能力，在强化哪方面的能力，都是有数的。

有时候你不知道哪个更重要的时候，更本质的原因可能是在于你还没有想清楚未来自己想成为一个什么样的人，所以我觉得如果是靠现在的能力的强化来决定你未来干什么，我觉得莫不如你反过来先想清楚未来你想干什么，再来针对性的来优化你现在得学习，因为按第一种方式的话，很有可能就迷茫，很有可能时间的利用就不够有效，「就像打游戏一样，如果你不知道未来想成为什么样的人，你可能就随机的把这些技能点分配在各项能力上，最后就是一个各项能力平平的人」，这肯定不如你为了将来的一个目标，你把技能点堆在一个能力上面，你在这个能力上你是超过一般人，甚至是能够独挡一面的，我觉得这才是最好的。

「研究生最重要的能力是自我学习」

如果从通用的能力的角度来讲，我觉得「研究生最重要的一个能力其实就是自我学习，或者终身学习的能力」，这个是最重要的。将来你哪怕转方向也好，换了不同的阶段也好，你有了新的人生目标，你想去培养新的能力，你想去学习新的知识，你需要快速的，而且有足够深入的去了解一个领域，我觉得这个能力是非常重要的，而且研究生阶段有可能是你在学校的最后一个阶段，读研的最重要的一个目标就是学习能力的提高，所以学习一定是最重要的。

如果说第二重要的，应该就是耐力，或者说坚持，或者再从另外一个角度来说，就是眼光要足够的远，眼光足够的远，你才有一个足够长期坚定的目标，你才能去坚持。你要是今天想一样，明天想一样，这就不是有没有耐力的问题，而是你的想法都变了，你没法有耐力。「所以一定是要在中长期有一个足够坚定的，让你至少这一段时间你都觉得是正确的一个方向，你才能去坚持」，所以这些我觉得对于研究生的同学来讲可能是最重要的。

四、读论文需要注意什么？

「小七：」 感谢陈老师如此精彩的回答，下一个问题是一个经典问题了，我们做科研都是站在巨人的肩膀上，因此论文的阅读是必不可少的，那么如何选择合适的论文，读论文的时候我们需要注意什么，陈老师有什么建议吗？🤔

「读论文首先要有选择的读」

「陈光：」 怎么读论文这都是老生常谈的话题了，读论文首先也是要有选择性的读，如果你不会选呢，你就先读那些相对比较有影响力的论文，至少是大家觉得好的论文本身应该也还不错，像这些顶会的论文都是人家审稿人审阅过的，还包括大家普遍关注的一些最新的论文，这些论文一定有它的可取之处，要么是他的工作做的确实扎实，要么他的想法和思路是有可取之处的，当然你有自己的研究方向，你去借鉴相关领域的一些进展，这是一个方面，但是更重要的其实还是说去看一看「别人是怎么样去分析和思考问题的。」

论文表面上是一个人对于他已有的工作或者进展的一个记录，但是你把很多的论文放在一起，你再去看的时候，「实际上作者在记录的是他对于目前这个领域的进展和状态的一个思考」，有时候论文的价值真的不在于提的方法有多好，而是在于他对于这个领域目前存在的问题和现在的前景以及挑战的一种认识，一种观察，他会把他观察到的现有的一个一个的问题和一个一个的现象以及方法做一个抽象，抽象以后得到的对于整个领域的，对于类似方法的，对于类似问题的这种思考，我觉得这个是最重要的。

「看论文最重要的是看背后的思考」

所以看论文其实最重要的看的是作者背后的思考，所以我倒建议大家对于很多的论文，先不用急于去细读它的Method，这些东西其实相对来讲不是最重要的，反而是在它的Abstract也好或者是Conclusion也好，在这些里面他提到的一些思考，「如果它里面单纯是就方法说方法，或者就只提他对于指标的这种改善的话，我觉得这种论文不读也罢」，可能是对于你的具体的在做的任务上可能是有帮助的，但是对于你将来写论文，我觉得帮助并不是特别大，顶多是一些格式上的参考。

