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面向小白的统计学课程、R语言以及高级医学统计学
疫情之下，当很多人还在为找工作发愁时，华为“天才少年”们却因为毕业即年薪万刷了屏。
其中，最引人注目的当属年生于湖北的张霁，他本科来自于一所双非三本院校——武昌理工学院，还是复读一年才考上，在不断遭受“第一学历歧视”的当下，最终成为这个领域中顶级的人才，入选华为「天才少年」最高档，着实让人敬佩。
但张霁是靠着自律、不屈、勤奋和自驱力，才完成了今日的高光。
所以张霁自己也说，“我只是个普通人”。
张霁，咸宁通山人，武昌理工学院信息工程学院电信专业，在校期间担任电信班文艺委员、副班长,通信工程班素质导师助理。曾先后获得院级“优秀素质导师助理”，校级“优秀学生干部”、“优秀学生”等荣誉称号，并获得校级一等奖学金。年在华中科技大学获得博士学位，于9-年在纽约大学库朗数学研究所访问。工作之一是在阿姆斯特丹大学INDELab进行博士后研究工作，任副研究员，主要研究方向为AIforSystem。博士期间以第一作者在ATC,DAC,ICPP,SIGMOD,VLDB,IEEETPDS等会议和期刊上发表论文多篇。5-9年在腾讯公司实习，实习期间发表国内、国际专利7篇，研究成果获得腾讯公司6、7年度杰出贡献奖，9年度卓越运营奖。
此外，“普通人”张霁还有让人更为咋舌的选择，在这次毕业“求职”中，华为的万年薪并非最高offer，因为还有企业给他出价万。
但张霁最终还是选择了华为，“因为志同道合”。
关于这个“天才少年”，背后有一连串宝藏经历。
自我定位“努力型选手”
科研实力「TOPPhD」
张霁在博士生涯期间，发表在顶会的论文有8篇。
从论文选题来看，张霁的目标非常明确，研究方向主要在数据库和磁盘故障优化两方面。
而这8篇论文，每篇都发表在顶会或顶级期刊上。
一起挑几篇看看：
1、《AnEnd-to-EndAutomaticCloudDatabaseTuningSystemUsingDeepReinforcementLearning，采用深度强化学习的端到端云数据库自动性能优化系统》
这是一篇腾讯与华中科技大学合作的论文，是张霁在腾讯实习期间进行的研究。
论文首次提出了云数据库自动性能优化系统CDBTune，可以在缺少相关经验数据训练的情况下建立优化模型，为用户提供在线自动优化数据库性能的服务。性能调优结果首次全面超越数据库专家，大幅度提高了数据库运维效率。
这篇论文被9年ACMSIGMOD（SpecialInterestGrouponManagementOfData，数据管理国际会议）收录，是数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。
2、《AlphaJoin:JoinOrderSelectionàlaAlphaGo》
这是一篇数据库查询优化方向的研究。
论文采用AlphaGo用到的蒙特卡洛树搜索，将之用于数据联结选择，提出了一种AlphaJoin的技术，实验成果超越了当时最前沿的相关研究。论文被VLDB收录。作为数据库领域三大顶会之一，VLDB有着与SIGMOD同样的地位。
3、《Tier-Scrubbing:AnAdaptiveandTieredDiskScrubbingScheme》
这是一篇有关磁盘扇区错误的研究。这篇论文设计了基于LSTM的自适应清理控制器的分层清理方案，用于预测解决磁盘扇区错误，进一步提高清理效率，提高存储系统的可靠性。论文被存储行业顶会FAST（18thUSENIXConferenceonFileandStorageTechnologies）收录。
4、《MinorityDiskFailurePredictionBasedonTransferLearninginLargeDataCentersofHeterogeneousDiskSystems》
这篇论文，是关于磁盘故障方向的研究。论文提出了一种基于迁移学习的、名为TLDFP的方法，用于预测磁盘故障。与同样基于迁移学习的两种最新方法相比，这种方法超越了SOTA，降低了额外的维护成本。论文被TPDS收录（IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems）。作为中国计算机学会推荐的计算机系统与高性能计算领域的3个A类顶级期刊之一，TPDS的分量不可小视。而另外的4篇论文，也已经被ATC8、DAC、ICPP9、NEDB等顶会收录（文末附论文地址）。
这样的实力，无疑是TOPPhD的水平。
不过，张霁本人在接受媒体采访时说，自己也并没有什么过人之处。以自己的体会，首先要对自己的选择做一个规划，然后一定要坚持，要有信心，不要轻易放弃。
另外，取得成绩后，要戒骄戒躁，沉下心来，盯紧下一个目标，每个阶段都要提升，要持续学习，让自己持续进步。
比如，据《长江日报》报道，张霁的第一篇论文发表其实并不顺利，博士一年级上学期时投寄出去，先后被拒绝了6次才最终发表。这个过程中，不可避免的是反复的修改，反复的自我督促。
