短板与长板理论

之前听说过一个木桶理论:“一个木桶能够装多少水,取决于最短的一块板”。这个理论听上去确实很有道理。在高考的时候,如果一个学生的英语只能考 20 分,那么即使其他课程都是满分,也是上不了最好的学校的。反之,如果一个学生的每门课都很好,即使他没有达到每科顶尖的水平,在填写高考志愿的时候也是会比前者能够选择得更多。因此,在高中的时候,老师们都会奉劝大家不要偏科,因为在高考的大环境下,过度的偏科确实没有太大的好处。

后来念了大学和研究生,发现在一个知识爆炸的时代,在一个人的精力实在是有限的前提下,实在是无法做到面面俱到。即使在数学专业,几乎也无法做到一个人精通数学的所有领域(当然精通本科数学课程那种程度实在是不能算)。一般来说,研究分析和研究代数的就是两拨人,这两拨人的技能点和兴趣点都不太一致。在数学界尚且如此,更不要说跨行业的精通了。就像在企业里面,很难找到一个前端,后台,设计,机器学习统统都精通的人(不是说找不到,而是非常稀缺)。在这种情况下,每个人都面临着选择,是选择做一个全栈工程师,还是一个只精通一个领域的人。

如果选择做一个什么都会做,面面俱到的人,首先就要跨领域的多学习各种东西,例如前端,后台,机器学习等等。在精力上就要像高考的时候一样做到相对均衡的分配,在每个领域都需要有所涉及。这样的好处就是什么样的活都能干,如果团队里面暂时缺少某个领域的人,这类人就可以及时补上,能够把项目顺利完成。这类人在就业的时候选择面也会广一些,因为他们什么任务都能够做。而且很多时候,在团队里面确实需要一些这样的人才。但是这类人才可能也会有一些问题,那就是精力会相对分散。毕竟研究的面广了之后,研究的深度可能就要打折扣。不过,这件事情也是因人而异的,毕竟人和人之间是不一样的。

如果选择做一个精通某个领域的人,那么他的精力就会相对集中。在同等智力条件下,他所研究的深度就会比面面俱到的人所研究得深。说句实在话,在知识爆炸的时代,即使是人工智能领域,其实也很难做到样样精通。例如,自然语言处理所使用的技巧和方法与图片处理所用的方案是有一定的区别的,在推荐系统上所使用的技术到了运维系统上可能就不能生效。在这种时候,如果企业要解决某个业务难题,无论是防止黑客攻击还是做一个智能运维系统,都会聘请一个在这些领域有过相关经验,并且在业界有一定知名度的人才来帮忙解决这个问题。一般来说,在这种时候不太可能选择一些没有相关工作经验的人来重新培养,因为一来成本太高,二来无相关工作经验的人可能也无法胜任这类工作。总之来说就是风险太大。

就普通成年人而言,一般都有着自己的工作习惯和专业技能。如果一个人的学习能力还可以,那么就可以把他已掌握的技能迁移到其他类似的领域去;但是却很难去让一个成年人进入一个他完全不了解的领域。如果进入一个完全陌生的领域,一来重新学习新的技能成本太高,二来放弃自己所掌握的技能是一件很困难的事情。所以,有的时候这个人能否做不同类型的工作就看此人是否具备技能迁移的能力了。

整体来说,做通才或者专才看的是这个人的性格和能力,每个人都需要根据自己的实际情况作出最适合自己的选择。在精力充足的情况下,可以选择多学习一些方向,掌握不同的技能点;在精力有限的情况下,不如根据自己的兴趣爱好,选择一个最擅长的领域做下去,然后在这个领域形成自己独有的竞争力。

 

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在新加坡的这五年—生活篇(二)

