php表格怎么填写

1、php表格怎么填写，如何使用mysql命令行？

1、首先第一步就是我们要先连接数据库，只有先连接了数据库，才可以对数据库进行操作。首先打开一个cmd窗口。

2、在cmd命令行里输入mysql -uroot -proot -h127.0.0.1，这样就可以连接了。我们来看一下连接的结果。

3、使用show databases;这个命令可以显示出所有的database表以方便我们查看。

4、使用use 数据库名就可以进入我们的数据库了。成功的话就会显示Database changed。

5、当我们使用show tables就可以显示出当前数据库里全部的表格了，这个时候我们就可以对这些表进行别的操作了。

6、使用select *from 表名，就可以查看整张表格里的所有的信息，比如说我们打开的是users，所以里面会有用户名和密码的内容。

MySQL

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下公司。MySQL 最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。

MySQL是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，它分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。

由于其社区版的性能卓越，搭配 PHP 和 Apache 可组成良好的开发环境。

2、我想要做一个录入系统？

这个问题，给你一个free的推荐！

现在可无需投资完美解决，且移动端APP、微信小程序、PC端应用程序、Web网页并发实时录入、查询、导出。还可以从企业微信接入！

那就是“腾讯文档”，刚好满足你的需求。

特点是，数据录入界面可轻松设计，输出结果可以再编辑。手机、Pad、电脑随时随地记录数据。

我这两天已经开始在小组內实施，作为业务内容、问题处理、知识积累的原始数据收集手段，然后可以将数据进行处理分析，得到每个人的工作日报，ISO报表，业务关系，甚至业绩考核！

你觉着怎么样，唯一担心的是网络故障，并发处理锁死，或者后期停止服务，还有数据泄露的担忧，那可能导致公司的惩罚！

如果以前，要做的好一点，可能需要用到数据库的，现在是轻松搞定，如果能把word 和ppt 结合起来，弄个自动化报表的东东，那就个更牛逼了，不知道云端能不能支持出来，否则就需要数据下载到本地，再进行处理了。

3、软件是怎么编写的？

我一毕业在导师的推荐下去了一家做芯片的公司，做了九个月发现实在不喜欢，转了JAVA开发，做了几年，工资比当时涨了六倍不止，也算是真正的喜欢软件编程！

首先，必须认识下软件的运行环境，软件都是运行在硬件上的，而硬件通常分为CPU，内存，硬盘等等，软件无论是进行数据存储，数学计算，数据分析都需要调动硬件单元，而硬件的操作都是通过电流(高低电平)进行控制的，在计算机设计伊始，就是用0代表低电平，1代表高电平，通过0，1组成的数据序列就能控制机器的运转，而这最底层的0，1就被称为机器码！

可是我们在平时编写源码的时候不可能就用0，1进行编程，所以出现了汇编语言(拥有许多指令集)来进行控制计算机，但是汇编语言需要接触硬件的同时，编写软件代码，还是不符合软件开发的需求，所以诞生了高级编程语言，如JAVA，C，C＋＋等进行软件的开发，高级语言内部实现了对于汇编语言的调用，在编译器自动将源码编译为汇编语言，然后在运行时进一步解释为机器码进行执行，这样软件开发者就不需要关心硬件的处理，而专注于软件开发了！

回到正题，软件怎么编写？写软件就像搭建一栋建筑！（所以说码农这个词是有道理的）

1，砖石:对应软件中的代码，一个软件是通过不断的累积代码，按照某种特定的架构，实现某种功能的代码的集合，编写软件你不得不掌握至少一门编程语言，从语言的基本特性，思想，到API调用等都需要熟悉！

2，工具:对应软件中的IDE(集成开发环境)，写软件可以用一个文本就从头写到尾，但是就像你用手堆起来一座楼一样，不敢想象。工欲善其事，必先利其器！好的IDE工具能让你的开发效率得到质的提升，就像eclipse，idea之于JAVA，无法取代的便利！

