科研经验分享：面向CV和CG初学者的问答与探讨

"献给CV和CG入门者之科研经验浅问细答兼与大家探讨" 这篇资源主要面向计算机视觉（Computer Vision，简称CV）和计算图形学（Computational Graphics，简称CG）领域的初学者，旨在分享科研经验和心得。作者吴怀宇通过一系列问题解答，引导入门者理解科研的本质和过程。 1. 为什么做科研？ - 科研源于个人的兴趣和理想，它能促进身心健康，因为科研活动可以激发阿尔法脑电波，类似于僧人入静的状态。此外，科研还能证明个人的智力水平，避免受骗，并有机会站在科技的最前沿，为未来规划提供坚实基础。同时，跟随优秀的导师，可以获得全面的个人成长。 2. 科研的误区 - 误区包括认为只有天才才能做科研，或者认为自己分配到的课题太难。此外，不应忽视与研究方向看似无关的领域，也不应盲目崇拜或否定权威。科研不是速成的，需要时间和实践，不能期待一蹴而就。 3. 科研的难度 - 科研既难又易，关键在于是否能克服难关。科研需要闯过查文献、理解前沿、掌握基础理论、独立思考等多个关卡。 4. 科研的开始：选题 - 选题是科研的重要起点，需要跟踪学科前沿，理解课题的意义和挑战。 5. 创新的层次 - 科研有不同层次的创新，从提出新思想到实现新技术，每一步都需要独特的洞见和努力。 6. 科研技巧 - 包括如何有效地查阅和阅读论文，以及如何撰写高质量的研究文章。科研也需要氛围，如"咖啡时间"，即通过交流讨论来激发灵感。 7. 科研态度 - 面对实验结果，要有毅力和耐心，即使实验结果与预期不符，也不应轻易放弃。同时，不应过分强调基础，因为任何时候开始都不晚，人往往在压力下激发出潜力。 8. 团队合作 - 科研过程中，团队的交流和合作也很重要，可以互相学习，共同进步。 这份资源深入浅出地解答了CV和CG入门者在科研道路上可能遇到的问题，强调了科研的价值、挑战和正确态度，为初学者提供了宝贵的指导。