科研搞不出来的时候，大家一般都会干什么？

麦可菲健身 · 2021-7-6 12:17:00

因为送审了一篇Nature Communications而停更起点网文？

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这男寝描写简直是栩栩如生，但是——
话说作者不是个女生吗？

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七水硫酸铜捶 · 2021-7-6 16:54:56

学编程。。。
结果编程成主业了。。。
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竟然要教程。。。好吧，我就说下我入门看过哪些书吧。。。

本科就学过C语言，最多了解指针，结构体的概念

研一开始，旁边的一个同门在看C++，所以，我也跟着买了这本书：C++ Primer 中文版（第 5 版）。然后，就开始编程不归路了。。。
对我这种小白来说，根本就不可能在第一遍就把这本书弄懂。不懂的可以暂时跳过，往后看一定章节后再返回来。也有些不懂的地方是因为你计算机基础不够，当你以后翻阅过其它书后，再回来复习下。还有，看一些辅助的书，可以帮助你更好的理解这本书的内容，尤其是面向对象那一章。比如侯捷翻译这两本：
Effective C++ (豆瓣)
深度探索C++对象模型 (豆瓣)

了解C++简单语法的时候，可以看数据结构与算法分析，我阅读的是这本
数据结构与算法分析 (豆瓣)
当时还是绝版书，只能淘宝买复印版，不过第四版正版书好像出来了，还用了C++新特性。很多人推荐《算法导论》，但它太厚了，我坚持不下来。这本书章节安排循序渐进，举得例子很容易懂，关键是，尽管薄，但内容一样很全。

看完上述这些书后，你应该对C++基本语法所了解，看完第15,16章，也会对面向对象的编程和泛型编程有一点点体会，《深度探索C++》对象模型会让你了解C++面向对象的实现机制。《数据结构与算法分析》介绍了计算机常用的数据结构，让你有算法复杂度这个概念，还有一些排序，图论，递归，分治，回溯，贪心等算法，都是你阅读别人的代码，解决实际问题的利器。。。
接着你可以了解下计算机底层，这里推荐本非常赞的书：深入理解计算机系统（原书第2版） (豆瓣)这本书干货非常多，翻译的也不错。
再往上，应该就是操作系统层面了，当时看了现代操作系统（第3版） (豆瓣) 前6章，对操作系统是什么，它实现怎样的功能有个大致了解。然后就自己装了Ubuntu，学习Linux环境编程，书就是大家都推荐的APUE：
UNIX环境高级编程（第3版） (豆瓣)
跟这类似的书还有：
Linux/UNIX系统编程手册 (豆瓣)

还有网络这块，我觉得最好的入门书就是那本自顶向下的方法：
计算机网络（第4版） (豆瓣)
我关注的并不多，最关注度的是传输层，这本书对传输层，尤其是TCP协议讲得浅显易懂。
接着就看更详细的书
TCP/IP详解卷1：协议 (豆瓣)
我还是细看了TCP部分，其它的只是大致了解
有了这些协议基础后，可以学习Linux/Unix网络编程的接口，推荐的书当属UNP卷一：
UNIX网络编程卷1：套接字联网API（第3版）
我学习了前面那些章节，也就是对TCP，UDP网络编程的接口和流程有所了解，了解了IO复用技术，然后是后面那关于服务器设计的那章。
另外，可能是这本书出现的比较早，对于io复用，只介绍了select和poll，现在epoll用得更广泛些。尤其是对于那些复用非常非常多的io，而每次可用io又很稀疏的情况，epoll的优势非常明显。所以建议再了解下epoll，它和select，poll的对比有什么优势，又有什么缺点，适用什么场合。。。前面提到的Linux/UNIX系统编程手册 (豆瓣) 下册对epoll有简单的介绍。

除了看书外，可以看看开源的代码，写写demo。
比如，你学完C++ primer 前16章，和数据结构与算法后，可以看看C++ STL的实现，推荐书：
STL源码剖析 (豆瓣)
通过这本书，我主要看了解空间配置器和容器这部分。