我觉得最有帮助的还是它能够提供一些思考的角度，怎么样去发现问题，怎么样去看待问题，然后从哪个角度去吸取前人已有工作的这种经验，然后怎么样去把这个领域的工作向前推进一点点，或者从哪个角度去推进，怎么一个推进法？是在指标上去推进，还是在思考的角度上，还是回溯到任务和数据本身去找这里面存在的一些问题。我觉得这种应该算是一个方法，或者说一种思路，这些东西应该是最重要的。「如果读论文仅仅是读到了论文的结构，或者仅仅是读到了这个论文的贡献的话，我觉得可能就很难真正的吸收到这个论文能够给你带来的那些启发。」

五、感觉论文最有价值的是Introduction？

「小七：」 现在我读了很多论文，就感觉整篇论文最有价值的一个板块就是Introduction，陈老师也有这样的感觉吗？😀

「陈光：」 对，因为你看很多写的好的论文，其实他在Introduction里面是下了不少功夫的，一方面是，它对领域的进展也会做一个比较全面的小的综述。然后再一个就是，Introduction其实是在说服人，或者说它需要引起你的关注，Introduction里面往往也有很多的技巧，对吧，对其他人的工作，不是说一味的批判，但是他很明显的是为他后面的工作做了一些铺垫，这些就是一些技巧上的或者手法上的特点，然后再一个呢，有一些思考性的东西，因为放在后面不合适，所以往往它也是在Introduction里面，所以这些东西往往是能够给大家带来比较多的启发的。所以有时候我们也经常说怎么去找问题对吧？有的人是从很多论文里面他最后的Future里面找问题，但是可能更多的人是能够在Introduction里面找到问题的，虽然作者是在为他自己的工作做铺垫，但是他提到的很多方法，很多进展，已有的一些问题，可能他这个方法未必能解决得了，「这时候这些方法或者是这些角度，这些问题，其实是给你也留了一个空间」。还是刚才说的，他的这种分析和对这些问题的一些思考，对于你来讲应该是最有借鉴价值的。

六、陈老师如何选择的研究方向？

「小七：」 下面问一个比较个性化的问题吧。刚才陈老师说每一个科研人员可能会有他自己喜欢的研究方向，或者说有他独特的研究品味，那么陈老师个人是为什么会选择当前的研究方向，也就是自然语言处理，或者说更具体一点的问答系统呢？

「这应该是一个历史传承问题」

「陈光：」 这应该是一个历史传承问题😅，因为我们最早的时候是做手写汉字识别，做图像OCR的，然后后来整个实验室又开始做网络搜索，在那会儿就开始接触NLP了，我觉得一个是这其实是当时的那个阶段做出的决定，当时觉得文本相关的处理的开放性和可能性更大一些，因为当时对于图像来讲也没有深度网络，都是手提特征，手提特征呢，那会儿感觉也是有一个天花板，然后文本这一块感觉天花板好像还没有那么明确，因为待解决的问题非常的多，而且像那会儿像舆情里面做什么过滤啊分类啊，包括一些敏感的有害的信息的抽取啊，越做越觉得还是有挺多有待解决的挑战，然后不断的新的一些方法出来以后，你会明显的看到它的一些比较大的进步，然后你就会对它越来越感兴趣。

如果说要是问我一个问题，为什么选文本不选图像？其实…就是这样🙂，并不是说我原来不是这个领域不是这个圈的，突然让我进入这个圈，让我在文本和图像里面去选，这可能是另外一个问题。但是就我个人来讲，其实就是这么传承下来的，而且就和刚才说的那几个问题一样，我觉得在做文本的这种处理的时候，「它里面的这些挑战也好，或者说我能够解决的一些问题，给我带来的这种反馈让我很高兴，所以能一直的往前去推进，所以其实还是一个内在驱动在不断的在这个方向上越走越远。」

「小七：」 如果当年陈老师就选择图像的话，估计也会像现在一样做得很好。

「陈光：」 好不好另说，至少还是应该挺喜欢的。😂

「小七：」 好像陈老师在任何领域，都能发现那个领域的一些很有意思的点。🤔

「陈光：」 就是还是得让自己兴奋起来吧。😄

七、做科研过程有遇到什么困难？

「小七：」 最后问一个个性化的问题吧，陈老师也是在北邮呆了好几十年了，曾经也是在北邮读的博士，陈老师当年在做科研的时候，有没有遇到什么挫折或者是困难呢？或者说是有什么教训之类的？🤔

