Datawhale干货
作者：罗龙，江西财经大学，Datawhale优秀助教
中国科学院大学简介
中国科学院大学（University of Chinese Academy of Sciences），简称“国科大”，是一所以研究生教育为主的科教融合、独具特色的高等学校，主校区位于北京市。它是国家“双一流”建设高校，入选“基础学科拔尖学生培养试验计划”，是环太平洋大学联盟、京港大学联盟、中国高校行星科学联盟、中欧商校联盟成员，首批学位授权自主审核单位。目前中科院的大部分研究所都是国科大的学籍统一颁发国科大的毕业证与学位证，少部分研究所是中科大学籍颁发中科大的毕业证与学位证。24年起除新疆与青海地区研究所外，其它中科院系统的研究机构不再接收校外调剂。
中科院招收计算机相关的单位有很多，以下例举一些招生名额较多的机构：
自动化研究所[1]
计算技术研究所[2]
软件研究所[3]
信息工程研究所[4]
计算机网络信息中心[5]
成都计算机应用研究所[6]
沈阳计算技术研究所[7]
沈阳自动化研究所[8]
重庆绿色智能技术研究院[9]
杭州高等研究院[10]
深圳先进技术研究院[11]
一些其它机构也有少量招生名额如高能物理研究所[12] 等，另外国科大内的某些学院也有招生名额如计算机科学与技术学院[13]人工智能学院[14]密码学院[15] 等。考试试卷的评判全在北京进行，全是统考科目有11408、22408等，具体信息可以到国科大招生网上查看。
背景介绍
我来自于江西财经大学软件工程专业。在大学期间成绩一般，无科研无竞赛，英语四级。兴趣爱好广泛，自学过数学分析、高等代数等课程，也通过一些前辈的《CS自学指南 (csdiy.wiki)》学习过很多国内外优秀的课程，参加过很多次datawhale的组队学习，自我感觉有一定基础，今年三月学习成为Datawhale优秀助教。但从小到大一直不是很擅长考试，平时小考小测成绩还行，但是一到大型考试就会出现一些应激反应，比如拉肚子、失眠等。所以在综合考虑下我选择考中科院北京的研究所。
初试
对于初试经验的分享，我就不在这过多赘述，网上有很多非常优秀的分享。对于想考中科院的同学，只需要记住在自己的能力范围内初试尽力就好，你的目标不是高分而是到达往年的平均分，这样在复试过程中不会吃亏。中科院各个研究所的分数线一般不会太高，只要过了复试线那么一切皆有可能。
复试
大部分计算机专业的成绩构成是录取成绩＝(初试成绩÷5)×50%＋复试成绩×50%与总成绩=(初试成绩÷5)×60%+复试成绩×40%。尤其是第一种对于考生来说初试成绩就是入场券，复试成绩才是真正决定是否能被录取。复试面试主要是英语、专业和综合面试，某些部门还会有机试与笔试，中科院每个研究所甚至每个科室的复试的具体形式都不太一样，所以在准备复试的时候需要自己收集信息。英语面试我就不多说了，网上也有很多经验分享，大家的英语口语水平都差不多，能做到自信就好。下面主要讲一下专业面试和综合面试。
机试
机试题目分为两种核心模式与ACM模式，大家在准备的时候一定要搞清楚自己报考单位的机试模式，还有部分院校可能是手写。在国内研究生复试一般不会在机试上难为大家，大部分题目是easy和medium，少部分hard。大部分同学也就是把前两部分的题目ac了。所以机试的准备提前一到两周开始就可以了，没有基础的同学可以适当提前。机试的练习可以在各大在线编程平台如leetcode、牛客网、pta等，如果有校内oj也可以重点关注一般就是在这里抽题。普通的算法的学习就是重复记忆，多看多写熟能生巧。
面试
简历
对于专业面试首先就是准备一份好的简历，对于简历除了基本的个人信息要完整还要尽可能的表现出自己的优势，其中简历的项目经历、实践经历是最重要的。如何把自己的项目与比赛写到简历中，一般是项目或比赛的描述、使用到的技术、最后是通过项目学到了什么，对于奖项与科研经历如果有最好，没有也无关紧要。简历决定了老师对你的第一印象，一份优雅简单的简历就是拿下复试的开始。
项目
项目是最能体现一个人的能力和本科的学习成果，往往也是面试老师们最感兴趣的部分,面试的问题大部分就是更具你写在简历中的项目，如果想要面试变得稍微可控一点，那么就需要对自己的项目十分熟悉，尤其是对项目的理论部分烂熟于心。对于项目一定要选一些有一定深度和复杂度的项目，很多小伙伴不知道要选什么样的项目，下面就来推荐一些我本科做过和了解的项目供大家产靠。
CMU CS15213: CSAPP，CMU 大名鼎鼎的镇系神课，以其内容庞杂，Project 巨难而闻名遐迩。课程内容覆盖了汇编语言、体系结构、操作系统、编译链接、并行、网络等，作为系统入门课，兼具深度和广度。
MIT 6.S081: Operating System Engineering，基于 RISC-V 开发了一个新的教学用操作系统 xv6，涵盖操作系统各个方面，基于课程提供的框架实现现代操作系统的一些功能。
清华 rCore OS/uCore OS,清华大学操作系统课程实验，从零开始 用 Rust 语言写一个基于 RISC-V 架构的类 Unix 内核。
南京大学 OS: Operating System Design and Implementation,南大的蒋炎岩老师开设的操作系统课程，B站上有蒋老师的个人账号，他也会在网上定时答疑。
《循序渐进、学习开发一个RISC-V上的操作系统》,中科院软件所PLCT实验室汪辰老师，从RISC-V指令集开始讲起，真正从零开始手搓一个RTOS（实时操作系统）。