上一篇文章《在新加坡的这五年—生活篇》已经整体介绍了新加坡的衣食住行,本篇文章将会回顾一下个人在新加坡遇到的有趣的人和有趣的事情。

新加坡国立大学(National University of Singapore)的 PHD Research Programme 的项目是其实是专为博士生量身定做的。虽然是博士生的项目,但是在刚入学的时候其实不能够被当做博士生,基本上和国内的硕士生没啥区别。因为 PHD Research Programme 里面有一项无法避免的内容,那就是修满一定的学分,而在不同的院系有着截然不同的修课标准。就数学系的博士毕业标准而言,那就是在四年时间内修满八门课,并且博士生要把 MA 5198 这门课修完。对于刚入学的博士生来说,除了修课之外,还有一个重要的任务,那就是尽快通过 Qualify Exam,因此几乎所有的 PHD 都会选择分析,代数,计算这三门课中的两门。

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在 2010 年,当时的数学系刚刚从 S14 搬到 S17,而 S17 的只有 6-8 层已经装修好,4-5 层几乎还处于没有装修的状态。导致当时要上数学系的课程,教授和学生都必须要去 S14 的教室上课。而当年的代数课程是由 Berrick 教授负责,并且Qualify Exam 的考试又是由 Berrick 负责出题,但是 Berrick 教授给的分数一向不高 。说实话,我对代数课程其实没有太多的兴趣,总觉得代数课程过于抽象,而这门课的主要内容居然是范畴论(Category Theory)。对个人来说这门课几乎是一门绝对用不上的课程。而范畴论好比数学界的黑话,这个理论总喜欢把一个容易理解的东西用及其抽象的语言描述出来,让人摸不着头脑。和范畴论相比,什么线性代数,抽象代数都已经是非常具体,浅显易懂的课程了。虽然范畴论的内容我现在已经全部忘记,半点都想不起来,但是在课堂上我印象最深刻的就是每次上课的时候 Berrick 教授都会拿着一种饮料进入教室,而且只喝那一种口味。于是,个人后续逛超市的时候就专门去寻找了那种饮料,终于在 West Coast Plaza 里面的 FairPrice 超市看到了那款饮料,尝试了之后果然味道不错,于是后续去 FairPrice 的时候,经常都会买那款饮料来喝。

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FairPrice 能够买到的 POKKA 饮料

提到 NUS 周围的超市,远远不止 FairPrice 这一家。就拿 West Coast Plaza 附近来说,除了 FairPrice 之外,还有 Shengsiong 超市。当年住在 Block 602 的时候,就觉得就 Shengsiong 超市的价格比 FairPrice 貌似要便宜一点。而当 Kent Ridge 地铁站建好了之后,对于 NUS 的学生而言,买东西的首选已经从 West Coast Plaza 变成了 Kent Ridge 地铁站,因为地铁站的二楼和三楼有一个小的 Shopping Mall,并且二楼同样也有 FairPrice 超市。无论是从 PGPR 宿舍区还是从 UTown 出发,都能够乘坐校车 A1 或者 A2 直达 Kent Ridge 地铁站,因此除非是特别想买某个物品,否则一般来说也不太需要专门去 West Coast Plaza 那边了。

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Shengsiong 超市和 FairPrice 超市的 LOGO

其实读博士不仅仅是上课和搞科研,在此期间也会做很多助教的工作。在做助教的时候,给人印象最深刻的就是大峰哥和全知帝等人,这几人在读博期间所得到的助教成绩和学生的认可度都非常高,长期高居数学系助教排行榜的榜首。大峰哥在搞助教的时候,通常都会去 NUS 的 COOP(校园超市)购买一些打印纸,然后给学生们打印相应的课程材料,并且在考试之前都会给学生们进行详细的辅导。说到 NUS 的 COOP,无论是打印纸,笔记本,中性笔等常见的学习用具都能找到,甚至教授上课所用的教材都应有尽有。并且也会有一些 NUS 的周边礼品,包括最经典的小狮子,笔记本电脑,NUS 的文化衫等内容。对于 NUS 的学生而言,如果想要购买基础的学习用具,都可以在 NUS 的COOP 商店里面搞定。