「把目标分解成下一步行动」

「陈光：」 那肯定有啊，教训的话，其实刚才也说了，最重要的还是要明确，我觉得不管是读博，读研，还是工作都是一样的，很多时候你迷茫，拖延，或者觉得无助，或者低落，往往就是因为你还没有一个具体的目标，更确切的讲，「你有没有想把这个目标给它分解成你下一步该做的行动？」 这个很重要。我觉得如果我早一点认识到这一点的话，就会少一些拖延少一些迷茫，进度也会加快一些。我觉得这一点其实是整个读博期间，包括读研，包括毕业以后可能是最大的一个感触吧。

「真的应该和导师多沟通」

然后再一个呢就是，觉得可能主动性上，这当然也是和刚才说的目标是有关系的，因为你目标不足够明确，所以你就没有那么多的思考，没有那么多的问题，所以你就没有那么强烈的需要和你的导师来沟通，所以我想说的下一点就是，「真的是应该和导师多沟通」，如果你不去主动的话，别人也不知道你在想什么，也不知道你目前的问题是什么样的，对吧？所以我觉得沟通的意义可能很重要的一点是在于相互启发。

「去表达想法，哪怕觉得幼稚」

不管是博士阶段还是毕业以后，每次和郭老师一起讨论的时候，其实我都觉得能有一些新的启发。当然有一些胡思乱想的点子也能启发郭老师😂，这个过程会让你觉得非常的好，而且现在自己当导师以后，我觉得最大的一个感受就是说有时候真的是不用去想太多，你可能有时候觉得自己是不是想的方法太简单，或者一个太幼稚的，太天真的想法，这些我觉得都不妨和老师去讨论。所以当学生的时候，我觉得有很多想法都可以一起去讨论一下，「不要因为觉得自己的想法可能太单纯或者太幼稚，而不去表达或者不去讨论，这可能最终会埋没不少好的点子。」 所以要多去分享和讨论，不管是和老师还是和身边的同学，我觉得这也是非常重要的，就是沟通，从内来讲就是要明确你的目标和方向，从外就是要多注重沟通，就是一方面要有广泛的信息的来源，另一方面也要多方的去讨论，多方的去求证，多方的去启发。

模块三：读研迷茫时必读

当你上课感觉就像打酱油时，当你对研究生很迷茫时，当你坐在电脑前孜孜不倦时，请看下面的文章，很受用，至少我心里现在没有以前浮躁。好的文章有时能改变一个人的精神状态，下面就是其中之一。

上海大学一位老师说：“不可否认的是，研究生面临着比较大的生存压力，但是要平衡自己的方向，在没有生存威胁的情况下，要专注于学习。”他表示，在社会心理普遍比较浮躁的情况下，就要求研究生要拿出宽广的视野来，权衡自己眼前的利益和长远发展的基础，“疯狂做兼职是没有自信的表现。”他认为，研究生要从长远来看，看到社会整体的发展趋势，坚定发展的信念，不为暂时的困难所束缚，尤其是不要被眼前一时的较小的物质利益所蒙蔽。

读研首先要改变的是自己的心理状态，说起来简单，但实际上很困难。不过既然已经上了研，就不要抱怨了，努力想想自己该干啥才是王道。

首先需要明确几种好的心态。

  1. 无论做研究还是做工程，不要期待导师给你太多的指导，这点全世界都一样，不要抱怨，独立解决问题的能力就是这样锻炼出来的。好的导师能够在大方向上给一些意见，但具体的工作是需要自己去做的。
  2. 别人没有义务来帮助你，不管是师兄或同学，最可靠的人永远是自己。别人帮助你，要表示感谢，并努力帮助别人。别人不帮助你，也不要抱怨。
  3. 不要抱怨课程无聊，老师讲的不好。读到研究生，自学能力没有的话不如退学。
  4. 研究生毕业不见得能找到好工作，好工作是给能力强的人，不是给学历高的人，见到nb的本科生，也要虚心学习。

