> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://dengzm6840s-organization.gitbook.io/2023_seu_flybook/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://dengzm6840s-organization.gitbook.io/2023_seu_flybook/us19-xin-xi-zhou-hua-peng-uweepmpms.md).

# \[US]19-信息-周华鹏-UW-EE（PMP）MS

**小标题 : 先不出了**

**个人基础背景**

|                 |                                           |
| --------------- | ----------------------------------------- |
| **东大GPA**       | 4.12/4.8 90.92/100 rank: 26/236（前5个学期）    |
| **出国GPA**       | 3.84/4.0 89.6/100                         |
| **TOEFL/IELTS** | TOEFL 总分：99 阅读：28 听力：22 口语：21 写作：28       |
| **GRE**         | 语文：153 数学：165 写作：3                        |
| **科研**          | SRTP 国创 IEEE PIMRC, IEEE BlackSeaCom 两篇三作 |
| **竞赛**          | 高数竞赛校一省一国一,电设省二                           |
| **交流经历**        | 大四寒假UCSD(SAF)交流一个学期（在申请后）                 |
| **实习经历**        | 无                                         |
| **荣誉**          | 信息学院的孙庆云奖学金                               |
| **推荐信**         | 三位东大老师                                    |

**录取结果**

| 学校                                | 项目名称                                      | 录取结果   | 个人评级  | 时间线         |
| --------------------------------- | ----------------------------------------- | ------ | ----- | ----------- |
| Gatech                            | ECE-MS                                    | REJ    | 冲刺    | 12.15       |
| TAMU                              | MCS-MS                                    | REJ    | 平级    | 1.15        |
| UCSD                              | CS76                                      | REJ    | 彩票    | 12.15       |
| UCI                               | Netsys-MS(Networked System)               | AD（无奖) | 平级    | 12.15       |
| UCI                               | MSWE-MS(Master of Software Engineering)   | AD（无奖) | 平级    | 12.15       |
| UCSD                              | ECE-MS-EC93                               |        |       |             |
| (Machine Learning & Data Science) | AD（无奖)                                    | 平级     | 12.15 |             |
| Wisc                              | ECE(Signal Processing & Machine Learning) | AD（无奖) | 平级    | 12.15       |
| UW                                | EE(day time)                              | REJ    | 冲刺    | 12.15       |
| UW                                | EE-PMP                                    | AD（无奖) | 保底    | 4.15 - 5.16 |

**申请季时间线**

![申请季时间线](https://449118221-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Ftfo8fS4sLqNtv7m3ZDbc%2Fuploads%2Fgit-blob-de44a476f8e3aa2ec1d9040b056cd0bce21e5e84%2F%5BUS%5D19-%E4%BF%A1%E6%81%AF-%E5%91%A8%E5%8D%8E%E9%B9%8F-UW_flowchart.png?alt=media)

