从北航到CMU的申请总结,计算机硕博同申的小伙伴看过来!(世毕盟学员)

从普通背景到CMU ECE PhD，我的申请总结不知不觉本科四年的大学生活即将告一段落，回首这段时光，确实充满了为出国申请而忙碌的日日夜夜，故作此总结，且追忆且明志。

由于个人背景不怎么看得下去，所以对申请结果还算比较满意：本科：清华大学电子工程系GPA：89/100Ranking: 80/240TOEFL：100GRE：150+170+3科研：2段@清华+1段when交换@新加坡+1段美帝暑期研修+1段美帝远程。

无Publications.录取结果：UMichCSE PhD, CMU ECE PhD, USC EE PhD, UW-Madison ECE PhD, UCSD CSE(PhD->MS), Columbia CS(PhD->MS)很早就做好出国的决定了，但真正开始认真做科研已基本上是大三大四的时候了，所以也曾经历过在有限的时间内同时参与并推进多个科研项目的苦逼处境。

个人感觉对于PhD的申请者来说，如果有个还算过得去的GPA的话申请主要还是靠科研实力来吃饭，当然特别top的学校可能会卡GPA，而科研实力的呈现无外乎就是publications、推荐信以及PS/CV上描述的项目经历。

在确定好喜欢的科研领域后，就要开始着手了解该领域比较top的一些期刊和会议，这样的话一方面在找文献读时能有更好的针对性，另一方面在科研导师和未来导师的选择上也能依据所发paper所在刊物进行比较筛选。

关于推荐信，有种说法是只有牛强推才是有用的，其他的都是为了用来凑齐三封这个硬性要求的，从提交完申请后的面试环节我也感受到了这种说法的合理性：我当时有两封都是牛强推，而给我发面试的老师在面试时都提到了自己认识或者听说过这两位推荐人中的至少一位。

所以说一定要想法设法拿到大牛教授的强烈推荐，当然这里的牛和强都是相对的，我个人感觉由能在最top的会议/期刊或者低一档的刊物上发表文章的faculty 写出的top10%强度的推荐信应该就算是真正有用的了。

先Po一下我的背景吧↓↓↓✦本科：北京航空航天大学华罗庚理科实验班✦GPA：主GPA3.76，总GPA3.7✦TOEFL：106（口语24，听力27，作文26，阅读29）✦GRE：159+169+3.0✦科研经历：3段✦实习经历：2段一、决定方向之前一直犹疑不定，不知道是接着读应数还是转投金工方向，我是在大三上学期结束的寒假签的世毕盟。

