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感谢各位读者的支持。
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本文是前一篇五年总结的后续。希望就如何实现自己的目标这个话题给各位带来一些启发。
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工具和灵感，都是利器。当来自不同的领域，不同类型的创造者的工具和灵感互相碰撞的时候，才会迸发出更多的可能性。为了鼓励更多的工具和灵感的出现，我们发起了「利器社群计划」。「利器社群计划」鼓励独立的组织或个人，在自己的平台上分享「利器」。你可以像 eico 的陶子一样，采访自己身边的同事；也可以像扶墙老师一样，在自己的博客上分享清单。
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Starting from “time is our most limited resource”, The Effective Engineer by Edmond Lau first establishes the methodology of using “leverage” to guide our actions. The book then, from multiple angles, discusses how to become a more effective engineer by focusing on high-leverage activities that produce a disproportionately high impact for a relatively small time investment. Ranging from adopting mindsets, actual execution, to building long-term values, topics involved are complemented with ample examples within the industry. Much content are easily generalizable to areas beyond software engineering as well. A must-read for software engineers.
This post is a refined version of the notes I took while reading this book.
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这是一篇对过去五年的忠实记录。有成功也有失败，有欢笑也有泪水。作为一篇很大程度上为自己而写的回忆录，倘若对你有些许启发，便是无憾。
本文谢绝转载。
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Check out this captivating and humorous lecture on YouTube.
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Programming Beyond Practices by Gregory Brown is one of the most insightful books I’ve read about software engineering. The book is consisted of 8 chapter-length stories that present a series of interesting topics that go beyond the sheer scope of programming.
This post is a refined version of the notes I took while reading this book.
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既然标题口气这么大，那就先放点考试成绩让大家对我的英语水平有个直观的了解（当然，成绩只是考察语言能力的一个角度）：
我不敢说自己是个英语特别好的人，但可以说在目前的需求下对英语还是运用自如的。在此之前，我在很多场合介绍过自己准备托福和 GRE 的经验，却很少谈及 generally 提高英语水平的心得。这是有原因的：一方面是因为我自己最近几年英语水平的提高已经完全是依靠长时间沉浸在有足够输入输出的环境中的积累，而这个状态跟绝大多数向我寻求帮助的人所处的学习阶段相去甚远；另一方面是因为，即使从我自身的经验中提取出能帮助到别人的部分，也是一件比较难的事情。不过我还是尝试了一下，在 15 年 5 月的时候做了一次班内分享，不过当时对一些问题思考的还不够全面。最近又有学妹找我咨询这方面的问题，我思考了一下觉得现在应该能把自己的心得概括得比较到位了，于是就有了这篇文章。
不同于我的其他博文，在本文中我将从一个比较高的层次谈谈自己对英语学习的理解，而不会把重点放在给出全面和具体的建议上面。这也意味着本文可能需要依赖于读者的反馈来进行后续的修改，以充实内容。欢迎任何方面的评论和提问：）
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本文采用署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎 3.0 中国大陆许可协议进行许可。著作权由章凌豪所有。
（笔者章凌豪是一名来自复旦大学的 17 Fall CS 方向的 DIY 申请者。在刚刚过去的申请季中，笔者总共申请了美国 14 个大学的 19 个 Master 项目。）
关于申请，总是有很多 myth。最经典的一个就是在申请季开始的时候总会有一大堆人打印十几二十份成绩单跑到教务处去盖章。而事实上，现在绝大多数的项目都采用网申系统，在申请时往往只要求上传成绩单的扫描件。以笔者的 19 个项目为例，其中只有 2 个项目要求寄送纸质成绩单。诸如此类的 myth 代代相传，真正有用的信息却总是凌乱琐碎，再加上唯恐天下不乱的各路中介散布各种不负责任的观点，这种信息不对称使我们 DIY 申请者走了许多弯路。
申请本身是一件充满了不确定性的事情。在申请季到来时，我们自身的经历和成就往往不会再有太大的变化。我们要做的就是确保不要引入什么减分项，努力表现出自己的加分项，同时控制和减小各个环节的不确定性。本文的主要目的，就是将笔者在 DIY 申请的过程中感受和了解到的一些重要的信息，经过整理和组织后提取出一些通用的内容，以极高的干货密度分享出来。接下来笔者将从申请前需要做的准备，申请时各种材料应当如何处理，以及如何规划和管理申请的进度几个方面来展开。
提示 1：本文中关于材料具体应该如何准备的部分（比如书写 SOP/PS 的思路）可能只适用于理工科申请，请人文、艺术、商科等方向的读者自行鉴别，兼听则明；而其余部分的内容则基本上对于所有方向的申请都适用。
提示 2：本文将不会涉及以下内容：
提示 3：本文的干货密度很高，建议仔细阅读，大概需要 15 分钟。
Kaggle is the best place to learn from other data scientists. Many companies provide data and prize money to set up data science competitions on Kaggle. Recently I had my first shot on Kaggle and ranked 98th (~ 5%) among 2125 teams. Being my Kaggle debut, I feel quite satisfied with the result. Since many Kaggle beginners set 10% as their first goal, I want to share my two cents on how to achieve that.
This post is also available in Chinese.
Updated on Oct 28th, 2016: I made many wording changes and added several updates to this post. Note that Kaggle has went through some major changes since I published this post, especially with its ranking system. Therefore some descriptions here might not apply anymore.
本文采用署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎 3.0 中国大陆许可协议进行许可。著作权由章凌豪所有。
Kaggle 是目前最大的 Data Scientist 聚集地。很多公司会拿出自家的数据并提供奖金，在 Kaggle 上组织数据竞赛。我最近完成了第一次比赛，在 2125 个参赛队伍中排名第 98 位（~ 5%）。因为是第一次参赛，所以对这个成绩我已经很满意了。在 Kaggle 上一次比赛的结果除了排名以外，还会显示的就是 Prize Winner，10% 或是 25% 这三档。所以刚刚接触 Kaggle 的人很多都会以 25% 或是 10% 为目标。在本文中，我试图根据自己第一次比赛的经验和从其他 Kaggler 那里学到的知识，为刚刚听说 Kaggle 想要参赛的新手提供一些切实可行的冲刺 10% 的指导。
本文的英文版见这里。
去年 11 月通过微信群做了 T/G 备考经验的分享，之后一直没有时间把当时的内容整理成文字。后来李臻博同学主动帮我进行了整理（编辑：链接已失效）。不过我还是想用自己的文字做一遍整理和修改。最近终于找到了时间，所以现在把这篇经验分享给大家，希望大家各项考试顺利，都能申请到自己的 Dream School > <。
本文采用署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎 3.0 中国大陆许可协议进行许可。著作权由章凌豪与李臻博共同所有。
XGBoost is widely used in Kaggle competitions. For those who prefer to use Windows, installing xgboost could be a painstaking process. Therefore I wrote this note to save your time.
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这是 UCSD 开设在 Coursera 上的课程 Learning How to Learn 的课程笔记。这门课程主要基于神经科学和认知心理学的一些研究成果讲述高效学习的理论和技巧，涉及了大脑的记忆机制、拖延的成因和应对方式，以及许多关于学习抽象复杂知识的小技巧。
由于时间有限，我只看了视频和通过了所有的 Quiz，Optional Assignment 和参考文献里的内容需要花费数倍的时间去仔细研究。尽管如此我依然感觉获益匪浅，故决定将笔记公开造福大家。
文中几乎所有的观点都是来自于授课材料，我尽量少做二度演绎。这些观点全部有详实的研究作为支撑，相信大家读了以后也能感受到，其中不少内容我们在日常学习中已经深有体会了。
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