**感想**

个人经验有点混,大佬勿看勿怼。

### 关于GPA

* 出国GPA和学校的GPA计算方式不太一样 85分4.0,均分更是采用算术平均分,所以和保研的GPA优化目标也是不同的,我比较晚意识到这个问题。可以行策体育这种分刷高一点,这些和6学分的高数系数是一样的。(其实我个人感觉这个应该算是友好的算分,可以比较轻松的拿均分的高分,但我以前想着保研,就出现了高数满绩体育60的情况,两种计算方式(加权和算术)算出来的分差别很大,反而被这个规则坑掉了,怪我不怪学校)
* 再好好想想上一条,出国绩点和均分更要求的是门门课不低,而不是分数很高的课比较多,想清楚了应该可以事半功倍。有点像高考数学最后一题分数和前面的题一样的,难度不一样,但没有人会在乎你最后一题做出来没有。参透游戏规则很重要,我以前想保研,信息有专业选修课不算保研成绩,我直接75,后来打算出国这个也算成绩…
* 如果想要很高的分数93+ 3.95+ 那还是尽量要做到完美的,可以看看寒石的建议。以下方法可能不会适用。
* 信息的考试感觉做往年题无敌,毕竟题目也不会怎么换,例子:我记得我在考信号前两三天z变换是什么都不知道,一直到考试前一晚上也不知道这在讲啥题目咋做,我当时就很急啊怕挂科,然后我就不管了直接找了往年题和一本题目答案书,啥不会直接做题然后翻答案然后再看不懂再去看概念再做题。最后我直接通宵了一个晚上,考试不仅没挂科还拿了90多吧(虽然我关于信号还是什么都不会。我感觉这种课**exam driven learning** 能省很多时间,最后往往成绩还不错,所以多做往年题。我想了一下背后的原因,平时上课和考试之间是有很大的gap的,一遍一遍学习只是让自己的模型更加general.而exam driven learning是不断拟合训练数据上,理论上考真本领应该会出现啥不会(过拟合)现象,但东大的考试训练数据和测试数据&#x662F;***相同的数据。***
* 关于往年题,电子的同学有福了,寒石的repo真的很详细[awesome-seu](https://github.com/preminstrel/awesome-seu),唯一的缺点是这个repo跟我是一届的,信息应该也有群聊资料之类的。
* 我个人感觉GPA的边际效应很低,曾经我也将GPA奉为圭臬,但我觉得不申请顶级项目3.8+应该都已经足够。可以把时间用在更有意义上面的事,solid的科研,实习或者任何自己想干的事。信息仔对这个很狂热不是很能理解

### 关于语言

* 托福GRE可以参考其他学长学姐的笔记
* 可以提供的dp是我的GRE是裸考的(开考前题型都不知道),感觉GRE的投资回报率很低,不妨把quant刷完裸考一次,说不定就320+了

## 关于项目

* 袁一啸学长说的很详细,可以认真阅读一下
* 我申请的项目都很便宜
* 后悔没有申请CMU, CMU牌子还是很顶级的, 而且最近了解下来也不会特别贵
* 如果奔着找工作，思维不要太过狭隘，bar高不一定找工作比较好

## 杂项

* 我个人认为一个人的发展决策是最重要的,其次毅力,其次聪明。
* 决策对于我来说是最难的事情但我觉得也是最有价值的事情,我做了两次错的选择,一次是高考进了机械,二是转系去了信息和两次正确的选择,一次是机械转出,二是转计算机。由于做两次错误给我带来的痛让我深知这比其他重要性明显要高,做的好不如选的好。但这部分是真的难,怎么选真的很难说,找到自己的热爱和行业前景发展方向我现在也还在慢慢摸索。一个关于决策常见的误区是bar高等于好,在高考志愿上应该体现的最多,原因不再赘述。
* 其次坚持的真的很重要,坚持可贵,这个道理自己亲自走过才明白.我在想我大三下要是坚持能找实习现在的情况该多好,哪怕是一般的实习,大四下没有坚持下去找工作现在该怎么办。坚持可贵,很难得,坚持下去会有柳暗花明的那一刻出现,很朴实但深刻的道理。并且时间线拉长,这个的作用会越来越明显,找到合适的方向后在未来我也想一直坚持下去。
* 聪明能让一个点到另一个点前进的更快,但我感觉除此之外也没有别的用了,重要性最低。例如一个高中里的小天才大学选了天坑照样是寄,这样的例子数不胜数。
* UCSD的交流还是不错的,SEU补助很多,可以大胆尝试,还有五年的F1签证,具体可以在下面这个链接看到我的体验：[UCSD学期交流](http://huapengzhou.life/assets/周华鹏_加州大学圣地亚哥分校_2023年1月到2023年3月.pdf)
* 上海交大这个[自救指南](https://survivesjtu.gitbook.io/survivesjtumanual/)一度让我萎靡不振,不过在更能认清这个大学,这个世界的真相后,能够更加积极的面对生活(罗曼罗兰
* 就我的case来说我暂时放弃出国offer工作了,有兴趣工作的可以和我唠唠

## 联系方式

欢迎学弟学妹加我联系方式(微信为主):

Wechat: bubbergun\_shop

QQ: 2878528267

Email: <zhouhp.me@gmail.com>
