PHD的生涯
在这个屋子住了一年半，就是感觉热了一点，比较潮湿，可能是在一楼的缘故。所以经常都在屋子里面摆放一些干燥剂，这样感觉会好一点。Type B的话比Type C多一个洗手用的小水池，价格稍微贵一点，仅此而已。两个屋子实际上没有什么太大的区别。
这个屋子也就住了两个月，是假期调整屋子的时候搬到这里的，在7楼，视野比原来的好不少，但是依旧很热，楼层太低了。在这里看完了2014年的世界杯比赛。
在Block 9和10之间，有一个休息室，里面有免费的报纸可以看。休息室的左侧是一个自习的教室，右侧是一个休闲室，休闲室里面有电视机。休息室不仅有座位，还有沙发可以用来休息。
在休息室的外面，有一个非常小的花园。
So you’ve decided to leave academia, or are perhaps just thinking about doing so. Welcome to the dark side. I made the transition a few years ago, and since then I’ve gotten a number of questions about how to do it. Hence, this article.
First of all, I’m going to assume you are looking for a technical job, and I’m also going to assume you are coming from a technical field. When I left my postdoc I focused on finding jobs in technology and in finance.
A number of people seem happy about leaving academia and doing consulting (e.g. McKinsey), but I don’t know anything so I won’t comment. Also, if your degree is in English, the best I can do is point you here.
Good news – you’ve already got a solid quantitative background. This opens up a lot of doors for you. Now you just need to focus on building up some practical skills. They are a lot easier than algebraic geometry or solid state physics, but they are necessary nonetheless.
Most jobs open to quantitative people these days involve programming, so it’s strongly beneficial for you to learn it.
To begin with, go read Software Carpentry. Right now. This document covers all the basic practicalities of dealing with code. Even if you plan to stay in academia, you should go read it, particularly if you plan to be a computational scientist. I’d differ from software carpentry in only one case: use git instead of subverson. A tutorial on git can be found here.
As far as programming languages to learn, I’d suggest Python to start with. This is because python has the excellent scientific Python and matplotlib libraries, which matlab like functionality in a language suitable for use at work. You should also learn C++ – it’s fairly widely used in quantitative jobs, particularly in finance. It’s also very common for interviewers to ask C++ questions even if the job uses another language. I found the book Practical C++ Programminghelpful, at least to reach a practical level.
Frederick Ross added this suggestion:
For C++, I have yet to find a better first book than ‘Accelerated C++’ by Koenig and Moo. Lots of good books after that, but that one is one of the few textbooks in any field that I would feel enthusiastic handing to a beginner.
The key fact to note about coding is that the goals are different in academia and out. In academia, the end product is a publication and your code needs to work only once. After the important graph/image is generated and included in latex, you are finished. Outside academia the end product is usually software and it needs to work reliably. This involves a very different coding style – for example, instead of observing garbage output and rerunning the program, your program needs to automatically detect errors and either fix them or notify the user. Learn to develop this coding style early, it will help you later on.
It’s important to learn about algorithms. One of the classic books is Introduction to Algorithms (it’s the one on my desk right now), but there are many more. Also, algorithm questions come up often on job interviews.
Frederick Ross also suggested
For algorithms, Skiena’s ‘The Algorithm Design Manual’ is a bit quicker to get up to speed than Cormen (though Cormen is gorgeous). I don’t feel as strongly about this.
Another important skill is web development, for two reasons. One is that the web is becoming a universal front end to computers. The other is that if you write a cool webapp, you can show it off to potential employers. I’d recommend learning Django, due solely to the fact that you are already going to learn Python in order to use Scipy. The free Django Book is a great place to get started.
If you don’t like Python, Ruby on Rails is another option. From what I can see, you can’t go wrong choosing either Rails or Django. The only reason I suggest Python over Ruby is that Ruby doesn’t have anything comparable to Scipy.
A lot of academics focus primarily on core concepts of computing. This is a very good idea, but you must not neglect the practical aspects.
To find a list of phone numbers in a file, a smart man writes observes that phone numbers form a regular language and writes an optimized finite state automaton in C++. A wise man knows that grep already exists, and types:
grep "[0-9]\{3\}[-]\?[0-9]\{3\}[-]\?[0-9]\{4\}" filename.txt
If I run into a smart man on a job interview, I’ll tell him to reapply when he becomes wise. Many of the hard problems in computing are already solved. In both work and job interviews, it’s very important not to reinvent the wheel.
The most accessible job to a typical physicist cum programmer goes by the job title Data Scientist. It’s also one of the more high paying jobs in technology. Probably the best way to describe the job is “be the programmer who understands regression and confidence intervals”.
Nowadays, businesses generate a lot of data. A single user browsing a website can generate 20-30 data points in a few minutes – click data, scroll data, pause data (the user paused to look at something), etc. The job of the data scientist is to look for patterns in this data and come up with useful ways of explaining it to technical and non-technical people. For example, at Styloot, I analyzed data to determine which properties of a dress are considered important by women (and used this to build a search engine for clothing).
To do this job you need to be a good programmer. You also need some basic statistics and machine learning skills. The classic introduction to machine learning is Pattern Recognition and Machine Learning, by Bishop. A basic intro to statistics is Data Analysis: A Bayesian Tutorial by Sivia and Skilling, a more advanced intro is Bayesian Data Analysis by Gelman. Of course, whatever you used in grad school is probably also sufficient.
For small data sets (2-8GB) you can write code using python and numpy, and this will cover many important applications. For larger data sets, Hadoop seems to be the standard tool. Hadoop is quite heavyweight, however, so don’t start off with it.
The starting point for learning finance is learning the basics of pricing derivatives. The classic starting point is Wilmott’s Book. Another somewhat more sophisticated book is An Introduction to the Mathematics of Financial Derivatives. The key takeaways from these books are Gaussian models, Black-Scholes, PDE models and Monte-Carlo simulation.
Interviewing at financial institutions is a skill in itself and it’s one you need to get good at. For the most part, you can expect to be asked basic programming questions, basic questions on quantitative finance, as well as brainteasers involving basic probability:
Consider the integers from [0,1000]. Suppose a particle starts at position n. At discrete instants of time t=0,1,2,…, the particle moves up or down with p=0.5. What is the probability that the particle reaches 0 before t=1000?
100 passengers have queued up to board a plane, and are lined up in the order of the seats on the plane (n=1..100). However, the first person lost his ticket and selects a random seat. The remaining passengers will occupy their assigned seat if it is available, or a random seat otherwise. What is the probability that passenger 100 sits in seat 100?
The source of hundreds of such brainteasers is Heard on the Street. In addition to giving great interview practice, many lazy/busy interviewers take questions directly from this book.
The best way to get good at interviews is to practice interviewing. I recommend that you start doing finance interviews a year or two before you graduate, just so you have some under your belt and are good at them.
In addition to general quant development and finance, there are a variety of other niches where quant Ph.D.’s do well.
If you are American, many military or other government contractors will hire you for physics and behavioral modelling. Typical jobs here might involve modelling the spread of disease, radio interference between different communication devices, cryptography or game theory. I have no firsthand experience, but I’m told these jobs are usually very stable, very bureaucratic and political, and are typically located just outside major metro areas (the sole exception being DC). One notable exception is Palantir which allegedly behaves a lot like a tech company, though a significant fraction of the engineers they hire wind up working in sales jobs.
Another niche is biostatistics. I don’t know much about it, but people with a solid stats background often wind up there.
There are also a variety of small tech companies selling specific scientific products to larger institutions. These will often be things like face recognition, LIDAR systems, sensor networks, statistical software, telecom or environmental modelling. The culture at these places varies widely – some behave like Valley startups, others act like government contractors.
First of all, don’t just send out your academic CV. Shorten it to a resume. The resume shouldn’t be more than 1-2 pages long. It should focus on your skills and what you’ve done and can do. Your education should probably be at the top, and your publications/talks should probably be last. After you’ve had 1-2 jobs, your experience should be at the top, followed by skills, followed by education, and maybe you’ll still bother to include publications. Here is my old academic CV and my current resume.
If you are looking for work in a programming job, it’s very helpful to build a portfolio. A github account with a few projects is helpful, as is a publicly visible webapp. Some interesting projects and a well populated github will get you far more callbacks than a resume. I’ve gotten quite a few job interviews without ever writing a resume, based solely on the strength of publicly visible projects.
Another important point is how to market yourself. You want to focus on the value created rather than the specific methods. As if often the case, Patrick McKenzie wrote a great blog post on this topic.
In finance, pedigree is very important. If you went to Harvard for undergrad and UCLA for your Ph.D., emphasize your Harvard degree. Signalling is the name of the game here, and a github will be less helpful than in technology.
In technology, just convince the interviewer that you are smart and can get things done. Convincing them of cultural fit is also a good thing – if you want documentation and procedure at a startup, you won’t be very happy, and neither will anyone else.
One significant tip, particularly for phone interviews – don’t go silent. Tell me what you are thinking even if it’s wrong. It’s much better to sound like you are thinking than like you’ve given up.
Apart from that, I’ll just link to good blog posts on the topic:
How to take control of your job interview
From the other side – advice given to interviewers:
My Favorite Interview Question
It’s important. I suck at it. The gist is to get out there, meet people, and try to help them out.
After posting this, I received some helpful info from Tim Hsiau. Both links look more or less spot on to me:
For networking, local meetups on topics people care about may exist. Personally, I’ve found that talking to former high school classmates was an excellent way of networking, but I guess YMMV depending on the quality of the cohort… In some ways, I think it’s a bit like dating. You have to find out where the decision makers/girls are, and then demonstrate value to get them to pay attention.
This blog might have some interesting info, although it might be aimed towards more established professionalshttp://www.socalcto.com/2009/10/visible-networking.html http://www.socalcto.com/2009/10/marketing-startups-and-networking-in.html
Just go read Patrick McKenzie’s excellent blog post about this topic. I have nothing to add.
(I’m also sick of linking to him, but his blog is great.)
Make sure you evaluate whether your workplace will be a good fit. Ask yourself – do you want to come here every day and work? If you don’t want to come to work, does the money make the job worthwhile? There is nothing wrong with chasing a $200k paycheck. But if you are doing work you dislike for the money, understand that and be aware of the tradeoffs you are making.
There is a group of people to be wary of, what I call the “desperation consultants”.
A lot of graduate students fail to find a postdoc or teaching position – perhaps as many as half. They find themselves feeling dejected, perhaps with low self esteem, and a bit desperate for some sort of work. At this point, the “desperation consultants” swoop in. These will typically be third rate consulting shops, occasionally with a name that alludes to a prestigious university or financial firm (e.g., J.T. Marlin). They will offer the dejected academic a third rate salary often using hardball negotiating tactics (e.g., “tell me your salary requirements or I’m hanging up the phone”).
Use them for interview practice. Don’t work for them.
Pretty much any serious employer will be offer well north of $100k to quant Ph.D.s who can program. (Early stage technology startups might be a bit lower, but will also offer equity.) The desperation consultants will probably be in the $60-80k neighborhood, sometimes lower. Obvious disclaimer: this number applies mainly to the NYC and SV area, and holds true for the 2008-2012 neighborhood. If you are looking for work in Texas or Nebraska, adjust downward.
Once you actually get a job, things are a bit different. In academia, half the goal is to show how smart you are. The end goal is to have a grand unified theory of whatever, which is simple, elegant and beautiful. The problems you solve should be as general as possible. Code is written to get a single graph, attach it to the paper, and submit. The end product is publications and grants.
In the outside world, the goal is to give customers something in return for money. This won’t necessarily be a testament to your genius – the customers don’t care if you use cheap tricks to avoid solving the fundamental problem. You can build Strong AI or just run a call center in India – your customers don’t care about those details, they just care about you solving their problems. Cheap hacks are just as good as grand theorems.
Much like in academia, some of the work you do will be the fun work you signed up for, and some of it will be boring grunt work. As a postdoc, I found teaching and writing papers to be boring. As a startup CTO, I find writing web scrapers and building crud apps to be similarly boring. You can’t avoid this, all you can do is change the form it takes.
One of the biggest differences between academia and industry is the ranking system. Academia is a tournament – either you make it to the top or you are nobody. Once you prove the full theorem, there is little interest in special cases. In industry there is plenty of room for B-players and there is lots of interest in yet another CRUD app or a new application of linear regression.
Further discussion on this topic can be found on Hacker News.
In particular, note eli_gottlieb’s post discussing why he doesn’t like working in industry. Definitely required reading.
Disclaimer: Links to books are affiliate links. If you click the link and buy the book, I’ll get a buck or two. You can tweak the urlparams if you want to change this. To keep myself honest, I restricted my list of books to those I either owned or borrowed myself unless otherwise noted.