再如：当你有网络，Linux基础后，可以看看那些开源的网络库或者框架，然后你可以仿写一个自己的网络库。。。

另外还有一些辅助的技能：gdb调试，shell脚本编程，makefile编写等等
我直接从C++开始的，意识到自己C语言基础薄弱，所以又通过另一本书快速补充C语言：
C和指针 (豆瓣)

暂时这些吧，准备秋招ing，后面如果读到比较好的书再继续补充。。。

M1xc · 2021-7-7 01:10:02

谢邀，练字。

冷。

寒。

凉。

秋。

雪。

逆旅。

夏雨天。

晴。

“生如逆旅。尝过寒凉秋雪，倦过夏雨天，总还是得抱着希望，走出些惠风和畅的风景来。”

我的其他书法相关回答：
画画和书法，临摹很像，没有参照就非常差，应该怎么办？
成年人如何练好硬笔字？

蔓哈 · 2021-7-7 04:33:46

发愁

极品贱男人救 · 2021-7-7 11:31:27

老婆
(￣▼￣)
哦，没看懂的同学们，其实就是造人（这样的夜晚，除了创造人类，又还能干些什么呢？）。我们俩博士期间造了两个娃。两个人去的美国，四个人回来的。
传送门狗粮买一送一哦吃饱了记得给我点赞
https://www.zhihu.com/question/31712813/answer/552758751