研究生期间应该做的事情：

  1. 养成锻炼身体的习惯，30以前你找病，30以后病找你。
  2. 如果你学的专业，中国不是最好的，那么请好好学英语，请不要说什么英语教育是毒瘤的狗屁话，研究生毕业前，至少也要达到能够进行英语面试的准备。
  3. 努力做一个善良的人，学着改变自己，控制自己的欲望。善待你周围的人。
  4. 学习时间管理的方法，订计划，执行计划。这个习惯会让你终身受益。
  5. 学习怎么使用google scholar，包括各类搜索方法
  6. 争取每一个能让自己能力增强的机会（实习，比赛之类的），个人建议大家要努力争取实习机会，和导师好好商量，3个月的相关领域的实习会对能力的帮助很大。对找好的工作也是一个有利的筹码。
  7. 每天看书。除本专业的相关书籍外，看半个小时其它方面的书：经济学，管理学，各类励志书籍。 还可以看看一些牛人的blog。
  8. 养成写东西的习惯。定期写blog是一个好办法，写做是一个锻炼自己逻辑思维能力的好办法。
  9. 多动手，对cs的同学来说，多写程序，多看程序。自己去找英文论文看。
  10. 培养游戏之外的一些爱好。
  11. 和别人讨论的时候，先理解别人的观点，学会聆听。写了一些，如果不足，大家补充。

研究生毕业前应该具备的能力：

  1. 能把自己的观点说清楚。口头+书面
  2. 能够顺利的专业英语论文，基本不要翻译软件
  3. 对自己的职业有初步的规划和想法。
  4. 知识面扩大，做好踏入社会的准备。
  5. 身体健康，还能打打球。
  6. 有一帮不错的朋友，能够互相帮助。

book list：

  1. 高效能人士的七个习惯 （建议多读几遍）
  2. 要事第一 （学学定计划，规划时间）
  3. 聪明人的训练 （励志的看以上三本就可以了）
  4. 经济学 （第17版）
  5. 什么是数学 理工科强烈推荐
  6. 人性的弱点

如何充实地度过研究生生活：

笛卡尔说过:“最有价值的知识是方法的知识。”

一、研究生期间我们应该做什么

1）建立合理的知识结构:尽量广地涉猎学科基本知识，尽量深地了解研究领域方方面面、过去和现在

2）掌握独立研究的方法和技能:尽量多的学习各种研究方法，熟练掌握研究过程和步骤

3）学会写论文:写论文不仅是训练表达能力，更是训练思维的逻辑性，论文体例虽是八股，但却是整理思路、与他人沟通的有效结构，不可不尊重

就个人而言，个人心理管理就是经常自我心态调整。知足长乐、量力而行

1、研究和娱乐要相结合

2、凡事都是都有它存在的理由，不要经常有抱怨

3、不要随随便便拿两个人来比，只看到他所得到的，却看不到他所失去的，这有什么意义？

4、正确面对困境，用辩证的眼光去看问题。

二、如何确定适合自己的研究领域？

（小故事）有一个草坪铺路的故事可以用来回答这个问题。保护草坪是很难的，因为草坪上的路往往并不是按人的方便性来修的。有一次一个设计师承接了一个项目，交付使用后在这个建筑物的周围全部铺上了草坪，没有路，任人去踩，几个月后，草坪上就分明出现了几条道:有粗有细，然后他就此基础上修路，也有粗有细，结果可想而知。

在开始的时候，你可以没有明确的目标，只要张开你的所有触角，去看，去读，去感受，你会不自觉地爱看一些东西，那是你的兴趣，也是你的知识结构决定的，日子久了，也会出现几条路，这些路也都可以通向你要追求的目标。学会倾听心音，让心来告诉你如何走，就不会被别人的价值观、流行的热点牵着跑。

三、如何进入一个研究领域？

进入一个领域最简单也是最有效的办法是找一本这个领域最早的论述专著或教材，比如协作学习，可以看Robert E. Slavin《Cooperative Learning》。当你把这个领域的基本概念的内涵以及相互之间的关系搞清楚了之后，再去读这个领域的论文，你就会因为心中有数而能够很好地把握了。这种工作必须要先做，不可以在网上乱搜论文，否则，你会感到:看了20篇文章，对这个领域的认识还没有形成，这些概念自相矛盾。有此认识还算幸运，有的人恐怕被偏见所引导，还不知道，这是最可怕的。

四、如何选定一个研究课题

对于现在我们研一的学生，在学习基础课程的同时不妨多做一些泛读:

1。浏览各有关协会的网站，看看最近召开的学术会议的议题

2。翻翻国内有关的期刊，看看最近这些年大家都在忙什么

根据你自己的知识结构，你会很自然地有所倾向，再多看看你感兴趣的话题，比较之后，也许就形成了你的论文选题了。

PS:听过一句话，不管现在的专业是不是热门，或者多么地不堪，但是，一旦不爱自己的专业，自甘平庸，那毕业的时候真的死定了。不管多烂的专业，先爱她，然后学好她

part2

1 从来就没有太晚的时候

很多人老是说自己基础如何如何差，担心搞不定。有这种心态是很自然的，但是不要因此而否定自己的能力。人都是逼出来的。我当年本科 也是烂的一塌糊涂，但是上了研究生后我说要用三年的时间做一点事情证明给自己。事在人为，才坐了三年的冷板凳，到了毕业的时候论文专利什么都有了（SCI 6篇，1作四篇，IF总和超过16，专利一项现在公示）。

2定位决定地位

我当初上研究生的时候，老听博士师兄们讨论SCI，一问才知道就是发表的文章被一个叫web of science的搜索引擎收录的文章。虽然中文杂志有一些被收录，但是英文杂志几乎全部收录。于是我就想既然如此直接发英文文章岂不省事。中文文章审稿 慢，周期长。另外再考虑到中国的国情，和自己以后想走的路。还是直接走国际路线比较好。我毕业的时候所有的文章都是英文的，现在回过头来看，也觉得英文文章不是太难。

03 导师的层次决定你的层次

如果你是一个勤于努力的人，想要飞的更高的话，导师的层次决定了你的层次。以我导师为例，他在我们这个这个方向研究搞了几十年， 是国际公认的牛人之一。所以他接触的都是我们这个方向一流的人物。他也经常邀请一些大牛来所以做报告。这些都是很好的交流和学习的机会，而一般导师的学生是不能有这个机会的。他看问题和做事的方法给了我很多启发，所以选择导师很重要，站的高才能看的远。

04 交流很重要

通俗的说法就是多和牛人聊天。什么是牛人，我的看法是比你自己强的都是牛人。所以不$2教授博导，副教讲师，还是前辈师兄，只要能就某一个问 题和你讨论，都是学习的好机会。我这三年聊的最多的就是和我的副导师也是我导师的在读博士，刚开始聊很具体的问题，后来讨论的面就比较广了。三年下来，感 觉就不一样。当然为了准备讨论的题目而翻看资料论文，也是一个积累的过程。

05 文献要多看

刚开始看文献的时候，什么杂志都看。到后来就发现了本专业的主流杂志，所以这几个杂志几乎是每期浏览，重点阅读。一个杂志一旦成为了本专业的 主流，那一个定有很多年的积累，对于一个初入此到的新人来说，可以起到事半功倍的作用。另外web of scienc提供文章的引用报告，对于一篇文章可以查到其引用的详细相信，通过引用可以到了解导这篇文章的分量。当文章看到一定数量之后，你也会发现其实 一个方向，做的最好的往往就是那几个到十几个小组。这样的话就可以对这些小组的文章进行系统阅读和跟踪研究。有人的地方就有江湖，学术界也是另外一个江湖，不了解江湖的形势怎么能混的下去呢？。

06 水平是慢慢提高的

大家都想发IF高的杂志，但是水平的提高是一步一步来的。 像我刚开始的论文投在IF一点几的杂志上，到了研二就投到了IF四点几的杂志上。所以从无到有是一个过程，从良到优还是一个过程。欲速则不达。

07 活要干的漂亮

很过国际一流的杂志，文章的组织，图表的设计都很漂亮，还有老外的ppt一般也做的比我们要好。有人说有了好的结果才是最重要的，但是如果 不会完美的表达自己的结果也算是为山九仞，功亏一篑。一个好的研究人员，不光需要做出好的工作，还需要将此工作介绍给同行的能力。一篇好的论文不光是一篇 好的报告，应该是一件完整的艺术品。回国头来看，现在自己对当年发表的论文在构图方面还觉得的有很多地方做的不是太好。当然了现在的眼光也很当年不一样 了。像Latex这样的软件学会了还是很有用的。

08 要有一点历史知 识

对于本学科的发展历程要有一个大致的认识，最好做一番横向和纵向的比较。横向的就是和其它的学科发展相比较，认识到本学科现在所处的地位。纵向就是比 较它的发展过程，如果该学科现在热，为什么热，如果冷，为什么冷。一两年看不出来，放到十年二十年，甚至五十年这样一个范围，就可以看得比较清楚了。很多国外专业的经典书籍一般第一章都是介绍学科发展历史的。