有个本科读经济的学生考去地理学院读研究生，一开始根本没有老师愿意带，因为这家伙一点地理学基础都没有，一年之后，这家伙发的paper超过了所有本科地理出身的学生。然后就有地理学出身的学生向他取经，打开他的论文一看，根本学不来，因为他论文里那些经济学模型在地理系学生看来“数学程度太高深了”。那家伙暗自笑话他们：这些都是很基础的模型，我会告诉你们我是因为数学太差才从经济系转到地理系来的吗？
有个笑话。当年凯恩斯约拉姆齐喝下午茶，想跟他探讨一下经济学问题，凯恩斯说：“你是我见过的最有天赋的经济学家。”拉姆齐说：“得了吧，经济学哪有什么问题好聊，我下午要去维特根斯坦那儿跟他聊聊逻辑哲学呢。”
陆游说：“汝欲学作诗，功夫在诗外。”你在一个行当里面学到的都是招数，是行业规矩，它保证你有资格进入这个领域。但是，在这个领域你能达到多深的造诣，这是内功，内功的训练，可能往往要超出这个领域之外。所以，少林寺诸高僧抱着七十二绝技的招数啃，一人啃一门绝技，啃到头最多一人身兼十三门绝技，根本无法和番僧鸠摩智相抗衡。要身兼七十二门绝技，那就要用到内功心法，内功心法在哪呢？不在武学书里，在佛经里。
这就带来一个很严肃的问题。你想走捷径，想从最近的路登上山顶，但当你从山下出发时，根本不知道那条路最短。你看上去最短的那条路可能只是第一段比较短，再往后就非常绕了。
钱穆先生是历史学家，奠定他学术地位的两部书是《先秦诸子系年》和《刘向歆父子年谱》。他因为这两部书而从中学语文老师变成大学历史教授。别人即使可以批评他历史观，和他意见相左，但这两部书的价值没有人能够否认，因为这里体现出来的是硬功夫，是干货，在同一个领域没有人能做到他那么硬。这两部书是钱穆年轻时的作品，可是，他在将近六十岁时说了这样的话，我读了感到惊心动魄——“吾数十年孤陋穷饿，于古今学术略有所窥，其得力最深者莫如宋明儒。自问薄有一得，莫非宋明儒之所赐。”
这乍一看是谦虚得过头了：“我没有什么学问，如果一定要说有的话，也就是在宋明理学方面有点小心得。别的成绩都不算啥。”再一想是骄傲得过头了：“我在历史领域的那些成果都不重要，跟我在理学方面的研究相比，根本不值一提。”但凡了解的人都知道，钱穆在近百年来的历史学界，是数一数二的人。说出这话来，那不是骄傲是什么？
时间久了，我才慢慢体会到，钱穆先生说这话，是心平气和的，是既不谦虚也不骄傲的，是的论，是金针度人的话，只是一般人察觉不到。为什么察觉不到呢，因为一般人只看得见招数，看不见内功。你读罗素谈幸福的书，读叔本华谈智慧的书，你觉得他们谈的太到位了，但你不知道，人家平时思考的是形而上的问题，内功在那里，有了内功，比划一些招数又有何难。
你去看范文澜编的古代史，一股马列气息扑面而来，跟钱穆的古代史决然不同。别的领域就算了，比如说经济学，我也是读高鸿业入门的，后来读范里安，完全矫正过来了，中毒不深。但是像历史、文学这些领域，先入为主，中了毒再解毒，是一件相当困难的事情。比如文学史方面，袁行霈的《中国文学史》和龚鹏程的《中国文学史》相去太远。袁行霈认为唐诗是中国古代诗歌发展的一座高峰，空前绝后。龚鹏程认为，清末民初才是诗歌空前绝后的高峰。谁对谁错呢？大家都认为是唐朝是高峰，那是因为一般人看的是招数，要看内功，必然是龚鹏程说的对。
看招数，看到头也就是这个境界——你翻开奥古斯丁的《忏悔录》，看到他问上帝的那些话，然后想到张载的“天地之塞吾其体，天地之帅吾其性”——这不是很类似的想法吗？对，看招数，看到这个地步就到头了。看内功就不一样，你读《伊川击壤集》，邵雍根本没有大段大段用庄子的典故，但你读得仔细，里面分明是庄子的气味。有次我看到某领导撰写的一幅对联，就对旁边人说，这位领导肯定喜欢读《老子》。他惊讶地问我：“你怎么看出来的？该领导案头常备的一本书就是《老子》。”我说：“你看这对联里，他和‘道’相对仗的字是‘名’，这是武功家数，熟悉《老子》的人很自然就这么用了。如果他对儒家更熟悉，他更有可能拿‘天’来对仗。”
听一个人说话，并不一定能了解他的真实想法，他的真实观点可能不是他想要表达出来的（他不是三体人）。但你如果留意他说话的方式，细心的话，就能抓住他隐藏在话语背后的态度，因为他的表达方式是和思维方式相关的，而思维方式一定会影响到他的真实观点，想隐藏真实观点很容易，但想隐藏思维方式却很难。就像一个习武之人，隐藏招数很容易，但隐藏内功就太难了。
孔子说：视其所由，观其所以，察其所安，人焉廋哉？
所由、所以、所安，这些都是内功。你把招数丢掉，去看内功，这人就没有什么可以隐藏的了。但有一个前提，你的内功要比他高。
晚上无意翻到去年给杂志敲的一篇文章。原文敲了5800字，最后编辑截取了约2800字刊登于《读者 原创版》2013年第10期。想到去年离开新加坡的时候才想到自己对这个国家的历史了解甚少，于是跑去书店买了两大本《李光耀回忆录》匆匆读完。发出来权当介绍岛国吧。人生无数次告别，希望每一次都可以留下一点回声。
行进中的淡马锡
一
新加坡的国徽，是站在金叶上的一对狮虎捧着国旗的图案；蓝色的饰带上写着马来语的口号：“Majulah Singapura”(前进吧，新加坡)。这是国家格言，也是国歌的名字。相对于日本歌颂皇祚的《君之代》，法兰西的革命战歌《马赛曲》，小国寡民的狮城既然无需赞美帝王，也就无需赞美推翻帝王的革命。被殖民侵略的历史并不被刻意提起，国家的前进就成了歌颂的主旨。我所在的大学数学系毗邻亚逸拉惹高速公路(AYE)，车流昼夜不休地流淌在路上，像血液澎湃在城市的血管。无数次的晚上，我站在窗前默默想着自己的心事，耳畔回荡着城市前进的脚步。
二
初次赴新时在樟宜机场降落，刚出舱门一股夏夜的热浪便要将我吞没。待入关敲上公章，匆忙挤上接机的班车，发现机场通往市区的路旁尽是栽植的棕榈椰树、大片大片的鲜花。（后来读《李光耀回忆录》知道这是刻意为之，俨然城市递给游客的第一张名片。）灯光下的高速路面也显得整洁，除了罕有丢弃物之外却也道不出其中原委。之后听朋友说起，才想到症结所在–清晰的斑马线也能起到视觉上美化路面的作用。
“城在花园中”–狮城因绿化闻名，蓬勃生长的热带树木功不可没。在阳光灿烂雨水充沛的赤道，防止植被生长过快才是课题。街头常见的是工人站在升降台上砍去树木侧枝，或三五一伙包裹严实修剪草坪。倘有人路过，便关上电锯割草机让行人先走，运气好的时候双方互送一个微笑。
雨树是引进的树种，树冠庞大，晴时遮阳，雨时避雨。像地里长出的手掌，向天空伸出无数索取的手指。几株种在一起便有遮云蔽日的感觉，指缝中才见蓝天。此树下雨时树叶闭合收集雨水，天晴时重又张开，树下犹如重下一场小雨，因此得名。天地之间，人本渺小；即使大如雨树，也不过是上苍手上的含羞草，在阴晴交际之间玩弄些叶片开闭的把戏。
热带常见雨水，遇上暴雨伞只是心理安慰。所幸城市规划颇佳，相邻地段很多时候有可以不淋雨水的直达走法。城市很少尘土，雨水过后路面上没有脏水横流便是佐证。每年最大的环境挑战是邻国印尼山火，今年六月刚遇上十六年来最严重的一次。空气里弥漫着烟熏的味道，隔着公路不见对面的建筑。烟雾弥漫，一时有如仙境。全城都在排队购买口罩，所幸持续时间不长便恢复了往日的空气。那时出门全副武装，我不禁想起中学时在家乡小县城农村里每年烧秸秆飘来的那阵烟了。
三
治国如烹鲜，新加坡虽小却文化复杂，俨然上帝架一口小锅炖起的杂烩。国徽国旗上可窥得一斑：狮子象征狮城，老虎却是象征颇有渊源的马来亚；星月图案出自周围占多数的穆斯林，五星竟是来自红色中国的国旗。曾有人把日本文化比作洋葱，一层层剥下去寻不到核心。相比之下，新加坡更加年轻：取一些古老亚洲的传统、英美的制度、东南亚的食物，混在一起，并不打碎糅合，便有了淡马锡。
宗教与文化不可分割，寻神膜拜似乎是所有人类的共性。茫茫宇宙飘渺无定，人的力量实在渺小。于是渴望的眼睛望向天空，如同走失的孩童寻求父母的荫蔽。不同的民族把不同的宗教当做行囊全部带到这弹丸之地上生根，众神相聚犹如希腊神话中的奥林匹亚山。唐人街的佛牙寺在金制的舍利塔中供奉着佛牙，香客不断。教堂寻常可见，随便穿过几条街道就可以寻得，热情的还会用中文写上“欢迎中国朋友”。清真寺以星月圆顶为标志也并不难认。印度的神庙最为有趣，外门顶墙垣上都是花花绿绿的神像，簇拥着像是赶集。据说这是旧时的传统，贵人进庙去拜神，穷人却只能徘徊在门外，膜拜那外面的塑像。基督教是天父在上，众人平等；佛教更博爱，轮回转世，众生平等。印度整个国家现在仍然受到种姓制度的困扰，宗教上也许可以找到一些缘由。
神明喂饱饥饿的灵魂，食物喂饱饥饿的肉体。所幸在众神都能找到归宿的狮城，食物也是多种多样。除了印度飞饼、中国川菜、日韩料理、各色西餐，本地食物也颇值得尝试。鸡饭顾名思义，用鸡油、鸡汤煮饭，佐以白切鸡和青菜。高档些的会有酱油、辣酱、姜汁供选择蘸食，一般的烧腊店也会提供辣酱。据说正宗的吃法米饭需得捏成饭团，但这并不常见。沙嗲名字出于马来语Satay，意即烤肉串。是将酱汁浸过的鸡猪牛羊肉串烤熟，蘸以特制的甜辣酱，一般的店家会配上几片黄瓜去腻。叻沙则出自闽南语lat-sa，新加坡的加东叻沙是用咖喱配椰浆做汤头，佐以虾米、蛤等原料烹饪米粉。咖喱的辣味与椰浆的奶香融合在一起会产生奇妙的味觉。有的酿豆腐店提供叻沙汤，便可直接下饭。还有肉骨茶，即用猪肉猪骨配中药胡椒粉烧出来的骨头汤。马来西亚的偏中药味，新加坡的则偏胡椒味。我并不喜欢麻辣汤，却也不得不承认喝完之后确有口里留香之感。这些食物并不稀罕，有意思的倒是那些历经几代传承的店铺。许多明星来开演唱会后都会去尝试当地小吃，就连落后于时代潮流许久的我也在有名的“发起人肉骨茶”店面满墙的照片中认出了周华健、周润发、SHE……
不得不承认，狮城出名的食物除了国菜辣椒螃蟹价格稍贵，多数并不算得上山珍海味，与佛跳墙、鱼翅、燕窝之类更不可同日而语。这也许与当年下南洋求生存的移民生活艰辛并不富裕有关。他们的眼睛看不到太远，他们缺乏词汇的舌头不足以给每个阳光灿烂的地方取一个好听的名字。旧日唐人街靠牛车拉水，于是就随口命名为“牛车水”，不知内情的人简直摸不着头脑。但就是当年这群贫苦人的后代们，将新加坡这个并不受上苍恩宠的弹丸之地建设成了东南亚的一块乐土。一些政策甚至反过来影响到了大陆的改革开放。
新加坡的经济腾飞，一定程度上获益于不养懒人的养老政策。在这样的政策下，没有福利国家里那些靠生几个孩子拿政府救济金就可以衣食无忧的人群。这是双刃剑：一方面小贩中心经常可见白发苍苍走路颤抖的老人，仍然需要端盘送水为生，让人不免心存怜悯；另一方面看到现在许多西方福利国家经济的疲软，又多少觉得无可奈何。新加坡是世界上步行速度最快的国家。一些钟情于慢节奏生活的本地人移居澳洲，又有很多热爱都市生活的新移民源源不断地输送进来。人是都市的细胞，踏着世界上最快的脚步，在阳光下、彻夜不息的灯火中，推动这庞大的身躯不断前行。
“新加坡很多人都是从当年大陆东南沿海逃来的渔民的后代，没有文化，有的没法生存；大陆人是中原文化那些儒家秀才、达官贵人的后代；你们有条件比我们搞得好。”改革开放伊始，李光耀一次谈到新加坡的治理时这样对邓小平说。而对面是良久的沉默。
四
许多人都会耳闻新加坡形形色色的罚款以及那高额的罚金。本地人戏称作fine city：既指美好的城市，又可双关理解为罚款之都。形形色色的规定也是五花八门，除了街道上禁止吐痰、公共场所限制吸烟，甚至嚼口香糖也在严格禁止之列。1994年的搞笑诺贝尔心理学奖被颁给前总理李光耀，戏谑地表彰他“30年来对300万新加坡公民不管何时何地吐痰、嚼口香糖、喂鸽处罚之影响的研究”。
鞭刑是最有名的，俨然狮城的一张名片。媒体也喜欢炒作这样的案例，对于将罪犯鞭笞得皮开肉绽的古老刑罚，各方褒贬不一。实际上中学里仍旧保留着类似的体罚，犯了盗窃等严重错误的学生，会当众接受训教主任的藤条责罚。严格的管制带来了良好的治安，新国国民不管多少牢骚对于这点还是发自内心的骄傲，当然也会好意地提醒新到的游客学生：“Low crime doesn’t mean no crime.”
