/NCU-AI-CS-Guideline

南昌大学AI/计算机 Cookbook

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❤ 前言

我们为什么写？

欢迎您阅读我们编写的NCU CS-AI Guideline！本Guideline的主要读者是南昌大学泛计算机相关专业在读或对转码感兴趣的本科生、研究生，当然我们在调研的时候发现，其他院校或多或少和我们存在一定的共性，因此我们希望能够通过这份Guideline，帮助您在计算机科学的道路上多发光、少发热，消除信息壁垒，成为未来真正能够独当一面的计算机人才、下一代社会的信息化栋梁。

笔者非常热爱在南昌大学的生活，希望能够借助自己的经验给学弟学妹送上一份礼物，也算是给自己过去两年的学习生涯做一个小小的交代。

各位同学们，在本书的开始，我不得不遗憾地告诉大家一个消息。国内绝大部分大学的本科教学，不是濒临崩溃，而是早已崩溃。在此，我无意争论是否复旦、中科大、或者清华、北大是否比我们崩溃的更少一些——这种争论是没有意义的。我只是看到了无数充满求知欲、激情、与年轻梦想的同学们，将要把自己的四年青春，充满希望与信任地交给大学来塑造。这使我心中非常不安。

——《上海交通大学生存手册》

它是一个精心布置的「迷宫」，并不存在一条「主路」或标准走法。每一条小路（例如科研、学生会、社团等）都各有乾坤。学生们在各条小路之中穿行探索，一边选择路线，一边在路途上收集着有价值的筹码（成绩、经历、奖项等）。

—— 郑雅君《寒门子弟上名校之后》

受众人群是谁？

对于刚刚踏入校园的计算机/人工智能实验班/人工智能新生：

刚刚进入大学，开局一台电脑，但是在”一代C/C++语言之父谭浩强“面前迷失了方向，想尝试找到对这个专业的爽点？如何科学系统地进行学习，才能够以后就业/深造更加充满竞争力？应该如何主动找到资源？如何进行有效率的信息化检索？

对于已经学习过一年的计算机、但是感到对做具体项目感到十分迷茫的同学：

内卷是不是很没意思？学了一年但是连个项目都没写过？对计算机的技术还保留在”用三种语言（C++/Python/Java）写Hello World“的层次上？语言如何串联起来？不同语言的优劣甚至于语言底层的本质是什么？上层应用方向有什么？一个完整的项目如何由一个一个小模块组建？

对于想要转码/转专业的同学：

如何转专业？自己是不是一定要转码（转码的优劣）？零基础如何转码，在转专业面试/面试官面前留下深刻的印象？

对于在计算机领域已经具备一定基础、想要从事计算机科学研究的同学：

如何找方向？如何系统学习方面上的内容？如何找导师？如何找资源？如何判断自己适不适合做科学研究？如何敏锐捕捉到科学前沿方向？如何平衡好科研和学业的关系？

对于想要实习找工的同学：

如何学习才能具备岗位应有的竞争力？南昌大学能够为你提供什么资源？如何寻求校友资源的内推？

对于想要保研深造的同学：

如何高效获取南昌大学泛计算机类保研去向数据和联系方式？保研去向好的同学有什么成功的共性？我应该做什么才能够取得保研资格？

对于想要出国深造的同学：

如何高效获取南昌大学泛计算机类出国深造去向数据和联系方式？如何备考语言？怎么选择MSC（授课型硕士）/MS（Mphil）/Ph.D（博士）？申请梯度大概如何？怎么才能高效收集相关讯息？

我们希望培养出什么样的人？

本Guideline强调对学生进行基础知识、基本理论、基本能力以及独立、辩证思考能力、写作能力和创新精神培养，培养基础厚、专业面宽具有自主学习能力的复合型人才， 所培养的学生应该是具有远大的科学抱负和人生理想，培养一批有潜力在各行各业能够survive或能够在各自行业的学术领域make some difference的毕业生。

Extra Message

主要维护者是谁？

作者是一名南昌大学人工智能实验班大三在读学生，南昌大学GOOD实验室（https://good.ncu.edu.cn/）成员，南昌大学超算队（https://hpc.ncuscc.tech/）成员，获得过南昌大学特等奖学金、华为智能基座奖学金，ASC超算竞赛等若干国际国家级竞赛奖励，从事自然语言处理（大模型优化）、计算机系统和高性能计算科学研究，曾经在清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）做过科研助理（Advised by 刘知远老师），同时也积极从事贡献Github开源项目，累计获得Star 500+（https://github.com/JerryYin777），主要的项目有：

技能树

  • 自然语言处理：熟练使用Pytorch框架，具备复现业界主流大模型（如Baichuan、llama2、Qwen）能力，熟练运用QLoRA、vLLM等量化、推理工具，擅长分布式并行训练（使用BMTrain、DeepSpeed等训练工具）
  • 高性能计算：精通CUDA，熟悉C++，熟悉编译器优化原理，了解MPI、OpenMP、SIMD加速优化技术
  • 计算机系统结构：熟悉GPU架构和RISC-V指令集，曾经参加过一生一芯（https://ysyx.oscc.cc/）项目
  • 其他：了解Serverless无感计算架构，从事过联邦学习在网络安全中的应用，前后端均有所涉猎，熟悉Linux操作系统和运维（目前在GOOD实验室运维大型服务器集群），人工智能领域同样研究过计算机视觉和强化学习

与常人不同的是，我对计算机技术仍然保持最原始的热爱，致力于和人文社会交叉联系，并且长期尝试培养计算机行业的相关人才，始终在业界最前沿的方向探索、发现当前存在的痛点，热爱与优秀的人群交流分享，引用我最喜欢的DIYGOD的一句格言：写代码是热爱，写到世界充满爱！

我如何为这个Guideline做贡献？

欢迎您愿意提交自己的样本！如果您想做出改变和贡献，您可以发起一个新的变更请求并提交进行审核，我们将会在很快之后进行审查。

如有疑问，欢迎添加作者的联系方式或线下交流~