经过大二一年老师们的督促与自己的努力，初步积累了一些竞赛经历，并且成绩也有所提高，这也增加了我对留学之路的信心。但大二一年主要重心都放在了提升GPA上，科研经历几乎为0，于是在大三参加学校的SRTP项目之外，我还选择了参加指南者提供的科研背景提升项目。在大三这个作为留学的最后冲刺阶段，我继续提升了专业成绩，补充了科研经历，并最终在五月份考出了雅思成绩，接下来就该着手准备留学的材料与手续，并最终在新国立的提前批结束前夕提交了申请，并且在一个月后准时收到了梦想的offer。

01 锁定提前批

在申请过程当中，我首先选择了提前批的申请，因为提前批具有多种优势：

1、增加录取机会

提前批录取通常是在申请周期的早期，学校可能会有更多的名额，竞争相对较少，因此有更大的机会被录取。即使没被录取也不影响正常批次的申请，相对于多了一次机会。

2、提前规划

申请提前批可以让自己提前规划自己的留学计划。提前批的录取结果在八月份就会公布，而此时多数学校的正常批次尚未开始或刚刚开始。如果被提前批录取则可以提前对后续的择校或其他留学手续进行规划。

3、减少后期压力

提前批录取成功后，就可以免除后续申请周期的压力和不确定性。可以专注于学业或准备实习，而不必担心与其他申请者的竞争。

4、显示决心和专注

选择提前批申请也可以展示申请者对目标学校的真诚兴趣和决心，因为这表明他们早早就开始了申请准备工作，对自己的选择有清晰的认识。

总之，提前批申请能够让申请者拥有更多的灵活性、机会和优势，如果在提前批开放时期已经准备好了各项申请材料，那么建议大家都一定要尝试。

学校/地区怎么选？

在选校方面我主要选择香港和新加坡作为主申地区。没有选择留学热门英美的原因在于文化差异较大，并且存在一定的安全风险与歧视等等。而港新两地作为中西方文化连接的桥梁，不仅离大陆较近，还可以在保有熟悉的中华文化的基础下体验外国文化。此外港新两地的知名学府众多，无论港三还是新二都十分值得选择，毕业后回国或者就地发展的认可度都很高。

02 科研真的很重要

由于刚进入大二的时候绩点并不理想，并且课程较多，当时只简单地想着提高绩点，把学校的SRTP项目放到大三再完成，结果是到了大三暑假我的SRTP项目还在进行当中，而且当时选择的SRTP项目也只是着急为了学分，所以选择的题目也比较基础，并没有从项目中得到多少积累和提升，只是锻炼了对数据分析的能力以及简单的编程能力。如果这样下去在申请季到来的时候，我的科研背景将是简陋且不完整的，因为我大三之前并没有参加其他的科研项目，于是为了提升自己的科研背景，至少不会显得太寒酸，我选择了指南者的一对一的背景提升项目。

因为科研经历最好是要与将来想要申请的方向密切相关，所以我选择机器学习方向的一个项目-肾部疾病的图像诊断。在项目过程中要使用到Python，对于之前没有学过的我而言，指南者的老师们还给我安排了为期一个月的Python基础课程，在这个过程中让我熟悉并逐渐掌握一门新的且非常实用的编程语言，这无论对当前的科研项目还是对之后的申请亦或是将来的就业都会有帮助。在确保我具有一定的编程基础后，老师们开始帮我对接上了指导这个项目的教授。

在项目的初期，教授让我先去了解项目中问题的实际背景，例如医学CT成像原理、肾部疾病的分类与CT诊断等等，以及当今医疗领域是如何处理我们将要研究的问题，以及为什么在当今机器学习如此流行的情况之下，其在医疗领域的应用仍有研究之处等这些由浅入深的问题，引导学生自主搜寻资料以及进行深度思考。在教授的带领下，我也是第一次正式地接触到真正的科研是怎样进行的。

在对项目的实际医疗背景有所了解并且对编程工具较为熟练之后，老师们则给到了我项目中所用到的数据，总计一万两千余张各患者的肾部CT图像，其中包含囊肿，肿瘤，结石以及正常四种类型。九层之台，起于累土，在对数据进行初步了解之后，教授和老师首先让我对机器学习在图像识别领域的发展状况进行探索，并且提出了几个在该领域最为经典的模型，例如ResNet，VGG，AlexNet，ZFNet，DenseNet等神经网络模型，并让我去自主学习每个模型背后的原理，结构以及各自的优势劣势等等。

先从简单的模型开始，每周学习其中的几个模型并作为作业在第二周的研讨课上向教授进行汇报。当然我对这些模型的自学有很多不足之处，此时教授就会为我对每个模型进行深入浅出的讲解，把每个模型的关键之处进行剖析，让我对每个模型能有着更加深入的理解。在对这些神经网络模型进行理论学习的同时，教授和老师同样没有让我的编程实践落下，由于这是我第一次使用Python进行如此大规模的应用，所以在对项目进行编程实践的过程中有着很多不熟练之处，而这时老师们总是能够及时且细心地提供帮助，帮助并引导我找出代码中的错误之处并进行修正。

当进行完几周的学习和实践之后，项目中使用到的这些经典模型的代码已经能够顺利运行并且能够将这些模型应用到项目的图片数据当中以得到初步的结果，这时则可以对每个模型的性能进行评估，并从中筛选一些性能较好的模型进行进一步的优化，例如调整每类数据的权重以处理数据量不均衡问题，使用不同数据增强手段提高模型效果，使用迁移学习，或者自己修改模型中的参数以尝试达到更好的效果。