还记得当时问童童姐，哪个专业比较好申呀，金工会不会特别难申。

最后还是受西蒙斯的召唤做出了这个选择，觉得可能很有成就感很有意思。

二、找实习关于找实习，没有学长学姐的refer,没有相关行业介绍，我就那样一头雾水的加了50多个微信群，在朋友圈截图然后小助手拉进群。

当时每天吃饭的时候会刷群里的实习信息，看有木有量化岗位。

第一个面的是和正投资，对方问了我一些编程和数学的问题，当谈到量化的时候，我直接说，我不会，没有接触过，但是我想申美国金融工程，我希望在这里尽最大的努力学习。

就是那种耿直到什么也不怕的冲劲，让我得到了一个远程处理数据的实习，甚至不懂k线图，没有玩过股票，没有学过任何金融相关课程。

我做的这三个实习都属于纯量化，也是在这些实习中，加深了对量化和对冲基金的认识。

很感谢GGU给我提供了一段买方实习，通过买方实习你能学到的不仅仅是一整套完善的量化思路，更多的是和行业大佬们的交流。

实习的时候遇到不懂的问题，要懂得及时问老板，通过和前辈的不断交流，让我的量化能力得到了非常好的锻炼，可以独立做一些小的项目。

在中金公司的量化岗位，让我进一步接触到卖方，更重要的是，这里可以说是一个不懂金融的小白第一次踏入金融市场的地方。

我经常借阅公司书架上的书，类似“揭秘私募股权基金”这种，每天从学校到国贸的地铁上，我都会看它们，来了解更多的金融市场。

与对冲基金经理们的访谈，策略上的交流，也让我看到了一个非常广阔的领域，我的认知层次在这里有了很显著的提高。

与一起实习的小伙伴互相交流对量化的理解，也让我受益良多，很多以前没有见过的库，没有用过的思路，没有考虑过的国内就业现状。

GGU学员申请总结 -CMU MSCF offer（世毕盟学员）结果如下：AD: CMU MSCFBaruch CollegeNYU POLYRej: Princeton MSFCornell MFENYU FinMathMIT以及等等等等（捂脸）Decision: CMU MSCF1、前言其实自己是大四上学期的时候才决定转金工方向的，当时有这个想法，但是完全不知道自己行不行，虽然专业课成绩还过得去，但是金融相关的经历几乎空白。

而且对美国金工项目的了解也是少之又少，感觉完全无从入手。

后来在ggu的指导下和一起申请的小伙伴的陪伴下慢慢步上轨道。

感谢所有帮助过鼓励过我的人~其实我这次申请也是蛮惊险的，比较早的时候拿到了Baruch的AD，只有三个星期的时间考虑要不要接（这学校没有deposit，略坑，如果有占坑费的话交了就放心了）。

三个星期过去之后除了poly的ad（这个是保底学校，它的ad和无ad 没有什么区别）和好几个rej之外，神马都木有>.由于当时还有四五个学校结果没出，于是就决定破釜沉舟，搏一下（实事证明这样做真的很危险，请慎重）。

结果连续出了n个rej心灰意冷之后，终于拿到的dream AD yeah，真是波澜起伏。

2、G&T考得十分普通，算是基本达标（总分上100，口语上23，GRE总分上320），和周边的T110+ G330+的比起来简直不要差太多，当时考虑继续考，但是龚老师说还不如用这个时间准备提高其他方面的背景，这个分数只要达标了都差不多，除非你能考得非常高。

然后想想自己的英语水平，最多也就能刷高个5分左右，还浪费时间精力，就算了。

其实感觉英语分数真的没有很重要，感觉有些横扫的同学GT也就一般。

可能金工更看重实习和数理基础吧。

3、实习大三暑假有一个IT项目管理的实习，和金融无关，最多能体现以下communication skills and leadership吧。

申请总结美本非学霸斩获CMU金融工程offer！我本科在美国南加州大学(USC)， GPA 3.7, 在申请MFE的candidates里面算是中规中矩吧。

和世毕盟结缘也是机缘巧合。

我的好朋友和初中同学在北大，去年暑假我和他一起吃饭，他听说我要申请金融工程，就给我推荐了世毕盟。

事实证明，选择了世毕盟给我的录取起到了决定性的作用。

龚老师是我认识的最懂MFE申请的牛人。

我要特别感谢他在申请一路上给我的帮助和指点。

另外我还要特别感谢我的mentor海哥。

海哥是Berkeley MFE 毕业的，在MSCI工作，MSCI是全球最牛逼的指数分析公司之一。

海哥对我十分热心负责，他用自己在金融行业方面的优秀视角，给了我多方面的指导。

我还要特别感谢我的coordinator张雨晴老师，始终如一地耐心帮我处理申请方面各种细枝末节的问题。

还有来自CMU的世毕盟面试指导老师，他给我们关于CMU面试准备讲的那两个小时特别棒，而且在我面试之前的最后关头还在帮我解答问题，感激不尽！另外，我在世毕盟结识了很多志同道合的好朋友。

有的也申请金融工程或金融专业，还有的申请其他专业。

我觉得世毕盟的气氛是这样的，大家都很优秀，不过都很虚心地互相交换经验，互相鼓励和帮助。

我在和Columbia Financial Economics program面试之后，没有拿到offer。

当时世毕盟的小伙伴RSX（北大经院的大神童鞋）已经录取了这个program但是她打算去Columbia MFE。

在我提出请求后，她二话没说给学校写了邮件实名推荐我。

虽然最后没能被录取，不过我真的对她十分感激。

总之，真的很荣幸也很开心能够认识一起申请的大家，我就不一一点名了，希望这个暑假在北京再和你们相聚，未来都能够一起交流一起进步。

GRE我的GRE是170 + 154 + 3.5，我觉得不算高。

关于GRE众说纷纭，有人说Quantitative section很重要，有人说GRE没有GPA重要，等等。

NLP方向之CMU LTI offer！我的2018申请总结（世毕盟学员）基本资料：GPA：3.64/4.0最终去向：CMU LTI Master我对自然语言的兴趣源自打小对诗歌的热爱。