3，框架:无论是盖楼还是软件编程，不可能是一盘散沙乱堆，软件开发一般遵循软件架构，合理的设计软件的架构，能让代码的稳定性，可扩展性得到大大的提升！

4，周期:做任何事情肯定是有一定的周期性的，不然容易出现烂尾，软件也一样，编写软件之前通常会评估整个开发周期，以达到最快最高效的开发！

总之，一句话:编写软件就是准备一门语言，一个IDE，想好需要实现的功能，然后别怂，就是干！

当然，现在软件开发行业最火的就是大数据，人工智能，区块链等，选择你感兴趣的行业先学一门相关的语言（JAVA，python，go等等），然后不断的联系即可！

第二个问题，怎么学编程呢？原谅我的诗兴大发！

1，兴趣你得有:软件开发还是蛮枯燥的，如果没有强烈的兴趣，很难几十年如一日的做编程！

2，天天网上走:学习软件开发就像武侠中的功夫，需要坚持不懈的学习，每天都逛逛技术论坛，学习最新的技术和思想，掌握最新的开发技巧是很有必要的，比如说github，runoob，csdn，w3cschool等等，每天都去逛逛！

3，不嫌蚊子小:很多程序员可能一开始开发的时候并不能做自己擅长的，喜欢的，而更多的做一些业务代码开发，其实，技术全部都为了业务服务的，写好业务代码才能更好的体现自己的价值！

4，最终成大牛:以JAVA为例，除了掌握语言特性，基础类型和语法，面向对象思想外，常用的API，工作中常用的框架（对象管理spring，微服务开发springboot，数据操作mybatis，数据库连接池druid，高并发io多路复用netty），多线程技术，读写分离，分库分表(mycat，sharding-jdbc等)，负载均衡(nginx)，缓存(redis，memcache)，消息中间件(kafka，ons等)，日志处理框架(ELK)，设计模式等等都应该掌握！

曾经我也对编程很迷茫，所幸经过努力走上了正轨，现在把我所学慢慢的分享，更多的技术，经验分享，敬请关注。。。

4、excel表格透视表怎么做？

如果只能学Excel中的一项功能，这项功能就是数据透视表，可见数据透视表在Excel中的地位。

数据透视表可以使用户通过简单的拖拽操作，完成复杂的数据分类汇总，可以说是Excel中最实用、最常用的功能，没有之一。

今天星爷带你见识数据透视表的十八般武艺，零基础让你轻松入门数据透视表。

NO.1 创建数据透视表

使用原始数据表进行各销售员对应各产品的销量。

根据你想要呈现的数据报表，透视一下，让你轻松“拖”出来。

看到没？

数据透视表的学习成本非常低，通过简单的拖拽就能完成数据的分类汇总。

很多新手学习数据透视表时会搞不懂字段、区域、筛选、行、列……等等这些乱七八糟的名词之间的关系。

我用一张图告诉你字段在各区域之间的对应关系。

数据透视表字段与区域之间的关系

NO.2 更改数据源

数据透视表的一个优势就是，数据源变更后进行简单的更新就可反映到数据报表中。有两种方式，第一种是数据透视表刷新：如果只是数据源中的数值进行了更新，采用刷新即可。

刷新数据透视表源数据

如果是数据源的结构或布局变更了，这时采用更改数据源的方式。

NO.3 插入计算字段

计算字段极大扩展了数据透视表的计算功能，属于神一般的存在。比如原始数据表中有一列数据为目标值，有一列数据为实际值，那么在数据透视表中可以通过计算字段输入公式=实际值/目标值，来求出汇总的达成率。

NO.4 使用切片器

这是制作动态图表的利器。

NO.5 更改值汇总依据

【值】区域是数据透视表的核心部分，通过数据透视表提供的强大数据计算功能，可以使用多种汇总方式和值显示方式来计算值字段数据。

值汇总依据，就是你要用数据透视表对原始数据中的数值进行怎样的计算，比如求和、计数还是求平均值。

NO.6 更改值显示方式

数据透视表不仅可以按照不同的方式汇总数据，它还可以按照不同的方式显示数据，从而更清晰的看出数据之间的关系和逻辑。

①总计的百分比

总计百分比含义是：每一项分类汇总的值占总计的百分比。

各项之和为100%

②父级百分比

总计的百分比关注的是个体占整体的情况，往往只有一个维度，除此之外，还可以展示局部百分比，比如求出每个销售员在各地区的销售额占比。

各小组里的项之和为100%

在Excel 2016中，数据透视表中共有14种“值显示方式”。

NO.7 更改数据透视表布局

默认生成的数据透视表布局比较呆板，有多个方面可以设置不同形式的布局。

数据透视表中有一个叫做“组合”的功能，一方面它能自动识别日期、数值等可计算的字段，然后按照给定的跨度进行组合，比如组合出按年、季度、月、日，甚至小时、分……的汇总；另一方面，也可通过手动选择的方式，将文本格式的数据按照自定义的方式进行组合，比如组合出一线城市、二线城市等等。