《徒手写一个RISC-V编译器》,中科院软件所基于 Rui 的 chibicc，将其由原来的X86架构改写为 RISC-V 架构，同时加入了大量的中文注释，并且配有316节对应于每一个 commit 的课程，帮助读者可以层层推进、逐步深入的学习编译器的构造。
《从零开始实现链接器》,从零开始使用 Go 语言实现一个 RISC-V 64 位架构的链接器，可以正确地链接相对简单的 C 程序。
《从零开始的RISC-V模拟器开发》,今年的的新版本《KSCO老师带你手搓RISC-V高性能模拟器》,使用 C 语言从零开始实现一个高性能 RISC-V 64 位模拟器。在课程的最后，我们会得到一个代码量 4000 行左右的，零依赖的用户态程序模拟器，可以运行一些真实世界的程序，比如 Lua 4.0。
CS144: Computer Network,使用 C++ 循序渐进地搭建出整个 TCP/IP 协议栈，实现 IP 路由以及 ARP 协议，最后利用你自己的协议栈代替 Linux Kernel或者给自己实现的xv6系统添加网络功能。
CMU 15-445: Database Systems, CMU db 专门为此课开发了一个教学用的关系型数据库 bustub，并要求你对这个数据库的组成部分进行修改，实现上述部件的功能。bustub 作为一个 C++ 编写的中小型项目涵盖了程序构建、代码规范、单元测试等众多要求，是非常一个优秀的开源项目。
一生一芯计划 (oscc.cc),中科院计算所开发的从零开始创造属于你的RISC-V处理器课程，不仅仅是训练大家编写RTL， 而是用全新的方法和流程, 按计算机发展史的顺序设计处理器，树立全面的软硬件全系统认识，理解科学的安排规划和优化方法，掌握正确的工具技能解决实际的工程问题。
GAMES101等一系列计算机图形课程，计算机图形学与混合现实在线平台[16]国内非常优秀的计算机图形学的开源社区，都是行业大牛开设的课程，每们课程都有对应的project，例如GAMES104的课程目标就是人手一个自研游戏引擎，大家可以更具兴趣选择一些课程学习。
还有很多优秀的项目我就不再列举了，只要是能体现自己能力适合自己的都是好项目。关于AI相关的项目，大家可以到datawhale的官网中查看，datawhale的同学们开发和翻译了非常多优秀的AI项目，然后天池与kaggle中的比赛也是不错的选择。大家可以更具自己的兴趣、能力、时间选择三到四个项目放入自己的简历。
基础知识
对于面试的问题有太多不可控因素，当老师对你准备的项目不感兴趣或者不太了解的时候，问题大概率会转移到基础知识上来，所以对于基础知识的准备必不可少。基础知识分为数学基础（高数线代概率与离散数学），计算机基础（408、数据库、软件工程、编程语言、计算机常用工具（git、linux、gdb...）等），AI基础（机器学习、深度学习、CV/NLP等）。数学基础不是重点，大家都经过考研初试的洗礼一般不会有太大问题，计算机基础可以通过大厂面经与往年的题库来做准备，最后AI基础datawhale和B站上都有很多教程，例如吴恩达、李宏毅、李沐等老师的课程都非常不错，AI的面试问题可以使用《百面机器学习》与《百面深度学习》来准备。
读研计划和联系导师
对于读研计划一般是会要在提交的材料，老师有可能也会问，所以也可以提前准备一下。导师如果能联系到是最好的，没能联想到也不必太担心，在复试中好好表现就行。
面试技巧
有了优秀的简历与项目，如何表达出来也非常关键。所以在正式面试之前模拟面试必不可少，复试的时间和春招差不多在一起，大家可以多投公司多面试开提高自己的面试水平。
写在最后
时光飞逝，从去年开始准备考研到今年成功考入中科院，一路上不甜不苦平平淡淡。期间受到了很多前辈的帮助，所以写下这篇文章，也希望能给正在追逐未来的你提供一点帮助与建议。
参考资料
[1]
自动化研究所: http://www.ia.cas.cn/
[2]计算技术研究所: http://www.ict.cas.cn/
[3]软件研究所: http://www.iscas.ac.cn/
[4]信息工程研究所: http://www.iie.cas.cn/
[5]计算机网络信息中心: http://www.cnic.cas.cn/
[6]成都计算机应用研究所: http://www.casit.ac.cn/
[7]沈阳计算技术研究所: http://yjs.sict.ac.cn/
[8]沈阳自动化研究所: http://www.sia.ac.cn/gkjj/xwwyh/
[9]重庆绿色智能技术研究院: http://www.cigit.cas.cn/
[10]杭州高等研究院: http://hias.ucas.ac.cn/
[11]深圳先进技术研究院: http://www.siat.ac.cn/
[12]高能物理研究所: http://www.ihep.cas.cn/
[13]计算机科学与技术学院: https://scce.ucas.ac.cn/
[14]人工智能学院: https://ai.ucas.ac.cn/index.php/zh-cn/
[15]密码学院: https://soc.ucas.ac.cn/index.php/zh/
[16]计算机图形学与混合现实在线平台 | Home page: https://games-cn.org/
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