我爱辛波斯卡面对生活的哲思，我爱曼德尔施塔姆面对寒冷的炽热，我爱阿多尼斯面对孤独的通达，我爱毕肖普源自心底的一切矛盾，我也爱李贺来自梦中的完美诗篇。

诗歌贮藏在人类语言中最美丽的瑰宝，逐渐理解并欣赏诗歌逐渐成为我成长经历中不可或缺的过程。

人们如何理解又如何欣赏诗歌呢？要回答这个问题,人首先应该学会理解自然语言。

不得不说，我的求学经历很是幸运。

我在大一时就接触到了自然语言处理的方向，也了解到自然语言理解是现在著名的开放性问题之一。

深入学习了一些知识后，我确信自己找到了未来的路。

在我最感兴趣的语义理解方面，美国任教的一些老师所做的工作激发了我更大的兴趣，我也由此萌生了申请他们的博士研究生的想法——没有什么比和一个方向里全世界最顶尖的科学家一起合作更令人兴奋的事了。

在本校、卡内基梅隆大学、纽约大学的三段科研实习经历让我确信自己选的研究之路充满了乐趣：我参加了词义分析、视频理解、句子表示学习三个方面的研究，这些研究经历无一例外地与“理解”密切相关。

我设计了词内语义向量差和主成分分析模型来建模多义词向量语义，论文被一位审稿人称赞为“天才想法”并打出了会议最高分。

根据自己在计算语言学方面的经验，我设计了同步匹配与显著度估计模型来解决模糊视频帧与清晰图像匹配的问题，我的论文被审稿人称赞“为视频领域的视频-图像匹配提供了新的思路”；在句子表示学习中，我成功探索出了新的快速学习句子表示的目标函数，实现的通用代码库在GitHub 上收获许多star 和folk。

这些经历让我快速积累了丰富的科研经验，也对未来博士期间工作的方向有了更为深刻的认识。

除了科研经历,实习经历其实也很有意义。

因为与高中不同，本科是一个与现实对接更紧密的阶段。

为了全方位了解学科的前沿发展，我有计划地在大公司工程部门、大公司研究部门和创业公司研究部门参与了实习。

美国计算机视觉方向博士申请总结学校：清华大学自动化系GPA：87/100 年级48GRE：155+168+3TOEFL：101（20）录取情况：Washington University in St. Louis PhD @ cs @ computer visionUNC Chapel Hill Phd @ cs @ computer visionNYU GSAS MS @ cs首先十分感谢世毕盟在申请一路过来的帮助，没有世毕盟我很难自己给自己把握方向和进度。

特别感谢mentor吴大神的指导，让我更清晰地了解Computer Vision这个领域，并且更准确地找到在这个领域中适合我的细分方向。

同时他也给了我自信，让我相信诸如CVPR, ICCV等计算机视觉的国际顶会离我并不遥远。

我也成功地找到了暑期科研，并且向CVPR 16投了自己的文章，这对我的申请结果是决定性的。

还有感谢我的培训师小伍老师，非常nice，给我很大的安慰。

我经常会犯一些很愚蠢的小错误，但他从来不会指责我，而是给我具体的解决方案：比如如何找小秘的邮箱，怎么给小秘发邮件解决紧急问题等等。

另外，还有成程姐，虽然她中途因为一些事情短暂离开了，但她从来没有和我断开联系。

不仅主动帮我解决问题，而且还和我分享了很多个人的小秘密。

我想以后多年都会和她继续做好朋友的。

经验来说，其实我成绩比较一般，也没有什么特别出彩的科研经历。

但我想这样条件的人反而比那些熠熠生辉的大学霸们来的更多。

所以我想我的一点点经验还是有所帮助的。

个人认为只有两点比较重要，一个是水过的科研经历怎么不浪费，另一个是如何选老板。

大三暑期之前我是有到实验室的，但与其说是科研，不如说是参观，更倒霉的是，我写的代码都被学长删的一干二净了，我对实验室的实际贡献为零。

但是我还是在CV和文书中提了这段经历，还重点地说了一说。

原因是：除了暑期的科研（我真的干活了的），我确实没有其他真的干了活的经历可言。

一路同行，有你有我——美国计算机硕士申请经验分享（世毕盟学员）中央财经大学，计算机12班GPA: 90ranking: 2/27GRE分数：159+170+3.5雅思分数：7.5Offer: CMU e-business，CMU Master of Information Technology Strategy，CMU Master of Software Engineering（最终选择）我的经验一、如何选择国家、学校和专业：（1）国家选择：本科学习计算机，硕士继续就读计算机相关专业。