通过分组功能将这些不同数据类型的数据项按多种组合方式进行分组，大大增强了数据表分类汇总的延伸性，方便用户提取满足特定需求的数据子集。

NO.8 按时间维度组合

本图来自网络

NO.9 按数值组合

本图来自网络

时间维度和数值维度的组合，逻辑上都是一样的，都是基于大小进行分组组合，这两者可以成为自动组合，数据透视表还允许对文本类型进行自定义组合。

NO.10 自定义组合

还有一种组合方式叫作自定义组合，比如要组合的对象是文本字段，或者对日期进行非等距的组合。

比如：一线城市和二线城市销售情况分析

按住Ctrl键选择北京、广州、上海、深圳四个城市，然后点击“鼠标右键”选择“创建组”。接着，选中剩下的所有城市，点击“鼠标右键”→选择“创建组”，数据透视表按照我们所选定的内容进行组合。

通过这十个技巧，你掌握数据透视表了么？

5、有什么申请博士的经验值得分享？

Tim Dettmers 曾经花了很长时间研究如何申请读博，好在努力收到了回报：他收到了斯坦福大学、华盛顿大学、伦敦大学学院、卡内基梅隆大学以及纽约大学的录取通知，他目前已经在华盛顿大学读博。他这篇博客总结了如何一步一步进行博士申请，告诉你哪些重要、哪些不重要。文中讨论了目的陈述（SoP）等申请材料以及如何让这些申请材料发挥应有的作用。

本文主要讨论深度学习及自然语言处理、计算机视觉、强化学习及其他深度学习子领域的博士申请。作者默认你已经具备较强的学术背景，即可能已有一篇或多篇论文发表，与多位研究人员合作过等。本博文旨在帮助你提升申请名校博士项目的机会。

本博文将首先指出 PhD 申请中重要的东西，然后介绍申请材料以及如何看待这些材料，然后简要谈谈申请过程。主体的最后一部分围绕择校展开——哪些学校对于我来说太好或太不好？结尾处选摘 Twitter 的问答。这份 Twitter 问答将定期更新，读者可前去提问。

Twitter 问答地址：https://twitter.com/Tim_Dettmers/status/1064258559918002176

PhD Comics，图源：http://phdcomics.com/comics/archive.php?comicid=368

研究型大学录取学生最看重科研潜力：你有多大几率成为一名优秀的研究人员？

这方面的主要直接因素按重要顺序排列如下：

推荐信：德高望重的教授对你评价很高。人脉非常重要。

研究经历：之前做过成功的研究。这方面的指标包括发表的论文、是否为一作、发表论文的会议知名度。

其他间接因素如果非常突出也会有所帮助，但通常情况下，只有前两个因素——推荐信和研究经历可以帮到你。其他因素按重要程度排序如下：

本科学校：有些学校非常看重这个，其他学校不是很 care。

工作经历：有些学生之前可能在金融行业工作或受雇于谷歌、Facebook 等公司。

聪明才智：完美的 GPA、GRE 等或多或少与智力挂钩（或者至少可以说明你学习、理解速度快）。

毅力：你在遭受连续挫折、拒绝时也能振作起来。如果你曾经面临或克服过困难，可以将你的故事写进目的陈述中。

成就：在数学或 CS 比赛中拿过奖。

认可：拿过有分量的奖学金/担任有声望的组织的会员。

擅长数学或工程：开发或贡献过开源项目。写过研究代码。

家族传承：父母是教授。

推荐信

推荐信可以分为四个类别：强（Strong）、好（Good）、弱（Weak）和坏（Bad）。请注意，录取委员会在推荐信中寻找的主要内容是研究潜力的指标。本部分的主要目的是让你了解什么是好或强的推荐信，根据这些信息，或许能更容易选择推荐信作者。