种族歧视和宗教问题大概是狮城最敏感的话题，稍微过线也许就会被上纲上线到无法收场。新加坡也不是美国一样标榜“言论自由”的国家，而是强调媒体需为其自身言论负责。为此外国媒体几次被法庭裁定需向国家领导人登刊道歉。
新加坡独立之初曾有海峡华人与传统华人之分：传统华人以故乡中国为心中祖国，譬如华商陈嘉庚；海峡华人以新加坡为效忠对象，譬如前总理李光耀。几代之后，如今的年轻人大概不再有谁会把遥远的中国当做祖国。为了强化国家意识，政府对爱国教育非常重视：中小学每日有升国旗仪式；国庆时滨海艺术中心有盛大的烟花展，直升机拉着巨幅国旗作空中表演，政府组屋挂满红白相间的旗帜，街道上张灯结彩，热闹不逊于过年。
新国信奉精英主义，小学二年级就开始分快慢班，学生从小就要涌入那竞争的洪流。这点倒与中国类似，也许信奉勤劳刻苦乃是华人世界的共性。譬如美国，周日只有华人超市开张营业。或者传统华人的字典里并没有那六天创造世界第七天专事休息的上帝。“当年我们在新加坡，想给小孩子请假全家去北京看奥运，小学老师担心小孩考试成绩没有批准；后来到了澳洲，只要请个假老师随手就批上两周。”一位迁居到澳洲的新加坡阿姨曾经这样跟我抱怨。
新加坡人在全世界已经是出名的勤奋，可惜近年来遇到更加卖力的中国人有时也会觉得颇有压力。跟香港一样，民众中多少掀起了一股排斥中国人的暗潮。网络论坛上常打口水仗，现实生活中偶尔也会听到争吵。这样的问题无关种族歧视，毕竟双方都是华裔，却不禁让人会憧憬生活在一个不以国籍标签他人的时代会是多么美好。
无论如何，岛国的繁荣与外劳的贡献密不可分。不管是街头劳作的他国劳工，照料老人的菲佣，还是大学聘请的外籍教授，富人区养尊处优的白人CEO……无论爱这个国家与否，他们都实实在在地为这城市的前进贡献了一份力量。
“你们都是人才，希望你们将来有机会能回去报效祖国。”你可曾试过这样的感觉，深夜挤在末班校车上，在一群为了论文或买房头痛的年轻人中，带着挣扎在底层的穷学生不见未来的忧郁，被一位中国司机当头棒喝的感觉。一瞬间又仿佛听到了幼年时才有的报效祖国的教诲。这一切竟是出自一位没有读过太多书的校车司机，多么有趣。
另一次回国候机时遇到几个归家探亲的中国工人。他们的胳膊肌肉壮实到让人羡慕，却显然不是来自健身房或体育馆；他们的脸上经历风吹雨淋，刻满异域的风霜和故事。我喜欢和这样的人聊天，他们竟会对你穷学生的身份也竖起拇指。“你们是从事什么行业的？”我小心地问道。“做建筑的，都是些新加坡人不愿意做的辛苦活儿。” 一个小伙这样回答。
他说这话的时候并无表情，但流血疼不过揭痂，或许麻木才是最深沉的哀伤。
五
初到新加坡时，我牢记自己身在异乡，张嘴必是英文。直到一次问路，碰到的老者不乐意地反问：“大家都是华人，为什么不讲中文呢？”我像一个祖国语言的叛徒，通敌行径被逮个正着。尴尬地沉默许久，心里哭笑不得。
很难想象，在同样的国度，也会有年轻人明明会说华语却故意推脱不会。因为在他们心底，英文是公司高层、政府部门的专属语言；华语却是引车卖浆之徒的象征。在小贩中心、巴沙食阁，忙碌的店主多半会来上一句新式中文：“烧肉饭加蛋，吃还是包？”（意为现场吃还是打包）像一件外国名牌所彰显的身份，抹去华语，与贩夫走卒划清界限，俨然便跻身上层社会。
几年生活，我的印象里逐渐有了两个断裂的新加坡：一个是古老中国投下的影子，是海市蜃楼的反光；另一个却时刻紧随现代社会的脚步，是日光下五彩斑斓的肥皂泡，摩登奢华到令人咋舌。
传统的新加坡保留了许多大陆也在逐渐消失的特色，初到时仿佛看到迎面走来过去的自己，未免惊讶。牛车水一带的老建筑不消说；中元节时也会有居民在组屋楼下烧纸点香供奉水果；类似土地庙的神龛并不少见，只不过里面享受香火的是东南亚的本土神祗拿督公；丧葬之事组屋楼下会有聚会与农村里的大锅饭，夜光材料的花圈列成一排夜里给出五颜六色的光……
风水市场盛行：传言狮城版图像一只螃蟹，已被煮熟的红蟹没有出路，是故政府大力开展绿化，非得变做绿蟹方能寻得生机。新币一元硬币背面乃是八角形状，又有传言说这是政府希望国民人手一只八卦。老版新币背面旗帜高过狮与虎，饰带弧度向上，像极一张哭丧脸，后来改做新版的笑脸。我不禁想到八大山人的“哭之笑之”了。当然这些都只是传言，政府断然否认。城市却是在这样的悲喜交加中，似乎有风水神灵庇佑，从英国殖民地到日据昭南岛，从马来西亚弃州走向了今天的现代化独立国家。
大二那年，我为了住学校宿舍也曾参加华乐团学葫芦丝。一天指导老师带我们出去登台表演，我只得在台上装腔作势不敢发声糊弄了半晌。后来谢幕才知道这是庄氏宗族的集体活动，由氏族内富裕的长辈出资组织的定期亲戚聚会。有时还会给宗族里学业优秀的年轻后生发放奖学金。抬眼望去，聚会厅堂上挂满牌匾，仔细辨读都是各地庄氏宗族送来的贺词。有印尼宗族，也有马来西亚、香港、台湾宗族。华人区里唯独没有大陆，我心里觉得缺失般的遗憾，便不再理会牌匾。之后的活动是众人回答长辈出的灯谜，答对了便有小小的礼品，为了热闹我们一群外客也获准参加。灯谜多是不太难的汉语文字游戏，老者显然对自己所出题目颇为得意。宗族内的年轻人能说中文却并不精通，最后礼物多数落入了我们一群中国学生的囊中。我想倘若旧日的狮城发问，年轻的狮城多半也会支支吾吾回答不上的吧。
这便是两面的新加坡，年轻的一半经济腾飞欣欣向荣，是以西方社会为蓝本建成的高阁。麦当劳店里随套餐送一只简单的Hello Kitty玩偶便能吸引大堆顾客排队，甚至印尼烧芭的烟霾天也不能阻挡众人的热情。更不消说电子产品如iphone首发时的盛况了。这是物质充盈的都市，只需看周末家庭主妇们开着车去超市满载而归，只需看乌节路的奢侈品店、机场的免税店，只需看圣诞节时满大街满商场黑压压的人群……
莲花形的博物馆、号称世界第一的摩天轮、船型宾馆顶层的空中泳池、奢侈的水上LV店……这一切的奢华似乎都在宣告着年轻的新加坡在拔河中业已获胜。城市像日夜不息的盛宴，进化的肌体上每一个细胞每一寸肌肤都是新的。但不要忘了，年老的新加坡也许并不在意。他藏匿于那些殖民时期的老建筑中，在北纬一度的天空下晴天晒着太阳，雨天迎着雨水，和他几百年来一直所做的没有半点区别。
六
2007年末，我在北京机场送机处将厚厚的冬衣脱给父母，不忘抹去几滴初次出远门的泪水，便匆忙登机一路向南。几个小时后初识的狮城以它夏夜的气温给了我一个热情的拥抱。记得那时航空发动机造成的耳鸣尚未过去，但依然可以听清前面入关的女生好意提醒我咽口水以对抗耳鸣。
时间飞逝总会归于原点，没想到告别也是在同样的地点和同样的晚上。黑暗本是可以诉说心事的对象，无奈机场里灯火通明。今年的一天，匆忙处理完事务的我离境经吉隆坡转机归国，并踏上未来去北美继续学业的道路。北美大陆虽辽阔却故人不多，这小小的岛上终究有我热爱的亚洲食物、熟悉的地方、五年多生活的回忆和我会思念的人们。夜色中靠着机窗，我想多看看这土地和这土地上的灯光，在脑海留下万家灯火的影像权作告别。无奈岛国实在太小，波音飞机刚起飞便进入海面领空。仿佛它是一座行进中的城市，并没有太久的过去，也就无需太多的怀念。可见的只是过往航船的灯火点亮的粼粼波光。我索性闭上眼睛开始神游，不一会儿机身降落已然到了邻国首都吉隆坡，睁开眼我才明白新加坡似乎真的已经过去了。
咏怀古迹 其一
杜甫
支离东北风尘际，飘泊西南天地间。
三峡楼台淹日月，五溪衣服共云山。
羯胡事主终无赖，词客哀时且未还。
庾信平生最萧瑟，暮年诗赋动江关。
说起“咏怀古迹”，很多人都只知道“群山万壑赴荆门，生长明妃尚有村。一去紫台连朔漠，独留青冢向黄昏。画图省识春风面，环佩空归夜月魂。千载琵琶作胡语，分明怨恨曲中论。”因为这首诗是我们高中时期学的，而且也正是因为它优美的词藻和婉转的曲调打动了我们，特别是最后一句“千载琵琶作胡语，分明怨恨曲中论”，短短几字就点破了昭君心中的苦闷和无奈之情，人们似乎能从那久远的琵琶声中，听到她那无穷的怨恨。
其实咏怀古迹一共有五首，分别描述了庾信、宋玉、昭君、刘备和诸葛亮五位历史人物，诗中体现出了杜甫本人对这五位历史人物的文章学问、心性品德、伟绩功勋的赞赏，并表达了他这些历史人物凄凉的身世、壮志未酬的人生深切的同情，其实最主要的是借他人之事以舒自己情怀，抒发自己仕途失意、颠沛流离的身世之感和忧国忧民的壮烈情怀。
对于咏怀古迹五首，我起初知道的也仅仅是第三首而已，知道“庾信平生最萧瑟，暮年诗赋动江关”这一句是不久前在张益唐的纪录片中看到的，他说这是他最喜欢的一句唐诗，其实我能明白他为什么会喜欢这一句，因为这句正是他的人生写照。
说起张益唐，这个上半年在数学界崛起的“新星”因为在最古老的数学猜想之一“孪生素数猜想”方面做出了突出的贡献而一夜成名。也许在去年这个时候百度“张益唐”可能没什么关于他的新闻，可是现在再去百度的话，就可以看到许许多多关于他的新闻，不管是生平介绍还是成功轨迹都可以查到。
我想对于张益唐，有一点必须强调，他很伟大，当然做出了非常优秀的成果是他伟大性的一个体现，最主要的是他的隐士行为为很多人所津津乐道，甚至有人评价他是“扫地僧横扫武林”，其实我觉得这一点都不为过，他可以算得上是数学武林中的扫地僧，多年的沉寂和磨练方换回了今日的荣誉。正如它的朋友所说：He deserve it!
诗词的主人公庾信本是南北朝时期的大诗人，他在南朝时经历了梁朝的侯景叛乱，逃往江陵，辅佐元帝。后奉命出使，被北朝质留，虽然在西魏和北周都受到礼遇，位望通显，却因不得自由，可以说他的一生都很悲凉，在他晚年写了一曲《哀江南赋》，这是他对梁朝灭亡和哀叹个人身世的感叹，他以独特的格局陈述梁朝的成败兴亡、梁朝的腐朽无能，侯景之乱和江陵之祸的前因后果。文字真实、凄惋而深刻。其格律严整而略带疏放，文笔流畅而亲切感人， 并如实地记录了历史的真相，有“赋史”之称。
“日暮途远，人间何世？将军一去，大树飘零；壮士不还，寒风萧瑟。荆璧睨柱，受连城而见欺；载书横阶，捧珠盘而不定。钟仪君子，入就南冠之囚；季孙行人，留守西河之馆。申包胥之顿地，碎之以首；蔡威公之泪尽，加之以血。钓台移柳，非玉关之可望；华亭鹤唳，岂河桥之可闻？”
“且夫天道回旋，生民赖焉。余烈祖于西晋，始流播于东川。洎余身而七叶，又遭时而北迁。提挈老幼，关河累年。死生契阔，不可问天。况复零落将尽，灵光岿然！日穷于纪，岁将复始。逼切危虑，端忧暮齿。践长乐之神皋，望宣平之贵里。渭水贯于天门，骊山回于地市。幕府大将军之爱客，丞相平津侯之待士。见钟鼎于金张，闻弦歌于许史。岂知灞陵夜猎，犹是故时将军；咸阳布衣，非独思归王子！”
整篇赋酣畅淋漓，写的感人肺腑，基本上体现出庾信晚年写这篇赋时的悲壮情怀。
可以说庾信是个极具才华的文学家，只可惜深受命运摆弄，将他放在了错误的位置上，一生凄凉，不得自由。回到张益唐，他之所以引用这句诗，是因为这首诗也有他的内心写照，张1955年出身，现在快60岁了，在数学届，一个人如果过了45岁还做不出惊人的成果，那么他一生也算是过完了，很少有人在暮年做出极佳的东西。
张在成名之前只是个美国新罕布什尔大学的讲师，近60岁还只是个大学讲师可以是在数学界混的很差、地位很低，可是他原本是个大器，只是在以前被误导走了一条弯路而与成功失之交臂，换回的是几十年的苦苦煎熬和痴痴等待。他现在虽然一夜成名，在人生“暮年”完成了质的飞跃，各大荣誉接踵而至，可是又有多少人能去回想他这几十年的煎熬？回想他如何面对青灯残卷苦苦守候？
看着他的视频，我非常感动，从他的谈吐中可以看出他是个淡泊名利、谦虚高贵的人，也自然能明白他为什么能面对自己喜欢的数学，奋力钻研几十年。即便是现在他所需要的也不过是个安静、可以让他静心做数学的地方。
这些年我走过了一段很不平坦、甚至可以说极其崎岖的路，经历了很多艰辛和苦涩，领略到了世态炎凉的滋味，失败了很多次，终究没尝到成功的甜头。我不知道我这样的人生会持续多久？我也不知道我的人生是否会一直萧瑟？与一些人打交道让我失去了对世人的信心，我看到太多的人心丑陋和勾心斗角，为什么人世间有这么多痛苦？为什么人世间有这么多不完满？为什么人们在逐渐丧失本性，开始变得贪婪、好胜、甚至恶心？
我不知道这种丑陋是否会逐渐消除？我也不知道我是否会被同化、变得跟他们一样贪婪？为什么我就找不到一块净土，做自己喜欢的事，安安静静地生活？
也许哪一天等我达到了张益唐的高度我自然就会明白这些事，可是这一天会来临吗？
突然想想觉得“庾信平生最萧瑟，暮年诗赋动江关”也是件幸福的事。
2013年12月17日有感
附录：
甄嬛传：
民兵葛二蛋：国产片，黄勃，高虎。
士兵突击：
狄仁杰系列：
神探狄仁杰1: 使团惊魂，蓝衫记，滴血雄鹰
神探狄仁杰2：关河疑影，血色江州
神探狄仁杰3：黑衣社，漕渠魅影
神探狄仁杰4：金银奇案
燕双鹰系列：李元芳始终霸气。
英雄
猎鹰1949
飞虎神鹰
孤岛猎鹰
爱情公寓第一部：
爱情公寓第二部：
爱情公寓第三部：
爱情公寓第四部：
重案六组第一部：
重案六组第二部：
重案六组第三部：
重案六组第四部：
笑傲江湖：李亚鹏版本。
笑傲江湖最新版：东方不败是女人（雷人滚滚版本）。
新三国演义
新水浒传
武林外传
潜伏
法网狙击：港片
潜行狙击：香港片，30集
神枪狙击：香港片，25集
法外风云：香港片，32集
一号皇庭系列：
一号皇庭第一部－第五部：欧阳震华，苏永康，王菲等等。
一号皇庭第二部：里面有王菲，看了很久，竟然没有认出来。
一号皇庭第三部：
一号皇庭第四部：
一号皇庭第五部：
法政先锋系列：
法证先锋第一部
法证先锋第二部
法证先锋第三部
笑看风云：郑伊健，郑少秋等。
神雕侠侣：古天乐，李若彤。
天龙八部：黄日华版本
倚天屠龙记：苏有朋版本
黄飞鸿与十三姨：
香帅传奇
家有仙妻：40集
海派甜心：台湾偶像剧，14集
神探夏洛克第一季： 3集
神探夏洛克第二季： 3集
神探夏洛克第三季： 3集
破产姐妹第一季：
破产姐妹第二季：
The Vampire Diaries：
吸血鬼日记第一季
吸血鬼日记第二季
吸血鬼日记第三季
吸血鬼日记第四季
名侦探柯南电视版
名侦探柯南剧场版 1 计时引爆摩天楼
名侦探柯南剧场版 2 第十四个目标
名侦探柯南剧场版 3 世纪末的魔术师
名侦探柯南剧场版 4 瞳孔中的暗杀者
名侦探柯南剧场版 5 往天国的倒计时
名侦探柯南剧场版 6 贝克街的亡灵
名侦探柯南剧场版 7 迷宫的十字路口
名侦探柯南剧场版 8 银翼的魔术师
名侦探柯南剧场版 9 水平线上的阴谋
名侦探柯南剧场版 10 侦探们的镇魂歌
名侦探柯南剧场版 11 绀碧之棺
名侦探柯南剧场版 12 颤栗的乐谱
名侦探柯南剧场版 13 漆黑的追踪者
名侦探柯南剧场版 14 天空的遇难船
名侦探柯南剧场版 15 沉默的15分钟
名侦探柯南剧场版 16 第十一个前锋
名侦探柯南剧场版 17 远海的侦探
城市猎人：韩剧，20集
继承者们：韩剧，20集
By this point in the semester, I have given two exams in my Calculus class and one in my Real Analysis class. Grading is always a pain, but I have struggled much more recently with what to say as I hand out the exams. Giving statistics on the exam might be helpful for students so they can see how they stand with respect to the rest of the class. But is that really important? Isn’t it more important that the student only know how they did, and perhaps how they can improve? I really don’t know the answer to this question. I used to never give statistics on the exam. If my students asked, I would say that averages and medians were not a great way to summarize their performance, and that they should really only worry about their own performance. But I have recently caved, mostly because I realized I was one of the few people who did not give any stats on the overall class performance, and the students were sort of expecting it. After a couple of awkward incidents this semester, I’m considering going back to my “no stats” policy.
The first thing to think about is why would you want to know how everyone else did? Especially if the professor doesn’t curve, and so the performance of others will not affect your own individual performance. So what does it matter if you were the only A, or one of the many A’s? But of course, it matters. Everyone wants to feel like they’re doing better than average, so they want to know the average. The paradox here is that there have to be people below the average! I remember telling my Calculus students, on their first exam, that the median was an 89. I was congratulating them, because as a class they performed well. But as soon as I explained (to the few who didn’t know) that the median was the cut-off between the top 50% and the bottom 50%, a lot of them looked very concerned. They realized that 50% of them had gotten an 89 or less. So somehow, this makes the people who didn’t get an A feel worse, and at the same time it makes the people who did feel less special. So my attempt to congratulate and praise kind of backfired.