美国高等学府林立，为全球教育水平最高的国家之一，在cs方面尤其突出。

美国宏观政策鼓励cs技术人才在本国就业、移民，就业率和起薪在各个行业中拔得头筹。

（2）专业选择：我的长期职业规划为在IT行业从技术岗位做起，向管理方向发展。

软件工程专业的目标为培养PM(project manager/program manager), 符合我的长期职业规划，免去了在工作后重新进修的必要。

（3）学校选择：CMU在美国连年计算机排名第一，实力非常强劲。

CMU-SE专业排名为全球第一，高于MIT、Stanford、Berkley等高等学府，往届就业率均为100%，起薪高于CMU其他计算机专业，为非常理想的选择。

二、申请前的准备：（1）我在申请季提前半年多已经完成了GRE、IELTS考试，因此申请时时间比较宽松。

建议抓紧时间提前准备语言考试，不要拖到最后。

（2）对心仪的学校以及专业展开全面调研，与世毕盟留学的培训师商议，选择真正适合自己的学校。

三、申请过程中：（1）推荐大家在大学生活中、实习过程中时时积累素材，总结心得，做一个记录者与总结者，为ps和cv提供良好的内容。

（2）网申过程中世毕盟的培训师会帮助填写网申内容，再由自己检查校正。

注意网申会有一系列的deadline，所以请确保自己不要错过，否则会耽误申请工作的推进。

（3）注意每天两次check自己的邮箱，不要错过面试以及网上测试的邮件，这样会错过自己的宝贵机会。

我的计算机视觉博士申请总结——BerkeleyCSPhD全奖offer（世毕盟学员）第一篇：我的计算机视觉博士申请总结——Berkeley CS PhD全奖offer(世毕盟学员)我的计算机视觉博士申请总结——Berkeley CS PhD全奖offer 清华电子本科毕业，香港中文大学硕士毕业本科GPA: 90.63（top 10%）硕士期间Paper: 2CVPR+1ECCV T: 107（29，24,26,28）G: 157,170,4 录取结果（只申请了博士）： Berkeley, UW, UIUC, Austin, Oxford 选专业我在本科一二年级依然还是坚定的推研党。

在本科三年级的时候，一次偶然的机会，我在随机过程课程上因为一个大作业而喜欢上了机器学习的研究，于是一发不可收拾地走上了cv/ml的道路。

在很多因素影响下，我在大三毅然投奔了出国党。

在进入港中文后，我便开始了我至今三年半的计算机视觉研究工作。

在那时，我便定下了申请的目标，在做好科研的同时为之不懈奋斗。

英语考试相信如果你已经有若干篇论文的发表（并且你已经可以开始自己脱稿写论文），而且已经在conference上能自信介绍自己工作或者已经能和国外的professor meeting的话，那托福和GRE的写作应该自然不在话下。

因为前往香港读硕同样需要托福成绩，我在本科的时候已经有100+的托福。

对我来说最难的应该还是GRE的verbal。

我直接去裸考的后果就是verbal拿下了145这样惨烈的分数（听龚老师说全部都选B可以拿143分？）。

通过闭关16天的自我准备时间，我verbal后来达到了157分。

我认为英语考试这个环节最大的成功不是取得了高分，而是在尽可能短的时间内取得过线的分数。

我GRE verbal并没有背过3000或者任何词汇，填空题大多数靠蒙(-_-#)，主要靠阅读拉分。

我记得我157那次考试头一个verbal模块阅读拿了9分，填空只有5分。

CMU HCI申请总结反思HCI申请的过程才更清楚申请真正需要什么，从实际申请需要的材料开始讲起，申请HCI 方向，除了一般专业都需要的PS和CV外，特别的是需要一份作品集，而且对GT的成绩会稍微要求同一点。