坏推荐信的特征

推荐者了解你，并写下关于你的坏事。

推荐者不了解你（你学过 Ta 的课程，但 Ta 对你没印象）。

推荐信太短，仅仅说了你在课堂上表现良好。

弱推荐信的特征

推荐者仅通过课堂了解你。

推荐者较合适，但仅能写关于你课程成绩方面的事情：在课堂上做了很好的项目工作；在课堂上讨论活跃。

推荐者并没有对你的研究作出评论。

推荐者不为录取委员会所知，也不为潜在导师所知。

好推荐信的特征

录取委员会中有人知道推荐信作者。

目的陈述中提到的导师中至少有一位知道推荐者的名字和工作。

推荐者和你共同合作过研究项目。

推荐者在具体事例中赞扬你杰出的研究能力，展示你的创造力、责任心、意志力和研究技能。

推荐者写了你如何发表研究的过程。

推荐者对你不在其实验室做的研究做了评论。

强推荐信的特征

美式推荐信：成就渗透在论文中。

推荐者的英语水平很好。

目的陈述中提到的导师中至少有一位知道推荐者。

推荐者曾经做过很好的推荐（以前推荐过很优秀的学生）。

推荐者在轶事中赞扬你的杰出研究能力，展示你的创造力、责任心、意志力和研究技能。

推荐者提及你间接帮助研究的能力（工程技能、陈述技能、人际能力）并写在轶事中。

推荐者对你不在其实验室做的研究做了评论。

请注意以下几点：

轶事很重要，因为这表明推荐者真的很了解你。它们的可读性也更强，故事比清单更有趣。

推荐信不需要包含这里列出的所有项，推荐信是很复杂的。

选择推荐信的时候，选择强调不同优点的推荐信是有意义的。一篇关于研究技巧的强推荐信，关于工程技能的好推荐信（实习），以及关于课堂/项目工作表现的好推荐信是很棒的组合。这样的组合优于一封关于研究的强推荐信、一封关于研究的好推荐信，以及一篇关于研究的弱推荐信。

请参阅以下有关请求推荐信的过程，了解更多详细信息。

关于论文发表

论文作者的位置

发表的论文是研究经验和研究技能的直接证据。如果你以一作发表论文，人们将知道你做了大部分工作。如果你以二作发表论文，人们将知道你做了较多的工作（25%-50%）。如果你的名字是第三个或之后，你的贡献将大打折扣，但你可能经历了整个研究过程，并获得了大量的研究经验。如果你发表了多篇一作论文、一篇三作论文也很不错：这意味着你具备团队合作能力。

论文发表平台的知名度

如果你在知名的学术会议上发表了论文，人们将知道：（1）你的研究质量高；（2）你的研究是可信的；（3）你目前的研究技能足够在重要学术会议上发表论文；（4）你是有竞争力的，你可以在发表顶会论文的压力下保持生产力。

从潜在导师的角度考虑会有帮助：如果你有两个学生，一个已经发表了 NeurIPS 论文（A 类），一个发表了 B 类会议的论文。你将知道第一个学生可能已经在准备明年发表到 NeurIPS 的研究项目。第二个学生可能需要更多的准备，例如在发表 NeurIPS 论文前，先在一个 workshop 或至少是有竞争力的 A 类会议上发表论文。他/她有可能需要超过一年的时间来获取在 A 类会议发表论文的必要研究技能。

将学生推向 NeurIPS 可能会给导师带来很大压力，并且与已具备必要研究技能的人合作更容易。如果导师和学生之间的压力较小，那么就更容易建立强大的专业关系，这使得彼此间的合作变得更容易、更有趣。因此，潜在导师有充分的理由根据你发布论文的会议知名度进行选择。

创造力、论文被引用次数等

其它指标对申请影响不大。你的工作可能异常富有创意，但如果没有成就记录可以证明你是一名富有创造力的研究人员，那么别人可能会觉得你只是很幸运。

发表论文的重要性通常要几年后才会显现。如果你在博士申请之前不久发表论文，这意味着你的论文被引用次数不会太高。如果你的论文在短时间内被引用多次，这可能有所帮助，但这也许是运气使然，又或者是你擅长标记（marking）。通常，过去 1-3 年的论文被引用次数不能作为衡量你研究潜力的可靠指标，因此不予考虑。如果你有过去 5 年论文被引用次数的记录，这可能很不一样，但这并不适用于大部分申请人。

关于目的陈述（SoP）

对于大多数学校和机构而言，目的陈述主要用于刷掉那些不花时间打磨它的人。写作可以展示你的思考方式、你如何推荐自己的工作、如何解释事物，但它也可以显示出你懒惰、不注重细节。它还能说明你不会通过搜索范例来编写正式的文档。对于某些机构来说，SoP 很重要（例如 CMU），但 SoP 的内容对这些机构来说并没有多重要。