And then we have the problem of what that praise does to the students’ performance later. For example, the average and median on the second exam were a lot worse. And I know in part it was because the material got harder (the material always gets harder), but I wonder if maybe they got a bit complacent and overconfident, and decided to blow off this exam. Of course, I have no way to prove this, and because I had done it for the first exam, I gave them the stats for the second. One student asked for more information, like what was the spread of the grades. This is a good statistical question, but I don’t like to give the highest and lowest scores, since then I make the student with the lowest score feel really bad. I gave the highest score, because I decided no one would mind, and then the student with the highest score came up to me and said that that made them a little uncomfortable. I didn’t say any names or indicate that they had been the student with the highest score, but then I realized that their friends could probably figure it out, and I guess that’s something that people are not always comfortable with sharing.
This reminds me a bit of my Real Analysis exam, where the median was an A-. I wanted to share that with the class because the exam wasn’t easy, Real Analysis is not easy, and I wanted to congratulate them on their accomplishment. But again, my mistake was in forgetting that there were still people who had not done very well, and thus I was essentially making them feel very bad about themselves. I am also not sure if this improved morale in the class, since an A in Analysis, which would normally be exciting, now didn’t seem like such a hard thing to attain and thus was made less special.
Of course, it could be much worse. When I was in college, my Linear Algebra prof liked to hand out exams in descending order. So if your name was called first, you knew you had the best grade in the class. As names were called, you got increasingly worried. Whoever was called last had to do the long walk of shame to the front of the class to pick up their exam, which we all knew was the worst. I was called first only once, and I was very pleased with myself, so I guess the method did improve my self-esteem. I’m not sure this method helped anyone in the bottom half, though. In any case, I believe that this would be illegal due to FERPA rules, so it’s not even something to consider.
All of this is a long way to say that I’m considering not giving any statistical feedback on the exam. Maybe just focus on common mistakes and things to work on for the final exam, and perhaps I could take a bit more time on each exam and write personalized feedback on the exam instead. I do tell everyone who got less than a 70 to come talk to me during office hours, so that’s another place to give feedback and comments or suggestions on a student’s individual performance. It is tempting to praise a class that did well, but it’s possible that I’m doing that more to stroke my own ego (look how great a teacher I am!) than to improve their morale. Each one of them knows how they’re doing, and I think now that that should be enough.
How about you, dear readers? How much feedback do you give to the class as a whole on their performance in an exam? Have you had uncomfortable situations stemming from this? Do you have suggestions for how to praise the students without making others feel bad? Please share your thoughts in the comments section below.
– See more at: http://blogs.ams.org/phdplus/2013/11/17/the-exam-feedback-conundrum/#sthash.mQsafZxP.dpuf
[回复本文][原帖] 发信人: WAMozart(含泪微笑的天使), 信区: PhD 标 题: 博士这条船 发信站: 饮水思源 (2012年12月17日15:50:49 星期一) 一。前言 原先我是准备等到毕业的那一天，痛痛快快地哭过了之后，一口气写掉这篇文章的。其实一直在零散时间打腹稿，差不多已经煲熟了。刚才有同样读博士读得凄凄惨惨切切的师兄 表示期待，于是一横心决定现在就写了。何况，早点让更多还没上博士这条船的弟妹们看 到，提醒他们读博要谨慎谨慎再谨慎，能多挽救一个像我们哥俩这样不是读博的料的孩子 ，也好。 文章原先是分八篇发表的，现整理为一整篇，每一部分加上原先的标题。 有几点要说明的： 1.或许有人嫌太长了不想看，或许我的观点片面甚至偏激，或许我的经历太特殊而不具备 代表性。但是无论如何，请点进来看的每一位想要读博士的朋友，还包括尚未高考的小朋 友和他们的爸妈们，切记，在做出选择之前做一下人格测试/职业倾向测试等等，至少没有 坏处。职业倾向测试会给出比较细致的职业类型建议，会大大减少选择专业的盲目性。至 少，对于有明显偏科倾向的孩子来说，不要在文理科之间站错队。为什么从读博士扯到高 考选专业呢？因为对于有些专业来说，不读到博士几乎就等于没读，比如我们生物专业， 如果读到硕士毕业，只能每天背个包挨个实验室敲门推销试剂，或者在流水线上做质检， 在可口可乐之类勉强与生物擦个边的公司给博士打下手。要想做研发，土博士都没人理你 ，海龟博士铺天盖地的。所以选择有些专业就意味着除非转行，否则一定要从一而终，读 到博士才能在本专业内做点有意义的事情。 要特别强调的一点是“隐性偏科”。像我这种在高中阶段已经表现出偏科倾向的孩子，其 实从成绩来看并不算明显偏科。但那是我基本不花时间在语文和英语上，而咬着牙狠命拼 数学的结果。另外得益于上海的高考政策，我高二已经放弃物理了，选了半文半理的化学 。背点东西什么的，对我来说从来就是轻松愉快的事情，而逻辑推理是要了命的。这种孩 子其实内心很明白自己到底是属于文科还是理科世界的，至少能清楚地感受到自己到底是 对史地生还是数理化更有兴趣，学起来更轻松。 简单说下我上错理科这条船，继而又上了博士这条小艇，沉浮于学术苦海这一故事的起因 ：高中的时候，家长和老师都希望我选理科，理由是男生嘛，理科拼一拼还是很不错的（ 确实高考数学被我拼到了138），不要学文科，以后没饭吃。我高考前还是上个世纪末，网 络刚刚进入人们的生活，那时候高中生上哪里去找几个走过大学的人去听听他们的故事呢 ，又怎么知道还有各种测试性格、思维方式和职业倾向的科学测试呢？现在的孩子们要利 用好你们拿起手机就能拥有的这些宝贵资源啊！而我的性格真的决定了我的命运，我不够 有魄力，缺乏那种豁出去了一定要执着于自己的梦想的气概。其实如果我从知道音乐学院 作曲指挥系需要考钢琴那一刻开始，两年时间内狠命练钢琴，同时凑活着读点书，钢琴肯 定可以过关，高考分数绝对也能达到音乐学院那点分数线了。 虽然说在这个现实的社会中，吃饱饭确实是第一要务，吃饱了饭才能做好自己热爱的事情 。而搞纯正的文科或艺术类专业，除非成为同行中的佼佼者，确实很难挣大钱。但我就不 信一个人如果能够从事自己真正热爱而且擅长的事情，因此不仅仅为了一家人能吃饱饭去 工作，而是为了让自己的灵魂不至于枯死、为了让自己和其他人的生命持续发光、为了让 周围的人拥有shinning eyes（请搜索Classical Music and Shinning Eyes，美国一位指 挥家一段20分钟的讲座视频，其中提到他所认为的成功便是如此），那么，不管他读什么 专业，我就不信他会找不到工作，我就不信他会饿死！尽管可能太天真，太理想主义，我 还是觉得，比挣大钱更重要的是发挥出一个人天赐的价值，遵从其内心深处的理想，能够 从事一份不存在上下班概念，不给加班工资也乐意继续工作而不以之为“加班”的事业。 而只有这样的事业，才真正称得上是事业，而不仅仅是职业。他或许会因此而活得不那么 光鲜，或许买不起豪宅开不起豪车，但他会是世界上最幸福的那一小群人——人生理想和 职业理想能够重合——之一。 而世界上最大的悲剧，除了“你未来的丈母娘站在你面前而你只能喊阿姨”，便是，不得 不把上帝赐予自己的天赋打包藏起来，把梦想掩埋起来，用自己的短处去跟一群强者争一 口饭吃。然后只能在业余时间偷偷拿出自己的梦想来把玩一下，以免自己的灵魂凋零。楼 主便不幸是这么个悲剧人物。并且已经一把年纪了，不再有年轻的资本，能豪迈地呐喊， 去你的permanent head damage，老子不干了，老子要实现自己的理想。都而立之年了，棱 角磨平了，梦想的光芒也穿不透打包盒了，生存的压力和对安稳的渴求已经压倒了一切。 认命了。 2. 公认地，化学和生物是所有专业中读博士最苦逼的专业。所以一个生物学博士生的血泪 史，尤其还包括一段在大洋彼岸一个指鹿为马偷梁换柱暗度陈仓装腔作势无中生有咆哮如 雷喷吐唾沫诸项技能无所不精的极品手下做学术民工的生涯，已经达到苦逼的极致了。我 所能有把握说到位的，也仅限于生物专业。何况行文之中无论如何不可能完全排除个人的 情感因素，一定会有夸张的成分，只是绝不会无中生有。其他专业的朋友们，不要把本文 太当真，参考参考就行，还是多听听自己专业前辈们的说法。但从另一个方面来说，不管 什么专业的博士，有一些要求是相通的。下文中会详细展开。 3. 对于真正适合读博士做科研并且真心热爱科研的人，什么都拦不住的。本文能够拦住的 ，一定是相当不适合上这条船的人。其实你们像我一样，会在其他领域发挥自己的才能， 没必要硬着头皮上船，走进下船前流着热泪劝弟妹的历史循环。对介于此两极之间的中间 派，读博无妨，不过别想着在高校和科研院所做研究了。现实点，去企业做研发吧，或者 像我这样，有文字和英语方面特长的，打个擦边球，在本专业范围内从事文字工作。做理 论研究是投入产出比最低的工作，在相当一部分专业是如此。因为中间派的人生理想并不 是扔下家庭没日没夜地泡实验室，所以，在有年收益率将近5%的债券什么的可供选择的情 况下，何必把钱存银行呢？所以，在不误读我的文章的前提下，我不担心乱写一气会给弟 妹们带来不利的影响。至少至少，给大家打打预防针，上船前多做点切合实际的准备，总 没错呢。 二.读完博士能够干什么 实际上这个问题问出来，有点亵渎“博士”这个词的本真涵义。Philosophy degree的本意 应当是授予拥有相当智慧（注意，知识和技能都只是“智慧”的子集）的人的最高学位， 因为philo和sophy这两个来源于希腊语的词根本意分别是“爱”和“智慧”。在西方国家 ，花白头发的博士生并不罕见，而这类无止境地追求自身更高精神境界的勇士才最配被授 予荣耀的博士学位。或者说，读博士的目的应当不仅仅局限于为了找份更有技术含量报酬 更高的工作。实际上如果我真的如愿去音乐学院读博士，我不会仅仅问“博士毕业之后能 做什么”，我更看重的是学习的过程会为我这如同空气和水一样重要的爱好（实在不仅仅 是一种爱好）带来什么样的benefit，会让我的一生拥有怎样一个精神境界和视野，会给我 的后代，给整个人类社会留下点什么无价的财富。可惜的是，在大学无异于职业技能培训 所的中国，绝大部分博士生，包括现在上了生物学博士这条船的我，对于博士学业的意义 ，只能问出这样一个问题：毕业之后我能干什么？ 