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NUS COOP 里面出售的物品

对于大峰哥而言,除了科研和助教之外,还有其余有趣的事情。在 2014 世界杯期间,作为球迷的大峰哥经常买可乐和零食给大家,请大家在吃东西的同时一起看球。由于新加坡的酒水实在是太贵,估计大峰哥买的不算太多,只能够靠可乐来撑数量。除此之外,貌似是在 2014 年底,百事可乐举办了抽奖活动,而抽奖的内容就是收集百事可乐的瓶盖,瓶盖越多中奖概率越大,所以大峰哥经常去超市搬一些可乐回来请办公室的同学们喝。刚开始的时候大家还是有兴趣喝,但是喝了几周之后其实大家都没有什么兴趣了。有个同学听闻大峰哥在做这件事的时候,就直接打电话给超市,送了几箱百事可乐过来,最终貌似由于百事可乐的版本不对而作罢。话说回来,个人觉得还是可口可乐比百事可乐好喝一些。

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百事可乐经典款

刚到了 NUS 的时候,由于数学系刚刚搬迁,除了教室不足之外,连 PHD 的办公位都很紧张。刚开始的时候,新来的 PHD 都要通过抽签的方式来决定是否拥有办公位。由于本人的运气比较背,连续两次都没有抽中办公位,于是在 NUS 的第一个学期只好在学校里面的几个图书馆之间打转。距离 S17 最近的图书馆自然是 Science Library。图书馆里面的书并不是所有的都能够外借。而不能外借的通常来说都是由任课老师所指定的,当时正在使用的教材。除此之外,其余的书籍基本上都能够外借。NUS的图书馆除了 Science Library 之外,Central Library 和 Business Library 都是非常不错的图书馆。当年读书的时候除了在 Science Library 借过书之外,在其他 Library 也借过不少的资料。NUS 的一个特点就是在走廊,图书馆的外面拜访了不少的桌子和椅子,专门给学生们自习或者讨论问题用的。当年准备 Qualify Exam 的时候恰好是圣诞节和元旦的时候,而每次到了 Public Holiday,图书馆都会闭馆。所以在当时没有办公位的情况下,Qualify Exam 的准备工作个人就是在图书馆门口的座位上准备的。

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Science Library 的门口
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数学的 GTM 教材

 

提到博士生的生活,除了日常的搬砖和去超市购买日用品之外,经常做的事情就是组团出去吃海鲜或者火锅。而且新加坡的火锅通常来说都是自助的形式,30 新币左右就可以吃到饱。刚开始去新加坡的时候,经常和富贵等人一起去吃 West Coast Plaza 的川江号子火锅,或者在周末的时候跟陈老师去吃 Shengsiong 附近的添一点火锅。提到添一点火锅,一开始还想着经常吃撑,不过到了后面的时候基本上也就是看情况而定。在 PHD 第一年的某个假期,个人和陈老师经常中午去吃添一点火锅,一开始先吃肉和蔬菜,然后到了最后就只吃虾,于是到了晚上的时候就再也不用吃饭了。后来除了火锅之外,大伙又在 Novena 地铁站附近发现了一个海鲜自助餐,维也纳海鲜,那里整体的环境和氛围都相对偏好。无论是牛肉还是螃蟹,甚至各种饮料都是畅饮。所以,后续我们年级的 PHD 如果有啥集体活动的时候,大伙都会选择去那边吃。之后 RDD 同学来的几次,都会去维也纳海鲜吃自助,其实那里的螃蟹和龙虾整体来说还是非常不错的。

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维也纳海鲜自助

除了各种各样的自助餐之外,其实海鲜一直是新加坡的特色,而个人比较推崇的就是黑胡椒螃蟹。提到黑胡椒螃蟹,就想到司北当年从日本来新加坡旅游,个人请他在克拉码头的珍宝海鲜楼吃了一顿饭,貌似三个人花费大概在 120 SGD 左右。珍宝海鲜楼的黑胡椒螃蟹在新加坡的食物中都算得上是一流的。当年 RDD 来的时候,其实也吃过不少黑胡椒螃蟹。整体来看,黑胡椒螃蟹或者螃蟹米粉是新加坡的一大特色,来新加坡的朋友千万不要错过这几种美食。