除了正式性之外，SoP 也是唯一可以陈述你在某些情况下表现不佳的理由的文件。例如，你可以解释读研究生过程中遇到的任何艰难困苦，或者解释为什么你在大学的某个学期/季度做得不太好。SoP 的结构应如下：

用引人注目的一段话介绍研究兴趣，使读者想要继续阅读。这是最重要的一点：如果你无法在这一段勾起读者兴趣，他们不太可能继续读下去。

你在研究生学习期间的研究经历（大约一页）。

确定将来要做什么研究。

确定你想合作的人以及原因。

（可选）在适当的情况下解释情有可原的情况。

在某些情况下，SoP 非常重要。比如你表现出「自己有良好的学术潜力（不强不弱刚刚好），但必须克服巨大的困难才能做研究」。如果你认为自己的学术潜力很强并且写下了你的困难，读你申请的人可能不会选你（privileged prick）；如果你的学术潜力很弱，读你申请的人也可能不会选你（爱抱怨的 loser）。如果你表述中认为自己的学术潜力适度，那就比较合适了（一个能够克服困难的聪明人）。例如，你的某项条件非常特殊，与入学条件不符，这时 SoP 对于解释你在这些情况下遇到的困难非常重要。

然而，披露苦难和弱点（如学习障碍和精神疾病）也可能是一把双刃剑：读你申请的人可能不会选你，也可能因为这些克服困难的经历而对你抱以同情和钦佩。如果你披露此类事实，则你的 SoP 需要非常精细化。如果你没有专业作者的反馈，请不要尝试这样做。对于一些社会上可以接受的故事，就不需要专业的反馈：从极度贫困到上大学，现在你想通过博士学位来发挥自己的潜力，这样就很容易写出一个令人信服的故事；讲述在患精神分裂症或躁郁症时遇到的困难就很难令人信服。

然而，如果你没有遇到任何困境，不要编造无关痛痒或做作的故事：「作为一名上流社会的白人男性美国公民，我从很小的时候就被我的特权所困扰，并且在这个过程中我的学业表现受到了影响。」你应该集中表述你的研究经验。

关于 GRE、TOEFL、GPA

GRE、托福考试和 GPA 通常作为筛选标准。很高的 GPA 是「智力」的良好证明，可以在推荐信和发表论文与别人相似的情况下锦上添花。但是如果 GPA 4.0，但没有发表过论文且没有好的推荐信，那么绩点再高也帮不了你，因为别人会觉得你只顾着上无用的课而不专注于科研。GRE 和托福成绩就只是筛选条件：分数可以就不会被筛掉。如果你 GRE 成绩特别好，那么它也会有点帮助，但作用远远小于漂亮的 GPA 成绩。GRE 成绩很好并没有太大影响：我被美国 top 5 计算机科学专业中的三个录取，我的 GRE 成绩 verbal 159（81％）、quantitative 163（86％）、写作 5.0（93％），托福 120/120 和 GPA 8.1/10。GPA 高于 3.5 很好，但高出多少没多大影响。不过 GPA 4.0 可能会有所帮助。

关于 CV

CV 应该列举你做过的事情，通常没有什么惊喜。履历的内容很重要，不过这取决于你之前做过什么，是无法改变的。不要试图用润色词藻或表达方式来修改 CV，这是浪费时间。只需列出你做过什么即可。

申请流程

如何让教授给你写推荐信？

你需要写两封邮件：（1）询问对方是否可以给你写一封不错的推荐信。有经验的人可能会拒绝你的请求，如果他们觉得自己无法提供好的推荐信。如果被拒了，那么问一下别人。（2）如果对方同意了，Ta 会问你推荐信要包含哪些信息。你需要向对方提供一份清单，列出你所做过的事情，写的时候尽量按照容易包装成事例的方式去写。

建议写：「在一次会议上您告诉我，再做一些工作我们就可以向 NeurIPS 投稿。接下来两周，我改进了深度网络架构，并开始写研究成果。然后 Jane 扩展了我的代码去执行了额外的任务。然后我们就有了足够的实验结果可以把研究成果提交给 NeurIPS 大会。」

不要写：「我和 Jane 在 NeurIPS 会议上发表了我们的研究。」

事例也可以来自与博士和博士后的互动：

「我和 Tom 一起开发了这个研究库，作为我们在 NeurIPS 会议上发表研究的主要框架。这个库我做了一个星期，之后 Tom 告诉我，库设计得不错，执行效果也很好。」