毕竟我们的国情不同于西方发达国家，生存的压力对于绝大多数中国人来说是压倒一切的 。生存问题得不到一个足够强有力的保证，谁都不会去考虑更高层次的需求，包括对什么 事物的热爱。我有个在美国读过硕士的朋友告诉我，他的室友有个绝对强大的老爸，财产 足够他坐吃一辈子而不空，但是他就是不读大学，而是做了一个快乐的厨师。而我在美国 做学术民工时所见到的美国学生，包括来自一些发达国家的学生，基本上家境都比较殷实 ，另外一方面在美国博士毕业之后的收入通常来说并不比硕士乃至本科毕业的高太多。所 以那些欧美国家的学生，基本都是在一种不着急毕业了挣钱的情况下，怀揣着对学术由衷 的热爱，把科研当成爱好来做的。既然是爱好，就不大可能以牺牲睡眠，必要的recreati on and social time，以及最重要的健康，这样的代价，去谋求更上一层楼。所以通常来 说天黑之后老外实验室基本都关灯了，如果没关灯的话在里面埋头苦干的基本上是来自中 国、印度等第三世界国家的学生，再就是晚上在黑灯瞎火的地方只要不张嘴绝对隐形的那 种老黑——美国本土并不出产黑到这种程度的老黑…… 而也只有把科研当成爱好而不只是 任务或者通向未来的一个台阶，才有可能真正做得好科研。做任何一件有挑战性的事情， 由衷的热爱都是绝对必须的先决条件。否则，普通人绝无可能面对无穷无尽的困难而依然 保持足够强大的动力。 所以我们来回答当前我们国家国情下的这个问题吧：博士毕业之后能干什么？ 其实大家都知道，无非以下这么几条路。其中涉及到的详情，我只能说生物医药领域的， 其它领域的，请各个领域的朋友们补充。 出国做博士后。作为学位，博士到顶了，可是之后还有圣斗士，壮士，烈士。博士毕业之 后还有不少人去企业，而做完博士后的人留在基础研究领域的可能性则更高一些。基础研 究领域包括高校和科研院所，也不排除一些特别强大的医药和生命科学类企业中的上游研 究。但这种研究在西方国家比较常见，在国内还是凤毛麟角——国内能够做点像样研究的 企业都不多，从数量上说占多数的都是些倒买倒卖试剂的皮包公司，大家都知道的……所 以做完博士后，基本上就要把整个人生献给科学事业了。当然也有少数不得志的，一辈子 做博士后，那点工资也够养家糊口…… 这条路适合真心热爱做科研，生命中没有什么爱好能够压倒科研，为了科研可以牺 牲很多东西乃至包括家庭的那些人。正是这些人为全人类的进步提供了最大的动力，他们 的自我牺牲值得崇敬。只是，绝大部分人是达不到这一境界的。 2. 直接留在高校和科研院所。因为没有博士后经历，即使是国外名校博士毕业回到国内 ，也得爬几年才有可能爬到副教授职位（二三流大学不用提了，那是养老和玩女学生的所 在，读博士就是为了去二三流大学玩女学生的可以不用看下去了）。国内博士毕业的，即 使是名校比如咱交大，要想直接留在一流大学或者去一流科研院所，那对不起，只能从食 物链的最底层开始爬。我们实验室几位近几年博士毕业的青椒，包括两位交大毕业的，只 能从讲师开始干起。跟我们学生做几乎同样强度的实验，晚上和周末经常加班干活（对学 生来说是常态，生物实验不像写电脑程序，有些实验扔下来休息一天可能就报废了得从头 开始重新做起），还要负责实验室琐碎的事情，还要给本科生上课。就这样累死累活，每 个月到手才4000。当我知道这一事实的时候我简直忍不住要爆粗口了，要知道现在上海的 公交司机每个月到手都能有4000！交大本科毕业起薪都能有三四千，工作到正常博士毕业 的岁数七八千总有了。吭哧吭哧读到博士毕业，在高校里做了个听起来很不错的老师，收 入只能跟开公交的持平？去二三流大学收入会高很多，因为人家求贤若渴，而一流大学根 本不怕没人来。即使爬到食物链的上层（需要有国外访学经历、领导过一定级别以上的课 题、发表过一定数量和质量的论文，才有资格去竞争晋升的名额），做了教授，据说在咱 生物学领域做基础研究的（也就是没有很多来自企业的横向课题，而是主要靠国家的经费 生存的），算上正常额度的灰色收入（不能说太细了，但这种“正常额度”内的还算是很 厚道的了，而且对低到令人发指的工资来说简直是必须的），每月收入也就刚过万。这就 是悲惨的现实。诸君莫怪很多教授搞三产，捞“超过正常额度”的外快，这实在并不是道 德败坏到溃烂，而是为生存压力所迫——教授的尊严何在，应有的体面生活何在？ 3. 去企业。国内目前一般的生物医药行业企业，刨去那些倒买倒卖试剂的皮包公司，给博 士的待遇都要比高校讲师高得多。起薪就翻个倍达到8000左右，很快可以过万。至于皮包 公司，小庙也容不下胖和尚，总不能让博士去推销试剂咯。但生物学博士去企业的这个收 入，跟其它很多专业的比起来，实在是太寒碜了。做实验最辛苦，毕业难度名列前茅，毕 业后收入在博士中几乎垫底（可以跟文科博士抱团痛哭了），这就是生物学博士被称为失 足青年的原因。不过好歹月收入万把块，如果配偶收入也还可以，在上海是勉强可以生存 下去了。就整个博士群体而言，在国内工作的待遇也还是偏低的。 4. 其它零碎的出路。比如我今后的去向，做本专业英文SCI杂志的编辑，或者去果壳网之 类的科普网站/杂志写科普文章。后者倒是我的兴趣和长处之所在，据说待遇也还可以。或 者创业。不过本专业创业的难度是极大的。比如做药的话，要知道一个药从实验室开始研 究到最后能获准上市至少十年，而且在实验室或临床实验的某个阶段被砍掉的概率至少在 七八成。没有哪个创业者能够承担这样的成本和风险。做试剂的话稍微好点，但要搞出自 己拥有专利的试剂谈何容易，大部分还是落得个倒买倒卖的下场，走入同质化低价竞争的 死胡同。所以除非博士阶段做出过惊天地泣鬼神的原创性成果，而且很快就可以产业化， 自己在生物医药领域创业几乎是无法生存下去的。 5. 转行。好吧，可是如果毕业之后转行的话，为啥要读博士？不过到了山穷水尽的地步， 走这条路总比饿死好点吧。。。。。。。 三。怎样的人适合读博士？ 回答这个非常宽泛的问题前，请允许我讲个我自己的故事。 记得2005年初，我在选择本科毕业论文导师（通常也就是研究生阶段的导师）时，从我大 三起带我做PRP的老教授向李老师推荐我，说这孩子对科学有非常纯真的热情和兴趣，思路 活跃有灵感，就收了他吧。李老师刚归国，原本不想招太多人，但在德高望重的老教授面 前还是答应了。读研前两年，我也确实没辜负老教授的期望，甚至李老师送我出国交流前 还表示希望把我培养成他的接班人。后来发生的转折，我的老朋友们都知道，先按下不表 。我要说的便是那“热情，兴趣和灵感”。确实，在我刚涉足科研领域时，这三个词放在 我身上，我是不用谦虚的。大二暑假里我就从“鸽子每胎生两个一定是一雌一雄”的传言 中，结合专业课上学到的皮毛知识，萌生了自己立项做PRP(participate in research pr ogram)的想法。于是我扣开老教授的办公室门说明想法，他同意给我指导，但项目由我自 己申请。获批三千块经费后，我跑上图去查文献，拉拢了几个同学，靠在我寝室的床上把 整个宏伟的蓝图描绘得天花乱坠（就跟现在那些创业公司骗风险基金似的=。=）。然后在 老生物楼（现在的本科生物理实验楼）一间实验室堆放废旧仪器的角落里，打扫干净建立 了自己的实验室。瓶瓶罐罐和基本的仪器设备是从各个实验室化缘而来的，要用稍微高端 点的仪器就要跑上跑下借用。鸽子呢，正好学校里就有，用经费换了超市购物券打点好管 鸽子的大爷，就可以去抓几只鸽子，拿几只鸽子蛋。再买了点最便宜的试剂，几个人就开 始干活了。2006年交大110周年校庆征文，我以此段经历为材料写的《老生物楼309，我的 科研之梦开始的地方》获得一等奖。特等奖获得者全是老者，而我是一等奖中唯一的学生 。那篇文章确实是我饱含热泪写出来的，因为写作的时候老生物楼已经在施工改造了，那 亲手拼凑起来的小角落，已经与那只从我们手中逃脱而弄得满屋子“鸽”飞蛋打的鸽子一 样，成为了永远的回忆。 当时我是学院历史上第一个自己申请PRP课题的，跟绝大部分做PRP的同学不同——他们基 本上是去为师兄师姐们刷瓶子装枪头混报告的。后来我自己也带过PRP本科生，试着让他做 实验，才知道为什么会这样：教他做比自己做更累，而关键是他做出来的数据不敢用啊， 用了能发论文能毕业吗？生物学实验是门手艺活…… PRP那两年中我们自己动手把论文上的文字变成手艺活，艰难也可想而知。不过我们都乐在 其中。这其实是最本真的科研——完全由纯真的好奇心驱动，不受任何诸如考核、毕业等 要求和标准的污染，没有任何功利性目的。每个周末我们当中的上海人不回家，泡在实验 室，是自觉自愿的。当时我跟我妈说，我觉得就算在实验室里扫地的时候也很开心。可惜 的是，这种纯真的状态在我去美国做学术民工之后就一去不复返了。然而，当年我的热情 ，兴趣，灵感，莫非是虚假的？绝不是！现在我恍然大悟，破灭的并不是我的兴趣、灵感 和热情，而是科研本应有的纯真的，不带功利性目的的环境。当然，如果没有那段血泪民 工史，我的这些财富还不至于这么快这么彻底地化为泡影。 长长的故事讲完了……就是希望那些觉得自己对科研很有兴趣或者被老师这样夸赞的，对 科研殿堂充满美好憧憬的弟妹们，要多长一个心眼，要看看自己是不是拥有我接下来要说 的这些资质。这些才是科研工作者真正必需的。我把读博士等同于做科研了，因为不管毕 业之后怎样，读的过程中每个人必然要自己做科研。当然我只能描述生物医药类（或许可 以旁通到化学化工类）研究的情况，其它学科的，作作参考就好。 1.极强的自制力。因为极少有人会从骨子里热爱做科研，胜过喜爱花前月下饕餮大餐环游 世界以及一觉睡到中午•﹏• 所以没日没夜没周末缺假期（实验学科的博士生 暑假能有一两周假期就不错了，还得看老鼠的脸色），在实验室埋头苦干，必须有极强的 自我约束力。靠老板管是没用的，如果处于老板不在就乐翻天的状态，基本上也就只能混 毕业了。 2.狭窄的兴趣和有限的社会活动。经常要进城看音乐会？每天晚上要陪女朋友？得了吧。 在实验学科读博士，过的绝不可能是正常人过的日子。除非你禀赋惊人又运气好到爆，否 则想天一黑就离开实验室该干嘛干嘛，在中国是行不通的。因为这里有博士毕业必在SCI杂 志发表一定数量和质量论文的规定。也就是说。虽然科学研究的本质就是探索未知世界， 未知世界的面目不可能在几年前就确定，但一个博士生在四到六年的时间内必须把未知世 界探索到一定的广度和深度并且取得一定质和量的成果。翻译一下，就是必须做到一定量 的实验，以保证去掉必然会存在的“此路不通”之后剩下的都还够。再说得形象点，就好 比把一个猎人赶进从没人进去过的原始森林，规定他几天后出来必须带多少大小以上的禽 畜，至少总共多少公斤。现在知道为什么中国人论文造假层出不穷了吧？知道为什么纽约 大学动物房的耗子们被淹死之后自然科学界的博士们纷纷转帖向这些要延期毕业了的同行 们默哀了吧？所以，如果不愿冒造假被抓的风险，又没有惊人的禀赋和好到爆的运气可以 用idea击败审稿人（这样也还是必须做实验的），那就用工作量堆呗。 3.说得不好听点，要有点geek。比如什么呢？比如我做学术民工时的那个老板，每天午饭 就用微波炉热份冷冻垃圾食品，拿在手里满实验室转悠，逮着谁做实验不够好就骂；每天 半夜两三点回家早上八九点来实验室，周末晚一两个小时来同样时间走；一坐在实验台前 就快乐得哼小曲儿，回到家除了睡觉吃饭就是偶尔看电视（自己告诉我们的，还很骄傲地 说他老婆非常好把所有的事都包了）。这个太极品了？那说说我现在的老板吧，他说他就 是觉得坐在办公室里才安心了，幸福了，回到家就无聊得要死，呆不住。他也是两个孩子 的父亲。是不是跟大部分人“老婆孩子热炕头，神马来着就老酒”（是这样说的吗，记不 起“神马来着”是神马了-_-#）这么点追求不一样？为全人类作出巨大贡献的正是这样一 些geek，然而实在是奇怪了点。而但凡科研做得非常出色的博士生，除了刚才提到过两次 的特殊情况，多少也有点geek味。或者，至少能在这段时间内看起来像geek。 4. 家里有一定的财力，女朋友不很物质（或男朋友是大款），没被催着结婚。第一条是保 证博士生熬白了头发终于毕业开始挣钱时，爸妈还不等着他供养，最好还已经准备好了房 子，免得博士生还得工作好几年到快要四十岁了才能结婚。后两条是保证博士生能有比较 稳定的感情，因为有时候被耗子虐得想跳楼，心爱的人会是最温暖的慰藉（~~o(>_<)o~~） 。或者，干脆搞基得了…… 5.脸皮要厚，心脏要坚强。被老板骂得狗血喷头实属正常，实验一次成功可以马上去买彩 票了。漫漫五年左右的岁月，没这两条属性怎么行？没有也得练出来！ 6. 不要往上比，要往下比。高中同学聚会，当年考试分数被自己永远秒杀的傻不拉几只会 踢球的哥们，带着娇妻抱着宝宝开着宝马，饭桌上充斥着育儿经，股票基金，年终奖，IP O等等话题。此时，兜里只有几百块钱孓然一身来赴宴的博士生，须秉持“不该看的不看， 不该听的不听，不该吃的赶紧多捞几口”的原则，在心中默念“我毕竟比华联生活中心卖 鸡蛋灌饼的幸福多了”。。。。。。 前几天遇到一个人，是交大一位学霸的亲戚，聊了一会，对这一段又有了新的思路 先说这个学霸的故事：82还是83年生人，交大航空航天还是机动学院（那个亲戚说不清楚 ）硕博连读毕业，就在交大留下，拿到副教授待遇，去了美国做博后。父母都只有初中文 化水平，但孩子从小读书不用父母管，总是自觉完成所有作业，成绩始终拔尖，初高中经 常数学满分（初中在区重点学校一会处于班级中游一会流窜到前几名一会又跌回中游的掩 面路过）。从本科到博士年年拿很牛的奖学金，论文发到手软。出国前导师给他二十万让 他写本书，在很短的时间内就写完了。到博士毕业也没谈过恋爱，一毕业人家给介绍了个 某省高考状元，在海外博士毕业的妹子（一般男人听到这样的妹子都腿软，不敢要啊）， 很快结婚一起去美国了。 故事讲完了。仰视得脖子已经骨折，惭愧得已经挖地洞挖到地下十八层了。 这样天资聪颖而意志力极强的人，天生就是汉白玉，当然是极其罕见，属于最适合读博士 搞科研的极小一部分人。而比较适合读博士搞科研的那一大类人，也在一定程度上具有他 身上的可贵品质。除了上篇中写到的，还有以下几点： 1.强大的逻辑思维能力。那位学霸数学经常拿满分，不光是靠拼命用功就能做到的。一些 拼命到不要命但逻辑思维能力毕竟没有出类拔萃的女生，数学经常考得到95分但很难拿到 满分。物理也一样。学霸的逻辑思维能力是他学到这个境界的必要条件之一。像我这种高 等数学课从不拉下一节，作业从来都自己试图完成，但几乎什么都没搞懂过然后毫无悬念 地挂在高树上了的人，就是吃了神药每天24小时学习，在他这个专业都未必能博士毕业。 换过来，要他像我这样三天打鱼两天晒网地准备了两个礼拜就拿到GRE作文5.5，估计让他 去英语系每天24小时学习几年他也做不到。我当时看到题目想了一分钟就开始不停地写， 一小时写了几屏幕大约两千多英文词。因为根据我常年观察，除非是极品天才，人的语言 文字能力（与形象思维关系不小）和逻辑思维能力极难两全。人的天赋一部分是由大脑结 构决定的，这里面又有一部分是由基因决定的，扔不掉，也拿不来。当然也有后天因素， 但像我这样一直努力学数学却从来没学好过，从未感受到过数理学科任何一丁点美的，读 理工科博士可以，但从入学起就扔掉以后搞科研的念头吧！干脆地、彻底地，啪地一下把 那个气球戳破掉。别像我似的，两年前（读博士的第三年）还跟导师说我想毕业后去美国 做博后，他莞尔一笑，你生活在火星上吗？ 人对自己有个清醒的，准确的，客观的认识，由此规划自己的人生道路，扬长避短，是很 关键的。 那么，对所有的专业来说逻辑思维能力都很重要吗？文科我不敢说，但听说也需要相当程 度的逻辑思维能力。当然不是狭义地指数理方面那种线性的思维能力，具体也说不太清楚 ，请文科的朋友来补充。理工科方面，大家知道，生物学是最偏文科的一门。