大四，才是真正鉴别一个大学生能力的时候。
从8月以来，我每隔几天就能在朋友圈或者微博上看到重磅的新闻：甲同学成功打入 BAT, 乙同学赴欧洲某地实习交流，丙同学斩获数万元的奖学金，丁同学的论文在 SCI 期刊上发表…… 显然，以后肯定还会有戊同学被斯坦福大学录取，己同学拿到近百万天使投资这种事情。当我每天都生活在一个如此高端的朋友圈的时候，我心中的焦躁和不安也就与日俱增。照现在的架势，未来无非就是：“每个人都成就了一番事业，除了我自己”。
静下心思考一下：我真的不渴望成功，甘心过安稳的生活么？肯定不是的。我投入和精力真的比那些同学们少么？这也不见得。他们的性格和特征相较而言有明显的优势么？或许对于我而言，偏向内向的性格确实带来了一些问题，但这也不应该是主要矛盾。思前想后，我终于找到了我的问题：没有属于自己的，明确的目标。
大学三年半的日子，虽不能说过得浑浑噩噩，但多半也是被别人牵着鼻子走。还记得刚上大一的时候，有人搞建模，有人搞竞赛，专攻一处，最终赚得奖金无数。我呢，不知道是搞建模好，还是搞竞赛好，犹豫了许久，终于错过了时间，还安慰自己说，反正对这个东西也不感兴趣，干脆好好学习。当然最后的结果也是显而易见，一个大学生在没有感受到竞争的残酷之前是很难静心学习的。那时候玩过 DotA, 玩过飞车，玩过文明V，在各种既无营养又无需出行的事物上浪费了太多了时间。现在想想，那些日子过得开心么？未必是开心的，未必是不开心的，甚至记忆都有些模糊了。
当然也没有就此完全颓废。后来定下了一些目标，都收到了理想的效果。大二的时候计划出国读书，有几个月的时光除了日常学习就是 GRE, 还好后来刷了一个挺不错的成绩。随后我打算抓紧课余的时候发展一下个人兴趣——编程，无论是装 ubuntu 的双系统，还是在 Udacity 上面学 Python, 或是看完 CSAPP 这本鸿篇巨著，在当时都是极有成就感的事件。从 Berkeley 学成 Python 归来至今，基本可以说我已经了解了计算机的组成和基本原理，会处理少许 Linux 的问题，接触过大概十门语言，其中有四五门还算熟练。另一个值得一提的成果是 MOOC, 当年因为和室友 PK 证书的数量开始疯狂地上课，至今热情不减，证书数已达10+, 领域覆盖数据、编程、算法、管理等各方面。此外，我似乎还有一个不错的 GitHub 账号，以及在无人问津的豆瓣上有不错的阅读和音乐的记录。最后，我还有一个我喜欢的人。
上面这些混了三年混出来的成果，能用来吃饭么？能用来评奖学金么？能争取到一个好的 offer 么？能确保一个 promising future 么？我觉得，不能。
这是因为，我做了不少的工作，虽然他们看上去都是有意义的，但是很难向外界展示他们存在的价值。
向外界传达价值。这是否意味着，上面的工作就是白干了？我要向社会需要的那样，要么在商业上名噪一时，要么在技术上牛逼哄哄，要么在学术上威震四方？
我觉得，也不见得要重复别人已经走过的路。
他们的路，已经有很多人走过，确实被证明是简单易行的。但是重复他们的道路，无疑就是杀入了红海，空间有限，一步落后，步步落后。
最好的道路，应该是适合自己实际情况的。不要看有人进牛企了就想去找实习，不要看有人发文章了就想做研究，安心发展自己的优势特长，不为外界所动，方能后发制人。
下面的问题是，如何发挥自己的特长？这就需要解决人生理想与目标规划的问题。
理论上来说，规划这个事情，最好从大一就开始做，先从一个模糊的印象开始，逐步求精，最后找到一生挚爱。但实际上，有可能经历了长期的探索，我们依旧不知道自己未来究竟想要做什么，或者始终只是一个模糊的印象而无法求精，这就为后续的执行带来了不小的困难。我就遇到了这样的情况。
三年过去了，我再问问我自己，究竟想要干什么？
首先可以确认一点，虽然做学术的人在学校里面有很大的优势，但我以后不会从事学术工作。基于此，像发表论文，参与会议这些在学术圈很重要的事情，到我这里就没有那么重大的意义。
既然不参与学术事务，又想继续本行业的工作，那就只能为工业应用服务了。其中三个热门的方向我都觉得不甚合适。生物医药产业可谓是未来之星，但毕竟储备太少，跨界困难。网络应用方面发展蓬勃，需求很大，但门槛较低，有明显的民工化的趋势，不适宜做长远的打算。至于大数据，前途一片光明，但壁垒高企，兴趣不足。
结合我以前很少的项目经验，似乎比较适合我的发展道路就是系统架构、云计算这些硬件与服务的接口地带，以及图像和视频的处理，机器学习与数据融合了。这几部分貌似是零散的，但实际上很容易找到他们的共同点：高性能计算。再往前推进，又可以看到很多需要大规模计算的应用，比如数据库，比如网络的路由问题，总而言之是很有发展前景的。
下一步，我该怎么做？
计算这个领域的门槛比较高，这既是优势也是劣势。优势在于外行不容易杀进来，不会很快陷入激烈的竞争，劣势在于机会不够多，刚入行的人缺少锻炼和发展的机会。如何克服这个劣势，争取发展的空间就成为了关键问题。
在我可以利用的资源里面，我的导师，以及他提供的毕设课题，是最核心的一部分。在半年的时间内我要勤加试验，熟悉异构计算的框架，掌握性能分析和调优的方法，并应用于图像、视频、机器学习等场合。
剩下的资源需要我自己来争取。一部分是我已经轻车熟路的 MOOC, 从一月起有一些不错的关于计算的课程，我会积极跟进。要花些时间关注课程的论坛，讨论组，以及社交网络，抓住里面潜在的项目和交流机会。除了 MOOC 之外，由于现在恐怕很难找到相关的实习机会，所以扩展自身影响力的渠道就变得较为有限。一种自我提升的经典的做法，就是多读相关的文献，了解别人的需求和困难，在此基础上提出新的问题，通过文献或软件工具的形式发表。但是很不幸，感觉又回到了先前的老路。如果想要在会议上发表论文，下半年的会议一般需要在二月提交论文，这样的压力确实不小。至于发布我自己的分析工具，在官方的开发包功能如此强大的今天，似乎也不是一件容易的事情。
所以我在想，能否通过一些其他的途径，实现自我价值提升的过程。我思考了许多不同的可能性，最后基本上可以归结到两点：
- 精益求精把产品做好，通过产品的价值体现我的价值
- 参与实际的工程与一群人一同成长
前行之路很难，但放弃就一定会一无所获。愿半年之后我能看见一个不一样的，独一无二的自己。