你会在一次次失败中找出问题所在，继续坚持，这就是收获。
在学习上，张霁一直认为自己是一个“努力型选手”，是付出努力才会得到回报的那种。当期望与现实落差太大，他会根据现实调整目标，但是最终的目标不变。
对于导师，张霁心怀感激。
“我很感激导师周可老师，他对我的影响非常大。”张霁说，导师带的学生比较多，不可能面面俱到。遇到课题，周可老师都会让张霁说出想法，“好在哪里？坏在哪里？”周老师不会告诉张霁去应该怎么做，只是帮助分析，最终决定权还是在张霁手上。
“导师对我这一点，与我父母做法很相似。”张霁说，这样就让自己越来越有主见，做一件什么事，提前分析，最后做决定，“这其实也是培养我们的思维能力”。
对于学术论文的撰写，张霁谈了自己的心得和经验：
经过博士四年的打磨，我认为写好一篇论文，除了语句通顺，语法正确以外，最重要的是逻辑和题目。因此，我有个习惯就是在写论文之前，会用一些画脑图的软件勾勒出我整个文章的大纲，包括每一小节需要撰写的内容，反复推敲之后再进行论文的章节撰写，这样可以确保逻辑的合理性。第二点是给论文取一个好题目。题目是一篇文章的窗口，也是评审在浏览这篇文章的时候的第一印象。一个吸引眼球且可以完整描述工作特点的题目是一篇好文章成功的开始。
实习期间项目落地，生活中多才多艺
科研实力强劲，张霁的实战履历也很亮眼。
6年，张霁进入华中科技大学武汉光电国家实验室攻读博士，师从周可教授。
据《长江日报》报道，在张霁正式进入实验室的前一年，周可刚好和腾讯成立了联合实验室，于是不久就把他派到了腾讯实习。
5-9年实习期间，张霁获得国际和国内专利7项，研究成果获得腾讯公司6、7年度杰出贡献奖，9年度卓越运营奖。
谈到科研和工程的区别，张霁认为，两者最大的不同就是，科研比工程更需要有一双慧眼，看得要长远，科研很容易失败，但贵在坚持。
据虎扑网友、张霁师弟透露，张霁的许多成果都是在腾讯实习期间完成的，不仅在学术上是顶会级别，在工业界也是能真正落地的研究。
事实上，张霁开发的很多系统已经上线，为腾讯节省了大量成本。
这位网友认为，这样经过验证的将AI落地到工业界的能力，正是华为这种工业界龙头企业十分看重的。
9年10月，张霁出国，在全美排名第一的应用数学研究机构——纽约大学库朗数学研究所进行了半年的访问学习。
张霁已经有了自己的百度百科
生活中的张霁多才多艺，还是个典型的“文艺小青年”，自学单反摄影，暑假在家跟着老师学习中国画。还是个“麦霸”，唱歌是他的拿手好戏，大一竞选班委时高歌一曲顺利当选班级文艺委员，后来“过五关斩六将”成为“校园十佳歌手”。最喜欢王力宏和周杰伦，很喜欢他们创作的中国风的歌曲，让世界了解了中国，热爱中国。并且希望自己以后在研究和工作当中可以像他们一样，让世界刮起科研的“中国风”。
拒绝万年薪，
选择华为只为“志同道合”
年，张霁博士毕业。但据《长江日报》报道，因为科研项目比较多，他基本上没有刻意找工作，甚至没有主动投递简历，都是企业或者高校联系他。
阿里、腾讯、IBM、海信和两家初创公司纷纷抛出橄榄枝，其中一家给出的年薪甚至高达万元。
但张霁自己觉得研究方向和华为比较匹配，加入华为就可以和一群志同道合的人做自己想做的事。
于是，在经历简历筛选、笔试、初次面试、主管面试、若干部长面试、总裁面试、HR面试7轮严苛选拔之后，张霁拿到了华为「天才少年」最高档offer。
在接受澎湃新闻采访时，张霁表示：
最近华为在国外受到一些所谓“制裁”，我希望自己能够把所学所用在华为最困难的时候发挥出来，尽自己最大能力去做一些有意义的事情。如果有可能，咱就尽力帮助华为渡过一些难关。薪资完全不考虑是不可能，但是我不会太看重，毕竟我能够放弃更高的薪资。我更看重公司能够给我提供一个研究的平台、空间，让我能够更长远看这些事情。
这样的主见，与张霁父母从小的教育或许也不无关系。
据《长江日报》报道，张霁坦承父母对自己的影响特别大，并且非常尊重他的选择和独立思考。
无论什么事，做还是不做，爸爸妈妈都不会给我做决定。
其实，各个公司给出的薪资水平，也侧面反映了张霁拿到万年薪并非幸运，而是一种实力积累下的「必然」。
「华中科技大学研究生」官方发文中就提到：
拿到华为「天才少年」offer的那一刻，他们无一例外地并没有太多惊讶。无数个平凡的日子才造就了今日的不平凡，一切不过是水到渠成的事情。而他们的价值也远非简单能用金钱衡量，那些熠熠闪光的可贵品质，本身就已是无价之宝。
也正如网友所言，最令人羡慕的是，从薪资角度来说，华为的万只是张霁的一个普通选择。
而这种“选择”的权利，正是张霁从「三本」武昌理工学院，到「」华中科技大学，一路以来一步一个脚印，以踏实的努力和过硬的成果为自己争取来的。
小编后记：
一个人的“出身”重要吗？很重要。
但它绝对不是决定你人生高度的因素！
奋斗吧，少年们！！！
来源：量子位/科研大匠/弗雷赛斯，仅用于学术分享
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