之后你的导师会向那个学生了解更多信息，然后按下面的方式写这件事：

「我的博士生 Tom 是一个工程能力很强的学生，他曾和 Jane 合作一个研究项目，在开始研究之前我们需要先开发一个语言建模代码库。Tom 把这个任务交给了 Jane，预计三周内完成，但是 Jane 一周就完成了。Tom 告诉我，他检查了代码后发现 Jane 的工程能力与他齐平甚至超过他，代码质量非常高，且执行速度快。Jane 的工程技能帮助该研究快速进行，因此该研究项目的进展非常顺利。Jane 将研究成果发表在了 NeurIPS 2020 大会上……」

如果你有三封推荐信都在「好」这一级甚至之上，你应该考虑让这些推荐信更多样化。拿我自己举例，我用了一篇学界推荐信、一篇工业实验室推荐信，还有一篇推荐信来自了解我的研究的老师。

目的陈述

早点开始，咨询有经验的人。如果你按照上述方法行事你应该是安全的。如果你想展示研究生时期的困难，你需要在 SoP 上花很多时间，可能 SoP 会是所有申请材料里需要花费时间最多的。

尝试在给不同大学的 SoP 中使用类似的内容。如果给每一所申请学校都「定制」SoP，会花费很多时间。我给不同学校的 SoP 中只有一章有变化，就是关于我想跟的导师那部分。

在线申请

尽早开始填写在线申请表。有的申请表非常恐怖，填写需要很多时间。尽早完成这些，你就可以集中精力对付推荐信、择校和 SoP 了。准备好钱。整个流程需要花多达 1000 美元。如果没有这么多钱，可以向亲戚朋友寻求帮助。

如何选择合适的学校？

怎么才能进名校？

许多读者可能都梦想能进斯坦福、MIT、伯克利、CMU 等名校，但这条路很难走。一些项目的竞争非常激烈。以下是我被录取的一所名校的录取统计数据，以及符合特定要求的申请者比例：

本科学校排名 Top 2：38%

Top 4：52%

Top 20: 73%

各个国家的顶级学府：84%

来自 top 3 学校的硕士：89%

至少 4 篇顶会论文：93%

至少 3 篇顶会论文+最佳教师/年轻科学家奖：98%

数据解读：每一个要求后面的百分数指符合该要求的申请者的比例。如 84% 的申请者本科阶段就读于某个国家的顶级学府/排名前 20/排名前 4/排名前 2 的学校。注意，本科就读于名校的申请者通常都会有论文发表，也有很有分量的推荐信。因此，如果你的本科学校不在前 20，即不是你们国家最好的学校，而你的顶会论文又少于 3 篇，那么你被这所学校录取的概率只有 2% 左右。

如何被名校录取？

这些统计数据并不代表你就不会被这些学校录取，而是说如果你的资历不够，就需要再花一年来巩固自己的实力。以我个人为例，我在硕士阶段延期一年去当研究实习生。如果没有这一年，我不可能被这些学校录取。如果你的梦想是被这些学校录取，那么这么做是最好的选择。即使你不想进入名校，做研究实习生的经历也是很有帮助的，比如：

科研能力提高，开始读博时会轻松一些。

检验某个 PhD 项目或研究方向（NLP vs 计算机视觉 vs 系统）是否适合你。

一份良好甚至突出的推荐信（实习时间越长越好）。

可能会发表论文。

择校

你应该申请大约 10-15 所学校。再多的话，你可能没有足够的时间打磨申请书。过少的话，可能出现没有被任何一所申请学校接收的风险。

你应该有一两所保底学校（被接收的概率大于 75%）。通常你就读过的学校可以作为不错的保底学校，因为给你写推荐信的人在这所学校应该是比较出名的。申请你被接收的概率大于 10% 的所有顶级学校。其他的学校选择那些录取率较好的学校（25-33%），你应该至少申请 3 所此类学校。这类学校通常是给你写推荐信的人与你想学习的导师有个人关系的学校。

注意，最好的导师通常不在顶级学校。在 top 20 以外的学校也能得到很好的 PhD 训练。但是，如果你考虑在学界工作，那么学校排名非常重要，你应该尽量找顶级学校的导师。

择校主要依据潜在导师。确保每所大学都有不止一个你想一起工作的导师。不要申请那些只有一个好导师的学校。如果你的导师列表很短，那么扩展自己的兴趣。例如，如果你想做深度学习和 NLP，但没有太多合适的导师，可以考虑计算机视觉或其他领域的导师。