猫猫的思念噶 · 2021-7-7 14:25:07

以前我还比较喜欢打游戏看电影。但随着年龄的增长，对这些东西的兴趣越来越低了，心里总是放不下没做完的项目。想想房价，想想行业普遍工资，还有心思玩吗？能玩得进去吗？？所以即使放松一下，可能也就是玩一两个小时游戏然后就觉得没意思了又滚回去看题目了。所以在被卡住的期间内，时间的大头其实还是花在项目上。
具体来说，我一般是2-4个项目平行进行，所以一个项目被问题卡住了就换另外的项目做。但之前项目卡住的地方会时不时拿出来看，算是督促自己的潜意识能继续思考卡住的地方。由于主要精力转移到了其他项目，这个卡住的地方就会变得逐渐“陌生”起来，反而有助于新的角度、新的idea的催生。并且由于你主要精力不在原题目上，当你重新捡起原题目的纸时一般都是你内心确实想主动思考原题目的时刻，这种情况下随后的思考由于是主动思考反而效率更高效果更好。就好比你父母逼着你每十分钟就喝一杯水，那你肯定其实根本不想喝了。但如果没人管你了，那么你自己拿起水杯的时刻一般都是你确实渴了、缺水的时刻。这样一段时间后，我会开始每隔几天就产生一个新的思考这个问题的idea，幸运的话历经几次失败后可能会找到正确的求解方向。
如果不幸运的话，长时间内一直没有找到正确的求解方向，可能就要重新评估一下目前的处境。
首先一定要确定自己在基础的推导/环节上没有犯错误。这点展开说一下。有时并不仅仅是检查你的草稿纸上的推导是否都正确那么简单的。因为同样的路径你已经走了好多遍了，可能会有一些隐藏的错误你由于思维惯性或盲点一直看不出来。应该怎么办？应该尽全力寻找其他的验证办法。诸如，有没有可能尝试一下另外的推导方法，即使是只针对局部某个环节？网上有没有可能搜到类似的方案，找找看有没有什么我学错了的地方？百度不行换谷歌试试？（相信我，有的时候百度是真的不行-_-!）有没有可能做一些简单的仿真或实验，以从某些方面检验目前的推导结果是否有误？有没有可能从某些特殊的甚至是抽象的角度直接分析最终结果，进行检验？改变原问题中的一些条件，或者对某些参数加一些小的扰动，目前的推导结果会发生什么变化？有没有可能接触一些可能走过这条路的人，取取经？对于数学物理等方面的纯理论推导，一个尤其应该重视的角度是做特例：考察一系列的尽可能多样化的相对容易分析的原问题的特例，看看目前的结果能不能对应上这些特例？等等等等。（开个题外话，很多物理论文里对仿真/实验结果的分析，新手时你会觉得好厉害，这人能分析出这么一大堆东西来；但其实总结一下会发现作者只不过是采用了做特例的方法而已。有时（但并非100%）就这么一层窗户纸）你应该开动你的一切脑筋，创造一些新的间接的迂回的路子去检验你的结果，而非反反复复地按部就班地重走老路。相信我，绝大多数的你们在高中甚至本科毕业以前都没有对这个问题产生过足够的重视、进行过足够的训练，因为大锅饭里一般都是不含这种相对高阶的方法论的。
然后在和导师等人的交流下分析原因。是题目太难了？那可能要考虑换个简单点儿的题目，或者加一些假设给他改简单了。是自己太水了？那可能要考虑多读paper、多交流、多学习。题目看上去并不特别困难、有一定客观证据暗示题目是可以被做出来的、自己该学的也都学过了，但就是解不出来？可能还是要从自己的思维过程上找原因：角度太死板守旧，工具掌握得不熟，工具需要自己进行改造，或者没有抓住问题的核心，等等。这三种情况，我都遇到过。所以不要觉得这三件可能性的发生是多么令人气馁、多么不争气的事。对于科研新手来说，由于缺乏经验，犯这三个错误简直太正常不过了。
另外就是很多时候为了正确判明目前的处境，需要对已有的所有思路进行真正客观、逻辑的分析，这是很重要的。我们正常的对问题的思考，很多时候其实是非常不理性、非线性、illogical 的，其中参杂了大量的一意孤行、一叶障目。A思路不好使，是不是应该评估一下A思路是不是本来就有毛病？之前我解个矩阵方程，用一个思路导导导解不出来。后来回头一看，这个思路最后弄出来的是3个自由度4个约束方程，方程个数比自由度都多，那还导个屁啊？后面其实根本都不用看了，基本不可能行得通。B思路，导了半天发现B思路根本都不能把条件全都利用上——那你还闷头导导导个毛线啊，逗呢？C思路别人搞了十几二十几年了，一直存在一个大毛病，我这个问题不想出现这个大毛病，但问题本身又没什么很独特的与以前不一样的地方——那你还指望用C方法不出现这个大毛病，做梦呢？类似这样经常客观分析问题、分析自己，有助于排解科研过程中的负面情绪、非理性因素，更有助于自身的成长、提高。对于以后想在学术圈扎根的人来说，宏观地分析问题与解决方案的能力其实是非常重要的，是找题目、带学生的关键。但在学生阶段很多时候出于各种原因导师不见得会特意培养你这个能力，所以应该有些自我培养的意识。
共勉。

北京读者迷 · 2021-7-7 23:06:10

刷知乎，学做咖啡拉花，学弹钢琴（后来学费太贵了不学了），刷网页，看牛人视频打鸡血，看《社交网络》电影，看很黄很暴力的电影，出去约饭，逛超市，漫无目的地漂泊在研究的海洋。
嗯还有，书是每晚都要看的，小说历史经济政治都看，让自己永远在看书的路上。书不能停，停几天就觉得自己浮躁了。
尤其是像我这种在实验室没人管、一个人奋斗的人。嗯，真的特别孤独。搞出来搞不出来，别人知道的永远是有没有文章被接收。剩下的没人知道，也没人在乎。只有我一个人知道，只有知乎知道，只有微博知道，朋友圈也不知道。高兴是一个人，不高兴也是一个人。真的是茕茕孑立了。
真心羡慕那些实验室有着很好的传统、大家一起讨论问题、有导师时常能给建设性意见的同学。
也正常嘛，搞科研本来就是一个单打独斗的过程，习惯了就好。学着一个人做研究，对自己能力也有很大的提升，不是吗？也仅以此安慰自己了。

