科研工作流

做科研时，先要明确目标：发论文或做出对人类有意义的学术成果？虽二者会有重叠，但需要承认，大部分人做的，都是无意义的垃圾。我认为，当目标是前者，需着重提升工程能力；是后者，需提升发现好问题的能力。这并非代表是后者时，工程能力不重要，只是相对于提出好问题来说，它没有那么重要。而是前者时，提出问题又无比简单 —— 你只需提出别人没提过的问题就好。故相对于工程能力，它反而显得没那么重要。

因此，我建议绝大部分科研工作者，应着重于提升自己的工程能力。我见过北大同学的开源代码一塌糊涂，还记得那个项目是入门科研时上手的，花了一周来配置 Python 依赖，至今是噩梦。所以，大家在进行科研工作时，或许应该先学习 Docker。

但事实并非如此。人在面对自己陌生的领域时，最应该进行的是 BFS 而绝非 DFS；或者换一种软件工程里的说法：快速迭代；或者再换一种直白的说法，什么都不管，干出来就完了。我十分推崇快速迭代的做法，并竭尽全力将这一做法应用到我在面对陌生的、任何事情时。

但我尤其想指出的、也是大部分人的问题：他们只迭代了一次。正如我前面说的那样，BFS 而非 DFS。但人是有惰性的，广搜了第一层就不搜了，后面全用第一次的做法。你可以第一次写一坨狗屎项目，放在 GitHub 上，对着成山的 issue 不管不顾，但不能在第十次写项目时，还是这样。

所以，本系列内容着重于教会你学会 BFS 的第一层和最深层，如果有兴趣的话，跟着我的脚步学习吧。护甲：这只是菜笔的自学笔记，并非科研指南，不当之处欢迎交流。