09 如何找牛人

下面几个办法我觉得还不错，大家试试如何。

一个是本专业的主流期刊，里面的编委都是在本领域成名的人物。

第二就看本专业的会议的顾问名单，再 烂的会议也能找几个牛人来充充场面。至于他们来不来开会就另当别论了。

第三一般一个成熟的学科都会有国际的学术团体，学会。像APS，ACersS， IEEE等。

这些学会一般每年都会有年会，会上一般都会发几个大奖来肯定牛人鼓励后进。找到这样的获奖名单，一个一个的看，也会找到不少已经是牛人或者快 要成为牛人的人。对于本专业的牛人，尤其是国际上认可的那些人，要知道他们的名字，更要知道他们为什么成名。用web of science，很容易找到某个人最高引的文章。不管懂不懂下载下来看看，如果你能从文章里面看出来该文为何高引，你的水平也就很不错了。

某大佬：研究生阶段的学习是从事科学研究的开端，是人生中的关键一步。回顾自己的基础研究学习生活，主要体会有以下几点：

  1. 持之以恒的精神。基础研究工作是非常艰难的事情，一旦我们确定一个研究方向以后，尤其是对于进入一个新的研究领域而言，没有近似的研究成果可以借 鉴。这个的研究过程是一件非常艰难和困苦的事情，这个过程有可能需要几个月甚至几年，这期间最重要的就是需要坚持。记得2004年8月在交大的一个高级力 学培训班上，一个交大的教授讲他研究的一个项目已经有1年多了，但是毫无进展。哈佛大学的锁志刚教授说再坚持一下，很快就会好起来的。坚持是我们最终解决问题的心态，具有这个心态是进行科学研究的基础。
  2. 开放合作交流的意识。在进行研究的过程中，会遇到很多问题，由于自己知识积累有限。因此要经常与自己的导师以及领域内的教授进行讨论交流，他们的一 句话往往会一针见血的指出问题的关键。这个过程往往是判断你的观点正确与否的一个途径。这个过程也是培养自己具有团队意识的过程。另外对于一流的大师我们 也不要惧怕，要敢于表达自己点观点，有时候哪怕即使是错误的。
  3. 保持一个好奇心。学科之间的交叉越来越多，了解其它学科的知识对于启发自己的思维以及解决自己领域的问题有时会起到柳暗花明的作用。对于新的科技报 道以及进展，要了解要思考。对于新鲜的事物要具有想了解的想法。一个广泛的兴趣爱好和好奇心是培养自己具有丰富想象力的前提，也是使自己进行创新的原动力。

总之，做研究要一步一个脚印踏踏实实进行，不能为求一时的结果或成绩而违反科学道德，要有耐心、恒心和自信心。用钟万勰院士的一句话就是：“ 科学研究，要独立自主，要走自己的路；人生不会一帆风顺，难免有不如意事。把握住自己的方向，毋为一时得失所惑，切要，切要。”

10 文章多多益善

这是一个人心浮动的年代，也是一个没有英雄的年代。像爱因斯坦那样靠两三篇文章就可以惊动世界的时代已经一去不复返了。因此搞研究的人如果 这一辈子只有几篇文章也是不正常的。而文章往往是对科研工作的提炼和总结。因此只要做研究，尤其是基础研究，论文应该是必须的。现在很多人是大同行，而不 是小同行。具体到某一个点上，可能与你相同的组全世界也没有几个。 因此通过发表在国际公认的学术期刊上的文章作为一个评价体系，也是有一定道理的。考虑的中国的国情，如果只靠同行的评价，碍于人情世故，很难得到一个公正 的评价。既然国内现在以SCI为标准，那这个参数的值当然是越大越好了。有人说不能为了文章而文章，不能灌水。但是如果一个人可以在本行业的主流国际期刊 发表文章，只要不造假抄袭，就算灌水也总比在国内那些杂志上灌水强。在不能得到一个更加合理科学的评价体系前，多发SCI也是一个合理的选择。与其抱怨论 文，还不如趁早研究论文是个什么东西。很多事情外面看很难，走进去了也就是那么一回事情了。