尤其本科时 候学的那些东西，生物化学，遗传学，分子生物学，免疫学，发育生物学等等，没有一门 需要用到比四则运算更加复杂的数学。对不起，四则运算只是算术，还不是数学。。。。 。算术之外说穿了都是文科那种要背的东西，在背的基础上再去融会贯通。即使到了硕博 士搞科研阶段，如果不是搞生物信息学、生物工程等少数分支，就算在Nature上发文章， 最高级的数学也只是用到方差计算等一些最基础的概率与统计而已。而且我相信至少在近 几十年内，生命科学不可能发展成一门以数学为主要工具的，模型化的，线性的自然科学 。因为生命现象和活动的随机性、复杂性和动态特性太强，数学工具用来描述这些现象和 活动，至少以目前数学的发展水平来看，是达不到足够的准确度的。 就是这样一门不能再“文科”一点的理工科，搞研究缺乏逻辑思维能力还是不行。比如， 我每次组会上拿出来的ppt，老板的评语总是“像散文”，在美国时的导师的评语是“像小 说”，那已经是我尽量简洁表达的产物了。我绞尽脑汁学人家的样弄出来的图表，总是连 我自己都看不下去。但对于逻辑思维能力强的人来说，表达实验结果天然地就是用图表比 较爽，要他们用文字描述清楚反而得费不少功夫。所以大家都觉得写论文比做实验痛苦， 写完中文还得翻译成英文更痛苦。唯有我觉得直接用英文写论文好轻松，不开夜车两天足 够搞定一篇SC。只是我写出来的论文还是像文学作品，现场感描述得很生动而缺少逻辑性 。我更主要的问题是得费好大的功夫折腾出一些勉强算是实验结果的东西，才够我写一次 文章。可是对于理工科研究生来说，没有做出质和量都在一定档次以上的实验结果，你写 个啥？写文章再轻松有个啥用？再比如，设计实验思路，我觉得自己一步步走得已经很逻 辑了，老板的评语是“顺序都不对，你不知道做这个实验之前必须先做哪几个实验，出现 了问题应该按照什么样的顺序去找问题”，而这种正确的顺序我怎么都学不到位，因为我 根本就不擅长那种一步步推导的线性思维。 设计实验不行，trouble shooting不行，表述结果也不行，光会写文学作品那还读个啥理 工科博士？即使动手能力强做得好实验有什么用？生物学实验本身都是民工也能做得好的 ，只要培训足够长的时间。而博士的价值在于把握研究方向，设计实验思路，trouble sh ooting，以及销售自己的成果。除非导师每一个实验步骤都给你设计好，每一个结果会给 你检查，你只需要像机器人一样干活，否则逻辑思维能力差的人即使再努力也绝对不可能 成为一个优秀的理工科博士生，继而在科研领域做出大的成就。逻辑思维能力特别差的， 像我这种，甚至可能遭遇生存危机，绝非危言耸听。好在我毕业后还有本专业文字工作的 饭碗可以端端，可以让我扬眉吐气地实现自己的价值，否则简直是绝望了。我都不知道我 高考的时候“理智地”报了理工科中最偏文科的生物学，到底是幸运还是不幸。或许如果 我报了数学、计算机、机械动力这一类我小宇宙爆发也还是理解不能的天书学科，大二的 时候就会因为挂科太多而被劝退，或许我就横下一条心去学音乐了，整个人生道路就完全 不同了。祸兮，福兮？现在想这些也没用了，到了一定的岁数渐渐就信命了，就淡定地接 受上帝的安排了。 就是希望让尽可能多的人知道，只要你学理科，逻辑思维能力一定要好，否则就现实一点 早点工作算了。已经读博士了的能下船就下船，下不了的就早作毕业后尽快逃离学术圈的 准备，别弄到太被动了。 2.有极清晰并且得到严格执行的（阶段性）人生目标。 上文提到的学霸，快30岁了博士毕业才初恋然后很快结婚，是不是跟“正常人”不大一样 ？如果不是取向异常，那就是阶段性人生目标非常清晰而且得到严格执行。我妈有个同事 的儿子也是这样，读博士阶段坚决不谈恋爱。追求他的姑娘其实不少，据说不乏非常优秀 的。但他就是铁了心这几年要过苦行僧一样的生活。学业当然是完成得非常漂亮。等到毕 业，就娶了一位苦苦等了他很多年的姑娘，几乎都没经过恋爱阶段。在他读博士期间这位 姑娘多次表白，他很简单地回答，你愿意等就等，不愿意拉倒……我估计啊，有一些姑娘 就此不再相信爱情了，或者就变成啦啦了…… 这样执行人生目标，或许有点残忍。然而不得不承认，最能做得成大事情的恰恰有不少是 这种理性得可怕的人。 读博士最理想的状态，确实是不要有爱好，不要有很多朋友，不要谈恋爱，成天像个机器 人泡在实验室或者图书馆。某位教授的原话如此，而且我觉得他说得很到位。这可不是为 了考研几个月不打DOTA那么简单，这可是在昔日同窗纷纷踏入婚姻殿堂的几年中，一直要 忍受孤苦伶仃的滋味啊。如果一位男博士的女朋友，能够在这样一种情况下：大部分的晚 上要等到男朋友干完了活十点十一点甚至更晚才能见个面抱一抱，大部分周末都没法拉他 出去逛一逛吃个饭买点衣服，最需要他的时候他正戴着手套在虐待耗子（或者被耗子虐待 ）连电话都没法听短信都没法及时回，又穷得连送她一根最便宜的施华洛世奇项链都要咬 咬牙，就这样陪他一起走过了这么多年的话……那么恭喜这位博士生，他要么是找到了一 位也是没日没夜泡实验室的同行，一生中每天都可以回到家继续讨论学术问题；要么是找 到了一位打着灯笼也找不着的好姑娘，恋爱的时候在这种情况下都不离不弃，结了婚还有 什么能拆散这一对！ 暂时写到这里，留待日后补充 四。怎样读博士 老规矩，我在这里所能谈论的只能是生物医药领域的科研情况（还不包括生物信息学这种 dry work，双手不沾鲜血的孩纸们），顶多能够延伸到化学化工这一类同为劳动密集型学 科的失足青年专业。但是这些劳动密集型专业博士的读法，稀释一下之后多少也能用于其 它专业吧。不管做什么事情，如果你决心把它做好，做到自己的极致，把自己的价值发挥 到极致，而不只是走个过场踏个台阶拿块敲门砖，那你就必须从一百分的天赋、精力、热 情和毅力中拿出一百二十分来，不是么？ 1.从入学那一刻起就牢记，你是SB，你是渣渣，你什么都不是。 在短短几个月内出色地完成了本科毕业论文，得到了“优”的评价，甚至发表在了SCI杂志 上，所以你很牛？是的，在本科生当中你很牛。可是当太阳又一次升起之后，现在你是博 士（硕士）生了。你的参照系底部从你家那幢楼的底层上升到了金茂54层的凯悦大酒店大 堂，并且住在87层行政层的那些顶级大牛也在同一个参照系里面。并不因为你年轻，你缺 乏经验，你偶尔疏忽会犯错，你就可以花光了口袋里的资本而继续赖在酒店里，你会被直 接从窗口扔出去。学术研究的现状，尤其在中国，就是这样残酷：做不好实验，发不了论 文，你就滚蛋，没人会救你。你不再可以只把自己跟你家隔壁的小明乃至楼下那双颊还泛 着红晕的阿芳去美滋滋地比。不管你是谁，你有什么历史，你在有影响力的杂志上发了论 文，名字在第一位，才有人鸟你。否则你房间里的被子还得自己叠，给钱都没服务生睬你 。当然这是指学术圈至少中上游流域的情况。如果你希望毕业之后做一条下游的鱼，戴一 顶教授的高帽子，成天拉一帮人吃吃喝喝搞一些名字很漂亮其实就是一包草的“课题”， 养两三个学生成天在实验室打DOTA发中文核心期刊综述（不用做实验，零打碎敲摘抄别人 的论文就可以凑出一篇。据说有些二三流大学博士毕业就真是不需要英文SCI，搞个中文核 心就可以，或者只要求发英文SCI而不限影响因子，那印出来只能当草纸用的英文SCI杂志 也确实是有的），或者你就是这样一位教授的DOTA学生，那你就不必那么谦虚了。可是， 有点志向的人们，你们愿意做这样一种腐烂得恶臭的鱼？ 你以为你在本科阶段就已经有了满脑袋的灵感，好像比老板的还多，所以你很了不起？等 你读到了博士，发现自己本科阶段苦读文献坚持操练实验技术终于掌握了的“复杂技能” 不过是博士们每天干一直干到要吐的routine job，发现自己引以为傲地写成了一本书那么 厚的毕业论文里面没有一个字可以发表到影响因子10分以上的SCI杂志上，你就知道，原来 本科时候的自己就是SB，就是渣渣。站在一个小圆圈的边界上，你不知道大圆圈可以有多 大，所以现在我告诉你，你的小圆圈什么都不是。这要比你自己过几年才终于发现这一事 实，要好得多。 我本科做毕业论文之前带一帮人做PRP的时候，自我感觉是最好的。我简直就是一个导师。 我在动手做第一个实验之前就靠在寝室床上把宏伟蓝图描绘得让在下面听的几个同班同学 一愣一愣的。那时候上个厕所都会产生新的灵感。我觉得自己牛逼到了迪拜塔顶了。结果 玩了一年多的鸽子和鸽子蛋，练就了以后当家下厨杀鸡的本事，却没能把文章发到哪怕是 中文核心期刊上。连个确定的结果都没拿到，因为有个跑PCR的技术“难关”，尝试了各种 方法，包括偷用我本科毕业论文导师买的顶级的罗氏Taq酶，跑一次PCR，8个样品就花掉1 000多块，还是攻克不了。几年后我知道PCR只是比装枪头略微高级一点点的基础技能，要 用到的时候五十个样品一字排开呼啦啦地跑，而且在生物公司里为客户做检测的大专文化 程度技术员，做PCR比我们这些博士生牛多了。本科的时候这样自认为牛X不要紧，成了博 士生之后，尤其是头一两年中，还这样那就惨了。以为老板的想法也没什么牛的，好像还 是自己上厕所的时候迸发出来的灵感更有可能做出大文章？你还不知道没有足够的文献积 累，没有在这潭泥浆中摸爬滚打好几年，你迸发出来的灵感确实有可能做成了大文章而你 导师的想法做到一半就死了，但这种概率，我觉得不比我们全都要在几天之后分解成游离 原子和分子状态的概率来得大。你吃个饭迸发出十个灵感，激动得要死，被老板嘲笑得无 地自容，你很愤怒。但老板只提出了一个想法，两年后师兄把它发到了Nature上，而你的 十个想法没有一个能够做下去的。你傻眼了？ 所以，切记，当你开始学术生涯的时候，扔掉你本科时候热得烫手的GPA和牛X闪闪的论文 ，从零开始，跟着你的导师慢慢学。前提是你的导师确实是有学术水平的。如果不幸撞上 了一个不学无术只会喝酒骗钱的，又没法转导师了，怎么办？我的导师说得好，教科书和 论文（当然不包括中文论文和印出来只能当草纸用的英文SCI）是最好的老师，在他们面前 人人平等。如果有一篇论文一本教科书写的东西我自己也不懂，那我也是它的学生。所以 只有一类人可以不鸟我这一段长篇大论，那就是禀赋异于常人，并且敢于跟老板拍桌子说 ，我不鸟你的idea，但你还是要给我经费做实验的牛人。 2. 你是木头人，你是机器人。 读了博士，夸张点讲，你就不是人。人都有七情六欲，人都喜欢睡懒觉，人都喜欢吃好吃 的，人都喜欢扔下工作去做自己喜欢的事情。如果你工作了，你抑制自己这些本能的动力 或许来自于绩效考评，来自于下个月的零花钱额度，来自于老板那双贼溜溜的眼睛。可是 大部分博导并不会像企业老板那样对你严加看管，或者即使管你，毕竟跟劳务聘用关系基 础上的约束力不是同一个等级的。那读博士的时候你要强制自己尽量远离这些本能，就只 能靠前面两篇文章所说的极强的自制力等品质。 不要抱着侥幸心理，觉得我就玩这几天，耽误几天的实验，没事。读博士最理想的状态是 你的脑袋里始终充满了学术那些事，从睁开眼睛到睡着都这样，那你才能保持对学术最高 程度的敏感性。先不说有些实验在有些步骤上一旦停下来就算彻底报废了所以你必须每天 守在实验室。就是有些可以在某个步骤停下来然后过几天重新启动的实验，你的敏感性降 低了，你做实验的手感减弱了，你的脑袋里还残留着度假期间的欢愉，心时常从实验室飘 到那美丽的沙滩，那你不把实验搞砸了就算撞大运了。所以读博士期间，能不回家就不回 家，能不旅游就不旅游，能不腐败就不腐败，能不逛街就不逛街。君不见我们实验室漂亮 的师妹们，几年来买衣服都是利用实验间隙上淘宝，进城逛个商场早已成了奢望。上海同 学最好周末就别回去孝敬父母了，前几年我经常就是这样的，三个礼拜一个月回一次家。 不要觉得博士学制有四年，然后还可以延期两年，好像时间非常宽裕。我很快就要进入第 六个年头了（扣除在美国交换的一年），博士资格面试的情境还恍如昨日呢。 博士毕业了做科研，如果能混到个PI的位置，不要以为自己爬到食物链顶端了就可以休闲 养生了。高处不胜寒啊。你在跟全世界的同行竞争杂志上那两三页纸的位置，那个位置就 是你和你学生们的命根子。在美国，系里公用的共聚焦激光显微镜只要10美元一小时，一 个楼层就有两台所以几乎任何时间都可以去用，你在国内是400人民币一小时加200开机费 ；人家只要在晚上八点前把DNA样品放到楼下一个窗口，贴上自己实验室的条形码，第二天 一早就有测序结果发到你的邮箱，你在国内要打电话联系皮包公司来取样然后过几天才拿 到结果；人家一幢楼里从早到晚不间断地有学术报告，诺贝尔奖获得者来做个讲座根本就 是家常便饭，去听报告经常还有免费的食物供应，你在国内来一个老外教授就像过节了似 的；人家凭一个学生ID可以想下什么文献就下什么文献，你在国内要下一些文献只能找在 海外的师兄帮忙，隔了时差给你发过来；人家跑完胶在凝胶成像仪上按个按钮，直接在旁 边的打印机上把图打印出来，看到好的文献在电脑上按个按钮，直接在大堂里的打印机上 免费彩色打印，人家的实验记录本是活页的装订得像时尚杂志一样漂亮，而你在国内实验 室那台像蜗牛一样慢的打印机没墨了还得打电话让外地口音的大妈来换墨盒；人家一个系 十个实验室就有四位秘书和一位主管秘书全职服务，大到申报和报销经费小到个人要订个 机票都帮你办了，实验室订工作午餐自己垫付了把收据交给秘书一小时之后就能拿回现金 ，你在国内一个课题结题要由一位青椒带动几乎全体博士生像四大里面突击搞审计那样折 腾，然后一天跑个四五趟财务处去欣赏窗口里面那张长满麻子像铁板一样硬的脸，有时候 还要长途跋涉到市区里面去欣赏另外一些面孔。以上这些“人家”都是我亲眼所见，亲手 所做。可正如上文所说，你在金茂凯悦酒店里，不因为任何理由而会有人对你施恩。所以 你要在中国读博士，要在中国做PI，很多方面要比在国外辛苦得多。但你是木头人，是机 器人，你不知道辛苦，不懂得艰难，不理解辛酸，不需要休息，你唯一的任务就是埋头苦 干。 如果你的人生哲学并不是事业至上，并不是不计一切地投身于工作甚至连付出健康的代价 都在所不惜，那就至少不要做科研梦了吧。博士还是可以读，但委屈一下自己，在这几年 中不要做自己了。或者，如果你觉得自己真正的事业并不在你的专业你的工作上，那也一 样。实际上每个人人都会为了自己所认定的事业而付出他所能付出的全部心血、精力，时 间和代价。比如我有时候会因为躺下去之后突然闪现写作灵感而半夜里起来，查找多资料 来写一篇关于音乐或者别的什么的长文（虽然通常是又臭又长，事后自己也不要看）。但 我现在不会为了做科研而这样了。如果你的情况跟我相似，那就不要硬逼着自己走学术道 路了，你真心不适合。事业并不仅仅包括那份供你养家糊口的工作，事实上仅仅以养家糊 口，名利双收，拓展人脉以及晋升职位为目的的工作根本谈不上是事业(career)，那只是 职业(job)。事业必须是没有上下班的界限，没有退休的概念，少了它你的灵魂就会枯竭的 那块玉石。你的事业在别处，那就现实一点，尽量混个毕业找份工作，去支持自己一辈子 的事业吧！ 要想读好博士，光把自己当成渣渣，并且成功变身木头人机器人，还不够。那两条我个人 觉得最基础，但还有一些Tips也很重要。 1.做实验要高度专心。我导师规定手机不得带入实验室，一开始我觉得过分，后来自己吃 了苦头，已经自觉养成习惯了。生物学实验是细致到家的手艺活,一个半秒钟的疏忽就可能 让几十甚至上百小时的劳动成果完全报废。不像编程，打错了字改正一下就行，哪怕全部 写完了再debug也能挽救。而有些生物学实验会仅仅因为一次走神就做砸了，必须重新来过 ，如果浪费了实验动物可能还要等很久才能订得到下一批，代价会非常惨重。比如给一排 ep管加试剂，标准做法是加完一管就把管子往上移一格以防一走神忘记自己加到哪一管了 。尤其往大体积比如一两百微升的溶液里加一微升的酶，全都是无色透明溶液，根本无从 确认有没有加过酶。加两倍的酶可能就会影响实验结果了，漏加当然不用说了。（忍不住 吐槽劳动密集型实验，这种机械的事情，不识字的农妇都做得来。