4 年的英国 PhD VS 6 年的美国 PhD

美国的 PhD 头两年要上很多课，因为美国的 PhD 主要是为本科毕业生开设的；相反，英国的 PhD 是为已经读了一年硕士的人开设的，所以读博以后课不多。因此如果在英国念 PhD，你可以立即做研究。这算是一个不错的优势。

<美国 PhD>

为本科生开设；

需要上 1-2 年的课，课程会分散研究注意力；

获得入学资助是有保证的，即，通常能获得研究助理或助教的职位。

<英国 PhD>

为硕士生开设；

上 3-6 个月的课，从始至终都可以把注意力放在研究上；

资助可能是一个问题，通常要取决于导师。因此申请博士之前就联系潜在导师非常重要；

（多数情况下）声望较低，因此毕业后获得学术职位更难。由于明显的偏见，更难获得 oral 论文展示的机会或最佳论文奖项；

与美国的研究可能会有点脱节。美国人可能会忽略你的研究，即使你做的不错。

拥有硕士学位是不是申请博士学位的前提？

在欧洲，读本科通常需要花三年时间，你需要获得硕士学位才能开始攻读博士。而在美国和英国，读本科通常需要花四年，你可以在读完本科后马上读博。

工作经验重要吗？

如果你曾在某些知名机构（如谷歌、Facebook、麦肯锡、高盛等）工作，工作经验会比较有帮助。其他与软件工程相关的工作经验也有用，但研究经验（研究实习）更加重要。如果只有不错的工作经验而没有研究经验，那工作经验对你的申请并没有什么帮助。

如何选择导师？

查看最近的论文，寻找研究领域与自己的兴趣重合的人。不要选那些近期没有发表论文的人当导师。你不需要重复当前的研究，但你应该对导师正在做的研究感兴趣。

查一查潜在导师手下的毕业学生清单，看看这些人现在在哪。如果找不到其带出来的毕业生，那这是一个危险的信号（也可能这是一个新老师）。这是一个不错的指标，可以用来衡量你将来可能获得的指导与训练究竟有没有含金量。

导师名下是否有创业公司？带了多少学生？综合这些指标可以估计导师能在你身上花多少时间。然后根据你的研究经验判断自己需要的是一个时间较多还是较少的导师。

同一个系里是否有后备选项？有时候你和导师关系不太好的话，需要第二个导师作为备选来保护自己。

到底该不该读博？

如果以后想在学界工作，你就需要读博。

而在业界，一切由供求来调节。AI 研究员的供应将在未来几年急剧增加。如果 AI 炒作降温，需求将会减少。这种情况可能与数据科学家 2018 年面对的境况非常相似：公司只接收合格的申请者，因为供远远大于求。在这种情况下，如果你想换工作或者升职，有没有 PhD 学位差别会很大。现在可能没有 PhD 也会被雇佣，但如果你想转到另一个研究实验室可能就困难重重了，因为技能娴熟的博士很多，需求却很少。

如果 AI 炒作没有降温（不太可能），那你就算没有 PhD 也可以轻易地找工作、换工作。但需要注意的是，升职可能对你来说还是会更困难一点；而且，相比研究，你可能需要做更多的「研究工程工作」。如果你对研究工程师的职位很满意，那 PhD 对你来说可能没用。

不要仅仅为了上述理由去读博。如果你不想做研究，就不要读博。

是否要在申请之前联系导师？

对于美国的教授，不要这么做。如果申请欧洲的学校，有时候要在申请之前联系潜在导师。如果需要，最好由一个与你导师有私交的人引荐，比如你的本科或硕士论文导师。如果你不认识这种中间人，可以给导师写邮件，内容包括：

现任导师

一句话概括你过去的工作（比如，在哪里发表过研究）

你和导师可以一起做的潜在研究的四个要点，最好以「要点：一句话解释要点」的形式。

如果没有私人联系，你的潜在导师不太可能会查看或者回复你的邮件。如果没有私人联系且申请的是欧洲的大学，那你可以考虑换地方了。

如何为你的研究计划选择一个主题？

其实，研究的主题无关紧要。没有人会一板一眼地要求你去做研究计划中描述的工作。你可以根据研究主题的难易程度在不同的申请中重复使用研究主题。如果不需要在不同的申请中重写这部分内容，你就可以节省大量时间。注意：你对一个方向越熟悉，越容易想出好的研究主题。