模块四：研究生期间如何成为科研大佬？

下文转自知乎用户“叶小飞”（奔驰研究院-高级深度学习工程师）

由于不清楚题主研究方向，以下回答只针对ML/DL/CV/NLP方向。先泼个冷水，如果你本科积累不多，也不是天赋异禀，硕士成为真正的科研大佬是不太可能的，成为“灌水大佬”倒是有可能。因为在我看来，只有真正做出能对学术界与工业界有很大启发的研究作品的人才能被称作大佬（比如搭积木提高一两个百分点就别拿出来吹了吧。。。），而没有很多积累与好的指导是很难做到的。我在北美研究生一年零三个月期间零基础入门计算机视觉，发了两篇还可以的应用向ML论文，毕业后还在湾区找到了待遇不错的算法岗位。按照我下面这套操作来，可以让你三年硕士期间 进可发质量不错的文章，为读博铺好道路，退可毕业后进入工业界拿到不错的offer. 本文假设题主基础较差。

第一阶段：确定大致研究方向

进实验室之后第一步一定是先大概了解师兄师姐们都在做什么，同时和老师聊一下他大概希望你做的课题方向。也许这个方向并不是你最后的方向，但是会让你大概有个sense。

只有你知道了实验室做什么，你自己可能做什么之后，才能针对性地夯实基础知识。比如你们实验室一直做联邦学习，那么你去恶补太多CV方向的知识用处就不大，毕竟CV在这里只是一个应用场景，并非主体。同样，如果你要做Visual Question Answering, 那么除了CV，你还要弥补NLP方向的知识。

第二阶段：基础知识恶补

如果你对自己将要研究的领域所知不多，我很不建议一开始就啃论文，在你没有基础的情况下去读各种最新的论文就像啃天书，事倍功半。

举我自己的亲身例子，我在CV领域读的第一篇论文是supervised descent method for face alignment. 当时我也不懂SIFT，也不懂PCA, 也不懂gradient descent, 花了很久也没搞明白，后来把相关课程恶补一下之后，结合着代码很轻松就懂了。

所以在最初的三个月强烈建议多上些网课，针对性地弥补基础的理论与相关的编程知识。这个阶段不需要花太多精力深挖理论，大概知道怎么回事即可，所以找的网课尽量以应用为主，先找到些感觉和自信再说。

对于刚入坑CV的小伙伴，我一般强烈推荐“三件套”网课：Coursera Andrew的深度学习系列课程，Udacity 的intro to CV(在这里你能学到图像处理最基本的知识）以及MIT老爷子著名的线性代数。

第三阶段 大量阅读文献/代码+帮师兄师姐打杂

这一阶段我个人认为是成为“潜力大佬”最重要的环节。只有你文献读的足够多，才能判断出自己的方向是不是个坑，自己的idea是不是别人都做过，并最终提出一个改进前人工作的idea。这一阶段注意事项如下：

  • 读文献是有技巧和优先级的，不要一脑袋就扎进去瞎读。具体优先级如下：1）近一到两年你大致研究方向的文献综述。这种综述一般会帮你把各种流派以及最先进的方法整理出来，读完后你会有一个大概的big picture 2）近五年内该方向的经典著作（高引用，具有启发性的）。这类文章一般也有很多博客讲解，原文读不懂可以看别人的博客。3）带开源代码，近两年的顶会sota. 4)无开源代码，近两年的顶会sota.
  • 对于质量较高的文章，强烈建议对着源码一起阅读。有些你看不懂的公式，读完代码就能大彻大悟。同时，学会把公式转化为代码也是一项核心能力。
  • 列个表，纪录你读的论文的名称、核心要点，你所看到的它存在的缺陷或未来可延伸的点。
  • 你在阅读过程中很可能会想到一些新的方向、idea，或者发现原来要做的方向是个坑，这个时候要多和导师沟通。导师都很忙，沟通前要做好准备。比如你觉得原来的方向不好做，一定要给出你读了哪些论文之后得出了这样一个结论，为什么是这样的一个结论，而不是说“我感觉这方向不行”。
  • 在你阅读文献的同时，主动接触你优秀的师兄师姐们，提出帮他们打下手。这个并不是为了蹭个四五作或者讨好同门，而是在这个时候你还没有经历过一次完整的科研，通过这种站在巨人肩膀的方式，你可以快速了解到做一次完整的科研是什么样的经历，同时开始下手写一些实际的代码，最后还能蹭个作者，只要负荷不是太大，何乐而不为？
  • 除了你主攻方向的论文，相似领域也可以阅读。比如你是要做超分辨，那么图像去噪有很多论文可能也会对你有所启发。

