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东营，山东省一个官方公布零确诊的城市。在这里，交通运输长途运输被封锁，采取了严格的管理措施，老爸也被派去值班。非常差的环境，通宵执勤。食物只有方便面。就是为了这一方安宁。希望赶紧过去大家都平平安安

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第三讲作业 第四讲作业 第五讲作业

cool!

被称为灭虫小队长，消灭bug，唯我独尊

【徐寅-南京大学- 阿里实习心得】

现在的心情非常复杂，因为小姐姐说看中了我的研究成果才让我参加这个实习心得分享的，但是我环顾四周只有我一个人的成果还没有发表出来！有一种青铜误入王者局的错乱感，不过在小姐姐大大的“不准退出”四个字面前，还得强撑着分享一点我的搬砖经历。

技术落地

来到菜鸟实习给了我在学校科研完全不一样的体验。这点感觉大家应该都深有体会。在学校是设计一个漂亮的齿轮，而在公司需要把这个齿轮安装到巨大的机器上，还要保证能够正常运行。结果就是来了菜鸟以后我花了很多时间在算法无关的事情上，比如说上线代码的编写和调试，比如说符合rtp接口的模型的训练和装载，比如和仓库运维人员的沟（扯）通（皮），争取更多的流量给我们的算法测试等等。在仓库这种大规模的现实复杂环境进行落地，为了数据的准确，只有到仓库实地考察测算以后你才能安下心来。

快乐工作

在我来阿里之前，关于阿里只听过马老师的“福报论”，因此以为可能会是一个从黑夜干到黑夜的血汗工厂。不过没想到实际上是10-6-5的八小时工作制，马老师的“福报论”只是鼓励大家要多奋斗而已。虽然大家都习惯了自愿加班到9点，不过有学长借的工牌，能够每天吃20块的夜宵。不过要是夜宵的种类能更丰富一点就好了，那种精致的小蛋糕总是可遇不可求。

回想一下，在杭州已经去过不少次西湖了，不过都是团建的活动。菜鸟ai部的团建应该是我最喜欢的团建类型了。在西湖的茶园美景边上，享受着清风和茶香，大家悠闲地玩着桌游或者聊天，让我这个ktv残疾人终于享受到了团建的快乐。

希望成果没事

半年多的实习一共攒出来两个工作，一个是偏理论的强化学习多目标环境自动分解技术，另一个是强化学习应用在仓库进行拣选单全局优化的工作，目前即将投稿Neurips20和NMI，希望能有一个好结果吧！

【杨亚涛-中山大学- 我的RI实习经历和感受】

现在回想还能非常清晰的记得当初实习第一天的那个场景，经过一系列入职流程之后，在杭州那高温的鬼天气下，我和师兄搬着台式机从四号楼走到了七号楼。由于我属于那种营养过剩的体型，机器搬到七号楼时，我的整个上衣都感觉被汗打湿了。进入大厅中，好不容易从被高温天气折磨的懵逼的状态下解脱出来。我又进入到了一个新的懵逼阶段。师兄带着我掠过了无数个工位之后转身进入了最角落的一个小房间。嗯，没错，我在实习的第一天就被拉进阿里特色的双十一项目室了。环顾着周围的大佬，心中还是有些胆怯。懵逼的在各位大佬面前做完自我介绍。

之后，在师兄的帮助下装完各种实验环境。师兄带着我到了走廊并在玻璃上描绘着大家做的事情以及我要做的事情。呃。。。懵逼过后的我开始接触了一个全新的令我再次懵逼的研究内容-Query改写。简单来说就是淘宝的用户常常输入的Query和商品标题描述之间会存在GAP。如何消除这个GAP是需要Query改写来做的。举个例子，用户搜索“大容量冰箱”，很多相关的商品标题不会用“大容量”来描述。会用多少升来写。单用用户输入的Query进行商品召回，会有很多相关产品会被忽略，并且还有可能面临不相关产品被召回展示。为了增加相关商品召回以及准确度，就需要对用户输入的原始Query进行改写。呃。。。听完师兄的介绍之后，师兄说希望能在双十一检验下效果。那个时候的感觉就是，哪有时间懵逼啊，抓紧做吧。