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珍宝海鲜楼

生活都包括衣食住行,对于留学生来说不可避免的就是租房问题。当年的 PGPR 和 UTown 还没有对 PHD 们开放的时候,大伙通常来说都会在外面租房子住。一开始的时候,姜师兄帮忙在 Block 602 #11-28 租了一间房,我和陈老师共同分担房租。其实后面 RDD 来玩的时候,也会去短租一些房子。至于找房子的问题,除了通过朋友们介绍或者转租之外,当年租房子的时候个人都会去华新论坛或者狮城论坛上面找。对于学生而言,一般都在华新论坛上面逛。每当看到一个合适的房源,都会去现场看一下,跟房东聊一下,然后就签订一份协议。不过相比国内现在的租房市场来说,当年签订的协议基本上就是君子协议,一般也就按时交房租就可以了。不过一开始在 Block 602 的时候,是 760 SGD 一间房,后续涨到了 800 SGD,貌似到了后面就越来越高了。和陈老师住的时候其实也就是住了一年,个人在 Block 602 的时候换过四个室友,陈老师,XXX(我真不记得了,就住了两个月),温同学,杰爷(我居然跟杰爷住过),上将。之后房东就不让我,杰爷和上将继续住了,我和上将就申请了 PGP 的房子,就剩下杰爷找了一个 260 SGD 的床位继续住。不过杰爷后续去了美帝国之后,从 Princeton 毕业之后大概找了一个几十万 USD / Per Year 的工作,估计再也不会住 260 SGD 的床位了。没过几年,上将也去澳洲继续攻读博士学位,当年在 Block 602 住过的几位室友恐怕很难再聚集到一起了。(未完待续)

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West Coast Plaza 附近的 Block 602

 

从高考志愿谈起

高考志愿

2018年6月10日,又是一年高考刚结束的日子。每次到了这个时候,都会回想起笔者在 2005 年高考填写志愿的时候。记得当年最火的方向应该是生物工程或者生命科学一类的专业,然后有不少优秀的学生去选择了这类专业。当时貌似还有人说计算机的人才过剩,会出现过了几年人才过剩,毕业生不好找工作的情况。不过当年自己也没想那么多,就完全凭着兴趣选择了最想学的方向,也是大多数人不会选择的方向,那就是数学与应用数学专业。

一般提到数学专业,绝大多数人的反应就是:“读完之后大概只能够当老师了吧?”有的人也会说:“读了数学专业,再去金融或者计算机专业会变得容易许多。”这一类的话笔者当时确实也听了不少。不过,当年还年轻,也没想那么多事情,就一门心思的想把数学学好,做自己喜欢做得事情,也就是所谓的 Follow My Heart。

当年笔者在本科一直研究着数学,后来又在博士生阶段继续从事数学研究。在数学界学习的时候,笔者一直在学习数学相关的知识。通常来说老师只会告诉书本上的内容,包括定理和证明之类的。并没有告诉学生们这些数学知识该怎么用。这个其实也不怪老师们。毕竟大多数老师并没有工业界的工作经验,基本上都是在搞科学研究。事后回想起这些数学知识,就好比了解了一个精巧的工具箱,里面有着各种各样的工具,但是却没有人告诉笔者这些工具该如何使用,该用在什么实际场景中。所以,经常就会有人问老师:“学习那么多数学知识究竟有没有用?”

