Q: 为什么选择昆山杜克？

高三下学期，机缘巧合下我去到了一场昆山杜克大学 (DKU) 的宣讲会，立刻对学校的独特制度产生了浓厚的兴趣。我个人并不喜欢被传统大学的专业培养计划所限制，让自己每学期所上的课和活动都被事先决定好。而DKU既能让我自由地定制自己的选课计划，在平时学习中也能给我很大的自由度来进行课外自学和探索。另外，我个人也很欣赏DKU的通识博雅教育，因为我认为不同专业的学习在本科阶段并不会有太大的差别，教学更应注重于培养一个合格的，能够适应社会的大学生。DKU跨学科学习的制度能够让我更善于有机结合不同领域的知识来解决现实问题，也能永远保持一颗学习、探索的心。

Q: 你和所选专业的故事？

我对计算机相关专业的兴趣始于中学时期对电脑游戏的喜爱。高中时期，我参加了信息竞赛的培训班，对竞赛知识的学习一方面培养了我对问题的分析和解决能力，也让我意识到对计算机的兴趣在未来是有可能转化为工作机会的。

进入DKU之后，我选择了与计算机科学相通的数据科学专业 (当时学校还未设立计算机科学专业)。这一专业的核心必修课分配比较平均：数学、统计和计算机课程各占三分之一。对这个安排，我起初很奇怪，因为在高中阶段统计是作为数学的一部分讲述的。后来通过学习，我才明白这三门学科之间相辅相成关系以及在数据科学领域的作用。

在统计学中，我学习了分析数据常用的特征值、图表与各种判定方法，从而对数据集进行精准、量化的描述，以此选择合适的算法来处理数据。然而，想要在这一领域取得进展，让统计分析更精确，我们还需要有一个比较强的数学基础，从而理解统计学特征的来源。当然，现实生活中我们遇到的数据集都有着较为庞大的规模，而人力往往无法直接将我们的算法和公式应用到数据集上，因此我们需要计算机的帮助。

通过学习数据科学，我掌握了更加精准的数据可视化手段，也能够说出其背后的一些数学原理并加以程序实现。更重要的是，我意识到其在工作中的价值：将算法得出的结果和趋势明确且清晰地呈现出来，以便团队理解并达成共识。本科阶段对数据科学专业知识和工作场景的了解为我未来的发展打下了坚实的基础。

Q: 毕业之后有什么打算？

我将于2023年秋季前往新加坡国立大学攻读计算机科学博士。新加坡国立大学在世界上享有盛誉，其计算机专业也是一向强势，能有参与前沿研究的机会让我很是兴奋。我希望能够在那里利用顶级的学术资源，深化自己对于计算机科学各个领域的了解，从而做出属于自己的更多原创性研究。

Q: 丰富多彩的科研经历？

我在DKU参与的第一个科研项目是为编程入门这门课设计自动判题与查重系统。由于缺乏大型软件的开发经验，刚开始开发时，我们小组的编程工作是有一些杂乱无章的，大家各干各的。这样带来了两个问题：一是成员之间难免产生冲突，二是大家的代码风格、目录结构不一样，编写出来的程序难以进行测试。为了优化工作流程，我接触到了版本控制系统 (VCS) 的概念，并最终通过分支的形式解决了不同成员提交代码的冲突问题。

自动判题系统投入使用之后，我们又遇到了一些新的问题，比如许多同学们并不十分清楚终端的使用，往往会出现错误提交或者成绩覆盖的情况。我们在复盘反思后发现最初的设计并未详尽考虑同学们真实的使用情景，随即通过后续的优化改善了同学们的体验，我也由此养成了从用户视角思考的习惯。

完成这个项目后不久，我和其他组员又接受了一个新任务：用数据科学方法分析所有学生的作业提交情况。我尝试应用了许多在课程中学到过的技术，比如说数据可视化、居中化与直线拟合。有意思的是许多情况下，数据实际展现出的规律很有可能与我们直觉上的规律并不符合，比如来上课签到多的人不一定考试就考得好。这告诉了我分析数据一定不能想当然，要仔细分析每一个趋势背后的原因。

在DKU学习生涯后期，我的研究兴趣发生了一定改变，向编程语言系统设计这一方向逐渐靠拢。随着我对C++和Python两门编程语言的熟悉，我逐渐发现了这两门语言的一些设计失误；通过进一步分析，我又发现这两种语言的不同设计理念实际上影响了它们的主要使用场景：Python更适合在机器学习等领域使用，而C++则更适合用来在游戏等大型软件系统中作为底层语言。我不禁开始好奇，是否有可能针对某种特定的使用场景优化一门语言的设计呢？由此，我接触到了像Verilog这类为特定领域设计的语言，也开始对将现有语言的部分设计进行少量更改来让它更适合实际应用这类课题产生了兴趣。

