写在前面
这是今年保研系列文章的第二篇。在第一篇里主要记录下了保研过程中一些最深刻的印象，对于很多一心只求“干货”的读者而言可能缺乏含金量。从这篇文章开始将从如何准备保研的角度深入浅出的展开，如果你准备保研但是仍是一个毫无头绪的小白，我相信一定能帮到你的。
无论是保研还是考研，都与本科阶段已经面临过的重大决定 —— 高考 有着天壤之别，作为像我一样小城市的普通高考生而言，考一个更高的分数就是那一个阶段几乎唯一的目标，你不需要进行太多的资料调研、甚至最开始都不需要十分明确你到底想去哪所大学。但是保研完全不同于此，在这个过程中，学校的权利或者院系的权利甚至是老师的权利是非常大的，除了需要准备专业知识外，你还要知道很多流程、拿到很多资源、有很明确的目标，因此最开始让我们先来明确几个原则上的概念。
在真正开始准备所谓的专业知识和相关材料之前，你必须先清楚的问自己一个问题：“我真的想清楚保研了吗？”这里的想清楚可能不是让你在保研、考研、出国、工作中进行选择，是假设你已经决定了保研这条路，在出发前仅凭借“保研”两个字，你真的知道这背后一些重大的选择吗？
保内还是保外
很多人认为这不是一个需要纠结的点：成绩高的自然想更上一个台阶保外，成绩够不上外校的自然保内，我个人对这种观点并不赞同。拿我们学院为例(同济大学软件学院)，15届绩点年纪第一的zaq学姐保研本校树莓最好的导师(没错就是「张林」老师，疯狂安利，软件学院最好的导师，没有之一），绩点年纪前三的bx学姐(saq学姐的好朋友，果然大佬的圈子里都是大佬）保研到北大信科aiic。
保内还是保外虽然在很大程度上取决于绩点、综合排名等等，但是也有很大一部分因素取决于个人性格、未来发展规划等等。还是拿我身边的朋友举例：有一位老乡女同学，在5月份之前就已经和沈老师联系好读她的研，她的成绩完全有能力冲一冲复旦浙大这些，但是提早安稳、提早进组科研，可以免去这几个月里很多不必要的“努力”；而有不少朋友在夏令营的时候跟我一样海投了很多外校，有些没收到入营通知的就作罢，但有些入营参加考试、面试等等很多环节，最终也都没能成功，只能转战校内，而在校内面临同样的是全新的考核方式和资料的收集，白白浪费了很多时间。
保内，可以在一个熟悉的环境下(同学、老师、校园、地域、甚至气候等等)保留更多的稳重和安分，虽然可能少了些新鲜感，但是绝对是有着先天的优势：如果想做科研大牛，可以提前半年甚至一年跟着导师开始工作(我室友就是这样的状态)；如果想加入学生组织，本科三年积累下来的人脉和资源也可以让你更好的融入每一个组织；如果想放松下来好好玩玩，也可以在早已经适应好的学习、期末环境下，比外校同学有更多的放松时间。
保外，会在一个全新的环境下开始一切，但我自己觉得与高中生第一次开始大学不同，你可以做的远比这个多的多；但同样的，你也要付出更多的艰辛，从0开始重新摸爬滚打，但我不觉得每次都会有好运气让你能用过往的经验填补新遇到的问题。这大概同样是权衡的艺术吧。但一个更好的学校title、一个不同的大学氛围、一段3年不同城市的居住体验也绝对值得你为之努力。
在这里想插一句学院老师语重心长的话：“不要把软院作为你出不去的备胎和最终归宿”。一直很心疼我们院和院里的老师，相比于沪上其他两所高校真的是留不住人，像交大在大三的时候学校会和很多学生签协议保证他们留下来，而我们学院的这个比例和留人的政策真的差了一个级别。但这里我也想为学生鸣不平，交大的这种方式是学生和学院之间微妙的平衡，学院确实能为学生争取到更多的资源好处等等，学生也能为学院保有更好的本校续约人才，而反观我们学院，无论从老师、设施、条件很多地方确实还有一些差距。希望我济能越来越好，也希望这里能有更多的人才继续为同济软件贡献自己的智慧。
⬆️一不小心这个写的太长了，真的很替我们学院担忧，也真的很希望能看到你越来越好的样子
名校还是名师
更好的学校，还是更好的实验室和导师，很多时候也逃不开上面的第一个话题。像我上面讲的年级第一保本校最好导师的例子不占少数，我们今年绩点年级第一(我的好朋友🍊同学）最后选择了交大而没有像我一样选择了北大。如果按照能力来讲🍊同学绝对是在我之上(手动佩服)，但是毕竟研究生是花几年时间做一些事情的，不是让你在跟别人聊天的时候说自己是清北人有多自豪的。
而这个选择同样在我身上发生了，当最后拿到北大、浙大、交大、中科大offer的时候，在名校和名师上真的花了我很多时间纠结。毕竟潘云鹤院士名下和一位超级厉害的小老板直接带几乎是我感兴趣方向里的顶配。但这个问题又不仅仅是这二者的选择，所以这部分的内容可能会开一篇单独的文章详细的聊聊。
当我在保研过程中问学长学姐这个问题的时候也得到两个截然不同的回答，希望看到这篇文章的人能站在我的肩膀上少走弯路，把精华的部分倾囊的送给你
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如果你有能力在清北/其他高校名师之间选择其实是最痛苦的事情，我给你的建议是遵从自己的喜好