完全可以实现自动化， 可是博士生比机器便宜得多啊）如果一边做实验一边听音乐，像我这种只要喜欢的音乐一 响起来，可能连别人跟我说话都直接从同一个耳朵出去的人，那完了。心里发一声感叹“ 真好听啊”，加完一排样品才意识到忘记把加完了的管子往上移一格，根本不知道自己有 没有漏加或重复加。继续做下去吧，要冒几天之后结果出来才知道加错了的风险。从这个 步骤开始推倒重来吧，不甘心。最后基本上还是乖乖取出冻存的备份样品（什么东西都要 留备份，留后路，非常重要！），把耳机放回办公桌，重新加样。所以从几年前开始，我 就习惯了进实验室不带任何会导致自己分心的东西。可是脑袋里储存的音乐删不掉，有时 候几个小时坐下来受不了了，脑袋里突然蹦出一句什么旋律，完了…… 文科做研究当然也需要专注，但假如必需临时放下手头的事离开，只要把当前的想法简单 记下来回头继续，已经写下来的东西总不会丢掉。总不至于像实验那样，一旦回不到原来 的点就要把几天几周甚至几个月的努力全部推倒重来吧。 2.底子不够厚就老老实实照规矩来，别乱创新。Protocol上的繁琐步骤，老板的奇异规定 ，师兄师姐的古怪经验，可能照着做很麻烦，但别轻易地扔了它们。手艺活靠的就是经验 ，很多经验可能看起来没道理甚至违反常理，但在你成熟到可以向别人系统地传授经验之 前，别人的经验就是王道，至少在你尝试过，并与自己的想法系统地比较过之前。科学研 究需要质疑精神，需要创新，但是盲目质疑，就跟反右时我外公仅仅因为给员工分发福利 就被打成右派一样是犯罪，而缺乏根基只靠拍脑袋的创新就跟钢产量两年赶英三年超美一 样是胡闹。尤其在刚开始读博士时，你是渣渣，渣渣还质疑啥，创新啥？ 3.读文献，读文献，读更多的文献！二战美国海军名将“公牛”哈尔西被问到准备如何对 日作战时回答，杀日本鬼子，杀日本鬼子，杀更多的日本鬼子！读文献也一样。夸张点说 ，读多少好文献决定了毕业时能发多少好文章。没有通读几百篇英文文献，不要跟别人说 你博士毕业了。文献当然没文学作品美丽，实际上简直是丑陋，八股文字读得让人很反感 。但这些“日本鬼子”必须杀掉。惭愧，虽然我读英文文献比大部分理工科学生轻松得多 ，地铁上半小时足够我把一篇四五页的英文文章从头看到尾还不用字典。但我没读过多少 文献，反正肯定没有我博士期间读过的五线谱的页数多。所以我做实验有如盲人摸象。设 计实验不知道一条好的实验思路是怎样的，需要哪些理论和实验基础，到了每一个阶段通 常应当怎样走。具体的实验方案方面，也没有足够的文献积累可供参考。慢慢地我才懂得 ，因为偷懒而省下一个小时的文献阅读时间去玩，几乎一定会付出几十倍的时间去做徒劳 无功的实验。另外补充一下，把文献从头读到尾是很愚蠢的做法。除了必需精读的几篇顶 级综述，以及为了学习论文写作而解剖的几篇研究论文，大部分论文只要读通abstract， 扫一眼图和表格，把自己用得到的实验方法摘录下来，再看看人家引用的参考文献有哪几 篇可以为我所用，就够了。能用一句话概括论文的核心idea和结论就记在本子上，否则就 划出来留待日后翻阅。 4.重视实验记录。做实验的时候用到的试剂仪器和方法，当时可能早已司空见惯，懒得重 复写在记录本上。但做完实验写论文时，要写实验材料和方法，就想不起一年前做实验时 候的一些细节，当时所用的试剂早已用完了包装扔掉了，当年的测序报告可能已经找不到 了，这下傻眼了。我就吃够了自己散文式实验记录的苦头，有时候偷懒没把具体信息写全 ，甚至先做了实验回头再写，记忆已经有误。实验结果也要妥当有序地存放好，电子数据 一定要备份，免得电脑失窃或坏了之后欲哭无泪。 5.重视presentation skill的锻炼。我在美国时第二个导师传授了我很多经验，包括：做 presentation一定要是audience oriented，文字要少图表要多，严格控制在每张slide一 分钟然后按总时间决定slides数量，slides之间要有承上启下的衔接，演讲前最好背出讲 稿尽量多看观众（我那次把整个半小时的讲稿，以PPT里的一点图表和文字为依托，硬是全 部背出来的，所以跟听众交流比较多，系里的师生反响特别好）。她说，一个好的科研工 作者除了做得一手好实验，还要是一个优秀的salesman。能不能拿到足够的经费，很大程 度上看你能不能成功地把自己的成果卖出去，尤其在美国（在中国可能主要得靠酒量）。 但不管怎么说，即使博士毕业之后不搞科研，在博士毕业答辩的现场作一次精彩的展示， 毕竟是给自己好几年的苦读划上一个圆满的句号。而且工作中也难免作报告之类的吧，利 用博士期间每一次组会作报告的机会，锻炼自己的presentation skill吧。最最起码，把 妹也用得着。。。。。。。。 6.尽量多帮助实验室里的每一位成员。生物医药行业不仅是一个劳动密集型行业，而且非 常接近流水线生产的形式。不是说日本那种每个研究生负责一项技术然后真的以流水线形 式生产论文，而是说这个领域内的技能种类实在是太多了，一个人不可能精通所有的技能 ，大家互帮互助是团队存在之最重要的意义。光说实验领域，怎么着也能数出至少一百种 ，比如分子克隆（这其中的倒平板、转化、涂板、挑克隆、抽质粒、酶切、连接等步骤已 经打包了，否则能数出上千种吧），PCR，Western，Southern，CoIP, 流式细胞，共聚焦 显微镜，显微注射，动物解剖，血涂片制作和血象观察统计，实验动物的各种注射（尾静 脉，腹腔，皮下等等），各种生理指标的观测，实在是太繁杂了。像琼脂糖凝胶电泳，SD S-PAGE这种天天做的事情已经都不能列为技能了，这都成本能了。每个实验室可能用得到 的就得有几十种，而每个人在博士阶段可能用得到十几种。如果想要在每一种技能上都成 为专家，估计可以读一辈子的博士了。所以大家互帮互助，各自多做自己擅长的事情，大 家都做不了就求助于楼上楼下其他实验室的兄弟姐妹们。大家都是失足青年，抱起团来特 别有爱。在实验技能之外还有文字技能呢，比如我就经常帮人家修改论文，换取别人帮助 我一起做实验。一定要记住，试图靠一己之力完成劳动密集型专业的博士学业，除非你禀 赋异于常人，否则几乎是不可能的。 五。在美国读博士 在这个系列的最后，我想就我在美国做学术民工的所见所闻，谈谈在国外生物医药 领域读博士的情况。我在那边时间不长，也不是拿学位的性质，所以描述未必准确， 还请 在美国读博士的朋友们补充指正。另外，欧洲和澳洲的情况我不了解，请相应的朋友们帮 忙补充，谢谢。 首先要岔开了说下目前在中国读博士的现状。在中国读博士，实在是不得已的下下 策，除非能进中科院上海生科院神经所这类体制接近国外研究机构的异类，那还稍好一些 。如果我本科时的数学物理等公共课能不挂掉那么多，凭专业课成绩和GT分数早就出国读 博士了，也就不会有那么多曲曲折折。中国很多高校和科研院所，对博士毕业条件的规定 实在是荒唐。虽然在前文中我说过，因为国情不同，如果在我国也像美国那样对博士毕业 条件不作硬性规定，而由答辩委员会对博士学习期间实际所受学术训练的质和量以及学生 实际学术水平进行考察来决定（我在美国就见过没有第一作者SCI论文而毕业的哈佛生物学 博士来应聘博士后）。那样的话，先不说国内大部分导师有没有这种考察能力，此制度本 身必然导致更大范围内更严重的学术腐败。但并不是说除了这种当前情况下最合理的方式 ，就不可以有其它辅助方式。以其为单一标准，比如交大规定理工科博士必须发表影响因 子总和大于三分的至少两篇文章，这种强奸学术的规定逼迫学生要么抓住狗熊将其痛打一 顿让它承认自己是兔子，要么就尽量规避风险，尽量在别人走过的老路上试图挖点残羹剩 饭吃。因为创新程度越大必然意味着风险越大，意味着出成果所需时间越长。没有人会愿 意拿无法顺利毕业为赌注，去赌自己可能在创新的领域中作出大成就。只有我在前文中反 复提到的“少数秉赋异于常人而且运气特别好”的人可以例外。这种规定，与其贼兄盗弟 ——高校教师和院所研究员晋升的规定中关于发表论文质和量的部分一样，是我所知道的 学术规定中最荒谬，危害最大的。它们不仅给博士生和青年教师施加了无谓的压力，催生 了一大堆在世界范围内臭名昭著的，印出来只能当草纸用的中国式SCI/EI论文（包括我自 己的在内），而且使我们这个民族的创新能力受到极大的损害。 昨天排四重奏时我跟Patrick聊天，他是赛诺菲中国（制药）的部门总监。他说据他在曾经 工作和生活的几个地方——美国，法国，日本和中国——的观察，中国科研人员所做的具 有真正原创性意义的研究，是最少的。这种原创性意义不仅不可能用SCI论文数量来衡量， 而且SCI论文影响因子和被引用次数也不是准确的标准，因为写论文的时候尽量引用自己人 的论文，不管实际上是不是真的在文中具有参考意义，这是很自然的。中国人多嘛，所以 中国人的论文被引用次数上升很快有此一个原因。相对地，做出一个成果所需的时间倒是 一个更有规律性的标准。CNS（Cell, Nature, Science）上的文章，鲜有在一两年之内就 做出来的，而那种印出来只能当草纸用的杂志，里面的文章多是同一个课题组一年能灌好 几篇的水文。一项真正有意义的原创性工作，除非得到上帝赐予的灵感从而一次尝试就成 功，必然要经历艰苦的摸索，反复的尝试，再加上经验，灵感，日复一日枯燥难耐的工作 ，才能诞生。中国的博士培养制度为啥不允许培植这类珍贵果实的土壤存在？我们的博士 学制一般是三到四年，交大去年才延长到四年，又规定延期不得超过两年，像我这样出国 交流休过学的还不能对休学的时间相应给予补偿。去掉疲于对付各种课程（只有赵立平教 授的课是真正有意义的，其它都是枉然浪费时间）而无法投身实验室的第一年，论文投稿 准备答辩的最后一年，只剩最多四年。等到导师摸清了学生的特点而给了他合适的课题， 学生也锻炼出了堪用的能力，课题做到能判断可否继续下去的程度，又是一到两年过去了 。最后只剩一两年时间，想做原创性研究？连失败一次的机会都没有。 美国的情况如何呢？我有两个表姐都在美国拿了生物学博士，其中一个还在哈佛做过博后 ，加上我自己做交换生期间的耳闻目见，算是有所了解。博士读个七八年，在美国太正常 了。在这期间没有发表第一作者SCI论文的硬性要求，那干什么呢？在学术的海洋中畅游， 这才能叫畅游！一开始就是在多个实验室轮转，寻找到你情我愿的最佳组合。然后，甩开 胳膊游泳。这个领域不喜欢，这个课题似乎做不下去，没关系，只要老板不太harsh的话， 就换一个。发表文章不是唯一目标，接受从思维方法到具体技术的严格训练才是要务，也 正是论文答辩时所要考核的。 美国博士淘汰率不低，所以含金量在全世界最高。美国学生不怕白读了几年博士然后还是 个学士？这当然有点悲惨，不过美国人读博士失败的代价要比中国人小得多了。在美国， 即使开公交车，也可以活得快乐，体面，有尊严。我的一位朋友在美国读书期间有个美国 室友，家里坐拥金山银山，但他偏要学厨师，背井离乡租房做厨师。因为他的人生理想就 是做个优秀的厨师。在这样一个社会，博士毕不了业并不意味着世界末日。可是在中国就 不一样了。所以我们这里博士毕业要求很硬，而达到要求之后，盲审通过，答辩不过是走 个过场，顺带教授们聚个会吃个饭。我从来没听说过发表论文达到要求，大论文通过盲审 而在答辩现场被枪毙的事情。从而这个仪式也就失去了其作为人类社会中，就学历而言最 高层次的智慧展示和交锋，这样的光辉和神圣色彩。 对于有足够才干和机遇的人来说，出国读博士是不二选择。之前的文章只是写给那些已经 在国内上船或者因为各种原因以后还是要在国内上船的人看的。那么，在美国读博士要注 意什么呢？ 一，千万避开三种导师：中国人，女人，AP（Assistant Professor，刚取得教职的人，最 低的职称）。中国老板往往擅长欺负自己的同胞，而且自己也是干活不要命，所以学生也 不得不卖命干活，这是出名的。我们读书是为了锻炼和完善自己，不是去卖命的。女人呢 ，做到教授，尤其学术光环闪亮的，跟普通的贤妻良母几乎必有本质区别，这是不言而喻 的。科研能力强的女导师，有好多都不婚，结了婚而家庭幸福的也很少。自己的家庭都不 幸福，做她的学生能幸福？至于AP呢，刚拿到教职建立实验室，急于出成果，各方面条件 又有限，一个学生干两三个人的事情。实验室规模又小，成天盯在学生屁股后面。我在美 国短期呆过的两个实验室，第一位老板是已经拿到终身教职的中国人，但也是在学术圈里 已经是一流大牛而自觉自愿每天朝八晚二到晚三（就是第二天。。。）在实验室，年中无 休的特殊人才；第二位则集中国人，女人，AP三项于一身。于是，我那暗无天日的生活也 就在情理之中了。无数前辈们用血泪买来的教训，可不止我这孤立的两个例子，绝对是有 统计学意义的。弟妹们切记，切记！不是说这三类人当中没有正常一点的，只是要冒太大 风险才可能找到，何必呢？斯斯文文，闪耀着人性光芒的欧美学术大牛，一抓一大把。他 们实验室里面贴的不是Rules&Regulations and Protocols，而是lab party and tour的欢 乐照，晚上和周末不会像中国老板的实验室那样总是晃动着人影，门口却挂着比中国实验 室更多的CNS文章。不像我这样被直送地狱而有选择之自由的朋友们，你们选哪种？顺便说 句，碰到印度老板也要绕道走，原因和中国老板差不多。 二。Hard Working。这还是必须的。虽然我们去国外留学，不是用严重损害健康的代价去 换取什么，不是为了在一堆中国人之间没日没夜没假期做几年实验，就和在国内没什么本 质区别。但毕竟也不是出去度假的。在美国做科研，软硬件条件确实好，但这不意味着你 可以有丝毫的松懈。除了像爱因斯坦那种天才，拍拍脑袋演算几张草稿纸就可以创造一个 新理论，大部分人做科研即使运气再好，也离不开非常勤奋的工作。基本上，在劳动密集 型领域读博士，想每天晚上都窝在家里，周末总能正常享受，属于痴心妄想。用功当然也 得讲究方法和策略，不过楼主作为一个在错的船上无甚成就的家伙，在这些方面提不出什 么建议。只是告诉大家，在国外一样要过不是正常人的日子。 三，多交外国朋友。这里面有两层含义：一是生活上的朋友。在美国这样一个大部分人口 都是信徒的基督教国家，我所遇到过的大部分老美确实比较善良，易于交往。初来乍到， 当地的朋友所能给你的帮助和安慰非常重要。我在那里认识了学校乐团一对老夫妇，在那 里他们就是我的美国父母，很多难关是他们提供帮助才度过的。五年来我们一直还保持通 信。同龄人中也有很多非常nice的。回忆起来，当时认识的中国人中甚至没一个记得起名 字的，而外国朋友依然可以随口叫出一打名字。并不是我崇洋媚外，中国人之间，尤其不 知道为什么在国外的中国人之间，缺少美国人那种单纯，直率和真诚。我所在的小城市位 于中部地区，民风淳朴，东西海岸大城市不太一样。但不管怎么说，即使只是出于在这几 年中多些玩伴，困难时多得到些帮助和安慰的功利性目的，多结交一些来自不同文化的朋 友没有坏处。第二层含义，多到其它实验室串门，多搭讪欧美学生。他们在科研方面的思 维方式，看问题的方法等等，很有益处。具体的知识和技能都是浮云，而自主学习的能力 ，科学的质疑精神和创新精神等等，才是博士学业真正带给人的学术方面的财富。从小在 应试教育的泥坑里摸爬滚打长大的中国人，不利用出国学习的机会补补自己的短板，岂不 可惜？不用说了解异国文化，拓宽自己视野等这些非学术范畴的好处了。 四，多参加学术活动。欧美国家的学术活动通常免费提供不少好吃的，上面的人讲PPT下面 的人咔咔开易拉罐嚼bengal并不奇怪。不过这当然不是重点。我觉得美国学术界相对中国 来说，最大的优点不在硬件设备，而在于参加不完的高质量学术活动。不像国内一些什么 博士生论坛之类搞得形式大于实际意义，美国学术机构中的seminar，以我所参加过的而言 ，那种大家勤于思考踊跃讨论的氛围，在国内几乎找不到。更不要说从早开到晚的讲座， 大师云集。