接下来，每天就在师兄发资料、阅读资料、实验、分析数据中度过。实验结果逐渐从坏变成了好。不过最后还是很遗憾没有在双十一时候检测模型效果。不过，在双十一之后师兄上线测试效果。还是有明显的改进的。在看到师兄周报中线上指标的提升之后，我的内心不由的升起了些许成就感。之后就开始了写论文投论文。经过一轮SIGIR的Reject之后，该工作被CIKM接收。总体谈下实习的感受。在来到阿里做RI实习之前，在实验室都是做一些偏向于研究性质的工作。呃。。。简单来说就是做了很多脱离应用场景的的工作。就是为了发论文而发论文。在阿里做的都是实用的、能够迅速看到实际效果的工作。既能够发论文，自己每次打开淘宝搜索时又能获得满满的成就感。

【张心怡-北京大学- 在阿里数据库科研团队实习是种怎样的体验？】

作者简介：

张心怡，北京大学前沿交叉研究院研究生，中国人民大学信息学院本科生。从18年底开始在POLARDB-X团队智能数据库组的实习，现已在阿里度过了一年多的时光。
心怡说，对于有志于数据库领域研究的小伙伴，这里是最好的学习和工作平台。

优秀的同行人，助我成长

我所在组的研究方向是智能数据库，目标是利用机器学习和统计优化等技术，实现数据库系统各个组件的自动优化，如存储引擎，并发控制，SQL优化器等，以减少系统成本，提升系统性能，以实现一个self-driving的数据库系统。

这是一个很有前景的方向。大四上学期，初来实习的我内心其实颇为忐忑，面对组里的同事前辈，“跟不上进度”成了我最担心的事情。然而，进入到工作状态之后，我心里的石头落了地：mentor给实习生安排的任务是循序渐进的，一次次讨论与指导，使我能够快速上手。经过和mentor的讨论，我选择把“智能查询优化”作为第一个研究项目，并且与大四学期的毕设结合，基于阿里线上平台的实际问题，展开研究。查询优化属于数据库比较底层的部分，之前我没有很深的了解。在开展研究的过程中，除了自己阅读文献，同事成为了我的“知识宝库”。遇到场景落地问题时，我会请教PolarDB-X优化器开发的同事，他们往往能够一针见血地指出实际问题。

我的成长离不开组里各位老师的帮助与分享，组内还会定期或不定期组织reading group，讲解工作成果与学界进展。在这里，你会发现身边的同事大多对深耕于某一领域，实力扎实，与他们交流会收获很多！

快乐工作，认真生活

“快乐工作，认真生活”，记得我刚刚入职时HR提到了这个观点，入职之后我发现这是阿里人身体力行的一句话。

在工作上，身边的人都很努力。在这种氛围的感召下，遇到难题，我也会情不自禁地在工位上多坐一会。暑期实习的时候，时常9点之后结束工作，打车回宿舍。生活上，团队里组织了丰富多彩的活动。聚餐已经成为了常规项目。工作间隙还可以去健身房锻炼一波，园区的按摩椅也成为了养生女孩的午休项目。印象最深的是团队组织的运动会，女子项目是平板支撑。听到这个消息之后，我基本每天都进行练习。运动会那天，杭州base、北京base、硅谷base进行了三地PK，在同事的加油下，我坚持了平板支持7分25秒，最后拿到了女子组冠军。

大家的工作与生活模式都很健康充实。在阿里，我见识到了工作发展的可持续性与优秀的团队交互模式。

阿里实习，带我打开科研大门

来到阿里之前，我是一个对科研比较懵懂的门外汉。特别幸运的是，在这里我遇到了很棒的mentor们指导我进行研究工作。不论是基础的代码风格还是研究思路、遇到的问题，mentor都会事无巨细地进行引导。以前我写代码，能跑起来、自己看得懂就行。

我在阿里提交的第一次merge request，有不少随意的空行和一些tricky且难以维护的逻辑。印象很深的是，当时mentor逐行写了comment指出问题。我认识到了代码的规范性和可维护性，以及别人是否能够理解自己的代码都是要考虑的问题。

2019年我从中国人民大学毕业，来到北京大学攻读数据科学研究生，感谢我的研究生导师崔斌老师对我在阿里实习的支持。当时，我在阿里研究的第一个课题，也画上了圆满的句号：我在NDBC（CCF National Database Conference）进行了课题报告，投稿论文并被评为best student paper。

我在阿里参与研究的第二个课题是数据库的智能调参。传统的数据库调参中DBA基于经验与尝试推荐参数值，而我们要做的是基于机器学习算法自动高效给出推荐。这个课题在进行过程中遇到了不少困难，算法的适用性与有效性是我们重点考虑的。在进行了很久的实验之后，会发现一些坑和问题，挫败感是有的，但是会马上被新的尝试与期待替代。