- 如果你是一个不折不扣的纯科研人，想把研究生的所有时间都拿来科研，甚至以后要继续读博或留任高校或者研究所继续从事科研工作，那我觉得导师和实验室对你的影响更大，但要注意这个方向是你自己真正喜欢还是因为想冲着导师去而被迫喜欢
- 如果你希望结识一群更厉害的人，即使自己不再是突出的那个也心甘情愿，你认为奖学金、荣誉等等对你的影响不是那么重要(想在清北依旧保持年级前列，拿到所有奖学金真的不是努力就可以达到的，有的时候不是望尘莫及而是望洋兴叹)，那可能来清北感受一下氛围可能对你磨练性格等等更有帮助<这里不只是我的个人观点，更是现在就读清华的学姐苏电话里说的原话>
- 如果是在名次同等级的学校之间选择(上交 / 浙大 / 复旦 / 南大 / 中科大 / 国科大 等，具体排名请不要纠结了)，具体的导师和实验室我认为远比拿着各个所谓权威的学校学科排名表看有意义的多。就像南大LAMDA实验室每年接受的清北人有多少可以自行搜一下。
读研起码是几年的事情，如果你自己是一个比较容易放纵自己的人、恰巧碰上实验室导师也不push、课题也不感兴趣，那这几年花费的时间我个人认为真的不值。当然这是一个非常非常主观的问题，只是给你一些我的思考，让你在真正做选择的时候更加游刃有余。
计算机相关还是跨保
计算机专业是一座围城，城外的人想进来，城里的人想出去
这里不去评价计算机专业如何，只是上面的第二句城外人想进来是真的。很多方向比如数据科学有很多统计专业或是其他数学专业的同学蜂拥而入(好像确实也是他们的专业)，数据可视化也有很多设计相关的同学报名，其他学科只要能跟计算机扯上一点边，甚至是辅修过或者选过编程选修课的同学都会在保研的时候把跨考计算机放在优先级很高的位置。
而我个人其实是在围城中一度想出去的人。在大三下就陆续接触到了计算机+互联网创新+设计的综合方向(也有一部分是受保研到清华学姐的影响)，所以保研的时候除了计算机、软件工程相关方向的院校，还投了几个设计相关的学院：
- 同济设创数据可视化与人工智能 收到入营通知(全国只招收了14名学员入营)，后因为个人原因放弃参加工坊
- 清华深圳Open Fiesta参加工坊通过初试后不了了之
- 浙大阿里联合实验室IDEA-Lab一切十分顺利拿到“面试”直通名额
但是最终十推的时候还是没有选择纯设计类的方向，甚至一直想去的计算机+互联网创新也作罢。这里真的很佩服在清华Open同一小组的朋友，她是同济计算机跟我有同样想法的女生，最终坚持了这条路，保到清华美院！
以同济为例，每个学院都有少量的跨保名额，对于计算机专业的学生想跨保到其他专业还是比较吃香的，推荐提前跟兄弟院系的老师取得联系，甚至可以提前加入老师实验室打杂；而对于外院想来读纯cs或se的同学也要好好的恶补一下专业知识和编程能力，毕竟计算机专业学生去读其他方向还是可以继续每天以写代码为主，并不会有太大的gap，但对于想转到计算机的朋友还是劝一句要好好提升下编程能力，要不以后的日子真的很难熬。
跨保真的需要很大的努力也需要很大的实力，而无论选择哪条路都要坚定的走下去，如果走到中间出现动摇了(比如我)，也要及时的进行选择和放弃，不要每条路都想尝试，最终往往得不偿失。
直硕还是直博
很多人都跟我以前有一样的观点，一定不要读博士！大家会本能的认为直博是万不得已的想法，可能是成绩不够靠前或者希望选到更好的导师等等。总之大多数人对博士还是有一点特殊的情愫的。
在我保研的过程中，不只一次被“劝退”直博。首先是时间，以同济为例，直博的最少年限为5年半，这也是大多同学和家庭最担心的。其次读博确实需要你真的热爱科研，或者至少真的能在你的研究领域踏踏实实的做些事情的，但你自己比我更清楚你想继续读书的目的是不是真的match这一条，如果是的，那恭喜你，读博会让你拥有更广阔的科研平台；如果不是的，那请慎重的做这个决定，不要把直博作为你最终兜底的“放心草”。
最后一刻才做出的决定不过是妥协
但作为硕士和博士的培养路线可以说是有很大差别的。最近接触的研究生学长学姐很多，从他们的生活里和嘴里也或多或少的了解到了些许不同：研究生由于时间很有限加上第一年大多数时间都在上课，没有时间接触到真正核心的科研任务，大多是帮博士生学长完成边角料的工作或者劳动性工作，即使是你真的十分热爱科研，老师考虑到年限，也会有限的把手里的资源项目等分配给博士生，而你不得不排在之后。如果你先选择直硕而在研一结束的时候选择直博，虽然年限上可能是与直接直博同学相同，但由于研一的时候并没真正进入核心的科研位置甚至是根本没被导师分配科研任务，会让你在之后的路途中变得更为艰辛，让本来就压力山大的博士生涯变得更加沉重。
最终想用我在保研过程中学长学姐告诫我的话结束这一部分
“即使你真的非常热爱科研，你也很有必要先读一下硕士看看科研到底是什么，然后再决定是不是要读博。你连一篇真正‘属于’自己的论文都没写过，请不要跟我笃定的说自己有多热爱科研”。
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