PS——语言风格PS的内容和真他专业基本一样，学校成绩、学校经历、学校或者实习的项目，内容大同小异。

但对于HCI不同的是，大部分HCI都会涉及User-Centered Design,也就是以用户为中心的设计，如果你的文章都不能从读者角度出发来写，写出来冷冰冰的像机器人一样，怎么能说服对方自己能够学号UCD?所以PS写作的风格更需要一些人文关怀，像讲一个有趣的故事一样，让人觉得朴实真诚又能在字里行间展现你项目体现的能力。

CV——实习类型CV着重想说实习经历。

对于HCI，找一个Big Name干些稍微相关的，和找一个不出名的小Start up踏踏实实和同事学习用户体验在现实里应用的方法，两种类型都是可以的。

如果申的是硕士，那实习更是尤为重要，毕竟每一个学生毕业的就业去向都会贡献给项目好坏的衡量指标。

能找到一个好公司间接代表你的找工作能力很强，实习内容很充实那就是展现你的书本以外的实战能力，两者都是好的。

但是由于作品集的需要，HCI在找实习时最好还要考虑到这份实习能不能提供一份可以加入作品集的项目。

什么项目才能加入作品集请看下文中作品集的解释~GRE / TOEFL大部分HCI项目对GT的分数都要求较同，比如最弩张的是佐治亚要求GRE三项都在80%以上，也就是verbal 160以上。

虽然GRE不是严格筛选的门槛，但如果你真他方面本来就不过硬GRE 又不过关那一点点分数可能就是致命的了。

TOEFL的话，UW 在申请时不需要GRE成绩，只要TOEFL，但要求4项都在25分以上。

除了UW外，真他项目也或多或少会对TOEFL总分或者单项有些要求。

个人感觉，TOEFL成绩可能比GRE更重要一些，HCI是一个需要多与人沟通的方向，所以学校方面应该是希望保证国际学生不会因为语言问题收到阻碍。

背景本科：清华经管学院GPA：92/100GRE：162+170+4.0 Toefl：115GRE：Math Sub 960 offerCMU MSCF, Baruch MFE前言两年前的春天，我决定在毕业之后出国深造，然而申请是个大工程，从前期的背景提升，到申请前选校、推荐人培养，到申请时的材料提交，都需要细心和耐心，最好还要有丰富的经验，因此一个好的引路人特别重要，能让我的申请事半功倍。

因此中介的选择就很重要。

当时走了好几家中介了解情况，又机缘巧合认识了二字班的一位大满贯学姐，在学姐的推荐下加了她在世毕盟的培训师姐姐的微信，又来听了世毕盟金融金工公开课，觉得GGU很靠谱、经验丰富，而且听说培训师姐姐非常认真负责，于是就和GGU签了约，正式开启了我两年的申请准备之路~大二刚签约的时候，我还是个对金融工程方向一无所知的小白，听了世毕盟的金融金工公开课，了解到原来金融本科还有这么一种更偏数学/计算机的出路，就是金融工程。

结合自己的兴趣，和Mentor谈过之后就选了金工做自己的申请方向。

一、关于背景提升因为清华经管本科数学、计算机方面的课程不够多，只有很基础的课程，而我开始的早，时间比较充裕，于是就开始了漫漫补背景长路。

我先是选修了coursera上的金融工程、数据科学和机器学习的课程，然后又在学校里选课的时候有意识地加一些数学、计算机课程。

成绩是重要的，不过当时Mentor 说实在没有把握的话可以放到大四秋季学期上，这样既能说“我在上这个课”，又能尽量避免申请过程中提交成绩~比如后来申请的时候CMU要求列出上过的所有数学和计算机课，课的内容和成绩，因为有过之前的背景提升，所以这部分没有遇到任何困难。

二、关于G, T, SubG和T就不用说啦，都是漫长的战役，早早准备，刷得越高越好~Math Sub 的话最好考一个，90%还是95%以上的成绩据说就会有一点加分，不过这个我也没问过周围的同学所以具体sub到底有没有加分效果也不是很清楚，毕竟就是简历上短短一行字嘛。