我发现，在这里的研究并不是为了学术灌水而做，有意义研究是问题导向的。mentor时常强调要找到可复现的场景和实际问题，这样才有实际意义。我的mentor base在硅谷，因为时差我时不时在早上收到消息和反馈，这成为了我起床开启新的一天的最大动力。mentor是我科研路上的引路人，也是并肩作战的战友，大家一起为了攻克问题而努力！

阿里的实习经历，帮我找到了打开科研大门的钥匙，让我从对科研的懵懵懂懂，到爱上了这一发现问题、攻克问题的过程。我希望将来能继续数据库领域的研究工作，在玉洁冰清的逻辑世界继续追寻。

【张亚斌-华南理工大学- 搬砖有感之研究吐槽】

首先声明这是一份任务性报告，大家如果赶去吃饭就可以先撤了。大家如果正在排队，可以一起吐槽一下。

作为一名即将硕士毕业&博士入学的研究生，我的研究经验有限，所以以下感悟吐槽仅供大家茶余饭后一笑，偶有雷同，纯属巧合~

选题

提到学术研究，首当其冲的就是选题啦。选题并不仅仅是选择自己喜欢的热点题目，要综合考虑很多其他因素：
- Supervisor or coauthor的研究背景。该项涉及到可预期的帮助
- 可使用的硬件资源。对于cv和ml来说，有的课题需要占用很大的计算资源，如 - -ImageNet based NAS。硬件资源基本决定了试错的时间成本。
- 研究课题的研究价值。当时火的课题，有些做1-2年之后可能就过时了，有些1-2年之后可能更加火。决定性因素很大程度是其潜在应用空间。
该研究课题在工业界的价值。在阿里工作实习的我们的研究课题当然和公司项目有千丝万缕的联系。

自己的兴趣。

除了上述的热点课题或潜在热点课题，还有如下的选择：
自创新的课题，俗称挖坑。该方面需要对整个研究领域比较全面和比较深入的理解，然后对整个研究领域的研究方向进行建设性的预测。一般都是大佬在挖坑。

方法

选好课题之后，得到对应的解决问题的方法一般经由如下步骤：
1. 发现问题的能力：一般来说，对于新问题会有一个或几个直接的处理方法，此时就是比手速的时候了；不过很多时候这里真正较量的是发现问题的能力。

2.发现问题的能力again：后续像我这样的大多数研究人员都是在该框架上修修改改，当然也会有大牛直接开辟新的basic pipelines。如果我们聚焦在对现有框架的修改，首先第一步要做的是分析现有框架有什么遗留问题，然后针对该问题设计改进方法。

3.Naïve idea：我们一般会发现其实做出少量改进并发表论文是相对容易的，因为simple idea是比较容易获得的：如 https://mp.weixin.qq.com/s/vnyra_xcg9D6NUNVpKtP0Q所调侃，单纯的做方法A+方法B，或者A方法用于B领域就可以实现（或许这就是多看论文的巨大优势？调侃脸）。不过对于非入门同学来说，该method combine的方式形同饮鸩止渴。

4.Mature idea：相对于直接将其他论文中的方法“借”为己用，借鉴其他论文方法提出过程中的研究思路是一个更加合理的选择。也就是要分析出：该作者发现了哪些问题？对该问题提出了怎样的思考？如何从思考过渡到实际算法改进？甚至对于算法改进过程中碰到的问题的处理方法。这个分析过程是重要的也是必要的，我觉得这个过程是研究人员提升的过程，即发现问题，解决问题能力的全面提升。

5.Advanced idea: 特指原创性很强的，从无到有的idea。和上面说的大牛的basic pipelines应该基本重叠吧。

写作

基本方法验证之后，接下来论文写作了。

英文写作约等于逻辑+英文本身，其中逻辑占绝大比重。逻辑就是讲故事，如何条理分明将自己的工作讲给别人听，并让听者觉得该工作在整个研究的领域是重要的，有意义的。写作能力很重要，例如即使naive的idea 如果写作很好也是很有机会发表的。那么如何练习呢？我导师给的朴素建议是：多练习，每天把自己的工作进展和想法用英文formal 的写出来。

最后，也是最重要的，祝各位同学抱紧大腿，大腿紧抱。

收藏~

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