就我所在那个小城市的研究所，短短几个月内，生物医药领域的诺贝尔奖得主 就来过好几个了，我在交大十几年都没见过那么多生物医药领域诺贝尔奖得主 。 关于在国外读博士的Tips，就先说到这里了。 六。结语——关于事业 很多人说，科学和艺术在较高层次上是相通的。在下不才，在科学领域只能仰望那“较高 层次”，无法与自己在艺术领域的感悟“相通”。但是，在一部奥斯卡最佳纪录片From M ao to Mozart中，在犹太裔美国小提琴大师斯特恩访华时所说的几段话中，我找到了这种 沟通艺术和科学的桥梁。 Being a musician is not a profession. It's not just a job, and it's not someth ing occasional. It is the totality of your life , and your DEVOTION to somethi ng in which you BELIEVE PROFOUNDLY. And you have to BELIEVE in order to make o ther people BELIEVE. Unless you feel that you will live with music, that music can say more than wo rds, that music cay mean more, that without music we are NOT ALIVE. You don't feel all that, don't be a musician. Every time you take up the instrument, you are making a statement, YOUR statem ent. And it must be the statement of FAITH, that you believe this is the way y ou WANT to speak, not the way you are REQUIRED. 在前两条中，只要简单地把music换成science，把musician换成scientist，然后去掉关于 音乐与语言之间的比较，那直接就是对希望从事科研事业的人所说的金玉良言。第三条， 大师说的是中国音乐教育体系的弊端：不重视学生内心的WANT而REQUIRE他们去make a st atement。这原话移到中国的学术圈，又有什么问题！ 仔细看看第一条吧。若要从事科研事业，除非你觉得科研对你来说并不仅仅是一份混饭吃 的职业，不仅仅是偶尔为之的工作，是你生命中的全部，你离开了科研就没法活下去。如 果不满足这些条件，那还是算了，去企业做研发吧，那里有上下班的概念，下了班有自己 的生活。而大学和科研院所里是没有上下班概念的——not occasional。我遇到过的两位 导师就是这种“离开了科研就没法活下去”的人，科学界最杰出的基本上就是这一类人。 然后，科研要是你的信仰。人可以是有神论者也可以是无神论者，但最好是有信仰者。若 要从事科研事业而不是科研工作，最好信仰科学本身。信仰它能够带给人类的一切力量。 如果像我这样渐渐地怀疑科学的力量之界限究竟有多大，开始相信有些东西是以人类的知 识、工具、智慧和力量所永远无法企及的，是神秘和不应当为人类所触动的，那还是不要 搞自然科学了。你都不相信自己搞的东西会具有overwhelming power，那你搞个毛线？就 像你作为领导说I have an idea，但你又说but I am not sure how many people would say yes to it. 最后一条，如果你在读本科和硕士的时候，觉得自己写到论文里的东西是一些自己都不相 信的bullshit，是你被毕业发表论文的要求REQUIRE要写的而不是你发自内心WANT写的，那 还是趁早下船吧。如果此时你的博士学业也就刚刚开始，那下船还来得及，或者赶紧把毕 业后的目标从科研机构转向企业，那也好多做准备。 其实，真要做一份事业，不管是哪个领域的，不管形式上是不是一份工作（经营一个家庭 ，教育一个孩子，完善自己的心智，何尝不是一份需要投入无限精力，没有上下班概念， 持续终生，并可能带来巨大回报的事业！），怎能少得了devotion，怎能不是your DEVOT ION to something in which you BELIEVE PROFOUNDLY? 要做一份事业，你怎能像只做一 份工作的凡人一样，计较加班工资，盘算如何最大程度地用好年假，每天只想着快点完成 任务回家哄老婆抱孩子？ 有时候我们这些科研领域的门外汉看那些全身心扑在实验室的大牛，觉得敬佩而又困惑， 为啥这些人好像对基本的精神和物质生活无欲无求，为啥这些人会自觉自愿加班加点又多 拿不到一分钱。实际上，对于离开了科研就无法活下去的人来说，实验室这一方天地就是 他整个的精神和物质生活之界限，而家只是个回去睡觉的地方（我的一位导师亲口这样说 的）。在实验室里，他感到无比的满足，安宁和幸福，他在此实现他的价值。我们无法理 解，但实际上，我们当中很多人会在另外一方天地中找到全部这些财富。比如对我来说， 任何我能听到音乐，能拉琴，能码字的地方，就能够给我满足，安宁和幸福，能够实现我 的价值。只不过我没有偏执到觉得这些就是我整个的精神和物质生活之界限，我觉得家绝 不仅仅是个回去睡觉的地方。 所以，其实还是不要把这些人称为geek了。为全人类文明的进步作出最大贡献的人群当中 ，就有这些牺牲了正常人很多难以割舍的东西而DEVOTE到科学中的伟人。 但并不是每个人都可以成为这样的伟人。当我们面临升学的选择，不妨扪心自问，我能达 到前两句话中所提的要求吗？或者说，我心中有没有另外两个词可以取代science和scien tist？如果science和scientist被取代得毫无疑义，那如果你还年轻，还有机会，那就勇 敢地遵从自己内心的渴求吧！ 有一句话永远是对的：只要你在做的是一份事业而不只是工作，不管它本身给你带来的收 入可能多微博，不管在世俗的眼光中这如何算不上一份体面的工作，从你开始从事这份事 业的那一天起，你已经成功了！
作 者: zr9558 标 题: [转载] 一个library.nu倒下去,千万个电子书网站立起来. 时 间: Mon Jul 15 08:36:19 2013 点 击: 94 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】 【 原文由 zr9558 所发表 】 下面的东西, 懂的人转, 尼玛我就不解释了. http://en.bookfi.org/ http://www.freebookspot.es/ http://oll.libertyfund.org/index.php?option=com_content&task=view&id=380 http://www.perseus.tufts.edu/hopper/# http://avalon.law.yale.edu/default.asp http://www.historyplace.com/index.html http://www.archive.org/index.php http://librivox.org/ http://www.gutenberg.org/wiki/Main_Page http://www.thefreelibrary.com/ http://quod.lib.umich.edu/g/genpub/ http://oll.libertyfund.org/index.php?option=com_content&task=view&id=380 http://www.perseus.tufts.edu/hopper/# http://avalon.law.yale.edu/default.asp http://www.historyplace.com/index.html http://www.archive.org/index.php http://librivox.org/ http://www.gutenberg.org/wiki/Main_Page http://www.thefreelibrary.com/ http://quod.lib.umich.edu/g/genpub/ http://library.nu/ -RIP http://gigapedia.info/lnu.html -RIP http://www.alleng.ru/ http://www.eknigu.com/ http://www.jubad.com/ http://btebook.com/0-01a8edbf9d27cebe.htm http://www.cnshare.org/ http://www.bookgo.org/ http://www.pdfchm.com/ http://2020ok.com/ http://bbs.topsage.com/index_121.html http://www.ebookshare.net/ http://nips.djvuzone.org/index.html http://www.zainbooks.com/ http://free-books.us.to/ http://www.freebookspot.es/Default.aspx http://www.google.de/search?q=gen.lib.rus.ec 最后, 支持国货!! http://ishare.iask.sina.com.cn/ 我一直使用的 http://lib.org.by/ http://avaxhome.ws/ebooks 刘逸驰 2012-03-05 14:10 LZ，国货那一栏肿么可以没有皮皮书屋 www.ppurl.com 欢迎大家回帖补充!!! 黄崧 2012-03-04 17:18 沉痛悼念啊！世界上有些人不懂的越是我们这些下书的人，也越是爱买书的人。。。而连 实体书都懒得看的人，基本不太会花时间找电子书看的。。。几个我常用的： http://sharebookfree.com/ http://librarypirate.me/ 这两个略有library.nu的风范 http://ebookee.org/ http://centrerdownload.blogspot.com/ http://www.memoware.com/ 赵梦黎 2012-03-05 04:47 http://www.ebook3000.com 杨煜程^ω^ 2012-03-05 13:17 http://coay.com/ 诸专 2012-03-05 20:0 http://shu.im/
身体负荷过大时，即使没有出现明显的体力不支和心理崩溃等现象，我们的身体和大脑也会发出多种信号，暗示“真的受够了！”。近日，美国“奥普拉生活网”载文，为你总结了“身体超越极限的6个暗号”。
1.午睡一会儿也做梦。午睡可以给身体“充电”。然而，美国弗吉尼亚州马萨杰弗逊医院睡眠医学研究中心主任克里斯托弗·温特博士表示，午睡最长时间为30分钟左右，通常只处于浅睡眠状态。但是，如果你午睡时一闭眼，就开始做各种奇怪的梦，说明大脑严重缺少睡眠，迫不及待地想要进入深度睡眠阶段。
2.记性变差。美国哥伦比亚大学焦虑与相关疾病诊所主任安妮·玛丽·阿尔巴诺博士表示，有些身体健康的人记性不好。其实，这些人是“大脑超载”，激素变化扰乱了记忆功能，使人无法记住更多的内容，容易忘记近期的事情。
3.运动后更加难受。美国维克森林大学医学院妇产科教授萨拉·伯加博士表示，一般情况下，慢跑45分钟会让人感觉很轻松，但是如果你刚开始运动就感觉疲惫，就说明身体已经超负荷了。伯加博士研究发现，压力大的女性进行中等强度的运动，身体能量会供应不足，感觉疲惫乏力。
4.喝咖啡也会困。美国临床心理学家迈克尔·布里斯博士表示，喝咖啡后人的大脑活动会发生改变。如果咖啡因没起作用，就意味着身心已经极度疲劳，抵消了咖啡因的兴奋作用。
5.吃温和的食物也会加重泛酸。美国《身心医学研究杂志》刊登的一项研究证实，压力不会导致泛酸，但会加重泛酸病情。即使没有吃辛辣刺激的食物，泛酸症状仍然存在或更加严重，就说明压力过大。
6.头皮变敏感。美国宾夕法尼亚临床心理学专家理查德·弗雷德博士表示，压力通常会导致皮肤中神经肽和其他自然化学物质增加，引起炎症。这种炎症会以痤疮或酒糟鼻等形式爆发，有的还会导致血管收缩，使面部和头部的皮肤过紧、刺痛或敏感。
这个故事中有一个普遍规律，就是博士期间研究课题的重要性 (这里说的博士期间 准确说应该是整个研究生期间，包括硕士和博士。美国的博士几乎都是直博，对严肃的研究生来说, 直博肯定更好)。这个课题最好比较容易上手，同时又比较有深度。这里的 “深度” 可以这么理解：它同某个领域里最核心的问题有微妙的关系。这个课题又不能太深，比如说它最好不要是某个领域最核心的问题，核心问题通常是不能被直接攻击的，必须迂回，在博士期间直接攻击这种问题就是自毁前程。这个课题最好需要一些特别的技巧 (多数人不会的技巧，多半来自于导师的直接传授)，在整个博士研究过程中，这些技巧慢慢被自己吸收，发展，成为自己的一套思维方式。在博士毕业之后的一段独立研究中，运用这一套思维方式来试探前人提出的一些相关问题，由于这一套观点和技巧来源于自己长期 (4-5年) 对一个问题的深入研究，它们已经成为威力强大的工具，解决相关问题的希望是很大的。博士期间练就的这一套思维方式和技巧，我喜欢叫做 “看家本领”。这就像天龙八部里鸠摩智练的小无相功，可以凭它这一种内力就催动少林七十二绝技，玩得比少林高僧还似模似样。以上这两个例子，Thurston 的看家本领就是分叶结构以及相应的动力系统的观点和技巧，Freedman 的看家本领也是分叶，手术，这些他博士期间研究的东西。另一个很好的例子就是 Kontsevich，他在博士期间研究二维引力理论, 证明了 Witten 猜想，过程中学到的量子场论，弦论，代数几何, 以及对 Feynmann 图的灵活运用, 都深深地渗透到他这十多年的研究当中。他最具代表性的成果，Kontsevich integral, 一个普适量子不变量，Poisson 流形形变量子化的存在唯一，都是以 Feynmann 图为核心概念和工具，而 Poisson流形量子化和 homological mirror symmetry proposal也来源于他对二维引力的深刻理解。
我自己非常遗憾地荒废了研究生阶段最宝贵的5年，在这几年中，我的兴趣过于广泛，而读书又太流于表面，时髦的名词和理论见到无数，却从未严肃认真地去研究过其中任何一个。 最后的结果就是无一技防身，亏了导师的贤明才得以毕业后苟延残喘几年，现在懊悔不已。虽然古语有云亡羊补牢为时未晚，但习惯成自然，现在想补救已是非常困难，思维流动性太大，每个问题思考半晌之后，要么放弃，要么就跳向另一问题，其结果就是思之良久却一无所获。技巧的缺乏又导致对任何问题都没有头绪，想算却不知道算什么，却没有明确目标。这些都是在博士期间没有深入研究一个课题，没有对某个种类的对象形成良好的感觉所致。这几年中国的大学生对数学或者物理的热情高涨, 在各种论坛上就能感受到。只是大多数爱好者都是只见理论的冠冕堂皇，而不知其探求过程的琐碎与丑陋。各大数学论坛都有两极分化的趋势 — 论坛办到最后，一半帖子在高谈阔论Grothendieck，另一半帖子在问微积分线性代数概率统计的家庭作业。所以我在此以我个人的教训，来提醒至少这个客栈里正处于研究生阶段和要步入研究生阶段的后来人，要重视对具体问题，具体例子的深入，透彻的研究。
ZHANG RONG 