Q: 意义非凡的领导力实践？

我曾担任数学 (微积分) 和计算机 (编程基础) 两门课的Peer Tutor (学习辅导同伴)，本职工作就是带领固定的学生进行1对1或小组学习。Tutor很多时候都在观察和引导，这让我渐渐发现了中外学生在学习上的差异，并开始有针对性地调整自己的辅导方式。比如，在数学课上，我发现中外学生在解题思路上会遇到不同的难点；我会鼓励中国学生大胆探索同一个问题的多种解法，然后为外国学生提供系统且清晰的知识点总结。

在编程课上，我发现外国学生思维比较活跃，在完成小组作业时能够提出比较天马行空的想法，为项目的创新性做出贡献；中国学生的优势则在于执行，能够准时完成分配的任务，确保项目高效高质落地。在这种情况下，我会鼓励国际学生踊跃提出构思，然后推动中国学生为每一个想法扩展出具体的实现要点和难度分析，从而保证小组每一个成员的参与感，以及最终项目的完成率。

感谢学校为我们提供合作的土壤，让不同的思路和做事方式在合作中发生碰撞，从而让不同文化的我们学会认可彼此的优势，吸纳彼此的过人之处。

Q: 受益匪浅的学术体验？

过去四年，我上了很多非常有意思和收获的课程。在美国杜克学习期间，虽然我只上了三门课，这三门课却让我深刻体验到了何为精心设计的课堂，对我启发巨大。其中我最喜欢的课程是数字系统 (Digital System)，教授会从零开始引导我们用Verilog语言编写一个能跑起来的32位CPU (中央处理器)，然后用自己制作的汇编指令集做出一个能运行的游戏。虽然这看上去是一个相当复杂的任务，但教授十分清晰地将CPU的编写过程拆解成了互相独立又互相关联的几部分。每个部分的完成时间和难度都恰到好处，让我们不至于做不出来但又需要付出一定努力。在最终的期末项目中，我的小组在自己做出的CPU上实现了一个完整的象棋游戏，还连上了显示器和操纵杆，让大家真的可以玩起来。我相信这期间学到的知识会让我终身难忘。

在DKU上过的对我最重要的一门课应该是机器学习入门。机器学习本身可以说是一种数据分析的算法， 但是它的用途早已超越这门学科本身，成为了分析变量相关性与预测数据的经典方法之一。上课前，我本以为这门课会学习大量编程内容，毕竟机器学习在我看来就是让机器去学习数据。后来上了课才发现学习的内容涉及大量数学知识，为了让我们明白机器学习的许多常用算法背后的原理。通过学习，我不再只是会使用别人做好的算法库，而是能够自己实践、进步，并选择合适的参数和辅助手段来让算法发挥出它的威力。

在DKU，大家都非常注重自己的学习进度，午夜人满为患的图书馆与各个Team Room (小组会议室) 是相当常见的期末周景象。学校也为大家提供了丰富的学术与科研资源：大一就可以进入教授的实验室参与科研项目、本科生可享有的暑期学术研究奖学金以及丰富的电子图书馆与期刊访问资源。DKU在课时与课业上的分配很考验学生的自主学习能力，同时也为丰富的社交生活提供了土壤。无论是每周都能见到的各类讲座，还是每学期临近期末的Movie Night (观影之夜)，都能看到积极参与其中的DKU学子，可以说DKU在劳逸结合方面实现了完美的平衡。

Q: 大学四年期间的成长？

相比四年前，我最大的变化就是对未来我想要干什么有了更加充分的认知，而这主要得益于DKU的一系列独特制度组合拳：大二下学期再决定专业，所有同学都要上核心课程，以及选课上强烈鼓励我们探索自己不熟悉的学科领域课程等。这一系列制度让每个人都积累了相对全面的知识基础，并更加坚定了自己的兴趣与研究爱好所在，从而对毕业后自己的学术与职业发展方向有了更加明确的定位。另一方面，通过在昆杜和杜克学习，我也能够有效结合中美教育优势，将其应用到未来的学习任务中。

Q: 给学弟学妹们的建议？

DKU最大的优势就在于鼓励探索，允许犯错；不要因为自己对某个领域不熟悉或者担心成绩就不敢去尝试。DKU本身就是兼具中美两国教育特点的学校，我们也应该充分利用学校的各种资源，在生活和学习中找到属于自己的平衡。也希望各位能够保持好奇，保持成长的动力与信心。