此时对经典模型的学习则告一段落，在后面的时间中，教授则向我介绍了图片识别领域中更为先进的模型，例如Transformer类模型，我们选取了其中的Swin-transformer进行了深入的学习，并同样进行了代码的实践，而且可以明显看出该模型的性能比之前学习中的经典模型要好上不少，这也进一步说明了机器学习领域发展之迅速的特点。

在项目过程中有遇到许多困难，例如项目刚开始时对电脑的编程环境进行配置就十分让我头疼，在网上查询了大量的相关文章并取得了老师们的帮助后才得以解决。

在项目进行当中，除了会遇到模型实现过程中的代码问题，还会有着例如数据集不均衡问题该如何处理这种操作上的问题，此时就会上网搜索相应的解决方法，以及询问教授和老师的经验和建议。还有在对模型进行迁移学习的时候，需要获得这些模型通常情况下最优的参数设置，此时老师们则会引导我到例如Github中学习其他作者的所分享的经验。在最后的论文撰写过程中也会遇到许多问题，例如论文的格式和排版，所展示图片的美观性，对这些问题的处理则可以多对优秀论文进行学习借鉴，并且加入自己的见解以使得文章具有属于自己的鲜明特色。以及将中文的论文转述为英文的论文这样的问题，此时则应该学习伟大学者们一丝不苟的态度，脚踏实地，一步一步地将自己在整个科研项目中的成果进行展现。

从这个项目开始，我就体会到了真正的科研与以往学校中上课形式的不同点，就是需要学生进行大量的自主学习，这和以往学校中的教学方式有很大区别，并不是靠着老师在课堂的时间中将知识点灌输给学生，而是让学生自主地通过书籍，网络等形式进行搜寻相关资料并进行学习，同时会引导学生进行深度思考。这种学习方式一开始让我有些不知所措，但是经过整个项目的学习，我深刻体会到了我的自主学习的意识的提高，让我感受到科研过程的艰辛与喜悦。

在这个科研项目中，首先不仅学到了一门编程语言，让我在不管是在项目进行过程中还是在项目之外的SRTP中，亦或是在将来的任何科研或工作中都能够使用Python高效地完成。让我觉得收获最大的当然是在项目学习过程中所学习到的专业知识，由于我是统计学专业的学生，对机器学习方向本身涉猎并不多，而这个项目不仅让我对机器学习中的神经网络有了更深的了解，还让我能够通过编程将所学的模型应用到实际问题当中，在此之前不仅是我，还有很多人都调侃数学专业在生活中没有用武之处，这就是因为在当今的很多教学中过于重视理论学习而忽视了将所学知识应用到实际问题上。而在这个项目中，我深刻地感受到了理论技术的实用与高效，让我更加有信心在将来的求学的道路中不断求索，并且也许能够在将来的某天为我国科技事业贡献出自己的一份力量。

这个项目对于我而言是个不可多得的经历，无论是通过项目所掌握的编程技能还是所学到的专业知识，都将是简历或文书中的加分项与闪光点。在申请过程中，可以展现我对将来想要进行深入发展方向所具有的专业知识与技能，并且能够通过这个项目的内容表达我今后想要发展的方向。

除此之外，在项目中所收获的自学能力也是科研中很重要的一种能力，这种能力不仅让我在遇到困难时学会独立自主，不全依靠老师在课堂中的讲解，还能够让我在科研当中戒骄戒躁，全身心地投入思考，而不是遇到困难就手忙脚乱且畏缩不前。

03 提高申请实力是重中之重

雅思：

雅思的学习过程可谓一波三折，一共转考了三次，最后考了一次。从大二下决定留学之后便开始学习，直到次年五月份才出分。

最开始在网上报了一个小班进行网课学习，虽然收获颇多，但由于大二的课程较多，到期末的时候只好选择暂时性放弃对雅思的学习，然而自律性不足又导致期末之后的假期生活中也没怎么学习雅思，最终整个学习雅思的过程变得断断续续，而且到考前也早已忘记了之前课上学的要点。

要知道像对于英语这样的语言类学习，最重要的就是持之以恒，像这样片段式的学习会使得在一段时间懈怠之后失去了好不容易积累起来的对语言学习的感觉，在每次间隔之后重拾雅思给我的感受就像是从头开始，既浪费了时间精力，也是对精神上的一种折磨。大家切忌把战线拖得太长，争取在一两个学期内把语言搞定。语言的学习可能会有很多种捷径，但不一定适合每一个同学，但持之以恒的学习一定是最适合每个人的捷径！

均分：重中之重

均分对于申请无疑是最重要的部分，没有之一。想要提高均分，在大二大三的选课中可以向学长学姐打听一些给分较高的课程，不过当然不能放弃与今后申请方向有关的课程。其他的例如保证考勤、保证平时作业的上交等等方式也可能会让你的分数更高一些，但这些方法总而言之都只属于锦上添花，真正雪中送炭的提高均分的方法当然是多花时间，认真学习，例如做好学习规划，放弃一些不必要的社团、活动等等。这不仅是以提高均分作为目的，更是让自己掌握必需的专业技能，对今后的申请或者就业都有着不可替代的作用。

04 新国立大满贯，我该如何选择？

对于所录取的两个专业，一个是我目前所学的专业，统计学，一个是我自身感兴趣的专业，数据科学与机器学习。

虽然继续选择统计学专业可能可以让我的留学过程变得更加轻松，但同样也可能因为学习内容的重复导致的枯燥乏味。与其在自己的舒适区内徘徊，我更想选择我感兴趣的专业。人们都说兴趣是最好的老师，这样更能激起自己的学习动力，在今后的就业中，也可以从事自己喜欢的行业。所以慎重考虑后，我还是选择了自己感兴趣的数据科学与机器学习。