第四阶段 开始实验你的idea

你从近乎零基础进行到这一步时，大概已有半年多一点了，这时候的你有了一定理论基础，完成了一些课程代码，并且阅读了大量文献和开源代码，和导师进行了几次讨论，这时候还留在你筐子里ideas很有可能是可行的，现在就需要把你的idea实现了。如果你还是无从下手，不知道该怎么实现自己的idea, 可以参考我这个回答的三四步（一二步你已经在第三阶段度过了）。

对自己深度学习方向的论文有idea，可是工程实践能力跟不上，实验搞不定怎么办？（https://www.zhihu.com/question/348376942/answer/1923857788）

当然，在这个阶段你也不必孤军奋战，可以寻找同组的小伙伴一起合作，你负责核心部分，他负责一些零散的部分，到时候挂他二作。同理，你也可以多找同组或组外的小伙伴主动寻求合作，作为辅助贡献一些，这是能快速拿到二三作的捷径。

第五阶段 论文撰写

当你的idea基本证实有效之后，就可以动手写论文了。都21世纪了，建议不要用word来写论文，强推线上多人合作版“LATEX”——Overleaf。
一开始刚写论文的时候有几个误区特别容易陷入：

  • 不列大纲，上来就开干。我发现很多认识的大佬都会把每一章节甚至每一段大概要写什么，论点是什么会先列上，这样写起来事半功倍。
  • 第一遍初稿就极度追求完美，写的每一句话都斟酌很久，精心选词。第一遍如果过于注重语法与修饰，很容易写到崩溃，写了一周都没把前两章写完。一般来说，第一遍只要能把自己要写的大概内容表达清楚即可，甚至有些句子是由单蹦的词语组成也没事，后面一遍遍修改。
  • 作图草率，稀里哗啦随便画。现在很多reviewer极度缺乏耐心，你图做的不好看基本就被判死刑了。
  • 自己孤军奋战，不会借助外力。正如前面选题、读文献、实现idea一样，写论文也要学会借助外力。起了草稿之后，多多“骚扰”师兄师姐提意见，让他们帮忙修改（当然你要挂人家名字），然后差不太多了再找老师修改。

另外推荐一个答主对关于如何写好英文论文的分享，我从这篇回答里学到了颇多。

如何开始写英文论文？——（https://www.zhihu.com/question/23684933/answer/125467391）

第六阶段 乘胜追击

当你进行到这一阶段时，你已经投出去一篇一作，运气好的话还蹭到了同门的一到两篇论文。接下来就是如法炮制，你可以接着上一个idea做更深的挖掘，或者更高维度的挖掘（比如从图像超分辨到视频超分辨）或者换一个有些类似但又不一样的方向，接着开始下一篇创作。然后依旧要多和组里甚至组外的人合作，研究生期间一作能有两篇就很不错了，要想数量更多只有去给别人打下手，寻求场外合作。

在这一阶段，我还大力推荐在继续攻克下一篇论文的同时，系统地提升下自己的数学+计算机理论知识。之前上网课对理论理解不够透彻，读论文则是容易只有碎片化知识，借这个机会对一些基础的数学理论和计算机理论好好系统学一下（比如概率论，凸优化，数据结构，算法概论），对你以后申请博士（很多老师看重你的理论基础）或者找工作（不懂数据结构你怎么刷题？）都有很大的好处。

写在最后

如果一切顺利，你的运气还不错，按我这几个阶段做下来后，在第三年开始不久，你已经投了/中了两篇质量不错的一作论文（读了大量文献+与导师同门经常沟通后的科研产物质量一定不会差了），N篇二三作，其实成果已经蛮不错了，这个时候最重要的是想好未来的选择。

是继续深造读博士呢还是到工业界去工作？

如果打定主意要读博，那么接下来的最后一些时间你就要把精力放在申请、connect上。如果你想去工作，那就要多刷题刷面经，凭借你硕士期间的这些产物，拿到面试机会不成问题。

最后的最后说一点自己的个人价值观，我认为科研带来的最大收益就是它本身带来的纯粹的乐趣，千万不要为了灌水而科研，很难走远、走得开心。

Reference

某同学发的：

理工科英文文献阅读and如何做好科研（北邮教授采访稿）_知乎