然后就发现这些东西并不能带给我快乐和满足，因为心里一直有科研在悬着呢！所以放松几天之后又老老实实地做科研了！
我对科研是真心的！

御鱼鱼n · 2021-7-8 03:02:34

1.“科研卡住了怎么办？” “下一回合就不卡了”

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2.“科研卡住是一种怎样的体验？”

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3.“听说跟着小电视一起摇摆就不会继续卡了”

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忘川214 · 2021-7-8 09:43:10

统计PhD。第二个课题老板丢给我一个奇烂无比的大数据，给了个方向，叫我把A和B结合一下用到这个数据上。我告诉他，B这个东西很复杂，现有的文章和实现工具都很不成熟很多错误，更何况跟A结合这件事也不像看起来那么简单。老板直接丢下来一句，我的grant 就是这么写的，难也必须要做出来。
于是花了一整年，自己start from scratch 搭建了一个实现AB结合的大型软件包，完全是自己一个一个字母写的，学习也是大部分靠自己钻研所有现有的跟B有关的软件包开源源代码，这段时间读代码能力火箭式提高。其中心酸不多说。
然而最让人绝望的是，在花了整整一年半，清理数据，读相关文章自学，搭建完软件平台以后，做出来的数据结果完全不符合预期。当时不停的做数据实验，做了各种修改尝试，简直不能用 “一度崩溃”来形容。整整大半年，应该有至少有五六百次计算实验，不停的提交，等运行的时候就反复读代码找错，然后分析结果，再找错……反复地给自己希望，再希望破灭，每个月都要至少经历一次哀莫大过于心死，情绪变得很不稳定，心情持续阴郁。甚至连导师也劝过四五次放弃这个课题。
现在还能平常心地上知乎，这个课题肯定是最后解决的了。最后发现不是代码的问题，而是B的理论算法框架有问题，算是因祸得福，把文章的重要性提高了一个档次。
刚说了这么多废话，我想表达的意思就是，科研搞不出来的时候，应该继续去积极搞科研。博士五年听起来很长，其实相对于做科研出结果的周期来说，很短暂。而且可怕的是这个过程就如同温水煮青蛙，容易让人麻木。所以建议要换成小目标，必须要保证自己每周在科研方面都有小进步或者小尝试，并且尽量督促自己就像以前大学上课一样花同样多甚至更多的时间，去拓展知识面，多思考问题，多跟导师和同学们交流。

健康双宝417 · 2021-7-8 12:58:26

定期开展娱乐活动不仅能够缓解心理压力，增进工作与生活的平衡，还可以帮助科学家在工作中取得创新成果。在这篇文章中，许多科学家分享了他们的爱好和休闲活动：从烘焙、拼图、到铁人三项或制刀。其中一位物理学家甚至把专业融入了爱好：
“Nadav Drukker在伦敦国王学院研究弦论，他善于把握每一个提高陶艺水平的机会。现在他已掌握了基本知识，他从自己的研究中汲取灵感制作陶器，并用公式加以装点。去年，他在一个伦敦画廊举办了个展，展品几乎全部售出。他说他的作品糅合了对物理和陶器的热爱，通过这种独一无二的方式，他可以将高度理论化的研究成果传递给更广大的受众。”
Nature自然科研：如何提升你的效率与创造力？你需要一个工作之外的爱好！2016年《自然》开展的一项调查发现，超过三分之一的事业发展初期研究人员每周工作逾60个小时。许多科学家表示，兴趣爱好为他们提供了难得的放松机会，让他们可以在完成小而精的项目中找到满足感，偶尔还能发现推进科学向前发展的突破性成果。
加拿大阿尔伯塔大学主管研究的副校长Alex Clark认为，关键在于不要觉得在科研之外追求个人兴趣爱好是不好的：“我们不要再把兴趣爱好和工作看成一种零和博弈了。”
Nature|doi:10.1038/d41586-018-05449-7
原文How a hobby can boost researchers’ productivity and creativity 发布在2018年6月18日的CAREER FEATURE 上，作者：Julia Rosen