剑宗与气宗

其实,数学并不是没有用,而是对大多数人没有用。数学有没有用就看每个人对数学的掌握程度和应用程度,如果一个人只能掌握到高中的水平,那基本上也就是加减乘除这种量级了。如果一个人能够掌握微积分这种程度,那就可以从事机器学习的相关工作。通常来说,在工业界搬砖的话,如果是机器学习的面试,一般或多或少都会问到一些微积分和线性代数的知识。如果是博士生去面试投行的 quant ,还需要会概率论,随机过程等统计学知识。

从笔者在工业界工作这几年的情况来看,一般工业界能够用到的数学边界,通常来说就在泛函分析,抽象代数,微分流形,随机过程这几门课的难度,再高级一点的课程恐怕就用不上了。而数学专业的两门基础课数学分析和高等代数,在工业界可以说是无处不在。而学习数学课,通常来说就像打基础的一个过程,更像是一种修行,好比学武的修炼内功。

金庸的《笑傲江湖》里岳不群这样说:三十多年前,咱们气宗是少数,剑宗中的师伯、师叔占了大多数。再者,剑宗功夫易于速成,见效极快。大家都练十年,定是剑宗占上风;各练二十年,那是各擅胜场,难分上下;要到二十年之后,练气宗功夫的才渐渐的越来越强;到得三十年时,练剑宗功夫的便再也不能望气宗之项背了。然而要到二十余年之后,才真正分出高下,这二十余年中双方争斗之烈,可想而知。

而学习计算机的正反馈其实相对快很多,在 GitHub 上下载源码装上了环境就可以运行,就能够看到效果。而学习数学的正反馈其实慢很多,毕竟看了很多数学书也不见得马上能够投入生产环境使用,甚至可能一辈子都无法投入实际使用。但是学习数学有一个好处,那就是思考问题和分析问题的时候会把实际问题抽象出来,把实际的问题转化成以前解决过的问题,用类似的方法和技巧进行解决。

其实选择什么样的专业也跟一个人的性格有关系。有的人就喜欢那种立竿见影的效果,学习一个东西就希望能够立刻投入生产使用,能够看到有产出,希望得到正反馈;而有的人会把得到正反馈的时间延长,期待通过长时间的学习,获得一个更大的正反馈。如果是学习工科的话,通常来说做一个东西所得到的正反馈就会很快;如果是学习理科的话,得到正反馈的时间就会变得很长,甚至没有正反馈。

数学的作用

其实,并不是学数学的人就一定能够做成每一件事,能够干好每一个行业。如果是数学系的学生刚刚进入工业界,最有可能面临的情况就是短期内无法产出,没有相应的成果,毕竟在公司内部都是半年甚至三个月考核一次。数学系的人的产出在短期内估计无法与计算机系的人相比。只有当数学系的人具备了写代码的能力,并且能够独立负责一个模块,能够实现一个功能的时候,这个人的数学能力才能够发挥出来。

虽然现在是一个知识爆炸的时代,但是数学系的课程却没有发生过太大的改变。十年前的课本和现在的课本也差不了多少,估计未来也不会发生巨大的改变,最多是删减一些内容。最关键的是,数学课本上写成公理,定理,推论这类的东西是正确的,是不会被推翻的(当然课本上也有写错的时候)。十年前是正确的,现在是正确的,未来也是正确的。但是其他学科就不太一样了,技能更新太快,现在所学的技能未来很可能就没有用处了。数学从来就没有大热过,很多人根本就不会选择数学专业,也不需要主动去劝退别人,数学系的学生从来都是主动退出。从中小学开始,就有很多人被数学虐得死去活来了,也不会去做“明知山有虎,偏向虎山行”的事情。

不过,凡是热衷于干脑力劳动的人,一般都会觉得当年要是多学一点数学该有多好。在最后,摘选知乎上的一段话:https://www.zhihu.com/question/47952938/answer/375655910

虽然说计算机和金融这俩行业都不能迷信数学,即把数学在其中的地位无限拔高。但这俩行业离开了数学,就是达内培训班和清华叉院的区别,就是银行柜员和文艺复兴的区别。就冲这个区别,数学的王者地位,还是无可动摇的。